G検定対策 究極カンペをつくろう#8 データ生成(CycleGAN, DCGAN, Diffusion Model, NeRF, Pix2Pix, 音声生成, 画像生成, GAN, 文章生成)

評価指標
応用事例
まとめ
1. 一覧表（要点の再掲）
2. 次のアクション

評価指標

本章では、生成タスクごとに用いられる主要指標を整理する。何を良しとするか はタスクで異なるため、画質／多様性／自然さ／忠実度 を軸に指標を選定し、必要に応じて 人手評価 を併用するのが実務的である。

画像生成：FID／IS と多様性

FID（Fréchet Inception Distance）
生成画像群と実画像群を特徴空間でガウス近似し、その分布距離を測る指標である。小さいほど良い。品質と多様性を同時に反映しやすい利点がある。
IS（Inception Score）
生成画像のクラス確信度と多様性を測る。クラスバイアスの影響を受けやすく、FIDとの併用が通例である。
補助観点：モード崩壊の有無（特定パターンに偏る現象）や再現性、テキスト条件一致度（条件付き生成）を個別に点検する。

文章生成：BLEU／ROUGE と人手評価

BLEU
参照文との n-gram 一致度に基づく精密度指標である。
ROUGE
n-gram の再現率（召喚率）に重きを置く指標である。
両者は 表層一致 の近似であり、意味的妥当性・一貫性・事実性 は測り切れない。したがって、人手評価（流暢さ、関連性、事実整合性等）や、場合により BERTScore／QAベース評価 を併用する。

音声生成：MOS／CMOS

MOS（Mean Opinion Score）
複数評価者が主観的自然さをスコア化する。収録条件や評価設計の厳密さが信頼性を左右する。
CMOS（Comparison MOS）
参照と生成の相対比較により差分を評価する。
客観指標（信号歪み、スペクトル差）を補助的に使うが、知覚品質 は最終的に主観評価が要となる。

3D／新規視点生成（NeRF）：再構成誤差／PSNR

再構成誤差
合成画像と実観測の画素差で忠実度を評価する。
PSNR
画質指標であり、値が高いほど良い。必要に応じて SSIM などの構造類似度も併用する。
視点一般化性能（未観測視点での劣化）や幾何整合性も個別に確認する。

横断的注意点

指標の限界を前提化：BLEU/ROUGE は意味理解を、FID は知覚的妥当性の全てを保証しない。人手評価やタスク固有指標を補助 に使うべきである。
分布ずれ：評価用データの分布が実運用と乖離していないかを確認する。
再現性：シード固定、データ分割、前処理の明示により、比較の公平性を担保する。

以上のとおり、評価は 単一指標依存を避け、複数指標＋人手評価 で多面的に行うのが原則である。次章では、これらの指標を前提として、生成技術の 応用事例 を横断的に整理する。

応用事例

本章では、生成モデルの 実運用シナリオ を横断整理する。エンタメから産業領域まで、活用は 創作支援／変換・補完／検索・要約／シミュレーション の四系統に大別できる。

クリエイティブ制作（デザイン／広告／ゲームアセット）

画像生成（拡散／GAN）：コンセプトアート、背景、テクスチャ、バリエーション生成に用いる。拡散モデルは高忠実度、GANは低遅延プレビューに利点がある。
画像対画像変換（Pix2Pix／CycleGAN）：白黒→カラー、スケッチ→写真、スタイル転移などの 条件付き変換 で反復制作を高速化する。
ワークフロー統合：プロンプトテンプレート化、リファレンス画像併用、制御信号（エッジ・ポーズ）投入により再現性を高める。

文書業務の効率化（テキスト生成／要約／対話）

自己回帰言語モデル：要約、ドラフト作成、QA、翻訳、議事録生成、コード補完に活用する。
検索拡張生成（RAG）：社内文書やナレッジベースを参照し 事実性 を担保する。FAQ自動化や問い合わせ一次対応で効果が大きい。

メディア補完（超解像／インペインティング／修復）

拡散モデル：低解像度画像の精細化、欠損領域の自然な補完、ノイズ除去を実現する。映像ポストプロダクションや写真修復で需要が高い。
GAN系：リアルタイム性を要求する場面でのアップスケーリングやスタイル適用に適する。

