Fei-Fei Liの「World Labs」と研究成果に関する調査報告書
エグゼクティブサマリー
World Labsは、3D世界を「知覚・生成・推論・相互作用」できる“空間知能（Spatial Intelligence）”の実現を掲げる企業で、拠点は米国サンフランシスコである。公式サイトおよび採用情報では、同社が「3D世界に対して知覚・生成・推論・相互作用できる基盤モデル（world models / Large World Models）」の開発を中核とし、創作（ストーリーテリング）、ロボティクス、科学的発見などへの波及をミッションとしている。
資金面では、2024年9月に約2.3億ドルの調達が報じられ（主導投資家として複数VC・CVCが言及）、2026年2月18日には「新規で10億ドルを調達した」と公式が発表し、同日に報道もこれを追認している。後者のラウンドでは、Autodeskによる2億ドル出資と、同社がアドバイザーとして関与する点が報じられている。
公開成果は、（A）生成3D世界を作るプロダクト群（Marble、World API）、（B）リアルタイム生成・視点移動可能な研究プレビュー（RTFM）、（C）産業・研究での適用事例（Marble Labsのケーススタディ群）、（D）周辺エコシステム（例：Web向けGaussian Splat renderingのSpark）に大別できる。特にロボティクス領域では、軽量な実世界キャプチャからMarbleで3D環境を生成し、シミュレータ（例：NVIDIA Isaac Sim、MuJoCo等）に取り込む“Real2Sim”系ワークフローが複数の公式ケーススタディとNVIDIA技術ブログで具体化されている。
Fei-Fei Liは、Stanfordの教員・研究者としての顔に加え、World Labsの共同創業者/CEOとして同社ビジョン（空間知能）を明確化し、研究アジェンダ（世界モデルの要件定義、データ、アーキテクチャ、インタラクション）を文章として提示している。Stanford公式プロフィールには、彼女がStanfordのHuman-Centered AI Institute（HAI）の共同ディレクターであること、World Labs共同創業者/CEOであること、政策領域で米国議会証言や国連関連のアドバイザー職に関与したこと等が明記される。
研究成果（論文・データセット）の観点では、（1）ImageNetとそのチャレンジ体系（ILSVRC）は、2009年の論文以降、視覚学習の大規模ベンチマークとしてAIの転換点を作った。論文の被引用は9万件規模に達している（提供サイト表示ベース）。 （2）Visual Genomeは、画像内の物体・属性・関係を密に注釈したデータセットとして視覚と言語・推論の研究基盤を広げ、被引用は7千件規模と表示される。 （3）近年は、現実空間から自動生成した“digital cousins”でSim-to-Realを強くする研究（2024）など、空間理解×ロボティクスに直結するテーマが前面化している。
一方で、World Labsのコアモデル（Marble/RTFM）の学術論文（査読付き）や体系的ベンチマーク、データ詳細、評価指標の“完全”な公開は現時点では限定的であり、契約文書上も「アルゴリズムの説明可能性を提供しない」「出力のバイアス不在を保証しない」等が明記されている。 また、ImageNetには「人」カテゴリ（person subtree）に関する問題（不適切ラベル等）を巡る論争があり、公式は2019年以降、人物サブツリーのフィルタリング・バランシング方針を公開し、研究側からも“より公正なデータセット”に向けた技術報告が出ている。
調査方法と情報源
本報告は、World Labs公式サイト（About、Research & Insights、Marble Labs、規約/ポリシー、採用）、Fei-Fei LiのStanford公式プロフィールおよび本人の公開文章、主要論文（データセット論文を含む）、主要報道（Reuters、TechCrunch等）を優先し、相互参照で整合を確認した。
制約として、（a）一部外部サイト（TED、YouTube等）が本環境から取得できず、World Labs側がリンクする講演コンテンツの一次確認ができないものがある、（b）World Labsの過去記事の一部ページが動的生成で本文取得が困難（例：2024年12月の“Generating Worlds”はタイトル/要約のみ確認）である、（c）特許・学会発表の網羅は公式情報の公開度に依存し、確証を持って列挙できない項目は「未指定」とした。
World Labsの設立背景と組織
World Labsは、公式に「空間知能の企業」として、3D世界を扱う“world models”を中核に据える。トップページ/採用ページでは、基盤モデルが3D世界に対して知覚・生成・推論・相互作用すること、創作からロボティクスまでの用途を掲げること、最初のプロダクトがMarbleであることが明示されている。
