Google Genie 2 (DeepMind Genie 2) は、画像やテキスト プロンプトからインタラクティブな 3D 世界を作成する大規模な「ワールド モデル」です。

製品ではなく未来​​：GoogleのインタラクティブAI「Genie 2」の本当の機能 – Genie 2は、シミュレーションされた3D世界でAIエージェントを訓練します

Google Genie 2 (正しくは DeepMind Genie 2) は、画像またはテキスト プロンプトからインタラクティブな 3D 世界を生成する大規模な「ワールド モデル」であり、ユーザーまたはエージェントはキーボードやマウスを使用してリアルタイムで操作できます。

現在の状況（2025 年末）：これは Google DeepMind の研究およびデモ システムであり、無料で利用できる製品ではありませんが、ゲーム、シミュレーション、エージェント トレーニングの構成要素として、カンファレンスやメディアで紹介されることが増えています。

Genie 2の技術的特徴

Genie 2 は、ビデオ データから学習して、物理的に一貫したインタラクティブな世界 (動き、衝突、NPC の動作、視点の変化) をシミュレートする大規模な「Foundation World Model」です。

アーキテクチャ的には、潜在空間でビデオオートエンコーダと自己回帰トランスフォーマーを組み合わせ（LLM に似ていますが、ビデオ/ワールドダイナミクス用）、アクション（キーボード/マウス）とともにフレームごとにさらにサンプリングされます。

現在のスキル

Genie 2 は、単一の画像 (または Imagen などの画像モデルによって以前に生成された画像) から、プラットフォームやアドベンチャー スタイルの環境などのプレイ可能な 3D シーンを生成できます。

アニメーション、照明、水/パーティクル効果、プレイヤーのアクションに対する環境の反応など、世界は約 10 ～ 60 秒間一貫した状態を保ちますが、その後シナリオは基本的に「リセット」されます。

用途と応用分野

DeepMind は Genie 2 を主に研究および創造ツールとして位置付けており、インタラクティブなエクスペリエンスの迅速なプロトタイピング、RL またはエージェント システム (SIMA エージェントを含む) の多様なテスト環境の生成を行います。

潜在的な応用分野としては、ゲーム、シミュレーション/トレーニング、ロボット工学（具現化エージェント）、一般エージェントの一般的な評価環境などが挙げられます。

在庫状況と製品のステータス

GENIE 2は2024年12月4日の発表以来、一部のテスターのみがアクセス可能となっており、一般公開日はまだ発表されていません。

現時点では、公開APIや広範な製品統合は行われていません。Genie 2はブログ記事、論文、デモ（例：60 Minutes、カンファレンス、I/O）で紹介されていますが、DeepMind社内システムとしてのみ使用されています。Google
のI/O 2025の報道では、Genie 2はVeoやGeminiのエージェント機能といった他のジェネレーティブメディアモデルと並んで紹介されていますが、開発者向けの個別のリリースや価格設定はされていません。

GoogleのAIモデルGENIE 2が新たな現実を創造する：モデルの基礎と技術的基盤

Google DeepMindが開発したGENIE 2は、いわゆる世界モデルの開発における画期的な進歩です。このAIシステムの基本機能は、一枚の画像やテキスト記述といったシンプルな入力から、完全な3次元インタラクティブ環境を生成することです。従来のレンダリングエンジンやゲームエンジンとは異なり、GENIE 2は自己回帰遅延拡散モデルを採用しており、フレームごとに仮想世界を生成し、その世界における行動の結果をシミュレートすることができます。

Genie 2は、2024年12月4日にGoogle DeepMindによって正式に発表されました。最初の公式発表は、Googleの公式DeepMindブログで行われました。「 Genie 2：大規模基礎世界モデル」と題されたこの発表は、ウェブサイトdeepmind.google/blogに掲載されました。

GENIE 2は、限定的なリサーチプレビューの一環として研究プロトタイプとして発表されました。つまり、このモデルは一般公開されず、当初は選ばれた研究者やクリエイターのみにアクセスが許可されていました。Google DeepMindは、前身のGENIE 1と同様に、GENIE 2に関する完全な科学研究論文を発表していません。

GENIE 2のリリースは、GoogleにおけるAI開発の集中的な時期と重なりました。そのわずか数日後の2024年12月10日には、Googleは新しいGemini 2.0シリーズも発表し、同社が2024年末までに複数の重要な次世代AIモデルを発表することを示しました。

GENIE 2 の技術アーキテクチャの特別な点は何ですか?

