1日で作って賞取れたDeepiaのプレゼン資料

チームを紹介します

今回は、杉本ひとりなので自己紹介になりますが
僕は高校を中退してエンジニアとして
5つの現場で11個のプロジェクトをこなしてきました。

その中には
・Webフルスタック
・機械学習
・量子コンピューティング
の案件が含まれます。

チームは3人でアルバイトとして
・デザイナー
・営業
にご協力いただくことがあります。

それではまずデモをご覧ください

<動画を流す>

我々は2つの洞察に基づき

今回のプロダクトによって
誰もが生成AIを活用し
クリエイターとして価値を残せる
世の中を目指します

それでは
2つの洞察について
解説します。

1つ目が、遺伝的洞察です

人は自分の遺伝的な情報を
コンテンツとして残す性質がある
ということです

例えば、
・作家は小説やエッセイを書き
・音楽家は楽曲を制作し
・科学者は論文を執筆し
・芸術家は絵画や彫刻を作り
・エンジニアはプログラムを書き
という行為です

つまりこれは
ミツバチが女王蜂に蜜を運んで
遺伝子形成をするようなものです

リチャード・ドーキンスによる進化学における理論
「利己的な遺伝子」を採用しています。

2つ目が、認知的洞察です

ユーザー主体型のコンテンツプラットフォームは
「目」「耳」「口」などの五感に含まれる
人間の主機能を代替しているということです

具体的には
・目のプラットフォームがInstagramとか
・耳のプラットフォームがSpotifyとか
・口のプラットフォームがTwitterとか
・五感のプラットフォームがYouTube, TikTokとか

これを
・目を画像生成AIが
・耳を音楽生成AIが
・口をテキスト生成AIが
・五感を動画生成AIが
代替します。

それで構想した物がDeepiaです

このように
人間の主機能を代替する
コンテンツ
・画像
・テキスト
・音楽
・動画
・空間
を直で生成します。

じゃあなぜ最初に
生成AI×LIVEに注目したのか？

それは
LIVE配信は現在動画配信プラットフォームなどで
ユーザーとのコミュニケーションをはかるために
積極的に使われる機能だからです。

そもそも、ユーザーは
「遺伝」や「認知」のことなど考えて
プロダクトは使いません。

「誰でも使える」というコンセプトを考えると
身近なものと組み合わせないといけません

しかしながら、
そういったことを考えて
LIVE機能のデモをリリースしても

正直、他の皆さん5000, 10000とインプが
取れてる中のものに比べ
この通り現段階ではあまり反応が良くなかったです。

しかし先日にリリースした
Deepiaプロダクトそのものは
インプレッションは低いものの
エンゲージメントで6万の数字を超えているので

8年で 約12倍の生成AI市場規模拡大の
データを参考にすると
リリースから3ヶ月ほど経過した今でも
リンククリック数が増え続けているので
継続的ニーズが見込めます

この通りDeepiaは
インプレッションの
6倍のエンゲージメントを誇るので
多数に対するインプレッションではなく
少数に対するエンゲージメントを重視することで
ユーザーに愛されるプロダクトを作れると考えています

そして、
・プロフィール編集
・フォロー・フォロワー機能
・ハッシュタグ
・レコメンデーションエンジン
・デジタルコンテンツ販売
・プロンプトコンボリューター
などの機能をテストリサーチし続け

SNSに近づけることで
誰もが使える身近な生成AIプロダクトに
なるのではないかと考えています

技術Stackは以下です
Stable Diffusion
BRA Model
DeepFake
P2P (WebRTC)

ご清聴ありがとうございました