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明治安田生命のデジタルヒューマン導入と生成AIの3DCG技術の現状

みずペー | 生成AI実装の現場から | 失敗談と成長の記録

こんにちは！技術検証イノベーション研究所でAIコンサルタントをしているみずペーと申します。

私は元々土木業界で働いていましたが、「何か新しいことにチャレンジしたい」という思いから、全くの未経験でAIの世界に飛び込みました。signateでのAIコンペへの挑戦をきっかけに、徐々にAIの面白さに惹かれていき、ついには転職を決意。現在はIT企業で生成AIを活用したアプリケーション開発に携わっています。

このアカウントでは、以下のような方々に向けて発信していきます：

  • AIエンジニアへの転職を考えている方

  • 生成AI開発に興味があるけど、始め方が分からない方

  • プログラミング未経験で不安を抱えている方

  • 努力は続けているのに、なかなか結果が出ない方

もしあなたが該当する場合今後Xやnoteから投稿をみていただけますと幸いです！

それでは本題に入ります。

こちらXに以下の投稿をしました。

こちらの詳細を解説します。

明治安田生命のデジタル変革の軌跡

明治安田生命は、保険業界におけるデジタル変革の先駆者として注目されています。同社の技術革新への取り組みは、2018年に日本の大手生命保険会社として初めて「データロボット」という自動学習プラットフォームを導入したことに始まります。

この導入は、保険商品の収支分析、個人営業における資料分析、顧客問い合わせ内容の分析など、広範囲にわたる業務効率化の基盤となりました。

この成功体験を背景に、明治安田生命はAIチャットボットの導入へと進み、24時間対応可能なカスタマーサービスを実現しました。しかし、テキストベースのAIチャットボットには限界も見えてきました：

  • 特定のテキスト入力が困難または不便な顧客にとってはアクセシビリティの障壁となる

  • テキストのみのやり取りでは、人間的な共感が伝わりにくい

  • 顧客との自然なコミュニケーションに制約がある

デジタルヒューマン導入の背景と目的

これらの課題を解決するため、明治安田生命はデジタルヒューマン技術の導入を決断しました。主な目的は以下の通りです：

  1. より自然で親しみやすい顧客対応の実現

  2. スムーズな対話体験の提供

  3. 問い合わせ対応の効率化向上

  4. 多言語対応による多様なサービス提供の可能性拡大

デジタルヒューマンは、テキストだけでなく表情や声色を通じてコミュニケーションを行うことができるため、顧客との感情的な繋がりを形成しやすいという大きな利点があります。

