写真や資料を読み込ませて質問できるAIが増えました。ただし、マルチモーダルAIという言葉が何を指すのかはわかりにくいものです。
扱えるデータの種類はサービスごとに異なります。特徴を押さえると、目的に合ったサービスを選べるようになります。
この記事では、生成AIやLLMとの違い、仕組み、代表的なサービスと選び方、活用事例、使うときの注意点、必要なパソコン環境まで解説します。使い始める前の判断材料にしてください。
※ 2026年8月24日時点の情報となります。
- マルチモーダルAIとは？
- マルチモーダルAIと似た用語との違い
- マルチモーダルAIの仕組み
- 代表的なマルチモーダルAIサービス一覧
- 目的別に見るマルチモーダルAIの選び方
- マルチモーダルAIの活用事例
- マルチモーダルAIを使うときの注意点
- マルチモーダルAIを使うために必要なパソコン環境
- マルチモーダルAIに関するよくある質問
- まとめ｜マルチモーダルAIは目的と使うパソコン環境に合わせて選ぼう
マルチモーダルAIとは？
マルチモーダルAIとは、テキスト・画像・音声・動画など、種類の異なる複数のデータをまとめて処理できるAIです。1つの種類のデータしか扱えない従来のAIと違い、複数の情報を組み合わせて状況を判断できます。
ここでは、次の3点を解説します。
・「モダリティ（モーダル）」とは情報の種類のこと
・マルチモーダルAIが扱えるデータの種類
・マルチモーダルAIが注目される理由
それぞれ説明していきます。
「モダリティ（モーダル）」とは情報の種類のこと
モダリティとは、情報の種類や形式を指す言葉です。
AIの分野では、テキスト・画像・音声といったデータの形式それぞれが1つのモダリティにあたります。「マルチ」は「複数の」という意味です。つまりマルチモーダルAIは、名前のとおり「複数の形式の情報を扱うAI」を意味します。
人が誰かと会話する場面を考えるとイメージしやすくなります。相手の言葉の内容だけでなく、表情や声の調子も同時に受け取って意味を理解しています。マルチモーダルAIは、この複数の情報を同時に受け取る仕組みをコンピューター上で再現したものです。
マルチモーダルAIが扱えるデータの種類
マルチモーダルAIが扱う基本的なデータは、テキスト・音声・画像・動画の4種類です。カメラで撮影した映像やマイクで録音した音、自動運転で使うレーダーの計測値なども対象になります。
扱えるデータは分野によって広がります。研究の現場では、顕微鏡で撮影した画像や分光スペクトル、製造工程で記録した情報を統合し、単一のデータでは把握できない材料の特性を予測する取り組みも進んでいます。
対応する形式はモデルやサービスによって異なります。PDFやWordなどのファイルは、中に文字や画像を含む容器であり、それ自体が独立した種類ではありません。プログラムのコードも通常はテキストとして扱われます。写真を読み込ませて説明の文章を作らせることも、文章から画像を作らせることも可能ですが、生成を別の機能で行うサービスもあります。
マルチモーダルAIが注目される理由
マルチモーダルAIが注目されている理由は、人が普段行っている判断に近い処理ができるようになったためです。
文章だけを扱うAIでは、扱える情報が文字に限られます。現実の業務や生活で扱う情報は、書類・写真・音声・動画などさまざまです。文字以外を扱えないと、AIに任せられる範囲は限られてしまいます。
複数の形式を同時に扱えるようになったことで、AIの用途は広がりました。手書きのメモを撮影して内容を整理させる、短い動画から要点をまとめさせるといった使い方ができます。写真を見せる、話しかけるといった直感的な操作で使える点も、利用が広がっている理由です。
マルチモーダルAIと似た用語との違い
マルチモーダルAIは、生成AIやLLMなど似た用語と混同されやすいAIです。シングルモーダルAIとは対になる関係ですが、それ以外は着目している点が違うだけで、対立する概念ではありません。
ここでは、次の4つとの違いを解説します。
・シングルモーダルAIとの違い
・生成AIとの違い
・LLM（大規模言語モデル）との違い
・フィジカルAIとの違い
それぞれ説明していきます。
シングルモーダルAIとの違い
