18日目です...が、少々遅れてお届けします。Calendar参加も(たぶん)3年目となりました。そんな画像生成AIが注目を集めています。2の公開、Midjourneyの登場と盛り上がりを見せました。Diffusion一般公開からは、使ってみた報告、従来研究との融合、商用プロダクト応用と、研究者、アーティスト、プログラマなど様々な人の参加により、界隈はさらに活気づいています。画像生成AIの技術解説は、たくさんの素晴らしい記事に譲ります。技術の全体像説明1や、図解による日本語2や英語3の解説があります。今年のアドベントカレンダーでも、テーマとして複数取り上げられました。2022に様々な考察を読むことができます。画像生成AI』に詳しくまとまっています。ジェネラティブAI全般にも、上記の画像生成のコアとして使われる「拡散生成モデル」ブームが到来しました。テキストからの画像生成とその発展に加え、サウンド生成、動画生成、モーション生成、3Dモデル生成と、ここ数ヶ月で様々な論文が発表されました。次に興味が湧くのは、こうした技術が今後どのように社会に受容され、影響を及ぼすかという点です。本記事では、画像生成を中心としたジェネラティブAIを取り巻くビジネス、技術応用、法律その他を以下のステップで概観します。考慮すべき制約(法解釈と規制、コミュニティの倫理観)これから数年スパンで、ジェネラティブAIどう浸透し、社会を変化させるかという流れを読み解く、または予測する一助となれば幸いです。ジェネラティブAIのビジネス機会と投資ジェネラティブAI、中でも画像生成AIの技術的ブレークスルーは、ビジネス機会や投資目線ではどのように捉えられているのでしょうか。Gartnerは、2022年の戦略的テクノロジートレンドの先頭に「ジェネラティブAI」を取り上げました。ジェネラティブAIが生み出すと予測しています。次に「来る」技術を予測するGartnerハイプサイクルでは、ジェネラティブAIが盛り上がりのほぼ頂点にプロット4されました。達する5と報じました。Web3の減速とAIへの資金還流が伸びの原因とされています。事実、大型調達の発表が相次いでいます。資金調達6をし、成長戦略を発表しました。調達を発表7しました。以前よりジェネラティブAIで名の通っていた会社だけではありません。Diffusionモデル公開後に生まれた会社もあります。モデルのオープン化がもたらした効果といえるでしょう。これらの調達資金は何に投じられ、その会社とその顧客にどんなリターンを生むと考えられるでしょうか。一般に、どこにリソースを投下することが最も効率よく事業を成長させるか、「てこ」となる場所は事業種別により異なります。そのため、調達資金の重点投下先も異なります。企業向け業務系SaaSの場合は営業やカスタマーサクセスの人員、個人向けゲームやコンテンツであればその制作費や広告宣伝費に多くを投じるでしょう。AIスタートアップの場合、それらに加えて独自のデータセット、計算資源を投下した学習、抱える研究者の技術によりもたらされる独自のモデル、それらを利用シーンと結合させるアプリケーション開発、プロフェッショナルサービスによる課題ごとにカスタマイズをした対応などが競争力と成長の源泉となります。ジェネラティブAI、特に画像生成AIの付加価値や差異化要素は、どう生み出されるのでしょうか。生み出すとモデル化します。各要素を詳しく見ていきましょう。領域間の越境人材も見られます。「絵を描く」「CGを制作する」といった活動をするクリエイターは、アマチュアかプロかを問わず、既に自身の制作プロセスに画像生成AIを取り入れ始めています。日本での一部事例を挙げます。23年2月号表紙の制作11などいちはやく制作現場に取り入れています。Diffusionを活用した美麗な画像を日々発表し、画像生成AI初の紙刷り画集を出版しました。CGに強みを持ちながら、画像生成AIを制作プロセスに取り入れた習作例を日々発信されています。機械学習モデル全般に言えることですが、モデルがあるだけでは「試す」ことはできても「継続して使う」ことは困難です。利用シーンに合わせたツールやアプリケーションに埋め込まれて初めて真価を発揮します。アプリケーションを開発し、継続的に改善できるエンジニアが必要です。アプリケーションには二種類あります。あるアプリケーションやWebサービスに機能要素を足すケースと、スタンドアロンで新規アプリケーションを開発するケースです。お絵描きばりぐっどくんの生みの親である西野颯真氏は後者の例と言えるでしょう。後段の「プロダクト」の項目でも取り上げます。研究者ジェネラティブAI領域にもともと関心があった研究者が、今回のブームを受け一歩早く動き出しています。Strategyとして移籍しました。