AIは今、「五感」を手に入れようとしている朝、目が覚めたときのことを想像してみてください。目を開ける前に部屋の環境音を聞いたり、布団の中の心地よさを感じたりします。そして目を開けて視覚的な情報を得ます。これらの多様な感覚認識が統合され、その日の全体像を把握します。

この人間の脳の働きを鏡のように模倣した人工知能が、「マルチモーダルAI」です。マルチモーダルAIとは何か？マルチモーダルAIは、テキスト、画像、音声、ビデオといった異なる種類の情報をすべて同時に理解し、処理できる人工知能の一種です。これまでの生成AI（Gen AI）の多くは、企業が導入してきたテキストベースの大規模言語モデル（LLM）ニュアンスのある全体的な理解を実現します。

この能力はAIにおける重要な進歩を表しており、複数の入力をシームレスに認識し、それと同時に出力を生成することで、革新的で変革的な方法で世界と対話することを可能にします。

マルチモーダルAIの仕組み：

四段階の情報処理マルチモーダル生成AIモデルは、複数のニューラルネットワークで構成されており、それぞれが特定のデータ形式を処理するように調整されています。異なるデータ形式を統合する仕組みは、以下の四段階で機能します。

1. データの入力と前処理 (Data input and preprocessing) 

異なる形式のデータが収集され、前処理されます。その 前処理には、テキストのトークン化、画像のサイズ変更、および音声をスペクトログラムへの変換が含まれます。

2. 特徴エンコーディング (Feature encoding)    

エンコーダツールが、データ（写真や文章など）を機械が読み取れる特徴ベクトルまたは埋め込み（数字の連続）に変換します。例えば、画像ピクセルはCLIPを通じて変換され、テキストはトランスフォーマーアーキテクチャを使用して埋め込まれることがあります。

3. 融合メカニズム (Fusion mechanisms)    

異なるモダリティからエンコードされたデータは、様々な融合メカニズムを使用して共有空間にマッピングされます。この融合ステップにより、モデルはタスクに最も関連性の高いデータ部分に動的に焦点を合わせることができ、クロスモーダルな理解が可能になります。

4. 生成モデリング (Generative modeling)    

前のステップで融合されたデータが、この生成ステップによって実用的な出力に変換されます。例えば、モデルは画像の説明文を生成するかもしれません。ビジネス上の大きな可能性マルチモーダルAIモデルは、現在のビジネスの要求に非常によく適合しています。

• 複雑なデータへの対応:

IoT対応デバイスがこれまで以上に多くの種類と量のデータを収集する中で、組織はマルチモーダルAIモデルを使用してマルチセンサリーな情報を処理・統合し、より複雑な問い合わせを処理できます。

• パーソナライズされた体験の提供:

小売、ヘルスケア、エンターテイメントにおいて、顧客が求めるパーソナライズされた体験を提供するために利用可能です。

• 精度の向上:

異なる種類のコンテンツの強みを組み合わせることで、データをより包括的に理解し、不正確または誤解を招く出力（ホールシーネーション）を少なくすることができます。

• アクセシビリティの向上:

モデルがマルチセンサリーな入力を処理できるため、ユーザーは発話、ジェスチャー、AR/VRコントローラーなどを使ってAIと対話でき、非技術的なユーザーにとっても技術がよりアクセスしやすくなります。

この技術が進化を続ける中で、このユースケースに早期に投資する企業は、新たな技術的リスクに対処する必要があるかもしれませんが、先行者として優位性を得る可能性があります。

まとめ

マルチモーダルAIは、従来のテキスト専用モデルの能力を拡張し、複数のデータタイプを統合することで、より複雑なタスクの処理能力を向上させる、次世代のAI技術です。この技術は、創薬から顧客サービス、不正検出に至るまで、幅広い分野でビジネスを変革し、組織が競争力を維持し、イノベーションを起こすための強力な手段となるでしょう。