大日本株式会社は株式会社エー・アンド・ユーおよび株式会社新建築社と共同で、雑誌の原稿となる画像テキストを入力すると、その内容や雑誌の持つブランドイメージにあった誌面レイアウトをAI(人工知能)を活用して自動生成する技術を開発しました。

さらに、その技術を7月27日発売の雑誌「a+u」(エー・アンド・ユー社発行)8月号のレイアウト制作の一部に活用しました。

■レイアウトパターン1

■レイアウトパターン2

開発の背景

雑誌の編集作業では、編集者等が記事の内容や文字数、画像サイズ等を検討し、毎号、新たにページレイアウトを制作しています。固有の“雑誌らしさ”を出していくため、各雑誌のデザインポリシーやブランドイメージに合致したレイアウトにすることが重要です。また、その制作ノウハウや暗黙知を複数の編集者で共有して、継承していく必要があります。

こうした要望に対してDNPは、多様な印刷物の制作・製造で培ってきた画像処理や自然言語処理、データ解析などの技術と、最新のAIを掛け合わせて活用することで、“雑誌らしさ”に合致した複数のレイアウトを自動で生成し、提示できる技術を開発しました。

レイアウトを自動生成する技術の特徴

■雑誌の特徴にあったレイアウトを自動生成し、創造的な編集制作と業務の効率化を実現

DNPは雑誌「a+u」の過去15年分の誌面データをAIに学習させることで、その“雑誌らしさ”をスコア化するモデルを開発。このモデルを活用し、テキストと画像のデータを入力することで、雑誌のブランドイメージに合った誌面レイアウトが自動的に提示されるようになります。

提示されたレイアウトを参考に、編集者、カメラマン、ライター等が活発な議論を行うことで、より新しいアイデアが引き出され、誌面の質の向上につながるといった効果が期待できます。また、この技術によって、編集者が毎回レイアウトを一から検討して制作する必要がなくなり、業務効率の改善につながります。

■自由度の高いレイアウトにも対応が可能

本技術は、写真の配置や文字組などが非定型で自由度の高い雑誌レイアウトにも対応が可能です。

あらかじめ定められたテンプレートに、画像や文章を流し込む自動組版技術とは異なり、高度な誌面が重視される雑誌用にも、多様なレイアウトを生成することできます。

■AIが雑誌のデザインイメージを数値化して、より良いレイアウトを提示

蓄積した雑誌レイアウトのデータから、その“雑誌らしさ”を評価スコア化するとともに、AIがどの部分に着目したかを色で表示する「ヒートマップ」として提示します。

これを客観的指標として活用することで、制作者間のコミュニケーションを促し、“雑誌らしさ”の共有が図れます。

今後は、「a+u」の編集に本格的に活用

3社はこの技術を雑誌「a+u」の編集に本格的に活用していきます。その中で、誌面レイアウト自動生成システムの実用化を図っていきます。

また、DNPは雑誌、書籍に限らずパンフレットやカタログ、広告などへの利用も想定したAI活用の出版・編集支援サービスの構築を目指します。