- マルチモーダルRAGは、文章・画像・音声など複数の情報を組み合わせて回答を生成する技術
- テキストだけでは取得できない情報も扱えるため、用途や検索設計によっては、回答の根拠や文脈理解の向上が期待できる
- 製造業や医療、教育など、画像や文書を多く扱う分野での活用が期待されている
マルチモーダルRAGとは、文章だけでなく画像や音声など複数の情報を検索・参照しながら回答を生成できる技術です。従来のRAGでは扱いにくかった複雑なデータにも対応できることから、企業の情報検索や業務支援への活用が期待されています。
とはいえ、「従来のRAGと何が違うの？」「どのような場面で役立つの？」と疑問に思う方も多いのではないでしょうか。この記事では、マルチモーダルRAGの仕組みやメリット、従来のRAGとの違い、活用事例までわかりやすく解説します。最後まで読むことで、マルチモーダルRAGの特徴や活用イメージを理解できるでしょう。
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マルチモーダルRAGとは
マルチモーダルRAGとは、テキストだけでなく、画像・図表・音声・動画など複数のデータ形式（モダリティ）を検索・参照し、その情報をもとに回答を生成するRAG（検索拡張生成）の仕組みです。
従来のRAGはテキストを中心に検索・回答を生成していましたが、マルチモーダルRAGでは複数のデータ形式を活用できるため、より多くの情報をもとに高精度な回答を生成できます。
まずは、「マルチモーダル」と「RAG」の意味を整理してみましょう。
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| マルチモーダル | テキスト・画像・図表・音声・動画など、複数のデータ形式を扱うこと |
| RAG（Retrieval-Augmented Generation） | 社内文書やデータベースなどの外部情報を検索し、その内容を参照しながら回答を生成する技術 |
一般的なRAGは主にテキストを検索対象とします。一方、マルチモーダルRAGでは画像や図表、動画なども検索・参照できるため、より幅広い情報を回答へ反映できます。以下は、シングルモーダルRAGとマルチモーダルRAGの違いを示したフロー図です。
なお、マルチモーダルRAGは、マルチモーダルAIへ画像やPDFを入力することとは異なります。例えば、GPT-4oなどのマルチモーダルAIは、入力された画像を解析して回答を生成できますが、回答は入力データとAIモデルの知識をもとに作成されます。
一方、マルチモーダルRAGでは、質問に応じて社内文書や画像、図表などを検索基盤から取得し、それらを参照したうえで回答を生成する仕組みです。そのため、社内マニュアルや設計図などの最新情報も回答に反映しやすく、回答の根拠を示しやすい点が特徴です。
シングルモーダルRAGは主にテキストを検索対象とするのに対し、マルチモーダルRAGは画像や図表、音声、動画なども検索・参照できます。そのため、複数の情報を組み合わせて文脈を理解し、従来のRAGよりも幅広い業務や用途に対応できます。
LLMの活用に興味のある方は、LLMとRAGの違いについて解説した以下の記事もあわせてご覧ください。
マルチモーダルRAGの仕組み
マルチモーダルRAGの概要について整理しましたが、仕組みについても見ていきましょう！マルチモーダルRAGの処理フローは以下の通りです。
クエリの入力
クエリはテキスト、画像、音声など、複数の形式に対応しており、入力されたクエリは、適切な形式に変換され、モダリティ（データの種類）ごとに処理されます。
モダリティごとのエンコーディング
テキストや画像、音声などのデータは、それぞれに適した方法で検索可能な形式へ変換します。構成によっては、画像をテキスト化したり、画像とテキストを共通のベクトル表現へ変換したりするほか、データ形式ごとに検索結果を統合する方式も採用されています。
情報の検索（Retriever）
統一されたベクトル表現を用いて、大規模データベースから関連情報を検索します。データベースにはテキスト、画像、音声、動画といった複数のモダリティ情報が含まれています。関連情報の検索では、コサイン類似度を用いた検索やANN（近似最近傍探索）などを活用するのが一般的です。
情報の統合
統合プロセスでは、各モダリティの情報を組み合わせ、最終的な応答生成に適した形に変換します。
応答生成（Generator）
