放送大学 データサイエンス・リテラシ基礎(‘22) 6-2 単元B1、6-3 単元B2 ファッション業界で活用されるデータサイエンス まとめ
放送大学オンライン授業データサイエンス・リテラシ基礎(‘22) 6-2 単元B1、6-3 単元B2内で行われていた、ファッション業界で活用されるデータサイエンスの話がかなり面白かったので自分用にまとめてみます。
・6-2 単元B1
エマ理永先生が過去に東京コレクションで出した作品の写真を、AIがラーニングした。そして、GAN（敵対性生成ネットワーク：データから特徴を抽出することで実在しないデータを生成したり存在するデータの特徴に沿って変換する生成モデル）を利用する事で、AI自身がまた新しいものをクリエイトしてきた。
しかし、そこで生成された作品は、エマ先生自身のクリエイトをなぞっているように感じられるもので、満足のできる所までは行かなかった。
そこで、エマ先生にとって自然界の象徴である貝殻（自然界のデータ）のデザイン1つ1つを、データに取り入れた。
そうする事で、発想の飛躍が起き、満足のいく作品を作る事ができた。
・6-2 単元B2
エマ先生は、科学に触れた時、自分達の分野（アートやデザイン）でもこれほどの発想の飛躍は無いと感じた。
例えば、科学は空間と時間を同じように扱う。
我々人間の知覚だけでは、空間と時間は全く違うもののように感じられている。
科学では、その空間と時間を同じように扱った事でさらなる飛躍が起きた。
また、 トポロジー（数学の一分野：位相幾何学）ではエマ理永さんが一番頭を悩ませている「角度と長さ」に捉われない。
その「捉われない幾何学」によって、エマ先生は素晴らしい作品を沢山生み出す事ができた。
知覚だけでは捉えられないものを脳が認識できるようにしてくれるのが、科学（サイエンス）と数学なのである。
デザイン業界では、失敗した事に対してすごく落ち込み、全人格を否定されたように思う人が多い。サイエンティスト達の素晴らしい所は、出た結果が失敗だったとしても、その中に素晴らしいデータが沢山入っていると捉える所である。
少しは悲しそうにするが、そこから立ち直る力が凄い。失敗したデータも清らかな美しいデータなのである。
データサイエンスも、目的が大事である。しっかりとした目的を持ってデータ・サイエンスを扱うことで、素敵な事が起きる。
アートの世界でも、今までは感性が重要視されて、思考する事がいけないことのように扱われていたが、是非データサイエンスの分野の人達に入ってきて新しい事を行ってほしい。どんどん、ファッションやアートの分野にいる人達も、データサイエンスを学んでほしい。そうする事で、きっと新しい創造が生まれてくる。
