自然言語処理（NLP）とコンピュータビジョン（CV）が連携して、よりスマートなクロスモーダルAIシステムで業界をどのように変革できるかを学びます。
自然言語処理（NLP）とコンピュータビジョン（CV）は、人工知能（AI）の2つの異なる分野であり、近年大きな人気を集めています。AIの進歩のおかげで、これら2つの分野はこれまで以上に相互接続されるようになりました。
この良い例としては、自動画像キャプションがあります。コンピュータービジョンを使用して、画像のコンテンツを分析および理解し、自然言語処理を使用してそれを説明するキャプションを生成できます。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ためにソーシャルメディアプラットフォームで、また画像を効率的に整理およびタグ付けするのに役立つコンテンツ管理システムで一般的に使用されています。
NLPとVision AIの革新により、さまざまな業界で多くのユースケースが生まれています。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かを解説します。また、これらの技術を組み合わせて使用する興味深いアプリケーションについても探っていきます。それでは始めましょう！
NLPは、コンピュータと人間の言語の間の相互作用に焦点を当てています。これにより、機械は意味のある方法でテキストまたは音声を理解、解釈、および生成できます。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ます。
一方、コンピュータビジョンは、機械が画像や動画を分析し、操作するのに役立ちます。写真内の物体検出、顔認識、物体追跡、画像分類などのタスクに使用できます。Vision AIテクノロジーにより、機械は視覚的な世界をより良く理解し、相互作用することができます。
コンピュータビジョンと統合すると、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追加し、より深い理解を可能にします。 「百聞は一見に如かず」ということわざがあるように、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します。
おそらく、NLPとコンピュータビジョンが連携して動作しているのを、携帯電話が写真からテキストを翻訳するときなど、日常的なツールで見ても気づいていないでしょう。
実際、Google翻訳は、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しています。別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、NLPがそれをあなたの希望する言語に翻訳します。
NLPとCVが連携してプロセスをスムーズかつ効率的にし、ユーザーが言語を超えてリアルタイムで情報を理解し、やり取りできるようにします。このテクノロジーのシームレスな統合により、コミュニケーションの壁が打ち破られます。
NLPとコンピュータビジョンが連携するその他のアプリケーションをいくつかご紹介します。
コンピュータビジョンと自然言語処理がどのように使用されているかを見てきましたので、次はそれらがどのように連携してクロスモーダルAIを可能にするかを探っていきましょう。
クロスモーダルAIは、コンピュータビジョンからの視覚的理解とNLPからの言語理解を組み合わせて、テキストと画像全体の情報を処理および接続します。たとえば、ヘルスケアでは、クロスモーダルAIはX線を分析し、潜在的な問題に関する明確な書面による要約を生成し、医師がより迅速かつ正確な意思決定を行うのに役立ちます。
自然言語理解は、テキストの意図、コンテキスト、セマンティクス、トーン、および構造を分析して、テキストから意味を解釈および抽出することに焦点を当てた、NLPの特別なサブセットです。NLPは生のテキストを処理しますが、NLUを使用すると、マシンは人間の言語をより効果的に理解できます。たとえば、構文解析は、記述されたテキストをマシンが理解できる構造化された形式に変換するNLU手法です。
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に、コンピュータビジョンと連携します。コンピュータビジョンは、光学文字認識（OCR）などのテクノロジーを使用して、画像、ドキュメント、またはビデオからテキストを抽出します。これには、領収書のスキャン、標識のテキストの読み取り、手書きのメモのデジタル化などのタスクが含まれます。
次に、NLUは抽出されたテキストを処理して、その意味、コンテキスト、および意図を理解します。この組み合わせにより、システムはテキストを認識する以上のことができます。領収書から経費を分類したり、トーンや感情を分析したりできます。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有意義で実用的な情報に変えることができます。