また、24時間体制でのサービス提供が可能であり、時間や場所を選ばず顧客対応ができる点も重要な導入理由となっています。

生成AIと3DCGの技術的課題

デジタルヒューマンの実装には、主に3DCG技術が必要不可欠です。しかし、この分野では現在の生成AI技術はまだ限界があります。

3DCGアバターの生成AI対応状況

現状では、生成AIだけで完全な3DCGアバターを作成・操作することは難しい状況にあります。

デジタルヒューマンの制作には専門的な3DCGモデリング技術やアニメーション技術が必要とされ、これらは従来型のコンピュータグラフィックス技術に依存しています。

特に以下の点が課題となっています：

  • リアルタイムでの表情生成と動作制御

  • 自然な口の動きとリップシンク（音声と唇の動きの同期）

  • 人間らしい目の動きや表情の微妙な変化

  • 様々な視点からの一貫した見た目の維持

しかし、これらの技術も以下のような制約があります：

  • 表情の自然さや細かな感情表現の再現性に限界がある

  • 動きの急激な変化や特定の角度での不自然さが生じる場合がある

  • 高品質な結果を得るには依然として調整作業が必要

明治安田生命のアプローチ

明治安田生命がデジタルヒューマンを実装するためには、おそらく以下のような複合的なアプローチを採用していると考えられます：

  1. 専門的な3DCGモデリングとアニメーション技術の活用

  2. 対話AIエンジンとの統合による自然な会話能力の付与

  3. 音声認識・合成技術の活用による円滑なコミュニケーション

  4. 機械学習による継続的な対話品質の向上

このようなデジタルヒューマン技術の導入は、単なる技術革新を超えて、顧客体験の質的向上と業務効率化という両面からの価値を提供しています。

また、高齢者や障がいを持つ方々にとっても、より使いやすいインターフェースとなる可能性を秘めています。

顧客対応技術の4つのアプローチ比較

現在、顧客対応のデジタル化には主に4つのアプローチが存在します。それぞれの特徴と長所・短所を比較してみましょう。

1. フル3DCGデジタルヒューマン

技術概要: 完全な3DCGモデリングとアニメーション技術を用いて作成された人間のようなアバター。リアルタイムでの表情生成と動作制御が可能。

長所:

  • 最も高度なリアリズムと表現力

  • 360度あらゆる角度からの一貫した見た目

  • カスタマイズの自由度が高い

  • 複雑な表情や体の動きを表現可能

短所:

  • 開発コストと時間が最も高い

  • 専門的な3DCG技術者が必要

  • 運用に高いスペックのシステムが必要

  • リアルタイム処理に技術的課題

現状の技術レベル: 生成AIだけでは完全なリアルタイム3DCGアバターの制作・操作は難しく、従来型のCG技術と組み合わせた専門的な開発が必要。Soul Machines、UneeQ、Digital Humanなどの企業が専門的なサービスを提供。

2. 顔スワップ技術を用いたデジタルヒューマン

FaceSwap
DeeepSwap

技術概要: 既存の映像や実際の人物の映像に、別の人物の顔をリアルタイムまたは後処理で合成する技術。DeepFakeやFaceSwapなどの技術を活用。

長所:

  • 自然な人間の動きをベースにできる

  • 3DCGより比較的低コストで実装可能

  • リアルな表情や感情表現が可能

  • 実在の人物の動きを流用できる

短所:

  • 倫理的・法的な懸念が大きい

  • 元映像に依存するため自由度が限られる

  • 品質の安定性に課題がある

  • 不自然な合成が発生するリスク

現状の技術レベル: 技術的には非常に進化しており、高品質な顔スワップが可能になっている。DeepSwapやReFaceなどのアプリケーションが一般化しているが、商用利用には肖像権や倫理的問題がある。

3. 静止画像ベースのアバターチックなアプローチ

例えばDeeVid

上記の動画をXに投稿してます。

技術概要: 静止画像から動画を生成し、RAG(Retrieval-Augmented Generation)機能を組み合わせて、簡易的なアバターとして機能させる方法。元となる人物の写真から、口の動きや基本的な表情変化を生成。

長所:

  • 前述の2つより開発コストが低い

  • 比較的短期間で実装可能

  • 実在の人物の外見を活用できる

  • 処理負荷が比較的軽い

短所:

  • 表現できる動きや表情に制限がある

  • 視点の変更に弱い（正面からの見た目に最適化）

  • 不自然な動きが生じる可能性

  • 高度な感情表現が難しい

現状の技術レベル: 生成AIの進化により急速に発展している分野。D-ID、HeyGen、Synthesiaなどのサービスが登場し、静止画からの自然な動画生成が可能になってきている。企業のマーケティングや顧客対応に活用され始めている。

4. テキストベースのAIチャットボット

技術概要: テキストによる対話に特化したAI。大規模言語モデル(LLM)を活用した高度な自然言語処理能力を持つ。

長所:

  • 実装が最も容易

  • 運用コストが低い

  • テキストベースの情報処理に強い

  • 複雑な質問への回答精度が高い

短所:

  • 視覚的・感情的な繋がりが作りにくい

  • テキスト入力が困難な利用者にはアクセシビリティの問題

  • 人間らしさや親近感の欠如

  • 非言語コミュニケーションができない

現状の技術レベル: 最も成熟した技術で、GPT-4などの大規模言語モデルにより高度な対話能力を実現。RAG技術との組み合わせで企業固有の知識も活用可能。多くの企業がカスタマーサービスに導入済み。

