マルチモーダルAIについて教えて下さい。
マルチモーダルAIは、複数の種類のデータ(モダリティ)を統合・処理する能力を持つ人工知能です。
現在の人工知能(AI)は、単一の情報源に特化した「シングルモーダルAI」と、複数のデータ形式（テキスト・画像・音声・センサー情報など）を統合して理解する「マルチモーダルAI」に大別されます。
2025年に入り、各分野で急速に進化するAI技術の中で、特にマルチモーダルAIは、その応用範囲と実用性が飛躍的に向上しています。ただ、シングルモーダルAIとマルチモーダルAIの違いはあまり知られていません。
今回は、シングルモーダルAIとマルチモーダルAIの違いを、最新事例を交えてAIに解説してもらいながら、マルチモーダルAIの課題にも迫りつつ、未来でさらに進化を遂げた「ユニファイドAI」についても考察していきます。
それでは早速見ていきましょう！
シングルモーダルAIとマルチモーダルAIの違いと事例をAIが解説〜未来の統合型AIへの進化〜
シングルモーダルAIの定義
シングルモーダルAIは「特定のデータ形式」に特化したAIで、テキスト生成・画像認識・音声認識など、ひとつのモダリティに焦点を当てることで、高い専門性と精度を発揮します。
「モダリティ」とは、言語学や哲学、論理学などで広く使われる概念で、認識や表現の様式・方法を指す言葉です。一方の「モーダル」は、特定の文法的な要素(特に助動詞)や、UIデザインの特定の手法などを指します。
モダリティとモーダルは、お互いに関連性がありながらも「異なる領域や文脈」で使われる言葉なので、AI関連記事でこれらの言葉を目にする際には、あらかじめ「意味の違い」の理解を持っておくと役立つはずです。
説明が難しいですが、私も間違って使わないように気をつけたいです。
以下のセクションでは、シングルモーダルAIを「画像・文章生成AI」「医療画像AI」「音声認識・合成AI」の分野に分け、それぞれ具体的なサービスや活用事例を取り上げてご紹介していきます。
シングルモーダルAIの活用事例
画像・文章生成AI分野の活用事例
生成系AIは、特定の入力(通常はテキスト)に基づいてコンテンツを生成するAIです。入力はテキストのみ、生成対象が画像や文章など、単一のモダリティに特化しているものをご紹介します。
AI画像生成サービス
「DALL-E 3」(外部リンク)は、テキストのプロンプトから画像を生成してくれるOpen AIの生成AIサービスです。広告制作やデジタルアートの現場において「アイデアのビジュアル化」として広く利用されています。
「Midjourney」(外部リンク)は、「DALL-E 3」と同様にテキスト入力から独自のイラストやデザイン画像を生成するサービスで、クリエイティブ業界におけるビジュアルコンテンツ制作の補助ツールとして人気です。
他にもAI画像生成ツールは複数存在しますが、それぞれのモデルにおいて、トレーニングに使用されるデータセットが異なっているため、同じテキストを入力しても「異なる画像」が出力される結果になります。
AI画像生成ツールで自分の「創造性」を追求する際には、複数のモデルを使いながら試行錯誤を繰り返していくことも、一つの楽しみ方と言えるでしょう。
生成される画像の好みで、自分に向いたAI画像生成サービスを選ぶと良さそうです。
AI文章生成サービス
「Jasper」(外部リンク)は、マーケティング用コピーやブログ記事など、テキストコンテンツを自動生成してくれるAIサービスで、主に海外において、企業のコンテンツ制作やSNS投稿の作成支援として活用されています。
「Writesonic」(外部リンク)は、ブログ記事や広告文、メール文などを自動生成するツールで、シンプルなテキスト入力から目的に沿った文章を生み出せます。コンテンツ制作の効率化に大きく貢献しているサービスです。
OpenAIのChatGPTなど、有名なAIサービスもありますが、これらは近年マルチモーダルAI機能を搭載したバージョンも同時展開しているため、シングルモーダルAIの事例としては除外しています。
文章生成AIサービスでも、同じ入力に対して「異なる反応や生成結果」が返されることがよくあります。この特性を活かして複数のモデルを使い分けるのがおすすめです。
画像生成サービスと同じで、自分に合うAIモデルを見つける面白さがありますね。
医療画像AI分野の活用事例
医療系AIは、特定分野に特化したデータをもとに解析・予測を行うAIです。ここでは、医療画像に対して最適化されたサービスを提供している企業を紹介します。
「Aidoc」(外部リンク)は、放射線画像(CT、MRIなど)を解析して、異常検出や診断支援を行うAIシステムを提供する企業です。医療現場における診断精度の向上と、病気の早期発見などの分野に大きく寄与しています。
「Enlitic」(外部リンク)は、医療画像のAI解析に特化したサービスを提供している企業です。深層学習を利用しながら、X線やCTスキャンなどの画像診断を支援し、診断の精度向上や効率化への貢献を目指しています。
