MMMU (マルチモーダル理解ベンチ)読み: えむえむえむゆー

MMMU (マルチモーダル理解ベンチ)とは（詳しく解説）

MMMU（Massive Multitask Multimodal Understanding）は、画像・図表・テキストを組み合わせた大学レベルの問題をAIに解かせることで、マルチモーダルモデルの複合推論能力を評価するベンチマーク。単純な物体認識ではなく、専門知識に基づく多段階推論を要求する点が従来の視覚ベンチマークと異なる。 公開リーダーボードでは主要な最上位モデルがスコア60〜70%台で競合しており、人間専門家水準（86%）との差はまだ大きいとされる。落とし穴として多いのが「全体スコアで比較して終わり」というミスで、業務に近い学術分野のサブカテゴリスコアを確認しないと、実際の精度と乖離する事例が続出している。とくに日本語テキストが含まれる図解や、医療・法律分野の専門図表では全体スコアより10〜20ポイント落ちるケースも珍しくない。ツール選定時は、自社ユースケースに対応する分野のサブスコアと、評価に要する推論コスト（1バッチ数百〜数千円規模になりうる）を合わせて判断することが現場での正しいアプローチだ。

MMMU (マルチモーダル理解ベンチ)の使用例

• ツール比較時：「このモデルのMMMUスコアは？医療画像サブカテゴリのスコアも確認してください」
• 2026年現在、Claude 3.5 SonnetはMMMU全体約70%台。工学・図表読み取り分野で比較優位あり。

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