VLMとは？SLMやLLMとの違いはVLM（Vision-Language Model）は、画像・動画などの視覚情報と言語情報を統合的に理解・生成するモデル群です。典型的には、画像から説明文を生成（Image Captioning）、画像・図表・UIに関する質問に回答（VQA/DocVQA）、テキスト指示から画像・図版・UIモックを生成するなど、視覚⇄言語の双方向変換と結合推論を一つの枠組みで実現します。商用ではGPT-4o（テキスト/画像/音声の統合と高速・低価格化）やGemini 1.5（超長文脈でのマルチモーダル理解）、Claude 3.5系（推論力と視覚理解の強化）が代表例です。オープン系では、Qwen2-VL/2.5-VL（ドキュメント・数式・図表に強い）やLLaVA（視覚指示チューニングの代表手法）が広く使われています。基盤技術としてCLIP（コントラスト学習による画像と言語の対応付け、ゼロショット転移）がVLM時代の端緒となりました。LLM（Large Language Model）はテキスト中心で、長文要約、推論、コーディング補助などに強みがあります。SLM（Small Language Model）は軽量な言語モデル（例：Phi-3）を指す用法が現在一般的で、エッジ・モバイル・前処理ルーティングなど低レイテンシ／低コスト運用に適します。VLMはこれらに視覚モダリティを組み合わせ、図面・帳票・UI・スキャンPDFの読解など“ビジュアルが前提の業務”を対象化します。https://moji-inc.com/articles/llmhttps://moji-inc.com/articles/slmVLMを用いた事例画像キャプション生成／図表要約医療分野では、胸部X線レポート生成システム Flamingo-CXR が専門医評価で有望性を示しました。複数施設・異なる臨床文脈における自動評価指標・専門医評価で競合性能を確認しています（ただし実運用にはガバナンスが必須）。視覚質疑応答（VQA/DocVQA）Gemini 1.5は超長文脈でPDF・動画・画像・コードを横断的に理解し、マニュアルや図面、スライドの段落参照→根拠提示まで一気通貫の設計が可能です。画像生成・デザイン支援商用VLM群（例：GPT-4o）では、画像・音声を含むリアルタイム入出力の整備が進み、UIレビューや撮影物の即時注釈・改善指示など、制作ワークフローの短縮に寄与します。画像検索・レコメンドPinterestは2025年5月、視覚検索のAI機能を拡張。テキストにしにくい嗜好やスタイルも、画像側から属性化して探索できる体験を強化しました。ECやSNSでの“言語→画像／画像→言語”の橋渡しにVLMが実装ベースで効いています。オープン系での社内適合Qwen2-VL/2.5-VLやLLaVAを土台に、社内キャプション/QAデータで視覚指示チューニングを行い、ドメイン特化のDocVQA・UI理解・属性抽出に適合させる手法が一般化しています。VLMのメリット・デメリットを比較メリット結合推論：図表・レイアウト・UI・スキャンPDF＋テキストを一括で理解できるため、マニュアル読解、帳票処理、EC商品タグ付けなど、ビジュアル依存の業務に適合。実装容易性の向上：GPT-4o など商用APIの速度・価格が改善し、PoC→本番への移行障壁が下がりました。オープンエコシステム：Qwen2-VL/2.5-VL や LLaVA などの成熟で、オンプレ／カスタム学習が現実解に。デメリット／リスク計算コストと遅延：高解像度画像・長文脈は推論コスト増。前処理（圧縮・領域抽出・可変解像度）やSLM前段のルーティングでの抑制が有効です。バイアス・多言語挙動：医療等の高規制領域では、外的妥当性や肌トーン・装置差などの分布シフト耐性が重要。導入前の評価設計と監査ログが必須です。Natureガバナンス：画像にPII（顔、名札、車番等）を含む場合の匿名化・最小化、著作権配慮、監査性の担保が求められます（特にSaaS連携時）。VLM開発方法や費用は？開発・導入パターン商用API活用（最短導入）GPT-4o／Gemini 1.5／Claude 3.5 をAPI経由で利用。画像QA、図表要約、UIスクショ解析などは短期PoCに向きます。GPT-4oは従来比で高速・低価格が公式発表され、導入しやすくなりました。オープンVLMの適合（社内特化）Qwen2-VL/2.5-VL、LLaVA をベースに、社内画像↔テキスト（キャプション／QA／手順書）で視覚指示チューニング。ドキュメント/図面/帳票中心のワークロードで強み。ハイブリッド（SLM＋VLM）軽量SLM（例：Phi-3）で前処理・意図推定・ルーティングを行い、VLMは必要時のみ呼び出してコスト/遅延を最適化します。費用レンジ（目安）API中心：小規模PoCなら数十万円規模（利用量依存）〜本番規模で数百万円/年。オープンモデル運用：GPU環境・MLOps含め数百万円〜、高度な蒸留/評価体制まで踏むと1,000万円超も。データ整備：収集/匿名化/アノテーション/評価工数で数百万円〜。（※あくまで一般的な相場感。要件・規模・セキュリティ水準で大きく変動）評価プロセスの要点ユースケース別ベンチ（DocVQA、表抽出、UI読解など）を日本語出力安定性・根拠提示・コスト/遅延で指標化。医療・製造のような規制/安全重視領域では、外的妥当性評価と監査ログを最初から設計に組み込む（Flamingo-CXRなどの研究動向も参照）。VLMについてMojiにご相談ください！活用シナリオ設計：ECのビジュアル検索・類似提案、保守マニュアルや図面/帳票のDocVQA、コールセンターでのスクショ要約など、業務要件に即した選定を行います。データ基盤と評価：匿名化・データ最小化・監査ログまで含むガバナンス設計と、ユースケース別評価テンプレートの提供。実装：API導入（GPT-4o / Gemini 1.5 / Claude 3.5）から、Qwen2-VL/LLaVAの適合、SLM前段ハイブリッドまで、要件とTCOに合わせて実装