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AI業界において、画像理解と推論能力の向上は常に大きな課題でした。特に、GPT-5やGemini 2.5 Proのような最先端モデルに匹敵する性能を、より軽量で実用的なサイズで実現することは、多くの企業や開発者にとって切実な願いでした。

そんな中、中国の検索大手Baiduが発表したERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinkingは、この課題に対する画期的な解決策を提示しています。このモデルは、総パラメータ数28Bでありながら、実際の推論時には3Bパラメータのみを活用するMixture of Experts（MoE）アーキテクチャを採用し、GPT-5やGemini 2.5 Proに匹敵する画像推論能力を実現しています。

本記事では、このERNIE-4.5-VLの技術的特徴から実際の性能、そして日本語対応状況まで、詳しく解説していきます。

ERNIE-4.5-VLとは？革新的なMoEアーキテクチャの全貌

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinkingは、Baiduが開発した最新世代のマルチモーダルAIモデルです。このモデルの最大の特徴は、効率性と性能の絶妙なバランスにあります。

従来の大規模モデルが数百億パラメータをフル活用するのに対し、ERNIE-4.5-VLは独自のMoE（Mixture of Experts）アーキテクチャにより、推論時にはわずか3Bパラメータのみを活性化します。これにより、推論速度は従来の同等性能モデルと比較して2-3倍高速化され、メモリ使用量も大幅に削減されています。

具体的な技術革新として、以下の要素が挙げられます：

• 大規模視覚言語訓練：中間訓練段階で膨大な高品質視覚言語推論データを吸収
• 深層セマンティック整合：視覚とテキストモダリティ間の意味的整合性を大幅に強化
• 高度な強化学習：GSPOとIcePopストラテジーを組み合わせた動的難易度サンプリング
• 強化された指示追従：視覚グラウンディング性能と指示実行能力を劇的に改善

GPT-5やGemini 2.5 Proとの性能比較：驚異的なベンチマーク結果

ERNIE-4.5-VLの真価は、実際のベンチマーク結果に表れています。主要な評価指標において、業界トップクラスのモデルと肩を並べる、あるいはそれを上回る性能を示しています。

ベンチマーク	ERNIE-4.5-VL	Gemini 2.5 Pro	GPT-5
MathVista（数学的視覚推論）	82.5	82.7	81.3
ChartQA（チャート分析）	87.1	76.3	78.2
VLMs Are Blind（視覚理解）	77.3	76.5	69.6

特に注目すべきはChartQAでの圧倒的な優位性です。87.1というスコアは、Gemini 2.5 Proの76.3、GPT-5の78.2を大きく上回っており、複雑なチャートやグラフの分析において、ERNIE-4.5-VLが卓越した能力を持つことを示しています。

これらの結果が示すのは、単なる数値の優位性ではありません。実際のビジネスシーンにおいて、資料の読み取り、データ分析、視覚的推論といった実用的なタスクで、ERNIE-4.5-VLが極めて高い実用性を持つということです。

6つの核心機能：ERNIE-4.5-VLが実現する革新的能力

ERNIE-4.5-VLは、以下の6つの主要機能により、従来のマルチモーダルモデルを大きく凌駕しています。

1. 視覚推論（Visual Reasoning）

大規模強化学習により強化された視覚推論能力は、複雑な視覚タスクにおいて多段階の推論を可能にします。統計チャートの分析から因果関係の理解まで、人間レベルの分析結果を提供します。

2. STEM推論（STEM Reasoning）

写真から数学問題を解く、物理公式の認識と計算、幾何図形の分析など、理系分野での飛躍的な性能向上を実現。教育支援ツールや宿題採点システムなど、実用的な価値を提供します。

3. 視覚グラウンディング（Visual Grounding）

より精密な物体位置特定と柔軟な指示実行により、複雑な産業シナリオに対応。品質検査、自動運転の環境理解、ロボットの視覚ナビゲーションなど、幅広い応用が可能です。

4. 画像思考（Thinking with Images）

人間のように思考する革新的機能で、画像の詳細を自由にズームし、段階的に情報を抽出します。高解像度画像や詳細豊富な画像の処理において、認識精度を大幅に向上させます。

5. ツール活用（Tool Utilization）

画像検索、画像ズーム、外部知識ベースクエリなど、強力なツール呼び出し機能により、ロングテール知識の処理と包括的な情報検索を実現します。

6. 動画理解（Video Understanding）

優れた時間認識と事象位置特定能力により、動画の異なる時間セグメント間のコンテンツ変化を正確に識別。動画コンテンツの審査や監視動画分析に威力を発揮します。

日本語対応状況：実際の検証結果と活用可能性

私が実際にERNIE-4.5-VLの日本語対応状況を検証したところ、非常に高い日本語処理能力を確認できました。

具体的な検証では、日本語のh表データを含む画像をアップロードし、その内容の読み取りと分析を依頼しました。結果として、年齢50以上の条件に該当するデータを正確に識別し、表の構造も完璧に理解していました。一部の数値に軽微な誤差はあったものの、全体的な精度は実用レベルに達しています。

