1.0UX TIMEShttps://uxdaystokyo.com/articles大本 あかねhttps://uxdaystokyo.com/articles/author/akaneohmoto/rich600338<blockquote class="wp-embedded-content" data-secret="YjjPBMPEzj"><a href="https://uxdaystokyo.com/articles/glossary/vlm/">VLM</a></blockquote><iframe sandbox="allow-scripts" security="restricted" src="https://uxdaystokyo.com/articles/glossary/vlm/embed/#?secret=YjjPBMPEzj" width="600" height="338" title="“VLM” — UX TIMES" data-secret="YjjPBMPEzj" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" class="wp-embedded-content"></iframe><script> /*! This file is auto-generated */ !function(d,l){"use strict";l.querySelector&&d.addEventListener&&"undefined"!=typeof URL&&(d.wp=d.wp||{},d.wp.receiveEmbedMessage||(d.wp.receiveEmbedMessage=function(e){var t=e.data;if((t||t.secret||t.message||t.value)&&!/[^a-zA-Z0-9]/.test(t.secret)){for(var s,r,n,a=l.querySelectorAll('iframe[data-secret="'+t.secret+'"]'),o=l.querySelectorAll('blockquote[data-secret="'+t.secret+'"]'),c=new RegExp("^https?:$","i"),i=0;i<o.length;i++)o[i].style.display="none";for(i=0;i<a.length;i++)s=a[i],e.source===s.contentWindow&&(s.removeAttribute("style"),"height"===t.message?(1e3<(r=parseInt(t.value,10))?r=1e3:~~r<200&&(r=200),s.height=r):"link"===t.message&&(r=new URL(s.getAttribute("src")),n=new URL(t.value),c.test(n.protocol))&&n.host===r.host&&l.activeElement===s&&(d.top.location.href=t.value))}},d.addEventListener("message",d.wp.receiveEmbedMessage,!1),l.addEventListener("DOMContentLoaded",function(){for(var e,t,s=l.querySelectorAll("iframe.wp-embedded-content"),r=0;r<s.length;r++)(t=(e=s[r]).getAttribute("data-secret"))||(t=Math.random().toString(36).substring(2,12),e.src+="#?secret="+t,e.setAttribute("data-secret",t)),e.contentWindow.postMessage({message:"ready",secret:t},"*")},!1)))}(window,document); //# sourceURL=https://uxdaystokyo.com/articles/wp-includes/js/wp-embed.min.js </script> https://uxdaystokyo.com/articles/wp-content/uploads/2025/09/vlm.jpg10801080VLM（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