ヤン・ルカン氏がTIMEの「TIME100 AI 2026――AI分野で最も影響力のある100人」に選ばれた意味は、過去の業績だけにとどまらない。AIの主流である「大規模言語モデル（LLM）をさらに大きくする」という戦略に異議を唱え、別の進路を具体的な企業として追求している点にある。Meta退社後に同氏が共同創業したパリ拠点のAMI Labsは、その研究上の対立を、巨額の資金を得た事業・研究プロジェクトへと変えた。1517

TIMEの評価は、AIの進む方向をめぐる論争とも重なった

TIME100 AIは、AIの開発と方向性に影響を与えている人物を、リーダー、イノベーター、シェイパー、思想家などの区分で取り上げるリストだ。37 そのため、ルカン氏の選出は、単に巨大なAI企業を率いる経営者としての影響力を認めたものではない。将来、より汎用的な知能を実現するにはどのようなシステムが必要なのかという、AI研究の根本的な議論に同氏の主張を位置づけたものだ。

ルカン氏は、言語モデルの規模を拡大し続けることだけでは、人間レベルの知能に到達できないと考えている。TIMEに関連する報道でも、LLMのスケーリングを続ける道と、ワールドモデルを重視する道のどちらが人間に近い知能につながるのかが、専門家の間で意見の分かれる本質的な論点として紹介されている。215

Metaからの独立で、別の研究路線を追えるようになった

ルカン氏は約12年間在籍したMetaを退社した。同社ではAI研究組織の立ち上げと発展を担い、退社時にはMetaのAI主任研究員を務めていたとReutersは報じている。17

Metaの外に出たことで、ルカン氏は生成AIをめぐる規模競争とは異なり、現実世界を理解し、予測し、計画するAIに軸足を置く研究と企業づくりを進められるようになった。TIMEの報道によると、同氏はMetaを離れた翌月にAdvanced Machine Intelligence Labs（AMI Labs）を発表。長年の科学的な問題意識を、独立したスタートアップとして形にした。15

AMI Labsは、技術を実証する前に10億ドルを集めた

AMI Labsは2026年3月、35億ドルのプレマネー評価額で10億3000万ドルのシードラウンドを発表した。Reutersによると、Cathay Innovation、Greycroft、Hiro Capital、HV Capital、Bezos Expeditionsが共同で主導した。17

TechCrunchは、NVIDIAのほか、ティム・バーナーズ＝リー氏とローズマリー・バーナーズ＝リー氏、ジム・ブライヤー氏、マーク・キューバン氏、ザビエ・ニエル氏、エリック・シュミット氏らも投資家として参加したと報じている。27

この調達は、AMI Labsが技術的に勝利した証拠ではない。投資家が評価したのは、LLM中心のAIとは異なる、より高度な推論や計画、現実世界での能力を持つAIが実現する可能性だ。公開されている報道からは、AMIのワールドモデルが最先端LLMを上回っているとは確認できない。

大きな企業価値は、代替的な研究路線を信頼できる投資対象にする。しかし、実際に大規模に動くシステムを示す前に、技術論争が決着したわけではない。

ワールドモデルは何を目指すのか

LLMは一般に、言語に現れるパターンを学習する。これに対してルカン氏が提唱するワールドモデルは、画像やその他のセンサーデータを含む、現実世界そのものからより直接的に学び、世界がどのように動くかを内部的に表現することを目指す。

具体的には、ワールドモデルは次のような能力を想定している。

• 環境がどのように機能しているかを推測する
• ある行動の後に何が起きるかを予測する
• 行動する前に結果や影響を検討する
• ロボットなど、物理世界での計画や意思決定を支援する

TIMEに関連する報道は、AMI Labsの目標を、AIに物理法則への直感的な理解を持たせ、異なる行動がどのような結果をもたらすか予測できるようにすることだと説明している。124 Reutersも、同社が推論、計画、そして「ワールドモデル」を中心とするAIシステムの商用化を目指していると報じた。17

このため、ワールドモデルは「空間知能」や「身体性知能」と結び付けて語られる。環境を移動し、物体を扱い、変化する物理条件の下で判断するシステムには、もっともらしい文章を生成する能力だけでは足りないからだ。

JEPAはAMIの構想を支える研究上の基盤

AMI Labsの方向性は、ルカン氏が2022年に提案した「Joint Embedding Predictive Architecture（JEPA）」とつながっている。JEPA型のシステムは、入力データの生の細部をすべて再構成するのではなく、欠けている情報や将来の情報を、抽象化された表現空間で予測するよう設計される。AMI Labsは、ルカン氏が2022年に提案したこのアーキテクチャを基盤としていると報じられている。3138

