半導��商社といってもマクニカはただチップ����を販売するだけではない。チップの使い��(sh┫)などの�\術的なサポートを「売り」としている。NvidiaのGPUチップも同様で、AIに��要なNvidiaのソフトウエアの使い��(sh┫)にも踏み込んでサポートする。半導��以外にもネットワークやサイバーセキュリティ、IoTを含めたトータルソリューションも提供するため、マクニカは半導��メーカーにとって�咾ぬ���(sh┫)となる。

図1　エヌビディア代表の�j(lu┛)崎真孝��

「AI TRY NOW PROGRAM」を今�vサービス提供するのは、AIをうまく使いこなせない企業が�Hいからだ。Nvidiaの日本法人代表兼�盜駛楴夘�社長の�j(lu┛)崎真孝��（図1）は、「IDCの調�hによると、企業の34%しかAIを使っていないが、日本は10%以下ではないだろうか」と見る。実際�D材しても、PoC（実証実�x：Proof of Concept）までは、やっている企業はあるものの、それを実業��に適��する所が少ない、という�mをいたるところで聞く。IDCの調�hでも、PoCを終えて実業��に使っているところは世�cでも53%しかない（図2）。

図2　 AI導入が��れている問��点　出�Z： Nvidia、IDC、Gartner

AIビジネスでは、ユーザー企業は�O社の業��は�^�瑤靴討い襪�AIのことがわからない。AIメーカー�笋魯罅璽供爾龍���のことがわからない。このためAIプロバイダーはユーザーの業��を理解してどこにAIを導入すべきかを��めるためのコンサルティングを伴う。AIチップを販売する場合も同様で、AIチップは�~単には売れない。��ずコンサルティングしてカスタマイズしなければAIチップは機�Δ靴覆ぁ�つまりAIチップは�|極のカスタム��であり、�@��性は少ない。

GPUというAIチップだけではなくAI関係のソフトウエアライブラリを�H数に揃えているNvidiaは、コンサルティングを伴うビジネスを�t開してきた。しかし半導��メーカーだけでは業��効率が�Kい。そこで、�\術商社のマクニカの��を借りて、AIビジネスを�t開してきた。それでもなお、日本ではAIで業��効率を�屬欧覺覿箸�いまだに10%��度にとどまり、AI初心�vがNvidiaのGPUをAIで使いこなせるようにするため、今�vのツールを提供することになった。

このツールはTRYという�@の通り、試してみることに使うため、2週間以内なら原��無料で使える。

今�vのプログラムでは、主に二つの応��を試せる。�kつは企業向けのAI��般に適��する「Nvidia AI Enterprise」と、もう�kつは工場で働く人の�~効的な配��を含め工場とそのプロセスを設��するデジタルツイン（メタバース）を構築するツール「Nvidia Omniverse」と「Nvidia Isaac Sim」である。

AI EnterpriseではAIのモデル開発から実��化の推�bに��要な検証済みのAIソフトウエアスタックや、学�{モデルを提供する。インタラクティブな開発から�j(lu┛)��模学�{まで直感的に操作できる機械学�{向けの開発�vポータルを提供する。GPUに最適化された仮�[化プラットフォームを使ってインフラからアプリまで統合管理でき、ダッシュボードで�k元管理できる。

メタバースツールOmniverseとシミュレーションツールIsaacを使ったデジタルツインでは、3D-CADツールを使って複数の設���vがリアルタイムでコラボレーションしながら設��を完成させるメタバースの世�cを�W(w┌ng)��する。�W(w┌ng)��するシーンやアセットを組み合わせてAI学�{向けの合成データを�收�できる。

図3　AIインフラの検証ツールも提供する　出�Z：マクニカ

さらにユーザー企業内に構築するAIのインフラを検証する場合には（図3）、NvidiaのGPUを搭載したコンピュータDGXやGPUボード、NvidiaのネットワークチップDPUを搭載したネットワーク機�_（100〜400GbpsのInfiniBandやEthernet）も提供し仮�[化環境を構築する。そのための管理やオーケストレーションソフトウエアVM/Kubernetesと、GPUリソース管理ソフトRun:aiも提供する。

こういったツールを提供することで、日本におけるAI導入による業��の効率化を推進し、社会実�△鯀瓩瓩襪海箸之从兩�長と、イノベーションを�擇濬个校�間を作ることが期待される。半導��企業はますますソリューション提供まで踏み込むことで、半導���W(w┌ng)��を拡�j(lu┛)していくことになる。