VLMはソフトウェア開発における図表理解への応用が期待されているが，多言語環境下での性能は十分に評価されていない．本研究では，ソフトウェア開発で使用される多様な図表に対するVLMの理解能力を評価するベンチマーク「ModelVista」を拡張し，本研究では，UML図やモックアップなど，ソフトウェア開発プロセス全体で使用される多様な図表に対するVLMの理解能力を評価するベンチマーク「ModelVista」を，多言語環境に対応させる．本研究では，これらの図表および質問を日本語・英語・韓国語の3言語に対応するよう拡張し，多言語条件下での評価を可能にした．主要なVLMを評価した結果，3言語のうち，日本語で最も高いスコアを示す傾向があることを確認した．本研究は，ソフトウェア図表理解におけるVLMの多言語特性を明らかにし，多言語環境を前提とした評価の重要性を示す．

近年，視覚言語モデル(VLM)は画像とテキストの両方を処理できるAIモデルとして，工場での異常検知や医療レポート生成など，様々な実用タスクに応用されている．ソフトウェア開発においても，VLMが設計図やダイアグラムを理解できれば，設計検証，自動コード生成，ドキュメント作成などの効率化が期待される[1]．ソフトウェア開発では，要求定義から実装に至るまで，シーケンス図，ユースケース図，モックアップなど多様な図表が使用される[2]．これらの図表に対して，VLMが構造や関係性を踏まえて情報を読み取り，理解した上で適切に回答できる能力については，十分に評価されていない．特に，複数拠点にまたがるチーム協働が行われ，地理的・文化的・言語的な境界を越えた開発環境においては[3]，多言語環境下でのVLMの図表理解能力の検証は重要な課題である．本研究では，ソフトウェア図表に対するVLMの理解能力を評価するベンチマーク「ModelVista」を日本語，英語，韓国語の3言語に翻訳・対応して拡張し1），多言語環境下でのVLMの性能差異を詳細に分析する．これにより，VLMの多言語環境下でのソフトウェア図表理解能力の現状と課題を明らかにする．