AidocとEnliticは、医療画像の解析を通じて病気の診断精度を高め、医療従事者の負担を軽減し、患者の治療結果を改善するためのシングルモーダルAIを提供しており、知名度も非常に高い企業です。
AIが各種画像内で「人間が見落としがちな部分」を強調したり、異常を見つける手助けをすることで、人間の医師は多角的に病気を発見・治療していく手段を得られます。
シングルモーダルAIは、医療分野にも大きく貢献している技術ですね。
音声認識・合成AI分野の活用実例
音声認識・合成系AIは、音声入力をテキストに変換したり、テキストから自然な音声を生成する技術で、シングルモーダルAIの代表例として挙げられます。
AIバーチャルアシスタント
「Amazon Alexa (アマゾン・アレクサ)」(外部リンク)は、ユーザーの音声コマンドを解析しながら、家電の操作や情報提供、スケジュール管理などを実現するAIアシスタントです。基本的に音声入力と出力に特化しています。
「Google Assistant (グーグル・アシスタント)」(外部リンク)は、音声による対話で日常のタスクをサポートするAIアシスタントです。ユーザーの質問に対して音声で回答する点が特徴で、音声データのみの処理に集中しています。
AI通訳・翻訳システム
「Azure AI 翻訳」(外部リンク)は、Microsoftの総合的なAIエコシステムの一部として提供されているAIサービスで、100以上の言語間でテキストを瞬時に、または一括で翻訳する能力を持ちます。
カスタマーサポート向け音声AIシステム
「Nuance Communications (ニュアンス・コミュニケーションズ)」(外部リンク)のAI音声認識技術は、音声モダリティに特化したシングルモーダルAIの代表例で、様々な業界・分野で活躍しているサービスです。
具体例として、コールセンターなどで「顧客の問い合わせ」をAI音声認識により迅速にテキスト化し、適切なカスマター対応へと繋げるシステムを提供しており、多くの企業に採用されている実績を持ちます。
同じAIでも、それぞれ得意とする役割で機能が分かれるのですね。
マルチモーダルAIの定義
「マルチモーダルAI」とは、複数の種類のデータ(モダリティ)を統合・処理する、つまり、テキスト・画像・音声・センサー情報など複数のデータを同時に取り扱いながら、「相互の関連性」を見出す人工知能を指す言葉です。
例えば、スマートフォンのカメラで撮影した画像データと一緒に、付随する位置情報や音声データを解析することで、マルチモーダルAIは「より正確な情報や意思決定」をユーザーに提供できます。
「複数の視点」を同時に考慮できるため、実世界における複雑なシナリオに適応しやすい点が、マルチモーダルAIの長所と言えます。
異なる種類のデータを同時に処理できるのはすごいですね。
マルチモーダルAI処理の仕組み
マルチモーダルAIは、「データの前処理」「特徴の抽出」「特徴の融合」「統合処理」という順番で最終的なタスクを実行します。シングルモーダルAIでは実現が難しかった「多様な入力の統合処理」が可能なのです。
画像データではリサイズや正規化、テキストデータではトークン化、音声データではスペクトログラム変換などを行うのがマルチモーダルAIの前処理で、これは各モダリティごとに適切な前処理を行う最初の段階です。
その後、画像データではCNN、テキストデータではTransformerといった手法を利用して特徴の抽出を行い、抽出された各モダリティの特徴量を統合し、相互関係を学習する層を構築する「特徴の融合」を行います。
統合された特徴情報を元に、質問応答や画像のキャプション生成、意思決定支援などのタスクを実行するのが、最終的な「統合処理」の段階です。
何だか一気に説明が難しくなってきましたね・・
マルチモーダルAIは「様々な食材からメニューを生み出せる存在」
これを料理に例えると、集められた食材を見ながら、それらを活用できる最適なメニューを考案して提示する、というのがマルチモーダルAIの仕組みでしょうか。例えが的確なのか不安になので、AIに聞いてみましょう。
そうですね！料理に例えると、マルチモーダルAIの仕組みはまさにその通りです。
AIによると、マルチモーダルAIは「食材(データ)」を集めて、どの組み合わせが良いのかを自動的に判断しながら、最適な「メニュー(解決策や出力)」を作り出すそうです。シングルモーダルAIには、この考え方と行動はできません。
シングルモーダルAIとマルチモーダルAIの違いが分かりました！
マルチモーダルAIの活用事例
医療分野の活用事例
「Tempus」(外部リンク)は、臨床記録、医療画像、ゲノム情報などの多様な医療データを統合し、がん治療の最適な意思決定を支援するプラットフォームを提供する企業で、腫瘍学におけるマルチモーダルAI活用で知られます。
