UST が物理的 AI に Claude を導入
UST は Anthropic の大規模言語モデル「Claude」を自社の物理的 AI システムに統合し、実世界における自律的なタスク実行能力の強化を発表した。
キーポイント
物理的 AI と LLM の融合
UST が Anthropic の Claude モデルを自社のハードウェアシステムに組み込み、言語理解と物理操作を統合する計画を示している。
自律的なタスク実行能力の強化
単なる情報処理を超え、実世界で複雑なタスクを自律的に遂行できる能力を高めることを目的としている。
実世界での応用拡大
大規模言語モデルの推論能力を物理的エージェントに適用することで、AI の実社会への展開範囲を広げる動きである。
重要な引用
UST is bringing Claude to physical AI
enhance its ability to execute autonomous tasks in the real world
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この発表は、大規模言語モデルの推論能力が物理的なロボット制御や実世界タスク実行に直接応用される重要な転換点を示しています。これにより、AI が仮想空間から現実世界の複雑な環境へ自律的に進出するスピードが加速し、産業現場での自動化技術の質的向上が期待されます。
編集コメント
物理的 AI と大規模言語モデルの融合は、AI の実用化における次の大きなステップであり、UST の戦略はその先駆けと言えます。Claude の推論能力がロボットの自律性をどう高めるか、今後の技術詳細に注目です。
工場が数百万個のチップ製造に着手する前に、エンジニアはファブ内で設計をストレステストします。製品が出荷される前には、組み立てライン上の不具合がリコールにつながる前に検出されなければなりません。AI がこのような作業を行う場合、それは「物理的 AI」と呼ばれます:人々が使用するものを生産する設備やエンジニアリングプロセスに組み込まれた知能のことです。
私たちは、チップ、自動車、コネクテッドデバイスを市場へ届けるためにクライアントが依存するエンジニアリング環境を構築・運用するテクノロジーおよびエンジニアリングサービス企業である UST とパートナーシップを結んでいます。UST は、Claude をそれらの環境内で活用し、世界中の 20,000 名のエンジニア、アーキテクト、コンサルタントに Claude のトレーニングを行っています。
物理的製品の生産プロセスにおける Claude の活用方法
UST は半導体、自動車、製造業、テレコム、組み込みシステム、IoT 企業と連携しています。同社は、これらの企業が設計の検証やチップの有効性確認、工場の運営、製品が世界に展開された後のサービス提供を行うために使用するシステムを構築します。
これらは長期にわたる多段階のプロセスであり、初期のミスは続く各工程ごとにコストが増大します。検証段階で発見された設計上の欠陥はエンジニアの午後の時間を要するだけで済みますが、工場が製造に着手した後に同じ欠陥が発見されると、生産ロット全体に影響を及ぼすことになります。
UST は Claude をこの業務に導入しています。Claude Code は設計図やエンジニアが参照するピンアウト図を読み込み、設計を検証するためのテストを記述して実行します。このタスクは多くのステップにまたがり、数時間にわたる作業を通じて設計の文脈を保持し続けます。UST の狙いは、設計上の欠陥を早期に発見し、チップ検証を加速させ、ハードウェアとソフトウェアを単一のシステム内で統合することです。
最も明確な例として、UST が生産工程に入る前にハードウェアやシリコンを検証するためにエンジニアが使用する「iDEC」と呼ばれるプラットフォームがあります。検証とは、チップが設計者が意図した通りに実際に動作することを証明する作業であり、非常に過酷なものです。エンジニアは手動でテストスクリプトを記述し、実行し、結果を読み取り、このサイクルを何度も繰り返します。UST によると、iDEC のクローズドループパイプラインはハードウェア設計を読み込み、回帰テストを生成・実行し、実機データをデジタルツインと比較して早期に問題を特定する仕組みとなっており、すでに検証サイクル時間を 50〜70% 短縮し、標準的な 4 日間のターンアラウンドを 48 時間に圧縮しています。
UST は現在、そのパイプラインに Claude を統合し、推論層として活用しています。Claude Code はチップのピンアウトやハードウェアの回路図を直接読み取り、回帰テストの作成と実行を行います。これは設計への変更が意図しない下流への影響を引き起こしていないかを確認するチェックであり、従来はエンジニアが手動でスクリプトを作成していました。また、Claude は実機から得られる生データをデジタルツイン(ハードウェアがどのように動作すべきかを表すソフトウェアモデル)と比較し、ファームウェアの回帰や信号整合性の障害を特定します。UST の目標は、エンジニアが新たに学ぶツールを増やさずに、手動スクリプトを減らし、故障検出を早期化することでパイプラインをさらに高速化することです。
「Anthropic との同盟関係は、クライアントが AI の風景を自信を持ってナビゲートし、意味のあるビジネス成果を達成するよう支援するという UST の揺るぎないコミットメントを反映しています。Claude の機能と UST のエンジニアリング、業界知識、デリバリー専門知識を組み合わせることで、生産性を向上させ、ビジネス成果の加速を図り、安全でセキュアな環境下で AI 主導の意思決定を実行に移すのを支援する、業界固有のプラットフォームやデジタル・エンジニアリングソリューションを提供しています」と、UST の最高経営責任者である Krishna Sudheendra は述べています。
