画像生成AIとデザインの自動化と今後
最近話題のAIですが、今回は画像生成AIについて考えてみました。
無料で利用できるサービスもあり、急速に進化を遂げています。
デザインにどの程度活用できるのか、また今後どうなって行くのかなど深掘りしてみました。
因みに、今回の画像は画像生成AIを利用して作成、記事もチャットGPTを利用して作成しています。
初めに、画像生成AIとは？
画像生成AIとは、機械学習技術の一種で、画像を生成するためのアルゴリズムやモデルを構築することを指します。
一般的には、ディープラーニング技術の一つであるGAN（Generative Adversarial Networks）が用いられます。
GANは、2つのニューラルネットワークを競わせることで、新しい画像を生成するモデルです。一つのネットワーク（Generator）は、ランダムなベクトルから画像を生成しようとし、もう一方のネットワーク（Discriminator）は、本物の画像と生成された画像を区別しようとします。
Generatorは、Discriminatorに騙されないように、より本物に近い画像を生成するように学習します。このようにして、Generatorは、本物の画像に似た画像を生成するようになります。
画像生成AIは、さまざまな分野で利用されています。たとえば、美術作品の生成、デザインの自動化、医療画像の生成、建築のシミュレーションなどです。
また、画像生成AIは、とても便利なサービスですが、フェイクニュースや偽情報の拡散にも悪用される可能性があるため、利用する際は注意が必要です。
ニューラルネットワークとは？
ニューラルネットワークは、人間の脳を模倣した機械学習のアルゴリズムの一種です。人間の脳内に存在する神経細胞であるニューロンの働きを模倣して、複数の層からなるネットワークを構築します。このネットワークを通じて、入力されたデータから特定の情報を抽出し、予測や判断を行うことができます。
ニューラルネットワークは、膨大な量のデータを学習し、自らの判断で新しいデータを分類することができるため、画像認識や音声認識、自然言語処理など、多くの分野で利用されています。また、ニューラルネットワークは、深層学習とも呼ばれる深い層のネットワークを構築することができ、より高度な処理が可能になります。
画像生成AIとデザインの自動化について
画像生成AIとデザインの自動化には、以下のような活用方法があります。
■グラフィックデザインの自動化
画像生成AIを用いて、テンプレートに基づいたグラフィックデザインを自動化することができます。たとえば、社名や商品名を入力するだけで、ロゴデザインを自動的に生成することができます。
■画像の自動生成
画像生成AIを用いて、与えられた条件や指定したテーマに基づいて、新しい画像を自動生成することができます。たとえば、風景写真やアート作品など、既存の作品からインスピレーションを得て、それらを基に新しい作品を生成することができます。
■3Dプリンターの自動化
画像生成AIを用いて、3Dプリンターの出力を自動化することができます。たとえば、特定の形状のモノグラムを入力するだけで、3Dプリンターが自動的にその形状に基づいたオブジェクトを出力することができます。
これらのアプリケーションによって、デザインの自動化が可能になり、人間が手作業で行う必要があった作業を大幅に短縮することができます。
しかし、AIが自動生成したデザインが必ずしも人間の感性や価値観に沿っているとは限らないため、注意が必要です。生成されたデザインは、人間が再確認し、必要に応じて微調整することが望ましいでしょう。
デザインに特化した画像生成AIが無料で使えるサービス紹介
ここでは、デザインに特化した画像生成AIが無料で使えるサービスを紹介します。
1：Canva
Canvaは、グラフィックデザインを簡単に作成するためのツールです。Canvaは、自分で作成するテンプレートや、既存のテンプレートを使用して簡単にデザインを作成することができます。
Canvaは、無料のアカウントでも使用可能で、アカウントを作成することで、数多くの無料テンプレート、画像、アイコン、フォントなどを利用することができます。
2：Microsoft Designer
Microsoftが提供するWebベースのデザインツールであり、ユーザーが簡単にプロフェッショナルなデザインを作成できるように設計されています。このツールには、テンプレート、イメージ、フォント、アイコンなどのリソースが用意されており、ユーザーはこれらのリソースを利用して、ロゴ、プレゼンテーション、スライド、Webページ、ビジュアルコンテンツなどを作成することができます。
Microsoft Designerは現在、順番待ちリストに登録し、しばらく経ってから無料で利用できますが、利用規約に従い、商用利用をする場合は注意が必要です。また、デザインのプロジェクトは、OneDriveやMicrosoft TeamsなどのMicrosoftサービスに保存されるため、これらのサービスを利用することが前提となります。
今回はCanvaを試してみました。
下の画像は「猫」「ゴッホ」「カラフル」というキーワードで画像生成AIが作成した画像です。
デザインにおける画像生成AIの今後
デザインにおける画像生成AIは、今後ますます進化していくと考えられています。ディープラーニングの進化により、画像生成AIの精度が向上しています。AIがより正確にデザインを生成できるようになることで、デザイナーはより高度なデザインに取り組むことができます。
また、AIを使用することで、デザインプロセスの効率化が可能になります
AIが自動的に画像を生成することで、デザイナーはより多くの時間を、より高度な作業に費やすことができます。また、AIが提供するデザインのアイデアは、デザイナーのクリエイティビティを刺激することができます。
画像生成AIを使用することで、多様性の向上も期待されます。AIが多数の異なる画像を生成することができるため、デザイナーはより多くの選択肢を持つことができます。また、AIが自動的に異なるスタイルの画像を生成することで、デザイナーはより幅広い視野を持つことができます。
以上の理由から、デザインにおける画像生成AIは、今後ますます重要な存在となると考えられています。AIの技術が進化することで、より高度なデザインを作成することができるようになると共に、デザイナーがより多くの時間をよりクリエイティブな作業に費やすことができるようになるでしょう。
まとめ
今回は画像生成AIについてご紹介しました。
試しに作成した画像は、三度ほどキーワードを修正してできた画像です。
まだ、AIとの関わり方にコツがいる状況でした。上手に使いこなせば、よりスピーディーにクリエイティブを作成する手助けとなりそうです。
著者名： 【可児有紀子：海辺の部屋CDO】 ファッションデザインスクールを経てアパレル業界へ。パターンなどの基礎を学びながら、独学でWebサイト制作、ECサイト制作などを行う。医療領域で「医療事務」として10年従事。介護職員初任者研修取得、アロマセラピースペシャリストとして、高齢者、障がい者の介護職に従事。デザイン領域ではAdobe系（Photoshop、Illustrator、XD）を駆使し、マーケティングをベースに「UI/UXデザイン」に特化したWebデザイン、グラフィックデザインを生み出す。 大の「猫好き」で、保護猫3匹と暮らし、保護猫ボランティアの支援も行う。
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