Decart の新世界モデルは、いくつかの注意点はあるものの、数時間にわたる写実的な運転をシミュレーション可能

AI スタートアップの Decart は水曜日、リアルタイムでフォトリアリスティックな運転環境を生成できる最新インタラクティブ世界モデル「Oasis 3」を発表しました。これは TechCrunch が独占的に入手した情報です。同モデルは現在 API を通じて利用可能です。 スタートアップは当初、大規模に稀な運転シナリオをシミュレーションする必要がある自動運転車企業を対象としており、ロボット工学やその他の物理 AI アプリケーションへの展開も計画しています。しかし、最大の賭けは開発者向けです。初日から API アクセスを提供することで、Decart は OpenAI が言語モデルで成し遂げたように、世界モデルを中心に開発者エコシステムを構築しようとしています。 「これは実際にその上でプログラミングできる最初の有用な世界モデルになるでしょう」と Decart の共同創設者兼 CEO の Dean Leitersdorf は TechCrunch に語りました。「この上に新たな開発者コミュニティが形成されると思います」 同スタートアップにはすでに 10 万人を超える開発者のコミュニティがあり、その多くは e コマースやライブストリーミング分野を中心に、リアルタイム動画モデル「Lucy」の上に製品を構築しています。Oasis 3 はこの基盤モデルに基づいており、同社の物理 AI への進出を象徴するものです。アクセス料金は 1 秒あたり 0.02 ドルで、エンタープライズ向け価格は利用ケースによって異なりますと Decart は述べています。 Decart は、ますます混雑する世界モデルの分野で活動しています。昨年、Google は研究プレビューとして [Genie 3](https://techcrunch.com/2026/01/29/i-built-marshmallow-castles-in-googles-new-ai-world-generator-project-genie/) をリリースし、Fei-Fei Li の [World Labs](https://techcrunch.com/2025/11/12/fei-fei-lis-world-labs-speeds-up-the-world-model-race-with-marble-its-first-commercial-product/) は商用用途向けに「Marble」を立ち上げ、Luma や [Runway](https://techcrunch.com/2026/05/15/runway-started-by-helping-filmmakers-now-it-wants-to-beat-google-at-ai/) といった動画生成スタートアップも、物理法則を意識した動画モデルを世界モデルへと転換させています。 ![image](https://techcrunch.com/wp-content/uploads/2026/06/decart-preview.gif?w=680) Decart の Oasis 3 は、リアルタイムで対話可能なフォトリアリスティックな運転シナリオを生成します。**画像クレジット:** Decart Oasis 3 のリリースは、2 年前に 3 億ドルの資金調達を果たした Decart から数週間後です。Leitersdorf 氏によると、このラウンドは EC（電子商取引）、ライブストリーミング、物理 AI における「構築したモデルへの需要が劇的に増加した」ことに伴うものであり、Decart のバリュエーションを約 40 億ドルに押し上げました。これにより、トヨタ、Adobe、eBay といった一連の戦略的投資家が参画しました。Leitersdorf 氏によれば、これらの企業はすべて潜在的な顧客です。既存の投資家である Nvidia もこのラウンドに参加しています。 Oasis 3 の強みは、そのモデルのフォトリアルな描写力と無限生成能力にあります。これは Decart による効率化の技によるもので、同社の主力製品である DOS（Decart Optimization Stack）ソフトウェアが支えています。このソフトウェアにより、モデルを Nvidia、Amazon、Google のハードウェア上で効率的に実行可能とし、競合他社よりもはるかに低コストで運用できるようにしています。 「これは当社のリアルタイムスタック全体の上に構築されており、ハードウェアレベルまで徹底的に最適化されています」と Leitersdorf は語っています。「このように垂直統合されているからこそ、業界の他の誰よりも桁違いに安価にこれらのモデルを実行できるのです」。 