GENIE 2の技術アーキテクチャは、モデルの優れた機能を実現するために連携して動作する複数のコンポーネントに基づいています。システムはまず、大規模なビデオデータセットを用いて学習を行い、次に、変換器と分類器と連携して動作する拡散モデルを適用します。これを理解する鍵となるのは、その手法にあります。モデルは自己回帰システムとして動作し、つまり逐次的に処理を進めます。推論中、システムは単一のアクションと先行する潜在フレームを取得し、次のフレームを生成します。特に革新的なのは、分類器を使用しないガイダンスの採用です。これは、アクションに対する制御性と応答性を向上させる技術です。モデルは膨大な量のビデオ素材を用いて学習されたため、明示的にプログラムされていない様々な創発能力を発揮することができます。

GENIE 2 は前モデルの GENIE 1 とどう違うのでしょうか?

GENIE 1 と GENIE 2 の違いは根本的なものであり、ワールドモデルの開発における大きな飛躍を示しています。GENIE 1 は 2 次元環境に限定されており、単純な 2D プラットフォーマーのようなシーンしか生成できませんでした。キャラクターはぼやけていることが多く、プレイアビリティは約 2 秒に制限されていました。一方、GENIE 2 は完全な 3 次元の世界を扱い、はるかに長い期間にわたって安定して生成できます。GENIE 1 が非常に単純化された環境を生成したのに対し、GENIE 2 はリアルなオブジェクトの相互作用、詳細なキャラクターアニメーション、物理的に正確な動作を備えた複雑な風景をレンダリングできます。一般化能力も大幅に向上しており、GENIE 2 は、これまでその正確な形式で見たことがなくても、環境についてのアイデアを推論して理解できることを意味します。

GENIE 2 はどのような解像度とフレーム レートを実現しますか?

GENIE 2は、720ピクセルの解像度と、インタラクティブゲームに十分なフレームレートでインタラクティブ環境を生成します。モデルには2つのバージョンがあります。最高の品質を提供する純粋なベースバージョンと、ビジュアル品質は若干低下するもののリアルタイムインタラクションを可能にする精製バージョンです。この品質と速度のバランスは、実用化に不可欠です。

機能と特徴

GENIE 2 はどのような物理シミュレーションを実行できますか?

GENIE 2は、従来のワールドモデルとは一線を画す、圧倒的な物理シミュレーションを誇ります。重力をリアルに表現できるため、オブジェクトを落とすと落下する様子を再現できます。オブジェクト同士の衝突、キャラクターと環境の衝突もモデル化しています。水面のエフェクトもリアルにシミュレートされ、オブジェクトが水を突き破ったり、水中を移動したりする際に発生する波も再現されます。煙などのパーティクルエフェクトも生成されます。さらに、複雑な照明シミュレーション、リアルな反射、影の効果もシステムに組み込まれています。これらの物理シミュレーションは、単に事前にプログラムされたアニメーションではなく、プレイヤーのアクションとシーンの現在の状態に基づいて、ニューラルネットワークによってリアルタイムで計算されます。

GENIE 2 のいわゆる Long Horizo​​n Memory はどのように機能しますか?

Long Horizo​​n Memory は GENIE 2 の最も注目すべき機能の 1 つであり、以前の世界モデルを悩ませていた問題を解決しました。このモデルは、生成された世界のうち、ユーザーの視界の外にある部分を記憶できます。たとえば、アバターが部屋を出て後で同じ部屋に戻ると、システムは常に部屋を以前とまったく同じ状態に再構築します。これは、モデルが世界の状態の内部メモリを保持しているために可能です。ただし、このメモリには限界があり、GENIE 2 は約 60 秒間、一貫した世界を維持できます。この時間を過ぎると、視覚的なアーティファクトが発生したり、詳細が失われたり、安定した環境の錯覚が崩れたりする可能性があります。実際には、システムのほとんどのデモンストレーションでは、最良の結果を示すために 10 秒から 20 秒のシーンが使用されています。

GENIE 2 ではどのような視点と制御オプションが提供されますか?

