AIが高度化する現代において、推論能力は人間知能の中核をなす重要な要素です。近年、大規模言語モデル（LLM）は、算術、常識推論、記号推論といった分野で目覚ましい進歩を遂げ、その推論能力を大きく向上させてきました。しかし、現実世界の複雑な問題を解決するためには、視覚とテキストの両方の情報を統合し理解するマルチモーダルな推論能力の拡張が不可欠です。異なる情報源からの矛盾や曖昧さを解消し、高度な解釈戦略を必要とするマルチモーダル推論は、AI研究における重要なフロンティアと言えるでしょう。

本稿では、LLMにおける推論の基礎から、マルチモーダル推論が直面する課題、そしてそのブレークスルーに向けた最新の研究動向について紹介します。ポストトレーニングやテスト時の計算戦略、データセットとベンチマークの役割などを紐解きながら、進化し続けるAIの核心に迫ります。

なぜ推論が重要なのか？AIの次のフロンティア

人間知能における推論の役割

推論は、人間が複雑な問題を解決し、論理的な思考に基づいた意思決定を行う上で中核となる能力です。私たちの日常生活において、過去の経験や知識をもとに新しい状況を理解したり、与えられた情報から論理的な結論を導き出したりする能力は、知性の根幹をなすと言えます。複雑なパズルを解く、科学的な仮説を立てる、日常会話の中で相手の意図を理解するなど、多岐にわたる知的活動の基盤には、この推論能力が存在します。

大規模言語モデルの推論能力の進化

近年、大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理の分野において目覚ましい進歩を遂げ、算術、常識推論、記号推論といった領域でその推論能力を大きく向上させてきました。特に注目すべき手法として、以下のようなものがあります。

• Chain-of-Thought（CoT）プロンプティング：人間が段階的に問題を解決する思考プロセスを模倣し、大規模モデルの性能を劇的に高める
• 知識生成プロンプティング：モデルが持つ知識を明示的に引き出す
• ツリー探索アルゴリズム（例：STAR search）：複数の推論パスを探索する

これらの手法は、モデルがその内部的な推論プロセスを自然言語で明示することを促し、タスクの理解を深める効果があります。中間的なステップを言語化することで、モデルは最終的な答えに至るまでの論理を検証し、必要に応じて修正することが可能になります。

段階的推論アプローチの利点

複雑な質問応答タスクにおいては、直接的に答えを予測することが困難であり、不確実性が高まります。これに対し、推論プロセスを一連の中間ステップに分解するアプローチには、重要な利点があります。

• 各推論段階での不確実性を低減できる
• 解釈可能性とロバスト性が高まる
• 段階を追うごとにより多くのコンテキストが蓄積され、後続のステップの予測が容易になる

CoT推論では、複数ある可能性の中から有望な推論パスを選び、それを用いて答えを導き出します。さらに高度な手法であるTree-of-Thought（ToT）は、複数の推論パスを生成し評価することで、より信頼性の高い推論を実現します。

効果的な推論を実現するためには、以下の2つの要素が不可欠です。

1. 高品質な推論パスを生成する強力なモデル
2. 最適な候補パスを選択するための信頼性の高いメカニズム

これらは互いに強化し合い、好循環を生み出します。

マルチモーダル推論の重要性

LLMの推論能力が進化する中で、近年特に注目を集めているのがマルチモーダル推論です。現実世界で私たちが遭遇するデータは、言語情報だけでなく、視覚、聴覚、触覚など、多様なモダリティ（情報形式）を持っています。より人間らしい、状況に応じた高度なAIを実現するためには、これらの異なるモダリティからの情報を統合し、理解する能力が不可欠です。

例えば、画像の内容に関する複雑な質問に答える場合、テキスト情報だけでは捉えきれない視覚的な詳細や関係性を理解する必要があります。マルチモーダルな推論は、テキスト情報だけでは限界のあるこのようなタスクを克服するための鍵となります。

マルチモーダル大規模言語モデルの課題と可能性

マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）は、視覚とテキストの両方の入力を解釈し、統合するという複雑な課題に取り組む必要があります。異なる情報源からの矛盾や曖昧さを解消し、高度な解釈戦略を採用することが求められます。

効果的な推論能力がMLLMにもたらす利点は以下の通りです。

• 複雑なタスクを解釈可能なステップに分解し、理解を容易にする
• 視覚およびテキストの手がかりを再評価することで、エラー訂正や自己改善をサポートする
• 空間的な関係を推論したり、反事実的な状況を扱ったり、適切なツールや行動を選択したりすることで混乱を解消する
• モデルの出力をクロスモーダルな証拠に根拠付けることで、ハルシネーションを軽減し、精度と信頼性を向上させる

