Wiredは11月8日、AIの注力分野「ワールドモデル（World Models）」の解説記事を公開した。言語モデルが次の単語を予測するのに対し、ワールドモデルは視覚状態から次の視覚状態を予測し、物理を模倣する3D環境を生成する。
言語モデルとの違い
ワールドモデル関連のAIラボを率いるオリバー・キャメロン（Oliver Cameron）氏は「言語モデルは文章から次の単語を予測する。ワールドモデルは世界の視覚状態を受け取り、次の視覚状態を予測する」と説明する。生成される3D環境は「見た目も感触も本物に近い」シミュレーションで、ロボットや自動運転の訓練場として使われる。
ロボットと自動運転での応用
昨年「ポケモンGO」を売却してワールドモデル事業へ転換したNianticのCTO、ブライアン・マクレンドン（Brian McClendon）氏は「現実世界の再構築」を掲げ、ロボットの稼働予定場所の写真から3Dモデルを生成し、数百万回のシミュレーションで訓練する構想を示す。自動運転ではWayveのチーフサイエンティスト、ジェイミー・ショットン（Jamie Shotton）氏が、ワールドモデルは「行動への反応、物理、因果」を理解する必要があると述べ、ドライブレコーダー映像から危険な道路状況を再現して訓練に使う仕組みを説明した。記事は家庭用ロボティクスと自動運転を中心に、2027年が拡大の大きな年になる可能性に言及する。
編集部の見解
実世界の物理を前提にした訓練環境は、日本のロボティクス・ゲーム産業の両方に接点が多い分野だ。ただし「2027年に拡大」という見通しは記事の展望であり、確定した日程ではない。視覚データの権利処理や安全性の検証など、導入の前提条件が先に整うかが読みどころになる。
my-best.ai 編集部
出典：Wired「ワールドモデルはまもなく避けられないものになる。知っておくべきこと」（2026年11月8日）
あわせて読みたい
本日のAIニュース（一次情報源ベース）です。最新記事の一覧から他のニュースも読めます。
最新のAI情報をメールで受け取る
新着のAIツール比較・ランキング・ニュースを、まとめてお届けします。
ご登録後、確認メールをお送りします。配信停止はいつでも可能です。