・没後30 年を迎え、歌謡界のトップを走り続けたエンターテイナーである美空ひばりさんの新曲ライブを現代のAI（人工知能）技術を用いて実現するという取り組み。
・4K・3D の等身大のホログラム映像でステージ上に本人を出現させ、秋元康さんがプロデュースした新曲を、美空ひばりさんの歌声で再現するというプロジェクト。
・AI 技術を用いたヤマハの歌声合成技術『VOCALOID:AI』を用いて、美空ひばりさん本人の歌声や歌い方、話し声の特徴を忠実に反映したボーカルパートとセリフパートの双方を作成。
・ボーカルパートとセリフパート双方の作成に必要となる学習データには、美空ひばりさん本人の生前の歌や話し声を収録した音源を使用。
・歌声音源の背景には伴奏音が含まれていたが「伴奏音除去技術」を用いて歌声部分のみを抽出することで質の高い学習データを生成し、高品質な合成を実現。
・今回使用したいずれの技術にも、昨今急速に進化を遂げているディープラーニングが使用されており、これらの最新技術によって、昭和歌謡界を代表する歌手をよみがえらせるという挑戦的な取り組みとなっている。
出典：「G検定公式テキスト第2版」（翔泳社・2021年）より
ディープラーニング活用事例
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全3件
・タンパク質結晶の試料をX線で解析する際に、ディープラーニングによって試料の位置を検出することで、試料の位置合わせを自動化。
・モデル開発にはTensorFlow のObject Detection APIを採用。
・実際のデータ6000 件と、多角形の図形データ400 件とを学習データに使用。
・これまでは目視か、出力を弱めたX線の照射で試料の位置検出を行っていた。今回の取り組みにより、作業の自動化と位置合わせ時のX線による試料の損傷回避を実現した。
・従来の画像処理を用いた手法ではコントラストの変化などに対応できなかったが、ディープラーニングにより解決できた。
出典：「G検定公式テキスト第2版」（翔泳社・2021年）より
・モデル開発にはTensorFlow のObject Detection APIを採用。
・実際のデータ6000 件と、多角形の図形データ400 件とを学習データに使用。
・これまでは目視か、出力を弱めたX線の照射で試料の位置検出を行っていた。今回の取り組みにより、作業の自動化と位置合わせ時のX線による試料の損傷回避を実現した。
・従来の画像処理を用いた手法ではコントラストの変化などに対応できなかったが、ディープラーニングにより解決できた。
出典：「G検定公式テキスト第2版」（翔泳社・2021年）より
・銃声とその発生位置を検知し、通報するシステムを運用中。
・街中に設置された複数の音響センサーのデータから、銃声を検知する。雑音の中か ら銃声をクリアに検知するためのノイズ除去の目的でディープラーニングを使用。
・検知から通報まで、およそ60秒以内で完了。
・殺人事件の減少、発砲した犯人の早期逮捕、銃撃された被害者の早期救助などに 効果があがっている。
出典：「G検定公式テキスト第2版」読者WEB特典（翔泳社・2021年）より
・街中に設置された複数の音響センサーのデータから、銃声を検知する。雑音の中か ら銃声をクリアに検知するためのノイズ除去の目的でディープラーニングを使用。
・検知から通報まで、およそ60秒以内で完了。
・殺人事件の減少、発砲した犯人の早期逮捕、銃撃された被害者の早期救助などに 効果があがっている。
出典：「G検定公式テキスト第2版」読者WEB特典（翔泳社・2021年）より
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