12.1.1 マルチモーダルロードマップ：符号化、対応づけ、活用

マルチモーダル AI は、単に「画像をアップロードして会話する」ものではありません。役に立つシステムでは、画像、テキスト、音声、動画を構造化された観察に変え、タスクと対応づけ、検索、レビュー、制作、自動化へ流します。

まずパイプラインを見る

最初の習慣は、入力のモダリティ、見えている証拠、不確かな部分、構造化結果の次の行き先を確認することです。

模擬の視覚記録を動かす

import json

visible_text = ["RAG", "Embedding", "Vector DB"]
record = {
    "source": "rag-slide.png",
    "modalities": ["image", "text"],
    "visible_text": visible_text,
    "next_step": "send extracted text to retrieval index",
    "uncertainty": ["small footer text is unreadable"],
}

print(json.dumps(record, indent=2))

期待される出力：

{
  "source": "rag-slide.png",
  "modalities": [
    "image",
    "text"
  ],
  "visible_text": [
    "RAG",
    "Embedding",
    "Vector DB"
  ],
  "next_step": "send extracted text to retrieval index",
  "uncertainty": [
    "small footer text is unreadable"
  ]
}

実際の視覚モデルにつなぐ前でも、この小さな記録でプロダクト側のデータ構造を練習できます。

この順番で学ぶ

ステップ	読む内容	練習の成果
1	モダリティと表現	画像、テキスト、音声、動画の入力と構造化フィールドを列挙する
2	対応づけと融合	画像の証拠がテキストタスクへどう接続されるか説明する
3	マルチモーダル応用	スクリーンショットまたは文書理解の記録を作る

通過条件

1 枚の画像またはスクリーンショットを構造化テキストに変え、不確実性を記録し、その結果が RAG、レビュー、Agent ワークフローへどう入るか説明できれば、この章は通過です。

残す証拠

このページを終えたら、この evidence card を残します。

ソース資産

バージョン/出所注記付きの画像、スクリーンショット、PDF、音声、動画、またはテキスト入力

構造化レコード

表示テキスト、objects、regions、timestamp、transcript、または不確実性

融合結果

回答、検索記録、ルート決定、またはマルチモーダル特徴の比較

失敗確認

出典不足、OCR エラー、位置合わせミス、不確実性、または裏付けのない主張

期待される成果

後で引用またはレビューできる構造化レコード