1. マルチモーダル学習の基礎理論

マルチモーダル学習とは、複数の異なる種類のデータ（モダリティ）を統合的に処理する機械学習のアプローチである。人間が視覚、聴覚、言語を組み合わせて世界を理解するように、AIシステムも画像、テキスト、音声などの異なる情報源を融合することで、より豊かな理解と推論が可能になる。

1.1 なぜマルチモーダル融合が重要か

単一モダリティのモデルには本質的な限界がある。テキストのみを処理するモデルは視覚的な情報を欠き、画像認識モデルは意味的な文脈を理解できない。現実世界の情報は本来的にマルチモーダルであり、新聞を読む際にはテキストと画像を同時に処理し、ソーシャルメディアではミーム、キャプション、動画が織り交ぜられている。この認識が、Vision-Language Models（VLMs）の発展を促している。

2025年現在、マルチモーダルAIの成功要因として以下の特性が挙げられる。第一に「真のマルチモーダル統合」であり、画像特徴をテキストモデルに単純に付加するのではなく、両者を深く融合させる設計が求められる。第二に「スケーラビリティ」で、小さな画像から長時間の動画、大規模文書まで処理可能であることが重要となる。第三に「ドメイン適応性」であり、医療画像、財務レポート、科学データなどの専門的文脈に対応できる汎用性が必要とされる。

1.2 マルチモーダルモデルの主要構成要素

Vision-Language Modelsは典型的に3つの主要要素から構成される。

画像エンコーダ（Image Encoder）：視覚データから意味のある特徴表現を抽出する役割を担う。Vision Transformer（ViT）やResNetなどが用いられ、画像をパッチに分割して埋め込みベクトルに変換する。例えばViT-L/14では、224×224の画像を196個のパッチ（14×14グリッド）に分割し、各パッチを768次元のベクトルとして表現する。

テキストエンコーダ（Text Encoder）：自然言語を処理し理解するために設計される。BERTやGPTなどのTransformerベースのモデルが使用され、トークン列を文脈を考慮した埋め込みベクトルに変換する。

融合機構（Fusion Mechanism）：画像エンコーダとテキストエンコーダが学習した表現を組み合わせ、クロスモーダルな相互作用を可能にする戦略である。この融合機構の設計が、マルチモーダルモデルの性能を大きく左右する。

1.3 マルチモーダル学習の主要課題

マルチモーダル融合には複数の技術的課題が存在する。クロスモーダルアライメントは、異なるモダリティ間で意味的に対応する表現を整列させる問題である。画像中の特定の領域とテキスト中の単語を正確に対応付ける必要がある。

効率的な融合も重要な課題である。画像は数百のパッチトークンを生成し、これをテキストトークンと組み合わせると計算コストが急増する。例えば、ViTで16×16のパッチを使用すると256トークンが生成され、動画理解などではトークン数が爆発的に増加する。

リアルタイム展開とドメイン適応も実用上の課題となる。エッジデバイスでの推論や、特定分野（医療、法律など）への適応が求められる場面が増えている。

2. 融合メカニズムの設計パターン

マルチモーダル融合の戦略は、融合が行われるタイミングによって大きく分類される。Early Fusion、Mid Fusion、Late Fusionの3つの基本パターンがあり、それぞれ異なる特性と適用場面を持つ。

2.1 基本的な融合戦略

2.2 Attention-based Fusion

Attention機構を用いた融合は、その強力な適応的重み付け能力により、クロスモーダル特徴間の長距離依存関係を効果的に捉える。この選択的統合により、ノイズ、モダリティの不均衡、相補的な手がかりを適切に管理できる。

数学的には、Attention機構は以下のように定式化される。Query（Q）、Key（K）、Value（V）の3つの行列を用いて、入力間の関連度を計算し、重み付き和を出力する。

Attention-based fusionの主要モデルの発展を時系列で見ると、2019-2020年にViBERT、UNITER、OSCARが登場し、マルチモーダル事前学習のフォーカスが確立された。2021-2022年にはPerceiver、ViLT、ALBEF、AudioCLIP、CoCa、BLIPなどが発表され、手法の多様化が進んだ。2023年以降はImageBind、InstructBLIP、BLIP-2などが登場し、LLMベースのアプローチへのシフトが顕著となった。2024-2025年にはLLaVA-Video、Qwen-Omniなど、より大規模で統合的なモデルが主流となっている。

2.3 Cross-attention機構

Cross-attentionは、一方のモダリティがもう一方のモダリティの情報を参照するための機構である。Self-attentionでは同一モダリティ内でのみ注意を計算するのに対し、Cross-attentionでは異なるモダリティ間で注意を計算する。

具体的には、テキスト表現からQueryを生成し、画像表現からKeyとValueを生成する（またはその逆）。これにより、テキストトークンが画像パッチの情報を選択的に取り込むことが可能となる。

Cross-attentionを用いたモデルとして代表的なのがViLBERTである。ViLBERTは画像領域とテキストセグメントに対して並列に動作する2つのBERTスタイルモデルを持ち、Co-attentional Transformer層を通じて相互作用する。このアーキテクチャでは、画像領域特徴とテキスト特徴を処理するための個別のTransformerがあり、追加のTransformerがこれらの表現を融合する。

