ABot-Earth 0.7：Amapの3Dワールドモデルが、1枚の衛星画像から10分で都市を生成

Amapは2026年9月10日、具体的な数字を公表した。単一のコンシューマー向けGPU上でおよそ10分で生成される、探索可能な街路レベルの3D都市1平方キロメートルだ。その数字の裏にあるモデルはABot-Earth 0.7である。これは杭州で開催された同社のStreet Stars年次ガラで発表され、Amap——Alibabaの地図・ナビゲーション部門——によって、世界初のネイティブ3D都市世界モデルと説明されている。6月にリリースされたABot-Earth 0.5の後継で、この種の研究リリースのほとんどと異なり、すでにAmap自身のコンシューマー向けアプリ内で本番運用されており、同社によれば、8億8,000万人以上が、これが現在動かしているStreet Stars機能を利用したという。

その最後の部分が、これを単なるデモリール以上のものにしている。論文とプロジェクトページとしてしか存在しないワールドモデルは、約束にすぎない。何億人もの人がどこで食べるかを決めるために開くアプリの中でシーンをレンダリングするワールドモデルは、製品である。ABot-Earth 0.7は後者であり、興味深い問いは、それが他のみんなにとって何を意味するかであって、ローンチが実現したかどうかではない。

実際に出荷されたもの

仕組みこそが理解に値する部分だ。なぜなら、それはデジタルアース製品が歴史的にどのように作られてきたかとは、本当に根本的に異なるからだ。Google Earth とその前身は、現実を捉えることによって組み立てられた——航空測量の飛行、衛星の通過、写真測量、点群再構成——そしてその結果を閲覧可能なモザイクへと縫い合わせた。その成果物は、撮影された瞬間の場所についての高忠実度のアーカイブであり、十分な解像度で上空を飛行されたことのない場所については何も教えてくれない。

ABot-Earthは代わりにネイティブな3D手法を採用している。時空間データで学習し、3Dガウシアンスプラッティング（3DGS）の都市シーンを、地理空間参照された衛星画像から、あるいはAmapが実演したインターフェースではテキストプロンプトから、エンドツーエンドで生成する。シーンは再構築ではなく生成されるため、Amapによれば、事前定義された経路に限定されることなく空間を自律的に補完・拡張でき、視聴者が都市全体の概観からランドマークの詳細まで移動しても空間的一貫性を維持する。同社はまた、出力がUnreal EngineやUnityと互換性のある編集可能なアセットであると述べている。これは、その言葉以上に重要な意味を持つ。つまり、生成された環境がAmapのビューア内だけにとどまるのではなく、既存のシミュレーションやゲームのパイプラインにそのまま投入できるということだ。

0.7に関するAmapの主要な主張は、すべてベンダーによる報告であり、いずれも独立したベンチマークは行われていない：

• 速度 — 1台のコンシューマー向けGPUで、キロメートル規模の3D都市シーンを生成するのに約10分。

• 効率性 — 従来の3D再構成手法と比べて最大1,000倍高速で、コストは約100分の1（Amap自身の比較による）。

• カバレッジ — ABot-Earth 0.5でAmapが主張していた190か国以上から増加し、196か国以上。

• モダリティ — 衛星画像またはテキストプロンプトを入力として使用。Amapはまた、このモデルを完全にマルチモーダルかつ予測的であると説明している。

• 出力 — 階層的なレベル・オブ・ディテール構造を備えた3DGSシーン。Unreal EngineやUnityへエクスポート可能。

6か月で手に入れたもの

ABot-Earth 0.5 は、2026年6月8日に、arXiv の技術レポートと、Amap のコンピュータビジョンラボに属するコンパニオンリポジトリとともに登場した。このリリースは中核となる主張を確立した——衛星画像から、単一のコンシューマー向け GPU 上で1平方キロメートルあたり10分未満でシームレスな 3DGS 環境へ、しかもリアルタイム Web 可視化のための階層的なレベルオブディテールを備えて——そして190か国以上をカバーした。二つのリリースを並べて読むと、0.7 の進歩は、0.5 がすでにうたっていた目玉の生成速度よりも、その上の階層についてのものだ。

• 世界モデルという枠組み — 0.5は生成的3D再構成システムとして提示されていた。0.7は予測層を備えた世界モデルとして提示されており、これはその物体が何のためにあるのかについての異なる主張だ。

