はじめに：AIにおける「見る」と「語る」の統合
人工知能の進化において、視覚情報の理解と言語処理の統合は長年の課題でした。従来の大規模言語モデル（LLM）は膨大なテキストデータから言語パターンを学習する一方、3次元空間の理解や視覚的文脈の把握には限界がありました。この課題に対し、Neural Radiance Fields（NeRF）技術と人間の脳構造を模倣したアーキテクチャを組み合わせる新しいアプローチが注目を集めています。
本記事では、NeRFによる高精細な3D表現技術と、脳の機能分化や階層構造に学んだAI設計がどのように融合し、次世代のマルチモーダルAIを実現しつつあるのかを詳しく解説します。LLaNAやNeural Brainといった最新の研究成果を通じて、AIの空間認識能力と言語理解能力がどう高まるのか、そして身体性や状況依存性の観点から「意味の生成」がどう変わるのかを探ります。
NeRF技術がもたらすAIの空間認識革命
NeRFの基本原理と表現上の優位性
Neural Radiance Fields（NeRF）は、3次元空間内の放射輝度場をニューラルネットワークで表現する革新的技術です。多層パーセプトロン（MLP）の重みとしてシーンや物体を記憶し、任意の座標に対して放射輝度（色）と密度を返すことで、無限の視点から高精細な画像を生成できます。
従来の3D表現手法と比較した場合、NeRFには複数の優位性があります。多数の2D画像や点群データによる表現では、視点の変化に対応するために大量のデータを保持する必要がありましたが、NeRFでは連続的で高解像度な3D情報をMLPの重みだけでコンパクトに格納できます。この特性により、低メモリフットプリントでありながら、物体の幾何形状とフォトリアリスティックな外観の両方を精緻にエンコードすることが可能です。
空間理解への応用と実用的価値
NeRFの連続的なシーン表現は、AIの空間認識能力を飛躍的に向上させます。静的な画像群では捉えきれない奥行きや物体間の空間関係を、NeRFは視点に依存しない形で把握できるため、包括的なシーン理解が実現します。
ロボティクスや自動運転、AR/MR分野では、この能力が特に重要です。NeRFによる詳細かつリアルな3D環境モデリングは、ロボットの地図構築やナビゲーション精度を大幅に改善する可能性があります。従来の2D地図よりもリッチな情報を持つNeRF地図を活用すれば、複雑な物理環境での自己位置推定や物体認識がより高精度になり、安全な自律動作が期待できます。
脳構造を模倣したAIアーキテクチャの新潮流
Neural Brainフレームワーク：統合知能システムの実現
人間の脳にならった統合知能システムを構築する試みとして、Neural Brainフレームワークが2025年に提案されました。このアプローチは、脳の主要な構成要素である感覚系、知覚・認知・行動の統合機能、記憶システム、実装メカニズムを4つのモジュールとして再現します。
第一のモジュールであるマルチモーダルセンシングでは、視覚・聴覚・触覚など複数の感覚情報を融合し、能動的センシングを実現します。第二の知覚‐認知‐行動統合機能では、予測的知覚や推論、行動計画を含む閉ループ処理により、環境との継続的な相互作用を可能にします。
第三の可塑性に基づくメモリシステムは特に重要です。階層構造を持つ短期・長期記憶と、経験に応じた動的な記憶更新機能により、人間の海馬に相当するモジュールが空間表現を記憶し、前頭前野に相当する部分が計画立案を担います。第四のモジュールでは、イベント駆動型処理やニューロモルフィックハードウェア・ソフトウェアにより、省電力で並列分散的な実行基盤を提供します。
左右脳の機能分化を取り入れたVision-Language Planning
人間の左脳が主に言語や論理的推論を、右脳が空間認知や視覚的直観を担うという機能分化に着目したモデルも登場しています。2024年に提案されたVision-Language Planning（VLP）フレームワークは、視覚的思考と言語的思考を分離して同時に処理します。