初期の研究では、異なるモダリティ間でCoT推論を統合することで、MLLMの性能が大幅に向上することが示されています。このように、マルチモーダル推論は、AIが現実世界の複雑な課題に対応するための次のフロンティアとして、重要性が増しています。

マルチモーダル推論の現状と課題

マルチモーダル推論の概要と重要性

マルチモーダル推論は、視覚とテキストの両方の情報を統合し理解する能力をAIに持たせることを目指すものであり、人間の知能に近い高度な情報処理を実現するための重要なステップです。しかし、異なる性質を持つモダリティ間の情報を連携させるには、テキストのみを扱うLLMにはない固有の難しさが存在します。

主な課題

モダリティ間の情報整合性

現実世界では、視覚情報とテキスト情報が必ずしも完全に一致するとは限りません。例えば、画像に写っている物体と言葉による説明が食い違っていたり、一方の情報が欠落していたりする場合があります。マルチモーダル推論モデルは、このような矛盾する情報や不完全な情報を適切に処理し、一貫性のある解釈を生み出す必要があります。

意味的ギャップの解消

視覚情報と言語情報の意味的なギャップの解消も大きな課題です。画像や動画といった連続的な視覚データから、離散的なシンボルである言語へと意味を対応付ける過程は複雑であり、高度な抽象化能力を必要とします。モデルは、ピクセルの集まりである視覚情報を、物体、属性、関係性といった概念レベルで理解し、それらを言語的な表現と結びつける必要があります。

MLLMの進展と可能性

近年、これらの課題に対処するために、MLLM（Multimodal Large Language Models）が登場し、大きな注目を集めています。MLLMは、視覚情報とテキスト情報を同時に処理する能力を持ち、従来のテキストベースのLLMでは困難であったタスクへの対応を可能にします。

• 構成的な理解を通じて、複雑なタスクを解釈可能なモダリティにまたがるステップに分解できる
• 視覚的およびテキストの手がかりを再評価し、エラー訂正や自己改善を行える
• 空間的な関係を推論したり、反事実的な状況を扱ったりする能力を持つ
• タスクに応じて適切なツールや行動を選択できる

特に重要な点として、マルチモーダル推論における推論能力は、モデルの出力をクロスモーダルな証拠に根拠付けることで、ハルシネーションを軽減し、精度と信頼性を向上させる役割を果たします。

Chain-of-Thoughtアプローチの効果

初期の研究では、Chain-of-Thought (CoT) 推論を異なるモダリティ間で統合することで、MLLMの性能が大幅に向上することが示されています。CoT推論は、人間が段階的に問題を解決する思考プロセスを模倣するプロンプティング手法であり、これをマルチモーダルな文脈で活用することで、モデルはより複雑な推論を自然な言語で段階的に行うことが可能になります。

今後の展望

マルチモーダル推論はまだ発展途上の分野であり、解決すべき課題も多く残されています：

• 異なるモダリティ間の効果的な情報統合
• 意味的なギャップの解消
• 曖昧さや不完全な情報に対するロバスト性の向上
• ハルシネーションの抑制

今後の研究では、これらの課題に対するブレークスルーが期待されています。

ポストトレーニングの進化

ポリシー最適化

ポストトレーニングは、ファインチューニングや強化学習といった手法を用いて、モデルがより望ましい推論パスを生成するようにポリシー（方策）を最適化することを目指します。これは、複雑な質問応答タスクにおいて、推論プロセスを中間的なステップに分解することで、予測の不確実性を減らし、解釈性とロバスト性を高めるという考えに基づいています。

強化学習（RL）と模倣学習（IL）を統合し、MLLMを人間の推論により近づける試みが活発です。報酬最大化を目指した学習フレームワークでは、モデルは推論パス全体の期待報酬を最大化するように訓練されます。この際、各ステップにおけるトークン選択が、より高い価値を持つシーケンスへとモデルを誘導します。

主な手法には以下のようなものがあります。

• Thought Cloning：最終的な出力だけでなく、中間的な推論ステップを教師データと一致させることで、従来の手法を凌駕し、データセットシフトやハルシネーションを低減
• LLaVA-Critic：嗜好ベースのアラインメントを通じて報酬信号を一般化し、最小限のモダリティ固有のファインチューニングでマルチモーダル推論の有効性を高める
• RL from Simulations (RLS3)：特殊なエージェントを用いて、空間推論の精度と効率を大幅に向上
• FuRL：2段階のアラインメントを通じてRLの報酬のずれに対処し、スパースな報酬の課題を効果的に軽減
• Adaptive Reward Programming (ARP-DT+)：複数の技術を統合し、アクティブ推論を用いてノイズやドメインシフトに対抗することで推論のロバスト性を高める

