はじめに

マルチモーダルAIという言葉を聞いたことはありますか？この技術は、テキスト、画像、音声、動画といった多様なデータを一度に解析することで、従来のAIでは対応できなかった複雑な課題に挑む革新的な仕組みです。たとえば、医療分野では複数の検査データを統合して病気の早期発見を助けたり、自動運転では音声や映像を組み合わせて安全な運転を実現したりと、私たちの生活のさまざまな場面でその可能性を広げています。

この技術が今なぜ注目されているのか、その理由を探るために、マルチモーダルAIの基本的な仕組みから具体的な活用事例、そして私たちの未来にもたらす可能性まで、わかりやすく解説していきます。

マルチモーダルAIとは？

マルチモーダルAIの基本

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（モーダル）を同時に処理できるAI技術を指します。この「マルチモーダル」という用語は、「マルチ＝複数」「モーダル＝形式や手段」を組み合わせたもので、複数形式のデータを統合して処理する能力を示します。

従来のAI技術では、主に単一のデータ形式（例：テキスト、画像、音声など）を処理する「シングルモーダルAI」が主流でした。しかし、シングルモーダルAIでは、データの種類が限定されるため、複雑なタスクや多面的な解析が困難でした。これに対して、マルチモーダルAIは人間の脳のように多種多様な情報を統合的に扱うことができ、より高度な判断や解析を可能にしています。

シングルモーダルからマルチモーダルへ

現在、多くのAI技術がシングルモーダルからマルチモーダルへ進化を遂げています。特に、自然言語処理と画像認識を統合した生成AI（ジェネレーティブAI）は、マルチモーダル技術を活用して急速に普及しています。

例えば、OpenAIのChatGPTは、従来テキスト入力のみをサポートするシングルモーダルの言語モデルとして誕生しましたが、現在では画像や音声も処理可能なマルチモーダルモデルへと進化しています。同様に、Googleが開発した「Gemini」や、Microsoftの「LLaVA」など、他の主要なAIモデルもマルチモーダル化が進んでいます。

マルチモーダルAIの歴史

初期の研究から現在まで

マルチモーダルAIの研究は1980年代半ばに始まりました。当時は機械学習が注目を集め始めた時期で、AIがデータから学習する基盤が整備されつつありました。初期の研究には、唇の動きの動画をテキストに変換する試みなどがあり、人間の感覚を模倣する技術への関心が高まっていました。

2000年代に入ると、ディープラーニングの登場により、画像やテキストの処理能力が飛躍的に向上しました。この技術革新により、異なるモーダルを統合的に扱うマルチモーダルAIの実用化が進みました。特に2013年には、テキスト入力に応じて表情を変えるアバターの研究が進められ、人間らしい対話を目指した技術開発が注目されました。

最近の進展

2020年代に入ると、マルチモーダルAIの活用は加速度的に進みました。特に、生成AI（ジェネレーティブAI）の分野では、テキストと画像を統合的に扱う「VLM（Vision-Language Models）」が多くの分野で導入されています。これにより、単一のモーダルだけでは解決できなかった複雑なタスクにも対応できるようになりました。

代表的なマルチモーダルAIモデル

マルチモーダルAIの活用事例

電子カルテとAIの融合による医療の効率化

医療分野では、電子カルテとマルチモーダルAIを組み合わせることで、病気の早期発見や治療計画の最適化が進んでいます。例えば、複数の検査データを統合的に解析することで、前立腺がんの再発予測精度を約10％向上させる成果が報告されています。

医療分野では、電子カルテとAI技術を融合させた新たな試みが進められています。日本電気株式会社（NEC）、理化学研究所（理研）、日本医科大学は、複数の大学病院と共同で前立腺がんを対象とした医療ビッグデータの多角的解析を行うマルチモーダルAIを構築しました。この技術は、手術後から再発までの年数に応じた予測因子のパターンの違いを明らかにするなど、既存のAI技術を超える成果を上げています。

