本論文では分散的なベイズ推論に基づく記号創発のモデル化法であるMetropolis-Hastings(MH)naminggameをカテゴリカルなラベルを割り当てる名付け(naming)から画像に関するキャプションの生成（captioning）へと拡張し，これが複数の視覚言語モデル（VLM）がその知識をベイズ的に統合する能力に関して基礎的な検証を行う．本稿ではVLMを確率モデルとして拡張したProbVLMを導入し，２つのProbVLMを結合したInter-ProbVLMを定義することで，キャプション生成結果を表す共有ノードの推論アルゴリズムとしてMHcaptioninggame(MHCG)を提案する．本実験ではProbVLMが潜在空間上の確率分布に基づき画像とキャプションの一致度を判定できること，また，異なるデータセットで学習された２つのProbVLMがMHCGを通してより妥当なキャプションを生成し，２体のエージェントの視覚情報表現に対する尤度を高めることを示し，VLMのベイズ的に統合に関する基礎的検証を行う．

Metropolis-HastingsNamingGame(MHNG)は確率的生成モデルのための推論手法として提案され，マルチエージェントによる記号創発のモデル化に用いられてきた[1,2]．MHNGはマルコフ連鎖モンテカルロの一種であるMetropolis-Hastings法の理論に基づき，適切なサインの使用に収束することが保証されている．この過程において互いのエージェントは互いの内部変数に一切アクセスせずにサインを共有する．このことから，MHNGはサインに対する分散的ベイズ推論であるとみなすことができる[3]．谷口らの研究では確率的生成モデルであるInter-GMM+VAEにMHNGを適用し，二体のエージェントがサインを共有することが示された[1]．しかし，MHNGは観察対象をカテゴリカルなサイン（たとえば単語）を用いて名付けることを前提としており，画像に対するキャプションのようにより複雑な対象をより複雑なサイン（単語系列としての文）を用いて表現する記号創発を構成できていなかった．本論文では分散的なベイズ推論としての理論的基盤を持つMetropolis-Hastings(MH)naminggameをカテゴリカルなラベルを割り当てる名付け（naming）から画像に関するキャプションの生成（captioning）へと拡張する．このために視覚言語モデル（VLM）を確率モデルとして拡張したProbVLM[4]を導入し，これに基づき二つのVLMを結合したInter-ProbVLMを定義し，その共有ノードの推論アルゴリズムとしてMHcaptioninggame(MHCG)を提案する．本稿の実験ではVLMを構成するネットワークの訓練自体は行わず，MHCGにおいて相手のサインを受容する際に用いられる受容確率の妥当性についての検証と，２体のエージェントが得る視覚情報を共に観測として持つ潜在変数として定義されるサイン（キャプションに相当）が分散的ベイズ推論としてのMHCGを通して妥当な形で推論されることの検証を行った．