家Memories AI、ウェアラブル機器およびロボット工学向けの視覚記憶レイヤーを開発
ショーン・シェン氏は、AIが現実世界で真に活躍するためには、見たものを記憶する能力を持たなければならないと主張している。同氏の会社であるMemories.aiは、NvidiaのAIツールを活用し、ウェアラブルデバイスやロボットが視覚的な記憶を保存・呼び出しできるようにする基盤インフラを構築している。
月曜日、Nvidia GTCカンファレンスにおいて、Memories.aiは半導体業界のリーダーであるNvidiaとの提携を発表した。この提携により、Memories.aiは推論型ビジョン言語モデルであるNvidiaの「Cosmos-Reason 2」および動画検索・要約アプリケーション「Nvidia Metropolis」を利用できるようになり、視覚的記憶技術の進展が期待される。
シェン氏（写真左）はTechCrunchに対し、同社設立の着想は、共同創業者兼CTOのベン・チョウ氏（写真右）と共にMetaのRay-Banメガネ向けAIシステムを開発していた際に生まれたと説明した。その作業を通じて、ある重要な疑問が浮き彫りになった。ユーザーが後で撮影した動画データにアクセスして呼び出せなければ、そのような技術にどのような実用的な価値があるのだろうか？
AIの視覚的記憶に関する既存のソリューションを探したものの見つからなかったため、彼らはMetaを離れ、自らその技術を構築することを決断した。
「AIはすでにデジタル領域で目覚ましい成功を収めています。次のフロンティアは物理世界です」とシェン氏は述べた。「AI搭載のウェアラブルデバイスやロボットにも記憶が必要です……結局のところ、AIが視覚的記憶を持つ未来は必然だと私たちは信じています。」
AIシステムにおける記憶という概念は、比較的最近になって登場したものです。OpenAIは2024年にChatGPTの記憶機能を導入し、2025年に改良を加えました。同様に、イーロン・マスク氏のxAIやGoogle Geminiも、過去2年以内に独自の記憶ツールをリリースしています。
しかし、シェン氏は、これらの進歩は主にテキストベースの記憶に集中していると指摘する。テキストは構造化されておりインデックス化も容易だが、主に視覚的な入力を通じて世界を認識し、相互作用するロボット工学やウェアラブルのような物理的なAIには、あまり適用できない。
2024年に設立されたMemories.aiは、これまでに1,600万ドルの資金調達を確保している。これには、2025年7月の800万ドルのシードラウンドと、それに続く800万ドルの追加資金が含まれる。投資はSusa Venturesが主導し、Seedcamp、Fusion Fund、Crane Venture Partnersなどが参加した。
Shen氏によると、この視覚的メモリ層の構築には、動画を保存・検索可能なデータ形式に埋め込み、インデックス化するインフラの開発と、必要なトレーニングデータの収集という2つの核心的な課題があった。
同社は2025年7月、大規模視覚記憶モデル（LVMM）を発表した。シェン氏はこれを、Googleが最近リリースしたマルチモーダル索引・検索モデル「Gemini Embedding 2」の、よりコンパクトな対抗馬と位置付けている。
データ収集のため、チームは「データコレクター」が装着してトレーニング動画を記録する専用ハードウェアデバイス「LUCI」を開発した。シェン氏は、ハードウェアメーカーになる計画も、これらのデバイスを販売する計画もないことを明らかにした。彼らがLUCIを開発したのは、市販のビデオレコーダーがバッテリーを消耗する高解像度フォーマットに重点を置いていることが多く、彼らのニーズには適していなかったためである。
Memories.aiはその後、LVMMの第2世代をリリースし、クアルコムとの提携を締結した。同モデルは、今年後半からクアルコムのプロセッサ上で動作する予定だ。
シェン氏は、同社がすでに複数の大手ウェアラブルメーカーと提携していることを明かしたが、具体的な社名は明かさなかった。現在も需要は存在するが、彼はウェアラブルおよびロボティクス市場において、将来さらに大きな機会が訪れると見込んでいる。
「商用化の観点からは、我々の焦点はモデルとインフラストラクチャに完全に置かれている」とシェン氏は述べた。「ウェアラブルおよびロボティクス市場は必然的に到来すると我々は信じているが、その本格的な台頭はまだ先のことだ。」
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