シングルモーダルAIとの違いは、扱えるデータが1種類か複数かという点です。
| 比較項目 | マルチモーダルAI | シングルモーダルAI |
| 扱えるデータの種類 | 複数（テキスト・画像・音声・動画など） | 1種類のみ |
| 判断のしかた | 複数の情報を組み合わせて判断する | 1つの情報だけで判断する |
| 主な使われ方 | 状況を総合的にとらえる処理 | 用途を絞った処理 |
※両者は用途に応じて使い分けるもので、性能の優劣を示すものではありません。
シングルモーダルAIは、1つの形式のデータだけを扱うAIです。文章だけを読むAI、画像だけを判定するAI、音声だけを文字にするAIなどが該当します。
工場の設備を点検する場面で考えると違いがはっきりします。シングルモーダルAIは外観の画像だけで判断します。マルチモーダルAIであれば、外観の画像と動作音、稼働データを合わせて状態を判断できます。判断材料が増えるため、単独のデータでは気づきにくい変化をとらえられます。
生成AIとの違い
生成AIとの違いは、分類している軸です。
| 比較項目 | マルチモーダルAI | 生成AI |
| 分類の軸 | 扱える情報の形式が複数かどうか | 新しいコンテンツを作り出すかどうか |
| 具体例 | 写真を読み取って説明する、音声で対話する | 文章を書く、画像を作る |
※2つは別の軸であり、両方に当てはまるAIもあります。
生成AIは、文章・画像・音楽・音声・動画などの新しいコンテンツを作り出す技術の総称です。扱える形式が1種類のものと複数のものがあり、複数を扱えるものはマルチモーダルAIでもあります。
写真を渡して文章で説明させる使い方ができるのは、そのサービスが両方の性質を持っているためです。
LLM（大規模言語モデル）との違い
LLMとの違いは、言語だけを扱うか、他の形式も扱うかという点です。
| 種類 | 扱える情報 | 位置づけ |
| テキスト専用のLLM | 言語（テキスト）のみ | マルチモーダルAIではない |
| マルチモーダル対応のLLM | テキストに加えて画像など | マルチモーダルAIに含まれる |
LLMは大規模言語モデルの略で、膨大な文章を学習して言葉を扱うモデルです。登場した当初は扱えるのがテキストだけで、画像や音声をそのまま読み取ることはできませんでした。
現在の主要なモデルは、テキストと画像の入力に対応すると明記されています。LLMとマルチモーダルAIは対立する関係ではなく、LLMがマルチモーダルに対応することで両方に当てはまります。
フィジカルAIとの違い
フィジカルAIとの違いは、処理した結果をどこに出すかという点です。
| 比較項目 | マルチモーダルAI | フィジカルAI |
| 着目している点 | 扱える情報の種類 | 現実世界で機械を動かすこと |
| 主な出力先 | 文章・画像・音声などのデータ | ロボットや車両の実際の動作 |
| 扱うデータ | テキスト・画像・音声・動画など | 画像・動画・テキストに加えてセンサー情報 |
※フィジカルAIもマルチモーダルAIの技術を使うため、扱うデータは重なります。
フィジカルAIは、ロボットや自動運転車といった機械が現実の世界を認識し、行動できるようにする技術です。カメラやセンサーから得た情報をもとに、機械が実際に動きます。出力先が画面の中ではなく、現実世界の動作である点が特徴です。
両者は競合しません。フィジカルAIは、画像・動画・テキスト・センサー情報といった複数の入力を処理して機械の行動に変換するため、マルチモーダルAIの技術を土台として使っています。
マルチモーダルAIの仕組み
マルチモーダルAIは、種類の違うデータを共通の形式に変換し、統合したうえで結果を出力します。構成はモデルによって異なるため、ここでは代表的な例を4つのステップで説明します。
ここでは、次の4つのステップを解説します。
ステップ1：データの種類ごとに特徴を読み取る
ステップ2：読み取った特徴を共通の形式に変換する
ステップ3：変換した情報を統合して意味を理解する
ステップ4：目的に応じた形式で出力する
それぞれ説明していきます。
ステップ1：データの種類ごとに専用のAIが特徴を読み取る
