NVIDIAは2026年10月21日(現地時間)、欧州の小売企業がオープンモデルと物理インテリジェンスを活用し、デジタルから物理オペレーションまで多岐にわたる事業変革を進めていることを発表した。Eコマースプラットフォームにおける推論コストの90%削減や、デジタルツイン内でのロボットフリート共同シミュレーションなどが導入事例として挙げられる。
NVIDIAは、欧州の小売業界リーダーやテクノロジー企業がNVIDIA加速型オープンモデルおよびフロンティアモデルを使用し、エージェント型コマース、デジタル製品発見、小売R&Dを進めていると報告した。
具体例として、ShopifyはNVIDIA Megatron BridgeライブラリとNVIDIA NeMo RLを利用してオープンモデルを後続学習し、GraphQLサブエージェントに統合した。このモデルは社内ベンチマークでフロンティアモデルの精度を上回り、サービスコストを90%削減し、応答速度を7倍に向上させた。また、NVIDIA CCluster vLLM推論最適化ソフトウェアにより、カタログ拡充やECショッピングシミュレーションなど5つの追加ユースケースで4.5倍の高速化と最大12倍の推論コスト削減を実現した。
さらに、オンラインペット小売業者のZooplusは、InfosysとNVIDIAの技術を活用して製品発見スタックを再構築し、Amazon Web ServicesAWS 環境下でNVIDIA Nemotron RetrieverライブラリとNVIDIA Blueprintを用いて86%の検索精度を達成した。PhotoroomはVestiaire Collectiveとの連携でImage Editing APIを活用し、毎日約4万枚の画像を標準化しており、これにより出品は5%高い流通率、製品ページは3%から7%多いユニークビューを獲得した。これらのパイプラインはNVIDIA GPU、TensorRT、Triton Inference Server上で稼働する。
OmiはProductDropをローンチし、L’OréalはOmiのデジタルツインと生成されたブランド環境をCreAItechプログラムに統合している。OmiのTRELLIS 3Dアセット生成はNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUで推論を10倍高速化し、パイプライン遅延を4倍削減した。L’OréalはNVIDIA ALCHEMIを研究ワークフローに統合し、成分組み合わせの発見を数ヶ月から数時間に短縮している。
物理AIの領域では、Otto GroupがReplyと共にNVIDIA OmniverseライブラリとGoogle Cloud上で構築した自律型倉庫イニシアティブをドイツのハルデンスレーベン (Haldensleben) にある同グループ最大のフルフィルメントセンターに導入した。ALLSIDESは物理オブジェクトを数分でSimReady 3Dデジタルツインに変換する3D Digital Twin Factoryを立ち上げ、adidas、Amazon、Nike、Zalando、Zaraなどのブランドに提供している。CATCHESはAMIRIとのRealFit導入で売上を56%増加させ、PredictiveFitとWhatsApp経由のパーソナルファッションエージェントCASIをローンチした。CASIはNVIDIA Nemotron 3、NVIDIA Omniverse、Newton Physics Engineを基盤としている。
GTC Berlinでは、Nebiusが従業員生産性向上のためのAgent Harness、在庫シミュレーションと最適化、エージェント型ファインチューニングフライホイールの3つのNVIDIA Blueprintsを展示している。
参考: NVIDIA Blog (AI) (アーカイブ) — 2026年10月22日 14:00 (JST)
原文ハイライト"European retailers are using open models and physical intelligence across use cases"