アパレル向け3DCADツールCLOの活用、さらには普及支援で注目を集めるファッションブランドHATRAのデザイナーである長見佳祐氏、デジタル・ヒューマン研究者の斉藤隼介氏の対談記録のVol.2。今回はファッションという領域の構造や歴史を踏まえ、AIの受容とその影響をめぐる議論をお届けする。

【プロフィール】
長見 佳祐（Keisuke Nagami）/ HATRAデザイナー
1987年 広島生。2006年 渡仏、クチュール技術 / 立体裁断を学ぶ。2010年 HATRAを設立。「部屋」のような居心地を外に持ち出せる、ポータブルな空間としての衣服を提案する。現在では3Dクロスシミュレーションソフト「CLO」の応用を通し、新しい身体表現の在り方を模索している。
主な出展に「Future Beauty -日本ファッションの未来性-」「JAPANORAMA」など。2018年度 JFLF AWARD受賞、2019年度 Tokyo新人ファッションデザイナー大賞選出

斉藤 隼介 / デジタル・ヒューマン研究者
2013年早稲田大学応用物理学科卒業、2014年早稲田大学応用物理学専攻修士早期修了、2014年ペンシルバニア大学にて客員研究員として人体モデルリングの研究に従事、2015年より南カリフォルニア大学コンピュータサイエンス学科にて博士課程に在籍し、デジタル・ヒューマンのコモディティ化に関する研究に従事。またAdobe Research, Facebook Reality Labs, FAIRなどの企業研究所でのインターンを行い、AR/VRやAIの複合領域において横断的に研究を進めている。

（聞き手）
藤嶋 陽子 / ZOZO研究所 リサーチサイエンティスト（ファッション研究）

AIはファッションをどう理解するだろうか？

長見： 以前、WWDで『#モードって何？』という特集が組まれていて、業界を代表する方々が答えていましたが、全員が違った意見を持っていたのが印象的でした。このように定義はぼんやりしているけれど、一方でその指し示す対象については一定のコンセンサスがとれる不思議な単語モードについて、斉藤さんがどう考えられているか、そして仮にぼくらがAIの学習結果に「モード」を感じてしまうとき、どういった学習データが重要になってくるのか聞いてみたいです。

PIFu（Image Credit : Shunsuke Saito）

斉藤： かなり大きい、気軽に答えられない質問ですね（笑）僕がやっている研究は機械学習がベースなので、見たもの、今まで見てきたものをもとに、3次元のかたちを判断しています。そのため、今まで学習してきたものと大きく異なるものが入ってくると、正しい結果が得られない。そういった過去の蓄積だけでは読み取れないものを、モードといっても良いのかなと思っています。例えば、僕の最近の研究成果のPIFuという1枚画像から3Dモデルを復元する技術をWalter van Beirendonck（ウォルター・ヴァン・ベイレンドンク）の服に用いてみると、変な3次元形状が出力されてくる。

斉藤： つまり、今までの過去のデータの蓄積からみても異質なものなため、機械もどうやって解釈していいのかわからない。そういった、過去の要素の組み合わせからでは単純に判断できない要素を含んでいるもの、それがモードなのかなと。

長見： 異質なもの、ファッション史を辿ってみても、それはかつて日本出身のデザイナーが担っていたパートでもあるだろうし、よく理解できます。ただ、それが外れていればなんでもいいという話ではないから、また難しい。

斉藤： そうですね。逆に過去の蓄積から、判断ができる要素を含んでいるということも重要だと思っていて、Walter van Beirendonckを使った実験でも全体の形は不自然なものの、局所的にはそれっぽい形がでてくる。このように過去の要素を含みつつも、全体像を見ると過去の焼き直しでは理解できない、それが新しい潮流、モード、になっていくのではないかな、と。

長見： ぼくの寝言がそんな感じだといわれます（笑）たしかに日本語らしい発話なんだけど意味は不明らしく。

斉藤： そこに次の世代がまた、意味を見出して、またそのうえに新しいものを築いていくということがファッションで起きていることだと思っています。機械学習を使った人体の3次元復元でも同じようなことがみてとれたので、リンクしているのを感じます。