ドメイン適応／スタイル転移

CycleGAN：非ペアでの 外観変換（夏⇔冬、昼⇔夜、絵画⇔写真）により、データ拡張やシミュレーション—実画像間のギャップ縮小に寄与する。
Pix2Pix：ペアが確保できる場合、正確なマッピングでUIスキン差し替え、マップ→街景の生成などに用いる。

音声生成（TTS／声質変換／歌声）

拡散型TTS／GANボコーダ：読み上げ、キャラクターボイス、案内放送、ポストプロダクションの 自然性向上 に利用する。
パーソナライズ：話者IDや感情ラベルを条件付けし、ブランド音声や多言語ガイドを生成する。

3D／視点生成（AR／VR／デジタルツイン）

NeRF：現実空間を 写真的忠実度 で再現し、任意視点を生成する。VR展示、文化財保存、屋内外スキャン、映像制作のプリビズに有効である。
シミュレーション：自動運転・ロボットのセンサ模擬や経路検証に活用し、実験コスト・リスクを低減する。

産業活用の勘所

品質管理：画像＝FID/IS、言語＝BLEU/ROUGE＋人手評価、音声＝MOS、3D＝PSNR 等を 運用KPI として実装する。
データと権利：ライセンス、個人情報、著作権・肖像権への配慮は必須である。必要に応じて 合成データ や匿名化を併用する。
統制と再現性：プロンプト・シード・前処理・モデルバージョンを記録し、再現生成 を可能にする。
リアルタイム要件：対話UIやゲームでは 低遅延 が鍵であり、GAN系や蒸留拡散、軽量化（量子化・最適化）を検討する。

まとめ：モデル選定の指針

高忠実度の静的生成：拡散モデル
低遅延・条件付き変換：GAN／Pix2Pix
非ペア変換・ドメイン適応：CycleGAN
視点変更・空間再現：NeRF
文章・対話・要約：自己回帰言語モデル（必要に応じRAG）

以上により、生成AIは 創作支援から業務自動化、シミュレーション まで幅広く適用可能である。次章では、本記事全体を振り返る まとめ に入る。

まとめ

本稿では、生成AIの学習範囲を タスク → モデル → 学習原理 → データ要件 → 評価指標 → 応用事例 の因果で再編し、全体像を一枚の地図として把握できるように整理した。あらためて俯瞰すると、 画像・文章・音声・画像変換・3D視点生成 というタスク群に対し、GAN系／拡散モデル／NeRF／自己回帰言語モデル がそれぞれ異なる設計思想で応えていることが分かる。用語を暗記するのではなく、なぜその仕組みかという理由とあわせて理解することが、G検定対策にも実務応用にも効くのである。

覚え方のフックはシンプルでよい。GAN＝バトル系／拡散＝コツコツお掃除／NeRF＝職人の空間再現／言語＝おしゃべりの逐次予測*。この“性格付け”は軽妙だが、学習原理の本質を外していない。最終的には、目的（タスク）と制約（データ・計算・権利）から逆算して手法を選ぶ ことが重要である。

一覧表（要点の再掲）

項目	GAN系	拡散モデル	NeRF	言語モデル
学習原理	生成器×識別器の競争（対立損失）	ノイズ付加→逆拡散	多視点整合＋体積レンダリング	次トークン予測（自己回帰）
代表モデル	GAN, DCGAN, Pix2Pix, CycleGAN	Stable Diffusion, DDPM 等	NeRF, Instant-NGP	GPT, LLaMA 等
得意タスク	画像生成・画像変換・スタイル転移	高品質画像生成・インペインティング・音声	3D／新規視点生成	テキスト生成・要約・対話・翻訳
データ要件	ペア必須（Pix2Pix）／非ペア可（CycleGAN）	大量画像（条件付けなら良質キャプション）	多視点画像＋正確なカメラ姿勢	大規模テキストコーパス
評価指標	FID/IS、モード崩壊の有無	FID/IS（人手評価併用）	PSNR、再構成誤差（＋SSIM）	BLEU/ROUGE（人手評価併用）
強み	低遅延、条件付き変換に強い	高画質・安定、多様性に強い	高忠実な空間再現	文脈保持・汎用性
弱み	学習不安定・崩壊リスク	計算コスト・推論時間	撮影・姿勢取得の手間	事実性・最新性の確保が課題