クラスターが示すAIと現実の融合:新設「事業開発本部」が拓く産業DXの未来とは

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新部門設立の背景と産業界の課題

建設、製造、モビリティといった産業界では、建物や街、製品を3Dデータで再現するデジタルツインの導入が急速に進んでいます。しかし、現状では3Dデータの閲覧や活用が専門家に限られ、一般の利用者や現場担当者が気軽に利用できる状況にはありません。

既存のデジタルツインは「空間を3Dで見る」ことに留まることが多く、大規模なデータ処理の重さから、複数人が同時に空間に入って議論するといった利用は技術的に困難でした。そのため、デジタルツインで再現された空間に「人」の要素が不足しており、リアルな空間で人が集まることで生まれる活動がデジタル上では実現しにくいという課題がありました。

人がデジタル空間で行動することで、「どこに人が集まるか」「どの経路を選ぶか」「何に足を止めるか」といった行動データが得られます。さらに、複数の人が同時にデジタル空間に集まれば、遠隔での設計レビュー、現場再現訓練、関係者間の合意形成など、人が介在する活動が可能になります。これらのデータと人の活動を現実世界にフィードバックすることで、建物や街、モビリティ、製造業の設計・運営をより良くしていくことが期待されています。

クラスターの技術資産と目指す世界

クラスターは、自社開発・運営するメタバースプラットフォーム「cluster」を通じて、PC、スマートフォン、VRゴーグルなど多様な端末から最大10万人が同じ空間に同時に入れるインフラを構築してきました。また、空間内での人の行動データを取得・分析する技術も蓄積しています。これらの「人と空間をつなぐ」技術資産を産業領域に展開することで、デジタルツインに「人」の要素を加え、リアルとデジタルの双方向でデータと体験が循環する環境の構築を目指しています。

バーチャル空間とリアル空間を繋ぐデジタルツインの概念図

事業開発本部の主な特長

事業開発本部は、以下の3つの機能を統合し、構想から実装までを一貫して支援できる体制でお客様の課題解決や新規事業を支援します。

  1. 事業共創
    お客様の事業課題を起点に、3次元データの活用戦略策定、新規事業開発、ソリューション設計を共同で推進します。デジタルツイン環境を活用した体験ベースの調査手法も提供されます。

  2. 技術・研究
    VR(仮想現実)、HCI(ヒューマンコンピュータインタラクション)、ML(機械学習)領域の研究者やリサーチエンジニアが在籍し、IEEE VRやACM CHIといった国際会議で発表された最先端の研究知見をソリューションエンジニアと共に技術戦略の設計からPoC(概念実証)実行、本番実装まで伴走します。

  3. プラットフォーム提供・技術デリバリー
    自社プラットフォーム「cluster」と独自技術を活用し、ソリューションエンジニアとプラットフォームエンジニアが連携。デジタルツイン環境、AIエージェント、フィジカルAI連携基盤の構築から運用、効果検証までをサポートします。

展開する事業領域

事業開発本部は、以下の3つの領域で事業を展開します。

  • デジタルツイン
    BIM/CADデータや点群データからのデジタルツイン空間自動生成(特許出願済)、IoTセンサー連携によるリアルタイム環境可視化、行動データと空間データの統合分析を提供します。最大10万人同時接続の大規模同時接続基盤を活かしたメタバース調査・実験ソリューション「Cluster INSIGHT」を活用し、「誰でも・いつでも・どこからでも」3次元データを確認・議論・活用できる環境を提供します。
    ※「Cluster INSIGHT」は、クラスターメタバース研究所と大学との共同研究で開発された大規模VR実験フレームワーク「LUIDA」(https://luida.cluster.mu/)の技術基盤に、クラスターのプラットフォーム運用知見と行動データ分析ノウハウを加えた、商用利用向けデジタルツイン調査・実験ソリューションです。

  • フィジカルAI・ロボティクス
    デジタルツイン空間内で自律的に行動するAIエージェント基盤「AI Agent FLEX」(特許出願済)の開発・提供により、デジタル空間で学習したAIの知見を物理空間のロボット・デバイスに転写し、リアルとデジタルの双方向でデータを循環させます。

  • 調査
    「Cluster INSIGHT」を基盤とし、デジタルツイン環境を活用した体験ベースの大規模な調査・実験を実施します。これにより、従来のアンケートやヒアリングでは取得できなかった行動データと定性データを統合し、製品開発、空間設計、都市計画における意思決定を支援します。

