一文定義
マルチモーダル推論とは、テキスト・画像・グラフ・表など複数のモダリティにまたがって論理的推論を行う能力です。数学的証明の図解理解・科学論文の図表解釈など高度なタスクを扱い、GPT-4o・Claude・Geminiが高い性能を示します。
詳細解説
マルチモーダル推論（Multimodal Reasoning）とは、テキストだけでなく画像・グラフ・表・図・動画など複数の情報モダリティを統合して、論理的な推論・問題解決・知識の抽出を行う能力です。単純な「画像の説明」を超えて、視覚情報とテキスト情報を組み合わせた高次の推論が求められます。
要求される推論の種類を説明します。視覚的数学推論（グラフや幾何図形を使った数学問題）、科学的図表解釈（論文の実験結果グラフ・化学式・生物図の理解）、視覚的常識推論（日常シーンの状況・感情・因果関係の理解）、時空間推論（動画フレームの変化から動作・物語を理解）などがあります。
主要なベンチマークを紹介します。MMMU（Massive Multidisciplinary Multimodal Understanding）は大学レベルの専門知識問題を視覚情報込みで問う難関ベンチマークです。MathVista・MATH-Vision（視覚的数学推論）、ScienceQA（科学的質問応答）、MMBench・MMStar（総合評価）などが評価に使われます。
最新モデルの性能として、GPT-4o・Claude 3.5/3.7 Sonnet・Gemini 1.5 Pro・Gemini 2.0 Flashなどのフロンティアモデルが人間の専門家水準に近い性能を示しています。Chain-of-thought推論をマルチモーダルに拡張した「Multimodal CoT」（視覚的推論ステップを生成しながら解答）も重要な研究トレンドです。
参考情報・出典
- ▸MMMU: A Massive Multi-discipline Multimodal Understanding and Reasoning Benchmark— arXiv / Yue et al.（参照日: 2026-02-26）
- ▸MathVista: Evaluating Mathematical Reasoning of Foundation Models in Visual Contexts— arXiv / Lu et al.（参照日: 2026-02-26）