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フェイフェイ・リ

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』
フェイフェイ・リ
生誕 李飛飛
(1976-07-03) 1976年7月3日（49歳）
中華人民共和国の旗 中国 北京市
国籍 アメリカ合衆国の旗 アメリカ合衆国
研究分野 コンピューター科学
研究機関 スタンフォード大学
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出身校 カリフォルニア工科大学
博士論文 Visual recognition: computational models and human psychophysics (2005)
プロジェクト:人物伝
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フェイフェイ・リ（Fei-Fei Li、李飛飛、1976年7月3日 - ）は中国生まれのアメリカ人コンピューター科学者。 スタンフォード大学コンピュータサイエンス学科セコイア・キャピタル記念教授、同大学スタンフォード人間中心AI研究所（HAI）共同設立者・共同所長。人工知能分野における画像認識の大規模データセット「ImageNet」の創設者として広く知られ、現代の深層学習革命の礎を築いた人物の一人である。ポピュラープレスからは「AIの名付け親（Godmother of AI）」と呼ばれる[1]。2023年にはTIME誌の「AI100 最も影響力のある人物」に選出され、2025年にはTIME誌「パーソン・オブ・ザ・イヤー」にも選ばれた[2]。

経歴

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出生・幼少期

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1976年7月3日、中華人民共和国北京市に生まれ、四川省成都市で育った[3]。15歳のとき、両親とともにアメリカ合衆国へ移住し、ニュージャージー州パーシッパニーの公立高校に入学して英語を一から学んだ[4]。家計を支えるため、週末には両親が経営するクリーニング店を手伝いながら大学受験の勉強を続けた[5]。

学歴など

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学術キャリア

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  • 2005年〜2006年 - イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校電気・コンピュータ工学科 助教[2]。
  • 2007年〜2009年 - プリンストン大学コンピュータサイエンス学科 助教[2]。プリンストン在籍中の2007年にImageNetプロジェクトを立案・着手した[7]。
  • 2009年 - スタンフォード大学コンピュータサイエンス学科 助教として着任[2]。
  • 2012年 - スタンフォード大学 テニュア付き准教授に昇進[8]。
  • 2013年〜2018年 - スタンフォード人工知能研究所（SAIL）所長[2]。
  • 2017年〜2018年 - グーグルクラウド AIおよびMLチーフサイエンティスト兼副社長（スタンフォード大学からのサバティカル中）[2]。
  • 2018年 - スタンフォード大学 正教授に昇進[8]。
  • 2018年〜現在 - スタンフォード人間中心AI研究所（HAI）共同設立者・共同所長（John Etchemendy元スタンフォード大学教務長と共同）[9]。
  • セコイア・キャピタル記念教授職（Sequoia Capital Professor）を保持[2]。
  • スタンフォード・ビジョン・アンド・ラーニング研究室（SVL）共同所長[10]。
  • スタンフォード大学ビジネス大学院（GSB）においても情報技術・オペレーション学科の客員教授職を兼任[2]。

企業・公的活動

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  • 2020年5月〜2022年10月 - Twitter（現X）の取締役会に独立取締役として参加。イーロン・マスクによるTwitter買収（2022年10月27日）の直後、取締役会から退任した[8]。
  • 2023年8月 - 国連事務総長アントニオ・グテーレスが設置した国連科学諮問委員会（UN Scientific Advisory Board）の委員に就任[11]。
  • 2023年〜現在 - ワールド・ラボズ（World Labs）を共同創業し、CEOに就任（後述）[12]。

私生活

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研究

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ImageNet

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彼女の最も代表的な業績は、大規模ビジュアルデータセット「ImageNet」の創設である。2007年、プリンストン大学在籍中に、認知心理学者アーヴィング・ビーダーマンの「人間は約3万種のオブジェクト・カテゴリを認識できる」という推計に着想を得て、ImageNetプロジェクトを立ち上げた[3]。

