アジラプレス ~「優しいAI」で人々を豊かに~

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AIも「習うより慣れろ」~ディープフェイク制作録~

アジラの営業の五十嵐です。私は前職からこのアジラに19年7月に転職してきました。

前職では電機メーカーに勤めていた私は、AIのスタートアップにジョインすることが決まっていたにも関わらず、AIについては全くの無知でした。このままの状態で入社してはいけないと、とにかく勉強しなければならないと考えました。

 

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筋トレ後にキング牛丼を食べる、入社前の無知な私
 
「勉強」だけでは足りなかった


勉強するなら何かの目標があった方がいいと考え、「AIを事業展開する力」を測定する、日本ディープラーニング協会が実施している「G検定」という試験への合格を目指し勉強することにしました。

G検定は試験対策本がいくつも出版されていて、当時の私はこの本に付きっ切りの1ヶ月を過ごしました。そのかいあって、入社直前の19年7月の試験に、無事にG検定に合格することが出来ました。  

無事試験に合格して「AIを事業展開する力」を身に着けることが出来ました。これでAIについて完璧に理解できた、アジラに入社しても盤石だ、そう思っていました。

 

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一か月の試験勉強を経て無事合格!

 

しかし、入社してみると、全くそんなことはありませんでした。アジラにジョインし、実際にAI開発の最前線に投入されてみると、試験のための勉強では気付かなかった AIの難しさや、それを上回る楽しさやポテンシャルに気づかされる毎日でした。

 

実際にG検定の試験勉強で学んだ単語や知識が日々の業務でも飛び交っているので、G検定の試験範囲が不十分だったということでは全くありません。知識としては知ってはいたものの、「実際に使ってみて初めて理解できる」という感覚でした。勉強が必要ない、というわけではないのでしょうが、勉強が全てではないということを実感させられました。

 

「知識」より「知見」、「勉強」より「経験」

 

細かいことは知らなくても、「なんとなく」理解していることというのがたくさんあります。

 例えば、殆どの人は電子レンジの構造や仕組みを知りません。しかし、その使い方は、老若男女だれでも知っています。これは勉強したからではなく経験から知っています。

 

下の画像は、ある海外の漫画家が描いた、「知識」と「経験」の違いについてのイラストです。勉強して身に着けた「知識」は単体では意味をなさず、経験によって知識が繋がって初めて「知見」となり、活用することが出来るというものです。

 

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「知識」と「知見」

 

試験勉強を終えた時の私がまさに左の「知識」の状態だったと言えます。勉強して得た知識は、他の知識とは結びついておらず、ただ記憶としてあるだけです。

AIスタートアップで実際にAIを活用することにより、知識と経験が結びつき、「知見」となることで、初めてAIを理解ができたのだと思います。 

 

もっとAIの「知見」を ~ ディープフェイク ~ 

 アジラでAIの知見を得たといえども、営業という立場ではなかなか得ることの出来ない知見があります。それは、実際に自分でAIにデータを学習させ、モデルを作成するという経験です。

当然、知識として「AIは学習によって賢くなるものである」というのは知っていて、自社製品の「ジジラ」も日に日に読取精度を向上させていくのを目の当たりにしているのですが、「どのように賢くなっていくのか」が、いまいちわからないのです。

 

知識が知見になるには経験が必要、だからやってみることにしました。 

 

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ボディビルダー×ファッションモデル


 最近、上の画像のような「顔をだれかと入れ替えた画像」が良くありますが、これも画像認識のAI技術で成り立っています。この技術を使って、自分を好きな映画に出演させるという遊びを通して、AIの知見を更に深めることにしました。 

今回使用したツールはこの「DeepFaceLab」というものです。これは動画①と動画②をAIに学習させることで、動画②の人の顔を、動画①の人に挿げ替えることが出来るものです。

(使い方はこちらを参照:【最新版】DeebFaceLab 2.0を使ったDeepfakeの作り方) 

 

実際に学習をさせていきます。このツールでは学習が途中の状態でも出力画像を確認することが出来ます。そのため、学習が進むことでどのような変化が起きるか、をテスト確認することが出来ます。下の画像が、学習を始めて数分後の画像です。

 

