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AIエージェントの次なる地平：マルチモダリティが拓く、真に「賢い」システムの未来

AI Engineer
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はじめに：AIの進化が加速する現代におけるLLMの限界とエージェントの台頭

近年、人工知能（AI）の進化は目覚ましく、特に大規模言語モデル（LLM）の登場は、私たちの情報探索、コンテンツ生成、そして日常のコミュニケーションに革命をもたらしました。ChatGPTに代表されるLLMは、その驚異的なテキスト生成能力と推論能力で世界中の注目を集めていますが、その一方で、単一のテキストデータに限定された能力や、自己改善、複雑な多段階タスクの自律的な実行といった面での限界も露呈し始めています。

このような背景から、AI開発の最前線では、LLMの持つ言語理解・生成能力を基盤としつつ、さらに一歩進んだ「自律性」と「複合的な知覚」を持つシステム、「AIエージェント」へと関心がシフトしています。特に、テキストだけでなく、画像、音声、動画など、複数の異なる情報源（モダリティ）を統合的に理解し、相互作用できる「マルチモーダルAIエージェント」は、現実世界の問題をより深く理解し、解決するための鍵として期待されています。

本記事では、AI Engineer World's Fairで開催されたApoorva Joshi氏（MongoDB Senior AI Developer Advocate）によるワークショップの内容を基に、この革新的な技術であるマルチモーダルAIエージェントの核心に迫ります。AIエージェントとは何か、その構成要素、そしてマルチモダリティがいかにその能力を拡張するのかを詳細に解説し、実際にそれらをどのように構築できるのかを専門性と分かりやすさを両立させて紐解いていきます。

セクション1：AIエージェントとは？LLMのその先へ

AIエージェントの概念を深く掘り下げる前に、まずはこれまでのLLMとの主なインタラクションのパラダイムを振り返り、AIエージェントがどのような位置づけにあるのかを明確にしましょう。

1.1. LLMとのインタラクションの3つの主要パラダイム

LLMとのインタラクションは、この数年間で大きく3つの主要なパラダイムへと進化してきました。

  1. Simple Prompting（単純なプロンプティング）: 最も基本的な形式で、ユーザーがLLMにプロンプトを送信し、LLMはその事前学習済み知識（パラメトリック知識）に基づいて直接回答を生成します。

    • 利点: 実装が非常にシンプル。
    • 欠点:
      • 知識の欠如: 事前学習データに含まれない最新情報や、企業固有のドメイン知識には対応できません。
      • 複雑なタスクの処理不可: 複数のステップを要する複雑なタスクを、論理的な計画を立てて実行することはできません。
      • 自己修正・応答の改善不可: 生成された回答に誤りがあっても、それを認識して自律的に修正したり、精度を向上させたりする能力がありません。
      • パーソナライゼーションの欠如: ユーザー個々の文脈や過去のインタラクションに基づいた、きめ細やかなパーソナライズされた応答を提供することは困難です。

  2. Retrieval-Augmented Generation (RAG: 検索拡張生成): Simple Promptingの「知識の欠如」という課題を克服するために登場したのがRAGです。ユーザーのプロンプトに基づいて、外部のナレッジベース（ドキュメント、データベースなど）から関連情報を検索し、その情報をコンテキストとしてLLMに与えて回答を生成させます。

    • 利点:
      • 最新情報・ドメイン知識への対応: LLMの事前学習データにない情報源からも回答を生成できるため、情報が古くなる問題や、特定の専門知識に対応できます。
      • ライトなパーソナライゼーション: 適切な情報源へのアクセスを許容すれば、ある程度のパーソナライズが可能になります。
    • 欠点:
      • 複雑なタスクの処理不可: 依然として、複雑な多段階タスクを自律的に計画・実行する能力は持ち合わせていません。
      • 自己修正・応答の改善不可: RAGは情報検索能力を高めますが、LLMが自身の行動を反省し、計画を調整する能力までは与えません。