ImageNetはAmazon Mechanical Turkを活用したクラウドソーシングにより1,400万枚以上の画像にラベリングを行い、2万2,000を超えるカテゴリを網羅する世界最大規模の画像データベースとして2009年に公開された[10]。このデータセットは、コンピュータビジョンの研究において「大規模なアノテーション済みデータの不足」という根本的なボトルネックを解消した[6]。

2010年から2017年まで開催された「ImageNet大規模視覚認識チャレンジ（ILSVRC）」は、深層学習の飛躍的発展を促し、2012年にAlexNetがこのコンペティションで圧倒的な成績を収めたことが、深層学習革命の象徴的出来事として広く知られている[15]。ImageNetは今日、自動運転車・顔認識・医療画像診断などの進歩を支えるコーナーストーン的イノベーションとして認められている[10]。

コンピュータビジョンと深層学習

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彼女の研究は、コンピュータビジョン、深層学習、認知神経科学の広い領域にわたる。特に「自然シーン理解（Natural Scene Understanding）」と呼ばれる研究分野を開拓し、画像の「物語を語る」能力（image captioning）へと発展させた[10]。また、Nature、PNAS、Journal of Neuroscience、CVPR、ICCV、NeurIPS、IEEEなどの一流学術誌・会議に400本以上の査読付き論文を発表しており、最も多く引用されるコンピュータサイエンス研究者の一人として知られる[6]。

ヘルスケアとAI

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近年はAIと医療の融合研究にも注力し、スタンフォード大学医学部のアーノルド・ミルスタイン教授と共同で、病院内での「アンビエント・インテリジェンス（環境知能）」の研究を進めている。手指衛生の自動検出、パーキンソン病の評価、入院患者のモニタリングなどを目的としたコンピュータビジョン技術の医療応用を推進している[10]。

空間知能（Spatial Intelligence）

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2023年、フェイフェイ・リはジャスティン・ジョンソン、クリストフ・ラスナー、ベン・ミルデンホールとともにAIスタートアップ「ワールド・ラボズ（World Labs）」を共同創業した[12]。同社は「空間知能（Spatial Intelligence）」と呼ばれる概念——AIが三次元の物理的世界を理解し、推論し、インタラクションできる能力——の実現を目指している[16]。

2024年9月にステルスモードを解除し、2億3,000万ドルの資金調達（時価総額約10億ドル）を発表。Andreessen Horowitz、Nvidia、Radical Venturesなどが出資した[17]。2025年後半には初の製品「Marble」を発売し、テキスト・画像・動画プロンプトから詳細な3D仮想世界を生成できるツールを提供している[18]。2026年2月には、Nvidia、AMD、Autodesk（2億ドル）などから総額10億ドルの追加調達を完了したと発表した[16]。

教育・アウトリーチ活動

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  • スタンフォード大学でCS231n「深層学習によるコンピュータビジョン」およびCS131「コンピュータビジョン入門」を担当[10]。
  • 2015年、スタンフォード大学において高校9年生の女子を対象にしたAI教育サマーキャンプ「SAILORS（Stanford AI Lab OutReach Summers）」を、元学生のオルガ・ルサコフスキーと共同で創設した[9]。
  • 2017年、SAILORSを前身として、人工知能分野のダイバーシティ推進を目的とする全国規模の非営利団体「AI4ALL」を共同設立した。メリンダ・フレンチ・ゲイツおよびジェンスン・ファン（Nvidia CEO）との協力のもと設立された[19]。
  • 2015年、バンクーバーのTED2015メインステージで講演し、同講演動画は200万回以上再生されている[10]。
  • 2024年にはTED2024にも登壇した[6]。
  • 世界経済フォーラム（ダボス会議）、グレース・ホッパー会議2017、NeurIPS、ICMLなどでの基調講演を多数行っている[6]。
  • 2025年にはパリAIサミットのオープニング基調講演を行った[4]。

政策・社会活動

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  • カリフォルニア州知事諮問の「カリフォルニア州未来の労働委員会」委員（2019〜2020年）[1]。
  • ホワイトハウス科学技術政策局（OSTP）および米国科学財団（NSF）の「国家AI研究リソース・タスクフォース（NAIRR）」委員（2021〜2022年）[1]。
  • 2018年、米国議会（研究・技術小委員会およびエネルギー小委員会）において証言を行った[5]。
  • 国連事務総長の科学技術担当特別顧問を務めた[1]。
  • 2024年、民間セクターのAI投資と学術・政府研究への支援の格差を指摘し、AIの科学的利用とリスク研究に対する公的資金の充実を訴えた[19]。