設立時期は「early 2024（2024年初）」と報じられ、本人の文章でも「early 2024に設立した」と記される。共同創業者として、Fei-Fei Liに加え、Justin Johnson、Christoph Lassner、Ben Mildenhallが挙げられている。
拠点はサンフランシスコとされ、採用ページの職種もSan Francisco表記で統一される。Reutersも同社をSan Francisco-basedと記述している。 一方、経営陣（CTO/CPO等）や研究組織の正式な部門図は公式に明示されておらず、本報告では採用職種から推定される機能（3Dデータ・パイプライン、3D再構成、SLAM、生成モデリング、プロダクト/PM等）を“観測可能な組織機能”として扱う。
組織・資金源・主要メンバーの要約表
| 項目 | 事実（要約） | 根拠/備考 |
|---|---|---|
| 企業の位置づけ | 3D世界に対する空間知能（Spatial Intelligence）を掲げ、world models（LWMs）を構築する企業 | 公式サイト/採用ページで明記 |
| 設立時期 | early 2024（報道）／本人文章でも同趣旨 | Reuters（2024）/本人文章 |
| 本社所在地 | San Francisco（求人表記・報道） | 採用ページ/Reuters |
| 法人名 | “World Labs Technologies, Inc.”（利用規約） | 利用規約冒頭 |
| ミッション（公式） | 空間知能を前進させ、ストーリーテリング/創造/ロボティクス/科学的発見等を変革するworld modelsを作る | 資金調達発表/採用文 |
| 主要プロダクト | Marble（生成3D世界）、World API（3D世界生成API）、RTFM（研究プレビュー） | 公式ブログ/採用文 |
| 共同創業者 | Justin Johnson / Christoph Lassner / Ben Mildenhall / Fei-Fei Li | Reuters（共同創業者列挙）/本人文章 |
| Fei-Fei Liの役職 | 共同創業者/CEO（Stanfordプロフィール、AI4ALL人物ページ等に記載） | |
| 資金調達（2024） | 約2.3億ドル調達（主導：Andreessen Horowitz、New Enterprise Associates、Radical Ventures等、参加：AMD Ventures、Intel Capital、Nvidia NVentures） | Reuters（2024/09/13） |
| 資金調達（2026） | 追加で10億ドル調達。投資家としてAutodesk（2億ドル出資）ほかEmerson Collective、Fidelity Management & Research Company、Sea等が公式発表に列挙 | 公式発表/Reuters（2026/02/18） |
| スポンサー/産学連携 | 公開事例としてNVIDIA、HTC VIVE等の技術連携が確認できるが、包括的スポンサー一覧は未指定 | Marble Labs/外部技術ブログ |
| 特許 | 未指定（公開特許として確証可能なものを確認できず） | 本調査範囲の限界 |
（推定）機能別の組織構成図
上図は、公開求人に現れる職能（Generative Modeling / 3D Reconstruction / SLAM / 3D Data Pipeline / PM等）からの推定であり、正式な組織図が公開されているわけではない。
プロジェクト一覧と公開成果
World Labsの公開成果は、Research & Insights（技術/ニュース投稿）とMarble Labs（ケーススタディ群）に体系化されている。Research & Insightsは、少なくとも2024年9月〜2026年2月の更新履歴が確認でき、RTFM（2025年10月）、Marble（2025年11月）、World API（2026年1月）、資金調達（2026年2月）が主要マイルストーンとして配置されている。
比較表
| 観点 | Marble | RTFM | World API |
|---|---|---|---|
| 位置づけ | 3D世界を生成し、持続的・ダウンロード可能な形で扱う“world model”プロダクト（ブログ/事例上の描写） | リアルタイムでフレーム生成し、インタラクティブに視点移動できる研究プレビュー | アプリ等に組み込むための3D世界生成API（Research & Insights上の説明） |
| 入力 | 画像/テキスト、加えて事例上は動画フレーム等（API連携含む） | 1枚以上の2D画像（ブログ上の説明） | テキスト・画像・動画（Research & Insightsの説明） |
| 出力 | Gaussian splats（PLY等）やコライダ用メッシュ（GLB等）としてエクスポートされ、シミュレーション等に取り込まれる（事例・外部技術ブログ） | ブラウザへリアルタイム動画ストリーミング。明示的3D表現を作らず新視点画像を生成（ブログ） | アプリ側で利用可能な生成結果（詳細フォーマットは未指定） |
