【G検定まとめ2026】32.マルチモーダル

1. マルチモーダルタスクの種類とその概要について理解する

マルチモーダルタスクは、異なる形式のデータを同時に扱う人工知能の分野で注目を集めています。特に画像とテキストを組み合わせたタスクが活発に研究されています。

代表的なマルチモーダルタスクの1つに、Image Captioningがあります。これは画像を入力として受け取り、その内容を簡潔に説明するテキストを生成するタスクです。例えば、犬の写真を入力すると「公園で遊ぶ茶色の犬」といった説明文を出力します。一方、Text-To-Imageは逆の方向性を持つタスクです。ユーザーがテキストで指示を与えると、それに合致する画像を生成します。「夕日に照らされた海辺の灯台」といった文章から、実際にその情景を描いた画像を作り出すことができます。

タスク名	入力	出力	目的・概要	代表モデル
Image Captioning	画像	テキスト	画像の内容を自然言語で説明	CLIP 系、Flamingo、VL-T5
Text-To-Image	テキスト	画像	テキスト記述から該当する画像を生成	DALL-E、Stable Diffusion
Visual Question Answering (VQA)	画像 + 質問テキスト	回答テキスト	画像に関する自然言語の質問に答える	Flamingo、VL-T5、Unified-IO
画像-テキスト検索	テキスト (or 画像)	画像 (or テキスト)	画像とテキスト間で意味的に一致する対象を検索	CLIP
マルチモーダル分類	画像 + テキスト	クラスラベル	両モダリティを統合して分類	MMBT、Unified-IO

注: いずれも CLIP 等の基盤モデルや拡散モデルを活用したシステムが主流。

これらのタスクは、コンピュータが異なる形式の情報を理解し、それらの間で変換を行う能力を示しています。画像とテキストという異なるモダリティ（情報の形式）を橋渡しすることで、より柔軟で高度な情報処理が可能になります。マルチモーダルタスクの進歩により、コンピュータとのより自然なコミュニケーションや、創造的な表現の支援など、幅広い応用が期待されています。画像認識や自然言語処理といった個別の分野で培われた技術を統合することで、人間の認知能力により近い情報処理が実現されつつあります。

2. 代表的なマルチモーダルモデルについて理解する

近年、人工知能の分野では、異なる種類のデータを同時に扱うマルチモーダルモデルが注目を集めています。これらのモデルは、画像やテキスト、音声といった様々な形式のデータを組み合わせて処理することができます。マルチモーダルタスクの一例として、Image Captioningがあります。これは、画像データを入力すると、その内容を要約したテキストを出力する技術です。逆に、Text-To-Imageという技術では、テキストから画像を生成することも可能になっています。

これまで、画像とテキストは別々の分野で扱われることが多かったのですが、実際には密接な関係があります。例えば、「りんご」の写真には「りんご」というテキストが関連付けられており、同じものを指しています。そのため、特徴としても同じようになることが期待されます。

この考えに基づいて開発されたのが、CLIPというモデルです。CLIPは、画像から抽出する特徴とテキストから抽出する特徴が同じようになるよう、非常に大量のデータで学習します。CLIPで抽出した特徴は、物体認識や物体検出、Visual Question Answeringなど、さまざまなタスクに利用することができます。CLIPとDiffusion Modelを組み合わせたDALL-Eは、テキストで指定した画像を高品質に生成できるようになりました。さらに興味深いのは、CLIPが学習していない新しいタスクに対しても、そのタスクの説明を与えると実行できることです。これをZero-shot学習と呼びます。これは、モデルがテキストと画像の広範な関連性を捉える能力を持っていることを示しています。