「UST は、世界の銀行、通信事業者、製造業に新技術を導入する支援を行っています。クライアントのために構築・運用するシステムに Claude を組み込む前に、まず自社のエンジニアリング環境で実証し、2 万人の社員に対して研修を実施しています」と、Anthropic の最高商業責任者であるポール・スミス氏は述べています。
UST が Claude をヘルスケア、通信、銀行システムに導入する取り組み
UST は、クライアント向けに運営している他の 3 つのプラットフォームにも Claude を組み込んでいます。
- ヘルスケア分野では、保険会社や医療提供者が UST CarePath を活用してメンバーサービス、ケア管理、請求処理を行っています。Claude は CarePath を基盤となる請求システムおよびケアシステムに直接接続し、散在する健康データを医療チームにとって明確な次のアクションへと変換します。推奨されるすべてのアクションは、メンバーに届く前に担当者の承認を経由し、ヘルスケアが要求するデータ管理の枠組み内に留まります。
- 通信分野では、UST IntelliOps がネットワーク運用を担っています。ネットワークを稼働状態に保つため、チームは問題や障害を検知するアラートに対応しますが、これは時間のかかるプロセスです。Claude は now、オペレーターがサービス上の問題を特定し、無線アクセスネットワーク(電話機とネットワークを接続する塔やアンテナ)の故障を予測し、担当者の承認を経たレスポンスワークフローを通じて障害時間を短縮することを支援します。アラートを見守るチームにとっては、真の問題とノイズを区別する時間が減ることを意味します。
- 銀行分野では、多くの中堅金融機関がまだ古すぎるコアシステムに依存しており、台帳の更新はリアルタイムではなく夜間に一度だけ行われています。銀行はこれらのシステムを所有せずライセンス契約で利用していることが多いため、新製品の導入や統合を行うたびにベンダーによる変更待ちで数ヶ月を要します。UST FinX は、即時的なビジネスおよび運用上の課題を解決しつつ、破壊的でリスクの高い変革プログラムへの依存を減らすことで、銀行の段階的な近代化を支援します。FinX は Claude を活用して AI エージェントを銀行のワークフローやプロセスに直接組み込み、インテリジェントなケース処理、サービス自動化、知識検索、ワークフロー支援、意思決定支援を通じて運用チームと顧客の両者をサポートします。
AI の導入とトレーニングにおけるパートナーシップ
UST は、エンジニア、アーキテクト、コンサルタント、業界専門家、そしてクライアントチームに同行するフォワードデプロイされたエンジニアを含む、世界中の 20,000 名の従業員を Claude について研修することを約束しています。また、Claude を展開するための専門チームも構築中です。私たちは、Claude パートナーネットワークを通じて、エンパワーメント、技術的ガイダンス、認定を提供することで、この取り組みを UST に支援しています。このパートナーシップにより、UST は Claude パートナーネットワークにおけるグローバル・プレミアムパートナーとなりました。
信頼性、安全性、ガバナンスの組み合わせ
UST がサービスを提供する業界は極めてハイリスクです。人間の承認ステップや監査統制は、システムが生産環境で稼働することを可能にする重要なガバナンス形態です。Claude の構築において優先してきた信頼性と安全性が、ガバナンスと規制対応型デリバリーにおける UST の経験と相まって、この作業をパイロット段階からビジネスを運営するシステムへと移行させることを可能にします。
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原文を表示
Before a factory commits to manufacturing millions of chips, engineers stress-test the design in the fab. Before a product ships, a fault on the assembly line has to be caught before it becomes a recall. When AI does this kind of work, it’s called physical AI: intelligence built into the equipment and engineering processes that produce the things people use.
We’re partnering with UST, a technology and engineering services company that builds and runs the engineering environments its clients depend on to get chips, cars, and connected devices to market. UST is putting Claude to work inside those environments, and training 20,000 of its engineers, architects, and consultants on Claude worldwide.
