[3F1-GS-10] AI応用：生成AI

[3F1-GS-10-01] アートディレクターのアイデア発想プロセスを用いたLLMのFine-tuning手法の提案および評価実験

〇新納 大輔¹、並河 進¹、松下 仁美¹、阿部 由吾² (1. 株式会社電通、2. 東京大学 AIセンター)

キーワード：大規模言語モデル、専門的スキルモデル化、アートディレクション、アイデア発想、審美眼モデル化

近年，テキストから画像を生成する拡散モデルの発展により，自動的なビジュアル作成が容易となった．しかし，専門家の深いアイデア発想プロセスが欠如すると，広告やデザイン分野では十分なクオリティが得られにくい．本研究では，アートディレクターの「課題設定」「メタファー設定」「配色や構図の検討」などの思考過程をテキスト化し，大規模モデルにFine-Tuningする手法を提案する．生活者1,000名を対象としたオンライン評価実験の結果，提案手法による生成画像は従来モデルと比較して8指標で5%～12%の有意な向上(p<0.001)を示した．特にインパクトや比喩表現の面で大きな改善がみられ，専門家の思考をモデルに取り込む有用性が示唆される．