Memories.aiが視覚記憶で物理AIの自己進化を駆動する
シリコンバレーに本社を置くAIスタートアップMemories.aiは、元メタ実態研究室の研究員らによって設立され、2025年7月にステルスモードを解除して世界初の大型視覚記憶モデルLVMMを発表した。種子輪投資は1,600万ドルに増額され、サムスンNEXTの支援を得ている。同社は、大規模言語モデルのテキスト処理能力が限界に達しつつある中、人間に近い視覚記憶を通じて物理AIの自己進化を可能にする技術開発に注力している。 創業者の沈俊潇CEOは、AI記憶の役割を個人化サービスと自己進化サービスに分類し、前者の技術的優位性は基礎モデルの能力向上により消失しつつあると指摘。自社が目指すのは、ロボットや物理システムが新環境で視覚経験に基づく自己修正と自己強化を実現する物理的再帰的自我進化である。その基盤となるのが、動画の圧縮・インデックス化・ベクトル変換を行う独自インフラだ。すでに100万時間以上の動画をインデックス化し、記憶圧縮機能は既存方案の100倍の容量を誇る。 技術的進歩は大手企業との連携で実証されている。2026年からはLVMM 2.0がQualcommのチップ上でネイティブ動作し、エンドツーエンドの遅延削減とプライバシー保護を実現。NVIDIAのCosmos-Reason 2やMetropolisプラットフォームとも統合され、視覚理解モデルのリアルタイム適用が進む。沈CEOは、新規サイトへのモデル導入時に初期精度70％程度から、失敗パターンを視覚記憶から自動抽出し後学習させることで、90％近くまで精度を向上させると見込む。これにより、人間によるラベル付けの負荷を大幅に削減できる。 ビジネス面では、製造現場や小売店舗でのSOP検査・異常検知に特化した企業向けソリューションと、VLAや世界モデルを開発するロボティクス研究室向けデータ提供の二本柱を明確化。リアルワールドの稼働データが自社のデータレイクに蓄積され、モデル改善後にロボットやエッジデバイスへ逆投入されるデータフラインホイールを構築。自身はロボット本体やベースモデル開発には参入せず、データ評価とモデル後学習に特化することで競合との棲み分けを図る。 技術方針に関して沈CEOは、シミュレーションや仮想データより実環境データのスケーリングを重視。アルゴリズム自体の進化よりも、収集した失敗サンプルの最大化活用が物理AI普及の鍵であると強調。モデル性能がまだ指数関数的に成長している現状では、パーソナライゼーションより機能そのものの向上が優先されるとの見解を示し、Memories.aiは視覚記憶技術を通じて物理AIの実用化と自立型学習の実現に主導権を握る姿勢を明確にしている。
