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化粧品業界でも活用が進む、AI生成によるバーチャルヒューマンの真の実力と倫理性

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AIが生成した実在しないバーチャルヒューマンを広告モデルとして利用する動きが、ファッションや美容業界を中心に広がっている。表情やポーズがより自然になり、クオリティが向上するにつれ、活用できる範囲も大きくなり、制作側にもユーザー側にもメリットが生まれている。一方で、普及には倫理的な課題も残る。AI生成モデルが人間にとって代わる日がくるのかを検証する。

広告やWebサイト、オンラインストアなどでは、人物モデルの画像がほぼ不可欠だ。だが、そのモデルのあり方がAI(人工知能)の進化によって大きく変化し、もはやリアルな人間である必要がなくなりつつある。モデルやカメラマン、ヘアメイクなどが「密」になる写真撮影そのものがコロナ下で成り立ちにくくなったことも追い風となり、AIが生成したバーチャルな人物モデル(以下AI生成モデル)を広告やWebサイトに掲載するケースが出現している。この記事では、こうしたAIモデルがどこまでのクオリティで、今後どう広がっていきそうなのか、現状をまとめる。

AI生成モデルとは?

数年前まで、AIが作り出す人間の表情にはどこか人間らしさが欠けていて、いわゆる「不気味の谷」を超えられないといわれていた。だが現在、たとえばRosebud AIが作り出す人物モデルはリアルな人間とほぼ見分けがつかなくなっている。

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出典: Rosebud AI公式サイト

こうしたモデルは編集も容易にでき、たとえば目の大きさなど顔のパーツをいじるといった微調整はもちろん、顔全体やポーズ、衣装や背景、ライティングを変更することも可能だ。実在の人物写真においても、肌色や髪色の修整、体型の補正といったことはすでにPhotoshopなどのソフトウェアを使って行われているが、AI生成モデルを使う場合、これらの修整をより簡単にできるように専用のソフトウェアが提供されることが多い。

音声を伴う動画のAI生成モデルも存在する。たとえばSynthesiaでは、AI生成モデルに任意のテキストを話させることができ、しかも聞き手によってテキストの言語や内容を切り替えることもできる。人間のモデルであれば数十、数百パターンも撮影し直す必要のある動画を、ひとつのAI生成モデルでこなせるのだ。

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出典:Synthesia公式サイト

国内外で広がる多彩な先行事例

このようなAI生成モデルのはしりとなったのは、2016年にInstagramアカウントを開設したLil Miquelaであろう。Lil Miquelaはミュージシャンのユン・スケーター(Yung Skeeter)氏率いるテックカルチャースタートアップBrudが作り出した架空の人物だが、人間らしいようで人間らしくない絶妙な表情や体型、エッジの効いた衣装や設定が話題となり、短期間で100万以上のフォロワーを獲得、「バーチャル・インフルエンサー」となった。2020年現在のフォロワー数は270万人に達し、これまでにPRADAやジバンシィ、カルバン クラインなどさまざまなブランドとコラボレーションを行なっている。

だが2020年現在、Lil MiquelaのようなAI生成モデルはもはや特別な存在ではなくなった。たとえばVOGUE Australiaでは2018年、バーチャルモデル「Shudu」を採用してティファニーの新作ジュエリーを撮影した。ShuduはほかにもWWDやCOSMOPOLITANといったメディアや、バルマンやサムスン電子のキャンペーンの仕事をこなしている。彼女が「所属」するDiigitals ModelsはShuduも含め7人のモデルを抱えており、うちひとりのGALAXIAは「世界初のエイリアン・スーパーモデル」という設定だ。

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出典:Diigitals Models

日本国内での活用事例も生まれている。日本発のバーチャルインフルエンサーとしてはフォロワー25万人を数えるimmaが知られており、生身のブランドアンバサダーらとコラボしたSK-IIのキャンペーンにも起用されている。immaを開発したAwwはほかに、男性のplusticboyやRiaといったモデルを擁し、合計フォロワー数は100万を超えるという。

バーチャルインフルエンサーだけでなく、企業独自のAI生成モデルも登場しつつある。たとえばGUは、一般女性の体型を平均化したバーチャルモデル「YU」を作り出した。ファッションモデルといえば身長が高くスリムで手足が長いイメージだが、YUは身長158cmという設定だ。これについてGUは「一般の女性にとって新作の着こなしがより自分ごと化しやすく、試着や購買の動機付けがしやすいのが利点」だと説明している

また本間ゴルフでは2019年、アパレルコレクションのルックブックを、すべてAI生成モデル着用によるWebサイト「Who am Ai?」という形で公開した。50パターンのコーディネートを着こなした、20人ほどと見られるAI生成モデルたちがスクロール表示されていくシンプルな作りだが、画像を数多く並べることでコレクションの多彩さを表現できている。このように大量の画像を一気に制作できることもAI生成モデルの魅力である。

