概要
オランダの画家レンブラントの全346作品を高解像度（3Dスキャン含む）で解析し、機械学習で「レンブラントらしさ」を抽出。そこから“新作”の肖像画（右向きの中年男性、白い襟と帽子）を生成し、UVインクの3Dプリントで13層の塗り重ねと筆致の凹凸まで再現した。制作はING × JWT Amsterdam、技術協力にMicrosoft、助言にTU Delft／Mauritshuis／Rembrandt House Museum。開発は約18か月、完成画像は1億4,800万ピクセル、素材抽出は16万8,263フラグメント規模。
狙い・背景
“データが絵を描く”という挑戦を通じて、金融（ING）×テクノロジー×文化財の交差点で議論を喚起し、AIと創造性の関係を一般に体験させること。Card/像の質感まで立ち上げる工程（生成→高さマップ作成→多層プリント）が、単なるスタイル模倣を超えた“物質としての作品”の提示になった。
どう実装したか（プロセスの要点）
・データ収集・解析：全作品の構図・顔のパーツ間距離・陰影・筆致を数値化し、“最もレンブラントらしい被写体”を合成（男性・口髭・黒衣・白襟・帽子、右向き）。
・ 出力：UVインク13層で油絵の厚みを再現（Océ系の3Dプリント技術が報じられている）。完成画素は1億4,800万、レンダリング総量は約150GB。
・公開：2016年4月、アムステルダムで披露。以降、アート×AIを巡る賛否も含めて大きな話題を生んだ。
成果・受賞（Cannes Lions 2016）
・Cyber Grand Prix と Creative Data Grand Prix を同時受賞。加えてInnovation Lionを含む多数部門で受賞。
なぜ効いたか（クリエイティブの肝）
・”作風”の数理化→物質化：スタイル分析に留めず、テクスチャまで物理的に再現して”作品”に着地させた。
・異分野連携の説得力：金融×テック×美術館／大学の座組で、文化的妥当性と技術的信頼性を両立。
・“AIと創造性”という争点提示：称賛と批評双方を呼び込み、話題の持続性（PR価値）を最大化。
