2013年4月にDeNAに入社し、複数のスマホゲームの運営にエンジニアおよびプロジェクト・マネージャーとして従事。
そのうちの一つ『逆転オセロニア』チーム在籍中に AI 活用案件に携わり、 AI の活用事例拡大に貢献すべく2019年4月より社内外の事業に対するAI活用を推進する横断組織へ。
本講演の題材にあたる案件においては、プロジェクト・プロダクトのマネジメントを担当。

スマホゲーム『逆転オセロニア』は、これまで様々な形でAIを活用し、その度にプレイヤーの皆様へ新たな体験を提供してまいりました。
今回ご紹介するのはその最新事例。
画像生成AIの力で産み出されたキャラクター10,000体(！)が彩る、本年のエイプリルフール企画です。
AI活用とは得てして一筋縄でいかないものですが、今回も御多分に漏れず数多の困難が立ちはだかりました。
本セッションでは技術の話のみならず、そういった実践の中での課題、そしてそれらをいかにして乗り越えたかについてもお話しします。
同じくゲームというプロダクトに対するAI活用を検討しておいでの方に、少しでもお力添えできれば幸いです。

2021年4月にDeNAに新卒入社。データサイエンティスト。
2021年3月に慶應義塾大学大学院の修士課程を修了。
学生時代の研究テーマは深層学習、特にGANと呼ばれる生成モデルの学習手法。
Kaggleにも日頃取り組んでおり現在Kaggle Master。
2019年8月に開催されたGANのコンペティションではソロで準優勝。
本講演の題材にあたる案件においては、画像生成AIモデルの開発を主に担当。

深層学習の分野のひとつであるGANは、特に画像生成の分野で目覚ましい発展を遂げています。
研究テーマに悩んでいた学生時代、ネットニュースで見かけた「GANによって生成された本物と区別がつかないレベルの架空の顔画像」の見た目のインパクトに私は心奪われ、この出来事はGANを研究テーマにするきっかけのひとつになりました。
そんなGANを実プロダクトに活用しユーザーの皆様にお届けできたこと、そしてその内容をCEDECという場で講演させていただけることは、私としては感慨深いです。
クリエイティブを作成するAIは今後ますます発展していくと感じています。
今回の講演をきっかけに、画像生成の技術やその事業応用に興味を持っていただければ大変幸いです。