拓海さん、最近うちの部下が「SemEvalって慣用表現を画像で判定するタスクがあって…」と話してきて、正直何のことやらでして。これって要するに何が新しい研究なのか端的に教えてくださいませんか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していけば必ず分かりますよ。要点は三つでして、第一に言葉の『慣用的な意味』を大きな言語モデルで生成すること、第二にその生成意味をCLIPのようなマルチモーダルモデルで画像表現に変換すること、第三に英語とブラジルポルトガル語で適切なモデル組合せを探したことです。これだけで全体像は掴めますよ。
「慣用的な意味」を生成するって、要するに辞書の意味をAIに作らせるようなものですか。これって要するに、LLMで言葉の裏側の意味を言語化して、それを画像と結びつけるということ？
その通りです！素晴らしい把握です。もう少しだけ具体的に言うと、Generative Large Language Models（LLMs、生成的大規模言語モデル）に慣用表現の可能性のある名詞句を入れて、その言い換えや暗黙の意味を複数生成させます。次にMultilingual CLIP（多言語CLIP）でそれらの文をベクトル化して、画像と照合するのです。投資対効果で言えば、言葉を増やす作業により画像とのマッチング精度が上がるため、限られた画像データでも性能改善が見込めますよ。
なるほど。で、実際にどれくらい効くんですか。うちで言えば現場写真と工程名を照合したい場合に、この考えは役立ちますか。
はい、役立ちますよ。論文では英語ではGPT-3.5、GPT-4、GPT-4oを組み合わせたアンサンブルと、XLM-R Large ViT-B/32という多言語CLIP系を使った組合せが最良でした。ブラジルポルトガル語ではGPT-3.5とLABSE ViT-L/14の組合せが有効でした。要は言語ごとに最適なLLMとCLIPの選択が重要なのです。
細かい話も聞きたいです。学習（ファインチューニング）はした方がいいのか、既存の埋め込み（エンベディング）をそのまま使うべきなのか、どちらが現実的ですか。
現実的な答えが重要ですね。論文の結果では、事前学習済みのCLIPから抽出した埋め込みをそのまま使う方が、限られたデータでは安定して良好でした。ファインチューニングは理論的には改善の余地があるものの、データ量とモデルの容量が足りない場合、かえって悪化することがあるのです。なのでまずは既存モデルで運用し、改善余地があるかを段階的に評価するのが賢明です。
これって要するに、まずはコスト抑えて既製のモデルで試し、効果が見えたら追加投資で微調整するという順番が現実的ということですね。で、社内の導入時に気を付ける点はありますか。
その通りです。導入時の注意点は三つです。第一に現場データの品質と多様性を確保すること。第二に言語や方言ごとにモデルの振る舞いが異なる点を把握すること。第三に評価指標（画像と説明の照合精度）を事前に決め、KPIを小刻みに確認することです。大丈夫、一緒に設計すれば必ず実務に落とせますよ。
分かりました。最後に私の言葉で確認していいですか。要するに、LLMに慣用句の可能性を言語化させ、その言語化をCLIPで画像と照合することで、言葉の裏の意味を踏まえた画像検索や一致判定ができるようになるということで間違いないですか。
完璧です！素晴らしい整理です。これなら会議でも分かりやすく伝えられますよ。さあ、一緒に最初のPoC設計を始めましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
1. 概要と位置づけ
結論から述べると、本研究の最も大きな変化は「言語モデルで慣用的意味を生成してから多言語CLIPでそれを画像表現に変換する」というワークフローを実践し、多言語かつマルチモーダルな慣用表現表現（idiomaticity representation）を改善した点である。従来は名詞句そのものを直接埋め込みに変換して画像と照合する手法が一般的であったが、慣用的な意味は非直線的であり、そのままでは誤判定を招くことが多かったのである。
本研究はまず生成的大規模言語モデル（Generative Large Language Models、LLMs）を用いて、対象となる名詞複合（nominal compounds）から複数の「慣用的意味候補」を生成する。これにより語句の表層的な意味だけでなく、背景にある慣用的な解釈も掬い上げることが可能となる。次にその生成文を多言語CLIP（Multilingual CLIP）でエンベディング化して画像と比較することで、画像ランク付けの精度向上を図っている。
