2025最新：ワールドモデル比較 — Fei‑Fei Li／Yann LeCunの5視点

### 主題と目的 本調査は、研究者フェイフェイ・リー（Fei‑Fei Li）氏とヤン・ルカン（Yann LeCun）氏が「ワールドモデル（world model）」についてどのような発言や示唆をしているかを一次情報（主にX/Twitter投稿、公式サイト、研究ブログ、論文等）を用いて明らかにし、両者の立場・アプローチの共通点と相違点を整理することを目的としています。期待する成果は、各研究者のワールドモデルに関する主要発言の引用つき要旨、技術的・応用的な示唆、並びに今後の追加調査計画の提示です。 --- ### 回答 要約（現時点で得られた事実） - Fei‑Fei Li氏は視覚データから大規模な3Dワールドを生成するデモやアイデアをX上で示しており、視覚中心の「空間ワールド生成」やユーザー体験（没入型環境等）に関する関心が確認できました。 - 出典例: - https://x.com/drfeifei/status/1968027077820682598 - https://x.com/drfeifei/status/1958774959867928981 - Yann LeCun氏はワールドモデルを「潜在表現での予測・計画能力を備えた基盤」として位置づけ、JEPA（Joint Embedding Predictive Architecture）やDINO-World等、自己教師あり／予測的アーキテクチャに関する示唆をXで発信しています。 - 出典例: - https://x.com/ylecun/status/1885455135985238081 - https://x.com/ylecun/status/1894148129823289601 - https://x.com/ylecun/status/1970967341052854748 一次情報抜粋（重要投稿の要旨と出典） | 研究者 | 投稿の要旨（抜粋） | 出典（X投稿） | |---|---|---| | Fei‑Fei Li | 画像や作品をナビゲーション可能な3Dワールドへ変換するデモ提示、3Dワールド生成の可能性の示唆 | https://x.com/drfeifei/status/1968027077820682598 https://x.com/drfeifei/status/1958774959867928981 | | Yann LeCun | DINO-WorldやJEPAなど、潜在空間での予測・計画を通じたワールドモデル的アプローチの示唆 | https://x.com/ylecun/status/1885455135985238081 https://x.com/ylecun/status/1894148129823289601 | | Yann LeCun | 「Code World Model」的発想で、行動の実行効果を内部で想像して計画するアイデアを共有 | https://x.com/ylecun/status/1970967341052854748 | | Fei‑Fei Li | 空間知能やロボティクス応用、倫理・人間中心設計に関する言及（ワールドモデルの社会的含意） | https://x.com/drfeifei/status/1987891813387292725 https://x.com/drfeifei/status/1967988112673632594 | 現状の限界と注意点 1. Stanford HAIのサイト内検索が動的に空白となるなど技術的な取得障害があり、HAI上のFei‑Fei氏の公式ページや一部の出版物リストを本調査で直接取得できませんでした（現状の記録: https://hai.stanford.edu/search）。このため、HAI側の一次資料は代替ソース（X、Google Scholar、講演ビデオ等）で補う必要があります。 2. 本報告の結論は主にX投稿の抜粋に依拠しており、LeCun氏のJEPAやDINO-Worldに関する詳細な技術仕様（論文本文・実装）は未精読です。より精密な比較には論文や実装リポジトリのレビューが必要です。 比較分析（両者の視点の違いと統合的示唆） - フェイ‑フェイ・リー（視覚／空間中心） - 主張の焦点: 視覚データから生成される共有可能な3D空間や空間知能、そこから生まれるユーザー体験と社会的・倫理的配慮。 - 応用想定: AR/VR、没入型芸術、ヒューマン・ロボット共存領域での空間理解。 - 技術的キー: 高精度な視覚表現（画像→3D生成）、シーンの意味理解、人間中心設計。 - ヤン・ルカン（表現／予測中心） - 主張の焦点: 潜在表現上での未来予測・計画を行うワールドモデルの重要性。自己教師あり学習・予測的アーキテクチャ（JEPA等）を手段として重視。 - 応用想定: ロボティクス、エージェントの長期計画、行動予測に基づく制御。 - 技術的キー: 潜在空間での予測損失設計、長期予測、表現の一般化性。 - 統合的示唆: 実用化には「高精度な視覚由来の世界表現（Fei‑Fei流）」と「潜在空間での予測・計画機構（LeCun流）」の双方を統合する設計が有望です。具体例として、視覚から生成した3DシーンをJEPA的な予測モデルに入力し、ロボットやARコンポーネントの行動計画に結びつけるワークフローが想定されます（理論と実装の両面で追加検証が必要）。 推奨する次の調査アクション（優先度付き） 1. X/Twitterの時系列クロール（Fei‑Fei Li、Yann LeCun両アカウント）で該当発言の完全収集と原文抜粋取得（優先度: 高）。 2. arXiv/Google Scholarでの論文収集（JEPA関連、DINO-World、Fei‑Feiの3D生成関連論文）と論文本文の精読（優先度: 高）。 3. カンファレンス講演動画（NeurIPS/CVPR/ICLR等）やパネル討論のスライド・文字起こしを取得して、口頭での意図や倫理的言及を確認（優先度: 中）。 4. 実装リポジトリ（GitHub等）があればコードレビューにより、アーキテクチャの可搬性や評価方法を照合（優先度: 中〜低）。 短期KPI（提案） - 2週間以内: Fei‑Fei氏のワールドモデル関連の一次発言（論文／講演／X投稿）を少なくとも1件、引用可能な形で特定する。 - 1ヶ月以内: LeCun氏のJEPA/DINO-World関連の主要技術文献を3件以上収集し、要旨と技術差分をまとめる。 - 3ヶ月以内: 出典付きの両者比較レポート（定義・手法・応用・倫理）を完成させる。 ワークフロー（調査フローの概略 — mermaid） ```mermaid flowchart TD A["初期X検索（Fei‑Fei, LeCun）"] --> B["論文検索(arXiv/Google Scholar)"] B --> C["講演動画・スライド取得"] C --> D["原典の抜粋・引用付き要約作成"] D --> E["技術比較（アーキ/評価/応用）"] E --> F["実用化提言・統合アーキテクチャ案"] ``` --- ### 結果と結論 結果の要点 - 現時点での一次情報収集により、Fei‑Fei Li氏は視覚データを軸にした3Dワールド生成や空間知能に関する示唆をXで発信しており、Yann LeCun氏は潜在表現での予測・計画（JEPA等）をワールドモデルの中核的機能として強調しています（出典例: https://x.com/drfeifei/status/1968027077820682598, https://x.com/ylecun/status/1885455135985238081）。 - ただし、Stanford HAIサイトの取得障害や、今回まだ収集していない論文・講演資料の存在により、本報告はX上の抜粋を中心とした暫定的解析に留まります。事実ベースでの完全な比較・技術評価を行うには論文本文・実装・講演の精査が不可欠です（HAI検索: https://hai.stanford.edu/search）。 結論（実務的提言） - Fei‑Fei氏の「視覚→3Dワールド生成」とLeCun氏の「潜在予測→行動計画」は方向性が補完的であり、両者のアプローチを統合する研究設計が実用化の近道となり得ます。具体的には、視覚由来の高精度3D表現を生成し、それを潜在予測モデル（JEPA等）へ入力してエージェントの計画・制御に結びつけるパイプラインを検証することを推奨します。 - 次のアクションとして、私にX・arXiv・講演ビデオの追加収集と原典抜粋（出典URL付き）を許可してください。優先順位は「Xの直近投稿→arXiv論文→講演動画」の順が実務的に効率的です。実施すれば、両者の発言を引用に基づいて正確に比較した最終レポートを作成します。 どちらの次の進め方を希望しますか（選択してください）: A) 直ちにX・arXiv・YouTube等をクロールして一次資料を収集し、引用付きの完全版レポートを作成する。 B) まずFei‑Fei氏の視覚／3Dに関する主要論文とLeCun氏のJEPA関連論文の要旨を先行で入手し、技術比較レポートを作る（より技術寄り）。 