
デジタルアート、またはデジタルアートとは、創作またはプレゼンテーションのプロセスの一部としてデジタル技術を使用する芸術作品のことです。デジタルメディアを使用し、それと関わるコンピューターアートを指す場合もあります。 [ 2 ] 1960年代以降、コンピューターアート、電子アート、マルチメディアアート[ 3 ]、ニューメディアアート[ 4 ] [ 5 ]など、さまざまな名称がデジタルアートを表すために使用されてきました。デジタルアートには、デジタルペインティングなどの物理メディアに保存された作品や、Webサイトのデジタルギャラリーが含まれます。デジタルアートは、ビジュアルコンピューティングの分野にも広がっています。
1960年代初頭、ジョン・ホイットニーは数学演算を用いた最初のコンピュータ生成アートを開発した。[ 6 ] 1963年、イヴァン・サザーランドはスケッチパッドとして知られる最初のユーザー対話型コンピュータグラフィックスインターフェースを発明した。[ 7 ] 1974年から1977年の間に、サルバドール・ダリは2枚の大きなキャンバス作品「地中海を瞑想するガラ」を制作した。この作品は20メートル離れたところから見るとエイブラハム・リンカーンの肖像画(ロスコへのオマージュ)に変化する。 [ 8 ]また、レオン・ハーモンがコンピュータで処理したエイブラハム・リンカーンの肖像画を基にした「ダリビジョン」のリンカーンのプリントも制作し、「顔の認識」に掲載した。[ 9 ]この技法は、後に写真モザイク として知られるようになったものと似ている。
アンディ・ウォーホルは、 1985年7月にリンカーンセンターで公開されたAmigaを使用してデジタルアートを制作しました。デビー・ハリーの画像はビデオカメラでモノクロで撮影され、ProPaintというグラフィックプログラムでデジタル化されました。ウォーホルは、塗りつぶしを使用して色を追加することで画像を操作しました。[ 10 ] [ 11 ]
高度なコンピューター処理技術を用い、デジタルメディアを通して提示され、デジタル技術を明確に活用する作品は、「デジタルメディア向けアート」に分類されます。これは、制作過程にデジタル技術を取り入れているものの、デジタル世界の外に存在する可能性のある、デジタルツールを用いたアートとは異なります。
デジタルアートの歴史家クリスティアーネ・ポールは、「制作や普及の過程でデジタル技術を何らかの形で利用するすべての芸術をデジタルアートと分類することは、芸術形式に関する統一的な見解に到達することをほぼ不可能にするため、非常に問題がある」と述べている。[ 12 ]

デジタルアートは、純粋にコンピュータで生成されたもの(フラクタルやアルゴリズムアートなど)もあれば、スキャンした写真や、マウスやグラフィックタブレットを使ってベクターグラフィックソフトウェアで描画した画像など、他のソースから作成されたものもあります。デジタル絵画とは、非デジタル絵画と同様の方法で制作されたものの、コンピュータプラットフォーム上のソフトウェアを使用し、結果として得られた画像をキャンバスに描かれたようにデジタル出力した作品を指します。
デジタル技術が芸術に与える影響については様々な見解があるものの、デジタルアートコミュニティ内では、創造領域の拡大に大きく貢献している、つまり、プロのアーティストとアマチュアのアーティストの両方にとって創造的な機会が大幅に広がったという点で意見が一致している。[ 13 ]
この分野で著名な美術理論家や歴史家には、 オリバー・グラウ、ジョン・イッポリト、クリスティアーネ・ポール、フランク・ポッパー、ヤシア・ライヒャルト、マリオ・コスタ、クリスティーヌ・ブチ=グルックスマン、ドミニク・ムーロン、ロイ・アスコット、キャサリン・ペレ、マーゴット・ラブジョイ、エドモンド・クーショー、ティナ・リバーズ・ライアン、フレッド・フォレスト、エドワード・A・シャンケンなどがいる。
デジタルペインティングは、デジタルアートのファインアートの文脈において、デジタル電子機器とスプレーペイントロボットを使用して制作された物理的な絵画[ 14 ] 、または、絵画やイラストレーションの伝統的な歴史からの作品を模倣した、コンピュータ画面上のピクセルで作成された絵画的芸術イメージのいずれかである[ 15 ]。
アーティストは少なくとも1960年代から人工知能を使って作品を制作してきました。[ 16 ] 2014年に設計されて以来、一部のアーティストは、2つの「アルゴリズム」が互いに競い合い、反復することを可能にする機械学習フレームワークである敵対的生成ネットワーク(GAN)を使用して作品を制作しています。 [ 17 ] [ 18 ]これは、伝統的な美術作品に似た視覚効果を持つ画像を生成するために使用できます。画像生成器の基本的な考え方は、人々がテキストの説明を使用して、AIにテキストを視覚的な画像コンテンツに変換させることができるということです。誰でも画像生成器を通して自分の言語を絵画に変えることができます。[ 19 ]

