AI外観検査の世界に、大きなパラダイムシフトが起きています。それがVLM（Vision Language Model）の登場です。「画像を見て、言葉で理解する」AIが、外観検査の常識を根本から覆しつつあります。本記事では、VLMの仕組みから、従来のDeep Learning型との具体的な違いまで、技術選定に必要な情報を徹底解説します。
VLM（Vision Language Model）とは何か？
VLMとは、画像認識（Vision）と自然言語処理（Language）を統合したAIモデルです。人間が「この画像を見て、ラベルの曲がりがないか確認して」と言葉で指示できるのと同様に、VLMにはテキストで検査指示を出し、テキストで結果を受け取ることができます。
技術的には、画像エンコーダ（Vision Transformer等）と大規模言語モデル（LLM）を結合した構造で、画像の特徴を言語空間にマッピングして推論を行います。2023年以降、GPT-4V、Gemini、LLaVA等の登場により急速に実用レベルに達し、産業応用が始まっています。
VLMによる外観検査の仕組み
💡 VLMの核心：検査基準を「テキスト（プロンプト）」で定義できること。これにより、品種追加はプロンプトの変更だけで完了します。学習データの収集も、モデルの再学習も不要です。
従来のDeep Learning型との7つの違い
| 比較項目 | Deep Learning型 | ✦ VLM型 |
|---|---|---|
| 検査基準の定義 | 学習データ（画像）で定義 | テキスト（プロンプト）で定義 |
| 品種追加 | 追加データ収集 → 再学習（数週間） | プロンプト変更（数分） |
| 必要な学習データ | 品種ごとに数百〜数千枚 | 不要 |
| 判定根拠の説明 | ヒートマップ等（限定的） | 自然言語で理由を出力 |
| 未知の不良への対応 | 学習していない不良は検出困難 | 言語的理解で柔軟に対応 |
| 複合検査 | 検査項目ごとにモデルが必要 | 1つのプロンプトで複数項目を同時検査 |
| 運用・保守 | 定期的な再学習が必要 | プロンプト修正のみ |
VLMの3大メリット
メリット1：品種切り替え不要 — 多品種ラインの救世主
従来のDeep Learning型では、品種ごとに「良品」「不良品」の画像を大量に集め、モデルを学習させる必要がありました。品種が50種類あれば、50回の学習プロセスが必要です。不良品の発生率が低い製品では、そもそも学習データを集めることすら困難でした。
VLMでは、検査基準をテキストで記述します。「ラベルが水平であること」「表面に1mm以上の傷がないこと」「印字が鮮明であること」— こうした検査基準をプロンプトとして設定するだけで、品種が変わっても新しいプロンプトを用意するだけで対応可能です。
メリット2：判定根拠の説明 — ブラックボックス問題の解消
Deep Learning型の最大の課題の一つが「ブラックボックス」問題でした。AIが「NG」と判定しても、「なぜNGなのか」を明確に説明できません。品質管理部門やクライアントへの説明ができず、導入の障壁になっていました。
VLMは判定結果を自然言語で出力します。「ラベルが右に2mm偏っています」「表面の左上に0.5mmのクラックがあります」— このように具体的な理由を言葉で説明できるため、品質管理プロセスの透明性が飛躍的に向上します。
メリット3：複合検査の統合 — 1モデルで多項目を同時検査
Deep Learning型では、「傷の検出」「色ムラの検出」「ラベル位置の確認」をそれぞれ別のモデルで実行する必要がありました。検査項目が増えるたびにモデルが増え、システムの複雑性とコストが上昇します。
VLMでは、1つのプロンプトに複数の検査項目を記述するだけで、すべてを同時に検査できます。モデルの管理が大幅に簡素化され、運用コストが削減されます。
VLMの限界と注意点
⚠️ 注意：VLMは万能ではありません。以下の点を理解した上で技術選定を行ってください。
推論速度
VLMはDeep Learning型に比べて推論に時間がかかる場合があります。ミリ秒単位の高速判定が求められるラインでは、エッジデバイスの選定やモデルの最適化が重要です。NVIDIA Jetson Orinのような高性能エッジデバイスを使用することで、実用的な速度を確保できます。
微細な欠陥の検出精度
μm単位の微細な欠陥検出では、専用に学習されたDeep Learningモデルの方が精度が高い場合があります。VLMは「理解力」に優れますが、極限的な精度が必要なケースでは組み合わせ（VLM + 専用モデル）も有効です。
PoC検証の重要性
VLMの適合性は検査対象により異なります。必ずPoC（概念実証）段階で実際のサンプル画像を使って精度を検証し、本導入の判断材料を揃えてください。
VLMが特に効果を発揮するユースケース
VLMが従来手法に対して明確な優位性を持つのは、以下のようなケースです。
多品種少量生産ラインの検査：化粧品、食品、OEM製品など品種数が多いライン。品種切り替えコストがゼロになるメリットが最大化されます。
ラベル・印字の検査：テキスト情報を含む検査（ロット番号、成分表示、バーコード等）。VLMの言語理解力が直接活用できます。
検査基準が頻繁に変わる工程：クライアント要求の変化や規制変更に迅速に対応する必要がある場合。プロンプト修正で即座に反映。
判定根拠の記録・説明が必要な業界：医療機器、食品、自動車部品など、品質監査やトレーサビリティが重視される業界。
まとめ：技術選定のガイドライン
VLMは、多品種対応・説明可能性・運用コスト削減において従来のDeep Learning型に対する明確な優位性を持ちます。特に品種数が10種類以上のライン、判定根拠の説明が求められる工程、検査基準が頻繁に変わる環境では、VLMが最適解となる可能性が高いです。
一方で、単品種大量生産ラインや、μm単位の極限的な精度が求められるケースでは、Deep Learning型の方が適している場合もあります。技術は目的に応じて選択すべきものであり、VLMは選択肢の一つとして検討してください。