重要なのは、このアプローチが「言語的推論（生成）」と「視覚的照合（埋め込み）」を明確に分離している点である。言語側で意味を豊かにする工程を入れることで、限られた画像データでも語義のズレによるミスマッチを減らすことができる。経営目線では、データ量が限られる現場でも導入可能性が高い点が実務的な価値である。
また本研究は英語とブラジルポルトガル語という異なる言語での挙動を比較し、言語ごとに最適なLLMとCLIPの組合せが存在することを示した。これは多言語環境での製品展開を考える企業にとって重要で、単一モデルで全言語をまかなうよりも、言語特性に応じたモデル選択が合理的であることを示唆する。
総じて、本研究は慣用表現という「言葉の裏側」を明示的に扱い、マルチモーダルな表現学習における実務的な道筋を示した点で意義がある。現場適用の初期段階では既存の事前学習モデルを活用し、必要に応じて段階的に微調整を検討する運用方針が合理的である。
2. 先行研究との差別化ポイント
先行研究では主に二つの流れがあった。ひとつは言語側の表現を深堀りする研究群であり、もうひとつは視覚とテキストの直接結合を突き詰める研究群である。前者は語義の曖昧さに対処しやすいが、画像との接続が弱いことがあった。後者は画像照合性能は高いものの、慣用的な意味の取りこぼしが生じやすい弱点を抱えていた。
本研究はこの二者の中間をとる。言語モデルで慣用的意味を生成することで語義側の情報量を増やし、そのうえで多言語CLIPで視覚側と結びつける。この手順により、言語の深みと視覚の直接性を両立させ、どちらか一方に偏った先行研究よりも実務で使いやすいバランスを達成している。
さらに多言語対応を重視した点が差別化の重要な側面である。英語圏で有効なモデルが他言語でも同様に機能するとは限らない実務上の問題に対し、本研究は言語ごとに最適なLLMとCLIPの組合せを検証している。これにより多国語展開の際の初期判断材料を提供している。
またファインチューニングの有無についても示唆を持つ。限られた訓練データの下では、事前学習済み埋め込みをそのまま使う方が安定する場合が多いことを示し、過剰投資を避ける運用方針の根拠を与えている点も実務性の高さを支える。
要するに、差別化点は「生成による語義拡張」「多言語でのモデル選択の実証」「事前学習モデルの有効活用」という三点である。これらは企業が現場で導入を検討する際の現実的な価値を直接提供する。
3. 中核となる技術的要素
本研究の技術的コアは二段階に分かれる。第一段階はGenerative Large Language Models（LLMs、生成的大規模言語モデル）を用いた慣用意味のサンプリングである。具体的にはGPT系のモデルを使い、名詞複合に対して複数の言い換えや暗黙の意味を生成する。これは辞書的定義だけでは捉えきれない慣用的な用法を「言語化」する工程である。
第二段階はMultilingual CLIP（多言語CLIP）での埋め込み抽出である。生成された複数の言語文をCLIPに通すことで、それぞれを視覚表現にマッピングし、画像との類似度に基づきランキングを行う。CLIPはテキストと画像を共通のベクトル空間に投影する仕組みであり、これを多言語版で利用することがポイントである。
またアンサンブル戦略が実験的に有効であった点にも注意が必要である。英語ではGPT-3.5、GPT-4、GPT-4oの組合せが良好だったという結果が示され、単一モデルよりも多様な言語生成源を持つことが有効である示唆を与えている。これは実務での堅牢性向上につながる。
一方でファインチューニング（微調整）については慎重であるべきだ。論文では限定的なデータ下でのファインチューニングは逆効果を招くことが観察されており、初期導入段階では事前学習済み埋め込みの流用が有効であると結論づけている。この判断はコスト対効果を重視する経営判断と整合する。
技術的には生成による意味増幅と多言語CLIPによる視覚結合が中核であり、これらを実務に落とすための鍵はデータの多様性確保と段階的な評価設計である。
4. 有効性の検証方法と成果
検証はSemEval-2025 Task 1という外部のベンチマークタスクを用いて行われたため、比較可能性が高い。タスクは与えられた名詞複合に対し、関連する画像をランキングするというものであり、評価指標は典型的なランキング精度を用いている。これにより手法の改善が定量的に示された。