Diffusion界隈のオープンソース活動をしていた研究者は、複数がMidjourneyへ立上げメンバ等として参画しました。プロダクト上に挙げるような人材やステークホルダにより生み出されるプロダクトには、どんなものがあるでしょうか。画像生成に限らず、ジェネラティブAIの「今」を捉える記事を発表しています。(ゲーム業界における生成AI革命)13」の2本が掲載されました。画像生成を比較して取り上げています。ブロックチェーンブーム等を遥かに凌駕する点に触れ、画像生成などのジェネラティブAIが一気に普及すると論じています。「2022年末のインターネットアーカイブが、人間が多くを生成した最後のリポジトリとして大切にされる日が来るかもね」という締めが印象的です。Games」では、コスト・品質・スピードのうち2つしか取れないトレードオフ問題の終焉、産業の中では複雑性・リアルタイム性が高いゲーム業界が最も大きな影響を受けるだろう、と論じています。ここでは、活用が期待される画像生成AIプロダクトについて、「四階建て」の構造でモデル化して議論を進めます。プロトタイプフェーズと、製品フェーズでも構造が多少異なると言えますが、本稿では詳細を省きます。各階の様子を見てみましょう。一階:基礎となる画像生成モデル一階は「基礎となる画像生成モデル」です。Diffusionなど著名なモデルがあります。一部企業を除き、「一からの学習」に必要な計算資源へ安定してアクセスすることは困難です。Diffusionの公開は、一階部分をGoogle、OpenAIなどの従来からマシンパワーとキャッシュに余裕のある企業に独占された状態とさせず、二階より上で起こるイノベーションに張ってみたものと言えます。様々な議論を呼びつつも、爆発的に「追加学習」「アプリケーション」「活用プロセス」例が出て、イノベーションが加速されたことは確かです。二階:追加学習等によるカスタマイズ二階は「追加学習等によるカスタマイズ」です。カスタマイズのためには、まず基礎となるモデルを手元に持つ必要があります。加えて、ここには研究知見やそれを実装する能力、学習に使うデータセットと計算資源が必要となります。Inversion、DreamBooth、Hypernetworks、LoRAなど、学習の箇所や方法に一定の制約を加える方法があります。「ガチャに頼らず、想定した表現を一発で生成するにはどうしたら良いか」は、この秋冬の大きな研究テーマとなっています。「公開されないケース」には、料金を取り利用できるケースと、活用プロセスに隠蔽され使われる場合があります。AIピカソが、先日12月20日に発表した「AIいらすとや」14は、この二階部分の技術と、フリーのイラストサイト「いらすとや」との提携によりデータセットを使い実現した、「無限にいらすとや風クリップアートを生成できる」機能です。Libraryには、DreamBoothにより追加学習した様々なモデルが170以上公開されています。三階:アプリケーション三階は「アプリケーション」です。一階や二階部分を活用しながら、コーディングを前提として、アプリケーション部分の実装を差異化領域とできます。既存アプリケーションには、Photoshop、Figmaなどが挙げられます。これらは、既にクリエイターの制作プロセスに深く浸透しています。以下のようなサードパーティプラグインが発表されていますが、今後半年から一年で公式機能としての実装が進むことでしょう。Photoshopは高機能な画像編集ソフトウェアです。Exchange上で89米ドルにて販売され、Stability.ai側のサーバへ描画リクエストを送ることによるクラウドでの動作、両方をサポートしています。Figmaは共同編集をしながらインタフェースデザインを行えるツールです。Diffusionのプラグインが公開されました。生成枚数が42枚/月に制限されたFree版、月額18米ドルのPro版の料金プランがあります。営利企業による製品だけではありません。GIMPはオープンソースの画像編集ソフトウェアですが、BlueTurtleAI氏により、GIMPプラグインがMITライセンスで公開されています。従来Webアプリケーション開発を行なっていた企業やエンジニアが、画像生成AIを素材として選び、他に先駆けサービスとしてリリースする例があります。既存アプリケーションが同様の機能を実装してきても差異化要素を持ち続けられるかは、「一発芸」で終わらず、継続した利用シーンの探索と新機能のリリースが大切となるでしょう。日本ではお絵描きばりぐっどくんのようなLINEボット、AIピカソのようなスマートフォンアプリがリリースされています。Face上のGradioアプリケーションなどをフロントエンドとして活用するケースも見られます。四階:活用プロセス四階は「活用プロセス」です。