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市場調査レポート
商品コード
1876830
マルチモーダルAI白書2026年版 |
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| マルチモーダルAI白書2026年版 |
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出版日: 2025年11月26日
発行: Institute of Next Generation Social System
ページ情報: 和文 800 pages
納期: 即日から翌営業日
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概要
■キーメッセージ
本白書は、テキスト・画像・音声・動画を統合処理する次世代AI技術「マルチモーダルAI」の市場動向と産業応用を網羅的に分析した専門資料である。2024年18億ドルから2037年989億ドルへ（CAGR 36.1%）と予測される急成長市場において、技術アーキテクチャ、実装パターン、産業別応用事例、主要企業動向を体系的に整理している。
本白書は、単なる市場統計の羅列ではなく、マルチモーダルAIの技術基盤（Vision Transformers、クロスモーダル表現学習、感情認識システム等）から、産業実装における具体的なアーキテクチャ設計、IoT・デジタルツインとの統合パターン、エッジデバイス対応、責任あるAI設計まで、実務的な視点で構成されている。
特に注目すべきは、医療（医用画像解析・電子カルテ統合）、自動運転（センサーフュージョン）、製造業（5G+AIによる予知保全）、金融（詐欺検知・信用評価）における先進事例の詳細分析と、各分野での技術的課題と解決策の提示である。OpenAI、Google、Microsoft等のグローバルプレイヤーに加え、NTT、KDDI、NEC、リコー等の日本企業の戦略的取り組みも包括的にカバーしている。
■ 利用シーン（例）
＜戦略策定・投資判断＞
▼R&D投資優先順位の決定：技術トレンド（Vision Transformers進化、自己教師あり学習、エッジAI等）の成熟度評価により、研究開発リソース配分の根拠を獲得
▼M&A・提携先探索：主要企業・スタートアップ動向（ElevenLabs、Twelve Labs、Godot等）の詳細プロファイルから、パートナーシップ候補を特定
▼新規事業計画立案：産業別市場機会分析（ヘルスケア、メディア、BFSI、自動車等）により、参入領域と差別化戦略を設計
＜技術実装・システム設計＞
▼アーキテクチャ設計の参照：マルチモーダル対話型AI、センサーフュージョン、デジタルツイン統合等の実装パターンとツール構成を活用
▼外部連携設計：API連携、オーケストレーション、インターフェース設計の具体例から、システム統合方針を策定
▼技術選定の判断材料：Gemini 2.5、GPT-4V、FastVLM、Claude 3.5 Sonnet等の主要モデル比較により、用途に応じた最適技術を選択
＜市場分析・競合調査＞
▼地域別市場動向把握：北米（48%シェア）、アジア太平洋（最高成長率）、日本市場の特性理解により、グローバル戦略を最適化
▼競合ベンチマーキング：Google、OpenAI、Microsoft、Anthropic等の技術投資動向と製品ロードマップから、競合ポジショニングを分析
▼投資トレンド追跡：VC投資動向（Sequoia Capital、a16z等）と資金調達事例により、業界資金フローを可視化
＜コンプライアンス・リスク管理＞
▼規制対応の準備：AI事業者ガイドライン、ISO/IEC標準、倫理・安全性フレームワークの解説により、コンプライアンス体制を構築
▼技術的課題の理解：データ統合の複雑性、バイアス問題、プライバシー保護、計算コスト等のリスク要因と対策を把握
■ 推奨読者
■読者が本白書で達成できるゴール
1. 市場機会の定量的把握
▼マルチモーダルAI市場の成長トレンド（2024年18億ドル→2037年989億ドル）と地域別・産業別の詳細内訳を理解
▼投資リターンの期待値算定と市場参入タイミングの最適化
2. 技術トレンドの体系的理解
▼Vision Transformers、クロスモーダル表現学習、感情認識システム等の最新技術動向を網羅的に把握
▼技術成熟度とリスク・課題の現実的評価
3. 実装戦略の具体化
▼アーキテクチャパターン、ツール選定基準、外部連携設計の実務的ガイドライン獲得
▼自社ユースケースへの適用可能性評価と導入ロードマップの策定
4. 競合・エコシステムの可視化
▼主要企業（Google、OpenAI、Microsoft等）の戦略分析とポジショニング理解
▼スタートアップ・研究機関の動向把握と提携・投資候補の発掘
5. リスクマネジメント体制の構築
▼技術的課題（データ統合、バイアス、プライバシー等）への対応策理解
▼規制動向（AI事業者ガイドライン、国際標準）への準拠計画策定
6. 長期ビジョンの形成
▼AGI（汎用人工知能）へ至る技術進化パスの理解
▼2030年代のビジネスモデル変革と組織ケイパビリティ要件の先読み
■ 資料構成
本白書は全91章、約12万字で構成され、以下の主要カテゴリーで体系化されている。
▼マルチモーダルAI：概説・市場動向（第1-6章）
▼マルチモーダル統合と要素技術群（第7-16章）
▼高度マルチモーダル統合（第17-28章）
▼情報機器および各種システムの融合領域（第29-38章）
▼リアルタイム性を求める技術・アプリケーション（第39-47章）
▼3Dシーン理解・再構築技術（第48-49章）
▼次世代認知システムの実装基盤（第50-56章）
▼責任あるマルチモーダルAI／説明可能なマルチモーダルAI（第57-59章）
▼作業記憶・注意機構統合モデル（第60-61章）
▼文脈理解技術（第62-64章）
▼センサー・マルチセンサー融合マルチモーダル技術（第65-73章）
▼マルチモーダルAIとIoT／デジタルツイン（第74-81章）
▼人間の多感覚統合能力のAIシステム実装（第82-84章）
▼医療応用（第85章）
▼マルチモーダルAIの主なツール／モデル／プロダクト（第86-91章）
