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【特集】

デジタル×プロモーション

プロモーション(販売促進)手法のデジタルシフトが進んでいる。顧客の消費行動にも大きな影響を及ぼすまでになったデジタルプロモーションの最前線に迫る。
2019.09.30

本物の人間そっくりの架空モデルを生成
データグリッド

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2019年10月号

人を主体とするビジネスであれば
あらゆる領域で活用できると思います

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データグリッド 代表取締役社長CEO 岡田 侑貴氏

「クリエイティブAI」で世の中の役に立ちたい

起業からわずか2年ながら、世界をあっと驚かせる研究開発を続けるデータグリッドの存在感は日に日に増している。

「当社の技術は汎用的です。AIに学習させるデータを変えることで、多様なバーチャルヒューマンをつくることが可能。人を主体とするビジネスであれば、あらゆる領域で活用できると思います」と岡田氏は語る。これから、どのような分野へ広がっていくのか想像することすら難しい、無限の可能性を秘めていると言えそうだ。

「人間がもっと創造的な部分に時間を使えると、世の中はもっと良くなるはず。その気持ちを込めて、当社では『クリエイティブAI』という言葉を使っています。データグリッドは社員の9割以上がエンジニアですから、常に新しいことに挑戦し、世の中の役に立つクリエイティブAIを開発していきたいと思います」(岡田氏)

次はどんなサプライズを見せてくれるのか――。進化を続けるデータグリッドから目が離せない。

Column

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。

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PROFILE

  • ㈱データグリッド
  • 所在地:京都府京都市左京区吉田本町36-1 京都大学国際科学イノベーション棟西館1F
  • 創業:2017年
  • 従業員数:30名(2019年6月末時点)
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