Multimodal CoT Prompting — マルチモーダル思考の連鎖プロンプティング

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マルチモーダル思考の連鎖プロンプティング（Multimodal Chain-of-Thought Prompting、MCoT）は、複数のデータタイプ（モダリティ）を含むタスクに思考の連鎖（CoT）手法を拡張したものです。MCoTモデルでは、言語と、視覚や表形式データ分析といった他のモダリティが、複雑な問題を解決するための一貫した段階的な推論プロセスに統合されます[1]。

このアプローチは、テキスト、画像、音声、動画を同時に処理できるマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）の発展とともに生まれました。MCoTは、モデルが異なる情報源からの情報を統合し、解釈可能で段階的な説明を生成することを可能にし、その精度と透明性を向上させます。

背景：テキストベースのCoTからマルチモーダルCoTへ

Chain-of-Thought (in text) - テキストにおける思考の連鎖

当初、Chain-of-Thought（CoT）手法は、2022年にGoogleの研究者によって、テキストベースの大規模言語モデル（LLM）向けに提案されました[2]。そのアイデアは、モデルに最終的な回答を出す前に一連の中間的な推論ステップを生成させるというものです。プロンプトに段階的な解決策の例を含めること（few-shot prompting）は、算術的、論理的、常識的な推論を必要とするタスクを解決するLLMの能力を著しく向上させ、モデル全体の精度と信頼性を高めました[2]。

マルチモーダリティへの移行

テキストベースのCoTの成功は、そのアプローチをマルチモーダルなシナリオに拡張する試みを促しました。テキストと画像を同時に学習するMicrosoftのKosmos-1のようなMLLMの登場により、CoTのロジックをマルチモーダルな知覚と統合する可能性が生まれました[3]。実験では、このようなモデルがテキストと視覚の両方の入力を考慮しながら段階的な推論を行えることが示され、論理と知覚の統合が原理的に可能であることが実証されました[3]。

主なアプローチと方法論

2023年以降、マルチモーダルCoTを実現するためのいくつかの手法が提案されています。

Two-stage Multimodal-CoT (Zhang et al.) - 2段階のMultimodal-CoT（Zhangらによる）

2023年に提案された初期の手法の一つは、2段階のスキームを採用しています[4]：

  1. 根拠の生成：最初のステップで、モデルはマルチモーダルな情報（例：テキストと画像）に基づいてテキスト形式の思考の連鎖（rationale）を生成します。
  2. 回答の形成：次のステップで、モデルは生成された根拠に基づいて最終的な回答を出力します。

このような分離されたアプローチにより、パラメータ数が10億未満のモデルが、科学データセットScienceQAで記録的な高品質を達成し、大規模モデルであるGPT-3.5さえも上回りました。また、ハルシネーションの低減も報告されています[4]。

Compositional CoT - コンポジショナルCoT

CVPR 2024で発表されたこの手法は、視覚-テキストタスクに焦点を当てており、中間ステップとして画像の構造化表現を生成することを提案しています[5]。 まず、MLLMはオブジェクト間の関係を示すシーングラフとしてシーン記述を生成します。次に、この構造化された記述が最終的な回答のためのプロンプトに含まれます。このアプローチにより、LLMはオブジェクト間の構成的な関係をより深く考慮することができ、複雑なシーンの記述や視覚的な質問応答タスクの成績を向上させます[5]。

Duty-Distinct CoT - 責務分離CoT

NeurIPS 2023で発表されたこの手法は、システムの異なるコンポーネント間で責任を分担することを提案しています[6]：

  • 言語モデルは、論理的推論と情報の統合を担当します。
  • 視覚サブシステム（コンピュータビジョンモデル）は、画像コンテンツの認識を担当します。

このような「バイナリプロンプティング」は「クリティカルシンキング」を可能にします。LLMは、専門の視覚モジュールから得られた視覚情報を評価し、利用します。DDCoTアプローチにより、より一般的で説明可能な推論を生成することが可能になり、マルチモーダルな科学QAタスクの精度が大幅に向上しました[6]。

その他のMCoTのバリエーション

特定のモダリティに合わせた他のアプローチも活発に開発されています：

  • Dual CoT: 並列双方向推論のスキーム。
  • Audio-CoT: 音声および発話に関連するタスクのための思考の連鎖の適応。
  • Video-of-Thought: 動画データを段階的に分析する技術[1]。