CLIPの登場以降、FlamingoやUnified-IOなど、画像とテキストの関連性を捉える特徴を抽出できるモデルが次々と考案されています。これらのモデルは、基盤モデルと呼ばれ、様々なタスクの基礎となる重要な技術として注目されています。基盤モデルの一般的な学習プロセスは次のようになっています。まず、Contrastive pre-trainingと呼ばれる事前学習を行います。ここでは、テキストエンコーダと画像エンコーダを使用して、大量のテキストと画像のペアから特徴を抽出します。次に、ラベルテキストからデータセット分類器を作成します。例えば、「飛行機」「車」「犬」「鳥」などのカテゴリに対して、「(対象)の写真」というテキストを用意し、テキストエンコーダで処理します。最後に、Zero-shot予測に使用します。新しい画像が与えられたとき、画像エンコーダでその特徴を抽出し、事前に用意した分類器と比較することで、適切なカテゴリを予測します。

3. マルチモーダルモデルが実世界において、どのように活用されているか理解する

マルチモーダルモデルは、異なる種類のデータを同時に扱うことができる人工知能モデルです。これらのモデルは、画像、テキスト、音声などの複数の形式のデータを組み合わせて処理することができます。実世界では、マルチモーダルモデルはさまざまな分野で活用されています。例えば、Image Captioningという技術では、画像データを入力すると、その内容を要約したテキストを出力します。これは、視覚障害者向けのアプリケーションや、大量の画像データを効率的に管理するシステムなどに応用されています。反対に、Text-To-Imageという技術では、テキストから画像を生成することができます。これは、アーティストやデザイナーの創作活動を支援したり、教育現場でビジュアル教材を作成したりする際に役立っています。

CLIPという基盤モデルは、画像とテキストの関連性を捉える能力を持っています。このモデルは、物体認識や物体検出、Visual Question Answeringなど、さまざまなタスクに利用されています。例えば、写真の内容に関する質問に答えたり、特定の物体を画像内で探したりすることができます。

さらに、CLIPとDiffusion Modelを組み合わせたDALL・Eは、テキストで指定した画像を高品質に生成できるようになりました。これにより、ユーザーは言葉で思い描いたイメージを視覚化することができ、製品デザインやコンテンツ制作の分野で新しい可能性が開かれています。

マルチモーダルモデルの特筆すべき点は、学習していない新しいタスクにも対応できることです。これはZero-shot学習と呼ばれ、モデルがテキストと画像の広範な関連性を捉える能力に基づいています。この特性により、新しい状況や問題に柔軟に対応できるシステムの開発が可能になっています。

今後、FlamingoやUnified-IOなどの新しい基盤モデルの登場により、マルチモーダルモデルの活用範囲はさらに広がると考えられています。これらのモデルは、より複雑な実世界のタスクに対応し、人間とAIのインタラクションをより自然で直感的なものにすることが期待されています。

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キーワード解説

CLIP

CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）は、2021年にOpenAIが発表したマルチモーダルモデルである。このモデルは、画像とテキストのペアを大量に学習し、視覚と言語の情報を統合的に理解する能力を持つ。従来の画像認識モデルは、特定のタスクやデータセットに特化して訓練されることが多かったが、CLIPはインターネット上から収集した約4億組の画像とテキストのペアを用いて学習することで、幅広いタスクに対応できる汎用性を備えている。CLIPの学習手法は、画像とテキストのペアを用いた対照学習（コントラスト学習）である。具体的には、画像とその説明文をエンコードし、それぞれの特徴ベクトル間の類似度を最大化するように訓練する。これにより、画像とテキストの間の関連性を高め、ゼロショット学習が可能となる。ゼロショット学習とは、特定のタスクに対して追加の訓練を行わずに、既存の知識を活用して新たなタスクを遂行する能力を指す。CLIPの構造は、画像エンコーダとテキストエンコーダの2つの部分から成り立つ。画像エンコーダにはResNetやVision Transformer（ViT）が使用され、テキストエンコーダにはトランスフォーマーモデルが採用されている。これらのエンコーダは、それぞれのモダリティから特徴を抽出し、共通の埋め込み空間にマッピングする。この共通の埋め込み空間により、画像とテキストの類似度を直接計算できるため、画像検索や画像生成などのタスクに応用可能である。CLIPは、画像とテキストの関連性を理解する能力を活かし、さまざまな応用が期待されている。例えば、テキストによる画像検索や、画像からのキャプション生成、さらには画像生成モデルとの組み合わせによる新たな画像の生成など、多岐にわたる分野での活用が進んでいる。また、CLIPの日本語版モデルも開発されており、日本語の画像キャプション生成や画像検索など、日本語環境での応用も可能となっている。

