GAN（敵対的生成ネットワーク）とは？基礎知識や仕組みと種類、メリット・デメリットをわかりやすく解説
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GAN（敵対的生成ネットワーク）とは、ディープラーニングを活用した技術であり、近年AI分野で注目を集めている技術の1つです。
最近では、GAN（敵対的生成ネットワークを活用したサービスの開発も進んでおり、今後生活やビジネスで大きく貢献することでしょう。
今回は、GAN（敵対的生成ネットワークの基礎知識やメリット・デメリットなどをわかりやすく解説します。
GAN（敵対的生成ネットワーク）とは？
GAN（敵対的生成ネットワーク）とは、Generative Adversarial Networksという言葉の略称で、生成モデルの1種で、近年AI分野で注目を集めているディープラーニングを活用したAI技術の1つです。
主に、2種類のニューラルネットワークを戦わせながらAIのデータ学習を進めていく考え方から敵対的生成ネットワークとも呼ばれています。
2つのネットワークを互いに競わせることによって、従来のデータ学習よりも精度を高くすることが可能です。
また、GAN（敵対的生成ネットワーク）には、主に以下3つの種類があります。
- CGAN ：条件を与えて訓練するGANのこと
- DCGAN ：GANで生成された画像をより自然な形に生成できる
- StyleGAN ：段階的に解像度を上げる画像生成技術で本物と同じレベルの画質を生 成できる
GAN（敵対的生成ネットワーク）の仕組み
GAN（敵対的生成ネットワーク）は、「Generator(生成ネットワーク)」と「Discriminator(識別ネットワーク)」の2つの要素で構成されています。
Generatorでは偽物のデータを生成し、Discriminatorで生成された偽物のデータを本物かどうか判断します。
以上のプロセスを繰り返し行うことで、Discriminatorの精度を高めて正解のデータを学習していく仕組みです。
そのため、GAN（敵対的生成ネットワーク）は従来のAI学習と異なり、データのラベリング(教師・正解）がない状態で学習が行えます。
GAN（敵対的生成ネットワーク）の発展の背景
GAN（敵対的生成ネットワーク）は、2014年に提唱された2つのネットワークを競わせることで学習させるという斬新な論文を元に誕生しました。
これまでのAI学習では、事前に正解データを用意した上でAIに正解を学習させる教師ありの方法でしたが、GAN（敵対的生成ネットワーク）は以上の仕組みにより教師なしでの学習が可能になりました。
さらに、鮮明な画像生成や学習の安定法が2015年に提唱されたことで、GAN（敵対的生成ネットワーク）の発展が加速したという背景があります。
GAN（敵対的生成ネットワーク）のメリット
GAN（敵対的生成ネットワーク）を活用することで、さまざまなメリットがあります。
ここでは、GAN（敵対的生成ネットワーク）のメリットについて主に3つ解説します。
新規データ情報を作成できる
GAN（敵対的生成ネットワーク）は、既存のデータから新規データや情報を作ることができます。
画像から色や角度、装飾を変更するだけでなく1からまったく新しいデータを作成できるので、少ないデータのみで豊富なデータ作成ができます。
さらに、生成されるデータや情報の解像度はとても高いことが特徴的です。
画像を高画質にできる
GAN（敵対的生成ネットワーク）は、画像を高画質にすることもできます。
機能性の低いカメラで撮影された画像や抽出しきれていない画像などは、全てGAN（敵対的生成ネットワーク）の技術で高画質にできます。
そのため、画質にこだわりを持つ方が増えている昨今ではとてもニーズのある技術です。
他の技術と合わせて使える
GAN（敵対的生成ネットワーク）は、他の技術と合わせて使えるので、高い可能性を持っています。
例えば、自然言語処理技術「word2vec」と組み合わせて使うことで、画像ラベルから演算まで行えるようになります。
また、将来的にはさらに可能な技術も増えていくことが予想されています。
GAN（敵対的生成ネットワーク）のデメリット・課題
GAN（敵対的生成ネットワーク）には、以上のメリットだけでなくデメリットもいくつかあります。
ここでは、GAN（敵対的生成ネットワーク）のデメリットについて主に2つ解説します。
動作の不具合が多い
GAN（敵対的生成ネットワーク）は、現時点では動作の不具合が多く安定して利用することは難しい状態です。
主な不具合には、学習が途中で行われなくなる「勾配消失問題」と入力された画像と似た画像しか生成しなくなる「モード崩壊」の2種類があります。
