拓海先生、最近話題の研究を部下が持ってきましてね。「人が思いつかないような美術の組み合わせをAIで作る」って話なんですが、要するに何が新しいんですか？
素晴らしい着眼点ですね！この研究は、単にランダムに要素を混ぜるのではなく、人間が通常思いつかない「認知的に利用できない（cognitively unavailable）」組み合わせを狙って生成する点が肝なんですよ。大丈夫、一緒に分かりやすく整理しますよ。
認知的に利用できない、ですか。難しそうですな。現場で言えば「普段の発想回路に乗らないアイデア」ということですか？ 投資対効果の観点で、実際に使えるかどうかも気になります。
いい質問ですね！要点を三つだけ先に出します。第一に、既存データから特徴を自動抽出して概念空間を作る。第二に、大規模言語モデルで組み合わせ候補を生成し、選好や珍しさでランク付けする。第三に、生成した組み合わせを画像生成モデルで具体化して評価する。これだけで「新奇な組み合わせ」を効率的に生み出せるんです。
うーん、概念空間って言葉が出ましたが、うちの若手がよく言うCLIPというのとも関係がありますか？それと現場でどう活かすかが肝です。
素晴らしい着眼点ですね！CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining、画像と言語の特徴を対応付けるモデル）はまさに使われます。画像から意味的なキーワードを抽出して、それを概念ベクトルに変換する。ビジネスに置き換えると、現場の製品から特長タグを自動で引き出して、新しい商品コンセプトの種を作るようなものですよ。
これって要するに、人間の常識や固定観念を超えた発想をAIが候補として出してくれるということ？それなら商品企画で使えるかもしれませんが、品質やブランドに合わないアイデアも出るのではないですか。
その懸念は的確です。研究では単に珍しい組み合わせを出すだけでなく、「芸術的適合性（artistic fit）」や企業での言い換えなら「ブランド適合度」を評価指標にして上位を選ぶ仕組みを入れている。つまりランダムに投げるのではなく、現実に使える候補だけを上に出す工夫があります。ポイントはフィルタを後から加えるのではなく、最初のランキング段階で適合性を評価することですよ。
なるほど。導入の手順はイメージできますか。うちの現場ではデータの整備が課題ですし、社員が使いこなせるかも心配です。
大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。導入は三段階で考えましょう。第一に既存画像や製品説明からキーワードを自動抽出するパイプラインを最低限作る。第二に生成と評価のループを小さく回して社内の専門家と評価基準を作る。第三に、業務ツールと接続して使い勝手を改善する。これだけで投資対効果が見えやすくなりますよ。
分かりました。要するに、まずはデータから特徴を抽出して、小さく試して評価軸を作る。そこから現場に合わせてフィルタを入れていく、という流れですね。私の言葉で言うと、AIで「発想の種」を出して、それを現場の目で選ぶということですね。
その通りです！失敗は学習のチャンスですし、一緒に進めれば必ず成果が出せますよ。まずは小さな実証プロジェクトから始めましょう。
分かりました。では私の言葉で要点を整理します。AIがデータから特徴を抽出して、人が思いつかない組み合わせを絞り出す。上位はブランド適合度で選別して、現場での評価を得てから展開する。まずは小さく試して効果を確認する、これで進めます。