DALL-E

OpenAIが開発したテキストから画像を生成するモデルである。2021年1月に初めて発表されたDALL·Eは、与えられた文章から多様な画像を生成する能力を持つ。例えば、「宇宙飛行士が馬に乗っている」というテキストを入力すると、その内容に即した画像を生成することが可能である。DALL·Eの技術的基盤には、トランスフォーマーアーキテクチャが採用されている。これは、自然言語処理で成果を上げているモデル構造であり、テキストと画像の関係性を学習するのに適している。具体的には、テキストをエンコードし、その情報をもとに画像をデコードするプロセスを経る。これにより、テキストの意味を理解し、それに対応する視覚的表現を生成することが可能となる。2022年4月には、改良版である「DALL·E 2」が発表された。DALL·E 2は、より高解像度で現実的な画像を生成できるようになり、テキストと画像の関連性も向上している。さらに、既存の画像に対して部分的な編集を行う機能も追加され、ユーザーは特定の要素を追加・削除するなどの操作が可能となった。DALL·Eの開発には、OpenAIのマルチモーダル基盤モデルである「CLIP」が関与している。CLIPは、画像と言語の情報を同時に処理し、両者を関連付ける能力を持つ。DALL·E 2では、CLIPの埋め込み表現を活用し、テキストから画像への変換プロセスを効率化している。

Flamingo

DeepMindが開発した「Flamingo」は、少数の例示による学習（few-shot learning）に特化した視覚言語モデルとして知られている。Flamingoは、事前に学習された視覚モデルと言語モデルを組み合わせ、画像や動画とテキストが交互に配置されたシーケンスを入力として受け取り、適切なテキストを生成する能力を持つ。この設計により、視覚的な質問応答や画像のキャプション生成など、多様なタスクに迅速に適応できる。特に、タスク固有の大量のデータを用いた微調整を行わずに、高い性能を示す点が特徴である。Flamingoのアーキテクチャは、視覚情報を固定長のトークンに変換する「Perceiver Resampler」と、これらのトークンを言語モデルに統合する「Gated Cross Attention Layer」で構成されている。これにより、視覚情報とテキスト情報の効果的な融合が可能となっている。また、Flamingoは大規模なマルチモーダルWebコーパスで学習されており、任意に交互配置されたテキストと画像を含むデータを活用している。さらに、Flamingoのオープンソース版である「OpenFlamingo」も公開されており、研究者や開発者が自由に利用できる環境が整備されている。OpenFlamingoは、Flamingoのアーキテクチャを再現し、オープンソースのデータセットを用いて学習されている。これにより、視覚と言語の統合モデルの研究がさらに進展することが期待されている。

Image Captioning

画像とテキストを組み合わせた「Image Captioning」は、画像の内容を自然言語で説明する技術として重要視されている。この技術は、視覚情報と言語情報を統合し、画像の内容を自動的に文章で表現することを目的としている。Image Captioningの実現には、画像から特徴を抽出する視覚モデルと、テキストを生成する言語モデルの連携が不可欠である。近年、OpenAIが開発したCLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）は、画像とテキストのペアを大量に学習し、両者を関連付ける能力を持つモデルとして知られている。CLIPは、インターネット上から収集した約4億組の画像とテキストのペアを用いて学習され、多様な下流タスクに対するゼロショット性能を向上させることが可能となった。また、CLIPの日本語版も開発されており、日本語の画像キャプション生成や画像検索など、マルチモーダルなタスクに応用されている。例えば、LINEが開発した「clip-japanese-base」は、日本語のテキストと画像の関連性を高精度で捉えるモデルとして公開されている。さらに、マルチモーダルモデルの一例として、VL-T5が挙げられる。これは、言語モデルであるT5を基盤とし、画像データも処理可能なように拡張されたモデルである。VL-T5は、画像と質問文を入力として受け取り、適切な回答文を生成する能力を持つ。このようなモデルは、画像とテキストの両方を扱うタスクにおいて柔軟性と高い性能を発揮する。