| コア設計 | 「持続性」「編集/拡張」「ダウンロード可能な3D環境」重視（報道・事例） | 3原則：効率（単一H100で対話FPS）、拡張性（大規模ビデオ学習、明示3Dなし）、永続性（posed frames＋context juggling）（ブログ） | Marbleの能力をアプリに提供（概要のみ） |
| 公開状況 | 2025年9月にβ、11月に一般提供という流れが公式ブログ群から読み取れる。ケーススタディも同日付で多数公開 | 研究プレビューとして公開、ブラウザでデモ可能と明記 | 2026年1月に告知（本文詳細は未指定） |
| 代表用途（公開事例） | ロボティクス（sim環境生成・評価）、建築/内装、VR、映画制作、メンタルヘルス等 | 生成世界の探索、実世界ロケーション再構成等 | 他プロダクトへの統合（例：映画→3D世界化ワークフロー） |
| 評価指標 | 体系的ベンチマークは未指定。ケーススタディでは「週→時間」「90%削減」等の定性的/準定量が示される | 計算量・トークン文脈の課題設定、単一H100動作など“設計目標＋実装”の説明（定量ベンチマークは未指定） | 未指定 |
Marbleのロボティクス出力（PLY/GLB）や取り込み手順は、World LabsケーススタディおよびNVIDIA技術ブログにより具体化されている。 RTFMの設計原則・手法はRTFM記事にまとまっている。 World APIはResearch & Insights一覧で概要が示されるが、本文詳細は本調査で未指定とする。
World Labs関与プロジェクト一覧
下表は、（1）Research & Insightsに掲載されたプロダクト/研究プレビュー、（2）Marble Labs（ケーススタディ）、（3）外部一次技術ブログ（NVIDIA）を統合して整理した。未取得ページ/非公開情報は「未指定」とした。
| 期間（公開日ベース） | プロジェクト/事例 | 目的 | 成果・アウトプット（公開物/ソフト等） | 連携・スポンサー等 |
|---|---|---|---|---|
| 2024-09-20 | A New Frontier（動画リンク） | 空間知能/世界モデルの方向性提示 | 動画（取得不可のため詳細未指定） | 未指定 |
| 2024-12-02 | Generating Worlds | 持続・可航行な3D世界への初期進捗報告 | ページ本文は取得困難（要約のみ確認） | 未指定 |
| 2025-09-16 | Generating Bigger and Better Worlds / Marble β | 生成世界を大規模化・高精細化し、β提供開始 | Marble β公開、Gaussian splatsを書き出し、OSSレンダラ「Spark」への言及 | OSS Spark（sparkjs.dev） |
| 2025-10-16 | RTFM（研究プレビュー） | リアルタイム生成world modelの提示（効率・拡張性・永続性） | ブログ、ブラウザデモ。単一H100で対話FPS、posed frames＋context juggling、AR diffusion transformerの説明 | 未指定 |
| 2025-11-10 | “From Words to Worlds”（本人論考） | 空間知能の定義と世界モデルの要件提示、研究論点（データ/アーキ/タスク）整理 | 本人文章（manifesto）。World Labsの研究トピックとしてRTFM等に言及 | Stanford研究との連続性を示唆 |
| 2025-11-12 | Marble（公開/ケーススタディ群） | 生成3D世界を実利用につなぐ | Marble Labsとして複数業界のケーススタディ公開（ロボ/設計/VR/映画/医療など） | 複数パートナー（下記個別行） |
| 2025-11-12 | ロボ：Scaling Robotic Simulation with Marble | 生成世界でシミュレーション環境を大量生成し、学習/評価を加速 | MuJoCo・RoboSuite等へ取り込み、環境作成コスト削減（90%超等の主張） | NVIDIA（Isaac Sim側利用）、MuJoCo等 |
| 2025-11-12 | ロボ：Lightwheel×Marble（評価スケール） | 評価が律速になる課題に対し、Real2Simパイプラインで世界生成をスケール | RoboFinals向けに“lightweight capture→Marble→SimReady→simulation→evaluation”を提示 | Lightwheel、RoboFinals、EgoSuite |
| 2025-11-12 | 医療：OCD治療用生成環境 | ERP（曝露反応妨害）を支援する患者特化VR/生成環境を検討 | 臨床試験準備中と記載（成果は準備段階） | Champalimaud Foundation、King’s College London |
