はじめに
近年AIの研究が急速に進化が進んでいて、さまざまな業界で活用されるようになりました。
その中で自動運転や生成AIなどといったマルチモーダルAIの技術が最新の技術として使われています。
マルチモーダルAIとは、テキストや画像などの複数のコンテンツを一度に処理することができる技術です。
マルチモーダルAIは工場や会計、顔認証技術などビジネスでの活用が期待されています。
本記事では、マルチモーダルAIの特徴からメリット、事例について詳しくご紹介していきます。
マルチモーダルAIとは
マルチモーダルAIとは、テキストや画像・動画・自然言語など複数の種類のデータを一度に処理できる技術です。
ここで使われる「モーダル」という言葉は、入力情報の種類を意味しており、2種類移行の情報を入力したものをマルチモーダルAIと呼びます。
マルチモ―ダルAIはディープラーニングという機械学習技術により、複雑なデータを同時に理解できるのが特徴です。
例えば、テキストや動画を組み合わせることで、動画解析や画像とテキストの関連性分析などを実現することができます。
これは人間が視覚や聴覚を活かして情報を得ている状態に該当します。音声とテキスト間を組み合わせて、特定の人物が話しているかのような音声出力を生成することが可能です。
そのため、マルチモ―ダルAIでは情報の組み合わせにおいて完成度の高いコンテンツを生成することができます。
マルチモーダルAIで扱うデータと関連技術
マルチモーダルAIでは、テキスト、画像、音声、動画、センサーデータなど、複数のデータ形式を組み合わせて処理します。単一のデータだけでは把握しにくい状況も、複数の情報を統合することで、より精度の高い分析や判断につなげやすくなります。
画像・動画データ
画像や動画データは、物体検出、異常検知、人物検出、品質検査、監視カメラ分析、コンテンツ生成などに活用されます。マルチモーダルAIでは、画像や動画を「理解する」技術と、画像や動画を「生成する」技術の両方が重要になります。
※ 関連記事：
- 画像認識とは？種類や仕組み、5つの活用事例を詳しく解説
- 画像生成AIとは？おすすめ生成AIツール5選や活用例、注意点について詳しく解説
- 動画生成AIとは？活用事例と5つのおすすめAIツールについて解説
音声データ
音声データは、議事録作成、コールセンター分析、音声アシスタント、ナレーション生成、自動応答などに活用されます。音声を理解する技術と、音声を生成する技術を組み合わせることで、より自然な顧客対応や業務支援につなげられます。
※ 関連記事：
生成AI・GANとの関係
マルチモーダルAIは、画像・音声・動画を理解するだけでなく、新しいコンテンツを生成する領域とも関係します。画像生成や動画生成の技術背景には、拡散モデルやGANなどの生成モデルがあり、AIによるコンテンツ生成を支える技術として活用されています。
※ 関連記事：
マルチモーダルAIが生まれた歴史
マルチモーダルAIは1986年に研究が行なわれ、最初は音声と唇の動きの画像を組み合わせて内容を読み取る検証から始まりました。
人間は周囲の音が大きい環境で口の動きと音声を同時に読み取ることによって、言語をより正確に処理しています。
2013年にはユーザーが任意のテキストを入力すると、楽しそうな表情から怒るなどの様々な表情で会話する研究が始まりました。
その後、画像に対して説明文を自動生成するモデルが開発され、リアルタイムで人間の感情をアバターなどのプログラムに投影する研究が進められていったのです。
マルチモーダルAIの仕組み
マルチモーダルAIは、画像、音声、テキスト、動画、センサーデータなど、異なる形式のデータを個別に処理し、それぞれから得られた情報を統合して判断や生成に活用する仕組みです。単一のデータだけを見るのではなく、複数の情報を組み合わせることで、より文脈に沿った分析や予測が可能になります。
各データから特徴を抽出する
まず、マルチモーダルAIはデータの種類ごとに必要な特徴を抽出します。画像であれば物体、人物、色、形、位置関係などを捉え、音声であれば発話内容、声のトーン、話す速度などを分析します。テキストであれば、単語の意味や文脈、意図などを読み取ります。
複数のデータを統合して文脈を理解する
次に、各データから得られた情報を組み合わせ、全体の文脈を理解します。たとえば、画像だけでは判断しにくい状況でも、テキスト情報や音声情報を組み合わせることで、より正確な判断につなげられます。自動運転では、カメラ画像、センサーデータ、位置情報などを統合することで、周囲の状況を多角的に把握します。
判断・予測・生成に活用する
最後に、統合した情報をもとに、分類、予測、意思決定、コンテンツ生成などを行います。たとえば、カスタマーサポートでは、問い合わせ文、音声、過去の対応履歴を組み合わせて、適切な回答案を作成できます。また、マーケティングでは、画像、テキスト、顧客データを組み合わせて、より精度の高いコンテンツ提案や顧客分析につなげられます。