PIFu（Image Credit : Shunsuke Saito）

長見： すごく良い話ですね。そのノイズとなる要素って、今お話聞く限りだと人為的に投げかける必要があるかなと思ったのですが、それをAIに政治情勢だとか、宇宙の新発見だとか、複雑な情報の海からモードを学習するために有意な方向に偏りをつけて、インプットさせることはできないのでしょうか？

斉藤： それはAIに何を期待しているかによるかもしれません。コンピュータビジョンの領域でも、写真や動画から、ここを車が走っていて、その横を人が歩いていますというような解析は可能になってきましたが、AIが自発的に目の前の現象を理解、解釈して問題を解決するようなことはできていないというのが現状です。本当の意味での好奇心が備わっていて、人間の知性のようなものが機械に宿っているかというと、そういうレベルではない。ある程度の部分は人間が与えてあげなくてはならない。

長見： では、いいね数のような基準を与えることで、ノイズとなる外的要素を取り込むことは可能なのでしょうか。

斉藤： 人間が定量化できるような指標に基づいて、膨大なデータからマイニングしてきたものを提案することは十分できると思います。ただそこに、知性のようなロマンはないですね。

想像力を拡張する、人間の「健気さ」

藤嶋： こういった新しい技術の受容により、新しい美意識は生まれるのでしょうか？最近だと、顔認証を避けるためのアクセサリーが登場しましたが、技術的進化で新しいプラットフォームが出来上がり、そこに順応するための、もしくは避けるための価値観の登場といった変化は起きるのか、そして現在はどういう状況にあると思いますか？特にHATRAは最近の展示会でもGAN（AIアルゴリズムの一種）を使ったインスタレーションを行い、あえてコンピュータ側からの提案を受けるような探索をしていると思いますが。

長見： 新しい技術とともに生まれる美意識と背中合わせの位置に、人間の健気さがあると思っています。2018年、渋谷慶一郎さんの手がけるアンドロイドオペラ「Scary Beauty」に深く感動してしまって。そこでロボット・オルタ2に神聖が宿りあてられてしまったのでは恐らくなく、アンドロイドの指揮と生身のオーケストラの関係が、 人間が自ら生み出したものを解釈し、見立て、それによって自己を拡張してきた古代からの営みの縮図のように感じられた。そういう儀礼的な関係性がファッションでも起こりうるなら面白いし、積極的に盲信していきたい。

斉藤： そうしたら、あまり裏側を見せない方がいいですね（笑）

長見： 多少のほころびは想像力の助けになるかもしれません。能面って少し小さめにつくられていて、能楽師の顎がしっかり見えてますよね。受け手は自然と想像力を要求されます。

斉藤： 神話や宗教みたいなものも、自然災害など人知では理解できないものと折り合いをつけるために生まれてたと考えると、AIの中身がわからない人から見ればAIは知性的な存在にみえるかもしれません。つまり、ブラックボックスの外の住人からすれば、本当の知性と人力でパターン化されたアルゴリズムに大きな差はない。

Image Credit : YouTube from ATAK/Keiichiro Shibuya

斉藤： 先程でてきたGANは、本物か偽物かを判別するAIと、何らかのアウトプットを作るAIが、イタチごっこを繰り返すことで、よりリアルなものをつくるというような技術です。その文脈のひとつに敵対的攻撃（adversarial attack）というのがあって、端的に言えば、AIを騙すものを意図的に作ることができます。それをデザイナー側が取り入れた顔認証防止アクセサリーのようなデザインが登場してきているというのは、トレンドとして面白いですね。更に、美しいものと醜いものといった美的意識が定量化できるようになれば、あえてその指標に逆行するようなデザインを提案することも可能だと思います。

長見： その一方で、即興的にAIを道具として「宇宙のニュース多めに閲覧するとポケットできるっぽい」みたいな使い方をする人もでてくるんじゃないかなと思います。癖とか粗に体を馴染ませていくような感じで。

斉藤： ノイズに意味を見出すということですね。

長見： デザイナーと道具の関係としてそのほうが健康的だなと。

ロジックを神話化したがるファッションの世界

斉藤： 最近登場した、実際に存在しない顔を無限に生成するというものも、ランダムな数字から作られているわけで、ランダムな数字から作られたものに意味を見出そうとする最近の潮流と、今まで人間が行ってきたデザイン、ここに本質的に断絶はあるんでしょうか。

