# ダイナミックマッププラットフォーム（336A） NVIDIA、MathWorks、ダイナミックマッププラットフォームが共同セミナーを開催 フィジカルAI・自動運転開発を支えるデータ生成ワークフローを紹介

Source: Komori (komori.app) — https://komori.app/company/336A/disclosure/20260724597933
種別: その他開示
開示日: 2026-07-24
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企業ページ: https://komori.app/company/336A

## 何が変わったか

NVIDIA、MathWorks、ダイナミックマッププラットフォームの3社が共同オンラインセミナーを開催し、高精度3次元地図やシミュレーションなどを組み合わせた、フィジカルAI・自動運転向けのデータ生成ワークフローを紹介した。

## 会社が挙げた理由

フィジカルAIやE2E型自動運転技術の進展により、AIモデルの学習・評価・検証に必要なデータの量と品質への要求が高まっているため。実環境データだけでは多様な走行環境やシナリオを十分に網羅することが難しく、シミュレーションや生成AIによるデータ生成への期待が高まっているため。

## 開示の要点

- 対象製品・サービス名: AIネイティブデータセット、RoadRunner、Cosmos Transfer、Omniverse NuRec
- 相手先: エヌビディア合同会社（NVIDIA）、MathWorks Japan
- 相手先の概要: エヌビディア合同会社およびMathWorks Japan。その他の所在地、代表者、事業内容、資本金、設立年はnot_disclosed。
- 当社との関係: 共同セミナーの主催者。3社が各社の技術やソリューションを組み合わせたデータ活用アプローチを紹介。資本関係・人的関係はnot_disclosed。
- 契約金額: not_disclosed
- 提供価格: not_disclosed
- 契約締結日: not_disclosed
- 提供開始日: 2026年7月15日（実施済み、セミナー開催日）
- 適用分野: フィジカルAI、自動運転、AIモデルの学習・評価・検証、自動車メーカー、Tier1サプライヤー、ソフトウェアベンダー、半導体関連企業、研究機関
- 受賞名・認証名: not_disclosed
- 授与・認証機関: not_disclosed
- 登録番号・有効期限: not_disclosed
- 拠点所在地: not_disclosed
- 拠点の規模: not_disclosed
- 定量的な効果: not_disclosed
- 利用実績: not_disclosed
- 業績への影響: not_disclosed
- 出典: Hugging Face、MathWorks Japanのセミナーアーカイブ動画

