ビジュアル質問応答（VQA）

視覚質問応答（VQA）は、コンピュータビジョン（CV） と自然言語処理（NLP）の交差点に位置する、挑戦的な学際的課題である。 標準的な画像分類が単に画像にラベルを割り当てるのとは異なり、VQAシステムは自然言語を用いて画像に関する自由回答形式の質問に答えるよう設計されている。 例えば、街の風景写真が提示された場合、 ユーザーは「消火栓の隣にある車はどんな色ですか？」と質問するかもしれない。 正しく回答するためには、AIは質問を理解し、 言及された物体（車、消火栓）を特定し、 それらの空間的関係（隣にある）を理解し、 特定の属性（色）を識別しなければならない。

この能力により、VQAは現代のマルチモーダルAIの基盤となる。なぜなら、モデルが異なる種類のデータを同時に推論することを要求するからだ。システムは通常、視覚特徴を解釈するための畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やビジョン・トランスフォーマー（ViT）などのビジョンエンコーダーと、言語的クエリを処理するためのテキストエンコーダーを使用する。これらの入力は融合技術を用いて結合され、関連する部分に焦点を当てるために注意機構を活用することが多い。 やビジョントランスフォーマー（ViT）などの視覚エンコーダーを用いて視覚的特徴を解釈し、言語クエリを処理するためのテキストエンコーダーを使用します。これらの入力は融合技術を用いて統合され、質問中の単語に対応する画像の関連部分に焦点を当てるために、しばしばアテンション機構を活用します。

実際のアプリケーション

視覚データを動的にクエリする能力は、様々な産業分野において大きな可能性を開拓する。

• 視覚障害者向け支援技術：VQA（視覚認識技術）は、Be My Eyesのようなアクセシビリティアプリにとって不可欠な技術です。VQAを統合することで、これらのアプリケーションはユーザーがスマートフォンのカメラを周囲に向けて「このボトルはシャンプーですか、それともコンディショナーですか？」や「横断歩道の信号は青ですか？」といった質問を可能にします。システムはライブ映像を処理し音声で回答を提供することで、より大きな自立を促進します。
• インテリジェント監視とセキュリティ： セキュリティ分野におけるAIでは、 オペレーターはしばしば何時間もの映像を精査する必要があります。手動での確認に代わり、VQA対応システムにより セキュリティ担当者は「深夜0時以降に赤いトラックが荷積み場に入ったか？」や「ヘルメットを着用している人は何人か？」といった 自然な質問を投げかけられます。これにより異常検知プロセスが効率化され、 対応時間が短縮されます。

VQAと物体検出の関係性

エンドツーエンドのVQAモデルは存在するものの、多くの実用的なパイプラインでは基盤ステップとして堅牢な物体検出に依存している。検出器が物体を識別・位置特定することで、回答エンジンに必要な文脈が提供される。

例えば、YOLO26を使用して物体のクラスと位置を抽出でき、それを言語モデルや専用の推論モジュールに入力できます。

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model (latest generation)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Run inference on an image to detect objects
# VQA systems use these detections to understand scene content
results = model.predict("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Print detected classes (e.g., 'bus', 'person') which answer "What is in the image?"
for r in results:
    print(r.boxes.cls)  # Class indices
    r.show()  # Visualize the context

VQAと関連用語の区別

VQAの特異的な役割を理解するためには、他の視覚言語タスクとの区別が重要である。

• VQAと画像キャプション生成の比較： 画像キャプション生成は画像全体の一般的な説明を生成する（例：「草の上で遊ぶ犬」）。 VQAはより具体的かつ双方向性が高く、広範な要約を提供するのではなく、特定の質問に答える。
• VQA対視覚的定位：視覚的定位は、フレーズで言及された特定の物体の位置特定に焦点を当てる（例：「背の高い男性」の周囲に境界ボックスを描く）。VQAはさらに一歩進んで、単に物体を特定するだけでなく、その属性や関係を分析してクエリに答える。
• VQA 対 光学式文字認識（OCR）： OCRは画像からテキストを抽出します。VQAは「看板には何と書いてある？」といった質問に答えるためにOCRを利用する場合もありますが、VQAは単なるテキストの読み取りだけでなく、物体、動作、場面の理解を含むより広範な能力です。

現代の研究では、VQAデータセットのような大規模データセットを活用してこれらのモデルを訓練し、数百万の画像と質問のペアにわたって汎化能力を高めることが多い。大規模言語モデル（LLM）が進化を続けるにつれ、VQA機能が基盤モデルに直接統合されるケースが増加しており、純粋な視覚タスクと言語タスクの境界が曖昧になりつつある。