Hello there, ('ω')ノ
「図解やPDFも読んでくれたらいいのに…」
RAG（検索拡張型生成）は、社内文書を活用してAIが自然な回答を返す強力な仕組みですが、
実は多くの企業がこうした課題にぶつかります：
- PDFファイルしか資料がない…
- スクリーンショット付きのマニュアルが多い…
- 表や図、画像で説明されている情報を検索できない…
そんなときに必要なのが、マルチモーダルRAG（Multi-modal RAG）です！
💡 マルチモーダルRAGとは？
テキストだけでなく、画像・表・PDF・手書きメモなど、複数の情報形式（モダリティ）を扱えるRAGのことです。
| モダリティ | 例 |
|---|---|
| テキスト | Word、Notion、チャットログなど |
| 画像 | スクリーンショット、図、写真、手書きメモ |
| スキャン資料、報告書、紙資料の電子化版 | |
| 表・グラフ | Excel、CSV、帳票などの構造化データ |
🧠 なぜ今「マルチモーダルRAG」が重要なの？
✅ ① 社内資料の大半は“PDF”や“画像つき”！
- 手順書や設計図はPDFや画像でしか存在しない
- マニュアルに貼られた図が肝心のことを伝えている
- 表形式でないと意味が伝わらない業務も多い（例：料金表、仕様一覧）
➡ これらをテキスト変換せずにRAGで活かせると、活用可能な情報量が一気に拡大します！
✅ ② テキストだけのRAGには限界がある
例：「この手順書の画面は、どこをクリックするんですか？」
➡ 画像内にしか答えがない場合、従来のRAGでは答えられない…
📌 マルチモーダル化することで、画像×テキスト×表の「意味」を一体化して扱えるようになります。
🔧 マルチモーダルRAGの仕組み（ざっくり）
✅ Step 1：PDFや画像を“テキスト化”する
- OCR（文字認識）でスキャンPDFや画像から文字を抽出
- 表や図も構造化して、チャンクとして分割
- Altテキストや画像キャプションを活用する
🛠 使用ツール例： - PyMuPDF（PDF → テキスト） - Tesseract OCR（画像 → テキスト） - PaddleOCR（高精度OCR）
✅ Step 2：テキストとマルチモーダル情報をセットでベクトル化
- GPT-4V（Vision対応）など、画像＋文章を同時に扱えるモデルで意味ベクトルを生成
- テキストと画像の関係性を保持したチャンクにする
✅ Step 3：検索と生成で“マルチモーダルな回答”を実現
例：「この図にある注意点は何ですか？」
→ 図に付随する説明文やキャプションを抽出し、LLMが自然な文で回答！
🖼 活用シーンの例
| シーン | マルチモーダルRAGの効果 |
|---|---|
| IT手順書 | スクショ付きの操作マニュアルも検索＆説明可能に |
| 設計図面 | 画像内の番号やラベルをベースに説明可能 |
| 会議資料 | グラフ＋説明文を統合して要点を自動要約 |
| 契約書PDF | 条文に含まれる画像・表も一括で取り込んで根拠表示 |
✅ 注意点とコツ
| 課題 | 対策 |
|---|---|
| 画像内文字の精度が低い | 高精度OCR（PaddleOCRなど）＋事前クリーニング |
| 文と画像の結びつきが弱い | チャンク分割時に「図番号」「キャプション」「前後の文脈」をセットにする |
| ファイルサイズが重い | 分割読み込み＋重要部分のみ抽出 |
| LLMの対応限界 | GPT-4Vなど、マルチモーダルに対応したLLMを選定する |
🔍 どんなツールで実現できるの？
| 用途 | ツール例 |
|---|---|
| OCR・画像読み取り | Tesseract、PaddleOCR、Azure Vision OCR |
| PDF処理 | PyMuPDF、pdfplumber |
| LLM（画像対応） | GPT-4V、Gemini Pro Vision、Claude 3 |
| RAG構築基盤 | LangChain（Vision対応）、LlamaIndex、Haystack |
🎯 まとめ：マルチモーダル対応でRAGの“守備範囲”が一気に広がる！
- PDF・画像・図・表を扱えることで、RAGの活用対象がテキストの何倍にも
- 手順書・設計図・会議資料など、“非テキスト中心”の業務でもAIが活躍
- 社内にあるあらゆるドキュメントを“検索可能な知識”に変える一歩に！
Best regards, (^^ゞ