## 評価の根拠

- この発表が扱う事柄は、どの段階にあるか。: 実施済み（原文: 「「2026年7月15日（水）…共同セミナー…を開催しました」」）
- 契約の締結や機関決定について、どこまで書かれているか。: 合意の記載なし（原文: 「「主催 エヌビディア合同会社、MathWorks Japan、ダイナミックマッププラットフォーム株式会社」」）
- 開始日・発売日・稼働日など、この事柄が効力を持つ時期はどこまで具体的に示されているか。: 年月日まで（原文: 「「日時 2026年7月15日(水)14:00～15:40(JST)」」）
- この発表は初出か、既に発表済みの取り組みの続報か、繰り返される事柄の今回分か。: 続報（原文: 「「参考情報…2026/6/17『…AIネイティブデータのサンプルを公開』」「2026年6月にHugging Faceでサンプル第1弾を公開した『AIネイティブデータセット』の一部も取り上げました」」）
- 発表は、対象の事柄が起きる前か、同日か、起きた後か。: 事後の報告（原文: 「「2026年7月15日（水）…共同セミナー…を開催しました」」）
- 会社はこの内容をどれだけ断定的に書いているか。: 断定的（原文: 「「紹介しました」「解説しました」「ワークフローを示しました」」）
- 相手先はどのような主体として示されているか。: 社名あり · 非上場（原文: 「「エヌビディア合同会社」「MathWorks Japan」」）
- 相手先は、この発表においてどの役割か。: 共同で行う相手（原文: 「「3社が、各社の技術やソリューションを組み合わせたデータ活用アプローチを紹介しました」」）
- 相手先の所在地・資本金・事業内容など、会社概要が記載されているか。: なし（原文: 「相手先について社名以外の所在地・資本金・設立年等の記載なし」）
- 相手先が当社の子会社・グループ会社・役員・大株主など、既存の関係先だと書かれているか。: なし（原文: 「資本関係・人的関係・グループ関係に関する記載なし」）
- 提供先・導入先・受注先の実名が示されているか。: なし（原文: 「「自動車メーカー、Tier1サプライヤー…などのエンジニアや研究開発担当者を中心にご視聴いただきました」」）
- この発表に付いている数値のうち、最も具体的なものはどれか。: 数値なし（原文: 「契約金額、効果数値、利用実績等の記載なし」）
- 示された数値は、どういう性質の数か。: 数値なし（原文: 「セミナー日時以外の定量的な実績・効果数値の記載なし」）
- 書かれている主要な事実を、社外の資料で確かめる手段があるか。: 第三者の名称あり（原文: 「「機械学習コミュニティ向けプラットフォーム『Hugging Face』で公開」「セミナーアーカイブ動画」」）
- 主要な主張に、検証できる数値と時期がついているか。: 定性的（原文: 「「AI学習・評価用データ生成までを一貫して実現するワークフローを示しました」」）
- 会社はこの件を、将来の収益にどう結びつけているか。: 収益の柱と位置づけ（原文: 「「自動運転をはじめとするフィジカルAI分野において…研究開発や社会実装を支援してまいります」」）
- 業績への影響について、どう書かれているか。: 業績に触れず（原文: 「業績への影響に関する記載なし」）
- この発表が扱っている事柄の種類はどれか。: 社会貢献・広報（原文: 「「共同セミナーを開催」「各社の技術やソリューションを組み合わせた…アプローチを紹介」」）
- この事柄はどこまでの広がりを持つと書かれているか。: 一事業・一セグメント（原文: 「「自動運転をはじめとするフィジカルAI分野」」）
- 会社の製品・サービスにとって、これはどういう新しさか。: 既存製品の拡張（原文: 「「2026年6月に…サンプル第1弾を公開」「AIネイティブデータセットを活用したシーン生成やデジタルツイン環境の構築手法を紹介」」）
- 発表の中心にある製品・サービス・成果は、誰のものか。: 他社との共同（原文: 「「3社の技術を組み合わせることで…ワークフローを示しました」」）
- 発表の対象が当社本体ではなく、子会社・グループ会社の事柄か。: なし（原文: 「「ダイナミックマッププラットフォーム株式会社…当社」」）
- 「初」「唯一」「No.1」などの優位性の主張があるか、あるとすれば根拠は示されているか。: 優位性の主張なし（原文: 「該当する優位性表現の記載なし」）
- この事柄の地理的な範囲はどこか。: 記載なし（原文: 「「開催形式 オンライン」」）
- 実際に使われている・売れていることを示す記載はどの程度あるか。: 利用実績の記載なし（原文: 「「エンジニアや研究開発担当者を中心にご視聴いただきました」」）
- 競合製品や従来手法との違いが、具体的に述べられているか。: あり（原文: 「「実環境で取得したデータのみでは多様な走行環境やシナリオを十分に網羅することが難しく」」）
- 製品名・型番・規格名・特許や認証の番号など、後から特定できる固有の識別子が示されているか。: あり（原文: 「「RoadRunner」「Cosmos Transfer」「Omniverse NuRec」「https://huggingface.co/datasets/dynamic-maps/hard-intersection-multimodal-sample」」）
- この書類はどの様式で書かれているか。: プレスリリース様式（原文: 「「ニュースリリース」「本件に関する問い合わせ」」）
- 評価を表す表現がどれだけ使われているか。: 一部に強調（原文: 「「Physical AI 学習・検証の最前線」「高精度3次元地図データ」」）
- 前提条件・不確実性・将来見通しに関する注意書きが付されているか。: なし（原文: 「リスク・不確実性に関する注意書きなし」）