AIの世界モデル:LLMの先にある次のフロンティア(2026年版ガイド)
By Surya Pratap
2026年6月19日
12 min read
AI Research · Physical AI · 2026
2026年6月19日
12 min read
フィジカルAIHover to exploreYann LeCunは、12年間務めたMetaのChief AI Scientistを辞めて、それを作ろうとしています。Fei-Fei Liは、それを作るために12.3億ドルを調達しました。Google DeepMindは2025年に、リアルタイムで操作できるGenie 3を公開しました。NVIDIAは、現実世界の動画2,000万時間で学習したCosmosを出し、最初の1か月で200万ダウンロードを達成しました。そしてRedditのr/MachineLearningでは、2年にわたってその議論が続いています。世界モデルは、いまAIで最も議論されているアーキテクチャ上の賭けです。支持者が正しければ、次世代の知的システムの土台としてLLMに取って代わるパラダイムになります。
世界モデルとは、動画、画像、音、センサーの値、動きといったマルチモーダルなデータから学習し、物理法則、空間的な関係、因果関係を含む現実世界のダイナミクスを理解するように設計されたAIシステムです。テキストの並びの次のトークンを予測するのではなく、現在の状態と一連の行動が与えられたときに、世界で次に何が起こるかを予測します。
最も簡単な捉え方はこうです。LLMは次にどの単語が来るかを予測します。 世界モデルは、物理空間で、シミュレーションの中で、エージェントが意思決定をする環境で、次に何が起こるかを予測します。言語の予測から環境の予測へ。この転換こそが賭けのすべてです。
GPTやClaudeの背後にあるのと同じトランスフォーマーのアーキテクチャを、映像や環境のデータに適用したものです。モデルは出力を順番に生成し、予測される各フレームはそれ以前のすべてに条件づけられます。これにより時間をまたいだ因果関係の推論に強くなり、GoogleのGenieやいくつかの動画生成システムの基盤になっています。限界は速度です。順番に生成するのは、リアルタイムの用途では計算コストが高くつきます。
ノイズから始めて、それを少しずつ整った環境へと磨き上げていきます。Stable DiffusionやDALL·Eと同じ手法を、3Dや動画の空間に広げたものです。拡散モデルは、より高い視覚的な忠実度と、より写実的な出力を生みます。NVIDIAのCosmosプラットフォームはこの手法を使っています。トレードオフは、ノイズ除去に何度もパスが必要なため、リアルタイムで操作できるようにするのが難しいことです。
Yann LeCunを代表する貢献であり、彼のスタートアップAMI Labsの中核をなすアーキテクチャです。JEPAは、未来の生のピクセル(計算の無駄)やテキストの並びのトークンを予測するのではなく、将来の状態の抽象的な潜在表現を予測します。モデルはピクセルやトークンの空間ではなく、内部の埋め込み空間の中で動作します。これははるかに効率的で、LeCunによれば生物の知能の働き方にも近いものです。人間は計画を立てるとき、未来の写実的な映像を頭の中で再生したりはせず、抽象的な表現について推論しています。LeCunは、JEPAがGPU 1枚で動くことを示し、拡散モデルに比べて必要な計算量のハードルを大きく下げました。
このテーマをめぐるr/MachineLearningやr/artificialのスレッドは長く、議論は鋭いものです。中心となる論点は、2つの陣営に分かれます。
Redditでも多くの人が繰り返しているLeCunの主張は、LLMが物理的な質問でハルシネーションを起こすのは学習データが足りないからではなく、言語のトークンは物理的な現実を損失なく表現したものではないからだ、というものです。摩擦のある面の上で箱を左に押したらどうなるかをLLMに聞いてみてください。言葉で答えは返ってきますが、質量、摩擦係数、面の形状についての内部シミュレーションは一切持っていません。その答えは統計的にはもっともらしくても、物理的には間違っているかもしれません。2024年の研究は、自己回帰型のLLMが、身体性を持つ知能の土台となる物理的推論の関数を含め、計算可能なすべての関数を学習できるわけではないことを数学的に示しました。パラメータを増やしても解決しません。これは規模の問題ではなく、構造の問題なのです。
「[LLMを]スケールアップしても、AGIには到達できない。このアプローチは、物理的な現実の理解ではなく、テキストから統計的なパターンを学習しているため、根本的に限界がある。」
— Yann LeCun、AMI Labs創業者、元MetaのChief AI Scientist
反論の側に立つのは、AnthropicのDario AmodeiやOpenAIのスケーリング派です。十分な規模、マルチモーダルな接地、ツールの利用を備えたLLMは、別の方向から汎用知能へと近づいている、という主張です。Amodeiは、スケールしたLLMから「データセンターの中の天才たちの国」が生まれると予測しました。RedditのML(機械学習)コミュニティは割れています。実務派は、GPT-4o VisionやClaudeの画像解析を、LLMがマルチモーダル学習を通じてすでに物理的な現実を取り込んでいる証拠として挙げます。理論派は、画像を取り込むことと物理をシミュレーションすることは同じではないと反論します。Introlの分析が言うように、この議論は「哲学的というより経験的なものであり、勝者を決めるのは結果だ」ということです。