• カバレッジ — 190か国以上から196か国以上へ、飛躍的な変化ではなく小幅な拡大。

• 製品化 — 0.5 はベータサイトとホワイトリストを対象としていた。0.7 は Flying Street View 2.0 および Street Stars アプリのサーフェス内で出荷される。

• エクスポートターゲット — Unreal Engine および Unity との明示的な互換性。これは 0.5 のレポートでは前面に出されていなかった点です。

• コード — 特筆すべきは、0.5のGitHubリポジトリは技術レポートと学術的な議論を掲載するものと説明されており、実装コードは含まれていなかった点である。これまでに公開されたものの中で、0.7がこれを変更することを示唆するものはない。

Flying Street View 2.0 はユーザーがいる部分です

これらすべてを消費者向けに表現したものが Flying Street View 2.0 であり、オリジナルの固定ルートのフライスルーを、自由に探索できる3D空間に置き換えます。Amap自身の例は具体的です。チケットを購入する前に特定の劇場席からの実際の視線をプレビューしたり、ショッピングモールの内部をナビゲートしたり、旅行を決める前に景勝地の地形を判断したりできます。ユーザーはジョイスティックで位置、角度、高さを調整し、この機能は単なる街路の廊下だけでなく、複雑な建物や大規模な景勝地をカバーします。北京や杭州などの都市の一部の会場では試験運用が実施されており、アプリのStreet Starsセクションからアクセスできます。

Amapが運用している規模こそが、これがニッチなツールの話ではない理由だ。Street Starsは2025年9月にAI駆動のローカル発見ランキングとして開始された。Amapによれば、8億8000万人以上のユーザーがこれを使用し、合計366億キロメートルを移動したという。同社はまた、このランキングには商業的な威力があると主張している。2025年の「Local Favorites」リストに載った企業は、前年比で平均424%の注文増加を記録し、「Top Picks」の企業は159%だった。これらはAmapの製品に関するAmapの数字であり、マーケティングの計算として読むべきだが、重要なのはユーザー数だ。ABot-Earth 0.7が何をうまくやろうと下手にやろうと、それは大国の人口に匹敵する観客の前で行われているのだ。

なぜ「Goog​le Earthではない」が誠実な枠組みなのか

Amapの位置づけは、意図的に「より優れた地球儀」ではない。同社の最高経営責任者である郭寧氏は、それをカテゴリーの違いとしてこう位置づけた。「大規模言語モデルがテキストの処理を助けてくれるのなら、Amapの空間インテリジェンスによって、私たちが世界をよりよく探索できるようになることを願っています」。彼が説明したアーキテクチャは3つの層からなる——3D空間表現（惑星から内部に至るまでの世界の構造）、動的知覚（交通、人混み、状況などのリアルタイムの変化）、時空間推論（次に何が起こるかの予測）。

その第3の層こそ、世界モデルという主張が宿る場所であり、Amap が試みていることを静的アーカイブと比較することが、その価値を過小評価してしまう理由でもある。再構築は、ある場所を見せてくれる。それに対して、問い合わせたり時間を先へ進めたりできる世界モデルは、計画を立てる際の土台になる——そして Amap が照準を合わせている用途は、まさにフィジカルAI のものだ。身体を持つロボットのためのシミュレーション訓練環境、都市のデジタルツインシステム、自動運転のための合成データ、そして低高度飛行である。同社はさらに、このモデルを Navigation Live と呼ばれる会話レイヤーと組み合わせている。これはスマートフォンのカメラを通じて近くの建物や観光スポット、店舗を読み取り、それらについての質問に自然な会話で答える。

このすべての根底にあるデータの位置づけこそ、競合がすぐにはコピーできない部分だ。Amapは、月間アクティブユーザーが10億人近いこと、Beidou測位のピーク時の1日あたり呼び出し回数が1兆回近くに達すること、道路網、関心地点、リアルタイム交通を網羅する数十年分の蓄積された時空間データを挙げている。汎用モデルのラボにはそれがない。そしてそれが本当の堀であり、公開された研究成果である3DGSアーキテクチャではない。

