マルチモーダルRAGとは【2026】画像・PDF・図表を検索する3手法を独自比較

マルチモーダルRAGとは、図表・グラフ・レイアウトを含む画像やPDFを、テキストへ変換せずにそのまま検索できるRAGのことだ。2026年時点で実装手法は大きく3つに整理できる。図表を説明文へ変換して従来のテキスト検索に載せる「キャプション化」、画像とテキストを1つの共通ベクトルにまとめる「統合（シングルベクトル）埋め込み」、ページを画像のまま複数ベクトルで照合する「遅延相互作用（ページ画像マルチベクトル）」の3系統である。レイアウト保持は遅延相互作用型、手軽さとストレージ効率は統合埋め込み型やキャプション化が優位で、万能な正解はなく用途で選ぶ。

社内のPDFやスライドを検索させたいのに、表やグラフの中身が拾えず「肝心の数字が出てこない」——これはテキスト抽出だけに頼るRAGでよく起きる。本記事では画像・PDF・図表を検索する3手法と代表実装を、精度・実装難度・コスト・レイアウト保持・日本語対応の軸で一次情報から独自に比較する。RAGの仕組み自体はRAGとは何かに譲り、「図表を含む文書をどう検索対象にするか」に絞る。

なお本記事は特定の製品・モデルを勝たせず中立に整理し、特定ツールや当社サービスへの送客は一切しない。挙げるモデルはいずれも実在する代表例で、唯一の正解として推奨するものではない。数値・仕様には出典と参照日を付し、鮮度が速いため2026年時点の情報である点を明示する。

マルチモーダルRAGの実装は「キャプション化」「統合（シングルベクトル）埋め込み」「ページ画像の遅延相互作用」の3系統に整理できる。図表やレイアウトの保持精度は遅延相互作用型（ColPaliなど）が強い一方、ストレージと計算コストは大きい。統合埋め込み型（Cohere Embed 4・voyage-multimodal-3.5）はマネージドAPIでGPU不要・省ストレージだが、最難の視覚推論では一歩譲る場合がある。2026年は多くの企業コーパスで両者の精度差が縮小しており、用途・コスト・日本語比率で選ぶのが実務的だ（出典: Voyage AI voyage-multimodal-3.5・参照2026-07-18）。

マルチモーダルRAGとは何か

マルチモーダルRAGの定義と通常RAGとの違い

マルチモーダルRAGとは、画像・図表・PDFのレイアウトをテキスト化せずに検索対象にできるRAGを指す。従来のテキストRAGはOCRやテキスト抽出で文字列だけを取り出すため、表の行列関係やグラフの形状、図面の位置情報といった「文字にならない情報」が抜け落ちやすい。ページを画像として、あるいは画像とテキストを同じ空間で扱うことで、この欠落を抑える。一言でいえば「図表やレイアウトを保ったまま検索できるRAG」である。

比較軸	通常テキストRAG	マルチモーダルRAG
検索対象	抽出したテキスト	ページ画像・図表・テキスト
図表・グラフ	テキスト化で欠落しやすい	レイアウトを保持して検索
前処理	OCR・テキスト抽出が中心	画像埋め込み or 軽い変換
得意な文書	文字中心の文書	図表・スライド・帳票・図面

従来テキストRAGの限界と2026年に実用段階へ入った背景

OCRやテキスト抽出は手軽だが、表・グラフ・レイアウト・図面の空間情報を落とすため、図表を多く含む文書では回答精度が下がりやすい。この課題に対し2026年は、ページ画像をそのまま検索するColPali系の視覚文書検索が研究段階から実務投入へ進み、Cohere Embed 4やvoyage-multimodal-3.5といった商用のマルチモーダル埋め込みも揃った（具体的な仕様と出典は後述の各手法で示す）。ただし世代交代が速いため、採否は自社文書での検証を前提としたい。

画像・PDF・図表を検索する3手法【独自比較表】

3手法の全体像と選定軸（独自比較表）

画像・PDF・図表を検索対象にする実装は、大きく次の3手法に整理できる。下表は公開一次情報を横断して独自に集計したもので、特定の手法を推奨するものではない。万能な正解はなく、扱う文書の性質とコスト制約で選ぶのが実務的だ。

