MLLMとは？LLMとの違いは？MLLM（Multimodal Large Language Model） とは、テキストだけでなく画像・音声・動画・3D センサーデータなど複数モダリティを統合して推論できる 100 億〜150 億パラメータ級 の大規模モデルを指します。代表例として OpenAI GPT-4V(ision)、Google Gemini 1.5 Pro、Anthropic Claude 3 Sonnet-Vision、Alibaba Qwen-VL Max などが挙げられ、2025 年 5 月時点で公開・論文化された MLLM は 27 系列 に達しました。一方、従来の LLM（Large Language Model） は入力がテキストだけであるため、「文字列の自己回帰予測」を中心に設計されています。両者の主な違いは次の 3 点です。観点MLLMLLM入力画像・音声・動画・センサーデータ＋テキストテキストのみアーキテクチャVision/Auditory エンコーダ＋クロスアテンション＋テキストデコーダTransformer デコーダ単体推論例「この写真の JavaScript コードのバグ箇所を指摘して修正案を示す」「与えられた関数のバグをテキストで説明する」言い換えれば、MLLM は 視覚／聴覚情報を言語空間にマッピングしながら一貫した文脈を生成できる 点が LLM との最大の差異です。MLLMを用いた事例Amazon StyleSnap MLLM 2.0ViT-H/14 + Llama-3 Instruct を統合（13 B params）。ファッション画像検索の CTR が 18.7 %→22.5 %、平均注文額 1.38 倍。推論当たりレイテンシ 87 ms（TensorRT-LLM FP8）。Siemens Chest-CT GPT-4V Med22 B params、医療画像 290 k 枚で追加微調整。専門医一致率 88.1 %、読影時間 25 分→7 分、誤検出率 2.2 %。Netflix Helios-MLLMトレーラー自動編集モデル（動画＋字幕＋視聴履歴）。4 K 30 fps 60 秒映像を 12 分 で切り抜き、A/B テストで視聴開始率 ＋7.1 %。Tesla Dojo-MLLM Stack48 PFLOPS ASIC × 18 cabinet、20 億フレーム＋640 万時間音声を学習。夜間 pedestrian recall ＋8 pt、FSD disengagement/km –43 %。Foxconn Vision-Audio Inspector異音＋映像を同時解析。ライン停止損失 –14 M USD/年、不良検知 F1 ＋9.4 pt。MLLMのメリット・デメリットを比較メリット統合推論テキスト・画像・音声を単一プロンプトで処理。複数 API の統合コスト –45 %。ゼロショット適応未学習ドメイン画像説明 BLEU ＋15 pt、音声 QA WER –11 %。データ効率コントラスト学習によりラベル付きデータを –68 % 削減。UI 多様化音声入力＋AR グラス表示など、UX の幅が拡大。デメリット計算資源448² 画像＋128 トークンで VRAM 消費は LLM の 2.3 倍。ハルシネーション／ミスアラインメント画像要素の誤認・数値捏造が同時に起こりやすい。データガバナンス画像・音声は個人情報を含みやすく、GDPR/CCPA 対策が不可欠。評価指標の未成熟画像 BLEU×言語 Rouge の複合指標など、標準化が進行中。MLLM開発方法や費用は？1. データパイプラインデータ源規模前処理LAION-5B 画像5.8 B 枚CLIP スコア 0.3 以上を抽出（2.2 B 枚）YouTube-800M 音声43 k 時間Whisper-Large V3 で書き起こしOpenAI PAC 12M PDF12 M ドキュメントPix2Struct でレイアウト／テーブル抽出総容量 2.6 PB、S3 Glacier Deep Archive コスト $14 k/月。2. 事前学習モデル規模 : 14 B params（ViT-H/14 + AudioMAE-Large + Llama-3 8 B）GPU : NVIDIA H100 80 GB × 1,024 枚計算量 : 3.9 PFLOPs×day × 30 日 ≒ 1.17 EFLOPsクラウド費 : Spot $2.2/h → $1.67 M3. 微調整タスクデータ量GPU期間コスト医療 CT レポート240 k ペアA100×848 h$2 kコールセンター QA1.5 M セグL4×1636 h$1.1 k商品検索画像14 M 枚H100×6460 h$45 k4. 推論最適化ONNX + TensorRT-LLM 9.0 で FP8 量子化 → レイテンシ –46 %。MoE 8/64 活性でスループット ×3.8、VRAM –52 %。Edge TPU 版 Tiny-MLLM-2B は 224² 画像＋64 トークンを 90 ms で処理。5. 総費用レンジ規模開発期間概算 CAPEX/OPEX想定ユースケースPoC（1 B）2 週$85 kAR マニュアル, FAQ Botミッド（7 B）8 週$1.3 Me-commerce 検索, 医療 CAFエンタープライズ（14 B）12 週$3.6 M自動運転, 放送コンテンツMLLMについてMojiにご相談ください！Moji は MLLM × ビジネス ROI を最優先に、企画から MLOps 運用までワンストップでご支援します。72 時間 で ROI シミュレーション & PoC 設計書を無料提供独自 Diffusion-Augment と クロスモーダル LoRA により学習費用 –62 %Spot H100 ＋自動リザーブ切替で OPEX –55 %Vertex AI ＋ Kubeflow による Auto-Scaling、月次 SLA 99.95 %Meta FAIR・Google Brain 出身のエキスパート 25 名が直接伴走無料技術診断レポートを最短 48 時間でお届けします。MLLM を活用して競争優位を構築したい企業様は、ぜひ Moji までお気軽にご相談ください。