GENIE 2は複数の異なる視点をサポートしており、ユーザーは様々な視点から仮想世界を体験できます。一人称視点では、キャラクターの視点から景色を眺めることができます。三人称視点では、多くの現代のビデオゲームと同様に、キャラクターとその周囲を外部の視点から見渡すことができます。また、斜め上から見下ろすアイソメトリック視点も利用できます。操作はキーボードとマウスで行えるため、直感的な操作が可能です。システムはシーン内のどの要素がキャラクターを表しているかをインテリジェントに識別し、それに応じて移動させます。一方、木や雲などの他の要素は静止したままです。

GENIE 2 は実際の写真から世界を生成できますか?

はい、GENIE 2は現実世界の写真を出発点として、インタラクティブな3次元環境へと変換することができます。これはこの技術の最も魅力的な側面の一つです。現実世界のビーチの写真をアニメーション化することで、ユーザーは水の中に入って周囲を探索することができます。部屋の写真を、完全にインタラクティブな3D環境に変えることも可能です。システムは平面画像から奥行き構造を導き出し、一貫性があり物理的に妥当な3次元世界を構築する必要があります。そのためには、空間幾何学とオブジェクトの関係性を深く理解する必要があります。

GENIE 2 と SIMA エージェントはどのように連携できますか?

特にエキサイティングな組み合わせは、GENIE 2とDeepMindのSIMAエージェントの統合です。SIMAエージェントは、自然言語指示を通じてデジタル世界でアクションを実行できるAIシステムです。SIMAエージェントは、GENIE 2によって生成された環境内を、自然言語コマンドに従いながら移動できます。例えば、デモでは、SIMAエージェントは「青いドアを開けて」という指示を理解し、仮想世界で実行することができます。この相乗効果は非常に期待できます。GENIE 2は無限の数の異なるトレーニング環境を作成し、SIMAはそれらの中で学習し、行動します。これは、優れたAIエージェント開発における新たなパラダイムにつながる可能性があります。

応用と実用

GENIE 2 はゲーム開発にどのような革命をもたらすのでしょうか?

ゲーム開発はGENIE 2の最も顕著な応用分野の一つであり、その影響は革新的である可能性があります。従来、ゲーム開発者は3Dモデルの作成、ランドスケープの設計、そして環境の手動プログラミングに膨大な時間を費やさなければなりませんでした。GENIE 2は、このプロセスを劇的に加速させる可能性があります。開発者がコンセプト画やテキストによる説明を入力すると、システムは即座にプレイ可能な環境を生成します。これにより、迅速なプロトタイピングと反復的な開発が可能になります。デザイナーは様々な環境のバリエーションを素早く試し、最適なものを見つけ出すことができます。これは時間の節約になるだけでなく、開発者がより多くのコンセプトをテストできるため、創造性を育むことにもつながります。さらに、GENIE 2で生成された世界は、手動設計が依然として重要な役割を果たしている中で、更なる改良の出発点となる可能性があります。

AI エージェントのトレーニングにおける GENIE 2 の重要性は何ですか?

AIエージェントのトレーニングは、おそらくGENIE 2の最も重要なアプリケーションであり、Google DeepMindがこのプロジェクトに多大な注意を向けている理由です。ロボットやその他の具現化AIシステムをトレーニングする場合、開発者はさまざまなシナリオの何百万ものサンプルが必要です。これまでは、これらは現実世界で収集する必要がありましたが、これはコストと時間がかかり、またはあまり現実的ではない限られたシミュレーション環境が使用されていました。GENIE 2は、無限の数の異なるトレーニングシナリオを生成できることでこの問題を解決します。ロボットは、GENIE 2によって生成された何千もの異なる構成の倉庫でトレーニングされ、混沌とした環境をナビゲートする方法を学習できます。自律走行車は、無限に変化するシナリオを持つシミュレートされた大都市の交通でトレーニングできます。これにより、一般化が向上し、AIシステムがより堅牢になります。生成された各シナリオは、物理的に妥当で一貫性を保ちながら、完全に異なる場合があります。

GENIE 2 は視覚化とモデリングにどのように役立ちますか?

