注目のキーワードもっと見る?あとで読みたい記事はクリップして保存しておくと便利です。ダイバーシティAI研究領域のなかでも近年注目を集めているのが、「敵対的生成ネットワーク(GAN)」という技術だ。GANの登場により、特に画像生成の精度が飛躍的に向上した。実在しないが、いかにもありそうなリアルな画像を、新たに生み出すことができるようになったのだ。京都大学発のベンチャーであるデータグリッドは、GANを活用して、絵画やデザイン、音楽などさまざまなコンテンツを自動生成するAIを開発している。その第1弾として発表したのが「アイドル生成AI」だ。CEOの岡田侑貴氏はこう語る。「AIがアイドルの顔の写真画像を学習してその特徴を捉え、オリジナルの顔を作り出すというものです。作られたアイドルの顔はいかにも本物らしいですが、すべて実在はしません。成長の源泉は手強いライバルの存在では、GANはどのようにして高品質の画像を作り出すのか。GANの最大の特徴は、「生成AI」と「識別AI」という2つのネットワークを競わせる点にある。「敵対的」と名付けられているのは、このためだ。この仕組みは、生成AIを贋作画家、識別AIを鑑定士に例えるとわかりやすい。贋作画家は、本物の肖像画を参考に、似たような絵を作る。最初は精度の低い絵しか描けず、すぐに鑑定士に「偽物」だと見破られてしまう。試行錯誤を続けるうちに、顔の輪郭や目鼻立ちなど、本物らしく見えるポイントをつかみ、徐々に鑑定士を騙せるようになってくる。すると鑑定士も、真偽を見極める目をさらに肥やしていく。このような勝負を何度も繰り返すことによって、贋作画家は、よりリアルな作品を仕上げられるようになっていくというわけだ。「サイバーセキュリティの世界で、攻撃側と防御側のいたちごっこが続くのと同じこと。手強いライバルがいるから、互いに切磋琢磨しながら、能力を高めていけるのです。片方が強すぎてもうまくいきません。境界を超えていくのが人間のクリエイティビティ同社では、GANを応用して「全身モデル生成AI」を開発。リアルな人間の全身画像を自動生成できるというものだ。大量のイメージ画像が必要なECサイトやアパレルブランドなどでの活用を狙っている。実際にモデルを起用して撮影するコストや手間を考えると、架空モデルに対するニーズは十分見込めると考えている。このほか、医療の現場では、GANを利用して疑似患者データを作るという取り組みも進んでいる。AIによる画像診断支援では、患者画像が多いほど精度も高まるが、サンプル数の少ない症例もあり、大量のデータを集めるのは簡単ではない。そこで、GANを使って本物そっくりの患者データを作り、AIの学習用に使うというわけだ。このようにGANの応用範囲は幅広い。オリジナリティがあるとはいっても、GANは今の世の中で「ありそうなもの」を作っているにすぎない。その意味では、これまでにあるものを組み合わせて再生産しているだけで、クリエイティビティとは言いがたい。「たとえば50年前のアニメのキャラクターと今のそれとは大きく異なります。時代の先端を行くクリエイターが、『アニメのキャラクターとはこういうもの』という境界を超えてきたからでしょう。京都大学にて機械学習分野を専攻。小川恭史氏とともに同社を設立。