| 2025-11-12 | 映像：VIVE Mars × Marble | バーチャルプロダクションの3D環境作成を高速化 | 1日で10以上の環境生成・撮影、Mars Novaとのパイプライン | HTC VIVE、Mars Nova、複数スタジオ |
| 2025-11-12 | 映像：Escape.ai × Marble | “映画（2D）→3D世界化＋世界内視聴”の新体験 | 主要フレーム抽出→Marble APIでGaussian splats→PlayCanvasでマルチプレイ空間 | Escape.ai、PlayCanvas |
| 2025-11-12 | 建築：Fenestra/Interior AI × Marble | 設計・内装の3D可視化を“探索可能空間”へ | Marble API連携、Web上で即時3D化、SparkJS等を利用と説明 | Fenestra、Interior AI |
| 2025-11-12 | VR：Splat World | Gaussian splatsをVR内で“物質的に操作”する表現実験 | Unity上でsplatsの照明/密度/物理反応等を操作、Meta Quest 3で検証 | Meta Quest 3（デバイスとして言及） |
| 2025-12-17 | NVIDIA技術ブログ（チュートリアル） | Marble→Isaac Simの手順を標準化する | PLY/GLB→USD変換、衝突メッシュ設定、ロボ配置までの手順公開 | NVIDIA公式Developer Blog |
| 2026-01-21 | World API（告知） | Marbleの能力をAPI提供しアプリ統合 | Research & Insights上で“text/images/videoからexplorable 3D worlds”と説明 | 未指定 |
| 2026-02-18 | 資金調達（10億ドル） | 研究・プロダクト加速 | 公式発表（投資家列挙、ミッション再提示） | Autodesk等投資家、戦略連携（報道） |
Fei-Fei LiのWorld Labsでの役割と主要研究成果
Fei-Fei LiはStanford公式プロフィールで、Stanford教員（Computer Science）かつHAI共同ディレクターとしての職務に加え、World Labsの共同創業者/CEOであると明記される。また、研究関心として深層学習、ロボット学習、空間知能、医療向けambient intelligence等が挙げられている。
World Labsにおける貢献は、公開情報から少なくとも以下の3類型として観測できる。 （1）リーダーシップ（CEOとして資金調達・採用・プロダクトの方向性を牽引）、（2）研究アジェンダ設定（“空間知能/世界モデル”の要件定義、研究論点の提示）、（3）外部接続（研究・産業・政策・教育（後述）と接続するメッセージング）である。
研究成果一覧（論文・一次技術資料）
被引用数は取得元サイトに表示される値（参照日：2026-03-03 JST）を“概況”として記載し、学術DB間で差が出うるため厳密な横比較には留保を付す。
| 区分 | 代表成果（年） | 要旨（超要約） | 手法/データ/指標（公開範囲） | インパクト | 被引用数（概況） |
|---|---|---|---|---|---|
| 論文（原著） | ImageNet（2009） | WordNet階層に基づく大規模画像オントロジーを提案し、当時のImageNetの規模・作成方法を提示 | WordNetのsynsetを軸に、（当時）12サブツリー・5,247 synsets・約320万画像のスナップショット等を提示。AMT等で収集、応用例も記載 | 大規模視覚学習・ベンチマーク文化を形成し、以後の深層学習の“データ駆動”を加速 | 9.2万件規模（表示） |
| 論文（原著） | ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge（2014/2015） | 大規模分類/検出ベンチマークを体系化し、進歩と課題を分析 | “2010年から毎年実施、数百カテゴリ・数百万画像”のベンチマークとして、収集、ブレークスルー、当時SOTAと人間比較などを記述 | 研究コミュニティの“共通物差し”としてCVの加速度的進展を支えた | 5.4万件規模（表示） |
| 論文（原著） | Visual Genome（2016/2017） | 物体・属性・関係・QA等を密に注釈し、包括的シーン理解の学習/評価基盤を提供 | （IJCV版の説明として）108K超画像、平均35 objects/26 attributes/21 relationships等、WordNet synsetへの正規化等 | 視覚と言語、関係推論、scene graph等の研究を拡張 | 7.3千件規模（表示） |
