現在のAI技術は、大規模言語モデル（LLM）の登場により劇的な進化を遂げました。しかし、機械学習の父と呼ばれるヤン・ルカン氏は「現在のAIは、犬や猫の知能にすら及んでいない」と指摘します。なぜなら、LLMは膨大なテキストデータから学習していますが、動物たちが持つ「物理世界の直感的な理解」を欠いているからです。
人間の4歳児は、現在のLLMが学習するデータの約50倍もの視覚情報を処理し、スプーンを使った食事や物体の操作といった身体的スキルを自然に獲得します。この「身体を通じた世界理解（Embodied Understanding）」こそが、次世代AIに求められる能力なのです。
本書では、この課題を解決する革新的なアプローチである「世界モデル」について詳しく解説します。世界モデルとは、物理法則、オブジェクト間の相互作用、因果関係、時間的変化などを学習し、インタラクティブで一貫性のある仮想環境を生成・予測できるAIシステムです。
特に注目すべきは、従来のロジカルなプログラミングではなく、「動画生成技術」が世界モデル実現の鍵となることです。動画には、視覚情報、時間的変化、物理法則、因果関係のすべてが含まれており、大量の動画データから学習することで、AIは明示的にプログラムされていない物理法則を暗黙的に獲得できます。
これらの技術は、ゲーム開発の民主化、ロボット工学、教育シミュレーション、映画制作など、多様な分野への応用可能性を示しています。そして最も重要なのは、これらが「データから世界の構造を学習する」という、従来のルールベースのプログラミングとは根本的に異なる新しいパラダイムを提示していることです。
本書を通じて、読者は世界モデルの基本概念から最新の研究動向、そして動画生成技術がなぜ次世代AI実現の鍵となるのかを包括的に理解できます。LLMの先にある、真の意味で「世界を理解するAI」—フィジカルAIの時代へようこそ。

Beyond LLM：世界モデルが切り拓くフィジカルAIの時代

「世界モデル(World Foundation Model)」とは何か？

世界モデルをつくる土台となる技術

動画生成AIモデルの基礎を知る

映像をプログラミングするための開発環境

GoogleColabにComfyUIをインストールする

拡散モデル（Diffusion Model）、VAEの理論

Wan2.1で動画モデルに触れてみる

プロンプトエンジニアリングで正確に指示を出す

動画生成で起きるドリフティングやフリッカリングとは？

ControlNetとIP-Adapterで思い通りの構図にする

リファレンスの種類と使い方

AnimateDiffやSVDを使った長時間動画作成のワークフロー設計

IP-Adapterを導入してリファレンスを活用する

LoRAモデルを導入して、スタイルを統一する

サンプリング手法とパラメータ調整を行なってみよう

Motion LoRAによる基本的なカメラ制御

インペイント・アウトペイント

フィジカルAIとは何か：物理世界で行動する次世代人工知能

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