先週セントルイスで開催されたSC25カンファレンスには、16,500人の参加者と、計算工学と科学的発見の最先端を代表する過去最多の560社の出展企業が集結しました。スーパーコンピューティングコミュニティには、大学教員、政府研究者、クラウドプロバイダーなどが含まれますが、今年のカンファレンスで最も注目すべき知見は、これまで以上に迅速にイノベーションを市場に投入しようと競い合っている製品開発組織に直接的に訴えかけるものでした。
自動車、航空宇宙、ライフサイエンス、製造、エネルギーなど、物理的な製品を開発する企業であれば、SC25で発表されたトレンドや情報は、2026年以降、業界のリーダーと追随者を分ける技術投資の明確なロードマップとなるでしょう。これは理論的な研究や将来の可能性の話ではありません。SC25での議論は、エンジニアリングおよび研究開発組織が開発サイクルを短縮し、コストを削減し、競合他社には真似できないイノベーションを実現するために、現在展開している生産準備の整った機能に焦点を当てたものでした。
SC25から得られた、2026年の計画策定に考慮すべき具体的なトレンドを以下に示します。
イノベーション主導型企業が投資している分野
ハイペリオン・リサーチの市場分析によると、HPC+AI分野は2025年上半期に20%以上、2024年には23%成長し、過去最高の成長率の3倍に達した。同分野への総支出額は600億ドルに達し、2029年までに1200億ドル近くまで倍増すると予測されている。
これは投機的な投資ではありません。この成長は、AIを活用したワークフローを導入し、その効果を測定し、投資対効果（ROI）が製品開発プロセス全体にこれらの機能を拡張する正当性があると判断したエンジニアリングおよび研究開発組織によって推進されています。この成長は、急速に拡大する新技術とユースケース、政府による大規模なAI投資、そしてメガワットではなくギガワット単位で測定されるようになったAIインフラによって支えられています。
業界の同業他社や競合他社は、既にこれらの機能に投資しているか、2026年を見据えた計画を立てている可能性が高いでしょう。問題は、計算処理の高速化やAIを活用したシミュレーションに投資するかどうかではなく、どこから着手し、測定可能な生産性向上をもたらす機能をどれだけ迅速に展開できるかということです。SC25では、製品開発サイクルを数ヶ月から数週間に短縮し、シミュレーション時間を数日から数時間に短縮し、これまで手作業のワークフローで失われていたエンジニアリング時間を大幅に取り戻すことについて、各組織が議論しました。
これらの機能を評価する際には、次の3つの主要な要素に焦点を当ててください。定量化可能なエンジニアリング生産性の向上、導入と管理における運用上の簡便性、そして計画期間内でプラスの投資対効果（ROI）を示す明確な経済性です。
AI物理学の手法が研究段階から実用段階へ移行
特殊なエンジニアリング用途におけるAIは、研究段階から実用化段階へと急速に移行しつつあります。会議では、サロゲートモデルや次数削減モデリングといったAI手法の役割、そしてそれらを従来のモデリングおよびシミュレーション手法とどのように組み合わせることができるかについて、継続的に議論が交わされました。AI物理手法は、従来の手法を補完するものとして、研究開発プロセスの初期段階で大規模な設計空間を探索するのに非常に効果的であり、その後、検証に活用できるという点で、概ね合意が得られました。
Rescale社がマイクロソフトのシアターで行ったプレゼンテーションでは、これらのアプローチの実際の応用例が紹介され、ゼネラルモーターズ・モータースポーツにおける空力最適化のユースケースが示されました。この事例では、AI物理学の手法が従来のシミュレーションワークフローと統合され、製品開発期間を短縮する方法が実証されています。
競争優位性は、独自のエンジニアリングデータと手法に基づいて独自のモデルを迅速にトレーニングできる組織から生まれます。汎用的な基盤モデルは出発点となりますが、特定の熱特性、空力特性のトレードオフ、または構造挙動に基づいてトレーニングされたモデルは、競合他社が再現できない洞察を提供します。AIによる高速化から最も恩恵を受けるシミュレーション領域を特定することから始めましょう。例えば、プログラムごとに何千回も実行する熱解析、解決に時間がかかる構造シミュレーション、または大規模なパラメータ空間を探索する流体力学研究などが挙げられます。