ゲーム開発やAIトレーニング以外にも、GENIE 2は視覚化やモデリングにも応用できます。建築家は設計図をインタラクティブな3次元モデルに素早く変換し、クライアントに提示できます。企業は生産プロセスを視覚化し、最適化できます。教育分野では、インタラクティブなシミュレーションを通して複雑な概念を教えることができます。生物学の教師は、生徒が操作できるように微視的な生態系を視覚化できます。物理学の教師は、物理現象をリアルタイムでシミュレーションできます。可能性は事実上無限です。

GENIE 2 は医療トレーニングにおいてどのような役割を果たすのでしょうか?

GENIE 2は医学教育にも大きく貢献する可能性があります。GENIE 2で生成された病院環境における運用モデリングは、医師の業務を支援するより優れたシステムの開発に役立つ可能性があります。医学生は、リアルでありながら安全な仮想環境で訓練を受けることができます。様々な病院構成や緊急シナリオを生成し、様々な状況への備えを強化することができます。これにより、実際の患者の安全を損なうことなく、医療訓練の質を大幅に向上させる可能性が秘められています。

GENIE 2 はビデオ制作にどのように使用できますか?

もう一つの興味深い分野は、GENIE 2をビデオ制作や映画撮影に活用することです。映画制作者は入力フレームを生成し、生成された世界の中で仮想カメラを動かすことで、高価なセットや複雑なCGI作業が必要となるショットを作成できます。これにより、映画制作コストを削減し、クリエイティブな可能性を広げることができます。大規模な制作チームを必要とせず、思いついたアイデアを数分で完成したビデオシーンに変えることができるのです。

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AIのトレーニング環境は限られている

GENIE 2 では、どの程度まで無制限のトレーニング環境が可能になりますか?

無制限のトレーニング環境というアプローチは、AI研究に革命をもたらします。AIシステムが同じ環境を繰り返しナビゲートし、限られたトレーニング例から学習する代わりに、GENIE 2は200万通りもの異なる環境を生成できます。つまり、AIエージェントが全く同じ状況を2度経験することはありません。この多様性は、モデルが特定の既知のシナリオにおける行動を単に記憶するのではなく、現実的な概念と戦略を開発するため、より優れた汎化能力につながります。数千通りの異なる倉庫構成でトレーニングされたロボットは、単一の環境でトレーニングされたロボットよりも、新しい未知の構成にうまく対応できるでしょう。

汎用人工知能と世界モデル

DeepMind が GENIE 2 のような世界モデルを AGI への道のステップと見なすのはなぜですか?

DeepMindは、GENIE 2のような世界モデルを、汎用人工知能（AGI）への道における基本的な構成要素と見ています。その理由は、真の知能には因果関係、物理法則、そして結果の理解が不可欠だからです。複雑で動的なシナリオを理解し、シミュレーションできるシステムは、静的なパターンのみを認識するシステムよりも、世界をより深く理解していると言えます。GENIE 2は、AIシステムが多様なシナリオで学習・動作することを可能にし、真の知能に近づきます。さらに、この技術はトレーニングのためのデータ発見の問題を解決する可能性も秘めています。事実上、利用可能なあらゆるウェブサイトや動画が現代のAIシステムに取り込まれているため、データ危機が存在します。GENIE 2は、現実世界のデータに依存せずに無限の量の合成トレーニングデータを生成できるため、AIシステムのさらなる発展を可能にします。

制限と課題

GENIE 2 の時間制限は何ですか?

GENIE 2は素晴らしい成果を上げていますが、重大な限界も存在します。最も重要なのは時間的な一貫性です。このモデルは約60秒間、一貫した世界を維持できます。この時間を超えると、視覚的なアーティファクトが徐々に現れ、一貫性のある世界という幻想を崩してしまいます。これは、フレームを連続的に生成するモデルの設計に一部起因しており、その過程で小さな誤差が蓄積される可能性があります。これらの誤差はドリフトと呼ばれ、生成モデルにおけるよく知られた問題です。実際には、このシステムのデモンストレーションのほとんどは、最良の結果を示すために、通常10～20秒とかなり短く抑えられています。

視覚的な一貫性に関してどのような問題がありますか?

