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メドピアのVPoTが生成AIを活用してキャラクターを量産したので話を聞いてみた


こんにちは!メドピアのマスコットキャラクター・メドベアです。


今日は、私、メドベアも所属するメドピアのVPoTが生成AIを使って、私メドベアの量産にチャレンジしたと聞き、話を伺ってきました。

本日お話を伺う、VPoTの平川さん(通称ありひーさん)
エンジニア組織のトップなんですって。

平川 弘通@arihh
執行役員VPoT。2018年メドピア入社。これまで新規プロジェクトの立ち上げやエンジニアのマネジメント、採用などを担当。2022年7月以降は執行役員VPoE兼 サーバーサイドテックリーダーとして開発組織をリードしてきた。

キャラクターの継承ができない!?そんな課題から取り組んだ生成AIでメドベア作り


ーなぜ生成AIを使ってキャラクターを作ろうと考えたんですか?

元々、趣味で生成AIは触っていました。自作のサイトのバナーを画像生成AIで作ったりしていました。
メドベアの生みの親のデザイナーが業務を離れることとなり、今回生成AIでメドベアの制作にチャレンジすることとなりました。
そこで、私が普段使っている「Stable diffusion」という画像生成AIツールを使って、メドベアを作成しました。

メドベアは、MedPeerのキャラクター
メドベア医局という架空の医局に勤務する医者です

「Stable diffusion」は、画像生成に特化したAIツールで、たとえば「white cat」と入力すると、膨大な学習データから、適切だと判断した画像が生成されます。
学習データも、実写やマスコットなど様々あるので、用途に合わせて選ぶことが可能。
色や体の特徴など、細かいチューニングもできます。
残念ながら日本語対応はしていないため、指示については英語で行う必要があります。

肝は学習データ?画像生成AIでメドベア制作の過程


ー実際に画像を生成する手順を教えてください

「Stable diffusion」は、テキストで指示された画像データを生成するツールですが、自分たちでデータを学習させることもできます。

データの学習は”kohya Lora dream booth”を使います。
今回は、メドベアのデータ30枚ほどを学習させました。
多ければ多いほどいいと思われがちですが、学習データは30枚ほどがいいそうです。
また、データは色々な種類がある方がいいですね。
特に、メドベアは色々なポーズやシチュエーションのデータがあったので作りやすかったです。

学習に用いたメドベアの画像

作成したメドベアの学習データと「Stable diffusion」の学習データを掛け合わせ、メドベアを生成します。
そのまま生成すると、メドベアとは似ても似つかない画像ができるので、細かい設定(色など)細かいチューニングが必要です。

データを使って試しにその場で作ってみたメド..ベ..ア?

細かいチューニングをしながら、今回400枚ほどの画像を作成いたしました。その中から、使用できそうな画像が20枚程度作成できました。

色々と指定を加えたメドベア。持っているのはゴルフクラブ

生成AIのようなテクノロジーを使うことについて


―10月1日付でVPoTに就任したありひーさんですが、技術を追求していく立場として新しい技術を使うことについてどう思われていますか?

新しい技術があれば積極的に取り入れていくのは引き続きやっていきたいですね。
特に生成AIは今とても注目されている領域ですが、メドピアではまだまだ弱いところなので、社内の業務改善からプロダクトの導入までどんどんやっていきたいです。


生成AIという新しい技術でメドベア画像の作成にチャレンジしたありひーさん、お話を伺っていると、まだまだ
そして、社内からも愛されているキャラクターを生み出したデザイナーへのリスペクトが増しました。
ありひーさん、ありがとうございました!


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