マルチモーダルAIのメリット
マルチモーダルAIは、テキストや画像などの感知したデータを処理することができます。
企業では従業員の生体情報を組み合わせた生体認証やセキュリティ対策などに活用されています。
マルチモーダルAIは複数の生体情報を組み合わせて認証が行えるのがポイントです。
これらの認証制度の高さから、マルチモーダルAIのメリットについて詳しく解説していきます。
認証システムの精度が高い
マルチモーダルAIは、高い認証制度により、セキュリティレベルが高い生体認証が期待されています。
生体認証は、指紋や静脈・顔・声など身体の一部を用いて本人であることを照合する認証方法です。
生体認証にマルチモーダルAIを組み合わせると、認証エラーを大幅に減らすことができます。
本来、単一の生体認証手段ではカバーできない機能や誤認証が起きやすい場合でも、マルチモーダルAIと組み合わせることにより、安全性も向上できるのがポイントです。
マルチモーダルAIは社内のシステムの行動の変化を検知して、侵入を拒否できるため、さまざまな現場に使われています。
対話型で人間に近い判断ができる
マルチモーダルAIは、人間が視覚・聴覚・触覚などの五感を使って判断する能力に似ています。
画像データや音声データで感知したデータでも、様々な種類のデータを同時進行で処理できるため、人間に近い判断ができるようになります。
近年の人工知能では、人が運転席から見える視覚による認知を主に代替しているシステムも開発されているのが一つの事例です。
マルチモーダルAIは人間に近い知能を持っており、学習した動作をディープラーニングに応用することができます。
様々なビジネスシーンに活用できる
マルチモーダルAIは入退室管理や製造分野などあらゆる業界に導入されています。
例えば生産設備の異常検知で機械の異音を一早く発見する機能もマルチモーダルAによって、開発されてるのも一つの例です。
工場などの製造現場では、生産設備に設置された複数のセンサーでセンサーデータと画像データ・音声データなどを組み合わせることで振動や温度などを計測することができます。
他にも自動運転や産業用ロボットなどが開発されており、従業員の安全確保・製品の品質向上にもつながっているのが大きなメリットです。
マルチモーダルAIのデメリット
マルチモーダルAIは画像と音声データを組み合わせて様々な技術ができる半面、デメリットが存在します。
複数のコンテンツを組み合わせてデータを作成する際、フェイクニュースやプライバシー面にも影響を及ぼす可能性があるので注意が必要です。
ここからは、マルチモーダルAIのデメリットについてご紹介します。
プライバシーの侵害
マルチモーダルAIは個人情報や企業情報のデータを学習することができるので、不正使用されるリスクがあります。
その中で顔認証や音声認識は、顔データの管理方法を導入前に決めてい置かないと、運用後にプライバシー問題に発展する可能性があります。
入退室で顔認証を導入を検討している企業は、このような問題に発展しないように「事前に個人の許可を取る」ことを対策することが大切です。
ディープフェイクが拡散される可能性がある
マルチモーダルAIはテキストや画像が高精度に生成することができ、インターネット上でディープフェイクが拡散される恐れがあります。
生成AIの画像の精度は格段に向上しており、著名人や政治家などを使った誤情報が拡散されることにより、社会問題へと発展してしまいます。
マルチモーダルAIを使用する際は、来歴を記録するツールやディープフェイク検出ツールを活用することがおすすめです。
仕事が減少する影響がある
マルチモーダルAIが普及すると、従来の職種で自動化が進み、人間による仕事が減少する可能性があります。
現在ではコールセンターや会計など人間がこれまで対応していた仕事がAIによって、仕事が奪われる可能性があります。
AIは膨大な量のデータを瞬時に分析し、単純作業を自動化することができるのが強みです。
しかし、AIの新しい技術が生まれて労働者の不安を抱えている方が多いのも事実です。
マルチモーダルAIは従業員のヒューマンエラーが減る分、これまで存在していた職種が減る可能性が高くなるのがデメリットの一つといえます。
マルチモーダルAIを実務で活用する際は、メリットとデメリットを理解したうえで、導入ステップやデータ統合、計算リソース、セキュリティ、プライバシーなどの課題も整理する必要があります。導入の進め方や今後の展望を詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。
※ 関連記事：
マルチモーダルAIの実用例
マルチモーダルAIは製造分野やマーケティング分野などあらゆる業界の企業に導入されています。
