倉庫シミュレーション市場 サイズとシェア 2026-2035

倉庫シミュレーション市場規模

倉庫シミュレーション市場は 2025 年に 8億670万米ドルに達し、2026〜2035年の年平均成長率（CAGR）14.3%で拡大し、2035年には 29億米ドルに達すると予測される。

市場規模は 2026 年の 8億8,060万米ドルから 2030 年には 13億7,000万米ドルに拡大する見通しであり、この間に導入目的は、新設設計の検証から、継続的に発生する業務上の意思決定の検証へと次第に移行する。この移行は、実証された業務上のユースケースによって支えられている。1日約 9,000 件の注文を処理する DHL の施設では、クラウドシミュレーションを使用して棚割りを改善し、1注文当たりの平均通路訪問数を 2.08 から 1.78 に減少させ、ピック・アンド・パスの処理量を 72%削減するとともに、処理時間を 4 時間から 2 時間に短縮した^{[1]AnyLogic, Improving Warehouse Picking Efficiency to Handle 9,000 Orders Daily, 2025, anylogic.com}。

自動化の進展により、設計ミスがもたらす影響の大きさと、調整が必要な変数の数はいずれも増加している。KION、NVIDIA、Accenture は、仮想環境でレイアウト、ロボット群、オートメーション構成を検証することを目的とした倉庫デジタルツインを発表した^{[2]Accenture Newsroom, KION Teams with NVIDIA and Accenture to Optimize Supply Chains with AI-Powered Robots and Digital Twins, January 6, 2025, accenture.com}。Ferrero の Alba 倉庫では、Siemens の報告によると、仮想コミッショニングによりコミッショニング期間が 30%短縮され、従来型の基準設備では 6 か月を要したのに対し、コミッショニングから 3 週間後には 98%の可用性を実現した。このような成果が、シミュレーションがエンジニアリング向けモデリングツールとして単独で導入されるのではなく、倉庫実行システム、自動化制御、業務プロセス再設計の取り組みと併せて導入されるケースが増えている理由である。

制約となるのは、倉庫にモデル化に十分な複雑性が存在するかどうかではなく、業務データを十分な精度で接続し、維持できるかどうかである。シミュレーションを実行ソフトウェア、あらかじめ構築されたマテリアルハンドリングオブジェクト、再現可能な統合パターンと一体で提供するサプライヤーは、一度限りの自動化調査を継続的な運用能力へと転換するうえで、より有利な立場にある。したがって、2026〜2035年の予測成長率は、新たな自動化設備の導入量だけでなく、モデリングと統合作業の負担を軽減できるかどうかにも大きく左右される。

主な成長要因

電子商取引の高成長

米国の小売Eコマース売上高は2024年に1兆1,900億米ドルに達し、前年比8.1%増となり、小売売上高全体の16.1%を占めた ^{[3]U.S. Census Bureau, Quarterly Retail E-Commerce Sales, 4th Quarter 2024, census.gov}。Eコマースのフルフィルメントでは、こうした需要を複雑な倉庫計画の課題に落とし込む必要がある。SKUの出荷頻度は急速に変化し、返品を受け入れなければならないうえ、繁忙期の物量は短期間に集中する。モデルを活用すれば、現場に混乱をもたらす前に、変動する注文プロファイルを前提として、棚割り、バッチ処理、人員配置の方針を検証できる。DHLの棚割り最適化の成果が重要なのは、設備を追加せずに達成されたためである。これは、新たな建物の承認まで先送りするのではなく、シミュレーションを生産性向上の施策として予算化できることを示している。

倉庫における自動化とロボティクスの統合

複数の自動化設備が混在する環境では、個別に切り離して判断できない課題への対応が必要となる。ロボットの走行、コンベヤ上の滞留、ピッキングステーションへの補充、人による例外処理は、それぞれを別々に計算すれば十分に見える場合でも、相互に作用すると混雑を引き起こす可能性がある。KIONの2025年のデジタルツインに関する協業と、Dematicが2025年3月に実施したAI生成ツインの実証は、いずれも導入前の制御検証とシナリオテストを重視しており、稼働開始後も有用性を維持するモデルへとベンダーが移行していることを示している ^{[4]Dematic, Dematic Showcases AI-Generated Digital Twin at 2025 GTC Conference, March 18, 2025, dematic.com}。その商業的効果は、対象となる業務範囲の拡大である。サプライヤーは、自動化設備の選定、ソフトウェアの受け入れテスト、継続的な性能改善に参加できる。

