マルチモーダルAIは、異なる種類のデータ（例：画像、音声、テキスト）を統合して処理するAI技術です。この手法により、人間のように複数の感覚を活用して意思決定を行うことが可能になります。たとえば、画像と言語を組み合わせたビジュアル質問応答システムや、音声とテキストを統合したチャットボットが挙げられます。
目次
重要性
マルチモーダルAIは、人間とAIのインタラクションをより自然で効果的にする技術として重要です。例えば、自動運転車ではカメラとセンサーのデータを組み合わせて状況を理解します。また、医療分野では、画像や患者のテキスト情報を統合して診断精度を向上させる応用が進んでいます。この技術は、次世代のAIシステムの基盤となるでしょう。
用語の使われ方
マルチモーダルAIを構築するには、複数のデータソースを統合するアーキテクチャを設計します。具体的には、Transformerベースのモデル（例：CLIP、DALL-E）を使用して、データ間の関係性を学習します。また、データ前処理やアライメント（整列）が重要で、異なるモーダル間の一貫性を確保する必要があります。PythonやPyTorchを使った実装が一般的です。
