​株式会社データグリッド（本社：京都府京都市左京区吉田本町36-1 京都大学国際科学イノベーション棟西館1階、代表取締役社長 岡田侑貴、以下「データグリッド」）は、京都大学 情報学研究科 田中利幸教授（以下「京都大学」）とAIを用いたデータ生成技術に関する共同研究を開始いたしました。

1. 共同研究の背景・目的
データグリッドはクリエイティブ分野でのAI活用を推進しており、基幹技術としてGAN*、Glow**、VAE***などのデータ生成技術を応用しています。
これらの技術は急速に発展しており、技術の最前線を走り続けるためには研究を行うことが非常に重要です。そこで、データグリッドは京都大学との共同研究を通して学術領域でのデータ生成技術の発展に貢献します。

2. 共同研究の概要
データ生成技術をビジネスに応用する際に重要となる2つのテーマを中心に研究を行います。

• 高品質なデータの生成
  • 生成されるデータはビジネス要件に耐えうる高い品質を有している必要があります。
• 高い操作性を持ったデータ生成
  • データを生成する際に高い操作性を持って生成することが可能となれば、その使い勝手は飛躍的に向上します。

■用語解説
* Generative Adversarial Network（敵対的生成ネットワーク）の略。現在世界的に注目されているデータ生成技術であり、高解像度かつクリアな画像生成などに成功。
** Generative Flow with Invertible 1×1 Convolutionsの略。2018年7月に発表された最新のデータ生成技術。
*** Variational Autoencoderの略。GANと比較して生成画像はぼやける特徴を持つ。