長見： 無数の学習プロセスに脈絡を見出す力が僕らにないだけで、実際は程度問題なのかもしれませんね。

斉藤： 人間の脳内にあるノイズ生成機から意味を見出したものを、デザインと呼んでいるのだとすれば、機械をつかって今やろうとしていることと大差はないのかもしれない。

長見： 職人的な立場からはまったく同感です。一方で、ファッションデザイナー消費の観点からみるとそうとも言っていられず、まさに神話と裏側のような話もあってですね。淀みなく湧きたつ、象徴としての創造性を前提にした欲望のトレードが今も機能していることは無視できません。

斉藤： それはノイズから見出された偶発的なものではなくて、ある程度の個人のアイデンティティに由来するというものとか？

長見： 個人のプロフィールをもとに過剰にキャラづけがなされたり。そういう振る舞いは良し悪しとかでなく、根深くシステムと結びついているように思います。

藤嶋： ファッションは、デザイナーという存在に対して属人的に価値を見出すところがある。それがテクノロジーで代替されるほど、テクノロジーに対する忌避感、嫌悪感みたいなのも生まれるセグメントもありますね。

斉藤： それは、ハンコじゃないと温かみがないというような一過性のものなのでしょうか（笑）デジタルが当たり前でない世代の抵抗感なのですかね。

藤嶋： ファッションの場合は、価値の置き方の問題だと思っています。ファッションには、コピーされ、パクられ、大量生産されというなかで、一点物や希少性のあるオートクチュールがより良い、それが値段とも比例するような構造がある。そのうえで、デジタルへの移行は必ずしも複製を容易にするわけではないけれど、無限にコピーできると思えてしまう。ファッションの価値構造と、本質的に相性の悪い部分でしょうね。

斉藤： なるほど。消費者のマインドだけではなくて、産業構造として売り込む側にもブラックボックスでありつづけることにインセンティブがあるんですね。

藤嶋： 歴史的に繰り返されてきた、応用美術とは何なのか、ファッションは芸術なのかといったメタ的な議論も関わっていて、そのなかでまた、産業構造としての葛藤もある。

AIファッションデザイナーは、マルジェラになれるのか？

長見： 機械学習による選択の積み重ねの先に、仮にモードをぼくらが見出せたとして、そういう見立ての構図ごとパッケージ、ブランド化すれば、AIデザイナーの導入、おもしろいかなと思うんです。属人的なファッション構造のあり方はそのままに、それを引用する形で機械にキャラづけし、一緒に踊るような関係。

藤嶋： 本当にいるのか、いないのかわからないマルジェラみたいな感じですかね（笑）

長見： デザイナーの象徴的な扱いを逆手に取って、別のなにかにすり替えるやり方なら、特に日本の文化ともなじみが良さそう。一緒に働く側は、きっと厄介ですけど（笑）

藤嶋： アート領域におけるAIの事例がそうかもしれませんね。「AIで自画像を描いた」という体で作品にする、その絵に数式を署名代わりに添えて一点物にするとか。仕掛けている人間が背後には存在するのだけれど、コンセプトを仕立てて作品のロジックにしてしまう。

斉藤： 人格を人為的に与えて、それも込みでブランドにするということですね。

藤嶋： チャットボットは既にそうなっていますね。女子高生AIりんなとか。

Image Credit : YouTube from avex

斉藤： あれも裏にあるのは、本当の意味でのインテリジェンスと呼ばれるようなものではないのだけれど、そこに人格を見出して、面白がってコンテンツ化していますよね。個人的には、AIなのか人間なのか判然としないものにカリスマ性を見出して、それがひとつの消費のかたちになったら、技術的な側面に限らず面白いと思いますね。

長見： 弊社で採用するかというと判断は保留したいですけれど（笑）もし成立したとしたら、モードの核心を探るうえでも一つの契機となりそうです。

ファッションという領域の特性からAIの可能性や位置付けについて議論が交わされたVol.2。最終回のVol.3では、バーチャルファッションの展開から、改めて人間と衣服の関係を考えていく。【Vol.3は近日配信予定】

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