労務管理の必要性の高まり

人手集約型の環境では、注文のピッキングが倉庫運営コストの最大75%を占める場合がある。シミュレーションにより、レイアウトや設備能力と同様に、人員を検証可能な変数として扱える。計画担当者は、平均需要がピーク需要を表すと仮定することなく、シフトパターン、ゾーンルール、移動経路、自動化の代替案を比較できる。SAPの予測型労働需要計画では、業務ワークフローのパターンを使用してタスクの所要時間と必要なリソースを推定する。これにより、人員管理は独立したソフトウェアカテゴリーではなく、相互に連携したユースケースとなる。人員配置計画の妥当性は、施設モデルで使用されるものと同じ注文、在庫、プロセスのデータに依存するためである。

倉庫運営におけるコスト最適化ニーズの高まり

倉庫の設備および技術への設備投資額は、前回調査の115万米ドルから増加し、2024年には平均180万米ドルになると予測された。投資額の増加により、導入前にエラーを回避する価値は高まるが、シミュレーションは別の予算上の課題にも対応する。すなわち、既存施設から処理能力とサービス面の改善効果を引き出すことである。CreateASoftの配送センタープロジェクトでは、シミュレーションに基づきピッキング経路、補充、ステージング、入荷から出荷までの時間を変更した結果、年間111万米ドルの節約を実現したと報告されている。したがって、購買における訴求点は一般的なデジタル化ではなく、定量化された施設固有のベースラインに基づいて、業務上のトレードオフを比較できる能力である。

主な市場抑制要因

主な市場抑制要因が年平均成長率（CAGR）に及ぼす影響

データ統合の課題

信頼性の高い倉庫モデルには、WMS、ERP、製造、輸送、運用技術の各環境から取得したクリーンな入力データが必要です。受注履歴、在庫移動、労務基準、設備状態、物理レイアウトは、異なる部門が管理し、異なる形式で記録していることが少なくありません。シミュレーション・アズ・ア・サービス型デジタルツインに関する研究では、既存システムとの統合、および MES、WMS、ERP、運用技術間の相互運用性が、中小製造業者にとって中心的な導入課題であると指摘されています。実務上、静的モデルは過去データの抽出結果だけでも有用ですが、継続的に同期するデジタルツインには、インターフェース、データガバナンス、検証ルーチンが求められます。これらを整備できていない事業者は少なくありません。

技術的複雑性

モデルの忠実度は、事業上のトレードオフです。簡略化されたモデルでは、混雑、経路設定、例外発生時の挙動を捉えられない可能性があります。一方、過度に複雑なモデルは構築に時間がかかり、レイアウトや制御ルールの変更に伴って維持管理が難しくなる場合があります。離散事象シミュレーションの相互運用性に関する研究では、確立されたシミュレーションツール間であっても、属性マッピングに伴う負担が明らかにされています。ライブラリやクラウド共有により、構築作業の一部は軽減されます。FlexSimは倉庫向けの3Dオブジェクトとシナリオ分析ツールを提供し、AnyLogicのMaterial Handling Libraryは専用の倉庫コンポーネントを提供しています。ただし、これらによって、物理的な稼働条件に照らして前提を検証する必要性がなくなるわけではありません。

この違いが市場セグメンテーションを形作ります。エンタープライズネットワークでは、制御エラーやピーク時の処理能力不足による運用コストが大きいため、特注モデルと継続的な同期を正当化できます。中堅事業者は、限定されたレイアウト、スロッティング、または自動化検証のユースケースから始める可能性が高くなります。事前構成済みのライブラリや組み込みワークフローによって、初期プロジェクトを継続利用につなげることはできますが、規律あるデータ管理に取って代わることはできません。したがって、ベンダーの差別化は、可視化機能やモデリング機能だけでなく、導入アーキテクチャと検証サービスに基づくものとなります。

