share

更新日 

「AIは図が読めない」時代の終わり。マルチモーダルAIの進化論「MMFormalizer」

「このグラフを読み解いて、要点をまとめて」

このような指示を生成AIに出したとき、的外れな回答が返ってきて、ガッカリした経験はありませんか？

テキストの理解が得意なAIも、画像や図に込められた意図を正確に汲み取るのは“まだ発展途上”です。

ところが最新の研究で、香港大学の研究チームが、AIが人間のように「見て、理解し、考える」ためのフレームワーク「MMFormalizer」を発見しました。

この記事では、あなたのAIへの常識を覆すかもしれない、MMFormalizerの概要と将来の可能性について解説します。

この記事の3行まとめ

  • AIが物理の図を見て問題を解く新技術の登場
  • テキストと画像を統合し、AIがより深く世界を理解
  • これからのAI活用の常識を根底から変える可能性

SHIFT AIでは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIを活用して、副業で収入を得たり、昇進・転職などに役立つスキルを学んだりするためのセミナーを開催しています。

また、参加者限定で、「今日から使えるプロンプト100選」「新時代のAI×デザイン活用ガイド」「Nano Banana Pro 徹底解説」など、全12個の資料を無料で配布しています。

「これからAIを学び始めたい」「AIを使って副業収入を得たい」「AIで業務を効率化したい」という方は、ぜひ以下のボタンからセミナーに参加してみてください。

スキルゼロから始められる！

無料AIセミナーに参加する

AIの限界を突破する新技術「MMFormalizer」とは？

MMFormalizerについての概要説明図解

「MMFormalizer」は、香港大学などの研究チームが発表した、マルチモーダル情報を形式的な知識へと変換するための、全く新しいフレームワークです（参照論文は記事下部に記載）。

「見て、理解し、数式に変換する」という画期的な仕組み

MMFormalizerの最も革命的な点は、単に画像の内容を説明する、という程度の話ではありません。

数学的・物理的な法則を読み取り、コンピューターが処理できる「形式的な言語」（数式など）に変換してしまう点にあります。

MMFormalizerが図を理解する流れは、人間が物理の問題を解くプロセスに似ています。

  1. まず図を見て、物体間の関係や力の向きを把握する（見る）
  2. 次に、それがどのような物理法則に対応するのかを考える（理解する）
  3. そして最後に、具体的な数式を立てて計算する（数式に変換する）

MMFormalizerは、この一連の知的作業をAIに実行させるための道筋をつけたのです。

物理法則さえも理解する驚異のポテンシャル

MMFormalizerの能力を測るために、当論文では、図の理解が不可欠な物理や数学の問題を集めたベンチマーク（PHYX-AF）を作成し、実験を行いました。

その結果では、最先端のAIであるGPT-5やGemini-3-Proでさえも、特に図形を扱う幾何学の問題には大苦戦しました。

しかし、MMFormalizerの枠組みを用いることで、以下のような幅広い物理法則を扱える可能性を示しました（詳細は記事下部に記載）。

  • 古典力学
  • 相対性理論
  • 量子力学

MMFormalizerを用いた実験結果は、AIが単なるアシスタントではなく、今日より更なる科学的発見のパートナーになり得ることを示唆しています。

MMFormalizerは私たちの仕事にどう影響するのか？

この技術「MMFormalizer」は、私たちの仕事や生活へ、具体的にどのような変化をもたらすのでしょうか。

その応用可能性について、2つの仮説を考えてみましょう。

科学技術計算や教育分野での応用

新薬の開発や材料設計といった分野では、複雑な分子構造の図からその性質をAIが自動で解析し、シミュレーションを行うといった活用が考えられます。

AIのサポートがより強固になり、人類の研究開発のスピードは飛躍的に向上するでしょう。

教育分野では、生徒が描いた図をAIが瞬時に理解することで、一人ひとりに最適化された指導が可能となります。

より人間らしい対話が可能になる未来

MMFormalizerが目指すのは、「AIが人間と同じように、テキストと視覚情報を統合して世界を理解すること」です。

マルチモーダルのさらなる進化が実現すれば、AIとのコミュニケーションは確実に変化します。

AIが、私たちがホワイトボードに描いたラフな図を見て、意図を汲み取った提案ができるようになるでしょう。

今よりもさらに、まるで優秀な同僚と話しているかのような、真に人間らしい対話が当たり前になる未来が、すぐそこまで来ているのです。

まとめ

今回解説したMMFormalizerは、現在のマルチモーダルAIが抱える「もどかしさ」を解消し、AIが人間のように世界を深く理解するための、非常に重要な一歩です。

この技術が発展すれば、AIは科学・教育・ビジネスといったあらゆる領域で、私たちの能力や可能性を大きく拡張するパートナーとなる可能性を秘めています。

生成AIの進化から、ますます目が離せません。

SHIFT AIでは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIを活用して、副業で収入を得たり、昇進・転職などに役立つスキルを学んだりするためのセミナーを開催しています。

また、参加者限定で、「今日から使えるプロンプト100選」「新時代のAI×デザイン活用ガイド」「Nano Banana Pro 徹底解説」など、全12個の資料を無料で配布しています。

「これからAIを学び始めたい」「AIを使って副業収入を得たい」「AIで業務を効率化したい」という方は、ぜひ以下のボタンからセミナーに参加してみてください。

スキルゼロから始められる！

無料AIセミナーに参加する

◾️参照論文

  • 著者：Jing Xiong, Qi Han, Yunta Hsieh, Hui Shen, Huajian Xin, Chaofan Tao, Chenyang Zhao, Hengyuan Zhang, Taiqiang Wu, Zhen Zhang, Haochen Wang, Zhongwei Wan, Lingpeng Kong, Ngai Wong
  • 論文タイトル：MMFormalizer: Multimodal Autoformalization in the Wild
  • 年：2026年1月6日
  • URL：https://arxiv.org/abs/2601.03017

◾️ベンチマーク（PHYX-AF）

MathVerse（数学問題 ）PhyX（物理問題 ）Synthetic Geometry（合成幾何問題 ）
論文名Mathverse: Does your multi-modal llm truly see the diagrams in visual math problems?PhyX: Does your model have the “wits” for physical reasoning?Solving olympiad geometry without human demonstrations
著者Zhang et al., 2024aShen et al., 2025Trinh et al., 2024
リンクhttps://arxiv.org/abs/2406.16852https://arxiv.org/abs/2505.15929https://www.nature.com/articles/s41586-024-07462-5
内容平面幾何、立体幾何、関数問題古典力学、電磁気学、熱力学、現代物理オリンピアード級の幾何学問題

こんな記事も読まれています

ブログ一覧に戻る