Text-To-Image

テキストから画像を生成する「Text-To-Image」技術は、画像生成や検索、物体検出など多岐にわたる応用が期待されている。OpenAIが2021年に発表したCLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）は、画像と言語の情報を同時に処理し、画像とテキストを関連付けることができるマルチモーダル基盤モデルである。CLIPは、インターネット上から収集した大量の画像とテキストのペアを用いて学習し、ゼロショット学習を可能にする画像分類モデルとしても注目されている。これにより、特定の訓練を必要とせずに新しいカテゴリやタスクに対して高いパフォーマンスを発揮する。また、BERTとResNetを組み合わせたマルチモーダルモデル「MMBT（Multimodal Bitransformers）」も存在する。MMBTは、画像とテキストの両方を入力として扱い、BERTをベースにしたアーキテクチャを採用している。これにより、画像とテキストの情報を統合的に処理し、分類タスクなどで高い精度を実現している。さらに、Versatile Diffusion（VD）というモデルは、画像やテキストのコンテキストを条件として、さまざまな形式のデータを生成できる「マルチフロー・マルチモーダル拡散モデル」を核としている。これにより、テキストから画像を生成するだけでなく、画像からテキストを生成するなど、多様なデータ生成が可能となっている。これらの技術は、画像生成や検索、物体検出、ロボティクス、ナビゲーションなど、さまざまな分野での応用が期待されている。しかし、計算負荷の高さやデータの質とバランスなど、克服すべき課題も存在する。今後の技術の進展により、これらの課題が解決され、より高度なマルチモーダルモデルの実現が期待される。

Visual Question Answering

画像とテキストの情報を統合して理解する「Visual Question Answering（VQA）」は、画像に関する質問に対して適切な回答を生成する技術である。VQAは、コンピュータビジョンと自然言語処理の融合を目指すものであり、画像の内容を深く理解し、関連する質問に答える能力が求められる。VQAの実現には、画像から特徴を抽出するための畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と、質問文を処理するためのリカレントニューラルネットワーク（RNN）やトランスフォーマーモデルが組み合わされることが多い。これらのモデルは、画像とテキストの情報を効果的に融合し、質問に対する適切な回答を導き出すために設計されている。近年、VQAの性能向上のために、注意機構（アテンションメカニズム）が導入されている。これにより、モデルは画像内の重要な領域や質問文中の重要な単語に焦点を当て、より正確な回答を生成することが可能となった。例えば、マルチモーダル注意機構を活用したモデルでは、画像とテキストの両方に対して同時に注意を向けることで、情報の統合がより効果的に行われている。さらに、VQAの応用範囲は広がっており、医療画像解析や自動運転、ロボティクスなど、多様な分野での活用が期待されている。これらの応用では、画像とテキストの情報を統合して理解する能力が求められ、VQA技術の発展が重要な役割を担っている。最新の研究では、VQAモデルの性能向上のために、自己注意機構やトランスフォーマーベースのアーキテクチャが採用されている。これにより、モデルはより複雑な質問にも対応できるようになり、回答の精度が向上している。また、マルチモーダルデータの大規模な事前学習を行うことで、モデルの汎用性と適応性が高まっている。

Unified-IO

視覚、言語、音声、行動データなど多様なモダリティを単一のモデルで扱うことを目指している。2022年に発表された初代「Unified-IO」は、画像生成や物体検出、自然言語処理など、90以上のデータセットを用いて訓練され、多様なタスクに対応する能力を示した。その後、2023年12月に「Unified-IO 2」が登場し、さらなる進化を遂げた。このモデルは、テキスト、画像、音声、ビデオ、インターリーブされたシーケンスを入力として処理し、テキスト、アクション、音声、画像、密または疎なラベルを出力することが可能である。7億のパラメータを持ち、1兆のテキストトークンや1億8000万のビデオクリップなど、多様なマルチモーダルデータでゼロから訓練された。さらに、120以上のデータセットを用いたファインチューニングにより、視覚、言語、音声、行動に関する220以上のタスクに対応できるようになった。「Unified-IO 2」は、GRITベンチマークで最先端の性能を達成し、35以上のベンチマークで優れた結果を示している。これには、画像生成と理解、自然言語理解、ビデオと音声の理解、ロボット操作などが含まれる。また、未学習のタスクや自由形式の指示にも対応できる柔軟性を持つ。このような統合的なモデルの開発は、AIが多様なデータ形式を一貫して処理し、複雑なタスクを効率的に解決するための重要なステップとなっている。