主な受賞・栄誉

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  • クイーン・エリザベス工学賞（2025年）- ヨシュア・ベンジオ、ビル・ダリー、ジェフリー・ヒントン、ジョン・ホップフィールド、ジェンスン・ファン、ヤン・ルカンとの共同受賞[19]
  • TIME誌「パーソン・オブ・ザ・イヤー」（2025年）[2]
  • TIME誌「AI100 最も影響力のある人物」（2023年）[1]
  • インテル生涯功績賞（2023年）[4]
  • VinFuture賞（2024年）[6]
  • IEEE PAMI Thomas Huang記念賞（2022年）[6]
  • IEEE PAMI Longuet-Higgins賞（2019年）[5]
  • ナショナル・ジオグラフィック協会 Further Award（2019年）[5]
  • AnitaB.org テクニカルリーダーシップAbie賞（2019年）[10]
  • アテナ・アカデミック・リーダーシップ賞（2017年）[5]
  • IAPR J.K. Aggarwal賞（2016年）[5]
  • IEEE PAMI Mark Everingham賞（2016年）[5]
  • nVidia パイオニア・イン・AI賞（2016年）[5]
  • Carnegie Foundation「偉大な移民：アメリカの誇り」選出（2016年）[5]
  • ELLE誌「テクノロジー分野の女性」選出（2017年）[1]
  • Foreign Policy 誌「2015年のグローバル・シンカー」選出（2015年）[1]
  • IBM Faculty Fellow賞（2014年）[5]
  • Alfred P. Sloan研究賞（2011年）[5]
  • NSF CAREER賞（2009年）[5]
  • Microsoft Research 新任教員フェローシップ（2006年）[5]

学術会員

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著書

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  • Li, Fei-Fei. The Worlds I See: Curiosity, Exploration, and Discovery at the Dawn of AI. New York: Moment of Lift Books / Flatiron Books, 2023. ISBN 978-1-250-88499-1.
    （邦訳：フェイフェイ・リ著、中山宥訳『ワールズ・アイ・シー：AIの黎明期における好奇心、探求、そして発見』）[6]
  • Ford, Martin. "Fei-Fei Li". In Architects of Intelligence: The Truth About AI from the People Building It. Birmingham, UK: Packt Publishing, 2018. pp. 145–162. ISBN 978-1-78913-126-0.[6]

主要論文

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以下は代表的な査読付き論文の一覧である。

  1. Li, Fei-Fei; VanRullen, Rufin; Koch, Christof; Perona, Pietro (2002). "Rapid natural scene categorization in the near absence of attention". Proceedings of the National Academy of Sciences. 99 (14): 9596–9601. doi:10.1073/pnas.092277599.[22]
  2. Deng, J.; Dong, W.; Socher, R.; Li, L.-J.; Li, K.; Fei-Fei, L. (2009). "ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database". IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). doi:10.1109/CVPR.2009.5206848.[22]
  3. Russakovsky, O.; Deng, J.; Su, H.; Krause, J.; Satheesh, S.; Ma, S.; Huang, Z.; Karpathy, A.; Khosla, A.; Bernstein, M.; Berg, A. C.; Fei-Fei, L. (2015). "ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge". International Journal of Computer Vision. 115 (3): 211–252. doi:10.1007/s11263-015-0816-y.[22]
  4. Karpathy, A.; Fei-Fei, L. (2015). "Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions". IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).[22]
  5. Gupta, A.; Savarese, S.; Ganguli, S.; Fei-Fei, L. (2021). "Embodied intelligence via learning and evolution". Nature Communications. 12 (1): 5721. doi:10.1038/s41467-021-25210-3.[6]
  6. Wang, C.; Xu, D.; Li Fei-Fei (2022). "Generalizable Task Planning Through Representation Pretraining". IEEE Robotics and Automation Letters. 7 (3): 8299–8306.[6]

