AIの未来を切り拓く重要な技術として注目されている「マルチモーダルAI」。これは人間のように複数のデータモード（視覚、聴覚、言語など）を同時に処理する能力を有し、これまでは解決が難しかった課題にも対応する技術です。

本記事では、マルチモーダルAIの技術要素や実用例、さらに現状の課題について考察します。エンジニアとして知っておくべき知識を整理しておきましょう。

 

マルチモーダルAIとは

マルチモーダルAIとは、画像や音声、テキストなど、異なる種類のデータをまとめて処理・分析する人工知能技術です。

従来のシングルモーダルAIでは単一のデータ形式しか扱えませんでしたが、マルチモーダルAIはこれを超えた相互理解を推進します。

 

シングルモーダルAIとの違い

先にも述べたシングルモーダルAIとは、単一のデータ形式のみを扱うAI技術です。たとえば画像認識AIは視覚データだけを、自然言語処理（NLP）はテキストデータだけを解析します。

そのため、シングルモーダルAIの処理は相対的にシンプルであり、限定的なタスクには有効です。しかし、複数のデータ形式の情報を同時に処理する必要がある高度タスクへの対応は困難となります。

つまりマルチモーダルAIは、次のような点においてシングルモーダルAIにはない優位性があります。

• データの統合理解：画像＋テキスト、映像＋音声など、複数の情報を相互に関連づけて解釈
• 応用範囲の広さ：医療や自動運転、エンタメなど多分野での活用
• 人間らしい判断力：文脈や状況を統合的に把握し、より適切な意思決定を実施

 

マルチモーダルAIにできること

では、マルチモーダルAIの技術によって、どのようなことが可能となるのか。代表的な例を挙げていきます。

• 画像＋テキストなど複数データの統合的な同時学習
• 映像と音声を解析し、不審行動を検出する行動認識
• 画像からテキストを生成する自然言語生成アプリケーション　など

このように、従来型のAI技術では困難であった高度な分析や予測に用いられます。

 

マルチモーダルAIの実用例

マルチモーダルAIの実用例について、次の技術要素に分類してさらに深掘りしていきます。

• 自動運転技術
• 防犯・セキュリティ技術
• 医療現場
• 製造現場
• 介護施設
• 産業用ロボット

 

自動運転技術

マルチモーダルAIが活躍する代表的なテクノロジーに挙げられるのが、自動運転技術です。

自動運転では、映像や音声、環境情報など、カメラやセンサーから得られるデータを統合し、リアルタイムで車両の周囲環境を認識しています。雨天や夜間のような複雑な状況下でも、映像データとセンサー情報を組み合わせることで、正確な環境認識を実現していますが、それにひと役買っているのがマルチモーダルAIです。

このように、マルチモーダルAIによって自動運転技術の安全性と精度は大幅に向上しています。

 

防犯・セキュリティ技術

防犯・セキュリティ分野においても、マルチモーダルAIは大きな役割を果たしています。

このように、防犯カメラの映像データと音声データを統合的に分析することで、従来のシステムでは検知できなかった異常事態を発見できるようになっています。

 

医療現場

医療分野におけるマルチモーダルAIの活用は、患者の診断や治療に革命をもたらしています。

CTスキャンやMRIなどの画像データと、患者のカルテ情報を統合して分析することで、医療従事者の意思決定を支援します。たとえばAIシステムを活用して、がん患者のCTスキャン画像と血液検査の結果を統合し、がんの進行度を高い精度で予測します。

 

製造現場

製造現場では、マルチモーダルAIの活用によって生産性が大きく向上。コスト削減にも貢献しています。

従来の製造工程では人間が手作業で行っていた部分が多く存在しましたが、マルチモーダルAIの活用で、これらの工程をより正確かつ効率的に進められるようになりました。たとえば自動車の製造ラインでは、ロボットがカメラで部品を確認し、触覚センサーで締め付け具合を確認するなど、ミスのない組み立ての実現に貢献しています。

 

介護施設

マルチモーダルAIは介護領域にも応用されており、施設での高齢者ケアの質を向上させています。

このように、音声や映像データ、さらに生体データを統合して分析することで、介護者の負担軽減と利用者の安全確保に役立っています。

 

産業用ロボット

産業用ロボットにおいてもマルチモーダルAIは重要な役割を果たしており、視覚・触覚センサーのデータを統合し、より精密で柔軟な動作を実現しています。

このようにマルチモーダルAIの技術は、生産性向上だけでなく、安全性の確保にも役立っています。

 

マルチモーダルAIモデルを搭載している生成AI

AI技術の進化に伴い、マルチモーダルAIを活用した生成AIが急速に発展しています。その代表例が、ChatGPTとGeminiです。これらのAIはテキストだけでなく、画像や音声を理解し、それに基づいて適切な応答の生成が可能です。

 

ChatGPT

OpenAIが提供するChatGPTは、マルチモーダルAIの機能が活用されているプロダクトの代表例です。特に上位モデルであるGPT-4では、テキストデータと画像データを組み合わせて処理できるマルチモーダル能力が追加されており、機能はより多様化しています。

 

Gemini

Googleが開発するGeminiにも、マルチモーダルAIの最先端技術が搭載されています。自然言語処理と画像認識を組み合わせた高度なタスクに対応可能であることが、Geminiが多様なビジネスシーンで注目されている要因ともいえるでしょう。

 

マルチモーダルAIにおける課題

マルチモーダルAIは、シングルモーダルAIと比較して圧倒的な情報処理能力を持ち、多くの産業で活用が進んでいます。しかし、そのポテンシャルを最大限発揮させるには、次のような課題を克服しなければなりません。

• 大量のデータを処理する必要がある
• 定義や解釈の共通認識をより厳密に持つ必要がある

 

大量のデータを処理する必要がある

マルチモーダルAIが直面する最大ともいえる課題は、膨大なデータの処理能力です。テキストや画像、音声などの多様なデータを同時に扱うため、従来のシステム以上に高い計算能力とデータ管理が求められます。

この課題への対処には、高性能GPUの活用や分散処理システムの構築、効率的なデータ圧縮技術の開発などが求められます。

 

定義や解釈の共通認識をより厳密に持つ必要がある

マルチモーダルAIでは、異なるデータモード間での整合性を確保するために、定義や解釈の共通認識が重要です。同じ画像データを複数のシステムで処理する場合、それぞれの解釈が異なっていては正確な分析は望めません。

たとえば医療分野での応用では、患者の画像データと診療情報が一貫性を持って解釈されることが求められます。仮に異なるシステム間で診断結果が乖離してしまうと、誤診のリスクが増してしまうためです。データの正規化や評価基準の確立といった施策は欠かせないでしょう。