AIは映画のような分野でも活用されており、今後エンターテインメントの世界でますます活用されてくると思われる。このコラムでは具体的にどのように活用されているのかを説明している。このコラムを読んで、現在、エンターテインメントの分野でどのようにAIが使われているのか学んでほしい。
AIで出来る基本的な事とは
現在、AI技術が多くの分野に応用され始めている。ここでは人工知能が基本的にどのようなことが出来るのか、それは実際私たちの生活の中に利用されているのか、大きく「画像解析分野」「音声解析分野」「自然言語処理分野」の三つに分けて見ていこう。
画像解析分野
画像解析分野は主に次の二つに絞られる。ここでは「超解像」と「モノクロ画像のカラー化」について説明する。
超解像
科学捜査班が出てくるようなドラマにおいて、何がうつっているのか肉眼では判断できないような荒い画像から犯人の顔やナンバープレートの数字を推定できるような場面があるが、ドラマ上のおとぎ話ではなく実際にAIによって可能になってきた。ほとんどモザイクに近いような超低解像の画像からも、オリジナルに近い推測ができるようになってきたというのだ。この技術を応用することで、低解像度の防犯カメラであっても人物を推定することができるようになる。AI技術の発展と導入は犯罪の抑止力になると考えられる。
画像解析においてAIは人間が無意識のうちにしている情報を補足し推測するという能力を身につけている。通常、私たちは木立の端からタイヤが見えたとしたら、隠れている部分には車が駐車してあると想像するだろう。それを私たちは過去の経験などから情報の補充をして推測するわけだが、AIにも同様なことが出来るようになったという。先に出た低解像度の画面からの推測はもはや人間の推測能力を超えているレベルの能力と言えるだろう。
モノクロ画像のカラー化
実生活の中でこのAIの能力が使われているのはモノクロ画像のカラー化である。AIはモノクロの画像から木の葉であればここはおそらく緑だろうと色をも推測することが出来る。そうして昔のモノクロ映画がカラー版となってリバイバルしたり、モノクロでしか移せなかった昔の写真がカラーとなって、当時の様子がより一層伝わるものへと生まれわらせている。
音声解析分野
音声解析分野は主に次の二つに絞られる。ここでは「感情認識」と「楽器などの音の違い察知」について説明する。
感情認識
人間の表情、顔の筋肉の細かな動きをとらえて感情をデータ化・分析する感情認識ができるAIもビジネスの現場に登場し始めています。その技術が担っていく分野は多岐に渡り、すでに様々な業界で活用され効果も実証されつつあります。
一例をあげると、ゲームやスマートフォン産業、教育・通信教育産業では例えば教師が見逃してしまった生徒の表情をとらえ、どこが苦手でつまずきがあるかを感情の認識から把握します。生徒と先生がパソコンの画面ごしに対面する通信教育には導入しやすいだろう。今後は教材もこうしたAI導入を視野にいれた形になっていくと考えられている。
心理状態が治療や回復に大きく関わってくる医療の分野において、微細な心理事項を数値化することは難しいと思われてきた。しかしながら、今後は感情認識の技術がさらに進み、搭載されていくだろう。
エンターテインメント産業では視聴者の感情によって物語の方向性が変わっていく映画やドラマなど、よりエンターテイメント性の高い創作物への貢献が見込まれている。こうしたエンターテインメント産業はもちろん、どんな産業であっても消費者あってのもの。消費者の動向をとらえる感情認識AIはマーケティング・広告産業においてすばらしい功績をあげるだろう。表情はうそをつけない。細微な表情までをも読み取ることができるAIによって、今までよりもさらに本心が繁栄されるマーケティングデータがとれることだろう。宣材に対する見込み客の把握ができ、より一層効果的かつ効率的な宣伝が可能となる。
楽器などの音の違い察知
会議や取材・インタビューの内容を議事録や文字におこすことを、リアルタイムにできる人はなかなか少ないだろう。まして、複数の人間が同時にしゃべったとしたら、個々人の言葉をひとりの人間が同時に書き留めることは不可能に近い。しかしAIを利用すればそれが可能になるという。2016年NTTは雑音の中でも必要な音声のみを認識してひろいあげ、書き起こすことができるAIを開発した。