  3. AI Agents (AIエージェント): そして、RAGの限界をさらに超え、LLMに真の「自律性」と「計画性」を与えるのがAIエージェントです。Apoorva Joshi氏は、AIエージェントを以下のように定義しています。

    「AIエージェントとは、LLMを使用して、問題を推論し、その問題を解決するための計画を作成し、一連のツールの助けを借りて計画を実行および反復するシステムである。」

    この定義の核心は、LLMが単に質問に答えるだけでなく、**行動（Act）し、その行動の結果から学習（Learn）**し、**計画（Plan）を立て、そしてその計画を反復（Iterate）**できる点にあります。まるで人間が思考し、行動し、経験から学ぶように、AIが自律的に目標達成に向けて動くことを可能にします。

    • 利点:

      • 複雑な多段階クエリの処理: 複数のステップを必要とする複雑なタスクを分解し、計画を立てて実行できます。
      • 自己修正・応答の改善: 行動の結果を評価し、その情報に基づいて次の行動や計画を改善する「フィードバックループ」を持つことができます。
      • 長期的なパーソナライゼーション: 過去のインタラクションを記憶し、時間の経過とともにユーザーへの応答をパーソナライズできます。

    • 欠点:

      • 高いコストとレイテンシー: LLMへの複数回の呼び出しや、外部ツールとの連携に伴い、処理コストと応答時間がRAGやSimple Promptingよりも高くなる傾向があります。これは、LLMが「思考」し、「行動」するために追加のリソースを必要とするためです。

1.2. AIエージェントが活躍するシナリオ

AIエージェントは、その高い能力ゆえに、どのようなタスクにも万能に適用できるわけではありません。しかし、特定の条件が揃った場合には、その真価を発揮します。

  • 構造化されたワークフローを持たない複雑なタスク: 解決策に至るまでのステップが事前に明確でない、探索的なタスク。
  • 高いレイテンシー許容度を持つタスク: 即時性が求められない、応答に時間がかかっても問題ないタスク。
  • 非決定的な出力が許容されるタスク: 常に同じ入力に対して同じ出力が求められるわけではなく、状況に応じた多様な応答が求められるタスク。
  • 長期的なパーソナライゼーションが必要なタスク: ユーザーの行動や好みを学習し、時間の経過とともに適応していく必要があるアプリケーション。

これらの条件を満たすシナリオでは、AIエージェントは従来のLLMベースのシステムでは到達できなかった、より高度で自律的な価値を提供することができます。

セクション2：AIエージェントを構成する「知性」の要素

人間が世界を認識し、思考し、行動するように、AIエージェントも同様の「知性」の要素を備えています。Apoorva Joshi氏は、AIエージェントの主要な構成要素として以下の4つを挙げています。

  1. Perception（知覚）
  2. Planning and Reasoning（計画と推論）
  3. Tools（ツール）
  4. Memory（記憶）

これらは、AIエージェントが人間のように複雑なタスクを処理し、学習し、適応するための基盤となります。

2.1. Perception（知覚）：多様な情報源から世界を理解する

知覚とは、エージェントが環境に関する情報を収集するメカニズムです。これには、様々なモダリティのデータが含まれます。

  • テキスト: これまでLLMが主に扱ってきた言語情報。
  • 画像: 視覚的な情報。物体認識、画像内容の理解など。
  • 音声: 音響的な情報。音声認識、話者識別など。
  • マルチモーダル: テキストと画像、テキストと音声など、複数のモダリティを組み合わせた情報。
  • 物理センサー: ロボットなど、物理世界で動作するエージェントが環境から直接収集するデータ（温度、圧力、位置など）。

本ワークショップでは、特にテキストと画像という2つのモダリティに焦点を当て、AIエージェントがいかにこれらを統合して理解するかを探ります。

2.2. Planning and Reasoning（計画と推論）：エージェントの「脳」

AIエージェントにおける計画と推論の中核を担うのがLLMです。LLMはエージェントの「脳」として機能し、ユーザーからのクエリを受けて、どのように問題を解決すべきかを決定します。