倉庫シミュレーション市場のセグメント分析

シミュレーション技術別

離散事象シミュレーション（DES）は引き続き最大の技術セグメントであり、2025年の売上高は 3億3,899万米ドル、市場シェアは 42.02% を占めます。2035年の予測市場規模は 11億4,000万米ドルに達し、入荷、ピッキング、補充、待ち行列、設備故障、配車ルールなど、イベント駆動型の倉庫業務を表現する主要な手法であり続けます。DESはマテリアルハンドリング業務との整合性が高い一方、顧客が資産単位の処理能力に関する課題からエンドツーエンドのワークフローオーケストレーションへと対象を広げるにつれて、予測シェアは 38.92% に低下します。倉庫物流に関する文献では、自動化と迅速な意思決定の要件が高まるなか、DESがデジタルツイン機能へと進化していることが説明されています ^{[5]International Journal of Computer Integrated Manufacturing, Discrete Event Simulation and Digital Twins in Warehouse Logistics: A Bibliometric and Content Analysis-Based Systematic Literature Review, 2024, doi.org}.

システムダイナミクスの市場規模は、2025年の1億2,141万米ドルから2035年には4億6,416万米ドルに拡大する。個々のパレットの移動よりも、全体的な速度や遅延が重要となる能力、政策、在庫、ネットワークのフィードバックに関する課題に適している。一方、ハイブリッドシミュレーションは、イベント、エージェント、システムの挙動を組み合わせる。Intelの倉庫モデル^{[6]AnyLogic, Intel's Warehousing Model: Simulation for Efficient Warehouse Operations, 2024, anylogic.com}に示されているように、自律型ケースハンドリングロボットと一連の倉庫工程の相互作用など、複雑なシナリオに対応する。ただし、11.84%の年平均成長率（CAGR）は、複数の手法を用いたモデルの開発および説明に伴う負担の大きさを反映している。

プロセスシミュレーションは、2025年の2億1,636万米ドルから2035年には9億4,355万米ドルに拡大し、16.38%のCAGRで最も速い成長が見込まれる。波動リリース、例外処理、返品、補充、労働力の割り当てなど、オーケストレーションに関する選択を捉えることができる。Siemensは、Plant Simulation Xについて、グローバルネットワークから個々の生産ラインまで、さまざまな計画レベルにわたる生産および物流のモデル化に対応すると位置付けている。シェアが32.22%まで上昇することは、購入企業が単に設備がシステム内に収まることを証明するだけでなく、物理システムをめぐる意思決定ロジックを検証することを increasingly 求めていることを示している。

用途別

倉庫レイアウト・設計は最大の用途であり、2025年の市場規模は3億3,270万米ドル、市場シェアは41.24%である。通路の形状、ドックの位置、保管設備、コンベヤーの経路を変更すると元に戻すことが難しく、多額の費用がかかるため、レイアウトは依然として自然な導入分野となっている。Ferreroでは、バーチャルコミッショニングにより、実機でのコミッショニング前に自動化プログラムのエラーの約95%を特定したと報告されており、レイアウトと制御の検証が資本集約型プロジェクトの投資を保護する理由を示している。

在庫・スペース最適化は、2025年の1億6,627万米ドルから2035年には7億1,191万米ドルに拡大し、16.17%のCAGRで成長する。処理量の多いフルフィルメント環境では、在庫の配置が業務管理に直結する。動きの速い商品を不適切に配置すると、ピッカーの移動距離が増加し、後工程の梱包能力が不安定になる可能性がある。注文ピッキング・フルフィルメントシミュレーションは15.18%のCAGRで成長し、2035年には4億9,140万米ドルに達する見込みである。一方、労働力管理は3億1,217万米ドルに達する。これらの用途は、同じ在庫配置方針が移動時間、波動の構成、必要労働時間を変化させるため、相互に融合しつつある。

マテリアルフロー管理は、利用企業がコンベヤー、保管設備、輸送の能力と相互作用をモデル化するなか、7,430万米ドルから2億5,917万米ドルに拡大する。リスク・安全分析は8.43%のCAGRと比較的緩やかな成長となり、2,670万米ドルから5,798万米ドルに拡大する見込みである。安全ゾーン、緊急経路、人とロボットの相互作用を、処理能力と併せて評価する必要があるため、リスク・安全分析は単独のモデルとして購入されるよりも、より広範な自動化またはレイアウトの取り組みに組み込まれることが多い。