発言集

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フェイフェイ・リの思想の理解を助けるため、彼女自身の発言による説明等をキーワードごとに以下に引用する。

人工知能の本質

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AIというものは人間が作り、人間のために作られ、最終的には人間の生活と社会に影響を与えるもの——だから「人工」という言葉に惑わされないでほしいのです。
（原文：I often tell my students not to be misled by the name 'artificial intelligence' - there is nothing artificial about it. AI is made by humans, intended to behave by humans, and, ultimately, to impact humans' lives and human society.）[23]
AIが真に役立つためには、言葉（words）だけでなく、世界（worlds）を理解しなければなりません。世界は幾何学と物理学とダイナミクスによって支配されており、意味・空間・物理を統合することこそが、AIの次なる大きなフロンティアなのです。
（原文：If AI is to be truly useful, it must understand worlds, not just words. Worlds are governed by geometry, physics, and dynamics, and reconciling the semantic, spatial, and physical is the next great frontier of AI.）[16]

ImageNetとデータの重要性

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ImageNetが生んだパラダイムシフトは、多くの人がモデルに注目している中で「データに目を向けよう」という発想です。データが、モデルをどう考えるかを再定義するのです。
（原文：The paradigm shift of the ImageNet thinking is that while a lot of people are paying attention to models, let's pay attention to data. Data will redefine how we think about models.）[23]
画像や動画の中のピクセルデータは、私にとってインターネットのダークマターのようなもの——まだ誰も掘り起こしていない膨大な知のかたまりなのです。
（原文：I consider the pixel data in images and video to be the dark matter of the Internet.）[24]

ダイバーシティと包摂性

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AI教育と研究の中にヒューマニズムを注ぎ込むためには、あらゆる立場・背景を持つ人々をそのプロセスに巻き込むことが必要です。
（原文：We need to inject humanism into our AI education and research by injecting all walks of life into the process.）[23]
もしコンピュータがAI関連の記事をすべて読んで、引用されている名前を抽出したとしたら——女性はほとんど出てこないと断言できます。
（原文：If you were a computer and read all the AI articles and extracted out the names that are quoted, I guarantee you that women rarely show up.）[25]

人間中心のAI

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私が信じるのは、人々にとって前向きで慈悲深い形で役立つ「人間中心のAI (HCI)」です。
（原文：I believe in human-centered AI to benefit people in positive and benevolent ways.）[23]
AIが人類の思考の全領域により敏感になるためには、単純な話ではありません。解決策はコンピュータサイエンス以外の分野からの洞察を必要とするでしょう。つまり、プログラマーたちが他の専門家と協働することを学ばなくてはならないのです。
（原文：Making AI more sensitive to the full scope of human thought is no simple task. The solutions are likely to require insights derived from fields beyond computer science, which means programmers will have to learn to collaborate more often with experts in other domains.）[25]

文明とテクノロジー

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私たちの文明は、私たちの知っている生活を再形成するほどの力を持つ技術革命の入り口に立っていると信じています。しかしその革命が、社会の礎である何千年もの人間の営みを無視して、ただ「破壊」するだけならば——それは許し難い過ちです。
（原文：I believe our civilization stands on the cusp of a technological revolution with the power to reshape life as we know it. To ignore the millennia of human struggle that serves as our society's foundation, however—to merely "disrupt," with the blitheness that has accompanied so much of this century's innovation—would be an intolerable mistake.）[26]
AIの軍事利用に関わるプロジェクトに参加することは、私の信念に根本から反することです。
（原文：It is deeply against my principles to work on any project that I think is to weaponize AI.）[24]
私はAIをツールとして捉えています——科学的発見、コミュニケーション、生産性向上、そして災害救助のような、人々を危険から守るための補助をするツールとして。けれど補助は拡大でもあり、注意を怠れば悪用される可能性もある。私たちは自分たちで作ったものに立ち向かう宿命を持っているのかもしれません。
（原文：I see AI as a tool to augment us in our scientific discovery, communication, productivity, and keeping people from harm's way, such as disaster relief rescue. But augmentation is also magnification, and if we are not careful, this tool can be used in bad ways.）[27]