2つ目の大きな問題は、長期間にわたる視覚的な一貫性です。システムのメモリは、目に見えない世界の詳細を保持しますが、最初の数秒間は比較的良好に機能しますが、時間の経過とともに、またはカメラが動きすぎると劣化し始めます。テキストレンダリングももう一つの弱点です。シーン内にテキストが存在する場合、モデルはテキストを正しく読みやすく生成するのに苦労することがよくあります。これは多くの生成AIモデルで既知の問題です。

GENIE 2 のハードウェアおよび計算能力の要件は何ですか?

GENIE 2は膨大な計算量を必要とします。このシステムは非常に長い動画をリアルタイムでレンダリングするため、膨大な処理能力を必要とします。リアルタイムインタラクションを可能にする精製バージョンでも、依然としてかなりの計算能力を必要とします。最高品質を提供する純粋なベースバージョンでは、さらに多くのリソースを必要とします。そのため、現時点では広範囲での利用やローカルでの使用は現実的ではありません。システムを効果的に使用するには、強力なGPUクラスターへのアクセスが必要です。

エージェントのインタラクションに関してどのような制限がありますか?

AIエージェントはGENIE 2によって生成された世界内を移動し、タスクを実行できますが、そのインタラクションの可能性は依然として限られています。エージェントは世界を積極的に変更することはできず、移動とインタラクションのみが可能です。例えば、ドアを開けたり、オブジェクトを移動したりすることはできますが、世界を根本的に変えるような永続的な変更を行うことはできません。また、複数の独立したエージェントが同一の世界で同時に行動するモデリングも、まだ十分に実装されていません。

現在の入手可能性と将来の見通し

GENIE 2 にアクセスできるのは誰ですか?

GENIE 2は現在、一般公開されていません。DeepMindは、このシステムを限定的な研究プレビューの一環としてテストしており、選ばれた研究者やクリエイターにのみアクセスを許可しています。これは、計算要件を考慮した実用的な理由に加え、リスクを評価し、制御された条件下でモデルをさらに開発するためでもあります。DeepMindは将来的にテスターへのアクセスを拡大する予定ですが、一般公開の時期は未定です。

今後の開発と改善は何でしょうか?

DeepMindはGENIE 2の限界を克服するために積極的に取り組んでいます。重要な改善点の一つは、解像度を向上させ、よりリアルな環境を作り出すことです。また、エージェントが世界をより広範囲に操作できるように、インタラクションの可能性を広げることも計画されています。パフォーマンスを最適化し、処理速度の向上とレイテンシの低減を実現することで、ユーザーエクスペリエンスが向上します。特に重要なのは、時間的な一貫性を拡張し、より長い期間にわたって世界の安定性を維持することです。これらの改善により、より幅広いアプリケーションへの応用が可能になります。

今後のバージョンや後継機種にはどのようなものが期待できますか?

GENIE 3は既に次世代モデルとして登場しており、GENIE 2よりも優れた性能を示すと言われています。GENIE 3は数分間、一貫したシミュレーションを維持できるため、大きな前進と言えるでしょう。さらに世代を重ねることで、最終的には数時間にわたる一貫性のある世界を生成できるようになるでしょう。これは、多くのトレーニングや応用シナリオに不可欠です。長期的には、AIや人間がインタラクティブに探索できる、事実上無制限で完全に一貫性のある仮想世界を構築できるシステムが実現する可能性があります。

産業と社会への影響

GENIE 2 はゲーム開発業界にどのような変化をもたらすでしょうか?

ゲーム開発業界への影響は甚大なものとなる可能性があります。これまで大規模なオープンワールドを開発するリソースが不足していた中規模・小規模スタジオでも、突如としてそのようなプロジェクトを実現できるようになるでしょう。開発サイクルは劇的に短縮される可能性があります。これはゲーム開発の民主化につながり、技術的なハードルが下がることで、より多くのクリエイティブな意見が反映されるようになるでしょう。同時に、既存のスタジオはプロセスを劇的に合理化し、アセット作成ではなくゲームプレイとストーリー展開に多くの時間を割くことができるようになります。

GENIE 2 はロボット工学にどのような影響を与えるのでしょうか?

ロボット産業はGENIE 2によって変革を起こす可能性があります。ロボットの訓練がより迅速かつ効率的になり、よりインテリジェントで高性能なシステムが実現します。これは、自律システムが既に大きな役割を果たしている物流や製造業において特に重要です。GENIE 2は、こうしたシステムの開発を加速し、改善する可能性があります。

どのような倫理的、社会的問題が生じますか?

