今日は、アニメーション業界×人工知能（動画自動生成）です。
今日も思いつきベースでさくっと記事更新。
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では以下今日のアイデアです。
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【市場整理】
まずは市場規模から。メディア開発綜研の調査によると、2595億円となっており過去最高という状況のようだ。
以下のようにこのタイミングはアナ雪がヒットしたタイミングだったので、どうやら大きな市場となった模様。
今年は「シン・ゴジラ」や「君の名は。」がヒットしているので、2016年も期待出来る状況なのかもしれない。
劇映画市場は邦画の定番となったシリーズ作品の興行収入が安定したことに加え、洋画・邦画ともに大きなヒット 作が登場したため、前年より大幅に伸長しました。特に洋画市場は「アナと雪の女王」が興行収入250億円を超える 大ヒットとなったため、市場が前年に比べ2倍近くに拡大し全体を牽引しました。また、邦画市場においてもヒット作が 続いていることから、劇映画市場は増加傾向にあります
アニメーション市場規模の推移<1970-2014年>
出所 ：メディア開発綜研(2015)「2014年のアニメ市場は過去最高の規模に」
http://www.mdri.co.jp/review/data/2014anime.pdf
今日は業界というより、シーズありきで考えたみたのだが、
最近、また様々な人工知能の研究が出てきている。
静止画合成のDCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）、音声合成システムのWaveNet、そして今回のテーマとして選択した動画を自動生成するニューラルネットワーク等。
今回取り上げている動画自動生成のアルゴリズムは、以下のMITが開発したニューラルネットワークのようで、以下のように静止画を見せると動画が自動生成されるようなニューラル・ネットワークとなっている。
Conditional Video Generations
We can also use the model to add animations to static images by training it to generate the future. Of course, the future is uncertain, so the model rarely generates the “correct” future, but we think the prediction has some plausibility.
Input Output
Input Output
Input Output
出所：http://web.mit.edu/vondrick/tinyvideo/
日本語での紹介記事：http://d.hatena.ne.jp/shi3z/20160909/1473363354
一方で、今回の市場である、アニメーション業界は、以下の記事のように、「原画」というものがあって、
動きのポイントとなる絵だけを書いておき、原画と原画の間の中間の絵を描き（｢中割り｣と呼ぶようだ）、
動作が自然に見えるようにしてアニメを完成させていく、という業務プロセスがあるようだ。
[1]ポーズトゥポーズ
アニメ制作において最もポピュラーな手法といえるのが「ポーズトゥポーズ」です。
これは動きのポイントとなる絵だけを先に描き、次いで間の絵を描き加えて動きを完成させる手法です。原画
ポイントになる絵を描きます。アニメの制作現場では、このような絵を｢原画｣といいます。
紹介
上図は動きの要所要所に原画を入れたイメージです。
動画
原画と原画の間をつなぐように絵を描いて、動きをスムーズにします。この作業を｢動画｣と呼びます。
出所：https://howto.clip-studio.com/library/page/view/clipstudiopaint_hajimete_ugokuillust_03
ということでもうどういうアイデアか既に書いたようなものだが、
以下今日のアイデア。
【対象企業】
・アニメーション制作企業
【アイデア内容】
・動画自動生成アルゴリズムを利用して、｢中割り｣作業を自動化するアプリ
【効用/解決する課題】
・中割り作業の自動化、効率化
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今日は以上です。
※30分～1時間程度での思考訓練のための記事ですので、厳密性にはこだわっていません。