「AI×著作権」といえば、最近インターネットの記事や判例などで頻繁に目にする「Stable Diffusion」、「LoRA（学習方式）」を使い汎用モデルとマージして簡単に画像を生成する方法を思い浮かべる方が多いのではないでしょうか。この画像は植物＞花＞桜のように、取り込んだ画像とキャプション（Label）とを結びつけ、データマッチングを進める（基本的な情報として学習させる）過程でStable Diffusionを活用しているのは事実ですが、有効な作家データの生成から完成モデルとして出力するまでのプロセスが、既存の汎用モデルの制作方法とは異なります。そこでその課題解決のため、汎用性の高いデータは排除し、 必要な使用先にのみ限定して「制限された画像」を生成する独自の学習プロセスを確立しました。
作家「らしさ」を表現するために「特徴的かつユニークな」データだけを学習させることで、作家固有の絵柄やスタイルを具現する「ターゲット型画像生成モデル」を作る方法です。（汎用性の高いデータを作り出すことが目的ではないため、何千何億もの膨大なデータを必要としません。）これが私たちの定義する一人の作家のための「ピュアモデルAI」です。その度にリテイク（サンプル生成やデータのプリプロダクション）を重ね、作家自身がOKを出した画だけを使って学習データを育てていくファインチューニングプロセスを設けています。これが「オーダーメイド型のAIサービス」と定義している所以ですが、だからこそ、今この時点では一般的な生成AIと比較すると、「泥臭く」「手間のかかる」状態。
生成AIの導入によってもたらされる（とされる）「短時間・低コスト」のイメージとは乖離があるのが現状です。もちろん学習が進めば、「作家自身のクセや特長を深く理解するアシスタント」として、制作工程の高速化・クオリティ向上・低予算化を実現する心強い味方となってくれる、今まさに進化中のサービスです。そこで私たちは、絵柄の盗用を防ぎ「著作権と作品の命を守ること」はもちろん、制作時の有用なツール（選択肢）の一つとして、適切にAIを活用していく可能性を提言し、作家も産業も豊かに育つ未来を創っていきたいと考えています。また、前段の通り、私たちが創り上げようとしているピュアモデルAIは、伸びしろが大きく急成長中のサービスである一方、作家自身の負担も大きいため、里中満智子先生、倉田よしみ先生とは何度も何度も意見交換や認識のすり合わせを行い、作品制作のプロセスを進めて参りました。新しい流れを生み出す際に苦労が伴うのは当たり前のこと、それよりも「マンガの未来、そして何より、業界の未来を背負う漫画家の皆さんのために、新しい道を示していきたい」という、関係者全員の真摯な想いが一致したことによって、このチャレンジが
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