2015年にEric Lefkofsky氏によって設立されたTempus社は、「患者が適切なタイミングで適切な薬を服用できるように支援し、より長く健康的な生活を送れるようにすること」を使命として掲げている著名な企業です。
「Google Health」(外部リンク)は、X線やMRI画像、電子カルテデータなどを統合して、疾患の診断や予防策を提案するサービスです。特に、肺がんの早期発見や眼科の診断に利用されていることで有名です。
医療分野におけるこの事例は、「より正確で効率的な医療サービス」を提供する目的でマルチモーダルAIを活用している点で共通しています。
マルチモーダルAIは、医療分野にも着実に浸透しているのですね。
自動運転システム分野の活用事例
Waymo
「Waymo」(外部リンク)は、カメラ、LiDAR、レーダーなど複数のセンサー情報を融合し、高精度な自動運転技術を提供するサービスを手がける企業で、安全な自動運転走行環境の実現に向けて、都市部や郊外で実証運用を重ねています。
GO株式会社は先日、日本交通株式会社とWaymoとの提携を発表し、Waymoの自動運転技術「Waymo Driver」のテストを日本で開催することを発表しました。日本における「自動運転タクシー」の導入を推進する目的です。
Cruise
「Cruise」(外部リンク)は、GM(ゼネラルモーターズ)傘下の自動運転技術開発企業で、多種類センサーデータのリアルタイム融合によって、交通環境の変化に対応しながら自動運転の安全性を向上させる取り組みを続けています。
WaymoとCruiseは、共に異なる種類のデータ(視覚情報、距離情報、音響情報など)をマルチモーダルAIで統合し、正確かつ安全な自動運転を実現するアプローチを取っています。
日本でもマルチモーダルAIを活用した自動運転タクシーが走る日が来るのですね。
スマートシティ分野の活用事例
「NVIDIA Metropolis」(外部リンク)は、映像と各種データをマルチモーダルAIで解析するプラットフォームの名称で、スマートシティ開発分野のみならず、小売と物流、工業と製造、ヘルスケア分野でも応用されています。
スマートシティ分野におけるNVIDIA Metropolisは、都市のインフラ、駐車スペース、建物、公共サービスを改善する手段として活用できる仕組みで、膨大なビッグデータを取り扱える点で優れるプラットフォームです。
NVIDIAが提供する他のサービスと連携させることによって、都市を「デジタルツイン (仮想都市)」で再現することもできるため、開発段階においてコストを削減しながら都市計画を進められるというメリットもあります。
マルチモーダルAIは、スマートシティの都市計画でも重要な役割を果たしますね。
マーケティング分野の事例
「Brandwatch」(外部リンク)は、ソーシャルメディア上のテキスト・画像・動画などの多角的なデータを解析して、消費者の感情分析やブランド評価、トレンド洞察を提供するマーケティング解析ツールです。
「Iris AI」という独自AIエンジンを使用している点がBrandwatchの特徴で、このマルチモーダルAIには、消費者の感情や行動を深く分析・理解する能力があります。現在多くの企業が採用するツールで、信頼性も高いAIです。
「Talkwalker」(外部リンク)は、1億5000万以上のウェブサイトや30以上のソーシャルメディアプラットフォームからテキスト・画像・ビデオデータを収集し、187の言語に対応しながら分析を行えます。
これらのAIサービスは、多種多様なデータを統合的に理解・分析することが可能となっており、マーケティング戦略を最適化するための強力なツールと言えます。
ソーシャルメディア上の流行を素早く分析できる点で優れていますね。
マルチモーダルAIの未来像〜ユニファイドAIとAGI
マルチモーダルAIから「ユニファイドAI」へ
マルチモーダルAIは、今後技術の進化に伴って多様な分野での実用化と採用が進み、私たちの生活や産業に「大きな革新」をもたらすことが期待されています。
近い将来、異なるモダリティを統一的に理解するための汎用的な知識表現を持つ「統合されたAI」が開発されるだろうと、対話の中でAIは未来予測を行いながら語ってくれました。つまり「マルチモーダルを超えるAI」の誕生です。
AIは「汎用的な知識表現を持つ統合されたAI」の例として、一つのAIが専門的なタスクから日常的なタスクまで幅広く対応する「ユニファイドAI」の開発と誕生を予測しています。いつ生まれるかは不明ですが、期待したい進化です。
シングルモーダルやマルチモーダルといった「括り」でAI性能を分けることなく、多くの人が意識せずに利便性を感じながらAIを利用できるかもしれない存在「ユニファイドAI」は、ある日突然誕生するかもしれません。
では、ユニファイドAIがさらに進化した場合、どんなAIになるのでしょうか？