比較軸	手法A キャプション化	手法B 統合埋め込み	手法C ページ画像マルチベクトル
図表の検索精度	中（変換品質に依存）	中〜高	高（レイアウト保持に強い）
実装難度	低（既存RAGを流用）	低〜中（APIで完結）	中〜高（専用DB・運用が必要）
ストレージ・コスト	小	小（1ページ1ベクトル）	大（1ページ約1,000ベクトル）
レイアウト保持	弱い	中	強い
日本語対応	変換品質しだい	多言語モデルで対応	多言語variantで対応
代表実装	VLM/OCR＋テキストRAG	Cohere Embed 4・voyage-multimodal-3.5	ColPali・ColQwen2.5

手法A: 図表をキャプション化してテキスト検索

手法Aは、VLM（視覚言語モデル）やOCRで図表・グラフを説明文へ変換し、従来のテキストRAGにそのまま載せる方式だ。長所は実装が容易で、既存のテキストRAG資産やベクトルDBを流用でき、ストレージも小さいこと。短所は、変換時に細かい数値や空間配置が落ちやすく、変換品質（特に日本語のOCR・キャプション精度）に検索結果が左右される点だ。分割設計（RAGのチャンク分割戦略）も精度に効き、文字中心で図表が補助的な文書に向く。

手法B: 統合（シングルベクトル）マルチモーダル埋め込み

手法Bは、画像とテキストを1つの共通ベクトル空間に埋め込み、ページ全体を1本のベクトルで表す方式だ。代表例のCohere Embed 4は生のPDFページを直接埋め込め、128KコンテキストとMatryoshka次元（256/512/1024/1536）に対応する（出典: Cohere Embed Multimodal v4・参照2026-07-18）。voyage-multimodal-3.5は2026-01公開で、テキスト・画像に加え動画フレームの検索にも対応する（出典: Voyage AI voyage-multimodal-3.5・参照2026-07-18）。長所はパース不要・省ストレージ・スケール容易で、マネージドAPIならGPUを自前で持たずに使えること。短所は、最難の視覚推論では手法Cに一歩譲る場合があることだ。

手法C: ページ画像マルチベクトル（遅延相互作用/ColPali系）

手法Cは、ページを画像のまま多数のベクトル（パッチ単位）に分解し、ColBERT由来の遅延相互作用（MaxSim）で照合する方式だ。代表のColPaliはPaliGemma-3Bを基に、ページを32×32グリッド＝1,024パッチ×128次元で表現する（出典: illuin-tech/colpali・参照2026-07-18／Qdrant How ColPali Works・参照2026-07-18）。長所はOCR不要でレイアウト・図表に最も強く、複雑な視覚推論に向くこと。短所は1ページで千ベクトル級になりストレージが肥大し、計算も重く、自前運用ならGPUが前提になる点だ。マルチベクトルの保存先はベクトルデータベースの比較のとおり、遅延相互作用に対応したDBが要件になる。

ドキュメント検索モデルを比較する【独自集計】

ColPali・ColQwen2.5・ColNomic の位置づけ（独自集計表）

手法Cの代表モデルを公開情報から独自に集計したのが下表だ。いずれもオープンモデルで、基本的に自前推論を前提とする点は共通する。違いはベースVLMのサイズと言語対応で、軽量なColSmolはオンデバイス寄り、ColQwen2.5はMetric-AIなどが公開する多言語variantで日本語を含む言語に対応する（出典: Metric-AI/ColQwen2.5-7b-multilingual-v1.0・参照2026-07-18）。用途・言語・運用リソースで選ぶ。

モデル	ベースVLM	多言語・日本語	モデル規模	提供形態	出典
ColPali	PaliGemma-3B	英語中心	約3B	オープン（GitHub/HF）	illuin-tech/colpali
ColQwen2.5	Qwen2.5-VL-3B	多言語版で日本語対応	約3B（多言語版7B）	オープン（HF）	vidore/colqwen2.5-v0.2
ColSmol	SmolVLM	軽量・オンデバイス向け	数百M級	オープン（HF）	illuin-tech/colpali
ColNomic	Qwen2.5-VL系	多言語対応	3B/7B	オープン（HF）	Nomic（vidore系）