多くのマルチモーダルAIは、データの種類ごとに適した方式で特徴を読み取ります。
画像には画像の解析に向いた方式、テキストには言語の処理に向いた方式が使われます。種類の違うデータをそのまま同じ計算にかけることはできないため、個別に処理する工程が置かれます。
この段階で取り出されるのはデータそのものではなく特徴です。画像であれば写っている物の形や配置、テキストであれば単語の意味や並び方が該当します。
ステップ2：読み取った特徴を共通の形式に変換する
読み取った特徴は、数値の並びに変換されます。この数値の並びをベクトルと呼びます。
画像もテキストも音声も、同じ形式の数値データになります。形式をそろえることで、種類の違う情報どうしを計算で扱えるようになります。「犬の写真」と「犬という単語」が近い意味を持つと判断できるのは、両方が同じ空間の数値として表されているためです。
変換の方法はモデルによって異なります。種類ごとに専用の変換を用意する構成もあれば、共通の単位に置き換えてから扱う構成もあります。
ステップ3：変換した情報を統合して意味を理解する
共通の形式になった情報を組み合わせ、全体として何を意味するかを判断します。この工程を融合と呼びます。
融合を行うタイミングには複数の方式があります。
| 方式 | 統合するタイミング | 特徴 |
| 初期融合 | 変換した直後 | 各データを共通の表現にまとめてから処理する |
| 中期融合 | 処理の途中 | 段階ごとに情報を結合していく |
| 後期融合 | 処理の最後 | 種類ごとに個別処理し、結果を組み合わせる |
※どの方式を使うかはモデルや目的によって異なり、優劣を示すものではありません。
料理の写真と「材料を教えて」という文章を同時に受け取った場合、この工程で画像の内容と質問の意図が結びつきます。写真だけ、文章だけでは成立しない理解が生まれます。
ステップ4：目的に応じた形式で出力する
統合した理解をもとに、求められた形式で結果を出します。
出力できる形式はサービスによって異なります。テキストのみを出力するものもあれば、画像・動画・音声を生成できるものもあります。生成にあたって別のモデルや機能を呼び出す構成もあります。
写真を渡してレシピの文章を作らせる、文章から画像を作らせるといった使い方は、入力と出力の形式が固定されていないために可能になります。
代表的なマルチモーダルAIサービス一覧
マルチモーダルAIは、専門的な開発をしなくても、一般向けのAIサービスとして利用できます。ここでは個人でも使える代表的な4つを取り上げます。
| サービス | 提供元 | 主な入力形式 | 主な生成形式 |
| ChatGPT | OpenAI | テキスト・音声・画像・ファイル・カメラ映像※1 | テキスト・画像・音声 |
| Geminiアプリ | テキスト・音声・画像・動画※2・ファイル | テキスト・画像・動画・音楽 | |
| Claude | Anthropic | テキスト・音声・画像・ファイル | テキスト・図表 |
| Microsoft Copilot | Microsoft | テキスト・音声※3・画像・カメラ映像・画面共有 | テキスト・画像・音声 |
※1 カメラ映像はモバイルアプリの音声モードで利用でき、対応状況はプラン・地域・アプリのバージョンによって異なります。
※2 動画は無料プランで合計5分、上位プランで合計1時間までです。
※3 音声入力は一部の地域で提供されています。
※対応形式の数は用途の違いを示すもので、性能の優劣を示すものではありません。
※2026年8月時点の情報です。最新の対応状況は各サービスの公式サイトでご確認ください。
ここでは、次の4つのサービスを解説します。
・ChatGPT（OpenAI）
・Gemini（Google）
・Claude（Anthropic）
・Microsoft Copilot
それぞれ説明していきます。
ChatGPT（OpenAI）
ChatGPTは、テキスト・音声・ファイルを入力でき、テキスト・画像・音声で応答できるサービスです。
添付できるファイルには、PDF・スプレッドシート・ドキュメント・画像が含まれます。手元の資料を読み込ませて内容を質問する使い方ができます。音声での入力にも対応しており、話しかけて操作を進められます。