Zero-shot

ゼロショット学習とは、モデルが特定のタスクに関する訓練データを持たない場合でも、既存の知識を活用して新しいタスクを遂行する能力を指す。例えば、CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）というモデルは、画像とテキストのペアを大量に学習することで、未見の画像に対しても適切なテキストラベルを生成することが可能である。このようなモデルは、画像とテキストの両方をエンコードし、それぞれの特徴を共通のベクトル空間にマッピングする。これにより、画像とテキストの類似度を計算し、新しいタスクに対しても柔軟に対応できる。例えば、CLIPは、インターネット上から収集した約4億組の画像とテキストのペアを用いて学習され、多様な下流タスクに対してゼロショットで高い性能を示している。

基盤モデル

異なる種類のデータ、例えばテキスト、画像、音声などを統合的に処理するマルチモーダルモデルが注目を集めている。これらのモデルは、複数の情報源を組み合わせることで、より豊かな情報理解や生成が可能となる。代表的なマルチモーダル基盤モデルとして、CLIP、Gemini、ImageBind、NExT-GPTなどが挙げられる。CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）はOpenAIが2021年に発表したモデルで、画像と言語のペアを大量に学習し、画像とテキストを関連付ける能力を持つ。これにより、テキストから画像を検索したり、画像からテキストを生成するタスクに適用可能である。Geminiは、DeepMindが2023年6月に発表した大規模なマルチモーダル基盤モデルであり、テキスト、画像、音声などの異なるデータ形式を統合的に処理することができる。ImageBindはMeta AIが開発したモデルで、異なるモダリティ間の関連性を学習し、テキスト、画像、音声、センサーデータなど多様なデータ形式を統合的に処理する。これにより、異なるデータ形式間の変換や統合が可能となる。NExT-GPTはシンガポール国立大学が開発したマルチモーダル間での自由な入出力を実現するクロスモーダルモデルであり、ImageBindの技術を活用し、画像、音声、ビデオなど多様な入力情報を受け入れ、それに応じて最適な出力を生成する柔軟性を持つ。

マルチタスク学習

マルチモーダルモデルとマルチタスク学習を組み合わせることで、異なる形式のデータを活用し、複数のタスクを同時に処理する高度なモデルの構築が可能となる。例えば、画像と言語の両方を入力とし、物体検出やキャプション生成など複数のタスクを同時に学習するモデルが開発されている。このような手法は、医療分野や自動運転など、複雑な情報処理が求められる領域での応用が期待されている。例えば、医療画像と患者のテキスト情報を統合し、診断支援システムの精度向上に寄与することが考えられる。具体的なモデルとして、VL-T5が挙げられる。VL-T5は、テキスト生成モデルであるT5を基盤とし、画像と言語の両方を入力として処理できるように拡張されたモデルである。画像と質問文を入力し、適切な回答文を生成する能力を持つ。VL-T5は、画像とテキストの統合的な理解を必要とするタスクにおいて、優れた性能を示している。また、MMBT（Multimodal Bitransformers）も注目すべきモデルである。MMBTは、BERTとResNetを組み合わせ、画像とテキストの両方を入力として処理する。具体的には、画像をResNetで特徴抽出し、テキストをBERTで処理した後、これらの特徴を統合して分類タスクを行う。MMBTは、テキストを多用するマルチモーダル分類タスクにおいて、既存のモデルと比較して高い精度を達成している。これらのモデルは、マルチモーダルデータを活用し、複数の関連タスクを同時に学習することで、従来の単一モーダルや単一タスクのモデルよりも高い性能を発揮している。