最も注目度の高い世界モデルへの賭けです。LeCunは2025年末にMetaを離れ、パリでAdvanced Machine Intelligence Labs(AMI Labs)を設立しました。2026年3月、AMIは評価額35億ドルで10.3億ドルを調達しました。欧州最大のAIシードラウンドで、NVIDIA、Jeff Bezos、Mark Cuban、Eric Schmidtが出資しています。技術的な土台は、LeCunが何年も研究を発表してきたJEPA(Joint Embedding Predictive Architecture)です。狙う用途は医療とロボティクスで、誤りの許容度が極めて小さく、テキストで学習したモデルが物理的な推論のタスクで失敗し続けている分野です。
Fei-Fei Liと3人のスタンフォード大学教授が2024年に設立したWorld Labsは、2024年に2.3億ドルを調達し、さらに2026年2月にシリーズBで10億ドルを調達しました。リードはAutodesk(2億ドル)で、NVIDIA、AMD、Andreessen Horowitzも出資しています。最初の製品Marbleは2025年11月に、商用で利用できる初の世界モデルとしてリリースされました。テキスト、写真、動画、3Dレイアウト、パノラマを入力として受け取り、Unreal EngineやUnityに直接書き出せる、永続的で編集可能な3D環境を出力します。料金は無料から月95ドルまでです。主な焦点は、ゲーム、建築、VFX、ロボティクス向けの空間的な知能です。
Google DeepMindは、Genie(2024年)、Genie 2(2024年)、Genie 3(2025年8月)を立て続けに公開しました。Genie 3は、リアルタイムで操作できる世界モデルで、自ら学習した物理法則に基づいて24fps・720pの3D環境を生成します。ハードコードされたルールはなく、データから推定された物理だけで動きます。DeepMindの研究ディレクターであるShlomi Fruchterは、これを「初のリアルタイムで操作できる汎用の世界モデル」と呼びました。2026年2月、WaymoはGenie 3を採用し、自動運転のシミュレーション用にWaymo World Modelを構築しました。現実世界でのデータ収集では大規模に捉えることが不可能な、まれで危険な交通シナリオを生成します。
NVIDIAのCosmosは、フィジカルAIを構築するためのオープンなプラットフォームです。生成型の世界基盤モデル、トークナイザー、データ処理パイプラインをひとまとめにしたもので、ロボティクスや自動運転車の開発者を対象にしています。現実世界の動画2,000万時間と9,000兆トークンで学習し、2026年1月までに200万ダウンロードを達成しました。Nano(エッジ向け)、Super(汎用)、Ultra(最高品質)の3段階で提供されています。Cosmosは、NVIDIAが単なる半導体企業ではなく、フィジカルAI開発のプラットフォーム層として自らを位置づけるための手段です。世界モデルの学習もNVIDIAのハードウェアで、推論もNVIDIAのハードウェアで、展開先もNVIDIAを搭載したロボットや車両で、というわけです。
Dr. Dean LeitersdorfとMoshe Shalevが2023年に設立したDecartは、Amazon AWS、Comcast、NVIDIAから1.5億ドル超(評価額31億ドルでの1億ドルのシリーズBを含む)を調達しました。製品のOasisは「AIが生成するプレイ可能な世界」で、ゲーム、シミュレーション、ロボットの学習向けに設計されたリアルタイムで操作できる環境です。技術的には、計算コストを下げる独自のインフラ最適化と、空間的な関係と物理的な忠実度を保つ生成モデルを組み合わせています。
LeCunが去った後も、MetaはFAIRを通じて世界モデルの研究に投資を続けています。AI動画企業のRunwayは、自社のGen-4.5モデルを明確に世界モデルとして位置づけています。このモデルは現在、GoogleのVeo 3やOpenAIのSora 2 Proを抑えてVideo Arenaのリーダーボードで首位に立っています。Runwayのこの位置づけには意味があります。動画生成の競争と世界モデルの競争が一つに収束したということです。高い忠実度の動画生成は、環境のシミュレーションとますます見分けがつかなくなっています。
最も成熟した商用の用途です。Waymo、Tesla、Wayveはいずれも世界モデルを使って、雨、凍結路面、赤信号を無視する自転車、縁石から車道に踏み出す歩行者など、現実世界のデータ収集で出くわすには何年もかかる運転シナリオを合成しています。実際の運転映像2,000万時間で学習した世界モデルは、どんなシナリオでも好きなだけバリエーションを生成でき、自動運転チームに、まれで危険な事象のための事実上無制限の学習コーパスを与えます。Genie 3をベースにしたWaymo World Modelは、2026年に本番で使われているその最もわかりやすい例です。
