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GAN（敵対的生成ネットワーク）

「アイドル生成AI」や「全身モデル生成AI」などに活用されているGANは、深層学習（ディープラーニング）に基づく代表的な生成AI。二つのネットワークを競わせながら学習させることで、高い精度のアウトプットが生成できるところに最大の特徴がある。

例えば、アイドル生成AIの場合、画像を生成するAIと、それが本物か偽物かを見分ける（認識する）AIが敵対関係にあり、後者が偽物を識別する能力を高めると、前者はそのフィードバックを受けて改良を加え、本物と見分けがつかないアイドル画像を生成しようと学習を高める（下図参照）。これを何百万、何千万回と繰り返すことで、本物そっくりの架空アイドルが生成できるようになっていく。

二つのAIを使うが、アイドルの画像データを学習するのは識別するAIのみ。このため、生成するAIが初めてつくった画像は「テレビの砂嵐のような状態」（岡田氏）だ。そのレベルから、本物そっくりの架空のアイドルが生成されるまでわずか数時間。そのスピードには驚かされる。

「学習させるデータは音楽や文章、デザイン、数値などでも可能」と岡田氏。集めてきたデータの中にありそうでないアウトプットを生成する技術であり、今後はバーチャルヒューマンにとどまらず、あらゆる領域で活用が期待されている技術である。