ローカルVLMは現時点でどこまで使えるのか

ローカルVLMは現時点でどこまで使えるのか できること・できないこと・向く用途を整理する ローカルLLMの議論が進むと、次に必ず出てくるのが 「では、画像解析もローカルでできるのか」 という問いである。 結論から言えば、簡易的な画像解析なら可能であり、用途によってはかなり実用的 である。 ただし、ここでいうのは厳密に...

ローカルVLMは現時点でどこまで使えるのか できること・できないこと・向く用途を整理する ローカルLLMの議論が進むと、次に必ず出てくるのが 「では、画像解析もローカルでできるのか」 という問いである。 結論から言えば、簡易的な画像解析なら可能であり、用途によってはかなり実用的 である。 ただし、ここでいうのは厳密にはLLM単体ではなく、VLM（Vision-Language Model）やマルチモーダルモデル の話である。 重要なのは、現時点のローカルVLMを万能視しないことである。 その現実的な立ち位置は、画像をざっくり理解する補助AI であり、厳密に読み取る専用エンジン とはまだ使い分けが必要である。 現時点で現実的にできること 画像の内容説明 最も現実的なのはこれである。 この画像に何が写っているか どのような場面か どのような雰囲気か 簡単なキャプションを付ける スクリーンショットやUI画面の大意把握 これもかなり現実的である。 ログイン画面か 設定画面か一覧画面か どのボタンが主要そうか 画面が何を目的としているか 文書画像の粗分類 これも比較的向いている。 請求書っぽいか レシートか 契約書っぽいか 署名欄がありそうか 目的は厳密な転記ではなく、文書の種類や特徴をざっくり判定すること である。 OCR前の事前振り分け 実務ではこれがかなり有効である。 OCRに回すべき画像か 文字量が多いか 帳票らしいか 画像が読み取りに向くか つまり、VLMを本処理ではなく前段の振り分け役として使うのである。 オフライン・プライバシー重視の簡易解析 ローカルVLMの大きな価値はここにある。 個人情報を含む画像を外へ出したくない 現場や移動中にオフラインで使いたい 端末内だけで簡易確認したい 現時点でまだ厳しいこと 高精度OCR 小さい文字、細かい帳票、日本語の複雑なレイアウトなどは、まだ専用OCRのほうが強い。 VLMだけに厳密読取を任せるのは危険である。 複雑な表や図面の厳密理解 表の列対応、細かな図表、密集した要素の構造理解はまだ不安定である。 ミスが許されない最終...