統合された情報をもとに生成モデル（例：GPT）が、ユーザーのクエリに対する応答を生成します。取得した情報を生成モデルへ渡し、ユーザーの質問に対する回答を生成します。回答はテキストが一般的ですが、システムの構成によっては画像や音声などの形式で出力することも可能です。
例えば、以下のように画像付きでクエリを入力すると、
「画像に写っている物の使い方を教えて」画像をCLIPモデルでエンコードして特徴ベクトルが生成され、テキスト部分は言語モデルでエンコードされます。
そして、大規模データベースから、画像と類似するビジュアルデータや関連テキスト情報を検索し、取得したテキストデータと画像データを統合し、物体の使い方を説明するための情報に整理・変換され、最終的に、取得した情報をもとに、物体の使い方を説明する回答が生成されるイメージです。
マルチモーダルRAGのメリット
マルチモーダルRAGは、テキストだけを対象とする従来のRAGでは扱いにくかった情報まで検索・活用できる点が大きな特徴です。ここでは、業務で活用する際に得られる主なメリットを5つ紹介します。
画像や図表を含めて情報を検索できる
従来のRAGはテキスト情報を中心に検索していました。一方、マルチモーダルRAGでは、画像や図表、グラフなども検索対象に含められるため、資料に埋もれた情報も活用できます。例えば、製品マニュアル内の配線図や設計図、プレゼン資料のグラフなども検索対象となるため、テキストだけでは見つけられなかった情報を回答に反映できます。
テキストだけでは得られない情報を回答に反映できる
画像や図表には、文章だけでは表現しきれない情報が含まれています。マルチモーダルRAGでは、画像の内容やレイアウト、図表の関係性なども考慮して情報を検索・参照できるため、より文脈に沿った回答を生成しやすくなります。
複雑な資料を横断的に検索できる
業務で扱う資料には、PDF内の図表や写真、説明文など複数のデータ形式が混在していることが少なくありません。マルチモーダルRAGでは、これらを横断的に検索できるため、複数ページにまたがる資料や図表を含む文書から必要な情報を効率よく取得できます。
ユーザーが画像を使って質問できる
マルチモーダルRAGでは、ユーザーはテキストだけでなく画像を添付して質問できます。
例えば、「この装置の使い方を教えてください」と写真付きで質問すると、画像の内容と関連資料を検索したうえで回答を生成できます。そのため、言葉だけでは説明しにくい内容も伝えやすくなるのが特徴です。
専門業務の情報検索を効率化できる
製造業や医療、建設業などでは、図面や検査画像、マニュアルなど複数形式の資料を扱います。マルチモーダルRAGを活用すれば、これらをまとめて検索できるため、必要な情報を探す時間の短縮や業務効率化につながります。
ただし、マルチモーダルRAGを導入すれば必ず回答精度が向上するわけではありません。画像解析の精度やデータ同士の関連付け、検索設計が不十分な場合は、適切な情報を取得できず、誤った回答が生成される可能性があります。そのため、高精度な運用にはデータ整備や検索基盤の設計も重要です。
マルチモーダルRAGでPDFを活用する方法
企業で扱う資料は、テキストだけで構成されているとは限りません。PDFには文章だけでなく、表やグラフ、画像、段組み、注釈などさまざまな情報が含まれています。そのため、通常のRAGのようにテキストだけを抽出して検索すると、図表や画像に含まれる情報が失われたり、レイアウトが崩れて文脈を正しく理解できなかったりする場合があります。
マルチモーダルRAGでは、PDFに含まれる複数のデータ形式をまとめて解析・検索できるため、より正確な情報検索や回答生成が可能です。ここでは、PDFを活用する代表的な方法を紹介します。
PDFには文章だけでなく、画像や図表、レイアウト情報なども含まれています。マルチモーダルRAGでは、それぞれの情報を検索対象として活用できます。
PDF内のテキストを抽出して検索する
マルチモーダルRAGでは、PDFに含まれる文章を検索対象として利用できます。デジタルPDFだけでなく、スキャンされたPDFに対してもOCR（光学文字認識）を利用することで文字を抽出し、検索可能なデータへ変換できます。その結果、紙資料を電子化したマニュアルや契約書なども検索対象に含めることが可能です。
画像や図表を解析して検索する
PDFには、表やグラフ、写真、設計図など、テキストだけでは表現できない情報が数多く含まれています。マルチモーダルRAGでは、これらの画像情報も解析し、テキスト情報と関連付けながら検索することが可能です。
例えば、グラフの数値や設計図に含まれる情報を解析し、回答へ反映できます。ただし、読み取り精度は画像の品質や使用するモデル、前処理の方法によって異なります。
