GAN と Creative AI が拓く未来

解説記事
https://note.com/masayamori/n/n9fddedd9a6f5

ディープラーニング等の機械学習のアプローチを用い、データから学習を行ったモデルを構築して様々な分野での識別や予測を実現していくというAIの活用は、徐々にかつ着実に浸透してきています。そのような中、識別や予測という利用法から、今やAIに新しいデータやコンテンツを作り出させるという世界が始まってきています。それが、「創造するAI」＝“Creative AI”の世界です。

Creative AI の議論が盛り上がり、多くの事例が見受けられるようになってきた背景には、ディープラーニング技術の発達により、生成系の技術として GAN（敵対的生成ネットワーク）が提案され、GANベースの新しくコンテンツを作り出す AI に注目が集まったことがあります。

本資料はそのCreative AI および GANの基本的な事例紹介をしたものです。

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1. Creative AI が拓く未来 森 正弥 楽天株式会社 執行役員 楽天技術研究所 ファウンダー Feb/2020 https://note.mu/masayamori
2. 2 • 企業情報化協会 AI&ロボティクス委員⾧ • 楽天株式会社 執行役員 • 楽天技術研究所 ファウンダー • 日本データベース学会理事 • APEC（アジア太平洋経済協力）データ・アナリ ティクス人材育成プロジェクトアドバイザー 森 正弥 https://note.mu/masayamori • 先端技術の動向の情報発信を行い、産業横断的な公職にも携わる • 楽天では、開発組織のグローバル化、研究開発の統括を行い、AI を用いた新サービスも創出 Profile
3. 3 「AI を経営戦略の中心に据えるには?」 https://note.mu/masayamori/n/n4311ffd303d5 • 機械学習・深層学習の本質的な特徴を、いか に単機能の改善ではなく、組織的なプロセス に組み込んでいくか。 • そのためのマネジメントフレームワークとし て、Prof. Ajay Agrawal の「AI Canvas」を紹介
4. 4 「創造的AIと敵対的AI の不思議な関係」 • Creative AI という新しいAIアプリケーションの トレンドと、それの原動力となっている GAN （敵対的生成ネットワーク）の解説 • 利便性のみならず、新しく社会にもたらされ ているプライバシーの脅威についても言及 https://note.com/masayamori/n/n9fddedd9a6f5
5. 5 楽天技術研究所:世界５カ国１５０名以上の研究者が所属 TOKYO SINGAPORE PARIS & NY BOSTON SAN MATEO BENGALURU
6. 6 AI / Deep Learning の成果  画像認識 （Rakutenラクマでの活用、楽天ドローンでの活用）  顔認識 （各グループ会社での活用、楽天Pay の顔認識ペイメント）  機械翻訳 （Video配信ビジネスでの７言語の字幕翻訳。世界レベルの精度）  商品データの自動生成  顧客ニーズの抽出及び商品デザイン  株価予測・マーケット予測  潜在顧客ターゲティング （Rakuten Airis）  広告バナーの自動生成、商品解説文の自動生成 （Creative AI) • Deep Learning による具体的なビジネスソリューションを創出
7. 7 Creative AI と GAN
8. 8 新しいトレンド: Creative Economy, Creative AI  World Economic Forum でも注目されるトレンド  特定の技術やソリューションではなく、活用（アプリケーション）  「繰り返しではない」「専門的知識体系に基づく」「経済的価値のある」コンテンツを作る  PFNのオンライン線画自動着色サービス PaintsChainer  Magical PunchLine、 AI をクリエイティブディレクターに迎える  電通によるAI コピーライター AICO  佐藤・松崎研によるAIによるSF小説「人狼知能能力測定テスト」  日経のAI記者「決算サマリー」 (LINK) (LINK) (LINK) (LINK) (LINK)
9. 9 GAN （敵対的生成ネットワーク） Generator Discriminator Random Input Sample Sample Real Data Generator Loss Discriminator Loss • データ拡張にも使えるが、創造性を持ったAI （Creative AI）というトレンドの原 動力にもなっている
10. 10 NVIDIA による Imaginary Celebrities https://research.nvidia.com/sites/default/files/pubs/2017- 10_Progressive-Growing-of/karras2018iclr-paper.pdf
11. 11 驚異のGauGAN https://www.youtube.com/watch?v=hW1_Sidq3m8 Image Credit: Khari Johnson • １ヶ月で５０万枚の画像がユーザーの手で 作成される • トップアーティストとのコラボも
12. 12 スターウォーズ、トランスフォーマー、アベンジャーズのコンセプトアーティストであった Colie Wertz 氏によるGauGAN とのコラボ作品
13. 13 文章から画像へと変換 AttnGAN by Microsoft: AI can create a picture from caption Text-to-Image convertor http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1801/19/news054.html “A bird with a yellow body, with black feathers and has a short beak.” • 画像から画像を作るのではないところがポイント。 • 例えば応用することで、設計図から製品の画像を作り出し、実際の製品と比較す ることで設計図どおりに作られているのかの確認等にも使える。
14. 14 Creative AI: 広告の分野での取り組みが進む [LuBan System, Alibaba] Background Shapes Colors Layout Product Alibaba used automated banner design system at 11.11 出典: （Alibaba社 発表資料より）http://www.uisdc.com/alibaba-luban-ai-banner
15. 15 Creative AI: 商品説明の自動生成も デジタルコンテンツ・報道・広告以外のビジネス領域においても、 Creative AI の応用が開拓されている 商品とセールス・嗜好の関係を踏 まえ、PC/モバイル/スピーカーそれ ぞれに最適な商品説明を生成 https://news.stanford.edu/2017/09/29/predicting-sales-online-products-advertising-language/
16. 16 新しい関係を作っていく
17. 17 新しい関係へ 人の知と機械の創造性を統合する 新しい関係へ  AI は、枠組みの中で、最適な未来の予測を行うことができる。そ の量・精度は人知を安々と超えている。  しかし、枠組みを超えることそのものはできない。  人は枠組みを変える力を持っている。機械・AI はロング テールとビッグデータを処理できる力を持っている。