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出典:本間ゴルフ公式サイト

本間ゴルフの「Who am Ai?」でモデルを作り出したのは、京都大学発スタートアップの株式会社データグリッドだ。彼らはイメージナビと協業し、AI生成モデルを使ったストックフォトサービス「イナイモデル」というサービスも行なっている。イナイモデルではAI生成モデルの画像を提供しているだけでなく、クライアントの要望に合わせたオリジナルモデルの制作も行っており、企業の独自イメージキャラクターを作り出すことも可能だ。

冒頭で触れたRosebud AIでは、2万5,000枚以上のAI生成モデルの画像とともに、ユーザー自身がそのモデルの見た目年齢や表情、髪色などを変えたり、顔を入れ替えたりと柔軟にカスタマイズできるツールも提供している。これを使えば、たとえばひとつのデジタル広告素材をターゲットに合わせてカスタマイズし、より身近に感じられるクリエイティブを制作できるだろう。Rosebud AIは2019年、L'Oreal USAのアクセラレータープログラム「Women in Digital」で表彰された3つのスタートアップの1つでもある。

上記のような技術を応用すれば、現実には存在しない人物を生成してモデルにできるだけでなく、実在の人物の画像に任意の衣服を着せることも可能だ。Zeekitはまさにそうしたアプリで、ユーザーが自分の全身写真を撮ってアップロードすると、さまざまなブランドの服をそのユーザーが着た状態で見ることができ、モデルの着用画像よりはるかにイメージしやすくなる。バーチャル試着できる服の画像はMacy'sやBloomingdale's、Net-a-PorterやFarfetchなどで実際に販売中のものなので、商品ページを経由して各オンラインストアに移動し、購入も可能だ。

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出典:Zeekit

コストや多様性、AI生成モデルを使うメリット

このようにAI生成モデルが急速に普及しつつあるのは、そこにさまざまなメリットがあるからだ。どのような利点があるのか、企業側とユーザー側から考えていこう。

企業にとっては、まずリアルな写真撮影を減らせることによるコスト削減効果が大きい。たとえば本間ゴルフの例でいえば、仮に50パターンのコーディネートを生身のモデル20人がすべて着用して撮影するとしたら1,000通りの組み合わせが生じ、仮に1カット5分としても80時間以上が必要だ。モデルやカメラマン、ヘアメイクの報酬、撮影場所確保等のコストがかさんでしまう。だがAI生成モデルを使うことによって、時間もコストも抑えたまま大量の画像を作り出すことが可能になっている。さらにコロナ禍によって、撮影のために人が集まることが難しくなってしまったが、AI生成モデルであれば物理的な撮影が不要である点も利点だ。

短期的にはこのようなコスト/リスク削減効果がわかりやすいが、コストが下がるということは、同一コストで質や量を増やすことができ、表現の幅が広がるということも意味している。つまりAI生成モデルを使えば、コストを増やさずに画像のパターンを増やせるので、たとえば商品の使用イメージに複数の角度の画像を加えたり、ポーズを変えたりといったことが容易になる。オンラインストアであれば、こうした施策で顧客の購入前の商品理解を深め、コンバージョン率を高めたり、返品率を低下させたりといった効果が期待できるだろう。

またAI生成モデルは人格を持たないので、生身の人間であれば公開したくない部分、たとえばノーメイク画像や顔のシワやシミ、下着画像なども問題なく「撮影」できる。さらに体型や肌色、髪質、年代なども自由に設定できるので、「ぽっちゃり体型のアジア系中年女性がすっぴんでくつろぐ図」「肌トーンがライトブラウンの長身で筋肉質な20代男性が着替える姿」など、作りたい画像に必要なモデルを簡単に用意できる。

最近ではモデルの世界でもダイバーシティの重要性が叫ばれ、有色人種やプラスサイズのモデルが注目されているが、こうしたモデルは現実にはまだ少数であるため、AI生成モデルによってそのニーズを埋めることができる。また、オンラインストアでは、ユーザーが自分に近い外見のモデルを選べる仕組みを導入することで、ユーザーの購入意欲を高めることもできるだろう。

あわせて、AI生成モデルはプライベートでのスキャンダルにも無縁で、不倫報道などにより起用している広告主の企業イメージに傷がつく恐れや、不用意な言動からの炎上やバッシングも避けられる。

こうしたメリットをユーザーの側からみると、AI生成モデルによって、企業から受け取れる情報がより多様で充実したものになることが期待できる。そのため、商品を購入・使用した際の感じが想像しやすくなり、ショッピングにおける納得感が高まり、購買体験も豊かになっていくだろう。

化粧品業界でも進む採用

このようにさまざまなメリットのあるAI生成モデルは、化粧品業界でも活用され始めている。前述のimmaを採用したキャンペーンのほか、SK-II は2019年、「SK-II 初のデジタルなブランドの顔」としてAI生成モデルのYUMIを作り出している。YUMIは単なるビジュアルだけでなくユーザーとの対話が可能で、SK-IIのグローバルWebサイトではユーザーの言葉を音声認識し、肌の悩みに合った商品や役にたつ情報を紹介している。