プロンプトエンジニアリングは、大規模言語モデル（LLM）やVision-Languageモデル（VLM）などの生成AIシステムを誘導し、目的の出力を生成させるために、明確、正確、かつ詳細な入力プロンプトを設計するプロセスです。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のに役立つ指示として機能します。
効果的なプロンプトエンジニアリングには、モデルの機能を理解し、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モデルの場合に特に重要です。
OpenAIのDALL·Eモデルを例にとってみましょう。「馬に乗った宇宙飛行士のフォトリアリスティックな画像」を作成するように指示すると、説明に基づいて正確にそれを生成できます。このスキルは、専門家がテキストのアイデアを視覚的なモックアップに迅速に変換し、時間を節約して生産性を向上させることができるグラフィックデザインなどの分野で非常に役立ちます。
これがコンピュータビジョンとどのように関連するのか疑問に思われるかもしれません。これは単なる生成AIではないでしょうか？実は、この2つは密接に関連しています。生成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出力を生成します。
テキストプロンプトから画像を生成する生成AIモデルは、テキストによる説明とペアになった大量の画像データセットでトレーニングされます。これにより、オブジェクト、テクスチャ、空間関係などの言語と視覚的な概念の間の関係を学習できます。
これらのモデルは、従来のコンピュータビジョンシステムのように視覚データを解釈しません。例えば、現実世界の画像内の物体を認識するなどです。代わりに、これらの概念について学習した理解を使用して、プロンプトに基づいて新しいビジュアルを生成します。この知識を適切に作成されたプロンプトと組み合わせることで、生成AIはユーザーの入力に一致する、リアルで詳細な画像を生成できます。
質問応答システムは、自然言語の質問を理解し、正確で関連性の高い回答を提供するように設計されています。情報検索、セマンティック理解、深層学習などの技術を使用して、クエリを解釈し、応答します。
OpenAIのGPT-4oのような高度なモデルは、視覚的な質問応答（VQA）を処理できます。つまり、画像を分析して、画像に関する質問に答えることができます。ただし、GPT-4oは、コンピュータビジョンタスクを直接実行するわけではありません。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、それらを言語理解と組み合わせて回答を提供します。
他のシステムは、コンピュータビジョン機能を完全に統合することで、さらに一歩進むことができます。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できます。自然言語処理と組み合わせると、視覚コンテンツに関するより複雑な質問を処理できます。たとえば、視覚要素を検出して解釈することにより、「この画像にはどのようなオブジェクトがありますか？」または「この映像には誰がいますか？」に答えることができます。
ゼロショット学習(ZSL)は、AIモデルが特定のトレーニングを受けなくても、新しい、見たことのないタスクを処理できるようにする機械学習手法です。これは、モデルがすでに知っていること（見たことのあるクラス）と、新しい、見たことのないカテゴリを結び付けるために、説明やセマンティック関係などの追加情報を使用することによって行われます。
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で、モデルがトレーニングされていないトピックを理解し、操作するのに役立ちます。同様に、コンピュータビジョンでは、ZSLを使用すると、モデルは、翼や羽などの視覚的特徴を、鳥などの既知の概念にリンクすることで、これまで遭遇したことのないオブジェクトを認識できます。
ZSLは、言語理解と視覚認識を組み合わせることで、NLPとCVを接続し、両方を必要とするタスクに特に役立ちます。たとえば、visual question answeringでは、モデルは関連する質問を理解しながら画像を分析して、正確な応答を提供できます。画像キャプションなどのタスクにも役立ちます。
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、テキストと画像を理解できるAIシステムが生まれました。この組み合わせは、自動運転車の道路標識の読み取り支援から、医療診断の改善、ソーシャルメディアの安全性向上まで、多くの業界で使用されています。これらの技術が向上するにつれて、生活はより便利になり、幅広い分野で新たな機会が開かれるでしょう。
詳細については、GitHubリポジトリにアクセスし、コミュニティにご参加ください。ソリューションページで、自動運転車や農業におけるAIアプリケーションをご覧ください。🚀
