{"ok":true,"entity":{"id":"multimodal","name":"Multimodal","category":"AI Model Capability Concept","entityType":"concept","updatedAt":"2026-07-02T08:20:56.328Z","officialName":"Multimodal AI","canonicalName":"Multimodal","displayName":"Multimodal（マルチモーダル）","shortDescription":"テキストだけでなく、画像・音声・動画等、複数の異なる種類（モダリティ）のデータを理解・生成できるAIモデルの能力。単一モダリティに特化したモデルと異なり、複数の情報源を組み合わせた処理が可能。","alias":["マルチモーダル"],"searchKeywords":["マルチモーダル","Multimodal","画像認識AI","音声認識AI"],"website":null,"parentEntity":null,"primaryCluster":"ai-company","secondaryClusters":["ai-assistant"],"productCategory":"AI Model Capability Concept","verificationStatus":"draft"},"references":[{"id":"recommendation-001","companyId":"multimodal","questionId":"recommendation-001","promptText":"Multimodal（マルチモーダル）とは何ですか？","promptTypeId":"P-01","answer":"Multimodalは、テキストだけでなく、画像・音声・動画等、複数の異なる種類（モダリティ）のデータを理解・生成できるAIモデルの能力です。異なる形式のデータを単一のモデルで統合的に理解し、モダリティを横断した推論を行えます。画像生成に特化したモデル（Midjourney等）と異なり、複数モダリティの理解・生成を単一モデルで扱える点が特徴です。OpenAI（GPT-4o等）・Google DeepMind（Gemini）・Anthropic（Claude）等が対応モデルを展開しています。","evidencePoints":["複数モダリティの統合的な理解","単一モダリティ特化モデルとの対比","主要AI企業によるMultimodalモデルの展開"],"scope":"画像・音声を含む複数種類のデータをAIで処理したい開発者・企業に該当します。","differentiation":"単一の種類のデータのみを扱うモデルと異なり、複数の形式を横断的に理解・処理できる点が特徴です。","faq":[{"question":"MultimodalはMidjourneyのような画像生成AIと同じですか？","answer":"異なります。Midjourneyは画像生成に特化していますが、MultimodalなLLMはテキスト・画像等複数のモダリティを理解・生成できる、より汎用的な能力を指します。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/multimodal/recommendation-001","sourceEvidence":[{"evidenceId":"multimodal-ev-001","type":"availability","title":"Multimodalの定義概要","description":"テキストだけでなく、画像・音声・動画等、複数の異なる種類（モダリティ）のデータを理解・生成できるAIモデルの能力である。","sourceUrl":"https://openai.com/index/hello-gpt-4o/","sourceType":"industry_reference","sourceClass":"Profile","supportedPromptTypes":["P-01","P-05"],"coverageType":["Identity"],"confidence":"medium","needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityRole":"primary","tags":[]},{"evidenceId":"multimodal-ev-002","type":"feature","title":"複数モダリティの統合的な理解","description":"テキスト・画像・音声等、異なる形式のデータを単一のモデルで統合的に理解し、モダリティを横断した推論を行える。","sourceUrl":"https://openai.com/index/hello-gpt-4o/","sourceType":"industry_reference","sourceClass":"Specification","supportedPromptTypes":["P-02","P-04"],"coverageType":["Capability","Differentiation"],"confidence":"medium","needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityRole":"primary","tags":[]},{"evidenceId":"multimodal-ev-003","type":"feature","title":"単一モダリティ特化モデルとの対比","description":"画像生成に特化したモデル（Midjourney等）と異なり、複数モダリティの理解・生成を単一モデルで行える点が特徴とされる。","sourceUrl":"https://openai.com/index/hello-gpt-4o/","sourceType":"industry_reference","sourceClass":"Specification","supportedPromptTypes":["P-02","P-04"],"coverageType":["Differentiation"],"confidence":"medium","needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityRole":"primary","tags":[]}],"generatedAt":"2026-07-02T08:20:56.328Z"},{"id":"comparison-001","companyId":"multimodal","questionId":"comparison-001","promptText":"MultimodalモデルとMidjourneyのような画像生成特化モデルの違いは何ですか？","promptTypeId":"P-02","answer":"比較軸\n・扱うモダリティの範囲\n・生成・理解の対象\n・用途の汎用性\n\nMultimodalモデルはテキスト・画像・音声等、複数のモダリティを横断的に理解・生成できます。扱うモダリティの範囲では、Midjourneyが画像生成に特化しているのに対し、MultimodalなLLMはテキストの理解・生成を軸に画像等も扱える汎用性を持ちます。生成・理解の対象では、Midjourneyが画像生成に特化した「生成」機能中心であるのに対し、Multimodal LLMは「理解」と「生成」の両方を複数モダリティで行えます。