NVIDIAのSC25での発表は、工学や科学探究におけるAI手法の台頭を示した。 アポロを強調し、 半導体設計、流体力学、構造力学、気象モデリングを網羅する、オープンなAI物理モデル群。Applied Materials、Cadence、LAM Research、Siemens、Synopsysといった企業は既にApolloを活用して設計およびシミュレーションのワークフローを加速させています。Apolloは2026年にRescale上で利用可能となり、NVIDIAの追加ツールキットやその他のサードパーティ製モデルアーキテクチャも利用可能になるため、多様なAIシミュレーション予測手法へのアクセスが可能になります。
エンジニア向けAIとエージェントは生産性を飛躍的に向上させる可能性を秘めている
SC25では、エージェント型AIと自律型ワークフローが主要なテーマとして浮上し、複雑なエンジニアリングタスクを自律的に調整し、仮説を検証し、人間が監視する形でワークフローを最適化できるシステムについて、絶え間ない手動介入ではなく、広く議論が交わされた。
しかし、実務者の間では、エージェントによる自動化には、データとプロセスに関する確固たる理解が不可欠であるという共通認識があります。基盤となるデータが断片化されていたり、一貫性がなかったり、アクセスできなかったりする場合、組織はインテリジェントエージェントを導入してワークフローを自動化することはできません。最も成功している実装例は、エンジニアが作業を行う際にワークフローをその場で把握することから始まり、複雑な事前ガバナンスフレームワークを必要とせずに、ユーザー主導のプロセス・マッピングとデータ標準化を促進します。
そのビジョンは魅力的だ。パラメータが変更されると自動的に解析を開始し、コストとパフォーマンスのバランスを取りながらアーキテクチャ全体にわたる計算ワークロードを調整し、自動レポートを生成し、検証済みの結果をPLMシステムに同期するシミュレーションエージェントを、手動介入なしで実現する。しかし、それを実現するには、まずデータインテリジェンスの課題を解決する必要がある。つまり、シミュレーションの実行中にメタデータを自動的に取得し、追跡可能なデジタルスレッドを確立し、エンジニアリング知識全体にわたるAIを活用した検索を可能にする必要があるのだ。
エージェント型自動化への道は、一夜にして実現する変革ではありません。まずは、自動化を可能にするデータ基盤の構築から始まります。具体的には、シミュレーションのメタデータを自動的に取得する統合データファブリック、自然言語クエリを通じて分野横断的な分析に即座にアクセスできるAIアシスタント、そしてチーム間で再利用できるよう共通のワークフローをテンプレート化できるプラットフォームなどです。
公共部門が戦略的なコンピューティング投資を示唆
SC25には、政府機関や公共部門の組織に加え、国の研究開発イニシアチブを支援する民間企業の請負業者も多数参加しました。彼らの参加状況と、最近発表された追加情報からも、イノベーションに不可欠なインフラとしてコンピューティング能力への投資に対する公共部門の強いコミットメントが改めて裏付けられました。
ホワイトハウスは、 ジェネシス・ミッション大統領令これは、高性能コンピューティングリソースへの投資と、連邦政府の科学データセットを活用して基礎モデルをトレーニングし、発見を加速するためのAIエージェントを作成する統合AIプラットフォームの構築に向けた、歴史的な国家的取り組みを表しています。Amazonはまた、米国政府顧客向けのAIおよびスーパーコンピューティング機能の拡張に最大50億ドルを投資し、安全なAWSリージョン全体で約1.3ギガワットの容量を追加し、かつて数週間かかっていた作業を数時間で完了できるようにすると発表しました。
特筆すべきは、公共部門がクラウドベースのソリューションが提供する柔軟性と俊敏性に着目し、引き続き多額の投資を行っている点である。これは、クラウドインフラストラクチャの導入が遅れている民間企業にとって、強力な後押しとなるはずだ。従来、厳格なセキュリティ要件とオンプレミス環境で知られていた政府機関が、これほどの規模でクラウドを積極的に導入していることは、ミッションクリティカルな研究開発ワークロードにおけるクラウド導入モデルの成熟度、セキュリティ、そして戦略的価値を裏付けるものである。
公共部門は、重要な能力が今後どのような方向に向かうのかを示唆している。コンピューティング、データ、AIを統合したプラットフォーム（寄せ集めの個別ソリューションではなく）への重点は、民間部門の研究開発が直面する課題と同じものであることを裏付けている。政府プロジェクトに携わる既存の請負業者やスタートアップ企業、あるいはエネルギーや防衛といった分野で競争する企業にとって、これらの発表は、将来のプログラムで求められる技術能力を明確に示している。
エンジニアリング組織におけるクラウド活用の検討事項
エンジニアリングワークロードにおけるクラウド導入は加速し続けており、SC25から重要な洞察が明らかになった。それは、最も先進的な組織はクラウドとオンプレミスのどちらかを選択するのではなく、両方を戦略的に活用しているということだ。
