拓海先生、お忙しいところすみません。最近社内で『マルチモーダルが重要だ』と聞くのですが、論文のタイトルに“Thinking with Images”とあります。要するに画像を使って考えるAIが主流になるということでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。端的に言うと、この論文は『視覚情報を単なる入力として読むだけでなく、思考の作業台（mental sketchpad）として動的に扱う』ことを提案しているんです。要点は三つ、概念の変化、実装の枠組み、評価指標の進化ですよ。
なるほど。で、現場で使うとなるとコストや効果が気になります。これって要するに今のAIに少し手を加えればできる話なのか、新しい大投資が必要なのか、どちらでしょうか。
素晴らしい視点ですね！結論から言えば大掛かりな再設計は必須ではありません。既存のLarge Multimodal Models (LMM)（大規模マルチモーダルモデル）をベースに、プロンプト調整、逐次学習（SFT: Supervised Fine-Tuning）、強化学習（RL: Reinforcement Learning）などで段階的に能力を付加できるんです。投資対効果の観点では、まずは小さなパイロットで効果を測るのが現実的ですよ。
具体的には現場でどんなことができるのですか。たとえば設計図や検査写真を見せて『ここを直せ』と指示するレベルになるのでしょうか。
素晴らしい想像力です！可能性は高いです。論文では視覚を単なる静的なコンテクストから、動的に探索し、部分を拡大したり、仮想的に操作して検証したりする三段階のフレームワークを示しています。これにより設計図の細部検査や複数画像の統合、改善案の生成まで一貫して行えるようになるんです。
なるほど。しかし精度や信頼性が課題ではありませんか。判断ミスで現場の工程を止めてしまうリスクが怖いのですが。
良いご指摘です。論文でも評価基盤の強化が重要だと述べられています。単発の正誤ではなく、多段階の推論過程を評価するベンチマークが必要で、ヒューマン・イン・ザ・ループで段階的に信頼性を高める手法が現実解になります。まずは検査支援や候補提示など、人が最終判断する形が安全で有効です。
これって要するに、視覚を能動的に使えるようにすることでAIがより実務的な提案を出せるようになる、ということでしょうか。
まさにその通りです！要点は三つ、視覚を動的に探索する能力、視覚情報を構造化して推論する能力、そして目的志向で生成する能力です。これが揃うと、現場の判断支援や設計提案の質が飛躍的に上がりますよ。
分かりました。まずは小さい予算で検査支援から始め、ヒューマン・イン・ザ・ループで精度を検証する。これなら現場の混乱を避けられそうです。自分の言葉で言うと『画像をただ読むAIから、画像を使って考えるAIに順々にアップデートしていく』ということですね。
1. 概要と位置づけ
結論を先に述べる。本論文はマルチモーダル推論におけるパラダイムを、テキスト中心のチェーン・オブ・ソート（Chain-of-Thought (CoT)）（テキスト内での思考の流れ）から、画像を思考の作業台として能動的に用いる“Thinking with Images”へと転換することを提案している。これにより視覚情報は単なる静的入力ではなく、探索・操作・生成の対象になる。経営視点では、視覚データが現場知識と直結することで、検査・設計・計画の品質改善に直結する点が最も重要である。
本研究は三段階の進化フレームワークを示す。第一段階は外部ツールを用いた視覚活用、第二段階はプログラム的な視覚操作、第三段階は内在的な想像能力を備えたシステムである。これらは単なる理論の提案に留まらず、既存の大規模マルチモーダルモデル（Large Multimodal Models (LMM)）（大規模マルチモーダルモデル）を活用しつつ段階的に実装可能だと示している。要するに現在の投資を活かしながら進化させる道筋を示している。
この位置づけは、従来のテキスト中心手法が抱える「視覚と記号思考のギャップ」を埋めることにある。テキストでの思考は抽象化に強いが、細部の物理的事実や空間的関係の扱いが弱い。Thinking with Imagesは視覚を直接操作できることで、その弱点を補い、より現実的で実用的な推論を可能にする。企業の現場においては、写真や図面が多用される業務ほど恩恵が大きい。