PDFのレイアウト情報を保持する
PDFでは、ページ番号や見出し、段組み、注釈などのレイアウト自体が情報を理解する手がかりになることがあります。マルチモーダルRAGでは、文章だけを抽出するのではなく、レイアウト情報も保持したまま検索することが可能です。
また、画像と本文の位置関係を維持して検索したり、回答時に元ページを参照できるよう設計したりすることで、回答の根拠を確認しやすくなります。
マルチモーダルRAGを実装する方法
ここまでは、マルチモーダルRAGが回答を生成する流れを紹介しました。ここからは、その仕組みを実際に構築する方法を見ていきます。
利用目的と扱うモダリティを決める
まずは、マルチモーダルRAGをどのような業務で利用するのかを明確にします。例えば、社内マニュアルを検索したい場合と、製造現場の図面を検索したい場合では、扱うデータが異なります。そのため、テキスト・画像・PDF・音声・動画など、どのモダリティ（データ形式）を検索対象にするかを最初に決めることが重要です。
テキスト・画像・PDFなどのデータを前処理する
次に、検索対象となるデータを収集・整理します。PDFや画像は、利用する検索基盤やファイル形式によって、OCRや画像解析などの前処理が必要になる場合があります。そのため、
- OCR（画像内の文字を読み取る技術）
- 音声の文字起こし
- 画像や図表の解析
などを行い、検索しやすい形式へ変換します。
データを適切な単位に分割する
前処理したデータは、そのまま保存するのではなく、検索しやすい大きさに分割します。例えば、長いマニュアルを章や見出し単位で分けたり、PDFをページごとに区切ったりすることで、必要な情報だけを効率よく検索できるようになります。
データをベクトル化して保存する
分割したデータは、AIが内容の意味を理解しやすい数値データ（ベクトル）へ変換します。
この処理をベクトル化と呼び、変換したデータはベクトルデータベースなどの検索基盤へ保存します。これにより、キーワードだけでなく、意味の近い情報も検索可能です。
検索機能とマルチモーダルモデルを連携する
検索基盤を構築したら、生成AIと連携させます。ユーザーから質問が送信されると、まず検索基盤から関連するテキストや画像、図表などを取得し、その情報をマルチモーダルモデルへ渡して回答を生成します。この仕組みにより、AIは学習済みの知識だけでなく、最新の社内資料なども参照した回答が可能です。
検索精度と回答精度を検証する
最後に、実際の業務で利用しながら検索精度や回答精度を確認します。
期待した情報が検索できない場合は、
- データの分割方法
- OCRや画像解析の精度
- ベクトル化の方法
- 検索条件
などを見直し、継続的に改善することが重要です。マルチモーダルRAGは、一度構築して終わりではなく、運用しながら精度を高めていくことで、より実用的なシステムへと成長します。
マルチモーダルRAGを活用したシステムを自社で開発する場合は、生成AI開発の実績が豊富な企業へ依頼するのも一つの方法です。開発会社の選び方や依頼時のポイントについて詳しく知りたい方は、以下の記事もあわせてご覧ください。
マルチモーダルRAGを実装できるサービス・フレームワーク
| サービス | 主な役割 | コーディング | 向いている人・企業 |
|---|---|---|---|
| Amazon Bedrock | 基盤モデルの利用やRAGの構築を支援するAWSの生成AIサービス | 基本的な構築は画面操作も可能／高度な連携では必要 | AWS環境でAIシステムを構築したい企業 |
| LangChain | RAGやAIワークフローを構築するフレームワーク | 必要 | 開発者・エンジニア |
| Gemini | GoogleのマルチモーダルAIモデル | 必要 | Google Cloudを活用する企業 |
| Dify | ノーコード・ローコードでAIアプリを開発できるプラットフォーム | 不要〜一部必要 | PoCや業務アプリを素早く作りたい企業 |
マルチモーダルRAGを実装する方法は1つではありません。生成AIモデルや開発フレームワーク、ノーコードツールなどを組み合わせて構築するのが一般的です。なお、Amazon BedrockやGeminiはマルチモーダル入力に対応していますが、それだけでマルチモーダルRAGが完成するわけではありません。
実際にはOCRやストレージ、ベクトルデータベースなどの検索基盤と組み合わせて構築するケースが多くあります。
AWS・Amazon Bedrock