今回の研究では、NECが保有する電子カルテデータの統合プラットフォーム、理研が開発した広範囲画像解析技術や特徴選択の技術、そして複数の大学病院の医師が提供する高品質な検証データを組み合わせることで、マルチモーダルAIを構築しました。このAIは以下の特徴を持ちます。

• 多角的なデータ解析
  テキストデータ（電子カルテの記録）、画像データ（病理組織のスキャン画像）、数値データ（血液検査やバイタルサイン）など、多種多様な情報を統合的に解析します。
• 次元削減による効率化
  機械学習技術を応用した次元削減により、膨大なデータから重要な因子を抽出し、予測精度を向上させます。
• 再発予測精度の向上
  前立腺がん患者を対象とした解析では、手術後5年以内の再発予測精度を従来手法と比べて約10％向上させました。この成果は、再発のメカニズム解明や新たな治療法の開発にも寄与します。

防犯カメラモニタリングの高度化

近年、大規模施設や商業施設での監視業務にはAIを活用した防犯カメラモニタリングが欠かせない存在となっています。従来の映像解析AIは、入力データが映像のみに限定される「シングルモーダルAI」であるため、映像だけでは検出が難しい迷惑行為や危険行動を十分にカバーできない課題がありました。例えば、「大声でたむろする集団」など、音が重要な判断要素となる場面では対応が難しかったのです。

NTTデータは、この課題に対し、マルチモーダルAI技術を活用した新たなモニタリングシステムを開発しました。マルチモーダルAIは、映像データに加え、音声やその他のセンサー情報を統合的に解析することで、これまでのAIでは見逃されがちだった行動や状況を正確に検出できます。たとえば、共用スペースでの「寝込む」といった映像から判定できる行為だけでなく、「騒がしい声が響いている集団行動」など、音声を伴う迷惑行為まで検出可能になりました。

この技術は、防犯だけでなく、より高度なセキュリティ管理の実現にも寄与します。人間の五感のように多様な情報を組み合わせて判断する仕組みを備えたマルチモーダルAIは、防犯業務の効率化や安全性の向上に大きな期待が寄せられています。将来的には、さらに多くのセンサー情報を活用し、より幅広い場面での適用が進むことでしょう。

OpenAI社のマルチモーダルAI

米OpenAI社が提供するGPT-4は、テキストと画像の両方を入力として受け取り、テキスト出力を生成できるマルチモーダル基盤モデルです。従来のAIでは、画像とテキストを個別に処理するのが主流でしたが、GPT-4では両者を統合して理解・生成する能力が大幅に向上しました。例えば、入力された画像内容を解析し、その解釈に基づくストーリーやジョークを生成することが可能です。

GPT-4は、複雑なタスクに対してより正確で柔軟な対応が可能であり、特に専門的な試験や学術的なベンチマークで人間レベルの性能を示します。さらに、ChatGPTでは、データ解析結果をグラフやフローチャートとして視覚的に出力するAdvanced Data Analysis機能も実装されています。

このモデルの進化は、DALL･Eシリーズの画像生成機能ともシームレスに連携し、画像生成や解析の分野での応用範囲を大きく広げています。GPT-4は、マルチモーダルAIの可能性を具体的な形で示し、次世代のAI活用に新たな道を開いています。

まとめ

マルチモーダルAIは、テキストや画像、音声といった多様なデータを一つにまとめて解析することで、これまでのAIでは難しかった複雑な課題に挑戦しています。この技術は、医療や自動運転、防犯、さらには生成AIなど、さまざまな分野での活躍が期待されています。考えてみてください、この技術がさらに進化すれば、私たちの暮らしや社会がどれだけ便利で豊かになるでしょうか。企業や研究者がどのようにこの技術を活用し、未来を切り拓いていくのか、私たちの目で見守る価値があるのではないでしょうか。