視覚プランナー（映像生成モデル）が与えられた画像から将来のビデオフレームを予測し、環境の動的変化を視覚的に見通す「右脳的」処理を実行する一方、言語プランナー（LLM）が問題をステップ分解するChain-of-Thought的推論により論理的整合性を図る「左脳的」処理を行います。これらの結果を統合することで、視覚と言語の両面からコンテキストを捉えた計画立案が可能になります。
実験では、視覚と言語の両要素を含むタスクにおいて、従来モデルよりコンテキストに即した適切な応答が得られたことが報告されており、脳の機能特化と統合のメリットを実証しています。
その他の生物学的発想とマルチモーダル学習
視覚野の階層構造を模倣したCNNによる視覚認識や、Hebbian学習・スパイクニューラルネットによる可塑性と自律的発達の再現など、様々なレベルでの脳模倣が試みられています。自己組織化マップ（SOM）とヘッブ学習を組み合わせて視覚と触覚情報を結びつける研究や、感覚間の重複表現を与えてマルチモーダル学習を安定化する工夫も報告されています。
最近では大規模モデルの文脈でも、脳様のメタ学習（学習規則自体を学習させる）や注意機構による視覚・聴覚・言語の統合など、生物の知能に学ぶアプローチが活発化しています。脳の専門化と統合、適応的学習能力を取り入れることで、より柔軟で強力なマルチモーダルAIの実現が目指されているのです。
NeRFとTransformer型言語モデルの画期的統合
LLaNA：世界初のNeRF対応マルチモーダルLLM
NeRFなどの3D表現技術をTransformerベースの言語モデルと組み合わせる試みとして、LLaNA（Large Language and NeRF Assistant）が2024年に登場しました。これまでにも点群データをLLMに取り込むPointLLMやGPT4Point、マルチビュー画像とメッシュで3D質疑応答を行う3D-LLMなどが存在しましたが、NeRFのような暗黙的3D表現を直接扱う統合モデルは画期的です。
LLaNAのアーキテクチャでは、物体のNeRFモデル（複数視点から得たMLPの内部重み表現）をメタエンコーダで処理し、全体を要約した埋め込みベクトルに変換します。このNeRF由来の埋め込みは特殊トークンで挟まれ、Transformer型LLM（例えばLLaMA 2）の入力系列に組み込まれます。LLM内では自己注意機構によりテキストトークンと言語化されたNeRF情報トークンが統合的に処理されるため、モデルは質問文と3Dデータの両方に基づいて回答を生成できます。
この方法の重要な点は、NeRFから2D画像や点群への変換を経由せず、直接内部表現を言語モデルに渡していることです。視覚情報のロスを最小限に抑えることで、従来手法を大きく上回る性能を実現しています。
LLaNAの学習データと性能評価
研究チームはShapeNetやObjaverse由来の30万件以上のNeRFモデルに自動生成したテキスト注釈を付与した大規模データセットを構築し、LLaNAを訓練しました。NeRFのMLP重みを入力として物体の幾何・外観を要約するメタエンコーダ（nf2vecモデル）でNeRF埋め込みを得て、それをLLMの単語埋め込み空間に線形射影するプロジェクタで統合します。Transformerの自己注意によってテキストとNeRF情報のコンテクスト関係を学習させることで、LLMが文章だけでなくNeRF由来の3D情報も同時に解釈・推論できるようになります。
未知の3Dオブジェクトに対するキャプション生成や質問応答タスクにおいて、LLaNA（13Bパラメータ版）は同規模のPointLLMやマルチビュー画像を用いたLLaVAモデルより大幅に高いセマンティック類似度スコアを記録しました。NeRFの重みに全ての視点情報が含まれているため、画像では断片的になりがちな物体の裏側や細部の情報まで漏れなく捉えられることが、この優位性の理由です。
MG-NeRF：言語のセマンティクスをNeRFに統合