AIは人の言葉を理解して学習するため、音声認識は極めて重要な技術開発をようする分野であった。雑音は音声認識において、やっかいな存在で、雑音を除去しようとすると必要な音声までにも影響を及ぼしてしまう。そこがネックであったのだが、NTTは必要な音声のみを拾い、雑音だけを低減させる技術を開発した。複数人が同時に話すような会議での議事録作成、また多人数の中での通訳も可能となる日も近い。
また人間の声に限らず、楽器の音もその違いを認識する。こうしたAIの技術を用いて新たな音楽や音そのものを生み出す方法をAIに学習させようとしている。音の数学的特性をとらえ、組み合わせることで全く新しい音色をつくりだせるのだという。
それは二つある楽器が同時に演奏するのとは違い、二つの楽器の中間の音ができあがるのだ。人がこれまで聞いたことのない音色が無数の組み合わせによって誕生している。こうした機能を備えたAIがさらに他のAIと連動して音や音楽を作りだしていく可能性もあるのだ。
自然言語処理分野
自然言語処理分野は主に次の二つに絞られる。ここでは「会話する」と「記事を書く」について説明する。
会話する
AIの店員が店に立つという話題もニュースで取り上げられるようになった。実際に立っているのは画面だが、画面の中に映し出されたアニメや３D画像の店員さんが、お客様の質問に答え会話をする。求めている品物がどこにあるか、またお客様の状況に合わせたおすすめの商品を伝えたりすることが可能だという。人材不足で悩む業界が多い中で、こうした技術はさらに発展することが予想される。
記事を書く
AIがこれまで書かれた新聞の記事を膨大な量、学習し書いた記事が中部経済新聞に掲載された。多くの人が目にし、正確な情報が求められる新聞をAIが書いた、しかもその記事は記者が書いたものと遜色がないということで話題となったのだ。今後のAIが書いた記事を読む機会も増えるだろう。
その他
作曲や動画作成、絵を描くなどクリエイティブな分野に置いてもAIの能力が評価をうけている。2018年AIが書いた絵が4900万円でニューヨークのオークションにて落札され話題となった。膨大な肖像画データを解析したAIがそれらのデータを元に描かれた作品だ。また、17世紀バロック期を代表する画家、レンブラントの絵をデータ化して学習したAIがあたかも本人が描いたような新作を生み出すことにも成功している。絵画においても、作曲、動画作成に置いても、人にはおおよそ頭に入れることの出来ない量の情報を保持し、それらを解析学習して身につけるAI。AIから生み出されるのは模倣した作品ではなく、オリジナルの技術を踏襲したうえでの新たな作品というから唸らされる。
まとめ
「画像解析分野」「音声解析分野」「自然言語処理分野」の三つに分けてその一端を紹介しただけでもAIの能力と今度ますますの可能性を感じた方も多いのではないだろうか。犯罪の抑止力になる、エンターテイメント性が高める、教育・医療界での心理推測を高める、実際の現場で聴き取る・話す・書く能力を発揮するなど多くの未来を明るくするAIの技術。情報の所有量、膨大な情報量からの推測はAIが人間を凌ぐことは必至で人間の仕事が無くなっていくと言う声も上がるのもうなずける。しかし大切なのはAIの素晴らしい能力を味方につけて、それを使いこなす人間の力だ。生活にもビジネスにも上手に導入し、自らが使い手となることが私たちに求められている。
<参考>
- GoogleのAIが生み出した「人間が聴いたことのない音色」(livedoor news)
http://news.livedoor.com/article/detail/13164813/ - 人工知能ができること12選！起業家が知っておくべきビジネスへの活用法(LISKUL)
https://liskul.com/artificial-intelligence-19409
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