物理AI技術の検討基盤として、実際の工場の調査を通じ、デジタルツイン環境中に仮想工場を構築する「@factory」プロジェクトを実施している。本稿では、その中核フレームワーク「at_factory_base」について報告する。従来のシミュレーション開発では、環境とロボットが密に結合しており、シミュレーションの条件変更や既存資産の再利用に多大な工数を要した。そこで、NVIDIA Isaac SimとROS 2を統合したDocker環境中で、仮想工場やロボットを独立したプラグインとして扱う機構を実現した。これにより、物理AIに必要な構成要素の交換が容易になり、環境構築の労力が削減できることを確認した。