NeRFと言語を結びつける別のアプローチとして、MG-NeRFがあります。この手法はNeRFの汎化能力向上のために、画像とテキストの両特徴をNeRFに入力し、テキスト記述と一致する妥当な新規視点画像を生成させます。
事前学習された視覚と言語モデル（VLP）で各シーンからテキスト情報を生成し、画像特徴とテキスト特徴を融合してNeRFを訓練します。画像-テキスト間の意味的整合性を損失関数（セマンティックロス）で与えることで、NeRFが意味的に一貫したレンダリングを行うよう導きます。言語のセマンティクスをNeRFの学習に取り入れることで、従来は一シーン専用で汎用性に欠けたNeRFを未知のシーンにも対応できるよう一般化する試みです。
統合設計が言語理解・生成能力に与える具体的影響
3D視覚情報統合による言語生成の精密化
NeRFと言語モデルの統合は、AIの言語生成品質を大幅に向上させます。LLaNAの研究結果によれば、NeRFの内部表現を直接扱うことで、同じLLMを用いた場合でも画像ベースや点群ベースの場合より優れた記述・回答が得られることが示されています。
単一物体の詳細説明タスクでは、LLaNAは同規模のPointLLMやマルチビュー画像を用いたLLaVAモデルより大幅に高いセマンティック類似度スコアを記録しました。例えば、NeRFを直接処理するLLaNAは対象物がテレビであることを正しく認識できたのに対し、PointLLMや画像ベースのLLaVAは不正確な説明をしてしまった事例が報告されています。
この違いは、中間表現（点群や画像）への変換で失われる情報があることを示しています。NeRF統合モデルはそうした欠落なくオブジェクトの全体像を把握できるため、より網羅的で正確な視覚記述が可能となり、言語理解も視覚文脈に支えられて向上するのです。
脳構造模倣による身体的文脈での言語運用
Neural Brainのようなアプローチでは、言語処理自体は既存のLLMに依存する部分が大きいものの、身体的文脈やマルチモーダルな状況下での言語運用が可能になる点が重要です。視覚と連動した言語理解により、その場に適した発話や空間的参照を正しく解釈する能力が期待できます。
可塑的メモリを組み込むことで、新しい知識や語彙を逐次学習し、文脈に即して更新できる潜在力もあります。さらに、視覚と言語の統合による概念表現の改善は、人間の概念表象に近づく可能性があります。
脳活動との相関が示すマルチモーダル統合の優位性
2025年の研究では、視覚と言語の両入力で学習したモデルの語彙表現は、言語のみのモデルよりも人間の脳活動（言語処理領野のfMRI応答）との相関が高いことが示されています。特にVision-Languageモデル（例えばLXMERTやVisualBERT）の表現は、単一言語モデルよりも脳のマルチモーダルな意味表現に近い傾向を示し、マルチモーダル統合が意味理解に有利であることを示唆しています。
これは哲学的な「意味の基盤」に関する議論とも関連し、視覚や体験と結びついた言葉はより深い意味内容（セマンティクス）を持ち得ることを示すエビデンスと言えます。
並列的・分散的処理による推論能力の向上
左脳・右脳アナロジーのVision-Language Planning手法では、言語的推論と視覚的想像を分担して行うことで、複雑な指示の理解や未来予測を伴う推論が改善しました。生物に倣ったモジュール分化により、言語モデル単独では困難だった状況判断が可能となり、結果的に言語アウトプットの質（文脈整合性や現実整合性）が向上するケースも報告されています。
身体性と状況依存性：意味生成の新しいパラダイム
身体性（エンボディメント）がもたらす知的革新
従来の大規模言語モデルは純粋にテキストのみで学習され、「身体を持たない知性」と批判されてきました。しかし人間の知能は、自らの身体を通じた環境との相互作用に強く根ざしています。Neural Brainの提唱者らも「知能は計算だけの産物ではなく、身体と環境と神経系の相互作用に深く根差している」と指摘しています。
