AI動画、本物らしく見えても物理は再現できず　研究で判明、シミュレーションソフトには今も数十億ドル

十分な量の動画で学習したニューラルネットワークが、産業界が既に頼っている物理演算、レンダリング、エンジニアリングのソフトウエアの代わりになれるのか。それともAIはそうしたソフトを操作する側に回るのか。答えはまだ出ていない。エヌビディアの会議GTC Berlinでの産業向けの発表は後者に傾いていた。シノプシスとシーメンスは、既存のシミュレーションや製品データのツールを置き換えるのではなく、そこにAIモデルを組み込んだ。これは発表資料についてのPolstobの解釈で、結論ではない。本稿では、AIが高度なソフトを動かすことでそのソフトの有用性を高めるという見方を検証する。

この問いに対する最も明確な証拠はベンチマークから得られている。2025年1月に最初に公開された論文で示されたPhysics-IQは、流体、光、固体、磁石、熱が関わる場面で動画モデルを試験する。OpenAIのSora、Runway、Pika、グーグルのLumiere、Stable Video Diffusion、VideoPoetなど試験した各システムについて、著者らはモデルの物理の理解が大きく限られており、出力が最も本物らしく見えるモデルでも理解は優れていなかったとした。要約は率直で、「視覚的な本物らしさは物理的な理解を意味しない」と書いた。一方で、一部の試験はすでに解けるとし、急速な進歩を見込むとも付け加えた。

他の研究も同じ方向を示している。ビンイー・カン（Bingyi Kang）氏が率いた研究では、古典力学に従って物体が動き衝突するシミュレーション映像で動画モデルを学習させた。モデルは学習データに近い場面には対応できたが、見慣れない場面では破綻し、規則を学ぶのではなく、見たことのある最も近い例をなぞった。著者らは、モデルを大きくするだけでは不十分だと結論づけた。グーグル・ディープマインドも、対話型の世界モデルGenie 3について、まとまりを保てるセッションが数時間ではなく数分にとどまることなどの限界を挙げている。

OpenAIは2024年2月に公表したSoraの技術報告書で、「動画生成モデルのスケールアップは、物理世界の汎用シミュレーターを構築する有望な道筋だ」と書いた。同報告書によると、Soraはカメラが動いても人物や場面の要素の一貫性を保つことができ、人物や物体が隠れたり画面から外れたりしても、常にではないが多くの場合は追跡できた。こうした能力は3Dや物体についてあらかじめ書き込んだ規則ではなく、規模の拡大から生まれたという。同じ報告書は、Soraが「多くの基本的な相互作用の物理を正確にモデル化できていない」とも認め、ガラスが割れる例を挙げた。

Physics-IQの著者ら自身も、一部の原理は観察だけで学習できる可能性があると書き、学習による物理の獲得に余地を残した。新興企業のオデッセイ（Odyssey）は2026年10月8日、自社の世界モデルOdyssey-3のPro版がPhysics-IQテストの検証済み版で最高記録を更新したと発表した。これは同社自身の主張で、Polstobは確認していない。こうした向上が外部の試験でも裏づけられれば、本物らしく見えることと正しいことの差は縮まる可能性がある。

エヌビディアは年次報告書で、Omniverseをリアルタイムの3D設計の共同作業と仮想世界のシミュレーションのためのソフトウエアと説明し、フィジカルAI向けのCosmosなどオープンなモデル基盤の公開を加速したとしている。同社はブログで、開発者が最先端のAIモデルに指示し、サンフランシスコのマーケット通りを模した自動運転の試験環境を組み立てさせる様子を紹介した。アセット、交通、センサーのシミュレーション、運転モデルを段階的につなぎ、接続ごとに確認していく。AIエージェントはシミュレーターに取って代わったのではなく、シミュレーターを構築し、つなぎ合わせた。

Tripoによると、同社のレンダラーEdenLiveは、場面で何が起きるかと、それがどう見えるかを切り分ける。コードエージェント、ゲームエンジン、シミュレーションエンジンが場面の展開を決め、モデルがリアルタイムで映像を描く。シーメンスは、Omniverseの技術を基盤とするDigital Twin Composerを、Tecnomatix Plant SimulationやProcess Simulateなどのツールが持つ物理を一つの管理された3D空間にまとめる層と位置づけている。映画分野ではデジタル・ドメイン（Digital Domain）が、同社の機械学習による筋肉システムは、シミュレーションした骨、筋肉、組織で動かす皮膚のシミュレーションを、アニメーターがリグでそのまま使える変形に変換するとしている。

シノプシスの年次報告書によると、同社は2025年7月17日、総額約349億ドルの対価でアンシス（Ansys）の買収を完了した。内訳は現金176億ドルと公正価値171億ドル相当のシノプシス株で、残りは引き継いだ株式報酬などだった。同じ報告書はシノプシスをエンジニアリング・シミュレーションと解析ソフトの世界的リーダーとしている。また、エヌビディアが2025年12月に第三者割当でシノプシス株約480万株を1株414.79ドルで取得し、シノプシスの手取り額は20億ドルだったと記載している。

シーメンスの買収完了の発表によると、同社は2025年3月26日、シミュレーション・解析ソフトを手がけるアルテア（Altair）の買収を企業価値約100億ドルで完了した。シーメンスは、この買収で機械・電磁界シミュレーション、高性能計算、データサイエンス、AIが同社の製品群に加わったとしている。

GTC Berlinでシノプシスは、エヌビディアの安全性エコシステムHalosに参加したと発表した。同社が物理に基づき追跡可能と説明するワークフローで、センサーのシミュレーション、デジタルツイン、安全性分析にまたがる。シーメンスとエヌビディアは、シーメンスの製品ライフサイクル管理ソフトTeamcenterとProcess Preparation XをCosmosと組み合わせ、最初の実物の基板が生産ラインに届く前に、仮想の基準基板と合成データを使って回路基板の検査を準備すると発表した。いずれも企業の発表で、検査プロジェクトが公表した目標は目標であって成果ではない。

すべての材料が、AIがソフトを操作する役割を事業として裏づけているわけではない。エヌビディアは最新の年次報告書のリスク要因で、Omniverseを単体のソフトウエア製品の一つに挙げ、それらに多額の費用がかかる可能性があり、「大きな売上高を上げられない可能性がある」と警告している。報告書はOmniverseの売上高を個別には示していない。

視覚効果（VFX）業界の材料はまちまちだ。デジタル・ドメインは、2026年6月30日までの6カ月間について、損失と純流動負債が継続企業としての存続能力に重大な疑義を生じさせる可能性があるとしたが、取締役は継続企業の前提に基づく会計処理が適切だと考えている。これとは別に、同社は使いやすいAIツールが顧客の予算や慣行を変えたことを受け、上海での従来型の短尺作品の制作を停止したとしている。テクニカラーの英国のスタジオ事業は経営破綻し管財手続きに入った。管財人は人件費の上昇と脚本家ストライキの影響の長期化を理由に挙げ、AIには触れなかった。

ウェタFX（Wētā FX）はAIの役割をより狭く捉えている。キンボール・サーストン（Kimball Thurston）最高技術責任者（CTO）は、同社の補助的なAIは創作上の意図を変えることを許されておらず、ピクセルを修正するだけだと述べている。