マルチモーダルAIとは——テキスト・画像・音声・動画を統一処理する仕組みと選び方の基準
2026年4月、マルチモーダルAIベンチマークMMMU-Proで主要モデル(GPT-5.5/Claude Opus 4.7/Gemini 3.1 Pro/Qwen 3.5 Omni)が81〜83%スコアに到達、画像理解が「飽和」した。同時にアーキテクチャは接ぎ木型からネイティブomnimodal型へ世代交代——テキスト・画像・音声・動画を全て同じトークン列で処理する設計が標準に。本記事ではマルチモーダルAIの定義(LMM/VLM/Omnimodal)、2つのアーキテクチャ世代の決定的な違い、主要モデル比較(GPT-5.5/Claude/Gemini/Qwen/DeepSeek)、4ベンチマーク(MMMU/Video-MMMU/DocVQA/AudioBench)の見方、5つの用途別おすすめ、3つの限界(画像推測の誤り/動画中盤の精度/方言・専門用語の音声)を、最新研究と実用視点で整理する。