顔スワップ技術の可能性と課題

顔スワップ技術は、デジタルヒューマン実装の一つの選択肢として注目されていますが、他のアプローチとは異なる独自の特性を持っています。

技術的側面

顔スワップ技術は、生成AI、特にGANs（敵対的生成ネットワーク）やディフュージョンモデルの進化により大きく発展しました。現在では、以下のようなことが可能になっています：

  • 静止画同士の高精度な顔の入れ替え

  • 動画内の顔をリアルタイムで別の顔に置き換え

  • 口の動きや表情の自然な合成

  • 多様な照明条件や角度への対応

商用利用における考慮点

顔スワップ技術をビジネスに活用する際には、以下の点に特に注意が必要です：

  1. 同意と権利: 元となる人物の明示的な同意と適切な権利処理

  2. ディープフェイク規制: 各国・地域のディープフェイク関連法規制への対応

  3. ブランドリスク: 技術の不完全性による不自然さがブランドイメージに与える影響

  4. 真正性の担保: 合成コンテンツであることの適切な開示

デジタルヒューマンとしての応用

企業の顧客対応にこの技術を活用する場合、以下のような方法が考えられます：

  • 企業の代表者や有名人の承諾を得た上で、その顔を専門的に撮影されたアクターの動きに合成

  • 予め用意した多様な表情や応対シナリオの映像ライブラリに、異なる人物の顔を適用して多様なキャラクターを作成

  • リアルタイム対応よりも、定型的な質問に対する事前準備された応答映像の活用

明治安田生命の選択肢と将来展望

明治安田生命のようなブランド価値を重視する大企業が顧客対応のデジタル化を進める際、上記4つのアプローチのうち、どれを選択すべきかは複数の要因によります：

  1. 予算と開発期間: フル3DCGは高コストだが、テキストチャットボットは短期間で低コストで実装可能

  2. 顧客体験の質: 視覚的要素の重要性と対話の自然さのバランス

  3. ブランドイメージとの整合性: 技術の完成度とブランドが求める品質水準の一致

  4. 運用・メンテナンスの容易さ: 継続的な更新と改善の負担

  5. 倫理的考慮: 特に顔スワップ技術を利用する場合の社会的受容性

生成AI技術の急速な進化に伴い、これら4つのアプローチの境界線はますます曖昧になり、それぞれの長所を組み合わせたハイブリッドな解決策も登場しています。例えば：

  • 3DCGの基本モデルに顔スワップ技術を組み合わせる

  • 静止画ベースの動画生成とAIチャットボットの統合

  • 状況に応じて異なるモダリティを使い分ける柔軟なシステム

明治安田生命のようなパイオニア企業の取り組みは、技術選択のみならず、それをどのように顧客体験に統合し、ビジネス価値を創出するかという点においても、業界全体に示唆を与えています。技術の進化と顧客ニーズの変化を敏感に捉え、革新を続けることが今後の成功の鍵となるでしょう。

まとめ

デジタルヒューマン技術の導入は、単なる技術革新を超えて、顧客体験の質的向上と業務効率化という両面からの価値を提供しています。フル3DCG、顔スワップ技術、静止画ベースのアバター、テキストチャットボットという4つのアプローチはそれぞれ異なる特性を持ち、企業の目標や制約に応じて選択されるべきものです。

明治安田生命の事例は、デジタル変革を段階的に進め、顧客との対話の質を高めていく戦略的アプローチの重要性を示しています。今後も技術の進化と共に、より自然で効果的な顧客対応の形が模索され続けるでしょう。

最後に

私は元々土木業界で働いていましたが、「何か新しいことにチャレンジしたい」という思いから、全くの未経験でAIの世界に飛び込みました。signateでのAIコンペへの挑戦をきっかけに、徐々にAIの面白さに惹かれていき、ついには転職を決意。現在はIT企業で生成AIを活用したアプリケーション開発に携わっています。

このアカウントでは、以下のような方々に向けて発信していきます：

  • AIエンジニアへの転職を考えている方

  • 生成AI開発に興味があるけど、始め方が分からない方

  • プログラミング未経験で不安を抱えている方

  • 努力は続けているのに、なかなか結果が出ない方

もしあなたが該当する場合今後Xやnoteから投稿をみていただけますと幸いです！

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