出力面では、指示にもとづいた画像の生成に対応しています。音声でのリアルタイムな会話も可能です。文書やスライド、表計算の作成を支援する機能や、コードの実装やデバッグを支援する機能も提供されています。
Gemini（Google）
Geminiは、テキスト・音声・画像・動画を扱えるサービスです。提供元は、テキスト・音声・画像などを処理するマルチモーダルLLMと説明しています。
入力できる形式の幅が広く、動画をそのまま扱える点が特徴です。ファイルの添付は上位プランで利用できます。
出力面では、画像・動画・音楽の生成に対応しています。音声で対話する機能や、Google検索の結果を踏まえて回答する機能も備えています。調査を自動で進める機能も提供されており、扱える形式の多さがそのまま用途の広さにつながっています。
Claude（Anthropic）
Claudeは、テキスト・音声・画像・ファイルを入力でき、テキストや図表で応答するサービスです。
アップロードできるファイルには、PDF・Word・Excelが含まれます。画像の分析にも対応しており、資料や図表を読み込ませて内容を整理させる使い方ができます。入力方法は、文字の入力と音声を切り替えて使えます。
機能面では、文章の作成や編集、コードの開発支援、ファイルを使ったデータ分析に対応しています。Web検索を使った調査や、グラフや図表の生成も可能です。
Microsoft Copilot
Microsoft Copilotは、テキスト・音声・画像を扱えるサービスです。
入力ではテキストのほか、一部の地域で音声入力に対応しています。画像を読み取って、写っている内容についての説明を受け取る機能も備えています。
出力では、テキストでの応答に加えて画像の生成と音声での応答に対応しています。Web検索と要約、文章作成の支援、翻訳といった機能が用意されています。複数の利用者が同じ会話に参加できるグループ会話の機能も提供されています。
目的別に見るマルチモーダルAIの選び方
マルチモーダルAIは、やりたいことが決まっていれば選ぶサービスを絞り込めます。同じ「画像を扱える」でも、読み取るのか作るのかで対応するサービスは変わります。
ここでは、次の5つの目的別に選び方を解説します。
・書類や資料を読み取らせたい場合
・音声で対話したい場合
・動画を読み込ませたい場合
・目の前のものや画面を見せたい場合
・画像や動画を作りたい場合
それぞれ説明していきます。
書類や資料を読み取らせたい場合
書類や資料を読み取らせたい場合は、ChatGPT・Geminiアプリ・Claudeのいずれかを選びます。
3つともPDFなどの文書ファイルをアップロードでき、内容について質問できます。写真に撮った書類を読み取らせることも可能です。手元の資料を整理させたい、長い文書から必要な箇所を探させたいといった作業に向いています。
読み取りの精度は資料の状態に左右されます。試すときは、実際に扱う予定の資料を1つ読み込ませて、想定どおりの結果が返るか比べる方法が確実です。
音声で対話したい場合
音声で対話したい場合は、ChatGPT・Geminiアプリ・Claudeが選択肢になります。
ChatGPTは音声での入力と、音声によるリアルタイムな会話に対応しています。Geminiアプリも音声で対話する機能を備えています。Claudeは文字の入力と音声を切り替えて使えます。
Microsoft Copilotは音声での応答に対応していますが、音声入力の提供は一部の地域に限られます。移動中や作業中に話しかけて使いたい場合は、自分の環境で音声入力が使えるかを先に確かめてください。
動画を読み込ませたい場合
保存した動画の読み込みを公式に明示しているのは、Geminiアプリです。
動画ファイルをそのままアップロードして、内容の要約や説明を求められます。読み込める長さには上限があり、無料プランで合計5分、上位プランで合計1時間までです。1回の指示でアップロードできるのは最大10ファイル、動画は1ファイルあたり2GBまでとされています。
会議の録画のように長い動画を扱う場合、無料プランの5分では足りません。継続して使うのであれば、上位プランを前提に検討してください。
