DIME MAGAZINE
いま押さえるべき“3つの焦点”
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。
1. AGIの“現在地”：生成AIから“行動できるAI”へ
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。
2. 世界動向：米・中・欧・日の「強み」と「持ち場」
米国：技術・資本・エコシステムの三拍子
米国はOpenAI、Anthropic、Google DeepMind、Microsoft、NVIDIA、Metaなど研究・人材・資本が一点集中。ロボティクスでも大きく2つのポイントがあります。
• Google DeepMindのRT-2：Web知識をロボット操作に転移するVLA（Vision-Language-Action）路線を先導。
• NVIDIAのProject GR00T：“汎用ロボットの基盤モデル”を掲げ、言語・視覚・動作を横断して学ぶヒト型ロボットの開発を促進。Isaacツール群と組み合わせ、シミュレーション→転移学習の生産ラインを整備。2025年にはGR00T N1という**“汎用ヒト型ロボットのオープン基盤モデル”**を打ち出し、開発者エコシステムを広げています。
示唆：米国は「モデル×クラウド×GPU×開発基盤」を縦横統合。実装速度で他地域を引き離しています。
中国：国家主導の総力戦、2030年「世界の中心」野心
中国は2017年の「新世代AI発展計画」で2030年までにAIの世界的中心を掲げ、産学官で巨額投資。国産モデル群（ERNIE、Hunyuan ほか）や都市丸ごとの実装実験を推進し、大規模データとインフラで攻めます。
示唆：強力なデータ動員と政策ドライブで“量から質”への転換を狙う。半導体制約はあるものの、スケールと現場実装で前進。
欧州：AI Actでルール主導、同時に「Apply AI」で産業実装を促進
EUはAI Act（2024年採択）でリスク別規制を導入、GPAI（汎用AI）や高リスク用途に透明性・安全性を義務付け。さらに2025年は「Apply AI」戦略で1,000億円規模を動員し、医療・製造・防衛など産業実装を押し上げます。
示唆：「規制で信頼」＋「投資で実装」。安全性と主権（Sovereignty）を両立させる欧州モデルが強まっています。
日本：現場データで勝つ、“ワールドモデル適地”
日本は高密度・高品質な現場（製造・物流・小売・医療）が広がっており、産業ロボットでも世界上位の供給力と導入実績を持っています。G7発のHiroshima AI Processや国内のAIガイドライン、J-AISIを通じて安全性と実装の両立を進めており、現場データを因果で束ねる設計力を磨けば国際的な魅力は大きいです。一方、電力・データセンターの制約や半導体の内製化は道半ばであり、軽量で賢いモデル＋合成データ×実機の循環を軸に“日本流の実装力”で差別化するのが現実解です。
3. 「ワールドモデル」のビジネス含意：ピッキングが象徴する“現実理解”
ピッキングロボットはワールドモデルの実装例として象徴的です。単純な物体認識や把持では不十分で、「配列」「遮蔽」「滑り」「破損」といった現実の揺らぎを予測→計画→補正する必要があるからです。
• RT-2の示唆：Webで学んだ概念（“掃除＝クリーンな物を選ぶ”等）が、未知物体でも適切な行動につながることを示しました。知識→行動の転写は、まさに世界理解が効いているサインです。
• GR00Tの狙い：ヒト型という汎用ボディで、言語・視覚・模倣学習を統合し、多目的作業の迅速なスキル獲得を目指す。開発者はIsaacシミュレーションで仮想学習→実機転移のループを回せる。
• Genie（世界を生成する学習器）：“無限の練習場”をAI自身が生成し、行動とフィードバックを高速反復できる。現場で集めにくい長尾ケースを仮想で網羅し、実機の汎化を押し上げます。
結論：ピッキングに限らず、倉庫、店舗バックヤード、病院、建設現場など毎回ちょっとずつ違う”現実を相手にする業務は、ワールドモデル化がそのまま競争力になります。
4. 経営に効く「データ戦略」：勝敗を分ける3ステップ
ワールドモデル実現のボトルネックは学習データです。「LLM時代＝テキストの量と質」だったのに対し、「行動AI時代＝視覚・言語・操作・結果が結びついた“因果データ”」**が重要になります。つまり、ここを押さえる企業が競争優位になるのです。