希望を指定いただければ、指定順で作業に着手します。

### 調査の本質 ユーザーの要求は、Fei‑Fei Li氏とYann LeCun氏が「ワールドモデル（world model）」について何を、どのような文脈で語っているかを一次情報（主にX/Twitterの発言）から明確にし、両者の違い・共通点を整理して実務や研究に活かせる示唆を得ることです。表面的には「誰が何を言ったか」を集める作業に見えますが、本当のニーズはそれら発言の技術的含意と応用上の意味（どのようなアーキテクチャ・評価指標が必要か、倫理的配慮や実用化の道筋）を判断できる形で提示することにあります。 現状のデータ制約として、スタンフォードHAIのサイト取得で一部ページが正しく表示されず（HAIサイト検索結果の確認が不完全）、そのためFei‑Fei氏についてはX投稿が主要な一次情報ソースになっています。一方でLeCun氏の見解はX投稿や彼の提唱する技術（JEPAやDINO-World）に要点が集まっています。まずはこの一次情報群を基に、意思決定に役立つ具体的示唆へと翻訳することを狙います（参照：HAI検索 https://hai.stanford.edu/search、Fei‑Fei／LeCunのX投稿例は下記参照）。 ### 分析と発見事項 要旨（結論の先出し） - Fei‑Fei Li氏は視覚情報からの「大規模3Dワールド生成」や空間知能に関するデモや示唆を投稿しており、視覚中心のワールドモデルを用いたユーザー体験・人間中心設計の応用可能性を強調しています（例: 投稿） - 参照: [Fei‑Fei Li — 3Dワールド生成デモ](https://x.com/drfeifei/status/1968027077820682598) 、[Fei‑Fei Li — 画像→3D例](https://x.com/drfeifei/status/1958774959867928981) - Yann LeCun氏はワールドモデルを「潜在表現での予測・計画」の枠組みとして位置づけ、JEPAやDINO-Worldの思想を通じて内的シミュレーション／予測にフォーカスしています。彼はLLMの単純スケーリングでは到達しにくい能力（実行効果の想定・計画）をワールドモデルで補う必要性を示唆しています（例: 投稿） - 参照: [Y. LeCun — DINO-World Model等の示唆](https://x.com/ylecun/status/1885455135985238081)、[Y. LeCun — JEPA関連の示唆](https://x.com/ylecun/status/1894148129823289601)、[Y. LeCun — Code World Model観点](https://x.com/ylecun/status/1970967341052854748) - 実務的含意としては、Fei‑Fei流の「視覚→高精度3D生成」と、LeCun流の「潜在予測・計画」の両者を統合する研究設計が、ロボティクスやAR/VR、ヒューマン・エージェント相互作用の現実的な道筋を提供すると考えられます。 主要一次投稿の抜粋一覧（要旨と出典） | 研究者 | 投稿の要旨（抜粋） | 出典（X投稿） | |---|---|---| | Fei‑Fei Li | 画像や作品をナビゲーション可能な3Dワールドへ変換するデモ、視覚中心の3D生成の可能性提示 | https://x.com/drfeifei/status/1968027077820682598 https://x.com/drfeifei/status/1958774959867928981 | | Fei‑Fei Li | 空間知能や人間中心AIに関するエッセイ的言及（ワールドモデルの社会的含意） | https://x.com/drfeifei/status/1987891813387292725 | | Yann LeCun | DINO-World / JEPAの観点から潜在空間での予測・計画（ワールドモデル的アプローチ）を提示 | https://x.com/ylecun/status/1885455135985238081 https://x.com/ylecun/status/1894148129823289601 | | Yann LeCun | 指示の実行効果を想像し計画する「Code World Model」的な示唆 | https://x.com/ylecun/status/1970967341052854748 | （注）上表は本調査で一次確認できたX投稿を抜粋したものです。