視覚言語モデル（VLM）の進歩に伴い，画像品質評価においてVLMを用いることが注目されている．また，製造業では製品の外観検査において異常画像の数が少ないため精度の高い異常検知モデルの開発が難しく，異常画像を生成できるドメイン特化画像生成AIの需要が高い．そこで本研究ではVLMを用いてドメイン特化生成画像の定量評価を行い，その妥当性を検証した．VLMにより生成画像を定量評価し，既存評価値や官能評価値との相関を分析した結果，特に形状，色，テクスチャの観点でVLMによるドメイン特化生成画像の定量評価の可能性を示した．また，参照画像や生成画像同士の相対評価を行うことで，精度の高い評価が可能となることを示唆した．

近年,画像生成AI技術が急速に普及し，高品質な画像を生成することが可能となっている．特定の分野や用途に特化したドメイン特化画像生成AIの研究[1]も進められており，より専門的なニーズに応えることが期待されている．製造業では製品の外観検査タスクにおいて，製品の異常画像は正常画像と比較して非常に入手しにくく，異常検知モデルの精度を高めることが難しいという課題がある．そのため，一般的な人物や風景を生成する汎用的な画像生成AIではなく，製品の異常画像を生成するようなドメイン特化の画像生成AIの需要が高い．また，テキストと画像を同時に扱うマルチモーダルな視覚言語モデル（VLM:VisionLanguageModel）も進化している．近年，AIで生成した画像の品質を評価するため，VLMを用いることが注目されている．VLMでは従来の評価指標では捉えきれないような画像の細かな品質や文脈に応じた評価ができる可能性がある．また，VLMでは定量評価だけでなく定性評価も可能なので，既存の評価指標と比べて個々の画像について詳細な分析がしやすいといった利点もある．先行研究[2]においてVLMを用いることで画像品質を定量評価できる可能性が示されており，本研究ではVLMによる画像の品質評価がドメイン特化の生成画像に適用できるか検討した．これによりドメイン特化生成画像の評価プロセスの確立および評価精度向上を目指す．