2.4 融合戦略の比較

2.5 Visual Abstractor（視覚抽象化）

動画理解などでトークン数が爆発的に増加する状況では、「Visual Abstractor」が重要な役割を果たす。これは可変数の画像から固定のトークン予算で情報を選択する機構である。

代表的なVisual Abstractorとして、Q-Former（BLIP-2）とPerceiver Resampler（Flamingo）がある。両者とも学習済みクエリとAttentionを用いて、与えられたトークン予算で顕著な視覚情報を選択する。Q-Formerは入力テキストにも条件付けされる点が特徴的である。

より動的な圧縮を可能にする手法も提案されている。Run-Length Tokenization（RLT）は、動画フレーム間で繰り返される連続パッチを識別し、単一のトークンと持続時間エンコーディングで置き換える。この手法はコンテンツを考慮しており、トークン数はフレームの冗長性に依存する。

3. 代表的アーキテクチャと今後の展望

ここでは、マルチモーダル融合の代表的なアーキテクチャを詳しく分析し、それぞれの設計思想と技術的特徴を考察する。

3.1 CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）

OpenAIが2021年に発表したCLIPは、Transformerの注意機構に依存するオープンソースのAIモデルである。Dual Encoderアーキテクチャを採用し、画像エンコーダとテキストエンコーダが独立して動作する。

CLIPの融合機構はシンプルで、グローバルな画像特徴ベクトルとテキスト特徴ベクトル間の内積（ドットプロダクト）で類似度を計算する。この設計により、画像とテキストのペアに対する対照学習が効率的に行える。

CLIPは多様な画像-テキストペアのデータセットで事前学習されており、ゼロショット学習能力を獲得している。新しいクラスラベルに対する明示的な訓練なしにタスクを実行できる点が大きな特徴である。

3.2 BLIP-2とQ-Former

Salesforce Researchが提案したBLIP-2は、凍結された事前学習画像エンコーダとLLMを橋渡しする効率的なアプローチである。中心的なイノベーションは、軽量で学習可能なQuerying Transformer（Q-Former）にある。

BLIP-2の学習は2段階で行われる。第1段階では、Q-Formerを凍結画像エンコーダと接続し、画像-テキストペアを用いて学習する。3つの目的関数（Image-Text Contrastive、Image-Grounded Text Generation、Image-Text Matching）を同時に最適化し、クエリがテキストに最も関連する視覚表現を抽出するよう誘導する。第2段階では、凍結LLMと接続し、視覚から言語への生成的学習を行う。

Q-Formerの出力表現Z（32×768）は、凍結画像特徴（例：ViT-L/14で257×1024）よりも大幅に小さく、クエリがテキストに最も関連する視覚情報を抽出することを強制する。これにより、計算効率とモダリティ間の効果的な情報伝達を両立している。

3.3 LLaVA（Visual Instruction Tuning）

LLaVAは、視覚埋め込みを言語モデルへの新しいトークンとして追加するシンプルなアプローチを採用している。画像をパッチに分割し、各パッチの埋め込みをテキストトークンと連結してLLMに入力する。

このアプローチでは、画像を「外国語」として扱い、テキストトークンと同様に処理する。Dosovitskiyらのビジョントランスフォーマー（ViT）で経験的に示されたように、画像はテキストと同じアーキテクチャで処理可能であり、最先端の性能を達成できる。

LLaVAの利点は実装のシンプルさにある。既存のLLMアーキテクチャをそのまま活用でき、Cross-attentionのような新しいパラメータを導入する必要がない。一方で、トークン数の増加による計算コストの課題がある。

3.4 主要モデルの比較

3.5 最新の研究動向（2024-2025年）

2024-2025年のマルチモーダルモデル研究では、いくつかの重要なトレンドが見られる。

MLPアダプタへの回帰：最近のモデルではCross-attentionよりもMLPアダプタが好まれる傾向にある。Qwen-VL2、LLaMA 3.2-Vision、PaliGemma 2、DeepSeek-VLなどがMLPアダプタを採用している。MLPではトークン長の制御が容易であり、複数の視覚エンコーダ埋め込みを同一の入力埋め込みに投影することでトークン圧縮が可能となる。

Multi-Layer Feature Fusion：視覚エンコーダの複数層から特徴を融合する手法が注目されている。単一層の出力だけでなく、異なる抽象度の特徴を組み合わせることで、より細粒度の視覚-言語理解が可能となる。

軽量化と効率化：エッジデバイスやモバイルプラットフォームでのリアルタイム処理を可能にするため、軽量な融合アーキテクチャの研究が進んでいる。Mistralのような軽量モデルは、スマートグラス、ARヘッドセット、車載アシスタントなどでの活用が期待されている。

3.6 今後の研究方向

マルチモーダル融合の理論的理解と実践的実装は急速に進展しているが、多くの課題が残されている。異なるモダリティ間の最適なアライメント手法、計算効率とモデル性能のトレードオフ、様々なドメインへの汎化などが継続的な研究課題である。これらの課題の解決は、より知的で汎用的なAIシステムの実現に不可欠である。