研究の意義は学術的な示唆だけでなく、産業応用の具体的な道筋を示した点にある。モデルの進化と同時に評価手法や実装ガイドラインも提案されており、これにより技術移転が容易になる。経営判断としては、段階的導入でリスク管理しつつ、成功事例が出れば迅速に拡大可能な技術であると判断できる。
短くまとめると、視覚を「読む」から「使う」へと変える点が本論文の核である。これは単なる精度向上ではなく、AIが現場知識に即した意思決定支援を行うための構造的な変化を意味している。
2. 先行研究との差別化ポイント
従来のマルチモーダル研究は、視覚を取り込んだ後にテキスト上で推論を展開する手法が主流であった。これを代表するのがChain-of-Thought (CoT)（テキスト内での思考の流れ）を用いたアプローチである。これらは自然言語での推論に優れるが、視覚情報を動的に操作して内部表現を更新する点では限界があると指摘されている。本論文はこの限界を明示的に問題化し、新たな思考様式を提案する。
差別化の第一点目は「視覚の動的利用」である。従来は画像を静的に取り込み、その上でテキスト推論を行うスタイルが一般的であった。対して本研究は拡大や切り取り、視点変更といった視覚的操作を思考の一部として組み込む。これにより、画像内の微細な関係や物理的な整合性を高精度に扱えるようになる。
第二点目は「評価の多段化」である。従来のベンチマークは単一ターンの問答で評価することが多かった。論文はこれを批判し、多段階の推論過程や複数タスクにまたがる性能を測る評価へとシフトする重要性を主張している。実務に即した信頼性評価を導入するという点で、産業適用の現実性が高い。
第三点目は「実装の現実性」である。理想論に終わらせず、既存のLMMを用いたプロンプトベースの手法、監督付き微調整（SFT）や強化学習（RL）を組み合わせて段階的に機能を導入する実務的なロードマップを提示している点が特長である。これにより小規模実験から運用展開までの道筋が明確になる。
要するに、差別化は理論的な提案だけでなく、評価と実装両面での現実解の提示にある。経営としてはこの点が意思決定の判断材料になる。
3. 中核となる技術的要素
本論文が提示する技術的な核は三つに整理できる。第一は動的知覚探索（dynamic perceptual exploration）である。これは画像を部分的に探索し、必要に応じてズームや切り出し、複数視点の統合を行う能力だ。現場で言えば、検査写真の特定箇所を自動で拡大し、別視点の画像と突合することで異常を特定する機能に相当する。
第二は構造化された視覚推論（structured visual reasoning）である。視覚情報を物体や関係の集合として扱い、その上で論理的な推論や整合性チェックを行う。設計図の部品間の寸法関係や組立順序の矛盾検出など、業務上の整合性確認に直結する。
第三は目的志向の生成計画（goal-oriented generative planning）である。これは単に欠陥を指摘するだけでなく、修正案や手順を生成する能力を指す。ここで重要なのは視覚フィードバックを取り込みながら、実行可能な改善案を出す点であり、単なる説明以上の実務支援を可能にする。
これらを支える実装面では、プロンプト設計、監督付き微調整（Supervised Fine-Tuning (SFT)）（教師あり微調整）、および強化学習（Reinforcement Learning (RL)）（強化学習）が用いられる。既存モデルにこれらを組み合わせることで、段階的に視覚思考を実現できる点が技術的実用性の要である。
結局のところ、技術は特別な新規ハードを要求するわけではなく、モデルの使い方と評価設計を変えることで現場価値を生み出す点が重要である。
4. 有効性の検証方法と成果
論文は評価の在り方を単発の正答率から多段階評価へと転換することを提唱している。具体的には、単一ターンの質疑を超えて、複数ステップの推論過程やマルチタスクでの安定性を測定するベンチマークを用いる。これにより単純な精度指標では見えない推論の堅牢性や一貫性を評価できるようになる。
実験結果としては、Thinking with Imagesを導入したモデル群が従来のテキスト中心手法を上回るケースが報告されている。特に複雑な空間的推論や物理的整合性が問われるタスクで顕著な改善が見られる。これらの成果は、視覚を能動的に扱うことの有効性を実証している。