視覚的強化学習の分野では、今後の重要な探索領域として以下が挙げられています。

• 視覚的なフィードバックを活用した報酬設計
• 視覚と長期的な推論ステップとの連携を考慮したモデルアーキテクチャの改善
• 視覚情報を操作して推論を向上させるためのより創造的な行動定義
• 視覚に基づいた検証を行うデータキュレーション

報酬アラインメント

望ましい出力を実現するために、反復的な洗練と自己評価メカニズムの導入が進んでいます。

• PARM++：自己評価ループを通じて誤った箇所を特定し、積極的に修正することで出力を反復的に洗練するメカニズムを導入し、テスト時の性能を大幅に向上
• REVERIE：推論ステップを明示的に監督する訓練を採用することで、一貫性を高め、ハルシネーションを削減
• MMViGやRAPL：個々の推論ステップに対して詳細なフィードバックを提供し、手動での報酬調整なしに正確な改善を実現
• CLIP-DPO：事前学習済みのCLIPを直接報酬関数として利用し、報酬モデリングを効率化

トークンレベルでの報酬設計も注目されており、TLDRはトークンレベルの2値報酬を適用することで、リアルタイムなフィードバックを可能にし、ハルシネーションを軽減し、アノテーション効率とモデルの性能を向上させます。EACOは、中間的な物体認識を強化することで、ハルシネーションを大幅に削減します。

FIREやSILKIEのような蒸留フレームワークも、教師モデルからのフィードバックや構造化された評価を通じて、視覚的推論の洗練に貢献しています。

モデルアーキテクチャの革新

計算効率と精度のバランスを取るために、様々な革新的アーキテクチャが登場しています：

• Nestedアーキテクチャ（MaGNeTS）：推論時にパラメータ共有とキャッシングメカニズムを利用
• Intrinsic activationアプローチ（ROSS）：外部モジュールに頼らず、マルチモーダル理解をモデルのコアに直接統合し、多様な視覚入力への適応性を向上
• DIFFLMM：拡散モデルと注意機構を組み合わせたセグメンテーションによって、視覚的グラウンディングの精度を向上
• Mini-Monkey：適応的なクロッピングとスケール圧縮を通じて、計算リソースを過度に消費することなく、優れた視覚とテキストのアラインメントを実現
• SEA：埋め込みアラインメント戦略を動的に調整し、様々な解像度やモデルサイズにわたって性能を維持
• PAE-LaMM：視覚エンコーダの適応とピクセル再構築タスクの組み合わせにより、視覚的な詳細認識と質問応答性能を体系的に向上
• LLAVIDALやEventLens：ドメイン固有の視覚要素をLLMアーキテクチャに直接統合し、活動や時間的なコンテキストに関する推論を効果的に実行

空間時間モデリング

視覚情報のより高度な理解を目指し、ズーミング、クロッピング、フレーム選択といった操作が導入されています。

• GeoGLIPパイプライン：タスクの要求に応じて記号的なモダリティと視覚的なモダリティのバランスを取りながら、幾何学的な事前処理と動的な特徴ルーターを利用して、細粒度の視覚的数学理解を向上
• CapQA：最新の視覚言語研究に基づいたターゲットを絞ったファインチューニングとプロンプティング戦略によってハルシネーションを軽減

空間推論においては、よりシンプルなグラフ構造が性能を向上させることが示されています。不確実性を認識したアクティブ推論による拡張は、属性検出の精度を高めます。

外部のツールに頼らない内在的な空間時間モデリングや、マルチホップ推論におけるビデオの時間的グラウンディングを改善するデュアルブランチ構造も進展しています。

マルチモーダルベンチマークへの移行は、現実世界の空間時間推論をより適切に反映しています。推論と回答生成の統合は時間的推論を強化し、自動アノテーションはデータのスケーラビリティを向上させ、商用Video-LLMとオープンソースVideo-LLMの間のギャップを埋めています。

マルチモーダル統合とアクティブ推論は、マルチステップの空間時間推論のためのモダリティ選択を最適化します。ハルシネーションを最小限に抑えるように学習目標を調整することで、精度と生成終了の意思決定が改善されています。

テスト時の計算戦略

このセクションでは、モデルの基本的な能力は変えずに、推論の進め方を工夫することで、より良い結果を得るためのアプローチについて紹介します。これには、最適な推論パスの探索、文脈に応じた動的な処理を行う適応的推論、報酬モデルやフィードバックを活用した推論の改善、そして反復的な洗練による出力の向上などが含まれます。