この計画と推論のプロセスには、主に2つのアプローチがあります。

  1. Planning without feedback (Chain of Thought: CoT - フィードバックなしの計画): これは、LLMに直接的な解決策を求めるのではなく、問題をステップバイステップで分解し、思考プロセスを言語化させる手法です。

    • Zero-shot CoT: LLMに「ステップバイステップで考えよう」といった指示を与えるだけで、追加の例なしに推論チェーンを生成させます。
    • Few-shot CoT: LLMにいくつかの具体的な例（問題とそれに対するステップバイステップの解決策）を提示することで、より効果的な推論を促します。

    このアプローチでは、LLMは初期の問題理解に基づいて静的な行動計画を作成し、その後の行動の結果によって計画を修正することはありません。

  2. Planning with feedback (ReAct: Reason + Act - フィードバックありの計画): ReActは「Reason（推論）」と「Act（行動）」を組み合わせたフレームワークです。これは、LLMがより動的な計画を立て、外部ツールとのインタラクションを通じて得られた情報に基づいて、その実行計画をリアルタイムで調整・改善することを可能にします。

    • プロセス:
      1. LLMは、現在の問題状況と過去の会話履歴に基づいて、次に取るべき**行動（Act）と、その行動に至るまでの推論（Reason）**を言語で生成します。
      2. エージェントはLLMが提案したツール（例えば、検索ツール、天気APIなど）を実行し、その**結果（Observation）**を得ます。
      3. LLMは、この結果とそれまでの会話履歴、自身の推論に基づき、次の行動や計画を**再調整（Refine）**します。
      4. このプロセスは、LLMが最終的な回答に到達したと判断するまで繰り返されます。

    ReActのようなフィードバックに基づく計画は、AIエージェントに高度な適応学習能力と問題解決能力をもたらします。

2.3. Tools（ツール）：外部世界とのインターフェース

ツールは、AIエージェントが外部世界と対話し、自身の目的を達成するために利用する外部インターフェースです。LLMは、これらのツールを適切に選択し、必要な引数を渡して実行する能力を持ちます。

  • 多様なツールの例:

    • 情報検索ツール: Wikipedia検索、Google検索など。
    • API連携: 天気予報API、株価情報API、ニュースAPIなど。
    • データベース連携: ベクトルデータベース、リレーショナルデータベースなど。
    • 専門的なMLモデル: 特定のタスクに特化した機械学習モデル（画像認識モデル、感情分析モデルなど）。
    • コーディングインタープリタ: Pythonなどのコードを実行して、複雑な計算やデータ処理を行う。

  • ツールの定義: LLMにとって、ツールは通常、特定の機能を持つ関数として定義されます。この定義には、関数の名前、機能の説明、そして受け取る引数のタイプと説明が含まれます。LLMは、このスキーマ情報を利用して、いつどのツールを呼び出すべきか、そしてどのような引数を渡すべきかを推論します。ただし、LLM自体がツールを実行するわけではなく、その実行はエージェントのコードに委ねられます。

2.4. Memory（記憶）：過去から学び、パーソナライズする

記憶は、AIエージェントが過去のインタラクションから学び、推論し、その経験を未来の行動に活かすことを可能にする不可欠な要素です。人間の記憶と同様に、AIエージェントの記憶も複数のタイプに分類されます。

  • Short-term memory（短期記憶）: 特定の会話セッション内でのインタラクション（質問と応答）から得られた洞察や情報を指します。これは、現在の会話の文脈を維持し、過去の発言に基づいてより関連性の高い応答を生成するために使用されます。RAGが提供するような、ある程度のパーソナライゼーションは短期記憶の一種と言えます。