さらに、日本語の組織図をマーメイド記法で出力するよう指示したところ、以下のような高精度な結果を得られました：

• 株主総会、監査役、取締役会、経営企画、内部監査の階層構造を正確に認識
• 人事部門とその下位組織（人事システム、情報システムの構築保守）の関係性を適切に把握
• 日本語の専門用語や組織名を正確に読み取り

これらの結果から、ERNIE-4.5-VLは日本語環境での実用性も高いと判断できます。特に、資料の読み取りやデータ分析において、日本企業での活用可能性は非常に大きいと考えられます。

実装とデプロイメント：Apache 2.0ライセンスの商用利用メリット

ERNIE-4.5-VLの大きな魅力の一つは、Apache 2.0ライセンスでの提供です。これにより、商用利用に関する法的障壁が大幅に軽減され、企業での導入がより現実的になっています。

デプロイメント要件

ただし、実際の運用には相応のハードウェア要件があります：

• GPU メモリ：シングルカードデプロイメントで最低80GB必要
• 推論フレームワーク：Transformers、vLLM、FastDeployに対応
• 量子化オプション：8bit整数量子化（wint8）でメモリ使用量削減可能

実用的な活用シナリオ

ローカル環境でこの精度を実現できれば、以下のような革新的な活用が可能になります：

• 資料の一括デジタル化：紙の資料を画像化し、構造化データに自動変換
• 業務プロセスの自動化：視覚的な品質検査や文書処理の完全自動化
• 知識管理の効率化：動画コンテンツからの自動字幕抽出と検索可能化

企業活用における具体的なユースケース

ERNIE-4.5-VLの能力を活かした具体的な企業活用例を見てみましょう。

製造業での品質管理

製造ラインでの視覚検査において、ERNIE-4.5-VLは欠陥部品の検出や安全装備の確認を自動化できます。検出結果をJSON形式の座標データとして出力することで、PLC（プログラマブルロジックコントローラー）やロボット制御システムとの連携も可能です。

研究開発支援

回路図や設計図の解析において、オームの法則やキルヒホッフの法則を適用した技術的検証を自動実行。初回品質保証や新入社員への技術説明資料作成にも活用できます。

動画コンテンツの知識化

研修動画や会議録画から自動的に字幕を抽出し、タイムスタンプと紐付けて検索可能な知識ベースを構築。特定のトピックが議論された正確な時間を瞬時に特定できます。

導入時の注意点と成功のポイント

ERNIE-4.5-VLを実際に導入する際には、以下の点に注意が必要です。

技術的考慮事項

• ハードウェア投資：80GB GPU要件は相応の初期投資を必要とします
• データセットバイアス：ベンチマークと実際の業務環境の違いを考慮した検証が必要
• 堅牢性の確保：視覚ノイズや照明条件の変化に対する対策が重要

ガバナンスと プライバシー

画像や動画データには機密情報が含まれる可能性があるため、厳格なアクセス制御、監査証跡、明確なデータ保持ポリシーの策定が不可欠です。

成功のための3つの質問

導入を検討する際は、以下の3つの質問に答えることをお勧めします：

1. 活用されていない高価値な視覚・動画データはありますか？
2. ハードウェア、ランタイム、ガバナンス要件をサポートできますか？
3. ラベル付きサンプルがあるか、ERNIEKitでのファインチューニングに投資できますか？

これら全てに「はい」と答えられる場合、ERNIE-4.5-VLは有力な選択肢となります。

まとめ：オープンソースAIの新時代を切り開く革新的モデル

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinkingは、単なる技術的進歩を超えた、AI業界のパラダイムシフトを象徴するモデルです。

主要なポイントを整理すると：

• 効率性の革命：3Bパラメータ活性化でトップクラス性能を実現
• 実用性の向上：Apache 2.0ライセンスによる商用利用の自由度
• 日本語対応：高精度な日本語処理能力を確認
• 多様な機能：視覚推論からツール活用まで包括的な能力
• ベンチマーク優位性：GPT-5やGemini 2.5 Proを上回る性能指標

このモデルが示すのは、AIの未来が「より大きく」ではなく「より賢く、より効率的に」進化していくということです。企業にとって、高性能なマルチモーダルAIがより身近で実用的な選択肢となった今、ERNIE-4.5-VLは新たなビジネス価値創造の強力なツールとなるでしょう。

オープンソースの力により、これまで一部の大企業にしか手の届かなかった最先端AI技術が、より多くの組織で活用可能になりました。ERNIE-4.5-VLは、その先駆けとして、AI民主化の新たな章を開いているのです。

参考リンク

本記事の作成にあたり、以下の情報源を参考にしています：

• ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking – Hugging Face
• In-Depth Analysis of ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking Multimodal AI Model
• Baidu ERNIE multimodal AI beats GPT and Gemini in benchmarks
• PaddlePaddle/ERNIE – GitHub
• Baidu ERNIE 4.5: Multimodal AI for Visual Reasoning – FosBite

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