Leitersdorf によると、同社のスタートアップのモデルは非常に効率的なため、設立以来「劇的に少ない」金額で済ませていると述べています。具体的には 1 億ドルを大幅に下回るコストで運用されています。 Oasis 3 は、トレーニングおよびテスト用の物理的に正確なマルチカメラ環境（前方 1 つ、側方 2 つ）を生成します。また、限定的なデモや研究プレビューを提供するのではなく、開発者に対して無限のシナリオ生成を可能にしています。これは、可能な限り多くのエッジケースを試したい自動運転車開発者にとって完璧な機能です。 私が試した他のモデル、例えば Google の Genie 3 や World Labs の Marble と比較すると、Oasis 3 は単一のテキストプロンプトから得られる最もフォトリアルな環境を提供します。さらに、数時間にわたってそれらと対話できるという事実は、Decart の競合他社が欠いている可能性のある効率性のレベルを示唆しています。 しかし、長く世界を生成できるようにすることで、モデルも著しく劣化してしまいます。 0 秒 / 1 分 27 秒 音量 90% キーボードショートカットの一覧を表示するにはシフトキーと疑問符キーを押してください 00:00 01:27 01:27 私のテストでは、システムはプロンプトに一致する強力な初期シーンを一貫して設定できることが分かりましたが、世界内を移動するにつれてテーマの整合性は急速に崩れました。朝のニューヨーク市街地を生成するように指示すると、美しく実現されました。しかし、運転を進めるにつれ、環境はニューヨークというより、あらゆる都市や西洋風の都市の標準版のように見えてきました。 振り返って最初の交差点に戻ろうと試みると、そこにはもうなく、全く新しい環境に置き換わっていました。さらに、操作があまり反応せず、車の進行方向を制御できなくなることがよくありました（これも私がテストした他の世界モデルで共通する欠点です）。この体験は、一貫性のあるシミュレーションというよりは、すぐに意味不明になる夢のような断片的な意識の流れのように感じられました。 私が他の世界モデルでも目にした別の問題として、車が他の車をすり抜けて走行してしまうことがあります。これは、環境内で物理法則が適切にシミュレートされていないことを意味します。ライターズドルフ氏はこれを「現在解決に取り組んでいる主要な研究課題」と呼び、「事故に関するデータは良好な運転に関するデータと比較して劇的に少ない」ことに起因すると説明しています。 この物理的整合性が難しい理由の一部は、この世界モデルの動作原理そのものに根ざしています。Oasis 3 は自己回帰型であり、1 フレームずつ生成し、次に何が生じるかを決定するために、自分が以前に生成した内容を参照します。これは多くの世界モデルにおける重要なアーキテクチャ的特徴ですが、同時に計算集約的な処理でもあります。 整合性を維持するため、Leitersdorf 氏は Decart チームがモデルのメモリ長を改善する取り組みを行っていると言います。 「私たちが生成する各フレームはおよそ 8,000 トークンです」と彼は言いました。「これを秒間数十フレームで生成すると、1 秒間に数十万トークンになります。コンテキストウィンドウは非常に速く埋まってしまいます。私たちは数百万トークンを保存するためのより長いコンテキストの実現方法や、メモリをより少ないトークンに圧縮する方法について研究しています。」 Leitersdorf 氏は、この整合性の問題はモデルの次期バージョンで部分的に解決される可能性があると考えています。そのバージョンでは、ユーザーは画像ではなく環境の動画に基づいて世界を生成し始めることができるようになります。彼は、世界モデルという分野はまだ初期段階にあることを認めています。 それでも、創業者は現在の技術の限界よりも、開発者がこの技術を手にしたときに何が起こるかに焦点を当てています。 「これは LLM の黎明期を思い出させます」と彼は語り、OpenAI がモデル用の API を発明した当時のことを指差しました。そこでは、新しいユースケースを見つけて構築することで分野を前進させた開発者コミュニティの出現がありました。 「3 ヶ月後に再びお話しする際には、『オアシスを使って 100 人の開発者がそれぞれ 100 の異なるアプリケーションを構築し、私たち全員を驚かせた』と語っているでしょう」と彼は言いました。 *当社の記事内のリンクを通じてご購入いただいた場合、[私たちは少額のコミッションを獲得する可能性があります](https://techcrunch.com/techcrunch-affiliate-monetization-standards/)。これは当社の編集の独立性には影響しません。

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