Google、NVIDIAも熱視線！現実世界を〝シミュレーション〟するAIの「ワールドモデル」がビジネスの常識を覆す（＠ＤＩＭＥ）

本記事は、AGI（Artificial General Intelligence／汎用人工知能）の世界動向を、米・中・欧・日の視点からビジネスパーソン向けにわかりやすく整理します。特に、次のブレイクポイントとして注目される「ワールドモデル（World Model）」と呼ばれる、現実世界をAIが内部に再構築し、推論・予測・行動計画まで一気通貫で行うための基盤を軸に、「なぜ今それが重要か」「仕事と生活はどう変わるか」「日本の勝ち筋はどこにあるか」を解説します。

生成AI（大規模言語モデル＝LLM）は、文章・画像・コード生成で人間並みの表現力に到達しました。しかしAGIの核心は、ことばの理解にとどまらず、世界の理解→計画→実行までを自律的に回すこと。ここで浮上するのがワールドモデルです。 ■ ワールドモデルとは何か 現実世界の因果や物理、他者の意図などをAIが内的シミュレーションとして学習し、“見て・考えて・動く”を統合する構想。これが成熟すると、ロボットは未知の環境でも「自分で状況をモデル化→方針を立て→安全に動く」ことが可能になります。Google DeepMindのRT-2（Vision-Language-Actionモデル）は、その橋渡しに位置します。Web＋ロボット実験のデータで学習し、ウェブ知識をロボット操作に転移させることで、未知物体の指示理解や汎化した操作を実現しました。 ■ なぜ “データ” が不可欠か LLMがネットのテキストで賢くなったように、行動するAIには視覚・操作・物理・結果が結びついた行動データが必要です。RT-2はWeb規模の知識 × ロボット行動データの組み合わせで汎用性を高めました。さらにDeepMindのGenieはインターネット動画から学んだ「行動可能な仮想世界」を生成し、エージェントが対話的にプレイして学べる環境を提供します。仮想世界を無限供給できれば、実機収集のコストを飛躍的に下げ、汎化を加速できます。 要点：AGIの次段階は「テキストで賢いAI」から「世界を理解し、自律的に動くAI」へ。ワールドモデル × 行動データが鍵です。