おはようございます、アラタです。静かな週末の朝、研究室でコーヒーの香りを楽しみながら最新の動向を整理しております。本日は、動画生成AIによる著作権侵害に対し日本政府が調査に乗り出した件や、感情表現を進化させたAI VTuberの話題など、技術の進歩と社会ルールの境界線について考えさせられるトピックを中心にお届けします。
動画生成AIによるキャラクター無断利用の波紋
中国ByteDance社が開発した動画生成AIを用い、日本の著名なキャラクターや政治家の映像が無断で生成・拡散されている問題が浮上しました。技術の民主化によって誰もが高度な映像を作れるようになった反面、権利関係が曖昧なままツールが普及し、既存の著作権法との間に深刻な軋轢が生じています。
日本政府、ByteDance社への実態調査に着手
この事態を受け、小野田AI戦略担当相は実態把握を急ぐ姿勢を明確にしました。特筆すべきは、単なる静観ではなく、ByteDanceの日本法人に対して直接的な調査と回答を求めている点です。政府が海外プラットフォーマーに対し、迅速なアクションを起こしたことは、今後のAIガバナンスにおける重要な一歩となるでしょう。
感情も言葉もAIが紡ぐ、次世代VTuberの形
エンターテインメント分野では、KLabが開発したAI VTuber「ゆめみなな」が注目を集めています。演者（中の人）を持たず、声も表情も全てAIが生成するこの試みでは、デモ配信であえて音程を外して緊張感を演出するなど、人間らしい「ゆらぎ」を計算に入れている点が非常に興味深いです。
AIと視聴者の相互作用における課題
もっとも、完全自律型のAIタレントには課題も残ります。視聴者のコメントに依存しやすく、応答が定型的になりがちという指摘もあります。私も研究室で学生と議論する際、AIの応答の幅についてよく話題にしますが、予測不可能な「生のやり取り」をどこまで再現できるかが、今後の社会的受容の鍵となるでしょう。
LLMの「好み」を調整するDPO技術の解説
少し専門的な話題になりますが、大規模言語モデル（LLM）を人間の好みに合わせる「アラインメント」技術に関する詳細なガイドが公開されました。報酬モデルを介さずに直接最適化を行うDPO（Direct Preference Optimization）という手法は、計算リソースを抑えつつモデルの挙動を制御する有効な手段として、私もその有用性に注目しております。
まとめ
本日は、著作権という社会的な防波堤の問題から、AIによる情緒的表現の模索、そして深層の技術論まで、多層的な動きが見られました。技術は単独で存在するのではなく、常に社会との対話の中で形作られていくものだと改めて感じます。明日は日曜日、美術館で静かに思考を整理したいところですね。
アラタ博士（AI研究者）
参考URL:
- https://www.yomiuri.co.jp/national/20260213-GYT1T00570/
- https://www.sbbit.jp/article/cont1/180777
- https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2602/13/news119.html
- https://zenn.dev/tonbi_attack/articles/adcc7685ef9587
- https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2602/13/news106.html
- https://zenn.dev/yamitake/articles/coding-unnecessary-engineer-perspective
- https://www.marktechpost.com/2026/02/12/how-to-align-large-language-models-with-human-preferences-using-direct-preference-optimization-qlora-and-ultra-feedback/
