石造文化遺産の保存は、文化的・歴史的な遺跡を守る上で重要な課題である。近年、GPT-4omni（OpenAI）、Claude 3 Opus（Anthropic）、Gemini 1.5 Pro（Google）といった大規模マルチモーダルモデルの登場により、これらのモデルの実用的機能を明確に定義することがますます重要となっている。本研究では、世界遺産の保存・修復実践に有用な石造構造物の異常および劣化パターンを認識・分類する能力について、主な基礎となるマルチモーダルモデルを体系的に評価した。まず、主要な石造物劣化パターンと異常の分類体系（taxonomy）を構築した後、354枚の代表的な石造文化遺産画像の選定されたセットに対して、モデルに異常の特定を依頼し、正確なラベル選択を促した。その結果は、劣化パターンの種類によって異なり、各モデルが文化遺産の保存・修復分野における強みと課題を明らかにした。