シングルベクトル系モデルと日本語文書への対応状況

手法B側のモデルの日本語対応も見ておく。Cohere Embed 4とvoyage-multimodal-3.5は多言語対応のマネージドAPIだ（前掲の各公式）。日本語文書については、ColQwen2.5の多言語variantが日本語を含むほか、テキスト側ではJaColBERTのような日本語ColBERTも遅延相互作用の選択肢になる。ただし日本語特化の評価はまだ限られるため、自社文書での事前検証を勧めたい。

実装に必要なツール群

PDF・レイアウト解析ツール（Docling・Marker・MinerU）

キャプション化やハイブリッド構成では、PDFを構造化データへ整える前処理層が要になる。DoclingはIBM Researchが開発し、現在はLF AI & Data Foundationがホストするオープンソースで、ライセンスはMITだ。PDFやOffice文書・HTMLをMarkdownやJSONへ変換し、表やレイアウトを保持したままLangChainやLlamaIndexと連携できる（出典: docling-project/docling・参照2026-07-18／LF AI & Data・参照2026-07-18）。ほかに万能型のMarker、軽量なMinerUやPyMuPDF4LLMがあり、精度重視か速度重視かで使い分ける。

ベクトルDBの遅延相互作用（マルチベクトル）対応

手法Cを使うなら、マルチベクトル（遅延相互作用）を格納・照合できるベクトルDBが必須になる。例えばQdrantはこれをネイティブに扱え、ColPali・ColQwen・ColBERTの出力を追加処理なしで保存しMaxSim照合できる（出典: Qdrant Multivectors and Late Interaction・参照2026-07-18）。千ベクトル級のページ表現はストレージ設計や量子化の検討が欠かせない。粗く絞って再ランキングする二段階検索も定石で、選択肢はリランカーモデルの比較で整理している。特定DBの推奨ではなく、「マルチベクトル対応が要件」という点を軸に選ぶとよい。

どの手法を選ぶか（ユースケース別の指針）

コスト・精度・日本語・スケールで分かれる手法の選び方

選び方の指針を示す（唯一解ではなく、あくまで目安だ）。既にテキストRAGがあり低コストを優先するなら手法A（キャプション化）から始めるのが無難だ。図表を含む文書を扱いたいがGPU運用は避けたい、あるいは大規模にスケールさせたいなら手法B（マネージドAPIの統合埋め込み）が向く。図面・設計書・複雑な帳票で最高精度が要り、GPU運用も許容できるなら手法C（ColPali系）が候補になる。日本語比率が高い場合は、多言語variantの採用や社内文書での事前検証を必ず組み込む。

導入時の制約と過剰投資を避ける観点

導入時の落とし穴も同じ粒度で押さえたい。1つ目はストレージ肥大で、ColPali系は1ページが千ベクトル級になるため量子化やプーリングを前提に設計する。2つ目は日本語評価の不足で、海外ベンチ中心のスコアを鵜呑みにせず自社文書でPoCを行う。3つ目はモデルとツールの鮮度で、2026年前半は世代交代が速く、採用前に年号と一次情報の出典で確認する。4つ目は過剰投資の回避で、最初から手法Cに飛びつかず小さく始めて効果を測る。まずは自社文書での小規模なPoCから始めるのが、遠回りに見えて最短だ。

まとめ

マルチモーダルRAGとは、図表・グラフ・レイアウトを含む画像やPDFをテキスト化せずに検索できるRAGだ。実装は「キャプション化」「統合（シングルベクトル）埋め込み」「ページ画像の遅延相互作用」の3系統で、レイアウト保持と図表精度は手法C（ColPali系）、手軽さと省ストレージは手法A・Bが優位だ。2026年は多くの企業コーパスで精度差が縮小しており、万能な正解はない。コスト・精度・日本語比率・スケールの4点で選び、海外ベンチを鵜呑みにせず自社文書でPoCを回す——この基本を外さないことが、図表を含む文書検索を実務で活かす分かれ目になる（本記事は2026年7月18日時点の公開情報にもとづく）。

---

RAGの基礎からたどりたい方はRAGとは何か、生成したベクトルの保存先の選び方はベクトルデータベースの比較、実際に社内で構築する手順は社内向けRAGチャットボットの作り方もあわせてどうぞ。