結果として、生成された慣用意味をCLIPで埋め込み化した手法は、名詞複合そのものだけを使ったベースラインよりも高いランキング性能を示した。英語領域ではGPT-3.5、GPT-4、GPT-4oのアンサンブルとXLM-R Large ViT-B/32というCLIP系の組合せが最良だった。ブラジルポルトガル語ではGPT-3.5とLABSE ViT-L/14の組合せが優位であった。
一方でファインチューニングによる改善は期待ほど大きくなく、データ量やモデル容量の制約が要因として挙げられている。これは実務での初期投資を抑える判断材料になり得る。すなわち、まずは既存の事前学習モデルを活用してPoCを回し、その結果次第で微調整を検討するプロセスが現実的である。
実験結果は限定的なデータ設定下での有効性を示すに留まるが、少ないデータでの改善が確認された点は実用性を大きく高める。現場の写真と工程名など、企業固有の短期データで試す際にも適用しやすいアプローチである。
総括すると、生成→埋め込み→ランキングの流れは実験で有効性を示し、特に多言語環境やデータが限られる現場での導入検討に対して実務的な示唆を与えている。
5. 研究を巡る議論と課題
本研究が直面する主要課題はデータと評価の二点に集約される。第一に生成された慣用意味の品質管理である。言語モデルは多様な言い換えを生む反面、一部には不適切や曖昧な表現が混ざる可能性がある。実務で使う場合は生成結果のフィルタリングや人によるレビューが必要になる。
第二にCLIPの多言語化やモデル選択の問題である。全言語で万能なCLIPが存在しないため、言語ごとのモデル評価と適切な選択が不可欠である。これは多言語サービスを展開する企業にとって運用コストの増加を意味する可能性がある。
第三にファインチューニングの限界である。本研究ではデータ不足やモデル容量の制限により微調整の効果が限定的であったが、これはデータ拡張や対照学習（contrastive learning）手法の工夫で改善余地がある。企業が投資を拡大する際には、データ収集や注釈コストの見積もりが重要である。
さらに倫理・説明可能性の観点も無視できない。生成された意味と画像の結びつきがどう導かれたかを説明できないと、誤判定時の対応や顧客への説明に支障を来す可能性がある。実務導入では評価ログの保存やヒューマンインザループの体制構築が必要である。
結局のところ、導入の意思決定は「初期コストを抑えて既存モデルで試行」「効果が見えれば段階的に投資する」という段階的アプローチが合理的である。これが本研究の示す実務的な帰結である。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後の課題は三つの方向に分かれる。第一は生成品質の改善であり、LLMのプロンプト設計や生成後のパラフレーズ処理を通じて、より実務向きで正確な慣用意味を得る工夫が必要である。これは現場用語や業界専門語に適応させる上で特に重要である。
第二はデータ拡張と対照学習の工夫である。ファインチューニングの効果を引き出すためには、より多様なペアデータやコントラストサンプルを用意することが必要だ。特に企業内で収集できる限定データを有効活用するための手法開発が期待される。
第三は運用設計である。具体的には評価基準の標準化、ヒューマンインザループ体制、言語ごとのモデル選定ガイドラインの整備が必要になる。これらは製品化や社内展開の際に発生する実務的な障壁を低くする役割を持つ。
さらに学術的な方向性としては、生成過程と視覚照合過程のより密な統合や、生成した意味の自動精錬（フィルタリングと重み付け）アルゴリズムの開発が挙げられる。これにより精度と説明性の両立が進むと期待される。
最終的には、これらの技術的改善と運用設計を組み合わせることで、実務での応用範囲が広がる。まずは小さなPoCを回し、段階的に投資を増やすことが現場での成功確率を高める道である。
会議で使えるフレーズ集
「この手法の肝はLLMで慣用的意味を生成し、それをCLIPで画像と照合する点だ。」
「まずは既存の事前学習モデルを使ってPoCを行い、効果が出れば段階的にファインチューニングを検討するのが良い。」
「言語ごとに最適なモデルが異なるため、多国語展開はモデル選定を前提に設計しよう。」
「評価指標とKPIを事前に決めて、小刻みに成果を確認しながら投資する方針で進めたい。」
T. Markchom et al., “UoR-NCL at SemEval-2025 Task 1: Using Generative LLMs and CLIP Models for Multilingual Multimodal Idiomaticity Representation,” arXiv preprint arXiv:2502.20984v3, 2025.