| 論文（原著） | Automated Creation of Digital Cousins（2024） | “digital twin”より緩いが幾何・意味アフォーダンスを保つ“digital cousins”を提案し、1枚RGBから自動生成→政策学習→ゼロショット実機適用を主張 | ACDC：物体抽出・マッチング・生成の3段。DINOv2等で類似度、単眼深度推定、シミュレータ内でデモ生成→行動模倣を記述 | 空間理解・生成と“評価/学習のスケール”を結び、World Labsのロボ系ユースケースと概念的整合 | 未指定（新規性のため） |
| 一次技術資料 | RTFM（2025, 公式ブログ） | 単一H100でリアルタイム生成するworld modelを研究プレビューとして提示 | autoregressive diffusion transformerでフレーム列を生成。明示的3D表現を作らず、posed framesを“空間メモリ”化しcontext jugglingで永続性を狙う | “リアルタイム×永続性”を世界モデルに持ち込む設計思想を明確化 | 未指定 |
| 一次技術資料 | Marble（2025, 公式ブログ/事例/報道） | 生成3D世界を“持続・編集・エクスポート可能”な形で提供し、複数産業に適用 | Gaussian splats（PLY）とコライダ（GLB）等の出力、設計/ロボ/映像のケーススタディが具体化 | 産業ワークフロー短縮や新しい制作形態（映画内世界視聴等）の実験を促進 | 未指定 |
ここで重要なのは、World Labsの“研究成果”が、現段階では（査読論文としてではなく）ブログ/デモ/ケーススタディという一次技術資料の形で出ている比重が大きい点である。これはスタートアップの開発形態として一般的だが、学術的な再現性・比較可能性（共通ベンチマーク、トレーニングデータの開示、評価指標の標準化）の観点では未解決課題が残る。
社会的影響・倫理・政策・教育活動
World Labsの社会的影響は、公開ケーススタディが示す適用領域の広さ（ロボティクス、映像制作、建築/内装、VR表現、精神医療研究）として具体化している。ロボ領域では「環境生成が速い→評価/学習が回る」という構造が前面に出ており、NVIDIAが手順を解説する形でエコシステム化が進んでいる。 医療領域では、OCD治療のERP支援として“患者固有のトリガーを想起させる仮想環境”を生成し、臨床試験準備中とされるが、まだ研究計画段階である。
教育・普及の観点では、Fei-Fei LiはAI4ALLの共同創業者として公式に紹介され、AI分野の「歴史的に排除されてきた人材」への教育・メンタリングを掲げる。 AI4ALL側の“創設ストーリー”ページでは共同創業者として言及され、また2024年の理事長交代告知では「共同創業者としての前任理事長」だったことが示され、組織運営への関与を確認できる。 政策面では、Stanford公式プロフィールが米国議会（上院/議会）での証言や国連事務総長への特別アドバイザー職等への関与を列挙し、人間中心のAIガバナンスに関与してきたことが明記される。
World Labs側の安全性・ガバナンス（規約・ポリシーから）
World Labsは、利用規約（TOS）・プライバシーポリシー・AUP（Acceptable Use Policy）・DMCA等を公開しており、少なくとも（1）高リスク用途の禁止、（2）児童安全、（3）誤情報/なりすまし等の禁止、（4）通報と異議申し立てプロセス、（5）透明性レポート公表のコミットをAUPで謳う。 特にAUPは、EU AI Act等の“高リスク用途”を例示しながら禁止領域を定義し、AI生成物を人間生成と誤認させないための開示義務も明記している。 一方で、AUPは「透明性レポートを少なくとも年次で公開する」と記載するが、当該レポート自体が実際に公開済みかは本調査では確認できず（未指定）、今後の追跡が必要である。
データ・プライバシー面では、プライバシーポリシーが「ユーザ投稿コンテンツ（画像/動画/3D/地理空間情報等）を収集し、研究開発やモデル学習に用いる可能性」を明記し、一定のオプトアウト可能性にも触れている。 利用規約では、（無料アカウントの出力権利、（有償アカウントの出力所有、（学習利用のライセンスと“将来向きの撤回”、（競合的利用の禁止等が詳細化されており、商用生成物の権利・学習利用の関係は、同規約に強く依存する設計である。
批判・論争・限界・未解決課題
World Labsの限界として最も大きいのは、研究成果（Marble/RTFM）が現時点で“製品・デモ中心”に提示され、査読論文としての再現可能性や、標準ベンチマークに基づく横比較が限定的である点である。RTFMの記事は、世界モデルが計算資源的に極めて重いこと（例：4K/60fpsで100K tokens/sec規模、長時間で100M tokens超文脈になりうる）を自ら指摘し、効率・永続性のための工夫を提示するが、学術的に他方式と比較可能な形の評価は未指定である。 契約上も「アルゴリズムの説明可能性を提供しない」「出力のバイアス不在を保証しない」等が明記され、ブラックボックス性と責任分界（ユーザ側の評価責任）が強い構造になっている。