デジタルハードウェアとソフトウェアの進歩に伴い、デジタルアート教育はより一般的になっています。グラフィックタブレット、スタイラス、タブレット、3Dスキャナ、仮想現実ヘッドセット、デジタルカメラなどのハードウェアから、デジタルアートソフトウェア、 3Dモデリングソフトウェア、3Dレンダリング、 デジタルスカルプティング、2Dグラフィックスソフトウェア、デジタルペインティング、3D地形生成、 2Dアニメーションソフトウェア、3Dアニメーションソフトウェア、ラスターグラフィックスエディタ、ベクターグラフィックスエディタ、数学アートソフトウェア、ビデオ編集ソフトウェアなどのソフトウェアまで。[ 20 ] [ 21 ]
オリジナルのアート作品の制作に加え、デジタルアートコレクションを定量的に分析するためにAIを活用した研究手法が開発されてきた。これは、過去数十年間の大規模なアート作品のデジタル化によって可能になったものである。[ 22 ]デジタル化の主な目的はこれらのコレクションへのアクセスと探索を可能にすることであったが、それらを分析するためのAIの使用は新たな研究の視点をもたらした。[ 23 ]
デジタル化されたアートを分析する典型的なアプローチとして、精読と遠隔観察という 2 つの計算手法が用いられます。[ 24 ]精読は、1 つの作品の特定の視覚的側面に焦点を当てます。精読手法で機械が行うタスクには、計算によるアーティストの認証や、筆致やテクスチャ特性の分析などがあります。一方、遠隔観察手法では、特定の機能についてコレクション全体にわたる類似性を統計的に視覚化できます。この手法に関連する一般的なタスクには、自動分類、オブジェクト検出、マルチモーダルタスク、美術史における知識発見、計算美学などがあります。[ 23 ]遠隔観察は大規模なコレクションの分析を含みますが、精読は 1 つのアート作品を対象とします。
2Dおよび3Dデジタルアートは、自然災害や戦争などの出来事によって破壊されてしまう歴史を保存できるため有益ですが、これらの3Dスキャンを誰が所有すべきか、つまりデジタル著作権を誰が所有すべきかという問題があります。[ 25 ]

コンピュータデモは、通常は非対話型のコンピュータプログラムに基づいており、視聴覚プレゼンテーションを生成します。これらは、1980年代初頭の家庭用コンピュータ革命の結果として出現した、新しい芸術形式です。デジタルアートの分類では、リアルタイムで手続き的に生成されるアニメーション視聴覚作品と表現するのが最も適切でしょう。
この芸術形式は、最終的なプレゼンテーションの美学だけでなく、プレゼンテーションの作成に関わる複雑さやスキルにも焦点を当てています。そのため、関連するコンピュータ技術に関する比較的高い知識レベルを持つ人だけが十分に楽しむことができます。例えば、華金と楊傑が述べたように、「美術デザイン教育における授業内容の提示にコンピュータ支援設計ソフトウェアを使用することは、手描きのパフォーマンスの代わりにコンピュータ支援設計を推奨するものではなく、より合理的な授業構成を通じて、より早く専門職に役立つようにすることである」[ 26 ] 。
一方で、制作された芸術作品の多くは主に美的あるいは娯楽的なものであり、それらは一般の人々が楽しむことができる。
デジタルインスタレーションアートは、幅広い芸術実践と多様な形態から成る分野である。
中には、特にプロジェクションやライブ映像の撮影を伴う大規模な作品など、ビデオインスタレーションに似たものもある。多くのデジタルインスタレーションは、観客の感覚的な包み込み感を高めるプロジェクション技術を用いることで、没入感のある環境を作り出そうと試みている。
さらに進んで、仮想空間への完全な没入を促そうとするものもあります。この種のインスタレーションは一般的に場所固有のものであり、拡張可能で、固定された次元を持たないため、さまざまなプレゼンテーションスペースに合わせて再構成できます。[ 27 ]
スコット・スニッベの「Boundary Functions」は、拡張現実デジタルインスタレーションアートの一例で、インスタレーションに入った人々に反応して人々の間に線を描き、個人の空間を示します。[ 1 ]ノア・ワードリップ=フルインの「Screen」(2003)は、CAVE(Cave Automatic Virtual Environment)を使用して、多感覚的なインタラクションで鑑賞者を引き込むインタラクティブなテキストベースのデジタル体験を作成します。[ 28 ]