HAIサイトの取得問題によりFei‑Fei氏に関する公式ページの完全抽出が未了である点を踏まえ、必要に応じて講演録や論文本体の追加取得が必要です（HAI検索: https://hai.stanford.edu/search）。 傾向・意外な発見 - 表面的なキーワードは両者とも「ワールドモデル」ですが、実務での焦点は明確に異なります。Fei‑Fei氏は視覚・空間の再現性と人間中心の価値提供、LeCun氏は潜在予測と行動決定の計算基盤に注力している点が目立ちます。 - Metaの公式ブログ検索ではJEPA等の詳細が見当たらない箇所もあり（公式ブログ以外に技術論の一次情報が散在している可能性）、LeCun氏の技術議論はX投稿やarXiv/講演で補完される必要があります。 ### より深い分析と解釈 なぜ視点が分かれるのか（3段階の深掘り例） 1) Fei‑Fei Li側のフォーカス（視覚→3D） - なぜ1: 長年の研究キャリアがコンピュータビジョンと人間中心AIにあるため、まず「視覚的で高品質な世界表現」を重視する傾向がある。 - なぜ2: 実際のユーザー体験（AR/VR、教育、医療等）で意味を持つには、視覚的信頼性と操作性が不可欠であり、研究優先度が実装（3D生成・ナビゲーション）に向きやすい。 - なぜ3: その帰結として、評価軸は「ユーザーがどう感じ・利用できるか（UX）」や「視覚的一貫性（再構成品質）」が中心になり、計画・意思決定の評価は二次的になりがち。 2) Yann LeCun側のフォーカス（潜在予測→計画） - なぜ1: 自己教師あり学習・予測学習の研究基盤から、表現の持続的予測能力を重視する。 - なぜ2: 汎用エージェントに必要なのは「未来の変化を予測して行動に結びつける能力」であり、潜在空間での予測が計算効率的かつ一般化に有利であると考えられる。 - なぜ3: その結果、評価軸は「予測精度」「長期的な計画成功率」「一般化能力」となり、視覚的ディテールは潜在表現の抽象度により低次の扱いになることがある。 矛盾・弁証法的解釈 - 用語のズレ: 両者が同じ「ワールドモデル」を語っていても、Fei‑Fei氏は「視覚的なワールド表現（外観・幾何）」を、LeCun氏は「予測・行動のための内部シミュレーション（潜在）」を主に念頭に置いている可能性が高い。従って同一語の下で別の設計目標が混在してしまいやすい。 - 実務上の折衷案: 高精度な視覚・3D生成と潜在予測を明確にインターフェース化（視覚モジュール → 潜在エンコーダ → 予測モジュール → 計画モジュール）することで、両者の強みを活かしつつ弱点を補える。だがこの折衷はデータ・評価・計算負荷の食い違い（スケールやラベルの有無）という課題を生む。 シナリオ分析（簡潔） - 統合シナリオ（推奨）: 高精細な3D生成を観察空間として用い、そこから抽出した表現をJEPA的な潜在予測に渡す。メリットは実世界での堅牢な行動、欠点は実装コスト。 - 視覚優先シナリオ: UX重視のAR/VRやクリエイティブ応用に迅速に適用可能。だが長期的な自律行動の場では計画性能が不足。 - 予測優先シナリオ: ロボットの長期計画や経路最適化では有効。だがユーザー主導の体験領域では受容性が下がる可能性。 隠れたパターン - 共通の基盤は「良質な表現（representation）」であり、両者とも表現の質と汎化力を高めることに関心がある点で一致します。違いはその表現を“どの粒度で・何のために”使うか、すなわちアプリケーション優先度の違いに帰着します。 ### 戦略的示唆 短期（1〜4週間） 1. 一次情報の確保と引用可能な要約作成を最優先に行ってください。具体的にはFei‑Fei氏のX投稿と講演（YouTube/カンファレンス）、Yann LeCun氏のX投稿・arXiv/講演を収集し、発言日時・出典URLを添えた要旨を作成します（作業見積：1週間程度）。例として既取得の高優先URL: - Fei‑Fei Li（3Dデモ）: https://x.com/drfeifei/status/1968027077820682598 - Fei‑Fei Li（画像→3D例）: https://x.com/drfeifei/status/1958774959867928981 - Yann LeCun（DINO-World / JEPA示唆）: https://x.com/ylecun/status/1885455135985238081 https://x.com/ylecun/status/1894148129823289601 2. 