導入形態別

クラウドベースの導入が市場をリードしており、2025年の売上高は4億3,168万米ドル、市場シェアは53.51%で、2035年には16億8,000万米ドルに達すると予測される。15.07%のCAGRにより、シェアは57.31%まで上昇する見込みである。その利点は技術面だけでなく業務面にも及ぶ。共有モデルにより、エンジニアリング、業務部門、外部インテグレーターが拠点をまたいでレビューできる。Honeywellが2025年3月に発表した倉庫実行ソフトウェア向けクラウドサービスでは、倉庫データへのリアルタイムアクセスとAIモデルの統合が強調されており、業務上の意思決定に活用されるモデルへの移行と整合している。

オンプレミス導入は重要な役割を維持しており、市場規模は2億3,887万米ドルから7億6,462万米ドルへ拡大します。機密データ、レガシーアーキテクチャ、または可用性要件によって外部接続が制約される場合にも、オンプレミス導入は引き続き有効です。ハイブリッド導入は1億3,618万米ドルから4億8,554万米ドルへ成長し、シナリオ実行やコラボレーションにはスケーラブルなリソースを活用しながら、機密性の高い業務データに対するローカル制御を維持します。導入方式の選択はユーザーの嗜好だけでなく、統合アーキテクチャとガバナンスによって決まるため、これら3つのモデルは併存していく見通しです。

最終用途別

製造業は最大の最終用途セグメントであり、2025年の売上高は2億5,928万米ドル、全体の32.14%を占め、市場規模は9億5,673万米ドルに達すると予測されます。安定したシェアは、入荷材料、バッファー、仕掛品保管、完成品の一時保管、製造スケジュールを調整する確立されたニーズを反映しています。2025年の市場規模が1億8,038万米ドルに達する自動車分野も、部品の順序、バッファー容量、車両搬送が生産ラインの継続性に影響を及ぼし得ることから、引き続き大きな利用分野となっています。

小売・Eコマースは、年平均成長率（CAGR）17.14%で最も速く拡大し、市場規模は9,148万米ドルから4億2,638万米ドルへ成長すると予測されます。この成長は、頻繁な棚割りやフルフィルメントルールの再検証を促す、変動の大きい注文構成とサービス要件に結び付いています。物流・輸送は、年平均成長率（CAGR）15.73%で3億3,297万米ドルまで拡大します。これは、複数顧客向けの事業者がクロスドック、ネットワーク、オートメーションの代替案を評価しているためです。ヘルスケアは、トレーサビリティが重視される物流において、検証されていない変更がもたらす影響がより大きいことに支えられ、2035年までに4億3,722万米ドルに達すると見込まれます。Rockwellは、サプライチェーン、製造、ヘルスケア、物流におけるArenaのアプリケーションについて説明しています。食品・飲料、航空宇宙、消費財、公共部門の物流などを含むその他の分野は、5,986万米ドルから1億5,902万米ドルへ成長します。

物理的なフローと設備投資の設計には依然としてイベント単位の検証が必要であるため、DESとレイアウト設計は引き続き不可欠な収益源です。これらの分野のシェアの伸びが比較的緩やかであることは、陳腐化を示すものではなく、追加的な支出が施設を取り巻くポリシー層や情報層へ移行していることを示しています。信頼性の高い物理モデルを人員配置や実行上の意思決定に接続できるプロバイダーは、一度限りの3Dレイアウト調査に限定されたサプライヤーよりも、クロスセルにおいて有利な立場を得るでしょう。ロボットの挙動やネットワークからのフィードバックが実際に結果を変える場合、ハイブリッド手法は引き続き有用ですが、その複雑さから、中堅市場向けの標準的な選択肢としての適性には限界があります。

倉庫シミュレーション市場の地域別分析

北米

北米は最大の地域市場であり、市場規模は2025年の3億2,398万米ドルから2035年には10.9億米ドルへ拡大し、年平均成長率（CAGR）は13.40%となります。米国の市場規模は2025年に2億6,042万米ドル、2035年には8億6,404万米ドルに達し、カナダは6,357万米ドルから2億2,417万米ドルへ拡大します。成熟したEコマース市場とオートメーション設備の普及が、継続的な最適化業務を支えています。米国のオンライン小売市場の規模と2024年の成長率が相まって、フルフィルメント施設の裾野は広がっており、処理能力がわずかに向上するだけでも、モデル作成への支出を正当化できる環境が形成されています。

