Common Sense Machines
1. サービス概要
Common Sense Machines(以下、CSM)は、画像、ビデオ、テキストといった2Dの入力情報から、高品質な3D資産(メッシュ、テクスチャ、アニメーション等)を生成するAIプラットフォームです。「World Models(世界モデル)」の文脈では、AIが現実世界の物理的構造や幾何学を理解・シミュレーションすることを支援する役割を担っています。
- 主な機能:
- Image-to-3D: 1枚または複数枚の画像から高精度の3Dモデルを生成。
- Text-to-3D: 自然言語のプロンプトから3Dオブジェクトを生成。
- Video-to-3D: 動画を基にした3Dスキャンおよび空間再構成。
- 自動リギング: 生成した3Dモデルに骨格(リグ)を自動付与し、即座にアニメーション可能な状態にする機能。
- 編集・エクスポート: ブラウザ上でのテクスチャ修正や、OBJ、GLB、USDZ形式での出力に対応。
- ユーザー数: 具体的な累計ユーザー数は非公開。ただし、Discordコミュニティには数万人規模のクリエイターが参加しており、プロトタイピングを行うゲーム開発者やデジタルアーティストに広く利用されています。
- 対応プラットフォーム:
- Webブラウザ(CSM.ai ダッシュボード)
- Discord(ボット経由での生成)
- API提供(開発者向け)
- 主要な3Dソフトウェア(Unity, Unreal Engine, Blender等)へのプラグイン/エクスポート対応
2. 使用している技術スタック
CSMは、マサチューセッツ工科大学(MIT)の脳・認知科学およびAI研究の知見をベースにした独自の「感性AI(Common Sense AI)」アプローチを採用しています。
- コアアルゴリズム:
- Inverse Graphics(逆グラフィックス): 2D画像からその背後にある3D形状や照明条件を推定する計算モデル。
- Probabilistic Programming: 不確実性を伴う視覚情報を確率的に処理し、最適な3D構造を導き出す手法。
- Neural Radiance Fields (NeRF) / Gaussian Splatting: 効率的な空間レンダリングと3D再構成のための深層学習技術(推測含む)。
- フロントエンド・プラットフォーム: React, Next.js(Web UI)、Discord API。
- バックエンド・インフラ: Python, PyTorch, NVIDIA GPU(CUDA)による高速推論、AWS等のクラウドインフラ。
- その他: 物理シミュレーションエンジンを組み合わせた世界モデルの構築技術。
3. 会社概要
- 運営会社名: Common Sense Machines, Inc.(Alphabet/Googleによる買収後はGoogle DeepMind部門の一部)
- 設立年: 2020年
- 本社所在地: 101 Main Street, 14th Floor, Cambridge, Massachusetts 02142, USA(ケンブリッジ、マサチューセッツ州)
- 従業員数: 約12〜15名(買収時点のコアメンバー数)
4. 沿革、資本構成、国籍、役員情報
- 沿革:
- 2020年:MIT CSAIL(コンピュータ科学・人工知能研究所)のスピンオフとして設立。
- 2023年:3D生成AIツール「Cube」を一般公開し、クリエイター間で話題となる。
- 2026年1月:Alphabet(Googleの親会社)が買収。チームはGoogle DeepMindに統合された。
- 資本構成: 買収前はベンチャーキャピタルから資金調達を実施。主な投資家には Andreessen Horowitz (a16z)、Toyota Ventures、Glasswing Ventures 等が含まれる。直近の評価額は約1,500万ドル(買収前)と報じられている。
- 国籍: アメリカ合衆国
- 役員情報(創業者):
- Tejas Kulkarni (CEO & Co-founder): インド出身/米国籍。MITにて博士号取得。元Google DeepMindのリサーチサイエンティストで、深層強化学習とコンピュータビジョンの専門家。
- Max Kleiman-Weiner (Co-founder): 米国籍。MITにて計算認知科学の博士号取得。ハーバード大学博士研究員を経て設立。人間の社会的知能をモデル化する研究で知られる。
- Josh Tenenbaum (Co-founder/Advisor): 米国籍。MIT教授であり、認知科学・AI界の世界的権威。人間がどのように世界を理解し「常識」を学ぶかを研究。