ユニファイドAIから「AGI」へ
「AGI(Artifical General Intelligence):汎用人工知能」は、ユニファイドAIのさらに先の進化系を表す概念です。AGIは高度な知的タスクも理解・学習・実行できる能力を持つ「究極のAI」を指す言葉で、開発競争が加速中です。
ユニファイドAIは「AGIへの道程の一部」で、進化を遂げた状態のAGIは、さらに広範な知識と能力、特に未知の問題に対しても自律的に学習・適応できる能力を持つはずですが、その実現時期に関する予想は専門家の間でも分かれます。
サム・アルトマンCEOが「予想よりも早く実現する」と公言したAGIについては別記事に詳しいので、「人類と同等の知性を持つAI」と言われるこのAGIについてもっと知りたい方は、こちらも併せてご覧ください。
今話題となっているAIエージェントは、シングルモーダルとマルチモーダルAIからユニファイドAIへと進化を遂げ、究極的にはAGIになる可能性があります。
AIの劇的な進化の過程を、私たちはこれから目撃・体験していくことになりそうですね。
マルチモーダルAIの課題
データ統合における課題
異なる種類のデータをAIが一貫して理解しながら統合するのは非常に複雑な技術で、それぞれのモダリティには独自の構造、フォーマット、特徴量があるため、これらを「効率的に結びつける方法」が求められます。
AIによると、データの整合性と一貫性を保つことが大いに求められるマルチモーダルAIでは、データ間の「時間的・空間的なズレ」や、フォーマットの違いが特に課題になるそうです。これは改良する余地がある部分と言えます。
また、「特定のモダリティ」だけに偏ったデータセットを使ってマルチモーダルAIを学習させる場合、そのモデルが「偏った学習」をしてしまう可能性があるため、今後「多角的な学習」は欠かせなくなりそうです。
高品質なマルチモーダルデータは収集が困難で、データの偏りやノイズの問題も出てきます。
マルチモーダルAIの開発と進化には、かなりの苦労が伴うのですね。
計算資源の課題
マルチモーダルAIで各モダリティを統合するための「モデルアーキテクチャ」は、シングルモーダルAIモデルよりも複雑になっているため、これが設計やチューニングに対して時間がかかる大きな要因となっています。
また、マルチモーダルAIは基本的に動作させる際に「大量の計算リソース」を必要とするため、シングルモーダルAIと比較して、訓練や推論にかかる「時間とコスト」が飛躍的に増加してしまう点も課題です。
これを改善するためには、GPUやTPUのようなAI専用ハードウェアの進化や、アルゴリズムの最適化、モデルの効率化、ソフトウェアとフレームワークの最適化などが必要で、その取り組みは現在進行形で続いています。
この取り組みにより、マルチモーダルAIの計算資源に対する課題は徐々に解決されるでしょう。ただ、これは技術進歩と研究開発が必要な「継続的なプロセス」です。
計算を行う際の「コスト削減」は、全てのAIで必要になる取り組みですね。
信頼性と公平性の課題
マルチモーダルAIは複雑な仕組みを持つため、意思決定のプロセスや予測の「理由」を説明することが難しく、そこに信頼性や透明性の「ブラックボックス問題」が生まれます。これは今後も継続して取り組むべき課題です。
また、マルチモーダルAIが多種多様なデータを統合する際に、データセットに内在する「バイアス」が複雑な形で反映されることがあるため、完成した出力の「公平性」を確保するのが困難になる、という課題もあります。
これらの課題に対して有効なのは、AIモデル自身がその決定や推論についての過程をユーザーに対して自然言語で説明する「自己説明型AI」を開発することで、同時に「バイアスを修正する方法論」を考えることも有益です。
このアプローチによって、マルチモーダルAIの説明可能性と信頼性は徐々に向上し、ユーザーや社会全体から受け入れられるAIの実現に近づくことが期待されます。
AIの進化に伴って「意思決定のプロセス開示」は大切な部分になりそうです。
まとめ
多彩な分野に特化した性能を持つシングルモーダルAI、そして複数のモダリティが持つ情報を統合的に処理できるマルチモーダルAIは、今後の開発次第で「ユニファイドAI」へと進化を遂げる可能性があると考えられます。
将来的には、「AGI」誕生のステップとして、このユニファイドAIが重要な役割を果たすとAI自身は予測していますが、現在ユニファイドAIの完全なモデルは存在していないため、今後の開発進捗が気になるところです。
真の「統合型AI」が誕生し、それが人類の知能に並び、さらに超えるかもしれない未来。AGIの実現時期に関しては具体的な予測年数が出ているため、我々がその未来を目撃できる可能性は、非常に高いと言えるでしょう。
最後までお読み頂き、ありがとうございました！
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