ViT（Vision Transformer）とは何ですか？

画像をパッチ（小ブロック）に分割し、自然言語処理で使われるTransformerを画像認識に適用したモデル。CNNに代わり画像AI分野の主流になりつつある。

ViT（Vision Transformer）のポイントは？

画像を16×16ピクセルのパッチに分割し、各パッチをトークン（単語）のように扱う。Transformerのアテンション機構で画像全体の文脈を一度に把握できる。大規模データで事前学習すると、CNNを超える精度を発揮する。CLIPやGeminiなどマルチモーダルAIの基盤技術として広く使われている

【ブイアイティー（ビジョントランスフォーマー）】

公開: 2026年6月26日

💡 画像を「単語の並び」として読み解く革命的な視覚AI

📌 このページのポイント

ViTは画像をパッチに分割しTransformerで処理する視覚AIモデル

ひよこ

ペンギン先生、ViTって普通の画像AIと何が違うの？

ペンギン先生

従来の画像AIはCNN（畳み込みニューラルネットワーク）という手法を使ってたんだ。ViTはそれとは全く違って、言語AIのTransformerをそのまま画像に使う発想で生まれたよ。

ひよこ

画像をどうやってTransformerで処理するの？文章じゃないのに。

ペンギン先生

ViTは画像を16×16ピクセルの小さなブロック（パッチ）に切り分けて、各パッチをひとつの「単語」として扱うんだ。パッチの並びをTransformerに入力することで、画像を文章のように処理できるよ。

ひよこ

CNNと比べてどんなメリットがあるの？

ペンギン先生

CNNは近くのピクセルしか直接参照できないんだけど、ViTはアテンション機構のおかげで画像の離れた部分の関係も一度に捉えられるんだ。大きな文脈を理解するのが得意だよ。

ひよこ

デメリットはないの？

ペンギン先生

学習に大量のデータが必要という弱点があるよ。CNNは少ないデータでもある程度学習できるけど、ViTはデータが少ないと性能が出にくいんだ。大規模事前学習が前提の技術なんだよ。

ひよこ

実際にどんなところで使われてるの？

ペンギン先生

CLIPやGPT-4V・Geminiなどマルチモーダルモデルの画像エンコーダーとして広く使われてるよ。医療画像診断や自動運転の物体認識にも応用が広がってて、現代の視覚AI研究の中心的な存在なんだ。

まとめ：ざっくりこれだけ覚えればOK！

「ViT」って出てきたら「Transformerで画像を認識するモデル」と思えばだいたいOK！

📖 おまけ：英語の意味

「Vision Transformer」＝視覚トランスフォーマー

💬 Vision（視覚・画像認識）にTransformer（言語モデルの構造）を組み合わせた名前だよ