Amapが公開していないもの

ここは発売時の報道が最も薄い部分であり、ABot-Earth 0.7をプランに組み込むべきかどうか判断しようとしている人にとっては重要な点です。

公開APIは存在しません。abot-earth.amap.com の体験サイトは公開されていますが、生成は招待制です — インターフェースでは作成機能はベータ版と説明され、ホワイトリスト申請が用意されており、その背後にあるアカウントはクレジット残高がゼロでした。公開されている価格設定も、料金表も、外部システムがこのモデルをどのように呼び出すかを説明する開発者向けドキュメントもありません。サイトも全体が簡体字中国語で、ロケール切り替えも英語版もないため、現時点で英語で評価するとなると、Amapのプレス資料に頼らざるを得ません。

モデルの重みもモデルカードも存在しない。0.5リリースではarXivに技術レポートが、GitHubにリポジトリが公開されたが、そのリポジトリは実装のためではなく、明示的にレポートの置き場だった。0.7で発表されたものの中に、オープンウェイトのリリースを示すものは何もなく、Amapもそうだとは述べていない。

最も重要なのは、独立したベンチマークが存在しないことだ。この記事にあるあらゆる性能値——1平方キロメートルあたり10分、1,000倍の効率、100分の1のコスト、196か国以上——はAmapに由来する。それはそれらを信じない理由にはならない。同じラボから発表された3DGSの研究は同業者の目に触れる形で存在してきたし、消費者向けの展開そのものが、このシステムが大規模に稼働している証拠の一形態である。Amapの外部の誰かが、自分たちが所有するハードウェアでそれらを再現するまでは、それらを測定値ではなく主張として扱う理由である。「世界初のネイティブ3D都市ワールドモデル」も同様にAmapによる枠づけであり、そのカテゴリーの境界を引くのはAmapである。

モデルを使って構築する場合、これが意味すること

ABot-Earth 0.7は言語モデルではなく、今日API経由でルーティングできるものでもない——OrcaRouterはそれを提供しておらず、Amapのホワイトリスト外の誰もそれを呼び出せない。この点を明確にすることが肝心だ。なぜなら、ほとんどのチームにとっての実践的な結論は、ローンチ時の見出しが示唆するよりも狭く、かつ役立つものだからだ。

空間アプリケーションに実際に必要なのは、2つの異なるものです。環境を生成または再構築する世界モデルと、会話の中でそれについて推論する言語モデルです。Amap自身のスタックはその分離を反映しています。ABot-Earthが場所をレンダリングし、別個の会話レイヤーがNavigation Liveのそれに関する質問を処理します。そのパターンの後半を構築するなら、言語側はありふれたルーティングモデルの仕事であり、今すぐ利用できます。200以上のモデルを横断する単一のAPI、プロバイダーの定価でマークアップ0%、プロバイダーが劣化したときの自動フェイルオーバー、複数のモデルを1つの呼び出しに組み合わせるためのルーティングDSL、そしてパネルに一緒に答えさせたいときのモデル融合。これが、ABot-Earth 0.7がホワイトリストの背後にとどまっている間に、今日から構築できるレイヤーです。

何が読み方を変えるでしょうか

注目すべき点は4つあり、そのいずれもABot-Earth 0.7を、印象的なベンダー発表から、技術チームが計画を立てられるものへと変えるだろう。第一に、独立した評価——1平方キロメートルあたり10分という主張を自分の単一GPU上で再現する人が現れれば、それはマーケティング上の数値を参照点に変える。第二に、公開されたAPIと価格——これによりモデルは単に見えるだけでなく、実際に利用可能になる。第三に、0.7の技術レポートがそもそも出るかどうか。0.5には数日以内にレポートがあった。6か月後にそれがなければ、0.7のどこまでが漸進的ではなくアーキテクチャ上のものかを示すシグナルになる。第四に、オープンウェイトの問いに答えが出るかどうか——ダウンロード可能なウェイトを備えた3DGSワールドモデルは、Amapが誘致していると述べているエンボディドAIとシミュレーションのチームにとって、実質的に異なる提案となるからだ。

それまでは、正直な要約はこうだ。Amapは、誰かが消費者向けに提示した中で最も製品化が進んだ3Dワールドモデルを出荷し、そのカバレッジとコストの特性は本当に異例であり、しかも数値も重みも、外部の者がその成果を検証できるようにするインターフェースも公開せずに、それを成し遂げた。この文の前半も後半も真実であり、後半は前半への批判ではない——それは単に、現時点で証拠が支持していることにすぎない。