世界モデルなしで物理的なロボットを学習させるには、現実世界で何百万回もの試行を重ねる(高価で、遅く、機材も傷む)か、手作業でコーディングしたシミュレーション環境を使う(壊れやすく、限界がある)しかありません。世界モデルがあれば、ロボットのチームは写実的な倉庫環境、物体とのやり取り、故障のパターンを大規模に生成できます。シミュレーションで学習したロボットが、シミュレーションが完璧すぎたために現実世界で失敗するという「sim-to-real」の問題には、現実の動画で学習し、本物の物理的な不完全さを身につけた世界モデルが正面から取り組んでいます。Boston DynamicsのCEOは、AI開発が同社の最近の進歩の中心にあると述べており、NVIDIA Cosmosはまさにこの用途のために設計されています。
World LabsのMarbleとDecartのOasisは、ゲーム開発チーム向けにすでに商用で提供されています。この用途には説得力があります。ゲーム環境のアセットを一つひとつ手作りする代わりに、世界モデルがテキストの説明や参考画像から、一貫性があり物理法則を踏まえた3D環境を生成するのです。さらに破壊的なのは、Genie 3のようなリアルタイムで操作できる世界モデルが、「ゲームエンジン」と「AIモデル」の区別が消える未来を示唆していることです。ゲームの世界全体が、プレイヤーの行動に応じてその場で生成されるようになります。
時間軸は最も長いものの、価値は最も高くなりうる分野です。分子間の相互作用をシミュレーションできる世界モデルは、創薬の期間を短縮する可能性があります。手作業でコーディングした物理方程式ではなく、現実の環境データから学ぶ気候モデルは、予測の精度を高められるかもしれません。世界モデルの上に構築した医療訓練シミュレーターがあれば、外科医はまれな手術を写実的な環境で練習できるようになります。AMI Labsが医療に焦点を当て、ハルシネーションが文字どおり危険な領域を選んだことは、世界モデルがまずどこで真価を示すとLeCunが考えているかを示す、意図的なメッセージです。
ここはRedditの実務派が繰り返し指摘している点で、彼らの言うことはもっともです。世界モデルの推論には、LLMの推論の1〜8枚に対して、リクエストあたり8〜32枚のGPUが必要です。学習には数千から数万枚のGPUが要ります。動画規模の学習データの保存容量はペタバイト単位で、質の良い動画1時間だけでもおよそ100GBになります。こうした数字が意味するのは、世界モデルはまだコモディティではないということです。最先端のインフラコストを伴う最先端の技術であり、資金力のあるチームか、Cosmosのような専用のプラットフォームを使うチームしか手が届きません。
| 観点 | LLM | 世界モデル |
|---|---|---|
| 主な入力 | テキストのトークン | 動画、画像、センサーデータ |
| 予測するもの | 次のトークン | 世界の次の状態 |
| 物理的な推論 | 弱い(統計的) | 強い(学習による) |
| 推論に使うGPU(推定) | 1–8 | 8–32 |
| 最適な用途 | 言語、推論、コード | ロボティクス、自動運転、シミュレーション |
| 商用としての成熟度 | 高い | 初期(2025–2026) |
世界モデルへの移行は現実のもので、加速しています。プロダクトを作っている人や、全体像を見極めようとしている人は、次のように考えるとよいでしょう。
物理的なデータを扱うなら、プラットフォームを使う。 NVIDIA CosmosとWorld LabsのMarbleはすでに利用できます。ロボティクス、自律システム、産業用シミュレーション、ゲーム環境、建築に関わるプロダクトなら、これらのプラットフォームを使えば、ゼロから作らずに世界モデルの能力を手に入れられます。2022年にLLMのAPIに当てはまった考え方は、2026年の世界モデルのプラットフォームにも当てはまります。プラットフォームを組み込み、アプリケーションを作るのです。
LLMを使ったプロダクトを作っているなら、世界モデルは置き換えではなく補完。 当面の現実はハイブリッドです。言語と推論はLLMが担い、空間的・物理的なタスクは世界モデルが担います。2026〜2027年の最も興味深いプロダクトは、その両方を組み合わせたものになるでしょう。LLMを計画とコミュニケーションの層、世界モデルを知覚とシミュレーションの層と考えてください。SpaceXに買収される前のCursorは、コードから3Dへのワークフローに向けて、まさにこの種の統合を探り始めていました。
データの堀(モート)が移りつつある。 LLMにとって、学習データの堀はテキストです。世界モデルにとっては、現実世界の動画とセンサーデータです。Tesla、Waymo、倉庫の運営会社、医療機関など、現実世界にカメラを持つ企業は、世界モデルの学習において、インターネットをスクレイピングしても再現できない構造的なデータの優位を持っています。こうした業界で事業を作っているなら、ユーザーやセンサーから生まれる独自のデータは、ソフトウェアそのものより価値があるかもしれません。
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