Memories AIはウェアラブルとロボティクス向けの視覚記憶層を構築している

Shawn Shenは、AIが物理世界で成功するには見たものを記憶する必要があると信じている。Shenの会社 Memories.ai は、ウェアラブルとロボティクス向けのインフラを構築して、視覚的記憶を記憶し、想起できるようにするために、NvidiaのAIツールを活用している。

Memories.aiは月曜日のGTCカンファレンスで半導体大手Nvidiaと協力関係を発表した。このパートナーシップにより、Memories.aiはNvidiaのCosmos-Reason 2、推論ビジョン言語モデル、およびNvidia Metropolis、映像検索と要約のアプリケーションを活用して、視覚記憶技術の開発を継続する。

Shen（左上の写真）氏はTechCrunchに対して、共同創業者で CTO の Ben Zhou（右上の写真）とともに、MetaのRay-BanメガネのAIシステムを構築している際に同社のアイデアを思いついたと語った。AIメガネを作る中で、実際に人々が現実世界でこの技術をどう使うのか、ユーザーが記録していた映像データを思い出せない場合を考えるようになった。

彼らはそのタイプの視覚記憶ソリューションをAI向けにすでに作っている人がいないか周囲を探した。見つからなかったため、Metaから分社化して自分たちで作ることに決めた。

“AIはデジタル世界で既に非常にうまく機能している。物理世界はどうだろうか？” Shenは述べた。「AIウェアラブル、ロボティクスにも記憶が必要だ。…結局、AIが視覚的記憶を持つ必要がある。我々はその未来を信じている。」

AIシステムが記憶を持つ能力自体は、比較的に新しい。 OpenAIは2024年に過去のチャットを記憶するようChatGPTを更新しました、そして その機能を2025年に微調整しました。 イーロン・マスクの xAI および Google Gemini もこの2年で自分たちの記憶ツールを投入しています。

しかし、これらの進歩は主にテキストベースの記憶に焦点を当ててきたとShenは述べた。テキストベースの記憶ははるかに構造化され、インデックス化が容易だが、視覚を通じて世界と主に相互作用する物理的AIアプリケーションにはあまり役立たない。

Memories.aiは2024年に設立され、これまで総額1600万ドルを調達しており、2025年7月の800万ドルのシードラウンドと800万ドルの追加資金である拡張を通じて資金を集めた。このラウンドはSusa Venturesが主導し、Seedcamp、Fusion Fund、Crane Venture Partnersなどが参加した。

Shenは、この視覚記憶レイヤーを成功裏に構築するには、動画を保存・想起できるデータ形式に埋め込み・インデックス化するためのインフラの構築と、それを実現するためのモデル訓練に必要なデータの収集の2点が必要だったと述べた。

同社は2025年7月に「大規模視覚記憶モデル（LVMM）」を発表した。Shenは、それは今月初めに公開されたGemini Embedding 2（多模態のインデックス化および検索モデル）の小型版に相当すると述べた。

データ収集のため、同社は LUCI を作成した。これは同社の“データ収集者”が装着するハードウェアデバイスで、モデルの訓練に使用する映像を記録する。Shenは、彼らはハードウェア企業になるつもりはなく、これらのデバイスを販売するつもりもないが、既製のビデオレコーダーが高精細かつバッテリーを大量に消費する形式に焦点を当てていることに満足していなかったため、自分たちで作ったと述べた。

同社はこのLVMMの第2世代をリリースし、Qualcommとの提携を結んで、今年後半からQualcommのプロセッサ上で動作させる予定です。

Memories.aiはすでにいくつかの大手ウェアラブル企業と協力しているともShenは述べたが、どの企業かは公表を控えた。現時点での需要にもかかわらず、Shenはウェアラブルとロボティクスにはさらに大きな機会が待っていると見ている。

“商業化の点では、我々はモデルとインフラにより重点を置いています。結局、ウェアラブルとロボティクス市場は到来すると考えていますが、おそらく今ではないでしょう”とShenは述べた。