LLMからLMMへ：五感を獲得したAIが知の枠組みを書き換える

私たちが日常的に触れているスマートフォンやパソコンの裏側では、人工知能の在り方そのものが大きく変わりつつあると考えられます。ここ数年、生成AIの中核を担ってきたのは、膨大なテキストを学習することで高度な文章生成や対話を可能にしたLLM（大規模言語モデル）でした。業務効率化や情報探索の手段として、すでに社会のさまざまな場面に溶け込んでいる存在といえるでしょう。

一方で、言葉を巧みに操れることと、世界を理解していることは必ずしも同義ではありません。従来のLLMは、文章の統計的な関係性を把握する能力に優れていたものの、私たち人間が日常的に行っている「見る」「聞く」「空間を把握する」といった感覚的理解を直接的に持っていたわけではありませんでした。この隔たりこそが、次の進化を促す原動力になったと考えられます。

そこで注目されているのが、LMM（大規模マルチモーダルモデル）です。テキストだけでなく、画像、音声、動画、さらには各種センサー情報までを統合的に扱うこの技術は、AIが物理世界に一歩近づくための基盤として位置づけられています。知能が記号の世界から現実の構造へと接続され始めた現在、その意味を丁寧に捉え直すことが求められているのではないでしょうか。

あらゆる情報を同じ土俵で扱う「トークン化」という発想の転換

LMMの仕組みを理解するうえで重要なのは、「情報の形式をそろえる」という考え方です。LLMでは、単語や文字の断片をトークンとして数値化し、それらの関係性を学習してきました。LMMでは、このトークン化の対象が画像や音声にも拡張されています。画像は細かな領域に分割され、それぞれの特徴が数値として表現されます。音声も時間軸に沿った信号として分解され、同様に扱われます。結果としてAIにとっては、文章も画像も音声も区別のない「データ列」として認識されるようになります。この情報の等価性が、異なる感覚を横断した理解を可能にしているといえそうです。

OpenAIのGPT-4oやGoogleのGeminiでは、入力初期段階から統一されたベクトル空間で情報を融合する設計が採用されています。その結果、画像を見ながら音声で対話し、内容を即座に言語化する処理が実用レベルに達しています。研究報告でも、マルチモーダル学習を取り入れたモデルは、推論能力や常識的判断の精度が向上する傾向が示されています。視覚情報から得られる空間認識や物理的直感が、言語理解を補完していると考えられます。

産業と創造の現場で進み始めたLMMの実践的変化

LMMの影響は研究領域にとどまらず、すでに実社会へと広がり始めています。製造現場では、映像と音を同時に解析し、設備の異常や作業環境の変化を言語で通知する仕組みが検討されています。単純な異常検知ではなく、状況全体を踏まえた判断が可能になりつつある点が特徴といえるでしょう。

クリエイティブ分野でも変化は顕著です。動画生成AI「Sora」に代表される技術では、映像表現だけでなく、物体の動きや光の振る舞いといった物理的整合性が一つのモデル内で扱われています。テキストによる指示から、一貫性のある映像や音が生成される仕組みは、制作の前提を大きく変えつつあります。操作スキルよりも構想力そのものが重視される流れが強まると見込まれます。

医療分野においても、放射線画像、診療記録、音声データなどを横断的に解析する試みが進んでいます。複数の情報源を同時に扱えるLMMは、医師の判断を補助する存在として、診断の質を高める可能性を秘めていると考えられます。

身体性と倫理のあいだで問われるAIとの新しい関係

LMMの進化は、AIが「身体性」に近づく兆しとも受け取れます。視覚で環境を捉え、音やセンサー情報を統合し、行動へとつなげる流れは、ロボティクスとの融合を現実的なものにしています。知能と運動が結びつくことで、AIは現実世界に能動的に関与する存在へと変わっていくでしょう。一方で、課題も無視できません。画像や音声を生成・解析できる能力は、情報の信頼性やプライバシーに関する新たな問題を浮き彫りにしています。感情や意図を読み取れるAIは利便性を高める一方で、社会的なルール整備を強く求める存在になると考えられます。

それでも、LMMが切り拓く未来には大きな可能性が感じられます。情報形式の壁が取り払われた世界では、専門知識の有無にかかわらず、誰もが自分の考えを多様な形で表現できるようになるでしょう。AIは単なる道具ではなく、思考を拡張するパートナーとして位置づけられていくのではないでしょうか。

LLMからLMMへの進化は、性能向上にとどまる話ではありません。AIが私たちと同じ世界を、より近い感覚で理解し始める、その第一歩と捉えることができそうです。