この考え方の利点として想定されるのが、効率性と抽象化だ。すべての画素やデータ点を同じ重みで扱うのではなく、理解、予測、行動に重要な特徴へ集中できる可能性がある。環境を理解し、起こり得る結果を予測するというAMIの目標とも相性がよい。

ただし、JEPAは研究上の基盤であり、現在のLLMエコシステムに取って代わることが実証されたわけではない。AMI Labsには、このアーキテクチャが大規模化できるのか、有用な世界の表現を学習できるのか、実際の用途で安定した性能を示せるのかを証明する必要がある。

巨額投資が示したのは「ワールドモデルは投資可能」ということ

AMI Labsの資金調達は、ワールドモデルが単なる学術的な代替案ではなくなったことを示している。投資家は、言語だけでなく現実から学び、推論と計画を行うAIを目指す企業に、10億ドルを超える資金を投じた。1727

空間知能や身体性知能への関心も、同じ流れの中にある。こうしたアプローチは、ロボット、自律システム、産業用途など、AIが物理的な状況を理解しなければならない分野と結び付いている。232431

もっとも、この投資を業界全体の合意と受け取るべきではない。問いは依然として開かれている。高性能化を続ける言語モデルが、十分な推論能力と現実への接地性を獲得するのか。それとも、明示的なワールドモデルを組み込んだシステムのほうが、堅牢な計画と行動に適しているのか。

AMI Labsの進展は、この問いに対する重要な検証になり得る。しかし、初期の資金調達ラウンドだけで答えが出るわけではない。

TIME100 AI選出が最終的に意味したこと

ルカン氏のTIME100 AI選出とAMI Labsの関係は明快だ。TIMEが評価したのは、深層学習の基礎を築いた研究者であると同時に、AI業界の主流の前提に挑戦する人物としての影響力だった。5715

Metaを離れたことで、その挑戦を独立して追求する自由が生まれた。AMI Labsは10億3000万ドルのシード資金と35億ドルのプレマネー評価額によって、異例ともいえる研究資源を手にした。そして、ワールドモデルとJEPAに焦点を当てることで、LLMの大型化だけでは不十分だというルカン氏の批判に、具体的な研究・事業の器を与えた。

これは、ルカン氏の見方が正しいと証明したものではない。より優れた言語を生成することがAIの次の大きな飛躍になるのか、それとも、行動する前に世界をモデル化できる機械をつくることなのか。その答えを探るための、10億ドル規模の賭けが始まったということだ。

ヤン・ルカン氏がTIMEの「TIME100 AI 2026――AI分野で最も影響力のある100人」に選ばれた意味は、過去の業績だけにとどまらない。AIの主流である「大規模言語モデル（LLM）をさらに大きくする」という戦略に異議を唱え、別の進路を具体的な企業として追求している点にある。Meta退社後に同氏が共同創業したパリ拠点のAMI Labsは、その研究上の対立を、巨額の資金を得た事業・研究プロジェクトへと変えた。1517

TIMEの評価は、AIの進む方向をめぐる論争とも重なった

TIME100 AIは、AIの開発と方向性に影響を与えている人物を、リーダー、イノベーター、シェイパー、思想家などの区分で取り上げるリストだ。37 そのため、ルカン氏の選出は、単に巨大なAI企業を率いる経営者としての影響力を認めたものではない。将来、より汎用的な知能を実現するにはどのようなシステムが必要なのかという、AI研究の根本的な議論に同氏の主張を位置づけたものだ。

ルカン氏は、言語モデルの規模を拡大し続けることだけでは、人間レベルの知能に到達できないと考えている。TIMEに関連する報道でも、LLMのスケーリングを続ける道と、ワールドモデルを重視する道のどちらが人間に近い知能につながるのかが、専門家の間で意見の分かれる本質的な論点として紹介されている。215

Metaからの独立で、別の研究路線を追えるようになった

ルカン氏は約12年間在籍したMetaを退社した。同社ではAI研究組織の立ち上げと発展を担い、退社時にはMetaのAI主任研究員を務めていたとReutersは報じている。17

Metaの外に出たことで、ルカン氏は生成AIをめぐる規模競争とは異なり、現実世界を理解し、予測し、計画するAIに軸足を置く研究と企業づくりを進められるようになった。TIMEの報道によると、同氏はMetaを離れた翌月にAdvanced Machine Intelligence Labs（AMI Labs）を発表。長年の科学的な問題意識を、独立したスタートアップとして形にした。15

AMI Labsは、技術を実証する前に10億ドルを集めた

AMI Labsは2026年3月、35億ドルのプレマネー評価額で10億3000万ドルのシードラウンドを発表した。Reutersによると、Cathay Innovation、Greycroft、Hiro Capital、HV Capital、Bezos Expeditionsが共同で主導した。17