1. 現場データの“束ね方”を再設計
カメラ映像、センサ、作業ログ、品質検査、事故・ヒヤリ・ハット… 縦割りサイロを統合し、時系列で因果が追える形に。匿名化・権限・保存ポリシーをAI前提にアップデート。
2. “生成×実機”のデータ循環を作る
Genie型の仮想環境やIsaac等の高精度シミュレーションで不足分を合成→実機で検証→差分を学習に戻す「合成データ ↔ 実世界データ」の循環を常設。
3. 法令・ガバナンスと“並走”
EU AI ActはGPAIや高リスク用途に透明性・評価・記録義務を課します。日本もHiroshima AI Processを通じ国際整合的なソフトロー＋実装アプローチを強化。企画段階からリスク評価・説明可能性・監査ログを組み込み、導入後の運用・教育まで一気通貫で設計が必要です。
5. 業界別の“先に効く”ユースケース
• 物流・EC：カゴ・棚・乱雑配置からの汎用ピッキング、欠品予測と連動した自律仕分け。
• 小売・店舗運営：棚卸・補充・値札管理の自律化、来店動線をふまえた陳列最適化。
• 製造：多品種少量に対応する段取り替え、予兆保全×動作最適化の統合。
• ヘルスケア：検体搬送・薬剤ピッキング、病棟サポートロボットの安全巡回。
• 建設・施設管理：危険区域の自律点検、清掃・資材運搬の協調ロボット。
どれも「毎回コンディションが違う」現場。ワールドモデルが例外処理を減らし、運用コストと学習コストの双方を下げます。
6. 日本のチャンス：「現場のデータ」で世界を獲る
日本は高密度・高品質な現場が無数にあります。コンビニ、製造ライン、物流センター、医療・介護施設、これらはワールドモデルの金鉱です。
• 課題の明確さ（少子高齢化・人手不足）ゆえに投資の大義がある。
• 電力・半導体制約はあるが、現場密着のデータ主導で軽くて賢いモデルを鍛えれば差別化できる。
• 国際ルール整合（Hiroshima AI Process）を活かし、安全・説明可能・持続可能を日本発の標準として輸出する。
7. まとめ：テキストから世界へ—AGIの次の主戦場
• AGIの次の本命は、ワールドモデルによる世界理解×計画×行動の統合。
• 鍵は学習データ：Web知識＋ロボット行動＋合成・動画由来の世界データ。RT-2やGenie、GR00Tの系譜が王道。
• グローバル構図：米＝実装と資本、中国＝国家スケール、欧＝ルール＆実装推進、日本＝現場データの宝庫。
• 経営アクション：（1）データ統合と合成環境の整備、（2）安全・監査の組込み、（3）現場DX人材の内製化。
「LLMの時代」は、言葉で世界を説明した。
「ワールドモデルの時代」は、世界そのものを“持ち運ぶ”。
この変化に合わせて、データ戦略・人材・ガバナンスをいま再設計できる企業が、次の5年をリードします。
著者名/suzuki
肩書き/テックライター
経歴/企業史・起業家のストーリー、ビジネス文化の変遷を横断的に取材・執筆。教育・地域DXや情報リテラシーのテーマを発信。生成AIやテック全般の実務検証が得意。「難しいテクノロジーを生活のことばで伝える」がモットー。休日は山登りをしている。
参考（主な根拠）
・RT-2（Vision-Language-Action）：Web＋ロボットデータで行動へ転移。Google DeepMind+2blog.google+2
・Genie（World Model）：動画から操作可能な仮想世界を生成（Genie 2 / 3）。Google Sites+2Google DeepMind+2
・NVIDIA Project GR00T / GR00T N1：汎用ヒト型ロボットの基盤モデル、Isaacツール群。NVIDIA Developer+3NVIDIA Newsroom+3NVIDIA Developer+3
・EU AI Act（2024採択、適用段階へ）／Apply AI（産業実装の資金動員）。欧州議会+2フィナンシャル・タイムズ+2
・中国の国家戦略（2017 計画、2030目標）。New America+1
・Hiroshima AI Process（G7発、国際的なコード・オブ・コンダクト）。JapanGov – The Government of Japan+1
最新号