コンテンツ生成型サービスとしての一般的リスク（著作権、出力の二次利用、なりすまし、誤情報）については、AUPで禁止・制限と通報/異議申立てを設ける一方、実効性（検出方法、執行統計、外部監査など）は“透明性レポート”の公開に依存するため、レポート未確認の現時点では評価不能である。 また、プライバシーポリシーとTOSは、ユーザコンテンツが学習・改善に用いられうること、オプトアウトは将来向きで既学習モデルからの除去を要しないこと等を明確化しており、利用者（特に企業・研究機関）は入力データの取り扱い設計を慎重に行う必要がある。
ImageNetを巡る論争と対応（Fei-Fei Liの重要業績に付随する批判事項）
ImageNetは近代CVの基盤となった一方、人物カテゴリ（person subtree）に含まれる不適切・侮辱的ラベル等が問題視され、2019年前後に“ImageNet Roulette”を契機として議論が可視化した。報道は、アートプロジェクトが差別的ラベルなどを浮き彫りにしたと伝えている。 公式側も、フルのImageNetには2,832の人物カテゴリがあり得ること、その利用が潜在的に「人物分類器」を生みうることを認めた上で、人物サブツリーのフィルタリング・バランシングの取り組みを2019年に公開している。 さらに研究側からは、人物サブツリーを対象に“より公正なデータセット”を目指すフィルタリング/バランシング手法を提案する技術報告も存在し、データセットが社会的リスクを内包すること自体を明示的に扱っている。
この論争は、（a）世界モデル/生成AI企業が学習データの出自・フィルタリングと透明性をどう担保するか、（b）空間知能が“現実の場所/人物”に接続されるほど監視・プライバシー・差別リスクが増大する、という現在のWorld Labsの方向性とも構造的に接続する。そのため、World Labsの“透明性レポート”やデータガバナンスの具体化は、研究成果と同等に重要な追跡対象である。
今後の展望と推奨される追跡調査項目
World Labs自身は、資金調達発表で「空間知能を前進させる」ためにストーリーテリングから科学までを変革する世界モデルを目指すとし、RTFM記事でも“動的世界”や“ユーザが相互作用する世界”への拡張を示唆する。 また、ケーススタディ群からは、（1）ロボ評価/学習のスケール、（2）制作ワークフローの短縮、（3）医療研究の個別化環境、（4）Web/VRでの新しい制作媒体、という方向が具体的な市場仮説として見える。
年表
| 日付 | 出来事 | 分類 | 意味合い |
|---|---|---|---|
| 2024（early） | World Labs設立（報道/本人文章） | 組織 | “空間知能/世界モデル”に賭ける組織化 |
| 2024-09-13 | 約2.3億ドル調達（報道） | 資金 | 研究型スタートアップとして大型初期資金を確保 |
| 2024-12-02 | “Generating Worlds”公開 | 研究/発信 | 初期進捗の公開（本文未取得のため詳細未指定） |
| 2025-09-16 | Marble β（大規模世界生成の更新） | プロダクト | β提供開始、Gaussian splats活用とOSS言及 |
| 2025-10-16 | RTFM研究プレビュー | 研究/デモ | リアルタイム生成・永続性を強調 |
| 2025-11-10 | Fei-Fei Li論考（空間知能の要件定義） | 発信/研究理念 | 世界モデルの要件（生成・マルチモーダル・インタラクティブ）を整理 |
| 2025-11-12 | Marble Labsケーススタディ群公開 | 社会実装 | ロボ/映像/設計/医療など適用ストーリーを提示 |
| 2025-12-17 | NVIDIA技術ブログで統合手順公開 | エコシステム | 他社公式ドキュメントが出る段階に到達 |
| 2026-01-21 | World API告知/利用規約更新 | プラットフォーム化 | API・サブスク/クレジット等の商用設計が明確化 |
| 2026-02-18 | 10億ドル新規資金調達 | 資金/組織 | 研究開発と市場展開の加速（Autodesk等の戦略資本） |
推奨される追跡調査項目（分析的チェックリスト）
| 追跡項目 | なぜ重要か | 期待される一次情報 |
|---|---|---|
| Marble/RTFMの査読論文化・ベンチマーク公開 | 再現性・比較可能性・研究コミュニティへの検証可能な貢献 | arXiv/学会発表、評価タスク（長期一貫性、物理整合、編集可能性等）の定義 |
| 学習データのガバナンス（出自・ライセンス・フィルタ） | 空間知能は“場所/人物”に接続しうるため、法務・倫理リスクが大きい | データ開示、監査、透明性レポート |
| 透明性レポートの実体（AUPでの公約） | 執行実績が見えなければ、安全ポリシーは評価不能 | 年次レポート、違反検出・執行統計（未指定） |
| API/出力の権利設計（B2B契約含む） | 生成3D世界は二次利用範囲が広く、権利侵害・責任分界が複雑 | 利用規約、企業向け条項、DMCA運用 |
