画像も言葉も…今やAIは“見る＆語る”時代！
これまで”AI ＝「テキスト生成や要約」”のイメージが強かったですが、近年は「画像や動画」も言葉と同時に理解し操作するVLM（Vision-Language Model／視覚言語モデル）が急速に進化しています。
たとえば「写真の説明文を自動生成」「画像に関する質問に答える」「テキストで画像を検索する」……そんなマルチモーダルなAIが手元のPCやスマホでも動作するようになります。
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VLMとは？ざっくり一言で
VLM（Vision-Language Model）は、画像や動画などの「視覚情報」とテキストなどの「言語情報」を一緒に処理できるAIモデルです。
ざっくり言うと、“画像と言葉の壁”を越えるAIで、画像認識＋自然言語処理（LLM）のハイブリッドになります。
こういった質問に対して、ゼロショット学習で結果を出力できます。
※ゼロショット学習：AIが一度も見たことのない新しい対象を、追加学習なしで説明や知識だけで正しく判断できる能力
LLMの中でのVLMの立ち位置
これまでのLLM（大規模言語モデル）は「テキスト専門」のAIになります。
一方、VLMなら“画像や動画も扱える”のが最大の違いです。
つまり、LLMが「言葉中心」なら、VLMは「視覚もできる拡張型」になります。
特にローカルVMLはセキュリティやプライバシー、カスタム解析もオフライン・安全に実現できるため、注目されています。
【2025】“今”注目のローカルLLMを深掘り！
VLMのココがすごい ─ 主な特徴とメリット
- 視覚と言語を自在にリンク：画像＋文章の混ぜ入力＆出力が可能
- マルチモーダルな解析：キャプション生成・画像ベースでのQ&A・テキストによる画像検索などが可能
- ゼロショット学習が得意：未学習のラベルにも単語リスト更新だけで即対応
- ローカル運用も可能：自分専用・企業専用の“クローズド運用”に強い
具体的に…使ってみると便利なこと
- 複数のデータを組み合わせた深い理解や説明文の自動生成が簡単
- 「この画像の説明を書いて」や「こんな説明に合う画像を探して」といった複雑なタスクも一発OK
- 新しい分類ラベルも追加学習なしでそのまま使える拡張性
- オフライン処理で情報漏洩リスクゼロ
知っておきたいデメリット・課題点
- モデルが重く、ローカル端末やエッジデバイスでは動作が鈍いことも
- 学習データの偏りで「バイアス」や「認識誤差」が生まれる場合あり
- 物体の位置関係や文脈理解はまだ発展途上で現状はイマイチ
- リアルタイム動画など、処理速度の最適化は今後の課題
代表的なVLMモデル：今チェックしたい注目のラインナップ
代表的なVLM（Vision Language Model）をまとめました。
| モデル名 | 企業 | 特徴 | 公式サイト |
|---|---|---|---|
| CLIP | OpenAI | 画像×テキストでゼロショット画像分類・検索が可能 | CLIP 公式 |
| BLIP / BLIP-2 | Salesforce | 高精度な画像キャプション生成＆視覚Q&Aなど、汎用性・転移性が高い | BLIP-2 公式 |
| SigLIP | CLIP系列で効率・ロバスト性アップ、少量バッチでも安定 | SigLIP 公式 | |
| LLaVA | オープンソース（Liu他） | Llama系LLM＋画像エンコーダーで多様な対話型マルチモーダルAI | LLaVA 公式 |
| Qwen-VL | Alibaba Cloud | 中英バイリンガル・画像Q&A・高精細画像解析・ドキュメントVQA | Qwen-VL 公式 |
| MiniGPT-4 | オープンソース（Zhu他） | GPT-4構造＋視覚支援で軽量・高性能、エッジ・ローカル利用にも最適 | MiniGPT-4 公式 |
| Gemma / PaliGemma | 軽量・高性能な画像×言語「Gemma」 視覚機能強化「PaliGemma」、ゼロショット・多言語対応 | PaliGemma 公式 |
- モデルごとに特徴や用途が異なり、リンクから公式の開発情報・導入手順・デモなども確認可能
- 最新情報やバージョンアップも各公式ページで随時発表されています
まとめ
VLMは「画像・動画×言語」によるマルチモーダルAIの最先端です！
- 今やローカル環境でも「手元で画像×テキスト解析」「自動で説明文生成」等を実現
- 日本語や自社データでもセキュアに活用可能！
- まだ“重さ”や“文脈理解”など課題も多いが、進化スピードは加速中
画像やテキストに強いAIを使いこなすなら、VLMは間違いなく今後の注目分野です！