取得後に「定義の対応表」を作成してください（例: Fei‑Feiの用語＝spatial/3D world、LeCunの用語＝latent predictive model）。これが意思決定の基準になります。 中期（1〜6ヶ月） 3. プロトタイプ実験計画を立て、Proof-of-Conceptを実装します。推奨パイプライン（概念）: 高解像度視覚入力 → 3D再構成モジュール（再現的表現）→ 潜在エンコーダ（抽象化）→ JEPA的予測モジュール → 計画／ポリシー。まずはシミュレーション環境で評価を行い、成功基準（再構成誤差、予測精度、タスク成功率）を定義します。 4. 評価指標とベンチマークを明確にします。推奨指標例: Chamfer/IoU（3D品質）、長期予測誤差（ADE/FDE類）、タスク成功率（ナビゲーション・操作）、人間評価（UXスコア）、安全・誤動作頻度。候補ベンチマーク環境: Habitat / Gibson / ScanNet / Matterport3D 等（実装時に確定）。 長期（6ヶ月〜1年） 5. 人間中心の評価と倫理設計を並行して行うこと。視覚に基づくワールド生成はユーザーの認知・プライバシーに直接影響するため、データ収集・公開・利用に関する倫理チェックリストを設置してください。 6. 学術・業界向けの比較論文やベンチマーク提案を目標に、形式的評価とオープンデータの整備を進めます。 リソースと組織上の示唆 - 組織面では視覚研究者、自己教師あり学習の専門家、ロボティクス/制御エンジニア、HCI/倫理担当を含むクロスファンクショナルチームを編成してください。 - 技術面ではGPU/TPU等の計算資源、3Dデータ（スキャン・マルチビュー）とそのタグ付けコスト、そしてシミュレータの整備がボトルネックになります。試験的にクラウドGPUで小規模試作を回してからローカル資源拡張を検討するのが現実的です。 実行可能な短期実験案（例） 1. 画像コレクションから簡易な3D再構成（オープンソースのmulti-view/NeRF実装）を行い、視覚表現を確保。 2. その視覚表現を固定した上で潜在空間を学習（自己教師あり／予測タスク）し、次フレームや次状態を予測できるか検証。 3. 予測結果を簡単なプランナーに渡し、タスク（物体探索・単純な搬送）の成功率を測る。 成功基準例: 再構成Chamferが閾値以下、予測誤差がランダム誤差より有意に低い、プランニング成功率がベースラインより改善。 ### 今後の調査の提案 短期（優先度高） - Fei‑Fei Liの一次発言フル取得（X投稿の時系列抽出、講演動画・文字起こし、関連論文PDF） - 期待成果：引用付きの要旨（日時・URLつき）と「彼女がワールドモデルで意味すること」の定義（1ページ） - Yann LeCunの一次情報収集（X投稿、JEPA/DINO-World関連のarXiv論文・講演） - 期待成果：技術的要点（アーキテクチャ、損失関数、評価法）のサマリ（1–2ページ） 中期（優先度中） - JEPA / DINO-World / 関連論文の精読と実装リポジトリ（GitHub）確認 - 期待成果：実装可能性の評価、必要工数の見積り、既存コードの再利用可否報告 - 比較表の作成（定義・目的・手法・評価・応用例を4列で比較） - 期待成果：意思決定用の比較表とスライド 中長期（優先度中〜低） - 統合プロトタイプの設計と小規模PoC（シミュレーションでの検証） - 期待成果：PoCコード、結果レポート、改善ポイント一覧 - 倫理ガイドラインと運用チェックリストの作成（人間中心性、プライバシー、透明性） - 期待成果：社内/公開向けチェックリストとレビュー手順 追加で検討すべき研究テーマ（例） - AIの倫理的利用に関する具体的なガイドラインの策定（視覚ワールド生成に特化） - JEPA的潜在予測の評価基盤（ベンチマーク・メトリクス）の標準化 - 視覚→潜在変換で生じる情報損失とその補償手法の研究（因果的特徴の保持） - 実世界ロボットでの長期的ワールドモデル適応（sim2realの戦略） - ユーザー体験評価と「信頼できる視覚表現」の定義付け 推奨する次アクション（選択肢） A) 優先実行 — 私がFei‑Fei氏とLeCun氏の一次情報（X投稿全文、arXiv論文、講演動画の文字起こし）を収集し、引用付きの要旨と比較表を1週間で作成します。 B) 先に小規模PoC — 既存のオープンデータと実装で「視覚→潜在→予測」パイプラインの簡易検証を先行し、実務上の課題を洗い出します（所要2–6週間）。 どちらを優先するか指示をください。選択に応じて、私がすぐに次の作業（一次情報の収集 or PoC準備）に着手します。