目の前のものや画面を見せたい場合
目の前のものや画面を見せて質問したい場合は、ChatGPTまたはMicrosoft Copilotを選びます。
Microsoft Copilotは、WindowsとmacOS、Microsoft Edgeで画面やアプリを共有できます。一度に最大2つのアプリを選択でき、操作の手順を段階的に案内させることも可能です。モバイルアプリではカメラ映像に対応しています。
ChatGPTは、モバイルアプリの音声モードでカメラ映像と画面の共有に対応しています。ただし音声モードには複数の種類があり、動画共有に対応していないものもあります。パソコンの画面を共有できると公表しているのはMicrosoft Copilotです。
画像や動画を作りたい場合
画像を作りたい場合はChatGPT・Geminiアプリ・Microsoft Copilotが、動画を作りたい場合はGeminiアプリが選択肢になります。
3つのサービスは、いずれも指示にもとづいた画像の生成に対応しています。Geminiアプリは画像に加えて動画と音楽の生成にも対応しており、生成できる形式が最も広い構成です。
Claudeは画像や動画の生成機能を公表していません。出力はテキストと図表が中心です。作ることが目的であれば、他の3つから選ぶことになります。
マルチモーダルAIの活用事例
マルチモーダルAIは、複数のデータを突き合わせて判断する場面で使われています。個人の日常業務から専門分野の研究まで用途は広がっています。
ここでは、次の4つの活用例を解説します。
・身近な場面での活用例
・医療分野での活用例
・自動運転分野での活用例
・研究開発分野での活用例
それぞれ説明していきます。
身近な場面での活用例
身近な場面では、手元の資料や写真をそのまま読み取らせる使い方が広がっています。
公開されている実例では、長いPDFから表を文字起こしする処理や、決算資料から数値を取り出して整理する処理ができると示されています。領収書やラベル、手書きのメモから必要な項目だけを抜き出すことも可能です。
動画にも対応しています。Geminiアプリの場合、読み込める動画は無料プランで合計5分、上位プランで合計1時間までです。1回の指示でアップロードできるのは最大10ファイル、動画は1ファイルあたり2GBまでとされています。
医療分野での活用例
医療分野では、種類の異なる検査データを組み合わせて診断を支援する研究が進んでいます。
国内の研究機関と大学、企業による共同研究では、電子カルテのデータ、病理の生検画像、手術前の検査データを同時に解析するマルチモーダルAIが構築されました。前立腺がんの再発予測の精度が、既存の手法と比べて約10％向上したと2023年に公表されています。
画像だけ、数値データだけでは見えない関連性を、複数のデータを突き合わせて見つけられます。
自動運転分野での活用例
自動運転分野では、走行中の車が複数の情報を同時に処理して進む方向を判断しています。
公表されている自動運転向けのAIモデルは、走行中の映像、車自身の動きの履歴、ナビゲーションの案内、言葉による指示を同時に受け取ります。これらを統合して走行する経路を出力する仕組みで、判断にいたった過程も併せて出力されます。
映像だけでは道路状況はかっても経路までは判断できません。複数の情報を組み合わせることで、状況把握と経路判断を一続きの処理として行えます。
研究開発分野での活用例
研究開発の現場では、測定方法の違うデータを統合した分析が行われています。
国内の公的研究機関では、顕微鏡で撮影した画像、分光スペクトル、製造工程の記録、素材の情報を組み合わせた分析を進めています。時間や空間の情報を含むデータにも対応できる仕組みです。
複数の測定データを組み合わせることで、単一のデータでは把握できない材料の特性を予測できます。実験の回数を減らしながら、目的の性能を持つ材料を探す用途に使われています。
マルチモーダルAIを使うときの注意点
マルチモーダルAIは扱える情報が多いぶん、テキストだけを扱うAIとは違う注意点があります。読み込ませるデータの状態が、そのまま結果に影響します。
ここでは、次の3つの注意点を解説します。
・入力するデータの質で結果が変わる
