マルチモーダルAIは、画像・音声・テキストを組み合わせて業務や製品の価値を高める技術です。導入を任せる開発会社は、PoC支援から本番システムの構築、LLM連携、生成AI活用まで対応できるかで比べると選びやすくなります。
マルチモーダルAIを含む生成AIの活用や導入の全体は、次の完全ガイドでまとめています。
▼全体ガイドの記事
・生成AI活用・導入・開発の完全ガイド
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マルチモーダルAIの定義と注目される理由
マルチモーダルAIは、テキスト・画像・音声・動画など形式の異なるデータを組み合わせて処理するAI技術です。さらに、認識にとどまらず、複数の情報を踏まえた理解や生成にも使われています。
マルチモーダルの基本概念
人が状況を把握するときも、複数の情報を重ねて判断しています。この技術は、その重ね合わせをAIで行うための仕組みです。
- 同時処理：「言葉」と「画像」など、異なるデータを同時に処理する
- 情報の統合：各モダリティの意味をつなぎ合わせ、より高度な推論につなげる
- 状況理解：人間のように、状況を多角的に理解するAIの実現
注目される背景
実用化が進み、複数の業界で顧客接点や業務オペレーションを変えられる点が、注目を集めている理由です。
- 主要サービスへの搭載：ChatGPTやGeminiなどが、マルチモーダル機能を搭載している
- 業界横断の変化：業界を問わず、UIやオペレーションを革新できる
- 応用の広がり：医療・製造・教育・小売などへ応用でき、市場が拡大している
マルチモーダルAIの具体的な活用例
活用例を見ると、複数の情報を組み合わせることで、検索から編集まで幅広い場面で精度や効率を高められることが分かります。
画像とテキストによる製品検索
商品の情報を画像や文章など複数の形式から探せます。そのため、検索条件を細かく入力しにくい場面でも役立ちます。
- EC商品：ECサイトで、商品画像と説明文をまとめて検索できる
- 類似品：撮影した画像から、似た商品を探せる
医療現場での診断補助
医療従事者の確認作業や記録作業を、支援できます。
- 画像と記録：医用画像（X線やMRI）とカルテ情報を組み合わせる
- 音声メモ：文字起こしを行い、画像認識と連動して記録する
製造業での異常検知と保守
設備の状態と過去の記録を重ねて見ることで、異常の把握や保守の判断を支援できます。
- 設備の多様な情報：設備画像、センサーデータ、マニュアル情報を統合する
- 過去記録との照合：過去ログや音声報告と照合し、保守の効率を高める
動画×音声×字幕の自動編集
動画、音声、字幕をまとめて扱うと、教育や社内研修で使う素材の作成を効率化できます。
- 字幕と要約：動画を字幕と要約付きで自動生成する
- 言語変換と要点抽出：字幕言語の自動変換や要点の抽出に使う
ここまでの活用例を踏まえて、構築力、PoC実績、複数モダリティの処理技術を備えた開発会社を5社紹介します。
株式会社ripla（リプラ）
riplaは、マルチモーダルAIのPoC開発から、業務に組み込むAIシステムまで支援する開発会社です。
特長
強みは、画像・テキスト・音声を扱うUIと、業界ごとの業務要件を結びつける設計にあります。
- 統合UI：画像・テキスト・音声を統合した画面を構築する
- 業界別の設計：製造・建設・医療など、業界に合わせて設計する
- RAGとAPI連携：RAGやChatGPT APIと連携し、生成AIと統合できる
株式会社HACARUS
医療や製造業向けにAI活用を支援し、軽量なマルチモーダルAIの開発に強みを持つ会社です。
特長
少ないデータでも高い精度を出すことを重視し、また現場に近い環境での処理にも取り組んでいます。
- 少データでの精度：スパースモデリングで、小さなデータでも高精度を目指す
- 医療データの統合：医用画像、電子カルテ、音声メモを統合する
- 現場での処理：Edge向けのマルチモーダル処理にも対応する
株式会社rinna（リンナ）
Microsoft発のAIスタートアップとして知られ、感情理解を中心にしたマルチモーダルAIに強みがあります。
特長
対話やキャラクター表現に関わる情報を組み合わせることで、SNSやマーケティングでの活用につなげられます。
- 感情を含む対話：画像・テキスト・感情認識を組み合わせた対話AIを提供する
- キャラクター表現：生成AIと連動したキャラクターAIを構築できる
- 得意分野：SNS向けプロダクトやマーケティング分野に強い
PKSHA Technology（パークシャテクノロジー）
自然言語処理と画像認識を融合させ、業務AIへの応用で多くの実績を持つ企業です。
特長
複数の業種で使われるデータを組み合わせて、業務の自動化や判断支援に生かしています。
- 言語と画像の融合：自然言語と画像の意味を統合するエンジンを開発する
- 業種の広がり：自治体・金融・小売などで導入事例がある
- 複数形式の連携：音声・テキスト・画像をつなぐ業務自動化に対応する
ABEJA（アベジャ）
小売・流通業を中心に、画像分析と時系列データを組み合わせた活用に強みを持つ企業です。
特長
店舗や現場のデータをまとめ、分析結果を業務で使える画面や仕組みまで設計できます。
- 店舗の複合データ：店舗画像、販売データ、天候情報を組み合わせる
- エッジとクラウド：エッジAIとクラウドAIの両方を取り入れて設計する
- 画面とUX：業務向けダッシュボードやUX開発まで対応する
導入に向けたプロセスと注意点
高度な技術を導入するほど、最初に要件とデータの状態を整理し、段階を追って検証することが欠かせません。
PoC（概念実証）での開始
発注側は、最初から範囲を広げず、限られたデータで始めます。そのうえで、効果と運用上の課題を開発会社と確かめます。
- 初期の検証範囲：画像・テキストなど限られたモダリティで効果を検証する
- 評価の観点：親和性、処理精度、運用可能性を評価する
内製と外注の役割分担
社内の業務知識と外部の技術力を役割で分けて使うと、要件と実装のずれを減らせます。
- 内製する作業：データ整理と業務要件の定義は内製で行う
- 外注する作業：モデル開発、統合設計、UI構築は専門企業に外注する
データ品質と整備の重要性
入力データのばらつきは結果の精度に影響するため、整備はモデル開発と並行して進めます。
- 入力の均一化：モダリティごとのばらつきを抑えて、精度を確保する
- 整備の位置づけ：アノテーションや整備作業を、開発の一部として扱う
プライバシー・セキュリティへの配慮
特に、顔画像や音声を扱う場合は、設計の段階から利用範囲と保護方法を決めておく必要があります。
- 個人情報の前提：顔画像・音声などの個人情報を扱う前提で対策する
- 具体的な対策：匿名化、アクセス制御、ログ監査まで検討する
まとめ
マルチモーダルAIは、テキスト・画像・音声などを統合して、業務の効率化や新たな価値の創出につなげる技術です。そのうえで、PoCから本格導入まで支えられる会社を選び、要件整理、データ整備、セキュリティの確認を進めることが成功の鍵になります。
5社の特徴と導入条件を並べて比べると、選定で重視したい項目が見えてきます。
- 業界の広がり：医療・製造・小売など多様な業界で導入が進んでいる
- 対応範囲：紹介した5社はいずれも、PoCから本番導入まで対応できる
- 支援体制：生成AIとの連携やUI設計を含む体制を確認する
関連する背景や導入方法は、次の全体ガイドで確認できます。
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・生成AI活用・導入・開発の完全ガイド
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会社紹介
株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
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株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。