Amazon Bedrockは、AWSが提供する生成AIサービスです。ClaudeやLlama、Amazon Novaなど複数のAIモデルをAPI経由で利用できます。
マルチモーダルRAGでは、Amazon Bedrock上の基盤モデルを回答生成に利用したり、Amazon Bedrock Knowledge Basesを検索基盤として活用したりできます。構成に応じて、Amazon S3などのデータ保存先や、OCR・データ解析サービスと組み合わせて構築します。
開発にはAWSの知識やプログラミングが必要なため、本格的な業務システムの構築を検討している企業向けのサービスです。
導入時の注意点
- Amazon Bedrockの関連機能を利用してRAGを構築できますが、データ保存先やOCR、権限管理などの要件に応じて、Amazon S3をはじめとするAWSサービスや外部サービスとの連携が必要
- 検索基盤やデータ管理基盤との連携が必要
- AWS利用料金が発生する
LangChain
LangChainは、LLMを利用したアプリケーションを開発するためのオープンソースフレームワークです。マルチモーダルRAGでは、検索・ベクトルデータベース・LLMを連携する役割を担います。
柔軟にシステムを構築できますが、Pythonなどによる開発が必要なため、エンジニア向けのツールです。
導入時の注意点
- コーディングが前提
- ベクトルDBやLLMを別途用意する必要がある
- 自由度が高い反面、設計難易度も高い
Gemini
Geminiは、画像やPDFなどを入力して内容を解析できるマルチモーダルAIモデルです。マルチモーダルRAGでは、Geminiを回答生成やデータ解析に利用し、Vertex AIのRAG Engineや検索サービスなどと連携して、外部データの検索・取得機能を構築します。
Google Cloudを利用している企業との相性が良く、生成AIを業務へ導入したい企業に適しています。
導入時の注意点
- マルチモーダル入力だけではRAGにならない
- 検索基盤との連携が必要
- Google Cloudの知識が求められる
Dify
Difyは、ノーコード・ローコードでAIアプリを開発できるOSS・クラウドサービスです。RAG機能も搭載しており、文書検索やチャットボットを比較的簡単に構築できます。
Difyでは、対応するマルチモーダル埋め込みモデルを設定することで、文書内から抽出した画像も検索対象として索引化できます。基本的なRAGアプリは画面操作を中心に構築できますが、OCR精度の向上や独自の画像処理、高度な外部連携が必要な場合は、別のサービスやプラグインとの組み合わせが必要です。
プログラミング経験が少ない企業でもPoC（概念実証）を始めやすい点が特徴です。
導入時の注意点
- 複雑なシステムでは外部サービス連携が必要
- 高度なカスタマイズには開発が必要
- スキャン文書から文字を抽出する場合や、高精度な画像解析が必要な場合は、外部のOCR・画像解析サービスとの連携を検討する
マルチモーダルRAGを実装する際の注意点
マルチモーダルRAGは、テキストだけでなく画像やPDFなど複数のデータを扱える一方で、従来のRAGよりも設計や運用が複雑になります。期待どおりの回答精度を実現するためには、データの前処理や検索基盤の設計だけでなく、継続的な運用・改善も欠かせません。
ここでは、導入時に押さえておきたい注意点と対策を紹介します。
データ形式ごとに前処理が必要になる
テキスト・画像・PDF・音声などは、それぞれデータの構造が異なるため、同じ方法では検索できません。例えば、スキャンしたPDFはOCR（画像内の文字を読み取る技術）で文字を抽出し、音声データは文字起こしを行う必要があります。適切な前処理を行うことで、検索精度の向上につながります。
画像とテキストの関連性を保持する必要がある
画像だけ、文章だけを別々に管理すると、本来関連している情報を正しく検索できない場合があります。例えば、グラフとその説明文、表と見出しなどの対応関係が失われると、AIが誤った内容を参照する可能性があります。そのため、データ登録時には、画像と文章の関係を維持できるよう設計することが重要です。
通常のRAGより処理コストが高くなりやすい
マルチモーダルRAGでは、画像解析やOCR、ベクトル化など追加の処理が必要になるため、通常のRAGよりも計算コストやストレージ容量が増えやすくなります。導入時は、扱うデータ量や用途に応じて必要なリソースを見積もり、コストと性能のバランスを考慮することが大切です。
検索結果と生成回答を分けて評価する
