ビデオ言語モデル：LLMとAIエージェントの次なるフロンティア

この数年間、私たちはAIに読み書きを教え、さらには複雑な問題を推論する能力まで与えてきました。しかし、ここで重要な点があります。これらはすべてデジタル領域で行われているということです。ChatGPTは森を散歩する詩を書くことはできますが、倒木をまたいだり、低い枝の下をくぐったりする実際の感覚は理解していません。

ワールドモデルは、この状況を変えるために登場しました。

ビデオ言語モデルとは何でしょうか

これはビジョン言語モデルの進化版と考えることができますが、決定的な違いがあります。それは時間的理解能力です。標準的なVLMは単一の画像を見て質問に答えますが、ビデオ言語モデルはシーケンスの展開を観察し、物理的現実を支配するルールを学習します。

これは単なる学術的な好奇心ではありません。その実用的な意味は驚くべきものです。

ロボットがコーヒーカップを持ち上げる必要がある場合、画像内の「カップ」を認識するだけでは不十分です。以下のことを理解する必要があります：

• ✓物体が押されたり持ち上げられたりしたときの挙動
• ✓液体が揺れたときに何が起こるか
• ✓自分自身の動きがシーンにどう影響するか
• ✓どのような動作が物理的に可能で、どれが不可能か

ここでワールドモデルが活躍します。

シミュレーションから行動へ

そのコンセプトは洗練されています。物理法則をハードコーディングする代わりに、世界が実際にどのように機能するかを示す何百万時間ものビデオでAIを訓練します。モデルは重力、摩擦、物体の永続性、因果関係を方程式からではなく、観察から学習します。

NVIDIAのCosmosは、この分野で最も野心的な試みの一つを代表しています。彼らの独自のワールドモデルは、ロボット工学アプリケーション向けに特別に設計されています。ここで物理的現実の理解はオプションではなく、生存に不可欠です。

Google DeepMindのGenie 3は異なるアプローチを採用しており、モデルがビデオゲーム環境のように「プレイ」できるインタラクティブなワールド生成に焦点を当てています。

PAN実験

モハメド・ビン・ザイード大学の研究者たちは最近、制御されたシミュレーション内で「思考実験」を行う汎用ワールドモデル、PANを発表しました。

重要な革新は、ワールドモデリングを生成的ビデオ問題として扱うことです。物理を明示的にプログラミングする代わりに、モデルは物理法則を尊重するビデオの続きを生成することを学習します。開始シーンと提案されたアクションが与えられると、次に何が起こるかを「想像」できます。

これはロボット工学に深い影響を与えます。人型ロボットがコーヒーカップに手を伸ばす前に、何百回ものシミュレーション試行を実行し、どのアプローチ角度が有効で、どれがコーヒーを床にこぼすことになるかを学習できます。

10億台のロボットが存在する未来

これらは劇的な効果のために作られた数字ではありません。業界の予測は、人型ロボットがスマートフォンと同じくらい一般的になる未来を実際に指し示しています。そしてそのすべてが、人間と安全に共存するためにワールドモデルを必要とします。

応用範囲は人型ロボットを超えています：

ビデオ生成とワールド理解の交差点

AI動画生成を追いかけている方は、ここにいくつかの重複があることにお気づきかもしれません。Sora 2やVeo 3のようなツールはすでに驚くほどリアルなビデオを生成しています。これらもワールドモデルではないのでしょうか？

いいえ。そしてはい。

OpenAIはSoraをワールドシミュレーション機能を持つものとして明確に位置づけています。モデルは明らかに物理について何かを理解しています。Soraの生成物を見ると、リアルな照明、妥当な動き、そしてほぼ正しく動作するオブジェクトが見られます。

しかし、もっともらしく見えるビデオを生成することと、物理的因果関係を本当に理解することには決定的な違いがあります。現在のビデオジェネレーターは視覚的リアリズムに最適化されています。ワールドモデルは予測精度に最適化されています。

ハルシネーション問題

ここで不都合な真実があります。ワールドモデルもLLMを悩ませているのと同じハルシネーション問題に苦しんでいます。

ChatGPTが誤った事実を自信を持って述べるとき、それは煩わしいものです。ワールドモデルがロボットは壁を通り抜けられると自信を持って予測するとき、それは危険です。

現在のシステムは長いシーケンスでは劣化し、将来を予測するほど一貫性が失われます。これは根本的な緊張を生み出します。最も有用な予測は長期的なものですが、同時に最も信頼性が低いものでもあります。

研究者たちは複数の角度からこの問題に取り組んでいます。より良いトレーニングデータに焦点を当てる人もいます。シーンの一貫性を維持するアーキテクチャの革新に取り組む人もいます。学習されたワールドモデルと明示的な物理的制約を組み合わせたハイブリッドアプローチを提唱する人もいます。

Qwen 3-VLのブレークスルー

ビジョン言語の面では、AlibabaのQwen 3-VLがオープンソースモデルの現在の最先端を代表しています。

Qwen 3-VLが特に興味深いのは、その「エージェント的」機能です。モデルはグラフィカルインターフェースを操作し、UI要素を認識し、その機能を理解し、ツール呼び出しを通じて現実世界のタスクを実行できます。

これがワールドモデルに必要な理解と行動の架け橋です。

クリエイターにとっての意味

動画クリエイター、映画制作者、アニメーターの方にとって、ワールドモデルは日常の仕事から遠いもののように思えるかもしれません。しかし、その影響は思っているより身近です。

現在のAI動画ツールは物理的一貫性に苦労しています。オブジェクトが互いを通り抜けます。重力が一貫していません。因果関係が乱れます。これらはすべて、リアルなピクセルを生成できるが、描写しているものの根底にある物理ルールを本当には理解していないモデルの症状です。

膨大な動画データセットで訓練されたワールドモデルは、最終的に動画生成にフィードバックされ、本質的に物理法則を尊重するAIツールを生み出す可能性があります。「リアルな物理」をプロンプトする必要のない動画ジェネレーターを想像してみてください。モデルがすでに現実がどのように機能するかを知っているからです。

これからの道のり

ワールドモデルは、おそらくAIにおける最も野心的な目標を代表しています。機械に人間のように物理的現実を理解させること。明示的なプログラミングによってではなく、観察、推論、想像によって。

私たちはまだ初期段階にいます。現在のシステムは印象的なデモンストレーションであり、本番環境に対応したソリューションではありません。しかし、軌道は明確です。

この分野に大きく投資している企業、NVIDIA、Google DeepMind、OpenAI、そして多数のスタートアップは、物理的インテリジェンスがデジタルインテリジェンスの次のフロンティアであると賭けています。

テキストベースの仕事にLLMがどれほど変革的であったかを考えると、AIが物理世界を同じように流暢に理解し、相互作用できるようになったときの影響を想像してみてください。

それがビデオ言語モデルの約束です。それがこのフロンティアが重要な理由です。