スペースデータ、生成AIエージェント研究基盤をオープンソース公開

スペースデータは、生成AIエージェントのシミュレーション基盤「SD-AgentFoundry」をオープンソースで公開しました。
LLMによる2Dマルチエージェント社会シミュレーションと、VLMによる3Dデジタルツイン上の行動シミュレーションに対応します。
技術論文とコードを公開し、macOS・Windows・Linuxのローカル環境で動作する最小構成を採用しています。

記事の概要

SD-AgentFoundryは、複数のLLMエージェントを扱う「SD-AgentFoundry-2D」と、VLMエージェントを扱う「SD-AgentFoundry-3D」で構成されています。
2D版では、2D整数グリッド上に既定20体のエージェントを配置し、数値状態や近隣エージェントからのメッセージをもとに行動させます。
火災イベントや施設の収容人数、混雑率などを設定し、警告の伝播や協調、回避、集合といった振る舞いを観察できます。
3D版では、USD形式のデジタルツインにエージェントを1体配置し、一人称RGB画像とタスク、行動履歴をVLMに入力します。
同梱デモでは、国際宇宙ステーションの日本実験棟「きぼう」を再現した環境で、「JAXAロゴを探して近づく」タスクを実行します。
両環境はOllamaを通じたローカルLLM・VLMで動作し、モデルやシナリオ、3D版のUSDシーンなどを差し替えられます。
Apache License 2.0で公開され、技術論文は2026年8月24日にプレプリントとしてarXivへ掲載されました。

記事のポイント

1. 2Dで集団行動を検証： 複数のLLMエージェントが会話と移動を繰り返し、情報伝播や避難などの仮説を比較検討できます。
2. 3D環境で視覚行動： VLMが一人称画像を見て自然言語で判断し、移動や回転などの高レベル行動へ変換します。
3. ローカルで追跡可能： 認識から行動までの処理と、VLMの応答や推論時間などをログで確認できる構成です。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 施設や都市の運用担当者は、実環境に導入する前に、避難やナビゲーションの仮説を自社のシナリオで試す手段として検討しやすくなります。ただし、実証データによる検証は別途必要です。
• 研究・開発担当者： 研究者やエンジニアは、モデルや環境を差し替えながら認識から行動までの過程を追跡できるため、エージェントの比較実験や評価方法の設計に着手しやすくなると考えられます。
• AIサービス事業者： AIエージェントの試作で共通基盤を一から構築する負担が下がり、今後はモデルそのものだけでなく、独自シナリオや評価手法、実環境との接続が差別化要素になる可能性があります。

このニュースの背景

LLMやVLMの進展により、固定ルールだけでは表現しにくい判断やコミュニケーションをAIエージェントに担わせる研究が広がっています。
一方、既存の研究基盤には大規模な計算環境やクラウドサービス、専用シミュレーターを前提とするものがあり、処理の流れを理解しながら改変するハードルがありました。
また、AIエージェントの振る舞いが、検証済みの人間行動予測と混同されやすい点も課題です。
今回の基盤は、認識・推論・行動の流れを追いやすい構成とログによって、仮説生成やモデル比較を行うための土台を示すものです。

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