・苦手な処理がある
・入力した画像や音声の取り扱いに注意
それぞれ説明していきます。
入力するデータの質で結果が変わる
読み込ませる画像や音声の状態によって、読み取りの精度は変わります。
開発元の公式ドキュメントでは、低品質な画像、回転した画像、200ピクセル未満の非常に小さい画像で、誤った解釈が起きる可能性があると明記されています。画像内の小さな文字も認識しにくい対象です。日本語を含む非ラテン文字のテキストは、画像から読み取る際に最適な性能が得られないとも公表されています。
動画は1秒あたり1フレームで処理されるため、動きの速い場面では細部が失われる恐れがあります。書類を撮影するときは、正しい向きで、文字が読める解像度で撮ることが精度につながります。
苦手な処理がある
マルチモーダルAIには、公式に苦手だと示されている処理があります。
| 苦手な処理 | 内容 |
| 数え上げ | 画像内の物体の数は概数になり、小さな物体が多いと精度が下がる |
| 位置関係の把握 | 座標や位置の出力は近似値で、正確な位置指定を要する処理は不得手 |
| 専門的な医療画像の判読 | CTやMRIなどの診断スキャンの解釈には設計されていない |
数量や位置が重要な作業では、出力された結果を元の資料と照合してください。医療画像については、診断の代わりに使えるものではないと開発元が明示しています。
入力した画像や音声の取り扱いに注意
画像や音声を入力する際は、写り込んでいる情報にも意識を向けてください。
書類を撮影した画像には、本来伝えたい内容以外の情報が含まれます。氏名や住所、取引先名などが同じ画面に写り込むことがあります。会議の録画では、参加者の発言がそのまま記録されています。
社外に出せない情報が含まれる場合は、該当部分を隠してから読み込ませてください。勤務先で生成AIの利用ルールが定められている場合は、その内容に従う必要があります。入力したデータの扱いは、サービスや契約プランによって異なります。
マルチモーダルAIを使うために必要なパソコン環境
マルチモーダルAIは、使い方によって求められるパソコンの性能が大きく変わります。クラウド上のサービスを使うなら特別な性能は不要ですが、パソコン内でAIを動かす場合は相応の環境が必要です。
ここでは、次の4つの環境を解説します。
・ブラウザで使う場合に必要な環境
・デスクトップアプリで使う場合の動作環境
・ローカル環境で動かす場合に必要なスペック
・Copilot+ PCの要件とNPU搭載パソコン
それぞれ説明していきます。
ブラウザで使う場合に必要な環境
ブラウザで使う場合、パソコン側で処理を行わないため高い性能は求められません。
Geminiの場合、公表されている要件は対応ブラウザとアカウントです。対応ブラウザとしてChrome・Safari・Firefox・Opera・が挙げられています。利用にはGoogleアカウントが必要で、個人アカウントは13歳以上が対象です。ログインしない状態では、チャット履歴の保存やファイルのアップロード、画像生成は使えません。
処理はサービス側で行われるため、日常的に使えているパソコンであればそのまま利用できます。快適に使う目安は、CPUがインテル Core i5またはAMD Ryzen 5000シリーズ以上、メモリ16GB、ストレージ512GB SSDの構成です。
デスクトップアプリで使う場合の動作環境
デスクトップアプリを使う場合は、OSのバージョンが条件になります。
ChatGPTのアプリについて公表されている動作環境は次のとおりです。
| 対象 | 必要な環境 |
| Windows | Windows 10 バージョン17763.0以上（x64またはarm64） |
| Mac | macOS 14以上、Apple Silicon（M1以上）またはIntelプロセッサ |
古いOSに対応したバージョンをリリースする予定はないと公表されています。OSの更新が止まっているパソコンでは、ブラウザでの利用を選ぶことになります。
ローカル環境で動かす場合に必要なスペック
パソコン内でAIモデルを動かす場合は、メモリとグラフィック性能が必要になります。
ローカルでモデルを動かすソフトの1つであるLM Studioが公表している要件は次のとおりです。
