マルチモーダルAIが変える会議の未来
公開日：2026年2月10日
1. マルチモーダルAIとは
マルチモーダルAIは、複数の情報形式（モダリティ）を統合的に理解・処理できるAIです。
- テキスト：文字情報の理解と生成
- 音声：話し言葉の認識と生成
- 画像：静止画の認識と理解
- 動画：映像の時系列理解
- 統合理解：複数モダリティの関連性を把握
2. 会議での活用可能性
マルチモーダルAIが会議にもたらす変化を予測します。
- 画面共有の自動理解：資料の内容をAIが把握
- 表情・ジェスチャーの分析：参加者の反応を把握
- ホワイトボードの認識：手書き内容をデジタル化
- コンテキストの統合：発言と資料の関連付け
- リアルタイム翻訳：音声と字幕の多言語対応
3. 議事録の進化
マルチモーダルAIによって議事録がどう進化するかを解説します。
- 視覚情報の取り込み：共有された資料も議事録に含む
- 図表の自動生成：議論内容を視覚化
- タイムライン表示：映像と文字起こしの同期
- ハイライト検出：重要な瞬間を自動検出
- 感情分析：議論の温度感を可視化
4. 現在の技術動向
マルチモーダルAIの現在の技術動向を紹介します。
- GPT-4o：OpenAIのマルチモーダルモデル
- Gemini：Googleの統合AIモデル
- Claude 3：Anthropicの画像理解対応モデル
- リアルタイム処理：遅延の短縮が進む
- コスト低下：API価格の低下傾向
5. 実現に向けた課題
マルチモーダルAIの会議活用に向けた課題です。
- プライバシー：顔や行動の記録に関する懸念
- 計算リソース：リアルタイム処理の負荷
- 精度：複雑な状況での認識精度
- ユーザー受容：AIによる監視への抵抗感
- コスト：処理コストの最適化
6. コルクコネクトの取り組み
コルクコネクトは、マルチモーダルAIの活用を見据えた開発を進めています。
- 現在の高精度音声認識：音声モダリティの高度な処理
- AI要約・分析：テキスト処理の最先端技術
- MCP連携：拡張性の高いアーキテクチャ
- 将来の拡張性：マルチモーダル対応への準備
- 継続的な進化：最新技術の取り込み