近年のLLM(Large Language Model)や言語生成AI等は、テキストだけではなく、画像や動画といった「視覚情報」を理解できる方向へと進化しています。その中心にあるのがVLM(Vision Language Model)です。

従来のLLMがテキストの理解と生成に特化していたのに対し、VLMは視覚データと自然言語を同時に処理し、両者を結びつけることができます。

これにより「画像を見て説明する」「写真を基に質問に答える」といった、人間に近い認知タスクが可能になりつつあります。

今回はそんなVLMについて解説し、使用上の注意から今後の展開まで紹介いたします。

VLMは、画像や動画といった視覚情報と文章などの言語情報を同時に扱い、関連付けて理解・生成できるAIモデルです。

従来のAIはテキストだけ、あるいは画像だけといった単一のデータ形式に特化していましたが、VLMは両方を統合的に処理できる点が特徴です。

例として、製造業の検査工程では、VLMが不良品の検出をするだけでなく、

「どの部分が不良なのか」「なぜ不良と判定したのか」を自然言語で説明することが可能です。

VLMの前身となるLLMはテキスト情報に特化しています。

一方でVLMは、以下のような違いを持ちます。

◆ 扱えるデータの範囲

・LLM：テキストのみ

・VLM：画像や動画＋テキスト

◆ 得意分野

・LLM：要約、翻訳、文章生成、質問応答

・VLM：画像説明生成、視覚的質問応答、画像検索、視覚と言語を組み合わせた推論

◆ モデル構造

・LLM：Transformerを用いた言語処理特化

・VLM：画像エンコーダーと言語モデルを組み合わせた複合構造

VLMを導入する際は、以下のような課題に留意する必要があります。

◆ データ品質

VLMは大量の「画像＋テキスト」ペアで学習しているため、

学習データに偏りがあると誤認識やバイアスが生じやすい

◆ 計算資源とコスト

LLMの言語処理に加え、画像や動画といった視覚情報の処理も行うため、

計算負荷が大きくなり、GPUなど高性能インフラが必要

◆ アノテーションコスト

画像と言語を結びつける教師データの作成にはコストがかかる

◆ ハルシネーションのリスク

LLMと同様、VLMも「存在しない情報」をもっともらしく生成してしまう可能性

VLMは幅広い分野で実用化や実証実験が進んでいます。

以下、代表的なユースケースをご紹介します。

自動運転：周囲を映像と言語で理解・説明

カメラやセンサーから入力される膨大な映像データにVLMを組み込むことで、車両は状況認識を言語化し、意思決定につなげられる

VLMはまだ発展途上の技術ではあり、今後は以下が期待されています。

◆リアルタイム処理：動画解析や即時応答への対応

現状のVLMは、静止画・動画いずれを入力とする場合でも、モデルの計算負荷が大きく、処理に時間を要します。

そのため、動画をリアルタイムに解析し、その場で状況を説明・判断する用途にはまだ制約があります。

今後は、モデルの軽量化や推論高速化、ハードウェアの進化により、リアルタイムでの動画解析や即時応答への対応が期待されています。

◆業務特化型モデル：医療・製造・教育などに特化したVLM

汎用型のVLMは幅広く使えますが、業務にそのまま導入するには精度や専門知識の不足が課題としてあります。

今後は、医療であれば診断画像やカルテ情報に特化したモデルのように、業務特化型VLMが普及していくとみられます。

これにより、汎用性と専門性の両立が進み、実用度が飛躍的に高まると考えられます。

◆軽量化とエッジ対応：ローカル端末での活用

現状のVLMは大規模で計算資源を必要としますが、今後はモデルの軽量化や効率化が進み、スマートフォンや工場内のエッジデバイスで直接動作できるようになると期待されています。

これにより、ネットワークに依存せずにリアルタイム処理が可能になり、工場の検査ラインや医療現場など、即時性が求められる領域での利用が広まると考えられます。

VLMは、テキストに特化してきた従来のLLMを超えて、視覚と言語を統合的に理解できる新しいAIです。
「人間が目で見て、言葉で説明する」という認知プロセスを模倣できる点が大きな特徴であり、これまでのAIの限界を超える可能性を秘めています。
今後は、ビジネスから産業まで応用の幅が一層広がり、私たちの生活や働き方を大きく変えていく進化の核となるでしょう。