[!NOTE] 本稿は査読前のプレプリント（arXiv）に基づいています。

1. これは何の話？

マルチモーダルLLM（MLLM）を活用する開発者や安全性担当者向けに、同じ意味の情報でもモダリティ（表現形式）によって推論結果が一貫しない「クロスモーダル不整合」問題を体系的に明らかにした研究です。REST（Render-Equivalence Stress Test）とより困難なREST+という2つのベンチマークを新たに提案し、15の最先端MLLMで検証しています。

たとえば「同じ質問と回答選択肢」を画像として提示した場合とテキストとして提示した場合、さらに画像とテキストを組み合わせた場合で、モデルが異なる答えを出すことがあります。本研究は、この現象を大規模に計測し、原因を分析した最初の取り組みです。

2. 何がわかったか

15モデルの評価から、モダリティ間の不整合度合いはモデルによって大きくばらつくことが確認されました。テキスト読み取り（OCR）の精度が高いモデルでも、OCRが正しい場合ですら不整合が残ることが示されています。

さらに視覚的特徴のうち「テキスト色」と「解像度」は推論精度に影響しましたが、「フォント」は影響しないことが判明しました。ビジョントークン数も性能に関係し、モデルが画像をどの程度「読み込む」かが結果を左右することを示唆しています。

3. 他とどう違うのか

従来のMLLM評価は「画像理解タスク」と「テキストタスク」を別々に測定しており、同一情報をモダリティ変換して比較する視点が欠けていました。REST/REST+は意味的に等価な入力を3モダリティで用意し、整合性そのものをスコア化する点で独自性があります。

また、単純に「OCRエラーが原因」という仮説を棄却し、埋め込み空間上のモダリティギャップとの相関を示した点も新規性です。

4. なぜこれが重要か

モダリティによって答えが変わるモデルは、医療画像や法務書類など高信頼性が求められる場面で予期しない誤りを招くリスクがあります。また、悪意ある利用者がモダリティを切り替えることで安全ガードをすり抜ける可能性も示唆されます。

整合性スコアという新しい評価軸を導入したことで、MLLMの実運用前に「モダリティ間の振る舞いが安定しているか」をチェックできるようになりました。

5. 未来の展開・戦略性

モダリティギャップを埋める学習手法や、整合性を明示的に最適化する損失関数の研究が加速すると予測されます。また、安全評価フレームワークへRESTのような整合性テストが標準組み込みされる可能性があります。

MLLMプロバイダにとっては、不整合スコアを公開指標に加えることで差別化を図る競争が生まれるかもしれません。

6. どう考え、どう動くか

たとえば医療画像診断支援にMLLMを導入する場合、画像入力とテキスト入力で同じ質問を投げて回答が一致するかを事前検証できます。一致率が低ければ、用途を限定するか、別モデルへの切り替えを検討する判断材料になります。

指針：

  • 自社で使うMLLMに対し、REST形式のサンプルで整合性を簡易測定する。
  • 画像をテキスト化して処理するパイプラインでは、変換前後の推論差分をモニタリングする。
  • 今後公開される整合性評価ツールやリーダーボードを定期的にチェックする。

次の一歩：

  • 今日やること：RESTベンチマークの公開リポジトリを確認し、評価スクリプトを手元で動かしてみる。
  • 今週やること：利用中のMLLM APIに対し、同一内容の画像版・テキスト版プロンプトを3パターン試し、回答の差分を記録する。

7. 限界と未確定

  • ベンチマークのサンプル規模や対象モデルは全MLLMをカバーしておらず、一般化には追加検証が必要。
  • 整合性スコアと実運用時の「誤判断確率」との定量的関係は未検証。
  • 視覚トークン数の影響はモデル・タスク依存であり、エッジケースでの振る舞いは不明。

8. 用語ミニ解説

  • 同じ意味の入力を画像・テキスト・混合で表現し、推論結果の食い違いを測る試験。（レンダー等価ストレステスト / Render-Equivalence Stress Test）
  • 視覚とテキストの埋め込みが同一空間内でどれだけ離れているかを示す指標。（モダリティギャップ / Modality Gap）

9. 出典と日付

arXiv（公開日：2025-12-10）：https://arxiv.org/abs/2512.08923