この画像を大きなサイズで見る私も一時期はまっていた、スマホのアプリゲーム『ポケモンGO』だが、このゲームをプレイするにはGPSによる位置情報が要となっていた。
実は、世界中のプレイヤーたちのデータは、知らぬ間に物理世界をマッピングするための大規模AIモデルのトレーニングに使用されていたようだ。
開発元であるナイアンティック（Niantic）社は、ゲーム内で収集された3Dマップデータを活用して「大規模な地理空間モデル」を構築していることを明らかにした。
それを利用すれば、スマホでカシャっと撮った一枚の画像から、今自分がどこにいるのかすぐに把握できるようになるという。
ポケモンGOプレイヤーのデータでAIを学習
どんなAIでもきちんと機能できるようになるためには、データを教材にして学習させなければならない。
そうしたデータは、これまでならウェブサイト・YouTubeの動画・本・音声ソースといったものだった。
だが、ナイアンティック社の試みは、スマホのゲームアプリから集められた画像データを使うという点で、非常にユニークなものだ。
そのAIとは、同社がここ5年ほど開発を続けてきた「ビジュアル・ポジショニング・システム（VPS）」と呼ばれるものだ。
たとえば、あなたが道に迷って困っていたとしよう。
そんなとき、スマホで適当に周囲の風景を撮影する。するとVPSはその画像からあなたがどこにいて、どの方向を向いているのか教えてくれる。
同じナビシステムであるGPSと違うのは、VPSのAIがポケモンGOやScaniverseのユーザーが世界1,000万ヶ所以上で撮影した画像から構築された3Dマップを利用しているところだ。
そうしたユーザーたちは基本徒歩だ。だから歩道や狭い道など、車が入り込めないようなところでも足を伸ばして、画像データを集めてくれる。
しかも毎週100万枚もの新しい画像データがアップロードされるのだから、企業がどうにかこれを利用したいと思うのもうなずける。
この画像を大きなサイズで見るGPSよりも詳細に現実世界をナビゲート
ナイアンティック社はこのシステムを「大規模地理空間モデル（LGM）」と呼び、ChatGPTのような「大規模言語モデル（LLM）」と対比している。
つまり、テキストを扱う言語モデルに対して、地理空間モデルは、アプリを通じて収集された地理情報付き画像を扱う。
同社によると、すでに5,000万以上のニューラルネットワークが訓練されたという。
こうしたネットワークは、数千のマッピング画像を圧縮してデジタル物理空間に変換したもので、それぞれが特定の場所や視点を表している。
すべて合わせれば150兆以上ものパラメータが含まれた膨大な情報だが、いずれは統合され、どのような角度の画像でも居場所を把握できる包括的なAIモデルが構築される予定であるという。
今、あなたが教会の裏にいるとしましょう」と、ナイアンティック社はブログで説明する。
付近のローカルモデルは、その教会の正面入口しかとらえていません。だから、あなたの居場所を教えてはくれません。
ですがグローバルに見てみると、世界中のローカルモデルがとらえている何千もの教会を把握できます。
同じ教会は一つとしてありませんが、それでも共通の特徴があります。LGMはそうした分散された情報にアクセスするのです
なお、こうした技術のベースにあるのは、同社のライトシップ・ビジュアル・ポジショニング・システムであるという。
これは現実世界の地図にゲームアイテムをcm単位の正確さで配置し、プレーヤーたちで共有することを可能にするシステムだ。
ポケモンGOの新機能「Pokémon Playground」もこれをベースにしたものだ。
ナイアンティック社によれば、この技術は拡張現実（AR）を利用したプロダクト・ロボット工学・自律システムなどに利用できるほか、空間計画・物流・コミュニケーションなどにも応用できるそうだ。
ということで、今、ポケモンGOをプレイしている人は、図らずも現実世界を物理的にナビゲートするのに一役買っているということだ。
私が今、位置情報を使ってプレイしているのはナイアンティック社の「ピクミンブルーム」だけど、私のデータも役に立ってるのかな？
めっちゃ細い道とか藪の中に入って、お目当てのデコピクミンが探知機に単体でとらえられる地点を探しているわけだが。
References: Pokémon Go Players Have Unwittingly Trained AI to Navigate the World / Building a Large Geospatial Model to Achieve Spatial Intelligence – Niantic Labs / Niantic uses Pokémon Go player data to build AI navigation system - Ars Technica
田舎は車でポケストップ周るんだよ。公園横等、迷惑にならないとこに停めてる。
徒歩でやると思うなよ。
あとうざいからARオフにしてる。
誰にも迷惑がかからない形で便利が成長していく
元のナイアンティックのページを見たけどポケモンGOのデータを使ってるように書かれてるけど例に出しただけで実際はイングレスのポータルのVRデータ使ってるみたいだね
Ingressとことんやりました、初期はポータル(後のポケストップやジム)も少なく神社や石碑等…楽しかったなぁ。海外に行ってもプレイヤーはいるのでオープンチャットして会って一緒に街歩き。ポケモンが世に出るちょっと前に、ポータルの周囲の写真だけでなくVRデータを送ると実績が貰えるので色々な場所の送りました、街中だけでなく、山や辺鄙な場所も、たまにGoogleマップのストリートビューで青丸○の写真はIngressのプレーヤーが撮影した写真だったりもします。
2016年開始でしたっけ？
当時持ってたスマートフォンではカクカクとした動きでしか動かず即アインインスト
バッテリーもすごい勢いで減りましたしね
今もやられてる方は結構多いんでしょうか？
京都市内住みですが、スポットにおじさん達がよく集まってます。たまに女性も混じってますが、やっぱり主におじさんです。
これに限らず、Googleマップも動画視聴も検索もSNS投稿も
web上のアクティビティは全てAIの訓練に転用されてると考えた方がいい
最初から狙って、データ集める為にゲーム作られてたら、怖い😨
アプリ立ち上げてれば自宅の室内とかも学習されちゃうのだろうか
そんなことだろうと思ってた。
AR動画送信したらレアアイテムゲットできるタスクが週替わりで町中に点在するなら狙いは1つやろ
公園横に車止めてポケモンやってる奴邪魔くせぇ