AI for Science の歩き方 #6 ― マルチモーダル AI と AI コード生成
Zenn / 2026/4/4
💬 オピニオンSignals & Early TrendsTools & Practical Usage
要点
- マルチモーダルAIの基礎と、画像・音声・テキストなど複数モダリティを扱う際の考え方を整理する回だと述べている。
- AIコード生成の代表的な流れ（入力→生成→検証/修正）を通じて、開発プロセスへの組み込み方の勘所を示している。
- マルチモーダルとコード生成を組み合わせることで、ドキュメント理解やUI/仕様からの実装補助など実務での適用余地が広がる点に触れている。
- 実運用で重要になるのは、出力の品質評価・テストによる担保・人のレビューを前提に設計することだと示唆している。
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本記事は「AI for Science の歩き方」シリーズの第 6 回です。初めての方は 第 1 回 からどうぞ。
この記事のゴール: 画像・音声を扱うマルチモーダル AI の始め方と、AI コード生成で日本語からコードを書かせる方法がわかる。
この記事では、文章以外も扱えるマルチモーダル AI の活用法と、日本語の指示でコードを書かせる AI コード生成の実践を紹介します。第 3〜5 回で紹介した技術は特定のステップに属しますが、ここで紹介する 2 つの技術はプロンプトエンジニアリングから RAG、ファインチューニングまで、どの段階とも組み合わせて使える横断的な技術です。
マ...
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