| 対象 | 公表されている要件 |
| Windows | AVX2命令セットに対応したCPU（x64）、メモリ16GB以上を推奨、VRAM 4GB以上を推奨 |
| Mac | Apple Silicon（M1以上）、macOS 14.0以上、メモリ16GB以上を推奨 |
メモリ8GBでも小規模なモデルであれば動作するとされています。画像や音声を扱うモデルは処理するデータ量が増えるため、余裕を持たせた構成が向いています。実際にローカルでAIを動かす場合の推奨は、VRAM 16GB以上のNVIDIA製グラフィックス、メモリ64GB以上、ストレージ2TB NVMe SSDです。該当する構成は「画像生成AI おすすめPC」にまとめています。
パソコン内でAIを動かす仕組みそのものについては、「ローカルAIとは？メリット・デメリットや構築方法、スペックの目安を解説」で詳しく解説しています。
Copilot+ PCの要件とNPU搭載パソコン
AI処理を担う専用の演算装置としてNPUがあり、これを搭載したパソコンが増えています。
Windowsの一部のAI機能を利用できるCopilot+ PCには、公表されている要件があります。
| 項目 | 要件 |
| NPU | 40 TOPS以上 |
| メモリ | 16GB（DDR5またはLPDDR5） |
| ストレージ | 256GB以上（SSDまたはUFS） |
搭載するCPUによってNPUの性能は異なります。公表されている値では、インテル Core Ultra 7 355が最大49 TOPS、Core Ultra 5 325が最大40 TOPS、Core Ultra 7 258Vが最大47 TOPS、AMD Ryzen AI 9 365が50 TOPSです。要件を満たす製品はNPU搭載 AI PCノートパソコンから選べます。
Copilot+ PCでなければマルチモーダルAIが使えないわけではありません。クラウド上のサービスは通常のパソコンでも利用できます。手元のパソコンで処理を完結させたい場合や、通信環境に左右されずに使いたい場合の選択肢です。
マルチモーダルAIに関するよくある質問
マルチモーダルAIについて、利用を検討する段階でよく挙がる疑問をまとめます。
Q. マルチモーダルAIは無料で使えますか？
- A.主要なサービスはいずれも無料で使えます。
- ただし画像の生成回数やファイルのアップロード、音声チャットなど、処理の重い機能には上限が設けられています。
Q. マルチモーダルAIは自分で作れますか？
- A.公開されているモデルを自分のパソコンで動かすことは可能です。
- ゼロから開発するには、画像や音声とテキストを対応づけた大量の学習データと計算環境が必要になります。
Q. マルチエージェントとは何が違いますか？
- A.クリックすると説明文が表示されます
- マルチエージェントは、複数のAIが役割を分けて連携する仕組みです。
- 1つのAIが複数の形式の情報を扱うマルチモーダルAIとは着目点が異なり、両方の性質を併せ持つ構成もあります。
Q. スマートフォンでもマルチモーダルAIは使えますか？
- A.主要なサービスはスマートフォンでも利用できます。
- その場で撮影した写真をそのまま読み込ませられるため、外出先で書類や表示について質問する使い方に向いています。
まとめ｜マルチモーダルAIは目的と使うパソコン環境に合わせて選ぼう
マルチモーダルAIを使い始めるなら、扱いたいデータの形式をはっきりさせるところからです。動画を読み取らせたいのか、音声で対話したいのか、資料を読ませたいのかで、選ぶサービスは変わります。
主要なサービスはいずれも無料で試せます。まず手元の資料や写真を実際に読み込ませて、想定どおりの結果が返るか確かめてください。数量や位置が絡む処理では誤りが起きやすいため、重要な作業に使う前に精度を確認しておくと安心です。
パソコンの環境は、使い方が決まってから考えても遅くありません。クラウド上のサービスを使い続けるなら追加の投資は不要です。扱うデータが画像や動画に広がり、処理を手元で完結させたくなった段階で、NPU搭載 AI PCノートパソコンなどを検討してください。