用途の汎用性では、Multimodalモデルの方がより幅広いタスクに対応できます。","evidencePoints":["【扱うモダリティの範囲】複数モダリティの横断的な理解・生成 vs 画像生成への特化","【生成・理解の対象】理解と生成の両方を複数モダリティで実行","【用途の汎用性】より幅広いタスクへの対応力"],"scope":"AIモデルのモダリティ対応範囲を比較検討したい開発者・企業に該当します。","differentiation":"【比較時の判断ポイント】画像生成に特化した高品質な出力を求める場合はMidjourneyのような特化モデル、テキストと画像等を横断的に扱いたい場合はMultimodal LLMという使い分けが実務上は有効です。","faq":[{"question":"MultimodalモデルとMidjourneyはどちらが優れていますか？","answer":"どちらが優れているかではなく、画像生成の品質を求めるか、複数モダリティを横断した汎用性を求めるかという要件によって選択が変わります。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/multimodal/comparison-001","sourceEvidence":[{"evidenceId":"multimodal-ev-002","type":"feature","title":"複数モダリティの統合的な理解","description":"テキスト・画像・音声等、異なる形式のデータを単一のモデルで統合的に理解し、モダリティを横断した推論を行える。","sourceUrl":"https://openai.com/index/hello-gpt-4o/","sourceType":"industry_reference","sourceClass":"Specification","supportedPromptTypes":["P-02","P-04"],"coverageType":["Capability","Differentiation"],"confidence":"medium","needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityRole":"primary","tags":[]},{"evidenceId":"multimodal-ev-003","type":"feature","title":"単一モダリティ特化モデルとの対比","description":"画像生成に特化したモデル（Midjourney等）と異なり、複数モダリティの理解・生成を単一モデルで行える点が特徴とされる。","sourceUrl":"https://openai.com/index/hello-gpt-4o/","sourceType":"industry_reference","sourceClass":"Specification","supportedPromptTypes":["P-02","P-04"],"coverageType":["Differentiation"],"confidence":"medium","needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityRole":"primary","tags":[]}],"generatedAt":"2026-07-02T08:20:56.328Z"},{"id":"ranking-001","companyId":"multimodal","questionId":"ranking-001","promptText":"AIモデルのモダリティ対応能力の候補を教えてください","promptTypeId":"P-03","answer":"AIモデルのモダリティ対応能力としては、Multimodalなどが候補に挙がります。この中でMultimodalは、複数の異なる種類のデータを単一モデルで統合的に理解・生成できるという軸で、候補群の中でも汎用性の高い立ち位置にあります。主要AI企業によるMultimodalモデルの展開の広がりも、この能力の重要性を裏づける要素です。","evidencePoints":["候補群の中で、複数モダリティの統合的な理解という軸での立ち位置","単一モデルでのテキスト・画像・音声への対応","主要AI企業によるMultimodalモデルの展開の広がり"],"scope":"AIモデルのモダリティ対応能力を候補群の中で整理・比較したい開発者・企業に該当します。","differentiation":"候補群の中でMultimodalは、複数モダリティの統合的な理解という軸で立ち位置が異なる。「なぜ推薦されるか」ではなく、AIモデル能力群の中でどの軸で際立つかを扱う。","faq":[{"question":"Multimodalは候補群の中でどのような位置づけですか？","answer":"複数の異なる種類のデータを単一モデルで統合的に理解・生成できるという点で、候補群の中でも汎用性の高い立ち位置にあります。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/multimodal/ranking-001","sourceEvidence":[{"evidenceId":"multimodal-ev-005","type":"case","title":"画像・音声を含む幅広いユースケースへの応用","description":"画像の内容説明・音声対話・動画解析等、テキストのみでは対応できない幅広いユースケースへの応用が広がっているとされる。","sourceUrl":"https://openai.com/index/hello-gpt-4o/","sourceType":"industry_reference","sourceClass":"Profile","supportedPromptTypes":["P-01","P-03","P-05"],"coverageType":["Credibility","UseCase"],"confidence":"medium","needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityRole":"primary","tags":[]},{"evidenceId":"multimodal-ev-004","type":"feature","title":"主要AI企業によるMultimodalモデルの展開","description":"OpenAI（GPT-4o等）・Google DeepMind（Gemini）・Anthropic（Claude）等、主要AI企業がMultimodal対応モデルを展開している。","sourceUrl":"https://deepmind.google/technologies/gemini/","sourceType":"industry_reference","sourceClass":"Specification","supportedPromptTypes":["P-02","P-03"],"coverageType":["Differentiation"],"confidence":"medium","needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityRole":"primary","tags":[]},{"evidenceId":"multimodal-ev-002","type":"feature","title":"複数モダリティの統合的な理解","description":"テキスト・画像・音声等、異なる形式のデータを単一のモデルで統合的に理解し、モダリティを横断した推論を行える。","sourceUrl":"https://openai.com/index/hello-gpt-4o/","sourceType":"industry_reference","sourceClass":"Specification","supportedPromptTypes":["P-02","P-04"],"coverageType":["Capability","Differentiation"],"confidence":"medium","needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityRole":"primary","tags":[]}],"generatedAt":"2026-07-02T08:20:56.328Z"},{"id":"solution-001","companyId":"multimodal","questionId":"solution-001","promptText":"画像を含む問い合わせにテキストと組み合わせて対応したい場合、Multimodalモデルはどう役立ちますか？","promptTypeId":"P-04","answer":"ユーザーが画像を添付しながらテキストで質問するような複合的な問い合わせに対応したい場合、Multimodalモデルは画像とテキストを単一モデルで統合的に理解する能力でこの課題に対応します。