VLM Vision-Language Models

VLM（Vision-Language Models）とは、視覚情報（画像・映像）と自然言語（テキスト）を統合的に理解し処理するAIモデルの総称である。

画像認識（Computer Vision） の技術（例：画像の特徴抽出、物体検出、シーン理解）大規模言語モデル（LLM） の技術（例：自然言語の理解と生成、文脈推論）を組み合わせて構築されたAIモデルである。両者を結合することにより、画像と言語の相互関係を理解することが可能となる。

例えば、画像に映っているものをテキストで説明したり、文章から対応する画像を生成したりすることができる。代表例として CLIP（OpenAI） や Flamingo（DeepMind） などがある。DeepMind は 2014年に Google に買収され、その後「Google DeepMind」という名称で研究を続けている。

「ブイ・エル・エム」と読むのが一般的である。日本語表記では「ビジョン・ランゲージ・モデル」と表現することもある。また、日本語では「大規模視覚言語モデル」と呼ばれる。

出来ること

• 画像を説明する文章を生成する、画像キャプション生成
• 「この画像に何が写っているか教えて」といった画像に基づく質問応答
• テキスト入力から画像の取得、または画像入力からテキストによる説明の取得、といった異なるデータ形式を組み合わせたマルチモーダル検索

提唱者

「VLM」という概念を単独で提唱した特定の研究者はいない。ただし、OpenAI（CLIP, 2021年） や DeepMind（Flamingo, 2022年） などの研究が、この分野を大きく推進した。

VLMの活用事例

• 自動運転での交通標識や道路指示
• ECサイトでの商品レコメンド
• 商品などの情報の自動生成

デザイン上に関わる利用方法と具体的事例

アクセシビリティ向上

• VLMは視覚障害者向けに、画像やUIを自然言語で説明するシステムに活用できる。
• 例：写真をアップロードすると「3人が会議室で議論している様子です」と説明する。

検索体験の改善

• ユーザーが「赤い花の咲いた庭の写真」と入力すると、膨大な画像データベースから該当画像を即座に検索できる。

デザインリサーチ支援

• デザイナーが「ミニマルで北欧風の家具デザイン」と入力すると、関連する画像を提示し、インスピレーションを得られる。

プロトタイピングの効率化

• スケッチやUIのワイヤーフレームを読み取り、「この画面はログインページです」と自動でテキスト化する。
• デザインドキュメント生成を半自動化できる。

プロダクト・コンテンツデザインの観点で使える場面と事例

場面① 新規アプリのUIテスト

→ 手描きの画面設計図を写真に撮ると、VLMが「ホーム画面」「プロフィール画面」などを分類・説明してくれる。

場面② Eコマースにおける商品検索

→ ユーザーが「青いチェック柄のシャツを探している」と入力すると、商品画像を言語的に理解してマッチングできる。

場面③ 教育や学習支援

→ 教材の画像（例：地図やグラフ）をアップロードすると、VLMが「これは第二次世界大戦の戦況を示した地図です」と解説できる。

 

6種類の生成AIモデル

生成AI全体としては 言語・画像・音声・動画・3D・マルチモーダル など多様な分野で活用されている。

1.言語モデル

• LLM（Large Language Model）
  2017年にGoogleの研究チームが発表した「Attention is All You Need」 論文
  事例：カスタマーサポートやレストラン予約など。

2.画像生成系

• GAN（Generative Adversarial Networks）
  生成器（Generator）と識別器（Discriminator）の二者が競い合う仕組みを利用し、リアルな画像や映像を生成する。
  事例：人物のフェイク写真生成、ファッションデザインのプロトタイプ作成。

• 拡散モデル（Diffusion Models, 例: Stable Diffusion, DALL·E）
  ノイズから徐々に画像を復元する仕組みを持つ。GANより安定的で高解像度の生成が可能である。
  事例：広告ビジュアルの作成、プロダクトのコンセプトアート生成。

3. 動画生成系

• Video Diffusion / VideoGAN
  拡散モデルやGANを動画に拡張したものである。連続するフレームを自然につなぎ、高品質な映像を生成できる。
  事例：UIアニメーションのプロトタイプ作成、広告動画の自動生成。

4.音声・音楽生成系

• 音声合成モデル（TTS: Text-to-Speech, 例: Tacotron, VALL-E）
  テキストを人間らしい音声に変換する。声質や感情表現の調整も可能である。
  事例：ナレーション付きUXプロトタイプ、キャラクターボイスの自動生成。

• 音楽生成モデル（例: Jukebox, MusicLM）
  特定のジャンルや楽器構成に基づき新しい楽曲を生成する。
  事例：アプリ内のBGM生成、ユーザー体験に合わせた音のパーソナライズ。

5. マルチモーダル生成系

• CLIP + Diffusion（OpenAIのCLIPなど）
  画像と言語を組み合わせ、より意味的に整合性のある生成を実現する。
  事例：テキストからUIデザインや説明図を生成、教育教材の自動作成。

• VLM（Vision-Language Models, 例: Flamingo, Kosmos-1）
  テキストと画像を統合的に理解・生成する。
  事例：ユーザーが描いたスケッチを自動的にデザイン案に変換。

6.3D生成系

• NeRF（Neural Radiance Fields）
  複数枚の写真から3Dモデルを生成する。3D空間でのレンダリングに強い。
  事例：製品デザインのモックアップ、ゲーム用3Dオブジェクト生成。

• 3D拡散モデル（例: DreamFusion）
  テキストから直接3Dモデルを生成できる。
  事例：家具や家電のコンセプトデザイン、建築ビジュアライゼーション。

関連用語

• 生成AI
• AIエージェント