MM-SHAPは視覚言語以外のマルチモーダルタスクにも適用可能です。例えば、音声とテキスト、触覚と視覚、あるいは感情と視覚情報を統合するタスクにおいても、各モダリティの寄与度を定量化するためにMM-SHAPを利用することができます。しかし、適用に際しては以下のような課題と機会が考えられます。
課題: モダリティの特性の違い: 各モダリティは異なる特性を持つため、MM-SHAPを適用する際には、各モダリティの特性を考慮した調整が必要です。例えば、音声データは時間的な連続性を持つため、視覚データとは異なるアプローチが求められるかもしれません。
課題: データの収集と前処理: 異なるモダリティを統合するためには、適切なデータセットの収集と前処理が不可欠です。特に、異なるモダリティ間の整合性を保つためのデータ整形が重要です。
機会: 新たな応用分野の開拓: MM-SHAPを視覚言語以外のタスクに適用することで、音声認識、感情分析、ロボティクスなどの新たな応用分野において、モデルの解釈性を向上させる機会があります。これにより、より信頼性の高いシステムの構築が可能になります。
機会: モダリティ間の相互作用の理解: MM-SHAPを用いることで、異なるモダリティ間の相互作用を定量的に評価できるため、マルチモーダルシステムの設計において、どのモダリティがどのように相互作用しているかを理解する手助けとなります。
このように、MM-SHAPは視覚言語以外のマルチモーダルタスクにも適用可能であり、適切な調整を行うことで新たな機会を創出することが期待されます。