ビジュアルコンテンツ著作権プラットフォームの「Visual China（ビジュアル・チャイナ）」は、10月19日に開催されたオンライン会議で、AIビジネスの進展を明らかにしました。同社は複数のAIGC企業と戦略的提携を結び、商用利用が可能でトレーサビリティがある視覚的なクリエイティブ業界向けの大規模モデルの共同開発を計画しており、アリババやマイクロソフトなどの国際的な大規模モデル会社からコンプライアンスデータサービスの注文を受けていることを明らかにしました。

ビジネスモデルの観点から見ると、ビジュアル・チャイナの位置づけは、AIモデルのトレーニングに高品質で著作権に合致したデータリソースを提供することです。現在、同社は7億を超えるコンテンツデータを持っており、これらのデータは視覚生成モデルのトレーニングに使用できます。AIトレーニングデータの需要が急増する中、コンプライアンスの取れた大規模な画像ライブラリは商業的な優位性となっています。

ビジュアル・チャイナは、「商用利用可能」と「トレーサビリティがある」特徴を強調しています。前者は、これらのデータを使用してトレーニングされたモデルが生成するコンテンツが商業用途に利用できるということであり、著作権の紛争リスクを回避することを意味します。後者は、データの出所が明確であり、AIトレーニングデータの透明性に関する規制要件を満たしていることを指します。これらの特徴は、現在のAI業界が直面している主要な課題であるトレーニングデータの著作権問題に対処するためのものです。

提携先の観点から見ると、アリババやマイクロソフトなどの企業からの注文は、大規模なAIモデル開発者がコンプライアンスのあるトレーニングデータサプライヤーを求めていることを示しています。各国がAIトレーニングデータの著作権に関する規制を厳しくしていく中、公開インターネットからデータを収集してモデルをトレーニングする方法は法的リスクを伴い、AI企業が商業的なデータ許諾経路へと移行するように促しています。

ビジュアル・チャイナの戦略目標は、テクノロジー企業との協力により、クリエイティブ業界向けのAIツールを構築することです。この位置づけは、コンテンツサプライヤーとテクノロジープロバイダーの間にバランスを取りたいという意図を持っています。つまり、AIモデルにトレーニング素材を提供するだけでなく、クリエイターに直接サービスを提供できるAI製品を開発することを目指しています。

しかし、このビジネスモデルにはいくつかの課題もあります。まず、データの価値の持続性の問題があります。AIモデルの能力向上や合成データ技術の発展に伴い、本物の画像データへの依存度が低下する可能性があります。次に、ビジネスモデルの持続性の問題があります。トレーニングデータサービスは通常、一度限りの取引であり、長期的な収益源をどのように構築するかが鍵となります。さらに、AIモデルが高品質な画像を生成できるようになると、伝統的な画像ライブラリ業務に影響を与える可能性があります。ビジュアル・チャイナは、AIを支援しながら既存の業務を保護するバランスを見つける必要があります。

業界の観点から見ると、著作権コンテンツプラットフォームがAIデータサプライヤーに転換することは一つのトレンドです。Getty ImagesやShutterstockなどの国際的な競合も同様の道を模索しています。こうした企業の利点は、既に許諾された大規模なコンテンツライブラリを持っていることですが、欠点としては、オリジナルの著作者と再びAIトレーニングの許諾条項について交渉しなければならない点であり、複雑な利益分配の問題を含んでいます。

ビジュアル・チャイナが強調する「トレーサビリティ」の特性は、現在のAI規制の傾向に対応しています。EUのAI法案などでは、AIシステムがトレーニングデータの出所を明示することが求められており、中国の生成型AI管理規定にも類似の要求があります。データトレーサビリティメカニズムの構築は、AI企業がコンプライアンス要件を満たすために役立ち、これは商業的なデータサービスの競争上の優位性になります。

クリエイターの観点から見ると、この提携モデルの影響は二面性があります。もしAIツールが創作のハードルを下げ、新しい表現方法を提供すれば、業界にとってポジティブな影響があります。しかし、それによってオリジナルコンテンツへの需要が減少すれば、クリエイターの利益を損なう可能性もあります。ビジュアル・チャイナが述べた「顧客を際立たせる」や「著作権の問題を心配する必要がない」という点は、より使用側の視点ではなく、創造者側の視点から価値主張を描いているものではありません。

全体的に見ると、ビジュアル・チャイナのAI戦略は、伝統的なコンテンツプラットフォームがAI時代に新たな位置づけを探る努力を反映しています。成功の鍵は、AIにデータを提供し、AIツールを開発し、クリエイターの権利を保護する間で持続可能なビジネスモデルを構築できるかどうかにあります。現在公表されている情報は、データ供給や戦略的提携の側面に集中していますが、具体的な製品形態、収益モデル、オリジナル著作者に対する利益配分メカニズムについては明確になっていません。これらの詳細が、この戦略の実際的な効果を決定するでしょう。