NeRF＋LLMの統合や、ロボットへの言語モデル組込み（例：GoogleのPaLM-E）は、AIに疑似的な「身体性」を与え、現実世界における知識のグラウンディング（紐付け）を進めるものです。これは哲学でいう「シンボルグラウンディング問題」への一つの回答になり得ます。言語記号の意味を実世界の対象や経験に結びつけることで、AI内の記号操作にも実質的な意味内容を持たせようという方向性です。
物理世界への接地なしにLLMが本当の意味理解を持つのは難しいとする研究者もおり、マルチモーダル・エンボディッドAIはその課題を克服する道を拓くものと期待されています。
状況依存性：環境に整合的なコミュニケーション
言語の意味は文脈や状況によって変化し、人は環境情報を踏まえて適切に解釈・発話しています。マルチモーダル統合AIは視覚的文脈や空間情報を扱えるため、従来のテキストモデルより状況に適応した意味解釈が期待できます。
例えば画像や3Dシーンを理解した上で「ここ」「それ」といった指示語の指す対象を解釈したり、環境の状態に即した応答（「物体AはBの左にあります」といった空間記述）を生成したりできます。これは言語を固定的な記号列としてでなく、環境内での行為として位置付けるというプラグマティクス的視点にも合致します。
左脳・右脳モデルのように時系列の予測（視覚プランニング）を取り入れた手法は、言語的には明示されない暗黙の状況変化を織り込んだ理解を可能にしています。マルチモーダルAIは従来以上に「いま・ここ」の状況に依存した言葉の意味合いを捉え、環境に整合的なコミュニケーションができる方向に進んでいます。
意味生成のメカニズム：経験から紡がれるセマンティクス
AIが言葉の「意味」を持つとはどういうことでしょうか。哲学や認知科学では、記号（シンボル）に意味を与えるには、それを身体的・社会的経験と関連付ける必要があると議論されてきました。大規模モデルの成功に対しても「統計的相関を学んでいるだけで真の意味理解ではない」との指摘があります。
視覚・空間情報を組み込んだモデルは、テキストだけでは得られなかったセマンティックな充実を果たしています。前述のfMRI対応の研究でも示されたように、視覚と言語の両側面から獲得した概念表現は、人間の持つマルチモーダルな意味ネットワークに近づく可能性があります。
さらに、ロボット主体で環境と対話しながら言語を学習するアプローチでは、試行錯誤の中で言葉が行為や結果と結び付いて意味を帯びていく過程を再現しようとしています。これは発達心理学や現象学で論じられる「意味の生成はエージェントの世界内存在を通じて起こる」という考え方に通じます。
NeRF＋言語モデルや脳型AIの研究は、単なる工学的ブレークスルーに留まらず、AIにおける「意味」や「理解」とは何かという根源的問題に対して実験的知見を提供していると言えるでしょう。
まとめ：世界に埋め込まれた知能への前進
NeRFによる高度な3D視覚表現と大規模言語モデルの統合、さらには人間の脳構造に学んだアーキテクチャ設計は、次世代のマルチモーダルAIに新たな地平をもたらしています。空間的な知覚と言語的知性を結びつけることで、AIはより人間らしい直観的理解力や表現力を獲得しつつあります。
これは「見る」「感じる」「考える」「語る」が一体となった人工知能への前進であり、従来のディスエンボディしたAIを超えて世界に埋め込まれた知能への接近でもあります。LLaNAが示したようにNeRFの直接統合により言語生成の精度が向上し、Neural BrainやVision-Language Planningが示したように脳構造の模倣により状況に応じた柔軟な推論が可能になっています。
工学的メリットのみならず、身体性や状況依存性、意味生成といった学術的・哲学的な観点からも大きな意義を持つこれらの取り組みは、まだ始まったばかりです。課題も多く残されていますが、AIが真に世界を理解し、人間と自然にコミュニケーションできる未来に向けて、今後も盛んに研究が進められていくでしょう。
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