脚注

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  1. 1 2 3 4 5 6 7 “Fei-Fei Li”. Stanford University School of Engineering. 2026年3月10日閲覧。
  2. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 “Fei-Fei Li”. Stanford HAI. 2026年3月10日閲覧。
  3. 1 2 “Fei-Fei Li”. Encyclopædia Britannica. 2026年3月10日閲覧。
  4. 1 2 3 “Fei-Fei Li – Yale 2025 Honorary Degrees”. Yale University. 2026年3月10日閲覧。
  5. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 “Fei-Fei Li – Paul & Daisy Soros Fellowships for New Americans”. Paul & Daisy Soros Fellowships. 2026年3月10日閲覧。
  6. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 “Fei-Fei Li – Stanford Profiles”. Stanford University. 2026年3月10日閲覧。
  7. ↑ “The Godmother of AI”. Princeton Alumni Weekly. 2026年3月10日閲覧。
  8. 1 2 3 “Twitter Appoints Dr. Fei-Fei Li to Board of Directors”. PR Newswire (2020年5月11日). 2026年3月10日閲覧。
  9. 1 2 “HAI Co-Director Fei-Fei Li Joins UN Secretary-General’s Scientific Advisory Board”. Stanford HAI. 2026年3月10日閲覧。
  10. 1 2 3 4 5 6 7 8 “Fei-Fei Li”. Stanford Center for Digital Health. 2026年3月10日閲覧。
  11. ↑ “Scientific Advisory Board for Independent Advice on Breakthroughs in Science and Technology”. United Nations Secretary-General (2023年8月3日). 2026年3月10日閲覧。
  12. 1 2 “About – World Labs”. World Labs. 2026年3月10日閲覧。
  13. ↑ Hempel, Jessi (November 13, 2018). “Fei-Fei Li's Quest To Make Ai Better For Humanity”. Wired 2018年12月5日閲覧。.
  14. ↑ Hammond, George (2023年12月15日). “AI scientist Fei-Fei Li: 'Maths is pretty clean. Humans are messy'”. Financial Times
  15. ↑ “AI Pioneer Fei-Fei Li Has a Vision for Computer Vision”. IEEE Spectrum (2024年12月24日). 2026年3月10日閲覧。
  16. 1 2 3 “World Labs lands $1B, with $200M from Autodesk, to bring world models into 3D workflows”. TechCrunch (2026年2月18日). 2026年3月10日閲覧。
  17. ↑ “Stanford AI leader Fei-Fei Li building spatial intelligence startup”. Reuters (2024年5月3日). 2026年3月10日閲覧。
  18. ↑ “AI godmother Fei-Fei Li's World Labs lands $1B”. TechFundingNews. 2026年3月10日閲覧。
  19. 1 2 3 “Members in the News”. Association for Computing Machinery. 2026年3月10日閲覧。
  20. 1 2 3 4 “Fei-Fei Li – AIMI Stanford”. Stanford Center for AI in Medicine & Imaging. 2026年3月10日閲覧。
  21. ↑ “Fei-Fei Li – ACM Award Winner”. Association for Computing Machinery. 2026年3月10日閲覧。
  22. 1 2 3 4 “Fei-Fei Li CV”. Stanford University. 2026年3月10日閲覧。
  23. 1 2 3 4 “Fei-Fei Li Quotes”. BrainyQuote. 2026年3月10日閲覧。
  24. 1 2 “The Best 20 Fei-Fei Li Quotes”. Medium. 2026年3月10日閲覧。
  25. 1 2 “Fei-Fei Li Quotes”. What Should I Read Next. 2026年3月10日閲覧。
  26. ↑ “Quotes by Fei-Fei Li”. Goodreads. 2026年3月10日閲覧。
  27. ↑ “Dr. Fei Fei Li on humanity and AI”. Atlassian Work Life (2024年12月5日). 2026年3月10日閲覧。

外部リンク

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