産業画像理解における異常検知は，これまで主に構造的欠陥や論理的不整合といった異常を画像レベルで解析する手法に焦点が当てられてきた．近年，Vision-LanguageModels（VLMs）の発展により，言語的推論を組み込むことで，より包括的な異常検知が可能となっている．本研究では，低レベルな視覚特徴に基づく処理と高レベルな言語による推論を組合せた異常検知を実現することを目的として，細粒度なアノテーションを付与した質問応答（QA）拡張データセットに基づく，画像とテキストを統合したマルチモーダル枠組みを提案する．さらに，大規模VLMを用いたChain-of-Image（CoI）推論において，異なるプロンプト設計による推論性能を評価し，学習型のマルチモーダル手法と比較を行う．実験の結果，ファインチューニングされたモデルは高い検出精度を達成する一方で，生成される説明の多様性が低下する傾向が確認された．一方，学習不要手法においても，学習あり手法と比較して大きな性能差は見られず一定の競争力を維持できるものの，画像微細な異常の識別には依然として課題が残ることが明らかとなった．

産業画像理解における異常検知は，従来，画像解析に基づく手法が主流であり，特にセグメンテーションに基づく手法は，破損や汚れなどの構造的欠陥の検出において高い性能を示してきた[1]．近年では，製品ラベルと内容物の不一致といった論理的異常を対象とする研究も進展している[2]．一方で，Vision-LanguageModel（VLM）の発展により，異常検知を視覚情報のみに基づく枠組みに限定することの限界が明らかになりつつある．構造的異常に加え，潜在的な論理的整合性の逸脱を適切に捉えるためには，言語的推論の導入が不可欠である．本研究では，視覚情報と言語情報を統合する学習ベースのマルチモーダル異常検知枠組みを提案し，QA拡張データセットを用いてVLMを追加学習することで，異常画像および正常画像の特徴を学習する．また，学習不要手法に加え，大規模VLMを用いた1-shotのChain-of-Image（CoI）推論についても検討し，両方法をに比較することで，構造的異常および論理的異常検出におけるそれぞれの有効性と限界を明らかにする．