目次
【 マルチモーダルAI：概説・市場動向 】
1 マルチモーダルAIによる統合知能システム
2 マルチモーダルAI：市場統計と将来展望
3 マルチモーダルAIによる統合知能システム
4 マルチモーダルAI：市場統計と将来展望に関する包括的分析
5 マルチモーダルAIによる統合知能システムの企業・団体・スタートアップ分析
6 マルチモーダルAIによる統合知能システムの企業・団体・スタートアップ
【 マルチモーダル統合と要素技術群 】
7 マルチモーダル対話型AIの導入形態と実装
8 音響データ特徴抽出・発音辞書最適化
9 文字-画像変換・画像-文字変換技術
10 テキスト・音声・画像・動画統合処理
11 テキスト・画像・音声統合処理モデル
12 テキスト・音声・画像・動画統合処理
13 Large Language and Vision Assistant（LLava）型モデル
14 動画理解・生成AIシステム
15 Large Language and Vision Assistant（LLava）型モデル
16 文字-画像変換・画像-文字変換技術
【 高度マルチモーダル統合 】
17 テキスト・画像・音声統合処理モデル
18 動画理解・生成AIシステム
19 自律適応制御システムにおけるマルチモーダルAI／IoT／デジタルツインの統合・連携
20 クロスモーダル表現学習
21 感情認識マルチモーダルシステム
22 会話型マルチモーダルインタフェース
23 クロスモーダル表現学習
24 会話型マルチモーダルインタフェース
25 Vision Transformers（ViTs）進化モデル
26 自己教師あり視覚学習
27 エッジデバイス対応視覚AI
28 視覚・言語・固有感覚統合学習
【 情報機器および各種システムの融合領域 】
29 スマートコックピット統合音声制御
30 直感的音声コマンド処理［1］
31 直感的音声コマンド処理［2］
32 直感的音声コマンド処理［3］
33 自然言語処理統合音声アシスタント
【 AIを活用したユーザー体験（UX）向上 】
34 感情認識・表情解析統合システム
35 感情認識マルチモーダルシステム
36 感情認識・表情解析統合システム
37 感情認識・応答調整機能［1］
38 感情認識・応答調整機能［2］
【 リアルタイム性を求める技術・アプリケーション 】
39 リアルタイム物体検出・追跡
40 リアルタイム多感覚データ統合
41 リアルタイム多感覚データ統合
42 超低遅延音声翻訳技術
43 125言語対応リアルタイム音声翻訳
44 VerbumSuiteによる企業向け音声ソリューション
45 ゼロ遅延同時通訳システム
46 方言・低リソース言語対応技術［1］
47 方言・低リソース言語対応技術［2］
【 3Dシーン理解・再構築技術 】
48 3Dシーン理解・再構築システム
49 3D・VR対応マルチモーダルAI
【 次世代認知システムの実装基盤 】
50 Serket・Neuro Serket フレームワーク［1］
51 Serket・Neuro Serket フレームワーク［2］
52 身体性知能モデルによる合成性学習［1］
53 身体性知能モデルによる合成性学習［2］
54 幼児学習パターン模倣AI システム
55 物理環境との相互作用学習機構［1］
56 物理環境との相互作用学習機構［2］
【 責任あるマルチモーダルAI／説明可能なマルチモーダルAI 】
57 透明性向上・説明可能AI アーキテクチャ［1］
58 透明性向上・説明可能AI アーキテクチャ［2］
59 説明可能な画像認識システム
【 作業記憶・注意機構統合モデル 】
60 作業記憶・注意機構統合モデル［1］
61 作業記憶・注意機構統合モデル［2］
【 文脈理解技術 】
62 言語接地（Language Grounding）技術
63 文脈理解・会話継続技術［1］
64 文脈理解・会話継続技術［2］
【 センサー・マルチセンサー融合マルチモーダル技術 】
65 マルチモーダルセンサー融合の導入形態と実装
66 マルチセンサーデータ可視化の実装と可視化
67 マルチエージェント協調フレームワークとIoTとAI（エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）／デジタルツインの統合・連携
68 センサーフュージョンの分野におけるIoT／デジタルツイン
69 多様な生体センシングの分野におけるIoTとAI／デジタルツインの統合
70 マルチセンサーデータ統合による状況認識向上［1］
71 マルチセンサーデータ統合による状況認識向上［2］
72 視覚・言語・固有感覚統合学習
73 センサートリガー業務自動化におけるマルチモーダルAI）／デジタルツインの統合・連携
【 マルチモーダルAIとIoT／デジタルツイン 】
74 IoT・5G・専用ネットワーク統合技術
75 視覚・音声・センサデータの統合処理におけるIoTとAI（エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）／デジタルツインの統合・連携
76 マルチモーダル環境認識システムにおけるIoTとAI（エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）／デジタルツインの統合・連携
77 クロスモーダル情報補完技術とIoT／AI（エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）／デジタルツイン
78 マルチモーダルデジタルツイン
79 感情・意図理解マルチモーダルAIにおけるIoT／AI（エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）／デジタルツインの統合・連携
【 デジタルツインとマルチモーダルAI 】
80 リアルタイム資産監視ディスプレイの実装と可視化
81 自律型マルチモーダル・デジタルツインの導入形態と実装
【 人間の多感覚統合能力のAIシステム実装 】
82 視覚・言語・固有感覚統合学習
83 作業記憶・注意機構統合モデル
84 作業記憶・注意機構統合モデル
【 医療応用 】
85 医用画像解析AIシステム
【 マルチモーダルAIの主なツール／モデル／プロダクト 】