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学習初期

 一番左が学習用の私の画像、真ん中が挿げ替える先の画像、そして一番右が挿げ替えた後の生成画像です。

 まだまだ顔の認識が甘く、輪郭がぼやけていたり、顔の各パーツが滲んでいます。この状態から更に数時間学習させて(実際には外出している間に勝手に学習してくれていた)、実際に生成したのが下の画像です。

 

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学習後

 

まだ完璧とは言えませんが、かなり自然に挿げ替えられています!成功と言えます。

 

失敗:NGシーンにこそ学びがある

 

 さて、実は上の画像は5テイク目くらいの画像です。この画像に至るまでに、4回ほど失敗を繰り返しています。

本記事の冒頭の写真のように、私は普段は眼鏡を着用しています。最初に学習用に撮影した動画でも、私は眼鏡を付けたままでした。加えて、前髪もおろしていて目にかかるくらいの位置まで来ています。しかし動画②の中の人物、つまり私がすげ変わる先の人物は眼鏡を着用していません。更に髪は短く、しっかりと整えています。

そのようなデータの不一致があるままに学習をすると何が起こるか、というのが下の画像です。

 

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失敗例:顔に謎の黒いもの

 

 初めにこれを見たときはさすがに頭を抱えました。(しかもこれ実際は動画で、こんなのが軽快に動いてしゃべるという恐怖。まさに不気味の谷…)

 

 これはつまり、学習データの中の私の顔に眼鏡や前髪が映りこんでいることをAIが判別できず、私が「顔の周りが黒い人」だと認識されていて、そのまま挿げ替えられてしまった結果です。

(付け加えて言うと、私の顔はデカいのにそのままのサイズで挿げ替えたので、本来の顔の部分からはみ出ています。)

 

 この失敗によって、AIは「やってみないとわからないものである」、更に「データの形式は揃えなければならない」という、知識としては当たり前のこととして持っていたことを、痛感・理解することが出来ました。

 この反省を踏まえて、眼鏡を外して前髪を上げた動画を撮り直し、再度12時間の学習を行った後、顔のサイズや色の調整、更に最も自然に見える挿げ替え方の調整などを行い、成功まで持っていくのにトータルで費やした時間は丸2日間ほどです。

 

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失敗例②:顔の色があってない、など

 結果として得られた知見は、言葉にしてみたらとてもチープなものです。多分、AIという単語で調べれば初めのページに記載されている注意事項でしょう。だから、「こいつ、AI企業にいるくせにスゴイ当たり前のことを書いてるな」と思われるかもしれません。 

 しかし、知識として持っていたにも関わらずこの失敗をしているということは、やはり私が本当には理解できていなかったということです。この失敗を通して初めて私は「理解」をすることが出来ました。

 

 この経験を経て、私は更にAIの知見を深めたわけですが、私がアジラで得た知見は、AIだけではありません。

 

「知見」だらけの1年間

 アジラはスタートアップですので、メンバー一人一人が幅広い業務を担当します。経験したことがない業務も容赦なく押し寄せてきます。スタートアップは初めての連続です。それはすなわち、知見の連続 でもありました。

 

 例えば、前職でも展示会などのイベントへの参加や出展は経験しました。しかし、アジラではイベントの主役としてスピーチを行う、またイベントを主催する機会に恵まれました。そしてその経験の中で、いままでただ茫然と参加していたイベントにちりばめられた工夫の数々に気づくことが出来ました。その一例がプレゼン時の「自己紹介写真」です。

 

 初めてのセミナーは「J-startup」でしたが、その時に運営に渡した紹介写真はあろうことか、冒頭の「筋トレ後にキング牛丼を食べる、入社直後の五十嵐」でした。そのような場でどのような写真を使うべきかも理解していなかったのです。しかし今は、下記のちゃんとしたカメラマンさんの画像を使うようになりました(被写体のクオリティは別として)。 

 

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なんということでしょう

 

 この写真だけではなく、講演内容についても成長しています。初めての登壇では5分間のスピーチでガチガチでしたが、今は自社セミナーでは30分間の講演+質疑応答をこなしております。

※その成長したわたしが携わっていたり、登壇したりするセミナーが直近でこちら

 

pr.asilla.jp

pr.asilla.jp

 

スタートアップはまさに経験による知見を得て、成長するのにうってつけの場です。

私は今後も様々なことに挑戦し、様々なことを理解したいと思います。

成長を求める方がいらっしゃったら、アジラは若手でも色々やらせて頂ける環境なので、おススメだと思います。是非。

 

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