顧客からのフィードバックでは、クラウドの主な利点として、戦略的に利用した場合のコスト削減、オンプレミス環境との統合性の向上、主権管理の強化、HPCとAIの緊密な統合、そして専用ハードウェアへのアクセスなどが挙げられました。CoreWeave、Nebius、Lambdaといった「ネオクラウド」の台頭は、エコシステムの拡大を反映しています。
戦略的な問いは「クラウドかオンプレミスか」ではなく、「どのワークロードがクラウド機能から最も恩恵を受けるか」である。クラウドは、通常の10倍の容量を必要とするピーク需要期への対応、設備投資なしでの最新GPUアーキテクチャへのアクセス、複数拠点が関わる共同プロジェクト、新規プログラムの迅速な拡張において優れた性能を発揮する。一方、オンプレミスは、定常状態のベースラインワークロード、特定のセキュリティ要件を持つアプリケーション、およびハードウェア投資が既に償却済みの状況において依然として最適である。
成功の鍵となる要素は、計算処理が行われる場所に関わらず、統一されたエンジニアリング機能を維持することです。エンジニアは、シミュレーションがオンプレミスで実行される場合でもクラウドで実行される場合でも、結果への一貫したアクセス、統一された検索機能、そしてシームレスなコラボレーションを実現できる必要があります。クラウドはまた、インフラストラクチャの進歩にアクセスすることで、オンプレミスで導入・維持するために必要な長いリードタイムやオーバーヘッドなしに、継続的なテクノロジーの更新を可能にします。
デジタル変革イニシアチブを推進するための推奨事項
SC25の知見に基づき、エンジニアリングおよび研究開発のリーダーが2026年の技術投資を計画する際に考慮すべき手順を以下に示します。
1. ワークロードに特化したクラウド戦略を策定する。 どのようなエンジニアリング活動が容量制約を受けているか、あるいは特殊なハードウェアを必要としているかを検討してください。プロジェクトのバックログ、時間的制約のある優先度の高いプログラム、クラウドでのみ利用可能な最新ハードウェアの恩恵を受けるワークロード、およびピーク時の容量要件などを考慮してください。全面的な移行を試みるのではなく、これらのクラウド候補から着手してください。
2. 段階的なアプローチで、AIとエージェントの可能性を特定する。 まずは、AIを活用した検索機能で過去のシミュレーション作業を検索したり、ジョブの概要を自動生成したり、自然言語によるクエリを実行したりするなど、すぐに成果が得られることから始めましょう。次に、高度な機能へと発展させていきます。例えば、大量のデータを扱うドメイン向けのAI物理モデル、反復作業のワークフロー自動化、そして最終的には複雑な複数ステップのプロセスを統括する自律型エージェントなどです。
3．データ基盤を評価する。 エンジニアは過去のシミュレーション作業を容易に見つけて再利用できますか？メタデータは自動的に取得されますか、それとも手動プロセスに依存していますか？エンジニアが孤立して作業したり、会社を退職したりした場合、組織の知識が失われるリスクはありますか？
4．統合戦略を評価する。 複雑な統合が必要となる、異なるシステムを連携させる計画はありますか？統合プラットフォームを導入することで、管理負担を軽減しつつ、機能を向上させることができるでしょうか？
5．養子縁組の計画を立てる。 大規模なトレーニングを必要としない、既存のワークフローに自然に溶け込むソリューションを探しましょう。組織内のより幅広いユーザーコミュニティに、新しい専門的な機能を提供する方法を検討し、一般ユーザーが高度なシミュレーションやAI手法を活用できるようにしましょう。
どこから始めればいいか分からない？次世代ユースケースのための基盤を構築しましょう
SC25で見られたトレンド（統合プラットフォーム、AI駆動型自動化、インテリジェントデータ管理、ハイブリッドクラウド戦略）の収束は、2026年以降の製品開発の方向性を示しています。これらのテーマに共通する重要な機能の一つがデータインテリジェンスです。これは、AIトレーニング用のデータパイプラインを構築することを目的として、シミュレーションデータを大規模に自動的に収集し、それに基づいて行動する能力を指します。
私たちは、 綿密な 12月10日に製品デモを実施します。 Rescale Data Intelligence を紹介 計算工学および科学研究開発向けに特化して設計された機能。 新製品について詳しくはこちらをご覧ください (NAIST) と ライブデモの席を予約する.
こうしたトレンドを把握し、今すぐ行動を起こす企業は、2026年以降、それぞれの業界をリードしていくでしょう！