自然言語処理（NLP）とコンピュータビジョン（CV）がどのように連携し、よりスマートでクロスモーダルなAIシステムで産業を変革できるかを学ぶ。
自然言語処理（NLP）とコンピュータ・ビジョン（CV）は、近年人気を博している人工知能（AI）の2つの異なる分野である。AIの進歩のおかげで、この2つの分野はかつてないほど相互につながっている。
その好例が、画像の自動キャプション付けである。コンピュータ・ビジョンを使って画像の内容を分析・理解し、自然言語処理を使ってそれを説明するキャプションを生成することができる。自動画像キャプションは、アクセシビリティを向上させるソーシャルメディア・プラットフォームや、画像を効率的に整理しタグ付けするためのコンテンツ管理システムで一般的に使用されている。
NLPとビジョンAIの革新は、様々な業界でこのようなユースケースを数多く生み出している。この記事では、NLPとコンピュータ・ビジョンについて詳しく見ていき、両者がどのように機能するのかを議論する。また、この2つの技術を併用した興味深いアプリケーションについても探ります。さっそく始めよう！
NLPは、コンピュータと人間の言語との相互作用に焦点を当てている。機械がテキストや音声を理解し、解釈し、意味のある形で生成することを可能にする。翻訳、感情分析、要約などのタスクを実行するために使用できる。
一方、コンピュータ・ビジョンは、機械が画像やビデオを分析し、扱うのを助ける。写真内の物体の検出、顔認識、物体追跡、画像分類などのタスクに使用できる。ビジョンAI技術は、機械が視覚世界をよりよく理解し、相互作用することを可能にする。
コンピュータ・ビジョンと統合されたNLPは、テキストと画像を組み合わせることで視覚データに意味を付加し、より深い理解を可能にする。ことわざにもあるように、「百聞は一見にしかず」であり、テキストと組み合わせることで、さらに強力になり、より豊かな洞察を提供することができる。
携帯電話が写真からテキストを翻訳するときのように、NLPとコンピューター・ビジョンが日常的なツールの中で連携しているのを、おそらく皆さんも気づかずに目にしていることだろう。
実際、Google Translateは、自然言語処理とコンピュータ・ビジョンの両方を使用して、画像からテキストを翻訳する。他の言語で書かれた道路標識の写真を撮ると、コンピュータ・ビジョンがテキストを識別して抽出し、自然言語処理（NLP）が好みの言語に翻訳する。
NLPとCVは、このプロセスをスムーズかつ効率的にし、ユーザーがリアルタイムで言語を超えて情報を理解し、やりとりできるようにするために協働する。この技術のシームレスな統合により、コミュニケーションの障壁が取り除かれる。
NLPとコンピュータ・ビジョンが連携する他のアプリケーションをいくつか紹介しよう：
コンピュータ・ビジョンと自然言語処理がどのように使われるかを見てきたところで、クロスモーダルAIを実現するためにそれらがどのように組み合わされるかを探ってみよう。
クロスモーダルAIは、コンピュータ・ビジョンによる視覚的理解と、NLPによる言語理解を組み合わせて、テキストや画像にまたがる情報を処理し、結びつける。例えば、医療分野では、クロスモーダルAIがレントゲンを分析し、潜在的な問題について明確な要約を文書で生成することで、医師がより迅速かつ正確な判断を下せるようになる。
自然言語理解はNLPの特別なサブセットであり、テキストの意図、文脈、意味、トーン、構造を分析することによって、テキストから意味を解釈し、抽出することに焦点を当てている。NLPが生のテキストを処理するのに対し、NLUは機械が人間の言語をより効果的に理解することを可能にする。例えば、構文解析は、書かれたテキストを機械が理解できる構造化された形式に変換するNLU技術である。
NLUは、視覚データに理解する必要のあるテキストが含まれている場合、コンピュータ・ビジョンと連携する。コンピュータ・ビジョンは、光学式文字認識（OCR）などの技術を用いて、画像、文書、ビデオからテキストを抽出する。レシートのスキャン、標識のテキストの読み取り、手書きメモのデジタル化などのタスクが含まれる。
そしてNLUは、抽出されたテキストを処理して、その意味、文脈、意図を理解する。この組み合わせにより、システムは単にテキストを認識するだけでなく、それ以上のことができるようになる。領収書から支出を分類したり、口調や感情を分析したりすることができる。コンピュータ・ビジョンとNLUを組み合わせることで、視覚的なテキストを意味のある実用的な情報に変えることができる。
