本記事では、視覚モデルとマルチモーダルLLMを組み合わせて異常を分類する手法を紹介します。 従来の異常検出では見落とされがちだった「異常の中身」に踏み込み、対応判断まで視野に入れた設計が特徴です。検出器とLLMを段階的に連携させることで、精度と解釈性の両立を図っています。 異常対応の現場において、どの情報をどの順で渡すかを再考するきっかけにもなりそうです。 本記事の関連研究 時系列データの異常検知にLLMを使用する手法と実行プロンプト マルチモーダルLLMによる表やグラフの理解力を向上させる方法 見つけるだけでは足りない　異常に「意味」を与えることの重要性 異常をどう扱うかは、製造業に限らず多…