ここでは、画像生成AIの開発事例、メリットに加え、導入に必要なデータについて解説しています。
広島大学の研究グループは、Generative Adversarial Network(GAN)による自動輪郭作成システムを開発しました。特徴は、治療前の画像から頭頚部の臓器を同定して輪郭作成を行うことです。同研究グループは、これまで用いられてきたCNNによる自動輪郭抽出法と比べて、精度が著しく向上したと結論付けています。
| 業界 | 医療業界 |
|---|---|
| 開発企業 | 広島大学 |
株式会社mignは、2023年5月から画像生成AIを搭載したWebサイト制作サービスの提供を開始しています。特徴は、ユーザーが遷移してきたページの情報をもとにトップページの背景画像をAIが生成することです。ユーザーの興味・関心に合わせてデザインを変更できる点が魅力と考えられています。
| 業界 | Web業界 |
|---|---|
| 開発企業 | 株式会社mign |
代表的なメリットとして、テキストを入力するだけで希望に近い画像を生成できる点があげられます。これまで数時間や数日かかっていた作業を数十秒から数分程度で行えます。画像生成にあたり高度な技能を必要としない点も魅力です。画像生成AIを導入することで業務を大幅に効率化できる可能性があります。
想像もしていなかったような画像を生成できる可能性がある点もメリットとしてあげられます。常識による制約を受けないため、さまざまな可能性を追求できます。ひとつのテキストから複数の画像を生成できる点も魅力です。幅広い候補の中から、適したものを選択できます。
画像生成AIの特徴は、データから学習して新たなコンテンツを生み出すことです。したがって、画像を生成するため膨大な学習データ（画像データ）が必要になります。学習方法は、教師あり学習と教師なし学習に大別されます。教師あり学習は教師役あるいは教科書役にあたる例題を与えて学習させる方法、教師なし学習は例題を与えずに自ら学習させる方法です。
画像生成AIに新たなコンテンツを作らせるため、まずは読み込んだ画像を正しく認識させる必要があります。認識精度を高めるため必要になるのが教師役あるいは教科書役にあたる画像データです。画像生成AIの認識精度は、画像データの質（と量）から大きな影響を受けます。例えば、画像データに偏りがあると、画像生成AIにも同様の偏りが生じます。当然ながら、画像生成AIの目的に合わせて、データの種類を選定することも重要です。
画像生成AIの主な魅力は、業務を効率化できることと新たなアイデアを創出できることです。これらのメリットを活用するため、現在ではさまざまなジャンルで活用されています。ただし、画像生成AIの開発には質の高い膨大な量のデータが必要です。導入したい場合は専門家に相談するべきといえるでしょう。
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