人間の視覚や聴覚・触覚など五感を瞬時に取り込むことができるため、直感的な作業が習得しやすいのが特徴です。
ここからは、ビジネスでマルチモーダルAIが活用されている事例を解説します。
医療分野
マルチモーダルAIは画像と数値と異なる形式を組み合わせて、医療分野で活躍されています。
医療分野では、マルチモーダルAIを使った高精度な診断支援や内臓の超音波画像の解析など
の技術が開発されているのが一つの事例です。
AI技術を使用してノイズに埋もれやすかった体内の細部を正確に抽出できるようになり、見逃し防止と医者の作業削減につながります。
このように医療業界で医療診断の支援や画像診断などマルチモーダルAIを使った場面が広く活用されています。
自動運転技術
自動運転とは、マルチモーダルAIを応用したことにより、人間の操作なしでシステムを起動させる技術です。
人間が車を運転する際、周囲の車や人・障害物などの危険を予測し、交通状況に応じた走行を行うことができます。
これは人間が外部から入ってくる五感の情報を、AIでは人間の五感に近い情報で分析・判断しています。
自動運転技術は日々進化しており、交通情報をリアルタイムに処理し誤判断のリスクが減らせるのが大きな特徴です。
AIアバター・デジタルヒューマン
マルチモーダルAIは、AIアバターやデジタルヒューマンの領域でも活用されています。たとえば、顔画像や動画、音声データ、テキスト情報を組み合わせることで、音声に合わせて表情や口の動きが変化するAIアバターを生成できます。
AIアバターは、カスタマーサポート、オンライン接客、教育・研修、動画コンテンツ制作などでの活用が期待されています。テキストだけのチャットボットと比べて、視覚情報や音声を組み合わせられるため、より自然なコミュニケーション体験を提供しやすくなります。
HBLABのMigureiでは、音声と同期して動くAIアバター技術「M-Avatar」を提供しています。顔と音声のクローニング、リアルタイム生成アバター、知識ベースを活用した柔軟な対話生成に対応しています。
セキュリティ分野
マルチモーダルAI、生体認証の技術が進化しており、セキュリティ分野で大きく活躍しています。
特に生体認証では、本人の指紋や静脈など手を使って認証するため、なりすましの防止になるのが特徴です。
企業では、従業員の通用口に顔認証と静脈認証を組み合わせる技術が導入されており、複雑な操作が不要で認証ができるのがポイントです。
また、マルチモーダルAIは生体認証だけでなく、サイバー攻撃の検出をさせることができます。
AIは膨大なデータを解析することに優れているため、過去のサイバー攻撃などを学習することで不審なプログラムを検知することができます。
産業用ロボット
産業用ロボットとは、マルチモーダルAIの技術と画像・角度・力覚などを組み合わせたAIです。
産業用ロボットでは360度撮影できる全天級カメラとセンサーが搭載されていて、これらの性能を用いて複数種類の情報を取り込むことができます。
複数の情報を組み合わせてロボットを作動させることができ、タオルを折りたたんだり調理をするといった動作が可能です。
マルチモーダルAIを応用した産業用ロボットは、工場や農業、物流など幅広い業界で活用されています。
マーケティング分野
マルチモーダルAIは、金融業界でチャットボットやマーケティング分野にも活用されているという点です。
広告業界や金融業界では、市場調査やSWOT分析などを分析して売れる仕組みを考えるマーケティング施策を行う場面が多くあります。
その中でマルチモーダルAIを活用することで、膨大な市場データなどを人減が行うよりも高速に処理することができます。
AIは分析したデータから、パターンを発見することができるため、マーケティング戦略に反映させることができるのが大きな特徴です。
このように、マルチモーダルAIは医療、自動運転、セキュリティ、産業用ロボット、マーケティングなど、複数のデータ形式を組み合わせる業務で活用が進んでいます。一方で、実際に導入する際は、扱うデータの種類、既存システムとの連携、セキュリティ、プライバシー、運用ルールまでを含めて設計することが重要です。
HBLABでは、画像処理、生成AI・LLMアプリ開発、データ分析など、AIを活用した業務改善やシステム開発を支援しています。
まとめ
本記事では、マルチモーダルAIの特徴とメリット、事例についてご紹介しました。
マルチモーダルAIとは、テキストや音声情報・画像など、複数の情報を統合的に処理できる人工知能です。
マルチモーダルAIは生体認証技術の進化が注目されていて、様々な業界の企業に導入されています。
しかし、AIに生体認証技術を組み合わせる上で初期費用とソフトウェアの維持費用などがかかります。
マルチモーダルAIはセキュリティレベルが上がる半面、コストも大きくなるので費用面もしっかり確認することが大切です。
