マルチモーダルとは
マルチモーダル（Multimodal）とは、複数の異なる種類の情報や手段を組み合わせて処理や操作を行うことを指します。
AI分野では特に重要な概念として注目されており、現代のテクノロジーを理解する上で欠かせないキーワードです。
ちなみに、マルチモーダルは交通分野でも使用される概念で、その際は複数の交通手段を効率的に組み合わせたシステムを指します。
マルチモーダルAIとは
マルチモーダルAIとは、テキスト、画像、音声、動画など複数の異なるデータ形式（モダリティ）を同時に処理・理解できる人工知能のことです。
従来のAIが単一のデータ形式しか扱えなかったのに対し、マルチモーダルAIは様々な種類の情報を統合して判断することができます。
そのため、より人間に近い形で理解し、考えられるAIだと言えます。
例えば、文章の指示から画像を生成するAIや、スマートフォンのカメラに映ったものを翻訳・解説するAIがマルチモーダルAIにあたります。
マルチモーダルAIとシングルモーダルAIとの違い
シングルモーダルAIは、テキストのみ、画像のみといった単一のデータ形式だけを処理するAIです。
一方、マルチモーダルAIは複数のデータ形式を同時に処理できるため、より豊富な情報を活用した高度な判断が可能になります。
2022年登場当初のChatGPTは、テキストの入力を受け取り、テキストで出力するシングルモーダルAIでした。
しかし、2024年には、画像、動画、音声、テキストなどを組み合わせて入出力できる「GPT-4o」が、マルチモーダルAIとして登場しました。
マルチモーダルとLLMの違い
LLM（Large Language Model）は主にテキストデータの処理に特化した大規模言語モデルです。
一方、マルチモーダルは必ずしもテキストに限定されず、様々なデータ形式を組み合わせる概念です。
最近では、前述したGPT-4oのような、LLMにマルチモーダル機能を追加したモデルも登場しており、テキスト処理能力に加えて画像や音声の理解も可能になっています。
マルチモーダルAIの活用例
マルチモーダルAIは様々な産業分野で実用化が進んでおり、その応用範囲は日々拡大しています。ここでは代表的な活用例を分野別に紹介します。
自動車産業
自動車産業では、マルチモーダルAIが自動運転技術の核心として活用されています。
カメラ、LiDARセンサー（物体までの距離やその形状を測定するセンサー）、マイクなど、複数の異なるセンサー情報を統合的に分析・判断します。
例えば、カメラで歩行者を認識し、センサーでその正確な距離と動きを捉え、さらにマイクで救急車のサイレン音を検知します。
これらの情報を組み合わせることで、単一のセンサーでは難しい複雑な交通状況を正確に理解し、より安全で人間らしい運転判断を下すことが可能になります。
製造業
製造業では、品質検査などに活用されます。
例えば、製品の画像と機械の稼働音を同時に分析し、外観だけでは分からない内部の微細な欠陥を検出します。
他にも、熟練技術者の作業を映像と音声で記録・解析し、その技能をAIに継承させる取り組みなどでの活用も進んでいます。
マーケティング分野
マルチモーダルAIは複数の情報を統合的に分析し、マーケティングを高度化します。
例えば、顧客レビュー（テキスト）とSNSの投稿写真（画像）を組み合わせて分析することで、より深いニーズやインサイトを発見することができます。
また、広告の画像とコピーの最適な組み合わせを自動で生成し、キャンペーン効果を最大化することも可能です。
マルチモーダルAIの課題と今後の展望
マルチモーダルAIの発展には多くの期待が寄せられている一方で、解決すべき課題も存在します。
データ処理に時間がかかることが課題
マルチモーダルAIは、テキスト、画像、音声などの異なるデータ形式を同時に処理する必要があるため、単一のデータ形式だけを扱うAIと比較して計算に時間がかかります。
リアルタイムでの応答が求められる自動運転などでは、処理速度の遅延が安全性や利便性に直接影響します。
そのため、実現にはデータ処理をいかに効率化するかが重要になります。
将来的に、AGIの実現に寄与する
マルチモーダルAIの発展は、AGI（Artificial General Intelligence：汎用人工知能）の実現に大きく近づく要素として期待されています。
人間のように複数の感覚情報を統合して判断する能力は、より汎用的で高度なAIシステムの基盤となります。
AGIの詳細については、「AGI｜用語集」をご覧ください。
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