掲載している事例は、Solbと関連会社で実際に作り、使っている（または検証している）ものです。
AIアバター
課題同じ人物を何枚も作ると、顔がずれていく
AIの案：クラウド化に合わせて、アプリ・データベース・ファイル保存・ログインに新しいサービスを追加しましょう
Solbの判断：使うサービスは増やさない。既存の事業で使っているものに寄せる
結果基準の顔との類似度を測り、届かない画像は自動で作り直す
やったこと
- 顔認識モデルで基準の顔との類似度を測り、合格ラインに届かない画像は、条件を変えて最大2回まで自動で作り直すようにしました。合格ラインは、基準写真どうしの類似度から自動で決めます。
- 会話の側は、リアルタイムの音声対話、音声合成、リアルタイムの顔アバター、3段階の発言チェックで組みました。
結果
- 初期の検証で基準を満たした割合
- 85%（20枚中17枚。検証時の値）
- 基準の顔との平均類似度（旧方式 → 新方式）
- 0.459 → 0.744（検証時の値）
使った技術
AIの案を、現場の声と判断で直した点
クラウド化に合わせて、AIはアプリ・データベース・ファイル保存・ログインに新しいサービスを追加することを提案しました。Solb の判断は「使うサービスは増やさない。既存の事業で使っているものに寄せる」。結果として、新しい契約のない構成になりました。
得た知見
顔の一貫性は、モデルの性能よりも手法の選び方で大きく変わりました（同じ顔で類似度 0.459 → 0.744）。一方、顔を付けた会話は声だけより返答が遅く（声だけで約0.3秒、顔付きで1.2〜2.3秒）、写実性と即応性の両立は今も課題です。
この事業で使った道具
よくある質問
- 何が難しいのですか。
- 1枚ずつなら見栄えの良い画像は作れますが、枚数が増えると顔が少しずつ別人になります。顔の一致を毎回確かめる工程が要になります。
- 生成したものは、どう確かめていますか。
- 顔認識モデルで基準の顔との類似度を測り、合格ラインに届かない画像は、条件を変えて最大2回まで自動で作り直します。合格ラインは、基準写真どうしの類似度から自動で決めます。
- 自社のキャラクターやモデルにも使えますか。
- 権利と利用の範囲を確認した上で相談できます。