Runway、ロボット向けオープンウェイト「世界行動モデル」Praxis-1を発表

Runwayは2026年9月30日、サンフランシスコで開催した初の「Runway AI Summit」において「Praxis-1」を発表しました。これはRunwayの研究領域を動画生成から物理ロボットの制御へと初めて拡張するもので、同社はこれを「オープンウェイトの世界行動モデル」と位置付けています。

詳細

• 基本的な考え方: Praxis-1は、Runwayの世界モデルを支える大規模な動画事前学習を転用したもの。言語モデルがテキストの事前学習から恩恵を受けるのと同様に、まずウェブ上の動画から動き・物体同士の相互作用・物理的な妥当性を学習させ、その後ロボット固有のデータでファインチューニングする
• 性能に関する主張: 93組の評価ペアにおいて、一般的なウェブ動画で事前学習したポリシーの配置誤差は約16.1cmで、遠隔操作されたロボット映像で学習したポリシーの16.0cmとほぼ同等。ファインチューニング後は誤差が約12cmまで低下した
• シミュレーション精度: シミュレートされた世界モデル内でのポリシー性能と、実機での性能との間に0.95の相関があるとRunwayは報告している
• テスト中の初期パートナー: Noble Machines(双腕操作)、Standard Bots(6軸アームのRO1)、Ultra(移動ベースシステム)の3社で、再学習なしに異なるロボットの形態へ対応できることを確認している
• 実証済みのタスク: 棚に近づく、物体を取り出す、配置するといった複数ステップの作業を、剛体・雑然とした物・透明な物・変形する物といった多様な対象物で実証
• 公開方針: Runwayはクローズドに留めるのではなく、オープンウェイトとしてPraxis-1を公開する方針で、米国の物理AIにおけるリーダーシップや、ハードウェア開発者により高い柔軟性を与えることを理由に挙げている

その後

Praxis-1は現在も3社の初期パートナーとの非公開テスト段階にあり、Runwayは一般公開向けの重みの提供について「今後数ヶ月以内」としており、即時公開ではありません。今回の発表は、以前の世界モデル研究で示唆されていた方向性を踏まえつつ、Runwayが純粋なコンテンツ生成から物理AI・ロボティクス分野へと最も明確に踏み出した一歩と言えます。発表のタイミングは、Runwayが自社のクリエイティブツールについて「OpenAI Marketplace」のローンチパートナーに加わったと発表した翌日でした。