芸術制作の時系列データとAIによる学習

• 研究課題/領域番号: 25K03719
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分01070:芸術実践論関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 村山 悟郎 東京大学, 大学院総合文化研究科, 客員准教授 (40894936)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円); 2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
• キーワード: 芸術制作論 / 人工知能 / オートポイエーシス / ドローイング / 絵画

研究開始時の研究の概要

本研究は芸術制作の過程をデータとして記録し、そのデータをもとにAIに学習させ、創造性の働きについてシステム的に実装/理解することを目的としている。芸術制作のデータ化として、1000枚のドローイングプロセスの画像およそ３万枚の時系列画像データを作成する。また、本研究では最新のAIのアルゴリズムを用いて、この時系列画像データの学習について実装を行なう。本研究の位置づけは、これらのAIを活用するだけでなく、独自性のある時系列データから有意な画像生成を行えるシステムを構想することである。芸術制作のプロセスのうちにある創造性を念頭に置きながら、AIを複合的に構成する。