シリコンバレーでは、「ソフトウェアが世界を吞噬する」という信条が20年間唱えられてきた。私たちはSaaSの軽やかさに慣れ、コードがCI/CDパイプラインを自動で駆け抜けることに慣れている。しかし、スポットライトの外では、私たちの生存を支える鋼と回路からなる物理的世界は、デジタルトランスフォーメーションの「泥沼」に長く立ち往生してきた。記事作成者、出典：GD勾配降下
最近、セコイア・キャピタルは、Nominalの共同創業者であるカマロンとジェイソンと対話した。SpaceXやAndurilの経歴を持つこのスタートアップは、2026年にも最先端の防衛・宇宙工学エンジニアが、テスト結果の報告に依然としてPDFやスクリーンショットを使っているという、信じがたい現状を解決しようとしている。
物理学は「最終決定権」を持つ
過去数年間、ハードウェア工学の分野では「シミュレーション万能論」が流行していた：すべてをソフトウェアでシミュレーションできれば、高価な実地テストは必要なくなるのか？
Nominalの創設者は冷静に答えた。「物理学は常に投票権を持っている。」
シミュレーション環境がどれほど完璧でも、現実世界の複雑さを完全に捉えることはできません。強風の中でドローンが飛行するとき、またはロボットアームが未知の物体を掴むとき、ソフトウェアで定義されたハードウェアの「ピーク」は現実と接触しなければなりません。
現在の業界の課題：
- ソフトウェア開発：コードコミット、自動テスト、自動デプロイ（GitHub モデル、既にサイクル完了）
- ハードウェア開発：センサーでデータを収集し、ローカルに保存。エンジニアが手動でダウンロードし、分析プログラムを実行してスクリーンショットを取得し、PowerPointに掲載。
この極めて非効率的なプロセスが、Nominalが打ち破ろうとしている鎖です。
ハードウェア界のGitHubを構築する
Nominal の目標は、ハードウェアエンジニアリングのシステム・オブ・レコード（記録システム）になることです。統一されたプラットフォームを構築することで、ハードウェアデータが孤立したままになることはなくなります：
- データの構造化：毎秒数百万ポイントのセンサーテレメトリデータを自動で分類し、セマンティックレイヤーを構築します。
- 検証ロジックの再利用：開発段階で作成されたテストロジックを、生産ラインおよび現場運用にそのままシームレスに再利用できます。
- ライフサイクル全体のトレーサビリティ：すべてのネジ、すべての点火データの透明なトレーサビリティを確保します。
GitHubがコードのコラボレーションを透明にしたように、Nominalは「金属を曲げる」プロセスをコードを書くように反復可能にしています。
AIが国防と出会う
インタビューで最も興奮する部分は、Nominal と DARPA（米国国防高等研究計画局）の共同プロジェクトである CIPHER です。
従来のテストは、固定されたテーブルのようなものだ：Aという条件下で実行し、データを記録し、結果を分析してから、Bという条件下で再テストする。これはしばしば数年を要する。一方、NominalはAIエージェントを導入してこのゲームチェンジャーを実現している：
リアルタイムで次なる最適テストポイントを推奨します。デジタルツイン技術を活用することで、AIはリアルタイムよりも速く、どのテストポイントが最大の知識増加をもたらすかを予測できます。テストは従来のマトリクスではなく、動的最適化された勾配曲線となります。この「自律テスト」は、最先端ハードウェアの開発サイクルを大幅に短縮します。
物理AIの競争優位
皆がAGIについて語っていますが、AGIの仮想世界と物理世界におけるリスクレベルはまったく異なります：
- バーチャルAGI：それはあなたの子供のためにゲームを作成できます。バグがあっても、ただ壊れたゲームにすぎません。
- 物理AGI：もし它が物理的なおもちゃを作成する場合、そのおもちゃが物理的な危害を及ぼさないようにする必要があります。
ハードウェアテストデータは、物理AIを訓練するための唯一の燃料である。Nominalは、多くのAI訓練が失敗する理由はアルゴリズムの問題ではなく、データ品質が低いため（センサーの損傷または未校正）であることを発見した。Nominalの自動異常検出は、真正な「高忠実度」データを特定し、ロボットおよび自動運転モデルに真の燃料を提供する。
インタビューの最後で、創業者は、ハードウェアが唯一の本格的な競争優位性であるという野心的な見解を明らかにした。
AIツールによりソフトウェアの作成がますます安価になる中、真の障壁は物理世界に戻ってくる。Nominalは単にソフトウェアを販売しているだけでなく、物理世界の「データサプライチェーン」を管理している。
創業者は結論で、今後Nominalが自らハードウェアを開発する可能性が高いことを示唆している。センサーから最終的なレポートに至るまでの全プロセスを掌握しなければ、真の「物理AI」を定義することはできないからだ。
「すべてのシステムが正常」は、かつて宇宙発射で最も聞きたい言葉だった。今や、それは次世代のハードウェアエンジニアの効率の宣言となっている。
AI市場観察者として、AI駆動のハードウェア革命は、どの一般消費者業界で最初に爆発すると考えますか？