How UST is putting Claude into the production processes behind physical products
UST works alongside semiconductor, automotive, manufacturing, telecom, embedded, and IoT companies. It builds the systems those companies use to verify their designs, validate their chips, run their factories, and service their products once they’re out in the world.
These are long, multi-step processes where an early mistake gets more expensive with every step that follows. A design flaw caught during verification costs an engineer an afternoon; the same flaw caught after a factory has committed to manufacturing costs a production run.
UST is bringing Claude into this work. Claude Code reads the schematics and pinouts an engineer works from, then writes and runs the tests that check the design. It carries that task across many steps, holding the context of a design through hours-long tasks. UST is aiming to catch design flaws earlier, speed up chip validation, and bring hardware and software together in a single system.
The clearest example is a UST platform called iDEC, which its engineers use to validate hardware and silicon before it goes to production. Validation is the work of proving a chip actually behaves the way its designers intended, and it’s arduous: engineers write test scripts by hand, run them, read the results, and repeat the cycle many times over. UST reports that iDEC’s closed-loop pipeline,reads hardware designs, generates and runs regression tests, and compares live equipment data against its digital twin to flag issues early, already cuts validation cycle times by 50 to 70%, condensing standard four-day turnarounds into 48 hours.
UST is now integrating Claude into that pipeline as its reasoning layer. Claude Code reads chip pinouts and hardware schematics directly, then writes and runs regression tests—the checks that confirm a change to a design didn’t cause an unintended downstream effect—which engineers used to script by hand. Claude also compares the live data from real equipment against its digital twin—the software model of how that hardware is supposed to behave—and flags firmware regressions and signal-integrity faults. UST’s goal is to make its pipeline even faster, with less hand scripting and earlier fault detection, and no new tools for engineers to learn.
“Our alliance with Anthropic reflects UST’s unwavering commitment to helping clients navigate the AI landscape with confidence and achieve meaningful business outcomes. By combining the capabilities of Claude with UST’s engineering, industry knowledge, and delivery expertise, we are bringing to market industry-specific platforms and digital and engineering solutions that improve productivity, accelerate business outcomes, and help clients operationalize AI-led decisions in a safe and secure environment,” said Krishna Sudheendra, Chief Executive Officer, UST.
“UST helps the world’s banks, telecoms, and manufacturers put new technology to work. They’re proving Claude inside their own engineering first, and training 20,000 of their own people on it, before bringing it into the systems they build and run for clients,” said Paul Smith, Chief Commercial Officer, Anthropic.
How UST is putting Claude into healthcare, telecom, and banking systems
UST is bringing Claude into three other platforms it operates for clients:
- In healthcare, insurers and providers use UST CarePath to run member services, care management, and claims. Claude connects CarePath directly to its underlying claims and care systems, and turns scattered health data into clear next steps for care teams. Every recommended action routes to a person for approval before it reaches a member, and it stays inside the data controls healthcare requires.
- In telecom, UST IntelliOps runs network operations. To keep networks up and running, teams work through the alerts that spot problems and outages, but this is a time-consuming process. Claude now helps operators spot service issues, predict failures in the radio access network (the towers and antennas that connect phones to the network), and shorten outages through response workflows, which a person still approves. For the teams watching the alerts, that means less time separating real problems from noise.
- In banking, most mid-sized institutions still run on core systems old enough that the ledger updates once a night rather than in real time. Banks often license these systems rather than own them, so every new product or integration means months of waiting for a vendor to make the change. UST FinX helps banks modernize progressively by solving immediate business and operational challenges while reducing the dependency on disruptive, high-risk transformation programs. FinX will use Claude to embed AI agents directly into bank workflows and processes, supporting both operations teams and customers through intelligent case handling, servicing automation, knowledge retrieval, workflow assistance, and decision support.
A partnership in AI adoption and training
UST is committing to train 20,000 of its associates on Claude worldwide, including engineers, architects, consultants, industry specialists, and forward-deployed engineers, who sit alongside client teams. It’s also building specialized teams to deploy Claude. We’re supporting UST in this effort with enablement, technical guidance, and certification through the Claude Partner Network. This partnership also makes UST a Global Premier Partner in the Claude Partner Network.
Pairing reliability, safety, and governance
The industries UST serves are extremely high-stakes. Human approval steps and audit controls are important forms of governance that make it possible for the systems to run in production. The reliability and safety we’ve prioritized in building Claude, paired with UST’s experience in governance and regulated delivery, enables this work to move out of a pilot and into the systems that run a business.
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