主要な取り組みと今後の展望

すでに大手ゼネコンやモビリティ・不動産領域の企業、省庁、自治体、病院など、複数の領域で取り組みや共同研究が進行中です。具体的な内容は今後順次発表される予定です。

クラスターは今後も各領域での導入案件を拡大するとともに、パートナー企業との共同実証を通じて、「人が介在するデジタルツイン」の社会実装を加速していく方針です。

関係者からのメッセージ

クラスター株式会社 事業開発本部 事業共創部 部長 亀谷拓史氏は、「リアルの世界は、場と人がつながることで成り立っています。デジタル上でも空間を再現するだけでなく、人が入り、行動し、そのデータが現実の建物や街にフィードバックされ、AIやロボットを通じてリアルに染み出していく。この循環を構想で終わらせず実装まで届けるのが事業開発本部の役割です。『どう使えば価値が生まれるか』の設計から技術実装まで、一気通貫で伴走します」と述べています。

クラスター株式会社 メタバース研究所 所長 平木剛史氏は、「メタバース研究所は、VR・メタバースにおける人の行動や知覚の研究を国際会議等で発表しながら、数百万人のユーザーが利用するプラットフォーム『cluster』上でもその知見を検証してきました。研究室実験だけでは得られない規模の実データと、アカデミックな研究知見に裏打ちされた仮説設定と調査・実験設計を掛け合わせられることが私たちの強みであり、事業開発本部の発足により、この研究資産をお客様の課題解決に直接届ける体制が構築できたと考えております」とコメントしています。

クラスター株式会社について

クラスター株式会社は、「あらゆるヒト、モノ、技術をつなげる共創空間のOSをつくる」をビジョンに掲げ、日本最大級のメタバースプラットフォームを開発・運営するテクノロジーカンパニーです。独自開発した大規模同時接続基盤を核に、リアルとバーチャルを融合する共創空間インフラを提供しています。製造・建設・教育・国際会議・エンターテインメントなど多様な業界で採用され、スマートフォン/PC/VRなどマルチデバイスに対応。最大10万人が同時接続できるリアルタイム空間を構築し、多数のIPコンテンツや大型イベントで実績を重ねています。高い信頼性と拡張性を兼ね備え、商業利用とスケールの両立を実現するBtoB型プラットフォームとして成長を続けています。

また、研究所を社内に設置し、ユーザー行動解析、バーチャルAIエージェント、AIによる3D制作自動化などのR&Dを推進。外部研究機関・大学との共同研究や実証実験も積極的に展開し、メタバース技術の進化を加速させています。

テクノロジーと創造力を融合し、バーチャル体験の未来を切り拓く—クラスターは次世代の社会インフラをつくり続けます。

クラスター株式会社|cluster
VR空間で人が集まることができるメタバースプラットフォーム「cluster」の企画開発から運営まで行っています。

クラスター株式会社のロゴ

クラスター株式会社の法人向けビジネスの最前線を知ることができるオウンドメディア:
https://metaversebiznews.cluster.mu/

クラスターメタバース研究所について

クラスターメタバース研究所は、「人類の創造力を加速する」というクラスター全体の目標を先導します。科学的な知見やプラットフォームに蓄積されるデータをもとに、CV(コンピュータビジョン)/CG(コンピュータグラフィックス)/HCI/VR/BMI(ブレイン・マシン・インターフェース)および、全体をまたぐML領域の研究に取り組み、プラットフォームであるクラスターに短期的・長期的を問わず還元していく成果と、人類全体を前に進めるアカデミックな成果も生み出し、融合していくことを目指しています。

Cluster メタバース研究所サイト
メタバース研究所は、「人類の創造力を加速する」というクラスター全体の目標を先導します。科学的な知見やプラットフォームに蓄積されるデータをもとに、CV/CG/HCI/VR/BMIおよび、全体をまたぐML領域の研究に取り組み、プラットフォームで...

Cluster Metaverse Labのロゴ

AI Workstyle Lab編集部コメント

今回のクラスターの事業開発本部新設は、デジタルツインの次なる進化を示すものと言えるでしょう。単なる空間の3D化に留まらず、「人」の行動データをAIと連携させ、物理空間へフィードバックする試みは、産業界のDXに新たな可能性をもたらします。特に、大規模同時接続技術と行動データ分析の知見を活かすことで、これまで難しかった「人が介在するデジタルツイン」の実現に期待が高まります。今後は、この技術が建設、製造、都市計画といった分野でどのように具体的な成果を生み出すか、そして倫理的な側面やデータプライバシーへの配慮と両立できるかが注目されます。

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この記事の情報
記事の著者
AI Workstyle Lab 編集部

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