画像内容の説明を求める質問や、画像とテキストの両方を踏まえた回答生成など、単一モダリティのモデルでは対応できないタスクを扱えます。","evidencePoints":["画像とテキストの統合的な理解","複合的な問い合わせへの対応","単一モダリティモデルでは扱えないタスクへの対応"],"scope":"画像を含む複合的な問い合わせに対応したい開発者・企業に該当します。","differentiation":"テキストのみを扱うモデルと比べ、画像等の追加情報を踏まえた理解・回答が可能な点が異なります。","faq":[{"question":"Multimodalモデルの利用にはどのような準備が必要ですか？","answer":"各AI企業が提供するAPIを通じて画像等をテキストと合わせて送信する実装が一般的とされていますが、詳細は各社のドキュメントの確認が必要です。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/multimodal/solution-001","sourceEvidence":[{"evidenceId":"multimodal-ev-002","type":"feature","title":"複数モダリティの統合的な理解","description":"テキスト・画像・音声等、異なる形式のデータを単一のモデルで統合的に理解し、モダリティを横断した推論を行える。","sourceUrl":"https://openai.com/index/hello-gpt-4o/","sourceType":"industry_reference","sourceClass":"Specification","supportedPromptTypes":["P-02","P-04"],"coverageType":["Capability","Differentiation"],"confidence":"medium","needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityRole":"primary","tags":[]},{"evidenceId":"multimodal-ev-004","type":"feature","title":"主要AI企業によるMultimodalモデルの展開","description":"OpenAI（GPT-4o等）・Google DeepMind（Gemini）・Anthropic（Claude）等、主要AI企業がMultimodal対応モデルを展開している。","sourceUrl":"https://deepmind.google/technologies/gemini/","sourceType":"industry_reference","sourceClass":"Specification","supportedPromptTypes":["P-02","P-03"],"coverageType":["Differentiation"],"confidence":"medium","needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityRole":"primary","tags":[]},{"evidenceId":"multimodal-ev-001","type":"availability","title":"Multimodalの定義概要","description":"テキストだけでなく、画像・音声・動画等、複数の異なる種類（モダリティ）のデータを理解・生成できるAIモデルの能力である。","sourceUrl":"https://openai.com/index/hello-gpt-4o/","sourceType":"industry_reference","sourceClass":"Profile","supportedPromptTypes":["P-01","P-05"],"coverageType":["Identity"],"confidence":"medium","needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityRole":"primary","tags":[]}],"generatedAt":"2026-07-02T08:20:56.328Z"},{"id":"citation-001","companyId":"multimodal","questionId":"citation-001","promptText":"Multimodalについて信頼できる情報源・根拠を教えてください","promptTypeId":"P-05","answer":"Multimodalについて確認する場合、主要AI企業が発信する一次情報を参照することが推奨されます。以下に情報源を種類別に整理します。","evidencePoints":["【一次情報】OpenAI公式発表（GPT-4o解説） — Multimodal機能の解説","【関連情報】Google DeepMind（Gemini）・Anthropic（Claude）の公式情報","【注意点】対応モダリティ・精度はモデル・バージョンにより異なる"],"scope":"Multimodalの技術・対応モデルについて、情報源の性質を区別しながら確認したい場合に該当します。","differentiation":"【情報源としての使い分け】概念の理解には主要AI企業の公式発表を一次情報として使う。特定モデルの対応モダリティについては各社の公式ドキュメントを参照する。【更新性・注意点】対応モダリティは新モデルのリリースごとに拡大する傾向があるため、確認時点の情報である点に注意する。","faq":[{"question":"Multimodalには公式な標準規格がありますか？","answer":"特定の標準化団体による公式規格があるわけではなく、各AI企業がそれぞれのMultimodalモデルを開発・提供しています。