画像キャプション生成 (Image Captioning)読み: がぞうきゃぷしょんせいせい

2026-10-01 更新

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AI用語辞典画像生成最終更新: 2026-10-01・AI PICKS編集部

画像キャプション生成 (Image Captioning)の定義

画像キャプション生成（Image Captioning）とは、AIが画像の内容を読み取り、「スクリーンを指さす男性」のような説明文を自動で作る技術のことです。画像認識と自然言語処理を組み合わせたマルチモーダルAIの基本タスクです。

英語表記: Image Captioning（画像キャプショニング）
代表的な研究: Googleの「Show and Tell: A Neural Image Caption Generator」（Vinyalsら、2014年）。画像認識と機械翻訳の技術を組み合わせ、画像から直接文章を生成
主なモデル: BLIP（Salesforce、2022年）、MicrosoftのFlorenceベースのモデル、GPTやGeminiなどのマルチモーダルLLM
主な用途: 画像のalt属性（代替テキスト）作成、写真の検索・整理、EC商品説明の下書き、画像生成AIの学習データ作り
使えるサービス例: Azure AI Vision（Image Analysis 4.0のCaption・Dense Captions）など
評価指標: BLEU、CIDErなど、人が書いた説明文との近さを測る指標

画像キャプション生成 (Image Captioning)に関連するツール

画像キャプション生成 (Image Captioning)とは（詳しく解説）

画像キャプション生成は、写真やイラストを見たAIが、その内容を短い文章で説明する技術です。たとえば会議室の写真から「スクリーンを指さす男性」と書き出します。画像を理解する力と、自然な文章を作る力の両方が必要なので、マルチモーダルAIの基本的な課題として長く研究されてきました。転機は2014年にGoogleが発表した「Show and Tell」です。画像認識のニューラルネットと、翻訳で使われていた文章生成のしくみをつなげ、画像から直接文章を作れることを示しました。その後、SalesforceのBLIPのような画像と言葉をまとめて学習するモデルが登場し、今ではGPTやGeminiといったマルチモーダルLLMでも高い精度で説明文を作れます。使い道は幅広く、Webサイトのalt属性（画像の代替テキスト）作り、大量の写真の検索や整理、ECの商品説明の下書きなどがあります。画像生成AIの裏側でも重要です。OpenAIはDALL-E 3の開発で、学習データの説明文をキャプション生成モデルで詳しく書き直し、指示どおりの画像を出しやすくしたと公表しています。注意したいのは、AIが写っていないものを書いたり、商品名や人物を取り違えたりすることです。alt属性のように軽い用途ならそのまま使えますが、商品説明など正確さが大事な文章は、人が最後に確認してから公開しましょう。

出典・公式情報:

画像キャプション生成 (Image Captioning)を調べた人に

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