はじめに｜画像も文字も、全部まとめて“深く”理解できていますか？
投資レポート、医療報告書、研究資料、業務マニュアル…。
現代の文書は、もはやテキストだけで完結していません。
図、表、グラフ、写真、時には手書き文字まで──
それらが混在した「複雑文書」を、人間のように正確に読解できるAIが求められています。
しかし、現状の大規模マルチモーダルモデル（LVLM）は、
「一度に全部見る」ことはできても、“本質的に理解する” ことが苦手です。
https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.13964
なぜ、既存のマルチモーダルAIでは足りないのか？
ClaudeやGeminiのようなマルチモーダルLLMは、
画像とテキストを同時に扱えるようになりました。
しかし…
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長文になると要点を見失いやすい
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図や表を見ているようで見ていない
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テキストと画像の関係性を正確に結びつけられない
そんな「限界」が、徐々に明らかになっています。
特に、RAG（検索拡張生成）を使っても、
画像と文章を“別々”に扱うケースがほとんどで、情報の真の融合には至っていません。
解決策｜専門エージェントを分担・連携させる新アプローチ 🤖🤝📈
そこで登場したのが、エージェント協働型の文書理解フレームワークです。
これは、ひとつの巨大モデルに全処理を任せるのではなく、
テキスト処理の専門AI × 画像処理の専門AI × 統合判断のAI
という分業制アプローチを取り入れた、新しい構造です。
つまり、情報を深掘りする力をそれぞれのAIに割り当てて、
最終的に人間のような文脈理解を生み出す構造になっているのです。
方法の紹介｜実際のプロセスはこう進む
この新しい仕組みは、以下のような段階で進行します。
STEP1｜文書を「構造化」して準備する
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OCRやPDF解析で、テキスト情報を精密に抽出
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同時に、ページ全体を画像として保存
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テキストと画像の関係性（どこに何があるか）も整理
ここでは、文書を言語情報と視覚情報に“分離”して扱えるように下処理を行います。
STEP2｜質問に関連する情報を抽出（検索フェーズ）
質問に対して、本当に必要な情報だけを選び抜く段階です。
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テキスト検索：ColBERT
→ 文脈保持に強く、細かな意味の違いも捉える -
画像検索：ColPali
→ 図表・グラフなどを識別し、質問に関連する画像を抽出
この時点で、回答に必要な**断片情報（evidence）**が揃います。
STEP3｜各専門エージェントによる分析＆最終統合
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ColBERTが抽出したテキストを、テキスト理解エージェントが分析
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ColPaliが抽出した画像を、画像理解エージェントが処理
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最後に、統合エージェントが両者の内容をまとめ、文脈に沿って回答を生成
この「専門分担×連携」によって、
単一モデルでは到達できなかった“深い理解”と“正確な回答”が実現します。
今回の手法がもたらす進化とは？
従来の文書質問応答（DocQA）やマルチモーダルLLMと比べて、今回の方式は…
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情報の取りこぼしが極端に少ない
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図表やグラフを含む資料にも強い
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応答の根拠が明確で信頼性が高い
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モジュール化により、拡張性・保守性が高い
現時点では研究段階ですが、ビジネスドキュメント解析、医療レポート解釈、研究論文読解など、
プロフェッショナル領域での導入が加速するのは時間の問題です。
ステップ3｜情報の整理と“要点抽出”で仮説を構築する🧠✨
関連テキストと画像が収集された後、最初に取りかかるのは「全体像の把握」と「大まかな仮説構築」です。
この役割を担うのが、「一般エージェント（General Agent）」。
このエージェントは、画像とテキストの両方を同時に分析し、質問に対する初期の仮説的な回答を作成します。
つまり、「全体の状況を俯瞰し、どんな答えが導き出せそうか？」というたたき台をつくる存在です。
🧩 一般エージェントが担う処理とは？
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画像からテキストをOCRで抽出
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視覚情報（図・写真・レイアウト）を解析
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テキストとの整合性を確認しながら統合
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最初の“粗い答え”を構築
ここでは厳密性よりも全体的な方向性が重要です。
のちの精密分析につなげるための「叩き台」としての役割を果たします。
📌 一般エージェントのシステムプロンプト（要約）
テキストと画像の両方を分析し、相互に補完しながら状況に応じた回答を作成する。
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重複情報は照合して整合性を確認
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画像にしかない情報があれば必ず含める
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食い違いがあれば説明し、信頼度の高い方を優先
ステップ4｜“重要ポイント”だけを抜き出す「クリティカルエージェント」🔎⚡
一般エージェントが構築した仮の答えを基にして、
次に活躍するのが「クリティカルエージェント（Critical Agent）」です。
このエージェントの仕事は、膨大な情報の中から“本当に重要なポイント”だけを抽出すること。
それも、「テキスト情報」と「画像情報」に分けて、それぞれの中から要点を明確にします。
🧠 クリティカルエージェントの目的は？
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テキストに埋もれた核心情報を見つけ出す
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画像から得られるキー要素（数値・図・関係性）を特定
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次の「専門エージェント」に引き渡すための“分析の種”を明示化する
ここでは回答そのものを出すのではなく、答えを出すための情報的土台を築く作業が行われます。
📌 クリティカルエージェントの出力形式（Python辞書）
{
"text": "テキストに関する重要情報",
"image": "画像に関する重要情報"
}
シンプルで構造化されているため、次の工程にスムーズに渡すことができます。
ステップ5｜すべての知見を統合し、“最終解”を導き出す🧩📘
いよいよ最後の工程──
それが、全エージェントの分析結果を一つに統合し、確かな答えを提示するステップです。
この重要な役割を担うのが、「サマライズエージェント（Summarizing Agent）」。
彼はまさに司令塔。
各エージェントが導いた部分的な回答を整理・照合しながら、最も信頼できる統一的な回答を構築します。
🎯 サマライズエージェントのタスクは“3つのS”
この段階では、以下の3つの視点から処理が行われます。
1. Analyze（分析）
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各回答の整合性・根拠・一貫性をチェック
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食い違いがあれば、どちらが論理的か・信頼性が高いかを評価
2. Synthesize（統合）
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一部の回答が補完関係にある場合は、補強・接続して一つの流れに整理
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情報の穴や偏りがあれば補完し、全体のバランスを取る
3. Conclude（結論）
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最も合理的かつ説得力ある回答を導出
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エビデンスに基づいた「自信を持って出せる答え」を提示
📌 サマライズエージェントの出力形式（辞書形式）