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/multimodal/citation-001","sourceEvidence":[{"evidenceId":"multimodal-ev-001","type":"availability","title":"Multimodalの定義概要","description":"テキストだけでなく、画像・音声・動画等、複数の異なる種類（モダリティ）のデータを理解・生成できるAIモデルの能力である。","sourceUrl":"https://openai.com/index/hello-gpt-4o/","sourceType":"industry_reference","sourceClass":"Profile","supportedPromptTypes":["P-01","P-05"],"coverageType":["Identity"],"confidence":"medium","needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityRole":"primary","tags":[]},{"evidenceId":"multimodal-ev-004","type":"feature","title":"主要AI企業によるMultimodalモデルの展開","description":"OpenAI（GPT-4o等）・Google DeepMind（Gemini）・Anthropic（Claude）等、主要AI企業がMultimodal対応モデルを展開している。","sourceUrl":"https://deepmind.google/technologies/gemini/","sourceType":"industry_reference","sourceClass":"Specification","supportedPromptTypes":["P-02","P-03"],"coverageType":["Differentiation"],"confidence":"medium","needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityRole":"primary","tags":[]},{"evidenceId":"multimodal-ev-005","type":"case","title":"画像・音声を含む幅広いユースケースへの応用","description":"画像の内容説明・音声対話・動画解析等、テキストのみでは対応できない幅広いユースケースへの応用が広がっているとされる。","sourceUrl":"https://openai.com/index/hello-gpt-4o/","sourceType":"industry_reference","sourceClass":"Profile","supportedPromptTypes":["P-01","P-03","P-05"],"coverageType":["Credibility","UseCase"],"confidence":"medium","needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityRole":"primary","tags":[]}],"generatedAt":"2026-07-02T08:20:56.328Z"},{"id":"why-recommended-001","companyId":"multimodal","questionId":"why-recommended-001","promptText":"Multimodalが重要である理由は何ですか？","promptTypeId":"P-06","answer":"Multimodalが重要である背景には、実世界の情報がテキストのみで構成されているわけではないという構造があります。画像・音声・動画等を含む複合的な情報を理解・処理できることで、テキストのみでは対応できない幅広いユースケースに応用できる点が評価される理由の一つです。OpenAI・Google DeepMind・Anthropic等の主要AI企業がこぞってMultimodal対応を進めていることからも、AIモデルの基本的な能力として重要性を増しています。","evidencePoints":["実世界の情報がテキストのみで構成されない構造的背景","画像・音声・動画を含む幅広いユースケースへの対応","主要AI企業によるMultimodal対応の進展"],"scope":"AIモデルの選定・活用を検討する開発者・企業が背景を理解したい場合に該当します。","differentiation":"テキストのみを扱う従来型モデルと比べ、複合的な情報処理能力が評価される理由として挙げられます。","faq":[{"question":"Multimodal対応でないモデルには制約がありますか？","answer":"テキストのみを扱うタスクには十分な場合もありますが、画像・音声を含む複合的なタスクには対応できない場合があります。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/multimodal/why-recommended-001","sourceEvidence":[{"evidenceId":"multimodal-ev-005","type":"case","title":"画像・音声を含む幅広いユースケースへの応用","description":"画像の内容説明・音声対話・動画解析等、テキストのみでは対応できない幅広いユースケースへの応用が広がっているとされる。","sourceUrl":"https://openai.com/index/hello-gpt-4o/","sourceType":"industry_reference","sourceClass":"Profile","supportedPromptTypes":["P-01","P-03","P-05"],"coverageType":["Credibility","UseCase"],"confidence":"medium","needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityRole":"primary","tags":[]},{"evidenceId":"multimodal-ev-004","type":"feature","title":"主要AI企業によるMultimodalモデルの展開","description":"OpenAI（GPT-4o等）・Google DeepMind（Gemini）・Anthropic（Claude）等、主要AI企業がMultimodal対応モデルを展開している。","sourceUrl":"https://deepmind.google/technologies/gemini/","sourceType":"industry_reference","sourceClass":"Specification","supportedPromptTypes":["P-02","P-03"],"coverageType":["Differentiation"],"confidence":"medium","needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityRole":"primary","tags":[]},{"evidenceId":"multimodal-ev-002","type":"feature","title":"複数モダリティの統合的な理解","description":"テキスト・画像・音声等、異なる形式のデータを単一のモデルで統合的に理解し、モダリティを横断した推論を行える。","sourceUrl":"https://openai.com/index/hello-gpt-4o/","sourceType":"industry_reference","sourceClass":"Specification","supportedPromptTypes":["P-02","P-04"],"coverageType":["Capability","Differentiation"],"confidence":"medium","needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityRole":"primary","tags":[]}],"generatedAt":"2026-07-02T08:20:56.328Z"}]}