AIBR プレミアム
拓海さん、最近社員から『人の写真をもっと自然に生成できるAIを入れたい』と言われまして、社長が興味を持っているんですが、そもそも何が違うのか分からず困っています。要するに投資に見合うのか簡潔に教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね、田中専務！ 大丈夫、一緒に整理していきましょう。結論を先に言うと、本論文は『人の顔やポートレートの生成品質を、人の好みに直接合わせて改善する方法』を示しています。要点は三つで、モデルを専門のデータでファインチューニングすること、AIを使ってどちらが好ましいかを判断するデータを作ること、そして直接選好最適化（Direct Preference Optimization: DPO）でモデルを学習させることです。
専門のデータでファインチューニングというのは、うちの業界で言えば自社製品向けにカタログ写真を特化して撮り直すようなことですか。それなら分かりやすいですが、AIに好みを教えるというのは具体的にどうするのでしょうか。
いい比喩です。まさにその通りですよ。ここで使うのは人間の手でひとつひとつ評価する代わりに、まずAIを使って『どちらの画像がより好ましいか』を判定する候補データセットを作ります。人手による評価はコストがかかるため、AIをフィルター兼教師役にするわけです。次に、その評価で優劣のついたペアを元にDPOで学習させ、モデルが好まれる方向へ直接動くようにします。
これって要するに、良い写真と悪い写真の対をAIに見せて、『こういうのが良い』と学ばせることで、将来AIが自社向けのいい写真を自動で作れるようになるということですか。
その通りですよ。簡潔に言えば三段階です。まず大きな事前モデルを自社用途に合わせてファインチューニングする、次にAIを利用して人の好みが反映された比較データを作る、最後にDPOでモデルを直接好みへ最適化する。これにより、ただ画質が良いだけでなく、人の姿勢や表情、服装など『人らしさ』に関わる細かい好みまで改善できるんです。
コスト面が気になります。AIで評価するということはシステム開発や計算リソースが必要ですよね。うちのような中堅企業が投資する価値は本当にあるのでしょうか。
大切な視点ですね。安心してください、投資対効果の観点で整理すると三つの利点があります。第一に、既存の汎用モデルを活用して部分的な改善を行うため、最初から全て作るよりコストは抑えられます。第二に、人手評価を減らすことで運用コストを下げられます。第三に、顧客向け素材の質が上がれば広告やECの転換率が改善し、短期で回収できる可能性が高いです。
実際の導入で現場は混乱しませんか。今いるカメラマンやデザイナーとの役割分担はどうなるのか、品質管理の責任は誰が持つのかが心配です。
現場との共存は重要な課題です。ここでも三つだけ押さえましょう。まずAIは置き換えではなく補助ツールとして位置づけ、クリエイターの作業効率を上げることを最優先にすること。次に品質基準を明確にし、人が最終確認するルールを作ること。最後に小さな実証プロジェクトで効果を示してから段階的に展開することです。
分かりました。では最後に確認です。私の理解を自分の言葉で言うと、『まず一般の生成モデルを自社向けに調整し、AIを使って良し悪しのペアを作って、それを学習させることで自社が望む人の写真を自動で作れるようにする手法』ということで間違いありませんか。
その通りですよ、田中専務。言い換えも完璧です。大丈夫、一緒に小さな実証を回せば必ず社内理解が進みますよ。