プロンプトエンジニアリングは、大規模言語モデル（LLM）や視覚言語モデル（VLM）などの生成AIシステムが望ましい出力を生成できるように、明確で正確かつ詳細な入力プロンプトを設計するプロセスである。これらのプロンプトは、AIモデルがユーザーの意図を理解するための指示として機能する。
効果的なプロンプトエンジニアリングには、モデルの能力を理解し、正確で創造的、または洞察に満ちた応答を生成する能力を最大化する入力を作成する必要があります。これは、テキストと画像の両方を扱うAIモデルに関しては特に重要です。
例えば、OpenAIのDALL-Eモデル。宇宙飛行士が馬に乗っているフォトリアリスティックな画像」を作成するよう依頼すると、あなたの説明に基づいてまさにその画像を生成することができる。このスキルは、グラフィックデザインのような分野では非常に便利で、専門家はテキストのアイデアを素早く視覚的なモックアップに変えることができるため、時間を節約し、生産性を高めることができる。
これがコンピュータ・ビジョンとどう関係するのか不思議に思うかもしれない。実はこの2つは密接に関連している。ジェネレーティブAIはコンピュータビジョンの基礎の上に構築され、まったく新しい視覚的出力を生み出す。
テキストプロンプトから画像を作成するジェネレーティブAIモデルは、テキスト説明とペアになった画像の大規模なデータセットで学習される。これにより、オブジェクト、テクスチャ、空間関係などの視覚的概念と言語との関係を学習することができる。
これらのモデルは、実世界の画像から物体を認識するなど、従来のコンピューター・ビジョン・システムと同じように視覚データを解釈するわけではない。その代わりに、これらの概念に関する学習された理解を使用して、プロンプトに基づいて新しいビジュアルを生成する。この知識をよく練られたプロンプトと組み合わせることで、ジェネレーティブAIはユーザーの入力にマッチしたリアルで詳細な画像を生成することができる。
質問応答システムは、自然言語による質問を理解し、正確で適切な回答を提供するように設計されている。情報検索、意味理解、ディープラーニングのようなテクニックを使用して、クエリを解釈し、クエリに応答します。
OpenAIのGPT-4oのような高度なモデルは、視覚的質問応答（VQA）を扱うことができる。ただし、GPT-4oは コンピュータ・ビジョンのタスクを直接実行するわけではない。その代わりに、特殊な画像エンコーダーを使用して画像を処理し、特徴を抽出し、言語理解と組み合わせて回答を提供します。
コンピュータ・ビジョン機能を完全に統合することで、さらに一歩進んだシステムもある。これらのシステムは、画像やビデオを直接分析して、オブジェクト、シーン、またはテキストを識別することができる。自然言語処理と組み合わせることで、ビジュアルコンテンツに関するより複雑な質問にも対応できる。例えば、視覚的要素を検出し解釈することで、「この画像にはどのような物体が写っているか」や「この映像には誰が写っているか」に答えることができる。
ゼロショット学習 （ZSL）とは機械学習の手法の一つで、AIモデルに新しい未知のタスクを特別に学習させることなく処理させるものである。これは、説明や意味的関係のような余分な情報を使って、モデルがすでに知っているもの（見たことのあるクラス）を新しい、見たことのないカテゴリーに結びつけることによって行われる。
自然言語処理では、ZSLは、単語と概念の間の関係に依存することによって、モデルが訓練されていないトピックを理解し、扱うのを助ける。同様に、コンピュータビジョンでは、翼や羽のような視覚的特徴を鳥のような既知の概念に結びつけることで、ZSLはモデルが今まで遭遇したことのない物体やシーンを認識することを可能にする。
ZSLは、言語理解と視覚認識を組み合わせることで、NLPとCVを結びつけ、両方を含むタスクに特に有用である。例えば、視覚的な質問応答では、関連する質問を理解しながら画像を分析し、正確な回答を提供することができる。また、画像のキャプション付けのようなタスクにも有効です。
自然言語処理とコンピュータ・ビジョンを組み合わせることで、テキストと画像の両方を理解できるAIシステムが生まれた。この組み合わせは、自動運転車の道路標識読み取り支援から、医療診断の改善、ソーシャルメディアの安全性向上まで、多くの産業で利用されている。
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