1日で作って賞取れたDeepiaのプレゼン資料

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チームを紹介します

今回は、杉本ひとりなので自己紹介になりますが
僕は高校を中退してエンジニアとして
5つの現場で11個のプロジェクトをこなしてきました。

その中には
・Webフルスタック
・機械学習
・量子コンピューティング
の案件が含まれます。

チームは3人でアルバイトとして
・デザイナー
・営業
にご協力いただくことがあります。

それではまずデモをご覧ください

<動画を流す>

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我々は2つの洞察に基づき

今回のプロダクトによって
誰もが生成AIを活用し
クリエイターとして価値を残せる
世の中を目指します

それでは
2つの洞察について
解説します。

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1つ目が、遺伝的洞察です

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人は自分の遺伝的な情報を
コンテンツとして残す性質がある
ということです

例えば、
・作家は小説やエッセイを書き
・音楽家は楽曲を制作し
・科学者は論文を執筆し
・芸術家は絵画や彫刻を作り
・エンジニアはプログラムを書き
という行為です

つまりこれは
ミツバチが女王蜂に蜜を運んで
遺伝子形成をするようなものです

リチャード・ドーキンスによる進化学における理論
「利己的な遺伝子」を採用しています。

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2つ目が、認知的洞察です

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ユーザー主体型のコンテンツプラットフォームは
「目」「耳」「口」などの五感に含まれる
人間の主機能を代替しているということです

具体的には
・目のプラットフォームがInstagramとか
・耳のプラットフォームがSpotifyとか
・口のプラットフォームがTwitterとか
・五感のプラットフォームがYouTube, TikTokとか

これを
・目を画像生成AIが
・耳を音楽生成AIが
・口をテキスト生成AIが
・五感を動画生成AIが
代替します。

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それで構想した物がDeepiaです

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このように
人間の主機能を代替する
コンテンツ
・画像
・テキスト
・音楽
・動画
・空間
を直で生成します。

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じゃあなぜ最初に
生成AI×LIVEに注目したのか?

それは
LIVE配信は現在動画配信プラットフォームなどで
ユーザーとのコミュニケーションをはかるために
積極的に使われる機能だからです。

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そもそも、ユーザーは
「遺伝」や「認知」のことなど考えて
プロダクトは使いません。

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「誰でも使える」というコンセプトを考えると
身近なものと組み合わせないといけません

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しかしながら、
そういったことを考えて
LIVE機能のデモをリリースしても

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正直、他の皆さん5000, 10000とインプが
取れてる中のものに比べ
この通り現段階ではあまり反応が良くなかったです。

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しかし先日にリリースした
Deepiaプロダクトそのものは
インプレッションは低いものの
エンゲージメントで6万の数字を超えているので

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8年で 約12倍の生成AI市場規模拡大の
データを参考にすると
リリースから3ヶ月ほど経過した今でも
リンククリック数が増え続けているので
継続的ニーズが見込めます

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この通りDeepiaは
インプレッションの
6倍のエンゲージメントを誇るので
多数に対するインプレッションではなく
少数に対するエンゲージメントを重視することで
ユーザーに愛されるプロダクトを作れると考えています

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そして、
・プロフィール編集
・フォロー・フォロワー機能
・ハッシュタグ
・レコメンデーションエンジン
・デジタルコンテンツ販売
・プロンプトコンボリューター
などの機能をテストリサーチし続け

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SNSに近づけることで
誰もが使える身近な生成AIプロダクトに
なるのではないかと考えています

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技術Stackは以下です
Stable Diffusion
BRA Model
DeepFake
P2P (WebRTC)

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ご清聴ありがとうございました