回答の品質が低い場合でも、原因は必ずしも生成AIにあるとは限りません。検索段階で適切な資料を取得できていない場合もあれば、検索結果は正しくても生成AIが誤って解釈している場合もあります。
そのため、検索精度と回答精度を分けて検証し、問題が発生している工程を特定することが重要です。また、画像認識やOCRにも誤りが生じる可能性があるため、誤回答を完全に防ぐことはできません。重要な業務では、人による確認を組み合わせることが望まれます。
著作権・個人情報・機密情報に注意する
社内資料や契約書、画像データなどを登録する際は、著作権や利用規約を確認するとともに、個人情報や機密情報を適切に管理する必要があります。アクセス権限を設定し、閲覧できるユーザーを制限することで、情報漏えいのリスクを軽減できます。
登録データを継続的に更新する
マルチモーダルRAGは、登録されているデータをもとに回答を生成します。そのため、資料やマニュアルが古いままでは、回答内容も実態と合わなくなる可能性があります。
新しい資料の追加や古いデータの更新・削除を定期的に行い、検索対象を最新の状態に保つことが、回答精度を維持するポイントです。
マルチモーダルRAGの活用事例
すでにさまざまな分野・業界で導入されているマルチモーダルAIですが、ここで活用事例を紹介します。
【化学】日本ゼオン株式会社
日本ゼオン株式会社は、産業技術総合研究所や先端素材高速開発技術研究組合と共同で、複数のAIを活用したマルチモーダルAI技術を開発しました。※1
この技術は、画像や分光スペクトルなど異なる種類のデータを統合し、複雑な材料の特性を高速かつ高精度に予測するもので、材料開発の時間短縮と高度化が期待されています。
【ヘルスケア】NEC×理化学研究所×日本医科大学
NEC、理化学研究所、日本医科大学は、複数の大学病院と共同で、電子カルテとAI技術を融合し、前立腺がんの再発予測に関するマルチモーダルAIを構築しました。※2
このAIは、手術前の電子カルテデータや病理生検画像など複数の検査データを同時に解析し、再発予測の精度を約10%向上させることに成功しているようです。これにより、治療計画の最適化や疾患の早期発見が期待されています。
【自動運転技術】Turing株式会社 完全自動運転システム
Turing株式会社は、マルチモーダルAIを活用した完全自動運転システムの開発に取り組んでおり、テキスト、映像、センサーデータなど複数のデータを統合して高度な判断を行うマルチモーダル生成AI「Heron」を開発し、2030年までにハンドルのない自動運転車の実現を目指しています。 ※3
また、専用計算基盤「Gaggle Cluster」や生成世界モデル「Terra」などの独自技術の研究開発も推進しています。
これらの技術により、現実世界の複雑な状況を高度に理解し、リアルタイムでの環境変化予測が可能となることが期待されています。
【防犯】株式会社NTTデータ
NTTデータは、マルチモーダルAI技術を活用し、防犯カメラの映像と音声データを組み合わせた高度な行動認識システムを開発しています。※4
従来の映像解析AIでは検出が難しかった「集団で騒がしくたむろしている」といった音声を伴う迷惑行為も、この技術により検出可能になるようです。これにより、監視業務の支援範囲が広がり、防犯・セキュリティの高度化が期待されています。
マルチモーダルRAGに関するよくある質問
マルチモーダルRAGを理解しよう！
従来のシングルモーダルRAGでは対処が難しかったタスクに対しても、マルチモーダルRAGであれば対応範囲が格段に広がっているのがお分かりいただけたかと思います。
すでに多くのマルチモーダルAIが開発されていますが、今後も増え続けることが予想されます。現状はまだまだ課題もありますが、研究・開発が進むにつれ精度も向上し、より利便性が増していくことでしょう。
今後もマルチモーダルAI・RAGの成長に注目していきましょう！
最後に
「マルチモーダルRAG」を導入することで、従来のRAGを超えた高度な情報処理と柔軟なデータ活用が可能に。次のビジネスステップを考える際のヒントに最適です！
株式会社WEELは、自社・業務特化の効果が出るAIプロダクト開発が強みです！
開発実績として、
・新規事業室での「リサーチ」「分析」「事業計画検討」を70％自動化するAIエージェント
・社内お問い合わせの1次回答を自動化するRAG型のチャットボット
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︎株式会社WEELのサービスを詳しく見る。
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