TechCrunchは、NVIDIAのほか、ティム・バーナーズ＝リー氏とローズマリー・バーナーズ＝リー氏、ジム・ブライヤー氏、マーク・キューバン氏、ザビエ・ニエル氏、エリック・シュミット氏らも投資家として参加したと報じている。27

この調達は、AMI Labsが技術的に勝利した証拠ではない。投資家が評価したのは、LLM中心のAIとは異なる、より高度な推論や計画、現実世界での能力を持つAIが実現する可能性だ。公開されている報道からは、AMIのワールドモデルが最先端LLMを上回っているとは確認できない。

大きな企業価値は、代替的な研究路線を信頼できる投資対象にする。しかし、実際に大規模に動くシステムを示す前に、技術論争が決着したわけではない。

ワールドモデルは何を目指すのか

LLMは一般に、言語に現れるパターンを学習する。これに対してルカン氏が提唱するワールドモデルは、画像やその他のセンサーデータを含む、現実世界そのものからより直接的に学び、世界がどのように動くかを内部的に表現することを目指す。

具体的には、ワールドモデルは次のような能力を想定している。

• 環境がどのように機能しているかを推測する
• ある行動の後に何が起きるかを予測する
• 行動する前に結果や影響を検討する
• ロボットなど、物理世界での計画や意思決定を支援する

TIMEに関連する報道は、AMI Labsの目標を、AIに物理法則への直感的な理解を持たせ、異なる行動がどのような結果をもたらすか予測できるようにすることだと説明している。124 Reutersも、同社が推論、計画、そして「ワールドモデル」を中心とするAIシステムの商用化を目指していると報じた。17

このため、ワールドモデルは「空間知能」や「身体性知能」と結び付けて語られる。環境を移動し、物体を扱い、変化する物理条件の下で判断するシステムには、もっともらしい文章を生成する能力だけでは足りないからだ。

JEPAはAMIの構想を支える研究上の基盤

AMI Labsの方向性は、ルカン氏が2022年に提案した「Joint Embedding Predictive Architecture（JEPA）」とつながっている。JEPA型のシステムは、入力データの生の細部をすべて再構成するのではなく、欠けている情報や将来の情報を、抽象化された表現空間で予測するよう設計される。AMI Labsは、ルカン氏が2022年に提案したこのアーキテクチャを基盤としていると報じられている。3138

この考え方の利点として想定されるのが、効率性と抽象化だ。すべての画素やデータ点を同じ重みで扱うのではなく、理解、予測、行動に重要な特徴へ集中できる可能性がある。環境を理解し、起こり得る結果を予測するというAMIの目標とも相性がよい。

ただし、JEPAは研究上の基盤であり、現在のLLMエコシステムに取って代わることが実証されたわけではない。AMI Labsには、このアーキテクチャが大規模化できるのか、有用な世界の表現を学習できるのか、実際の用途で安定した性能を示せるのかを証明する必要がある。

巨額投資が示したのは「ワールドモデルは投資可能」ということ

AMI Labsの資金調達は、ワールドモデルが単なる学術的な代替案ではなくなったことを示している。投資家は、言語だけでなく現実から学び、推論と計画を行うAIを目指す企業に、10億ドルを超える資金を投じた。1727

空間知能や身体性知能への関心も、同じ流れの中にある。こうしたアプローチは、ロボット、自律システム、産業用途など、AIが物理的な状況を理解しなければならない分野と結び付いている。232431

もっとも、この投資を業界全体の合意と受け取るべきではない。問いは依然として開かれている。高性能化を続ける言語モデルが、十分な推論能力と現実への接地性を獲得するのか。それとも、明示的なワールドモデルを組み込んだシステムのほうが、堅牢な計画と行動に適しているのか。

AMI Labsの進展は、この問いに対する重要な検証になり得る。しかし、初期の資金調達ラウンドだけで答えが出るわけではない。

TIME100 AI選出が最終的に意味したこと

ルカン氏のTIME100 AI選出とAMI Labsの関係は明快だ。TIMEが評価したのは、深層学習の基礎を築いた研究者であると同時に、AI業界の主流の前提に挑戦する人物としての影響力だった。5715

Metaを離れたことで、その挑戦を独立して追求する自由が生まれた。AMI Labsは10億3000万ドルのシード資金と35億ドルのプレマネー評価額によって、異例ともいえる研究資源を手にした。そして、ワールドモデルとJEPAに焦点を当てることで、LLMの大型化だけでは不十分だというルカン氏の批判に、具体的な研究・事業の器を与えた。

これは、ルカン氏の見方が正しいと証明したものではない。より優れた言語を生成することがAIの次の大きな飛躍になるのか、それとも、行動する前に世界をモデル化できる機械をつくることなのか。その答えを探るための、10億ドル規模の賭けが始まったということだ。