菊池：
クリエイティブの中でも、バナー広告の自動生成についてお話しますね。
バナー広告の自動生成に関しては、最近はピクセル単位で画像を生成する技術が盛んに研究されている印象を受けます。
人の顔画像や車載画像など、特定のドメインに絞って大量の画像を集めることができれば、高精細な画像を生成できるというのが現在の技術レベルだと認識しています。

バナー広告はドメインを絞ることがまず難しいので、現在主流となっている画像生成の技術を単純に応用することはできないと思います。
他にもバナー広告には、レイヤー構造があったり、テキストや図形などの要素が混在していたりと、これまでの画像生成系の研究で大々的に扱われてこなかった特性を持っています。
バナー広告の自動生成は、この構造的なデータをうまく扱えるかどうかが鍵かなと思っています。

個人的にはクリエイティブなものを作るデザイナーさんに憧れがありますね。自分にはそっち方面のセンスはあまり無いようなので（笑）
デザイナーのお仕事へのAI技術の関わり方でいうと、デザインにも単純な作業から想像力を必要とする作業までいろいろな段階があると思うので、その中で少しでもAIの技術を使って貢献できることがあれば嬉しいですね。ゆくゆくは、プロのデザイナーさんに使ってもらえるくらい洗練された技術を作っていきたいと思っています。

山口：
既存の素材の微修正や引用によってデザインをすることはAIでもできる可能性があります。

これからは、今と同じようにまったく新しいモノを創り出せたり、機械学習によるアシストを使いこなすデザイナーはさらに重宝されると思います。

山口：
今回のサマーインターンの研究テーマは、広告クリエイティブ※の自動理解と生成です。設定した背景として、PCやモバイルにおけるオンラインのデジタル広告市場が近年拡大を続けており、クリエイティブをより効率的に作る技術に大きな需要があります。

オンライン広告は、視認性が高いためユーザーに飽きられるスピードがものすごく早く、クリック率の低下が早い傾向があります。その為、制作側には大量のクリエイティブを短期間に作ることが求められます。しかし、日々配信されるとてつもない量のクリエイティブの全てを人の手で作るのは持続困難です。その課題をAIでどうにかできないだろうかと研究を進めています。

ただ、AIでやるにしても技術的に難しい部分があります。
AIと語られる、いわゆる機械学習というのは、与えられたものを分析する、または何かを推測することは得意です。ですが、「全く新規のものとして何かそれっぽいものをエラーなく生成する」ということが苦手です。AIは過去の作例をマネすることはできますが、過去と同じクリエイティブを作っても仕方がないのです。自動生成は、技術的にかなりチャレンジングですが、だからこそマーケットの需要あります。

だからこそ、現在 AI Labは、広告クリエイティブの自動生成に力を入れて研究しています。インターンの期間が短いので、商品化まで進めることは難しいですが、このインターンにおいても、実用可能な課題設定をした上でうまく機械学習を使った解決法を探ることを重要視しています。

菊池：
クリエイティブの制作過程のファイル（PSDやSVG）は思っていた以上に複雑で、プログラム上で処理するのは非常に大変でした。

クラウドコンピューティングを用いた大規模データ処理（Google Cloud Platform）のノウハウを教われたのは良い経験でした。大学でパブリッククラウドを触る機会はそうそうないと思うので、企業のインターンシップならではの経験かなと思います。

２か月のサマーインターンはあっという間で、短い期間ではありましたが、なんとか対外発表できるところまで進められたことは、とてもよかったです。今回のサマーインターンにおける研究内容で論文を書いて、国際会議のポスター部門に投稿しています。

あとは、グループ会社で、AR / VRなど3Dコンテンツを制作しているAVATTA※との技術交流会に同行させてもらい、良い経験になりました。
全身を大量のカメラで撮影し、自分のCGモデルを作ってもらえました（写真：撮影風景）。CAのエンジニア・AI Lab研究員とAVATTA※の社長さんとのディスカッションにも参加させていただいたのですが、ビジネス視点から、どのような技術が求められているか、が少しは感じられた気がします。

※AVATTAとは・・・被写体（３次元の物体）を複数のアングルから撮影した2次元画像の静止画から、テクスチャを含む高精細な3Dオブジェクトを作成できる、フォトグラメトリー技術を用いて、AR(Augmented Reality)やVR(Virtual Reality)、3Dコンテンツなどの制作事業を手がけている企業。2018年4月にサイバーエージェントの子会社に。（ニュースリリース)

山口：
インターンの企画当初から、博士課程の学生ということで、レベルが高い学生を想定していましたが、その想定どおり、非常に優秀な学生がきてくれて、ありがたかったです。

また、インターン当初から、研究チームにスムーズに溶け込んでくれたので、タスクを進める上でも助かりました。広告の生成という、大学では取り組むことのできないタスクに取り組んでもらいました。

２か月という短期間ながら、研究課題の設定から一緒に取り組んだため、初期のテーマ設定の考え方などで苦労していたようでしたが、結果的に、良い着眼点から実用的なテーマを見つけ、論文形式にまとめ上げるところまで持って行ってくれました。また、使うべきツールの使い方をすばやく身に付け、スムーズに研究を進めてくれました。

インターンを通じて、実務で必須となるエンジニアリング力をみるみる身につけ成長してくれたのではないかと思います。

菊池：
グラフィックデザインの理解や生成に関する研究は、OCR(光学的文字認識)や画像処理、画像認識の技術が成熟してきた今こそ取り組むべき研究だと考えています。

最近になって、広告画像の内容理解に関するワークショップ、ロゴの生成やインフォグラフィックの理解に関する研究など、関連する研究事例が出てき始めているのですが、世界的に見てもまだまだ知見の少ない分野だと思うので、やるべきことはたくさんありそうな気がしています。

今後もグラフィックデザイン制作に貢献するような技術開発を中心に研究を進めていきたいです。

山口：
今までデジタル広告業界では、クリックを予測するという観点を中心に機械学習が使われてきましたが、クリエイティブの制作という観点ではあまり使われてきませんでした。
広告クリエイティブに限らずデザインの自動生成というのは、これから様々な課題を探求して知見を蓄えるべき領域でしょう。

新しい物を機械学習を用いて作るということに関しても、技術開発という文脈で今後比較的長い間は、ホットな研究領域として続いていくのかなという気がしています。