ドイツの化粧品メーカーEssenseも2019年、AI生成モデルのKeenaを「製品開発インターン」という設定で導入し、専用Instagramアカウントを開設した。アカウントは2020年3月に更新終了してしまったが、18回のポストで2万4,000人のフォロワーを獲得している。

企業に属さないAI生成モデルで化粧品業界と関わりが深いのは、バーチャルインフルエンサーとしてInstagramに36万のフォロワーを持つnoonoouriだ。デフォルメされているという点では他のAI生成モデルとは異なるが、Lil Miquelaと同様にさまざまな企業とパートナーシップを組んでいる。

化粧品大手では2019年以降コティをクライアントとし、傘下にあるカルバン クラインやミュウミュウのフレグランス、Philosphyの基礎化粧品などのスポンサードポストを定常的に行なっている。それ以前にもディオールやKKW Beautyのプロモーションに参加し、ビューティチュートリアルを公開したこともあった。

AI生成モデルは実際に化粧品を使うことができないので、リアルなインフルエンサーのように効果や使い心地を伝えるのには向かないが、「時代に合わせた表現を積極的に取り入れる」というブランドの方向性や世界観を示すことは可能といえる。

倫理面など解決すべき課題もあり

前出のRosebud AIのCEO、リシャ・リー(Lisha Li)氏は「5年後にはあらゆる画像・動画制作は生成的手法で行われるだろう」と予言する。たしかにAI生成モデルは有望な技術だが、いくつか課題があるのも事実だ。

まず短期的には、やはり「不気味の谷」を超える、人間らしい自然なAI生成モデルを作るにはまだまだ手間がかかり、机上で考えるほどの低コストを実現できていない。たとえば本間ゴルフの事例でも、Webサイト公開までには「(AIが作成する)顔のパターンを出すために、何日もAIに学習させたり、顔と身体の自動合成時にうまくいかず、30回以上もプログラムを修正しAIのチューニングを繰り返した」とプロジェクト担当者が語っている。noonoouriのビューティチュートリアルのようなコンテンツ制作にも、数人のチームで4〜8週間が必要になるという

また技術の使い方としても、企業独自のモデルを作ったり、人間のモデルのように人格を与えて事務所に所属させたり、ユーザー自身をモデル化したりとさまざまな形があるが、具体的にどうするかは各企業が熟慮する必要があり、使えばすぐに成果を出せるという段階ではない。

またAIモデルが広く普及していった場合、より長期的な課題も出てくるだろう。AI生成モデルは多様な表現を可能にする技術だとはいえ、たとえばストックフォト全般がそうであるように、あまりに多用されると写真や動画の表現が均質化してしまう恐れもある。Webを見慣れた人がある種の画像に感じる「ストックフォトっぽさ」と同様に、「AI生成モデルっぽさ」が醸し出されてしまうと、画像そのものや制作物のクオリティを損ねるケースもでてくる。

さらに大きな懸念になりそうなのは、AI生成モデルの技術によってどんな人物でも再現し、動かすことができてしまうことによる倫理的な課題だ。たとえば、AI生成モデルと称して著名モデルをほぼそっくりにコピーし、高額なギャラを払うことなく仕事をさせることが可能になるが、それをいかに防げばいいだろうか。

この技術によって、他人や社会を陥れるような動画、いわゆる「ディープフェイク」が社会問題になりつつあるいま、その対策を考えることも必要だ。また、作り手だけではなく、情報の受け手のリテラシーを高めることも求められてくる。人物の写真、そして動画という説得力の高い表現を自在に操る力はきわめて重いはずだが、それをどの範囲で使うのが適切かについて、まだコンセンサスができていない。

ただ救いなのは、技術を開発する側がその課題を認識していることで、たとえばSynthesiaは自主的な倫理規則を公開して対策をとっており、Rosebud AIにも内部的なルールがあるという。この点については、今後AI生成モデルが普及していくなかで、技術開発者や利用者、メディアや法律専門家などが検討を重ねていくことになるだろう。

AI生成モデルは人間に取って代わるのか?

短期・長期に課題はあるものの、AI生成モデル普及の勢いは続いていきそうだ。VOGUE Businessのなかで、コンサルタントのカリーナ・ノブズ(Karinna Nobbs)氏は「マスマーケットのファストファッションでは、デジタル合成モデルが商品写真のデフォルト・メカニズムになる」と予測している。当面のコロナ禍で世界的に写真撮影コストが高まっていることもあり、一般的な新技術以上のスピードで採用されていきそうだ。

とはいえ、作り込んだファッション写真やストーリー性のある広告写真などをAI生成モデルのみで作ることは難しく、人間のモデルを使うほうが早い状態は当面残るだろう。中期的には、AIモデルを多用する大衆的な商材やメディアの層と、よりハイタッチな成果物を求める層に二極化していくと考えられる。

Text: 福田ミホ(Miho Fukuda)
Top image: Dmytro Buianskyi via Shutterstock

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