最適な推論パスの探索

複雑なマルチモーダル推論タスクにおいては、答えに直接たどり着くのではなく、一連の中間的な推論ステップ（推論パス）を経ることが有効です。テスト時の計算戦略では、この最適な推論パスを効率的に見つけ出すための様々な手法が提案されています。

モンテカルロ木探索 (MCTS) は、不確実性を管理しながら逐次的に意思決定を行うための強力なツールとして注目されています。

• 時間依存のデータにおける時間的推論の精度向上やハルシネーションの低減にMCTSが応用
• 複数のMLLMを協調させて探索を行う CoMCTS は、モデルのバイアスに対処し、推論の精度と効率を向上
• 長期的な候補価値を推定する VisVM は、即時的なアラインメント手法よりもハルシネーションを低減
• DC2 は、MCTSベースのクロッピングを用いて、高解像度画像における重要領域に焦点を当てることで性能向上

適応的推論

適応的推論は、与えられた文脈や中間的な結果に応じて、推論プロセスを動的に変化させるアプローチです。

内部フィードバックや外部検証を活用した研究例には、次のようなものがあります。

• LOOKBACK は、各推論ステップ内で視覚的な再検証を繰り返し行うことで、修正の精度を向上
• PARM++ は、自己評価ループを通じて誤りを特定し、積極的に修正することで出力を洗練

また、不確実性管理と効率向上のアプローチとして、以下の手法が提案されています。

• 不確実性に基づいた視覚的再追跡 (MEMVR) は、推論の不確実性が高い場合に視覚情報を再確認することで、コストと精度のバランスを取りながらハルシネーションを抑制
• トークンレベルのコントラスティブデコーディング (SID) は、関連性の低いコンテンツをフィルタリングして推論の質を向上
• DualFocus は、マクロレベルとミクロレベルの推論を統合し、細粒度の注意制御を実現
• LISA++ は、再学習なしにテスト時の計算量を調整可能にし、効率的な推論を実現
• PerceptionGPT は、空間的な手がかりを符号化する適応的なトークン埋め込みと動的に重み付けされたレイヤーを通じて推論を高速化

報酬モデルの活用

テスト時に報酬モデルを活用することで、生成された推論パスや最終的な出力の品質を評価し、より良い結果を選択することができます。

• 報酬モデルは、絶対報酬、ペアワイズな好みモデル（DPO）、ランキングベースのモデルなどの形式を取り、ユーティリティ関数を近似
• ORM (Outcome-based Reward Model) と PRM (Process-based Reward Model) は、最終ステップの評価がランキングデータを通じて画像生成を大幅に向上させることを実証
• PARM++ はこの手法をさらに洗練させ、反復的な自己修正を可能にすることでプロンプトへの忠実性を向上

フィードバックの統合

推論プロセスにフィードバックを組み込むことで、モデルは自身の誤りを認識し、改善することができます。

• VOLCANO は、初期応答の生成、視覚的な自己評価、修正という三段階の反復的フレームワークを採用し、正確な画像の詳細を強調することでハルシネーションを低減
• LOOKBACK は、明示的な原子検証を画像に対して行うことを必須とし、LVLMの批判と修正プロセスを強化
• LLaVA-Critic は、多様な批判的指示と反復的なDPO学習を通じてフィードバックを高度化し、内部データのみを活用
• MiHO や MiHI のようなプロンプトエンジニアリング戦略は、モデルの再学習なしにハルシネーションを大幅に低減し、GPT-4による後処理評価によって信頼性をさらに向上

反復的洗練

反復的洗練は、初期の推論結果を基に、複数回の試行や改良を重ねることで、最終的な出力の品質を高める戦略です。

• ビームサーチを段階的に適用することで複雑な推論タスクの性能を向上させる LLaVA-o1
• 多様な視点からの情報を集約することで敵対的な入力に対するロバスト性を高める MVP
• IXC-2.5 は、報酬モデルによってガイドされた Best-of-N サンプリングを通じて、性能と応答長のバランスを最適化

これらのテスト時の計算戦略は、既存のマルチモーダルモデルの推論能力を最大限に引き出すための重要な研究分野であり、今後の更なる発展が期待されます。

データセットとベンチマークの重要性

推論能力評価のための多様なデータセット

近年の研究では、構造化推論、時間空間推論、反復推論、複雑なマルチモーダル評価、反事実的推論、アクティブ知覚といった多岐にわたる推論能力を評価するための特化したデータセットが登場しています。