応用と成果

マルチモーダルCoTプロンプティングは、異種情報を統合する必要がある多くの分野で有効性を示しています。

  • 教育および科学分野のQA: 図やイラストを含む質問にシステムが回答し、解決策の詳細な説明を提供することを可能にします（例：ScienceQAデータセット）[4]。
  • 自動運転とロボティクス: LiDAR、センサー、カメラからのデータを逐次的に解釈するのに役立ち、エージェントによるシーン理解と意思決定を改善します。
  • 具現化されたAI（Embodied AI）: 視覚的およびテキスト的な手がかりに基づいて、物理世界と相互作用するシステムの行動計画の信頼性を高めます。
  • 医療とヘルスケア: 医療画像（例：X線写真）とテキスト記述を組み合わせることで、診断の精度とAIの結論の説明可能性が向上します[1]。

課題と展望

著しい進歩にもかかわらず、CoTのマルチモーダルな利用は依然として困難な研究課題です。

  • ラベル付きデータの不足: モデルに正確なマルチモーダル推論を生成させるための学習には、詳細な説明を含む大規模なデータセットが必要ですが、その作成には手間がかかります。
  • 柔軟性と汎化能力: 特定のタイプのタスク（例：テキスト+画像）に調整された手法は、他のモダリティの組み合わせにうまく移行できない場合があります。
  • 最適な統合: 単に回答を長くするのではなく、モデルの理解を真に強化するために、異なるモダリティを単一の推論プロセスにどのように最適に統合するかは、依然として未解決の課題です。
  • 標準化と評価: さまざまなMCoTアプローチを客観的に評価し比較するための標準化されたベンチマークの開発が必要です[6]。

汎用人工知能に近いマルチモーダルAIを実現するためには、さまざまなセンサーによる世界の知覚の特性を考慮した、MCoT手法におけるさらなる革新が求められます[1]。

外部リンク

参考文献

  • Zhang, Z. et al. (2023). Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Language Models. arXiv:2302.00923.
  • Mitra, C. et al. (2024). Compositional Chain-of-Thought Prompting for Large Multimodal Models. CVPR 2024. PDF.
  • Zheng, G. et al. (2023). DDCoT: Duty-Distinct Chain-of-Thought Prompting for Multimodal Reasoning in Language Models. arXiv:2310.16436.
  • Huang, S. et al. (2023). Language Is Not All You Need: Aligning Perception with Language Models (Kosmos-1). arXiv:2302.14045.
  • Wang, Y. et al. (2025). Multimodal Chain-of-Thought Reasoning: A Comprehensive Survey. arXiv:2503.12605.
  • Ma, Z. et al. (2025). Audio-CoT: Exploring Chain-of-Thought Reasoning in Large Audio Language Models. arXiv:2501.07246.
  • Li, J. et al. (2024). DCoT: Dual Chain-of-Thought Prompting for Large Multimodal Models. OpenReview:0saecDOdh2.
  • Ma, Z. et al. (2025). ThinkSound: Chain-of-Thought Reasoning in Multimodal Large Language Models. arXiv:2506.21448.
  • Zhang, M. et al. (2023). Video-of-Thought: Step-by-Step Video Reasoning from Perception to Cognition. PDF.
  • Mitra, S. et al. (2024). ThinkVideo: High-Quality Video Reasoning with Chain of Thoughts. arXiv:2505.18561.
  • Wu, Y. et al. (2024). MINT: Multi-modal Chain of Thought in Unified Generative Models. arXiv:2503.01298.

脚注

  1. ↑ 1.0 1.1 1.2 1.3 Wang, Y. et al. «Multimodal Chain-of-Thought Reasoning: A Comprehensive Survey». arXiv:2503.12605, 2025. [1]
  2. ↑ 2.0 2.1 Wei, J. et al. «Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models». arXiv:2201.11903, 2022. [2]
  3. ↑ 3.0 3.1 Huang, S. et al. «Language Is Not All You Need: Aligning Perception with Language Models». arXiv:2302.14045, 2023. [3]
  4. ↑ 4.0 4.1 4.2 Zhang, Z. et al. «Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Language Models». arXiv:2302.00923, 2023. [4]
  5. ↑ 5.0 5.1 Mitra, A. et al. «Compositional Chain-of-Thought Prompting for Large Multimodal Models». CVPR, 2024. [5]
  6. ↑ 6.0 6.1 6.2 Zheng, G. et al. «DDCoT: Duty-Distinct Chain-of-Thought Prompting for Multimodal Reasoning in Language Models». OpenReview, 2023. [6]
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