  • Long-term memory（長期記憶）: 複数の会話セッションや長期間にわたるインタラクションから得られた、より広範で持続的な洞察や知識を指します。ユーザーの好み、過去の行動パターン、一般的な知識の更新など、エージェントが時間とともに「個性」を形成し、より深くパーソナライズされた体験を提供するために重要です。

ワークショップでは、マルチモーダルエージェントのために短期記憶の実装に焦点を当てます。ユーザーとの会話の各ターンをデータベースに保存し、次のターンではその会話履歴をLLMにコンテキストとして渡すことで、会話の一貫性を保ちます。

セクション3：マルチモダリティの力：AIエージェントに「複合感覚」を授ける

AIエージェントの能力を飛躍的に高めるのが「マルチモダリティ」です。

3.1. マルチモダリティとは何か？

機械学習やAIの文脈におけるマルチモダリティとは、

「機械学習モデルが、テキスト、画像、音声、ビデオなど、さまざまな種類のデータを処理し、理解し、そして時には生成する能力」

を指します。人間が五感を使い、様々な情報源から得た情報を統合して世界を理解するように、マルチモーダルAIエージェントは、複数のデータモダリティを横断的に扱うことで、よりリッチで複雑な現実世界の情報を把握します。

3.2. 現実世界におけるマルチモーダルデータの例

私たちの周りには、すでに多くのマルチモーダルデータが存在しています。

  • 研究論文やレポート: テキストだけでなく、グラフ、図、表といった画像形式の情報が含まれます。これらの視覚情報はテキストと密接に関連しており、包括的な理解には両方の解釈が必要です。
  • 金融レポート: 数値データを含む表やチャートが、その解説テキストと組み合わされています。
  • 医療画像診断: MRIやCTスキャンなどの画像データと、医師の所見や患者の病歴といったテキストデータがセットで存在します。

これらのデータは、異なるモダリティ間で相互に補完し合うことで、単一モダリティの情報だけでは得られない深い洞察を提供します。

3.3. マルチモーダルデータをAIが理解するための鍵：埋め込みモデル

AIエージェントが多様なモダリティのデータを処理するためには、まずそれらを機械学習モデルが扱える形式に変換する必要があります。その役割を果たすのが「埋め込みモデル」です。

  • マルチモーダル埋め込みモデル: このモデルは、テキスト、画像、音声、ビデオといった異なる種類のデータを入力として受け取り、それらを統一されたベクトル空間内の「埋め込み（embeddings）」として出力します。これにより、異なるデータタイプであっても、その意味的類似性に基づいて相互に検索・比較することが可能になります。例えば、犬の画像と「犬」というテキストが、ベクトル空間内で互いに近い位置に配置されるようになります。

  • CLIPモデルとその課題: 以前は、テキストと画像を扱う多くのマルチモーダル埋め込みモデルがOpenAIのCLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）モデルに基づいていました。CLIPモデルのアーキテクチャでは、テキストと画像がそれぞれ独立したネットワーク（エンコーダー）で処理され、それぞれの埋め込みが生成されます。しかし、この分離された処理は「モダリティギャップ」という課題を生み出すことがありました。

    • モダリティギャップ: テキストと画像が異なるエンコーダーで処理されるため、無関係なテキストと関連のない画像がベクトル空間上で近くに配置されたり、逆に密接に関連するテキストと画像が遠く離れてしまったりすることがありました。これは、異なるモダリティ間の文脈的な関係を完全に捉えきれないためです。

  • VLMベースの埋め込みモデルによるモダリティギャップの克服: 近年登場したVLM（Vision Language Model）ベースの埋め込みモデルは、このモダリティギャップの問題を大きく改善しました。VLMベースのアーキテクチャでは、テキストと画像の両方を同じエンコーダーで処理します。これにより、異なるモダリティのデータであっても、共通の統一された表現（ベクトル）が生成され、テキストと視覚的特徴の間の文脈的な関係がより効果的に保持されるようになります。