評価方法の進化は産業適用での信頼性向上に直結する。実務上はヒューマン・イン・ザ・ループを組み合わせることで初期導入リスクを下げ、段階的に自動化比率を高めるのが現実的な運用設計である。論文はこの運用設計にも示唆を与えている。
ただし成果はまだ研究段階のものであり、データ多様性や実運用での評価は今後の課題である。特に工場現場のようなノイズ多発環境や、異常事例の稀な領域での頑健性検証が必要だ。ここが今後の実装上の主要な努力点になる。
要約すると、有効性の初期エビデンスは期待できるが、運用適用のための追加評価と段階的導入が不可欠である。
5. 研究を巡る議論と課題
本領域での主要な議論点は三つある。第一は解釈性と信頼性の問題である。視覚的な操作や内部想像が増えると、モデルの意思決定根拠が不透明になる恐れがある。業務適用では説明責任が重要であり、どのように可視化して確認するかが課題である。
第二は評価基盤の整備不足である。従来の単一指標では不十分であり、多段階・多タスクにまたがる新たなベンチマークの標準化が求められる。これがないと企業間での比較や品質保証が難しい。論文はその方向性を示すが、コミュニティでの合意形成が必要である。
第三はデータとコストの問題である。視覚的なシミュレーションや多視点データの収集はコストが高く、特に中小企業では負担が大きい。現実的には合成データやツール連携でコストを抑えつつ、段階的に導入する戦略が現実的である。
倫理や安全性の議論も無視できない。特に自動化が進むと現場の雇用や責任所在が曖昧になる可能性がある。経営判断としては技術導入の社会的影響を踏まえたロードマップが必要だ。
総じて、技術的可能性は高いが、実装・評価・社会的側面を併せた体制整備が成功の鍵である。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後はまず評価指標とベンチマークの整備が急務である。実務で使える水準に達するには、多段階の推論過程、タスク遷移時の安定性、ヒューマン・イン・ザ・ループにおける学習効率を測る評価が必要だ。これにより実装効果を定量的に示せるようになる。
次にデータ効率と合成データの活用が重要になる。実運用では希少事例への対応が鍵だが、実データ収集はコストがかかる。ここで高品質な合成データやシミュレーションを活用する研究が現場導入を加速するだろう。教育面では現場担当者が結果を解釈できる仕組み作りが求められる。
さらに実装ガイドラインの整備と産業別のテンプレート化が実用化を促す。検査支援や設計支援といった用途ごとに最適なプロンプト設計、微調整データ、評価手順を標準化することで導入コストを下げられる。経営判断としてはパイロット→検証→スケールの段階的投資が現実的である。
最後に安全性と説明性の研究が並行して進むべきである。モデルの推論過程を可視化し、異常時に人が介入できる仕組みを標準化すること。これにより企業はリスクを管理しつつ新機能を取り入れられる。
キーワード検索用英語キーワード: “Thinking with Images”, “multimodal reasoning”, “visual reasoning”, “Large Multimodal Models”, “dynamic perceptual exploration”
会議で使えるフレーズ集
・本技術は視覚データを単なる入力から『作業台』に変えるもので、検査や設計の質向上に直結します。短く言えば『画像を使って考えるAI』です。
・初期導入は検査支援などヒューマン・イン・ザ・ループ型で行い、段階的に自動化比率を上げる方針が現実的です。
・評価は単発の正誤ではなく多段階の推論過程で行うべきで、ここに投資して信頼性を担保する必要があります。
引用元: Thinking with Images for Multimodal Reasoning: Foundations, Methods, and Future Frontiers
Z. Su et al., “Thinking with Images for Multimodal Reasoning: Foundations, Methods, and Future Frontiers,” arXiv preprint arXiv:2506.23918v3, 2025.