そのため、これらの課題があるうちは安定した学習を進めることは難しいでしょう。
判断基準がわかりにくい
GAN（敵対的生成ネットワーク）は、画像やデータの判断基準がわかりにくいというデメリットもあります。
このデメリットは、似ているという基準が抽象的な部分が多いことから起きているので、あまり大きなデメリットではありません。
ただ、判断基準が曖昧な課題がある以上は完璧に判断できないので、精度の向上に期待しましょう。
GAN（敵対的生成ネットワーク）の活用方法
GAN（敵対的生成ネットワーク）は、さまざまな場所で活用されており、今後さらに多くの場面で活用されていくことでしょう。
ここでは、GAN（敵対的生成ネットワーク）の活用方法を主に4つ解説します。
画像の画質を向上させる
GAN（敵対的生成ネットワーク）には、「画像を高画質にできる」というメリットがあります。
その技術を使うことで、AIが低画質の画像から高画質な状態を推測して、新たに高画質データを生成します。
さらに、理論上では無限に高画質の画像を生成できるので、最終的に肉眼では判断できないレベルの画質になります。
そのため、途中で作業を中断するか判断しなければいけません。
テキストから画像を生成する
AIにテキストデータを与えることで、そのテキストデータを推測し新たなデータを作成できます。
例えば、車というテキストデータを読み込んだAIが車の画像を生成するといったイメージです。
最初の段階では精度の低い画像しか生成できませんが、何度も演算を繰り返すことで精度の高い画像生成を実現させることができます。
動画を生成する
GAN（敵対的生成ネットワーク）は、画像生成やテキストデータの合成などの技術を組み合わせることで、動画を生成することもできます。
AIに動画の元になる画像データやテキストデータを読み込ませて、そのデータを分析させます。
そして画像同士の順番や間の画像の推測、テキストの文脈分析などを行い1つの動画を生成します。
この技術は動画やアニメーション作成の効率化への活用が期待されています。
画像・動画を別の画像・動画にする
1つの画像・動画から別の画像・動画に変更することも可能です。
例えば、特定の人物が演説している動画の顔のみを別人の顔にすり替えたり、写真に写っている背景を別の背景にすり替えるなどの技術になります。
実際に、GAN（敵対的生成ネットワーク）は、この技術を使ってディープフェイクの作成にも活用されています。
さらに、今後はさらに高い精度で画像・動画を別のものにすることができるようになるでしょう。
GAN（敵対的生成ネットワーク）の活用事例
GAN（敵対的生成ネットワーク）を活用して実際にビジネスで役立てた事例は多くあり、今後もGAN（敵対的生成ネットワーク）を活用する企業は多くなることでしょう。
ここでは、GAN（敵対的生成ネットワーク）の活用事例を主に2つ紹介します。
ファッションモデルの試着画像
Mad Street Den社が開発したAI「Vue,ai」は、GAN（敵対的生成ネットワーク）を活用して画像を生成しています。
主に、特定のファッションモデルに洋服やアクセサリーを試着させた画像を生成することで、ファッションモデルに何度も試着させて撮影させるコストを削減させています。
さらに、ECサイトでユーザーが自由に試着した状態を確認できるようになることで、利便性や顧客満足度の向上にも期待できます。
そのため、今後多くのアパレルや小売業がこの技術を応用したサービスの開発を進めていくことでしょう。
人物モデルの生成
サイバーエージェントが開発したAI「極予測AI人間」もGAN（敵対的生成ネットワーク）を活用して開発されたサービスです。
動画広告で使用する人物モデルを実際の人物ではなく、GAN（敵対的生成ネットワーク）で作成した人物モデルに置き換えるという活用方法になります。
実際にモデルを起用する必要がないので、依頼料やスケジューリングが必要なく企業に合わせた架空の人物を簡単に作成し、広告に活用できます。
そのため、コスト削減や工数削減などさまざまなメリットが期待できます。
まとめ
GAN（敵対的生成ネットワーク）は、これまでのAI学習とはまったく別の方法で学習を進めていくことができるので、今後多くの場面で活用されていくことでしょう。
ただ、現状としては不具合が多かったり偽物の判断基準が曖昧であるなどの課題・デメリットを残している状態です。
そのため、GAN（敵対的生成ネットワーク）はまだまだ多くの可能性を秘めているAI技術になります。
また、AI技術を学習している方は、ぜひ今回の記事を参考に活用してみることをおすすめします。
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