欧州

欧州の市場規模は、2025年の2億55万米ドルから2035年には7億7,780万米ドルへ拡大し、年平均成長率（CAGR）は15.04%となる見込みです。ドイツは、産業および自動車産業の基盤に支えられ、2025年に4,922万米ドル、2035年に1億7,213万米ドルを占めます。その他の欧州地域は、1億5,134万米ドルから6億567万米ドルへ、15.40%のCAGRでより速い成長を遂げます。機械要件の進化に伴い、サプライヤーが自走式機械や関連する安全機能を導入する際、検証手法の価値が高まる可能性があります。ただし、シミュレーション自体が規制遵守を付与するものではありません。

アジア太平洋

アジア太平洋地域は最も成長の速い地域であり、2025年の1億6,191万米ドルから2035年には6億9,317万米ドルへ拡大し、CAGRは16.17%となる見込みです。中国は6,302万米ドルから3億513万米ドルへ拡大し、CAGRは17.60%となります。一方、その他のアジア太平洋地域は9,890万米ドルから3億8,803万米ドルへ増加します。中国の社会物流総額は2024年に前年比5.8%増の360.6兆人民元に達し、年末時点の高品質倉庫在庫は1億2,600万平方メートルに達しました。また、2027年までに2,988万平方メートルが完成する予定です^{[7]Cushman & Wakefield, Greater China Logistics Market Q4 2024, cushmanwakefield.com}。この開発パイプラインは設計検証の機会を生み出します。一方、データローカライゼーションおよびサイバーセキュリティに関する義務は、クラウドおよびハイブリッドアーキテクチャに影響を及ぼす可能性があります。

インドも地域需要のもう一つの源泉となっています。CBREが実施した2025年アジア太平洋物流施設利用企業調査によると、回答した利用企業の80%超が、2年以内にインドの倉庫事業を拡大する計画を立てていました^{[8]CBRE India, 2025 Asia Pacific Logistics Occupier Survey, cbre.co.in}。新設施設と製造拠点の多様化は、シミュレーション導入の有望な入り口となります。ただし、ベンダーの成否は、現地のシステム統合能力と、事業者が継続的なデジタルツインプログラムに取り組む前に価値を実証できるかどうかに左右されます。

中南米

中南米の市場規模は、2025年の7,000万米ドルから2035年には2億1,017万米ドルへ拡大し、CAGRは12.12%となる見込みです。ブラジルは2025年に2,277万米ドル、2035年に6,532万米ドルを占めます。その他の中南米地域は4,722万米ドルから1億4,485万米ドルへ拡大します。同地域では、新たな物流および製造投資に機会が集中しており、シミュレーションは分断された運用システムに後付けするのではなく、設計段階で導入できます。導入は、実施範囲を限定できるレイアウト設計、スロッティング、オートメーション検証など、対象を絞ったプロジェクトが中心になると予想されます。

中東・アフリカ

中東・アフリカの市場規模は、2025年の5,029万米ドルから2035年には1億5,911万米ドルへ拡大し、CAGRは12.71%となる見込みです。UAEは1,618万米ドルから4,611万米ドルへ、その他の中東・アフリカ地域は3,410万米ドルから1億1,300万米ドルへ増加します。新設の物流ハブやスマートインフラプログラムは、デジタルツインを指向した導入の余地を生み出しますが、市場の発展は一様ではありません。テクノロジープロバイダーは、北米で実証されたクラウドファースト設計がそのまま適用できると判断する前に、現地のデータ規制、システムの成熟度、インテグレーターの確保可能性を検討する必要があります。

市場参入においては、地域ごとに異なる市場開拓ルートが必要となる。北米の購入企業に対しては、業務改善やライフサイクルサービスを軸とした直接的なアプローチが有効である。欧州では、自動化インテグレーターや規制対応に精通したエンジニアリングパートナーが、より信頼性の高い販売チャネルとなり得る。アジア太平洋地域、特にインドと中国では、新規プロジェクトや異種の IT 環境に機会が結び付くことが多いため、導入パートナーシップとローカライズされたデータアーキテクチャが重要となる。ラテンアメリカおよび中東・アフリカ（MEA）では、企業向けプラットフォームが一様に導入されると想定するのではなく、案件を選別したプロジェクト主導型の商業化が必要である。

