投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化は、テキスト処理を中心としたLLM（大規模言語モデル）から、物理世界や映像を理解する「ビデオ言語モデル（VLM）」および「世界モデル」へと移行しつつあります。本記事では、この技術的進化が製造、建設、物流といった日本の産業基盤にどのようなインパクトを与え、企業は今の段階から何を準備すべきかを解説します。
テキストから物理世界へ：AIの次なる進化
これまでの数年間、企業のAI活用はChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）が中心でした。テキストの要約、翻訳、コード生成、そして社内ナレッジの検索（RAG）など、主に「ホワイトカラー業務の効率化」に焦点が当てられてきました。しかし、AI技術の最前線はすでに次のフェーズ、すなわち物理世界を理解し、作用するための「ビデオ言語モデル（VLM）」や「世界モデル（World Models）」へとシフトし始めています。
元記事でも触れられているように、生成AIの進化は単なるチャットボットや画像生成にとどまりません。次のフロンティアは、AIがビデオ（映像）を通じて時間経過や空間認識、物理的な因果関係を学習し、現実世界での具体的な成果（Physical Outcomes）を向上させることにあります。これは、日本の強みである「モノづくり」や「現場」の領域と極めて親和性の高い技術トレンドです。
「世界モデル」とは何か？——物理法則と因果律の理解
ここで重要なキーワードとなるのが「世界モデル」です。これは単に「動画を作り出すAI」ではありません。人間が現実世界で行動する際、脳内で「コップを落としたら割れる」「車が近づいてきたら避けるべきだ」といったシミュレーションを無意識に行っているのと同様に、AIが物理世界のルールや因果関係を内部的にモデル化することを指します。
従来の画像認識AIは「これは猫である」というラベル付けは得意でしたが、「猫がジャンプしたら次はどこに着地するか」という物理的な予測は困難でした。しかし、VLMや世界モデルのアプローチでは、大量の映像データから物理法則や物体の永続性、奥行きなどを学習します。これにより、AIは静止画の分析だけでなく、動的な環境下での状況判断や予測が可能になります。
日本の「現場力」とAIの融合：製造・物流・建設へのインパクト
この技術進化は、日本企業にとって大きなチャンスです。日本は製造業、建設業、物流業といった「フィジカルな現場」に強みを持つ一方で、深刻な人手不足という課題を抱えています。世界モデルを搭載したAIは、以下のような実務的な価値を提供する可能性があります。
- ロボティクスの高度化：従来のロボットは厳密なプログラミングが必要でしたが、世界モデルを持つAIは「曖昧な指示」や「未知の状況」に対しても、物理的な整合性を考慮して動作を生成・修正できる可能性があります。
- 安全性と品質管理の向上：建設現場や工場において、定点カメラの映像から「数秒後に起こりうる危険（荷崩れや接触事故など）」を予測し、アラートを出すシステムへの応用が期待されます。
- 熟練技能の継承：熟練工の作業映像をAIに学習させることで、単なる動作模倣ではなく、状況に応じた「勘所（物理的な力加減やタイミング）」をAIモデルとして保存・再現する試みも進んでいます。
導入に向けた課題：プライバシーとコンピュートコスト
一方で、実務への適用には課題も存在します。まず挙げられるのは「プライバシーとガバナンス」です。テキストデータ以上に、現場の映像データには従業員の顔、身体的特徴、行動ログなどの機微な個人情報が含まれます。日本の個人情報保護法や、EUのAI法（AI Act）などの規制動向を鑑み、撮影データの利用目的の明確化や、マスキング処理などのプライバシー保護技術（Privacy Enhancing Technologies）の導入が必須となります。
また、「コンピュートコスト（計算資源）」の問題も無視できません。ビデオデータの処理はテキストに比べて桁違いの計算量を必要とします。クラウドですべてを処理するのか、あるいはエッジデバイス（現場のカメラやロボット内）で処理を完結させるのか、コストとリアルタイム性のバランスを見極めたアーキテクチャ設計が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
テキストベースのAI活用が一巡しつつある今、日本企業は次のような視点で「フィジカルAI」への準備を進めるべきです。
- 「現場データ」の資産化：テキストデータだけでなく、工場や現場の映像データが将来的に競争力の源泉になります。セキュリティとプライバシーを担保した上でのデータ収集基盤の整備を検討してください。
- ITとOTの連携強化：情報システム部門（IT）と、現場の制御・運用技術部門（OT）の連携が不可欠です。AIモデルを現場のオペレーションにどう組み込むか、部門を超えた対話が必要です。
- リスクベースのアプローチ：物理世界に作用するAIは、誤作動が物理的な事故につながるリスクがあります。PoC（概念実証）の段階から、AIの判断根拠の説明可能性や、異常時の安全停止機構（フェイルセーフ）を設計に組み込むことが重要です。
AIは「オフィスの中」から「現場」へと飛び出しつつあります。この潮流を捉え、日本の現場力とAI技術を融合させることが、次世代の産業競争力を築く鍵となるでしょう。