このVLMベースの埋め込みモデルの登場により、混合モダリティの文書からより正確で関連性の高い情報を取得することが格段に容易になりました。ワークショップでは、この種のモデル（Voyage AIのvoyage-multimodal-3）を活用します。

セクション4：実践！混合モダリティAIエージェントの構築

それでは、ここまで学んだ概念を基に、実際にマルチモーダルAIエージェントを構築するプロセスを具体的に見ていきましょう。ワークショップで構築するエージェントの目的は、以下の2点です。

  1. 混合モダリティを含む文書のコーパスに関する質問に回答する。
  2. チャートや図を説明する。

特に課題となるのは、テキストと画像が混在する「混合モダリティ」文書からの情報抽出です。

4.1. データ準備：混合モダリティ文書のための戦略

従来のテキスト文書に対するRAGシステムでは、文書をチャンクに分割し、それぞれのチャンクを埋め込みベクトルに変換して検索します。しかし、画像や表が混在する文書では、この単純なチャンク化が「文脈の喪失」という問題を引き起こします。画像とテキストが分離されると、両者の関係性が失われ、正確な情報取得が困難になります。

この課題を克服するために、ワークショップでは以下のようなデータ準備戦略を採用します。

  1. スクリーンショットへの変換: PDFなどの文書を、ページ単位でスクリーンショット（画像）に変換します。各ページが1つの画像として扱われることで、テキスト、画像、表といったページ内の要素が、その視覚的な配置を含めて1つのまとまった情報として保持されます。このスクリーンショットは、Blobストレージ（例えばAWS S3など）に保存し、それぞれに一意のImage IDを割り振ります。

  2. マルチモーダル埋め込みの生成: VLMベースのマルチモーダル埋め込みモデル（例：Voyage AIのvoyage-multimodal-3）を使用して、これらのスクリーンショット（画像）を埋め込みベクトルに変換します。このモデルは、画像内のテキスト情報や視覚的要素を統合的に理解し、統一された意味的表現を持つ埋め込みを生成します。

  3. ベクトルデータベースへの保存: 生成された埋め込みベクトルと、それに対応するImage ID（Blobストレージへの参照）をMongoDBなどのベクトルデータベースに保存します。これにより、クエリに基づいて意味的に類似するスクリーンショットを効率的に検索できるようになります。

このアプローチは、複雑な要素抽出パイプラインを簡素化し、チャンク化による文脈喪失を最小限に抑えることができます。

4.2. エージェントのワークフロー：質問から回答までの道のり

データ準備が完了したら、いよいよエージェントのワークフローを定義します。ユーザーが質問を送信してから回答を受け取るまでのプロセスは以下のようになります。

  1. ユーザーからの質問受付: ユーザーはエージェントに質問（例：「このグラフは何を表していますか？」）を送信します。この際、会話の連続性を維持するために、セッションIDも併せて渡されます。

  2. セッション履歴の取得（記憶）: エージェントは、受け取ったセッションIDに基づいて、MongoDBなどのデータベースからそのセッションの過去の会話履歴（質問と応答）を取得します。これはエージェントの「短期記憶」として機能します。

  3. マルチモーダルLLMへのクエリ（計画と推論）: ユーザーの現在の質問と過去の会話履歴（必要に応じて画像データも）は、マルチモーダルLLMに渡されます。LLMはこれをコンテキストとして利用し、問題解決のための推論を行います。

