「AIが学習した画像使用料を著作権者に還元する」仕組み作りのワークフロー

「AIが学習した画像の枚数をカウントしロイヤリティベースで著作権者に還元する」仕組み作りのために必要な項目とワークフローを以下に箇条書きします。

1. 技術研究
   a. 画像生成AIの学習プロセスについて調査
   b. デジタルウォーターマークやその他の技術を用いた学習画像のカウント方法を研究

2. 法律・契約関連
   a. 著作権法や関連法規について調査
   b. 著作権者との契約テンプレート作成 c. 報酬分配方法の検討

3. システム開発
   a. 学習画像カウントシステムの設計
   b. 報酬分配システムの設計
   c. システムの実装・テスト

4. パイロットプロジェクト
   a. 協力アーティスト・画像生成AIスタートアップの募集
   b. 実際の運用での問題点や改善点を特定
   c. システムの改善・最適化

5. ビジネスモデル策定
   a. サービス価格や報酬分配率の決定
   b. 事業戦略の構築
   c. 収益予測

6. マーケティング
   a. ターゲット市場の特定
   b. ブランディング戦略の策定
   c. 宣伝・広告戦略の策定

7. サービス展開
   a. サービスのローンチ
   b. ユーザーサポート体制の整備
   c. フィードバック収集・サービス改善

これら7つのワークフローのどれかで関われると思われる方ご一報ください。ご連絡はTwitterにメッセージをください。

画像をAIが学習するたびにカウントされる仕組み

技術的には、画像をAIが学習するたびにカウントされる仕組みを実現することは可能です。ただし、その実現にはいくつかの課題や制約があります。

1. デジタルウォーターマークや他の追跡技術の適用: 既存のデジタルウォーターマーク技術では機能しないため、改良するか新しい追跡技術を開発する必要があります。

2. プライバシーとセキュリティ: 画像のカウントを追跡することで、個人情報や著作権情報が漏洩するリスクがあります。このため、プライバシー保護やデータセキュリティの対策が重要です。

3. 画像生成AIの協力: 画像生成AIの開発者や運用者がカウント機能を実装し、適切に機能させることが必要です。これには、技術的な協力だけでなく、法的・契約上の協力も必要となります。

4. 誤検出やカウントの精度: カウントシステムが正確に機能するように、誤検出やカウントの精度を向上させる必要があります。これには、アルゴリズムや技術の改良が求められます。

まずは資金調達のためのロードマップを作製

ベンチャーキャピタルに資金調達を受けるためのロードマップを作らなければ始まりません。そのためにロードマップや工程表の書ける技術者をまず募集します。上記1から7の人材の内創業メンバーとなって欲しい人材は以下の３職種です。

• CEO: プロジェクト全体のビジョンと戦略を立案し、リーダーシップを発揮する方

• CTO: 技術面の責任を持ち、プロジェクトの技術的な進捗を監督する方

• CDO: デザインやユーザーエクスペリエンスに関する責任を持ち、プロジェクトのデザイン面をリードする方

発起人の筆者はあくまでも発起人に徹します。CEO、CTO、CDOそれぞれ有能な人財にお任せします。該当しそうな人財がお知り合いに居る方、ぜひご紹介ください。→https://twitter.com/behomaznまでメッセージをください。