日常的な作業負荷を軽減したり、コンテンツをゼロから作成したり、膨大な量のデータを整理して洞察を引き出したり、X 線で異常を特定したりするために人工知能がこれ以上できることはないと思われていたときに、マルチモーダル AI が登場します。
ごく最近まで、AI は主に単一のテキストまたは画像ベースの情報の理解と処理に重点を置いていました。つまり、1 つのことしかできないものでした。しかし今日、AI の世界にマルチモーダル AI という形で真の万能人が新たに参入しました。この新しいクラスの AI は、画像、ビデオ、オーディオ、テキストなどの複数のモダリティを統合し、複数のデータ入力を処理できます。
マルチモーダル AI が実際に提供するのはコンテキストです。異なるタイプのデータ入力間のパターンとつながりを認識できるため、出力はより豊かで直感的になり、これまで以上に多面的な人間の知能に近づきます。
生成型 AI (GenAI) が過去 1 年間に成し遂げたのと同様に、マルチモーダル AI はほぼすべての業界に革命をもたらし、人間と機械の相互作用にまったく新しいレベルの洞察と自動化をもたらすと期待されています。
すでに多くの大手テック企業がマルチモーダルAIの支配を狙っている。最も最近の企業の1つはX（旧Twitter）で、 Grok 1.5 をリリース同社は、現実世界の空間理解に関しては競合他社より優れていると主張している。他の競合製品としては、Apple MM1、Anthropic Claude 3、Google Gemini、Meta ImageBind、OpenAI GPT 4などがある。
AI には、機械学習やディープラーニングから予測分析やコンピューター ビジョンまで、さまざまな形式がありますが、マルチモーダル AI の真の決め手はコンピューター ビジョンです。マルチモーダル AI では、コンピューター ビジョンの機能は単純な物体識別をはるかに超えています。さまざまな種類のデータを組み合わせることができるため、AI ソリューションは画像のコンテキストを理解し、より正確な判断を下すことができます。たとえば、猫の画像と猫の鳴き声を組み合わせると、猫の画像をすべてより正確に識別できます。別の例として、顔の画像とビデオを組み合わせると、AI は写真に写っている特定の人物を識別できるだけでなく、コンテキストをより正確に認識できるようになります。
現場でのマルチモーダル AI
マルチモーダル AI のユースケースはまだ表面化し始めたばかりですが、進化するにつれて、今日では想像もできないような方法で使用されるようになります。現在適用されている、または適用できる可能性のある方法をいくつか考えてみましょう。
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電子商取引。マルチモーダル AI は、ソーシャル メディア データ内のテキスト、画像、ビデオを分析して、特定の人々やセグメントの人々に提供するサービスをカスタマイズできます。
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自動車。マルチモーダル AI は、カメラ、レーダー、GPS システムなどの複数のセンサーからのデータを組み合わせて精度を高めることで、自動運転車の機能と安全性を向上させることができます。
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ヘルスケア。画像やスキャン、電子健康記録、遺伝子検査結果から得たデータを活用して、臨床医がより正確な診断を下せるよう支援します。また、よりパーソナライズされた治療計画も作成します。
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金融。さまざまな形式のデータを分析し、特定の個人や住宅ローンなどのリスクレベルについてより深い洞察と理解を得ることで、高度なリスク評価が可能になります。
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保護。マルチモーダル AI は、衛星画像やクジラの鳴き声の音声からクジラを識別し、回遊パターンや変化する餌場を追跡できます。
マルチモーダル AI を業務に導入する際の課題
マルチモーダル AI はエキサイティングな開発ですが、まだ道のりは長いです。根本的な課題は、さまざまなソースからの情報を統合することです。これには、各モダリティから意味のある洞察を抽出し、それらを統合して包括的な解釈を生成できるアルゴリズムとモデルの開発が含まれます。
もう 1 つの課題は、AI モデルのトレーニング用のクリーンでラベル付けされたマルチモーダル データセットが不足していることです。より豊富な単一モダリティ データセットとは異なり、マルチモーダル データセットでは、異なるモダリティ間の相関関係を捉える注釈が必要なため、その作成にはより多くの労力とリソースが必要になります。しかし、モダリティ間の適切なバランスを実現することは、マルチモーダル AI システムの精度と信頼性を確保する上で非常に重要です。
他の形式の AI と同様に、偏りのないマルチモーダル AI を確保することは重要な考慮事項ですが、データの種類が多様であるため、さらに困難になります。いずれにしても、ソリューションの開発では、さまざまな種類の画像、テキスト、ビデオ、オーディオ、および開発者自身から生じる可能性のある偏りを考慮する必要があります。
マルチモーダル AI システムが処理する可能性のある個人データの量は膨大であるため、データのプライバシーと保護についても考慮する必要があります。人間が AI の出力を完全に制御できない場合、データの所有権、同意、および不正使用からの保護について疑問が生じる可能性があります。
これらの倫理的課題に対処するには、開発者、政府、業界リーダー、個人が協力して取り組む必要があります。マルチモーダル AI システムのリスクを軽減し、ユーザー間の信頼を育むには、透明性、説明責任、公平性をマルチモーダル AI システムの開発ライフサイクル全体にわたって優先する必要があります。
マルチモーダル AI は AI の能力を新たな高みに引き上げ、これまで以上に豊かで深い洞察を可能にします。しかし、AI がどれだけ賢くなっても、人間の心や、その知識、直感、経験、推論のさまざまな側面に取って代わることは決してできません。AI がそれを実現するにはまだまだ長い道のりがありますが、これは始まりです。