  4. ツール呼び出しの判断（計画と推論 + ツール）: LLMは、質問の内容とコンテキストに基づいて、外部ツールを呼び出す必要があるかどうかを判断します。

    • ツールを呼び出す場合: 質問が特定の情報検索や分析を必要とする場合（例：「この文書に関する質問に答えて」）、LLMはベクトル検索ツールを呼び出すことを決定します。LLMは、ツール名と、検索に必要な引数（ユーザーの質問自体など）をエージェントに伝えます。
      1. ベクトル検索ツールの実行: エージェントはLLMの指示に従い、ベクトルデータベースに対してマルチモーダル埋め込みモデルを使った検索クエリを実行します。
      2. スクリーンショットの取得: 検索結果として、関連性の高いスクリーンショットのImage IDが返されます。エージェントはこれらのIDを使ってBlobストレージから実際のスクリーンショット画像を取得します。
      3. LLMへの画像データの追加: 取得したスクリーンショット画像を、元のユーザーの質問と会話履歴、そして過去のLLMの推論と共に、再度マルチモーダルLLMに渡します。
      4. 最終回答の生成: LLMは、これらの画像データを含む豊富なコンテキストに基づいて、質問に対する最終的な回答を生成します。
    • ツールを呼び出さない場合: 質問がLLM自身のパラメトリック知識や、既に与えられたコンテキストだけで回答できる場合（例：「この画像について要約して」）、LLMはツールを呼び出す必要がないと判断します。この場合、LLMは直接回答を生成します。

  5. 回答の返却と履歴の更新（記憶）: LLMが生成した回答は、エージェントを通じてユーザーに返されます。同時に、現在の質問とLLMの応答がデータベースの会話履歴に追加され、エージェントの記憶が更新されます。

4.3. 記憶管理：会話の連続性とその仕組み

AIエージェントが単なるQ&Aシステムを超え、人間との連続した対話を実現するためには、効果的な記憶管理が不可欠です。ワークショップで実装する短期記憶メカニズムの概略は以下の通りです。

  1. セッションIDの割り当て: 各ユーザーとの会話セッションには一意のセッションIDが割り当てられます。これにより、異なるユーザーや異なる会話の履歴が混同されることなく管理されます。

  2. 会話履歴の保存: 各ターンでのユーザーの質問とAIエージェントの応答は、セッションIDに関連付けられてMongoDBなどのデータベースに保存されます。これにより、過去の会話のログが時系列で記録されます。

  3. コンテキストとしての活用: 新たな質問が来た際には、そのセッションIDに対応する過去の会話履歴全体がデータベースから取得されます。この履歴は、LLMが現在の質問を解釈し、より文脈に即した、連続性のある応答を生成するための追加コンテキストとしてLLMに渡されます。

  4. 継続的な学習と適応: このフィードバックループを通じて、エージェントは過去のインタラクションから暗黙的に学習し、応答のパーソナライゼーションと精度を向上させていきます。

結論：マルチモーダルAIエージェントが切り開く未来

これまでの解説で、マルチモーダルAIエージェントが単なる情報処理システムではなく、問題を自律的に推論し、計画し、ツールを活用して行動し、そして過去の経験から学習する、より高度な「知性」を持つシステムであることが明らかになったかと思います。

VLMベースの埋め込みモデルによるモダリティギャップの克服は、テキストと画像という複雑に絡み合った情報源をAIがより自然に理解するための道を開きました。これにより、金融レポートの分析、医療画像診断の支援、複雑な研究論文の要約など、多岐にわたる現実世界のタスクにおいて、AIエージェントが人間の能力を強力に補完し、時には凌駕する可能性を秘めています。

しかし、この技術はまだ進化の途上にあります。高いコストとレイテンシーの最適化、さらなるモダリティ（動画や身体動作など）への対応、倫理的課題への配慮など、解決すべき課題も少なくありません。

それでも、マルチモーダルAIエージェントが提示する未来は、私たちの想像を遥かに超えるものです。情報過多な現代において、関連性の高い情報を抽出し、理解し、最適な形で提示する能力は、個人にとっても企業にとっても計り知れない価値をもたらします。この革新的な技術は、私たちの働き方、学び方、そして生活そのものを変革する可能性を秘めているのです。

このブログ記事を読んだあなたが、AIエージェントとマルチモダリティの可能性に胸を膨らませ、次世代のAI技術が拓く未来の創造に貢献する一歩を踏み出すきっかけとなれば幸いです。

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