一文定義
動画言語モデル（Video LLM）とは、動画を入力として理解・分析・質問応答できるマルチモーダルLLMです。フレーム抽出と時系列理解が核心技術で、教育・監視・コンテンツ解析に活用されています。
詳細解説
動画言語モデル（Video LLM、Video Large Language Model）とは、静止画だけでなく動画（フレームの時系列）を入力として受け取り、動画の内容理解・質問応答・キャプション生成・時間的推論を行うことができるマルチモーダルLLMです。
技術的な課題と解決策を説明します。動画はテキストや画像と異なり、時系列情報・動き・因果関係・長時間のコンテキストを扱う必要があります。主なアプローチとして、フレームサンプリング（代表フレームを均等または重要度ベースで抽出）、特徴圧縮（Q-Former等でフレーム特徴をLLMが扱いやすいトークンに変換）、時間エンコーディング（フレームの時間位置情報の埋め込み）などが使われます。
代表的なモデルを紹介します。Gemini 1.5 Pro・Ultra（Google）は最大100万トークンのコンテキストで長時間動画を処理できる最高水準モデルです。GPT-4o（OpenAI）はフレームと音声を統合して動画を理解します。Qwen2-VL（Alibaba）は高解像度動画理解に優れています。InternVL・LLaVA-Video・Video-LLaMAなどのオープンソースモデルも急速に発展しています。
実用応用として、教育動画の自動キャプション・要約・質問応答、監視カメラ映像の異常検知・行動認識、スポーツ映像の戦術分析、医療手術映像の解析、映画・コンテンツのシーン検索、工場ライン映像の品質管理など幅広い領域での活用が進んでいます。
参考情報・出典
- ▸Gemini 1.5: Unlocking multimodal understanding across millions of tokens of context— arXiv / Google（参照日: 2026-02-26）
- ▸Video-LLaMA: An Instruction-tuned Audio-Visual Language Model for Video Understanding— arXiv / Zhang et al.（参照日: 2026-02-26）
最終更新: 2026-02-26← 用語集一覧へ