倉庫シミュレーション市場のシェアと競争環境

競争は、汎用シミュレーション専門企業、産業用ソフトウェアスイート、倉庫自動化プロバイダー、隣接する企業向けプラットフォームにまたがっている。重要な差別化要因は単一のモデリング手法ではなく、モデルを施設データ、制御システム、オペレーターの意思決定サイクルに接続するプロバイダーの能力である。

グローバルプロバイダー：AnyLogic は、離散事象型、エージェントベース、システムダイナミクスの各モデリングに対応し、Material Handling Library とクラウド環境を通じて倉庫固有の機能を提供している ^{[9]AnyLogic, Material Handling Library, anylogic.com}。Dassault Systèmes は、DELMIA と 3DEXPERIENCE エコシステムを通じて、マテリアルフロー、物流、仮想コミッショニングの要件に対応している。Dematic は、自動化されたマテリアルハンドリング設計向けのシミュレーションおよびエミュレーションを提供し、2025年には Omniverse ベースのデジタルツインを実証した。FlexSim は Autodesk の傘下企業であり、3D 倉庫オブジェクトにシナリオ分析および統計分析を組み合わせている。Honeywell の Momentum eSim は、同社の自動化ポートフォリオに接続された倉庫シミュレーションおよびエミュレーションツールとして位置付けられている。Oracle は倉庫管理およびサプライチェーンプラットフォームを通じて参入している。Rockwell Automation は、物流、製造、ヘルスケア全般のプロセスシミュレーション向けに Arena を提供している。SAP は、Extended Warehouse Management に予測型の労働力計画を統合している。Siemens は、生産および物流モデリング向けに Plant Simulation を提供している。Epicor と PTV Group は、それぞれ製造・流通ソフトウェアおよび物流計画機能を通じて競争範囲を広げている。

地域プロバイダー：Mecalux、Godrej Körber、Production Modelling Corporation（PMC）、Applied Materials、Incontrol は、地域固有または専門的な要件に対応している。これらの企業群の競争上の重要性は、自動化プロジェクトへの近接性、業界固有のエンジニアリング知識、または既存の運用技術基盤に由来することが多い。標準化されたグローバルプラットフォームでは大幅な適応が必要となる場合に、この企業群は有効となり得る。

新興・破壊的イノベーション企業：Simio、BigBear.ai、Coupa Software、CreateASoft、Lanner Group、Visual Components、InterDynamics、Optricity、Twinzo は、デジタルツイン、サプライチェーンモデリング、スロッティング最適化、3D ビジュアライゼーション、専門コンサルティングの各分野で競争範囲を広げている。BigBear.ai と Spinnaker SCA は、ProModel のシミュレーションとサプライチェーンコンサルティングを組み合わせるチーム編成契約を 2024年5月に発表した。CreateASoft の文書化された配送センタープロジェクトは、サービス主導型プロバイダーが、広範な企業向けスイートを提案するのではなく、定量化の対象を絞った業務成果を通じて競争できることを示している。

最近の業界動向

• 2025年1月6日：KION Group、NVIDIA、Accentureは、施設レイアウト、ロボット群、オートメーション機器をテストできる倉庫デジタルツインにNVIDIA Omniverseを活用するための協業を発表した。
• 2025年3月18日：DematicはNVIDIA GTCで、制御システムの検証と運用シナリオのテスト向けに、NVIDIAおよびAccentureと共同開発したAI生成デジタルツインを披露した。
• 2025年3月18日：Honeywellはクラウド上で稼働するWarehouse Execution Softwareを導入し、倉庫データへのリアルタイムアクセスとAIモデルの統合を重視した。
• 2024年12月：SAPはSAP Extended Warehouse Management向けに、倉庫のワークフローパターンからタスクの所要時間とリソース要件を予測する労働需要予測計画機能をリリースした。
• 2024年：Siemensは、さまざまな計画レベルでの生産・物流シミュレーションに対応するクラウド対応製品としてPlant Simulation Xを導入した。
• 2024年5月1日：BigBear.aiとSpinnaker SCAは、ProModelシミュレーションとサプライチェーン・コンサルティングを組み合わせる業務提携契約を発表した。
• 2025年5月19日：MetAIとKenmecは、KenmecのChief Smart Logistics Centerにおけるスマート倉庫シミュレーションの取り組みで、NVIDIA Omniverse Mega Blueprintを使用すると発表した。