| ロボティクス評価（Real2Sim）の“妥当性”検証 | 生成環境が評価を歪める可能性（shortcut、物理の破綻） | ベンチマーク（例：RoboFinals）での体系評価 |
| 医療応用（OCD治療）の臨床試験結果 | 高価値だが高リスク。臨床のエビデンスが必須 | 臨床試験レジストリ、査読論文（未指定） |
主要ソース一覧（URL）
[World Labs（公式）]
https://www.worldlabs.ai/
https://www.worldlabs.ai/about
https://www.worldlabs.ai/blog
https://www.worldlabs.ai/blog/rtfm
https://www.worldlabs.ai/blog/bigger-better-worlds
https://www.worldlabs.ai/blog/funding-2026
https://www.worldlabs.ai/marble-labs
https://www.worldlabs.ai/terms-of-service
https://www.worldlabs.ai/privacy-policy
https://www.worldlabs.ai/aup
https://job-boards.greenhouse.io/worldlabs
[Marble Labs（ケーススタディ：例）]
https://www.worldlabs.ai/case-studies/1-robotics
https://www.worldlabs.ai/case-studies/2-lightwheel
https://www.worldlabs.ai/case-studies/3-health-systems
https://www.worldlabs.ai/case-studies/vive-mars
https://www.worldlabs.ai/case-studies/escape
https://www.worldlabs.ai/case-studies/2-architecture-design
https://www.worldlabs.ai/case-studies/1-splat-world
[Spark（OSS/周辺）]
https://sparkjs.dev/
https://github.com/sparkjsdev/spark
[Stanford / HAI / SVL]
https://profiles.stanford.edu/fei-fei-li
https://hai.stanford.edu/people/fei-fei-li
[AI4ALL（公式）]
Home
Dr. Fei-Fei Li
Our Story
AI4ALL Appoints Co-Founder Dr. Olga Russakovsky as Board Chair, Ana Pinczuk Joins as Board Member
[主要論文・一次資料]
https://image-net.org/static_files/papers/imagenet_cvpr09.pdf
https://arxiv.org/abs/1409.0575
https://dl.acm.org/doi/10.1007/s11263-015-0816-y
https://arxiv.org/abs/1602.07332
https://link.springer.com/article/10.1007/s11263-016-0981-7
https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2410.07408
https://image-net.org/update-sep-17-2019
https://arxiv.org/pdf/1912.07726
[主要報道・外部一次情報]
https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/ai-godmother-fei-fei-li-raises-230-million-launch-ai-startup-2024-09-13/
https://www.reuters.com/technology/fei-fei-lis-world-labs-raises-1-billion-fund-new-ai-models-2026-02-18/
Fei-Fei Li’s World Labs speeds up the world model race with Marble, its first commercial product
Simulate Robotic Environments Faster with NVIDIA Isaac Sim and World Labs Marble
[日本語ページ例]
https://jp.weforum.org/people/fei-fei-li/