GENIE 2の威力は倫理的な問題も提起しています。説得力のある仮想世界の生成は、新たな形態の操作や欺瞞に利用される可能性があります。この技術へのアクセスは現在、研究機関と資金力のある企業に限定されており、不平等の問題が生じています。また、生成された仮想世界で訓練されたAIシステムの制御可能性、そして制御された環境外でシステムが望ましくない行動を示す可能性についても疑問が投げかけられています。

DeepMindのGENIE 2：この世界モデルがAGIの欠けているピースとなる理由

データの不足からデータの豊富さへ: GENIE 2 が無限のトレーニングワールドを作成する方法

GENIE 2 が AI 開発におけるマイルストーンである理由は何ですか?

GENIE 2は、AI研究におけるいくつかの課題を解決する画期的な成果です。これまで不可能と考えられていた、複雑で動的な仮想世界をリアルタイムで生成することが可能であることを実証しました。また、AIが物理法則、因果関係、そして論理的帰結を理解できることも実証しました。これらは、汎用人工知能（AGI）への道筋において、根本的に重要な構成要素です。さらに、GENIE 2は、無限量の現実的な学習データを合成的に生成することで、AI研究におけるデータ問題を解決する可能性があります。これは、AI開発の新たな時代を告げる可能性があります。

ユーザーと開発者は GENIE 2 にどのように適応するのでしょうか?

GENIE 2やその後継機が広く普及するにつれて、開発者はこれらの新しいツールをワークフローに適応させ、統合する必要が出てきます。これにより、GENIEを効果的に活用できる仮想世界プロンプトエンジニアのような、新たな職業が生まれるかもしれません。また、従来の業務の一部がAIに取って代わられることで、既存の職業に変化がもたらされる可能性もあります。社会は、フォトリアリスティックな環境が数秒で生成できる世界に適応していく必要があるでしょう。

さらに優れた世界モデルへの道におけるその他の課題は何でしょうか?

次の大きな課題は、時間的な一貫性を向上させ、何時間にもわたって世界を安定させることです。現実世界の場所をより正確に再現するためには、空間精度を向上させる必要があります。エージェントが世界により深く影響を与えられるように、インタラクションの可能性を広げる必要があります。より幅広いユーザーがシステムを利用できるようにするためには、計算要件を削減する必要があります。シーン内で正しく判読可能なテキストを生成するために、テキストレンダリングを改善する必要があります。

GENIE 2 が完全に実現した実用化はいつ見られるのでしょうか?

現実には、徐々に進展していく可能性が高いでしょう。研究機関では既に、AIエージェントの訓練といった特定の用途にGENIE 2を使い始めています。ゲーム開発における社内プロトタイピングは、今後数年以内に開始される可能性があります。しかし、大規模な産業利用に十分な最適化が実現するには、おそらくさらに数年かかるでしょう。特にGENIE 3以降の次期バージョンが極めて重要になるでしょう。

GENIE 2 は他の AI の進歩の中でどのような位置づけにあるのでしょうか?

GENIE 2は単独で存在するものではなく、より広範なAI革命の一部です。GPT-4、Claude、その他主要な言語モデルが既に優れた能力を発揮している時代に登場しました。DALL-EやMidjourneyといったモデルによって、テキストから画像への生成が一般的になりつつある時代にも登場しました。GENIE 2はこれらの機能を時間性とインタラクションの次元にまで拡張します。AI研究が静的なコンテンツだけでなく、動的でインタラクティブな環境も生成できることを示しています。これはAIの歴史における新たな章の始まりとなるかもしれません。

Google の DeepMind と GENIE 2 の全体的な目標は何ですか?

全体的な目標は非常に野心的です。DeepMindはGENIE 2を汎用人工知能への道の足がかりと捉えています。複雑で動的な世界を理解し、シミュレートできるシステムを構築することで、DeepMindは真の知能の基盤を築くことができると考えています。これをSIMAのようなエージェントと組み合わせることで、現実世界で動作可能な自律型AIシステムを実現できる可能性があります。この野心的な目標が達成されるかどうかは今後数年で明らかになるでしょうが、GENIE 2がその方向への大きな一歩であることは間違いありません。

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