構造化推論のためのデータセット

構造化推論に焦点を当てたデータセットとして、Visual-RFT、CapQA、GUIDE、STAR、Visual Genome、VL-GPT、Interfacing などがあります。これらのデータセットは、構造化されたプロンプティングを通じてモデルの推論精度を向上させることを目指しており、以前のベンチマークと比較して、タスク固有の報酬関数と構造化された推論プロセスをより重視しています。

時間空間推論のためのベンチマーク

時間空間推論のためのベンチマークとしては、VisualQA、TemporalVQA、TLQA、REXTIME、FrameCap、VideoVista などがあり、現在のマルチモーダル言語モデルの限界を示しています。一方、SpatialVLM、WhatsUp、DC2、Grounded などの空間データセットは、広範な空間推論QAペアや挑戦的な空間構成を通じて改善を示しています。

反復推論能力の評価

反復推論の能力は、VISCO、Mulberry-260k、FIRE、VLFeedback、Silkie、TIIL、ConMe、Reflective などのデータセットによって評価されており、モデルがフィードバックループを通じて誤りから学習する能力を測ります。

複雑なマルチモーダル評価

複雑なマルチモーダル評価のためのデータセットとして、EMMA、CoMT、SMIR、ProVision、MAGEBench、MM-Vet v2、JourneyBench、VERIFY、CompCap などがあり、現在のモデルの統合能力の限界を明らかにしています。

反事実的推論と論理的推論

反事実的推論と論理的推論のためのデータセットには、CounterCurate、C-VQA、CausalChaos!、LogicAI、MCDGRAPH などがあり、挑戦的な例を通してモデルの堅牢性をテストします。

アクティブ知覚と段階的推論

アクティブ知覚と段階的推論のベンチマークとして、ActiView、Blink、ADL-X、GUIDE などが存在し、動的な推論能力を評価します。

データセットの質とキュレーションの重要性

近年の研究では、高品質で戦略的にキュレーションされたデータセットが、大規模であってもノイズの多いデータセットよりも推論パスの学習において効果的であることが示されています。

主な研究成果：

• R-CoT は、逆生成と段階的な合成を通じて幾何学的推論を強化します
• タスク固有のデータセット（SMIR など）は、汎用的なデータセットと比較して最大8%の性能向上を示しており、ターゲットを絞ったキュレーションの価値を証明しています
• VIREO のように段階的な複雑さを持つデータセットは、高度なタスクを導入する前に基礎的な推論スキルを確実に習得させます
• VideoVista のように自動アノテーションを活用したスケーラブルなデータセット作成も、手動でキュレーションされたデータセットを凌駕する成果を上げています
• DecoVQA+ は、質問分解の適用時期を明示的に教え、LocVLM は疑似データと暗黙的なフィードバック信号を用いてスケールします
• CogCoM は、接地や操作などのタスクを組み込むことで、段階的な推論を強化します

このように、多様なタスクに特化した高品質なデータセットとベンチマークの存在は、マルチモーダル推論研究の進展とモデルの能力評価において極めて重要な役割を果たしています。

おわりに

本稿では、マルチモーダル大規模言語モデル（MLLMs）と大規模言語モデル（LLMs）における推論に関する既存の研究を包括的に概観し、モデルの性能最適化と最も効果的な推論パスの特定に焦点を当てました。様々な事後学習（post-training）とテスト時の計算方法（test-time computation）を紹介し、複雑な現実世界のタスクにおけるモデル能力の向上に貢献する可能性について紹介しました。

これまでの研究では、推論がMLLMの視覚理解能力を向上させる上で極めて重要な役割を果たすことが強調されています。今回紹介した最新技術は、異なるモダリティ間の矛盾する情報の処理や曖昧さの解消、そして深刻な問題であるハルシネーションの低減といった、マルチモーダル推論における主要な課題の解決に大きく貢献しています。

したがって、技術者はこれらの進展を深く理解し、自身が開発するAIシステムにどのように応用できるかを検討することが不可欠です。これらの新しい手法やフレームワークを活用することで、より洗練されたマルチモーダルAIシステムを構築できる可能性があります。

今後の研究開発においては、よりロバストで信頼性の高いマルチモーダルAIの実現が強く期待されます。推論能力のさらなる向上は、AIが人間のように世界を理解し、複雑な問題を解決するための鍵となるでしょう。

More Information

• arXiv:2504.03151, Jing Bi et al., 「Why Reasoning Matters? A Survey of Advancements in Multimodal Reasoning (v1)」, https://arxiv.org/abs/2504.03151