インターネットアートとは、インターネット特有の特性を利用してインターネット上で展示されるデジタルアートのことである。「インターネットアート」という用語には、ネットワークが歴史を通じて更新されることをアーティストが想定する「ネットアート」が含まれる。そのため、「ポストインターネットアート」という用語は、インターネットメディア以外の作品を除外するために使用される。[ 29 ]
代表的な例として、キッチュの美学に立ち向かい、制度的なメディアの中に個々の芸術的ダイナミズムを挿入するデジタルフォトフレームである「Protocols for Achievements」が挙げられる。[ 30 ]
ブロックチェーン、特に非代替性トークン(NFT)は、2020年から2021年のNFTブーム以来、デジタルアートの一般的なツールとなっています。[ 31 ]デジタルアート作品をNFTとして発行することで、アーティストは証明可能な所有権を確立できます。[ 32 ] [ 33 ]しかし、この技術は多くの批判を受けており、(ほぼ完全に規制されていない性質のため)盗作や詐欺に関連する多くの欠陥があります。[ 34 ]
さらに、世界中のオークションハウス、美術館、ギャラリーはNFTを統合し、デジタルアーティストと協力し、仮想ギャラリーと現実世界のスクリーン、モニター、テレビの両方で(それぞれのNFTに関連付けられた)作品を展示し始めています。 [ 35 ] [ 36 ] [ 37 ]
2024 年 3 月、サザビーズは過去 10 年間のデジタル アーティストの重要な貢献に焦点を当てたオークションを開催しました[ 38 ]。これは、オークション ハウスによるデジタル アート作品の記録破りのオークションの 1 つです。これらのオークションは、21 世紀のデジタル アートの文化的影響を幅広く見ており、ジェニファー & ケビン マッコイ、ヴェラ モルナール、クラウディア ハート、ジョナサン モナハン、サラ ザッカーなどのアーティストの作品を特集しています。[ 39 ] [ 40 ]

デジタルビジュアルアートは、電子ディスプレイに表示される2Dビジュアル情報、または電子ディスプレイに透視投影で表示される3D情報に数学的に変換された情報のいずれかで構成されます。最も単純な形式である2Dコンピュータグラフィックスは、鉛筆や紙で絵を描く方法を反映しています。ただし、この場合、画像はコンピュータの画面上にあり、描画に使用するツールはタブレットのスタイラスまたはマウスです。画面上に生成されるものは、鉛筆、ペン、または絵筆で描かれたように見えるかもしれません。2番目の種類は3Dコンピュータグラフィックスで、画面は仮想環境への窓となり、コンピュータによって「撮影」されるオブジェクトを配置します。
一般的に、2D コンピュータグラフィックスはソースデータ表現の主要な手段としてラスターグラフィックスを使用するのに対し、3D コンピュータグラフィックスは没入型仮想現実インスタレーションの作成にベクターグラフィックスを使用します。考えられる 3 番目のパラダイムは、コンピュータ プログラムにコード化されたアルゴリズムの実行によって完全に 2D または 3D のアートを生成することです。これはコンピュータのネイティブなアート形式とみなすことができ、その歴史の紹介はコンピュータ アートのパイオニアであるフリーダー ナーケへのインタビューで入手できます。[ 41 ]フラクタル アート、データモッシング、アルゴリズム アート、リアルタイムジェネレーティブ アートなどがその例です。
3Dグラフィックスは、幾何学的形状、多角形、またはNURBS曲線[ 42 ]からイメージを設計するプロセスによって作成され、映画、テレビ、印刷物、ラピッドプロトタイピング、ゲーム/シミュレーション、特殊視覚効果などのさまざまなメディアで使用するための3次元オブジェクトとシーンを作成します。
これを行うためのソフトウェアプログラムは数多く存在する。この技術はコラボレーションを可能にし、オープンソース運動やクリエイティブ・コモンズのように、ユーザーがプロジェクトで協力してアートを制作する創造的な取り組みによって共有や拡張を促進できる。[ 43 ]
コンピュータ生成アニメーションは、3D アーティストが作成したデジタル モデルまたはプロシージャル生成によってコンピュータで作成されたアニメーションです。この用語は通常、コンピュータのみで作成された作品に適用されます。映画ではコンピュータ生成グラフィックスが多用されており、映画業界ではコンピュータ生成イメージ(CGI) と呼ばれています。1990 年代から 2000 年代初頭にかけて CGI は十分に進歩し、映画では 70 年代半ばからコンピュータ画像が多用されていましたが、初めてリアルな 3D コンピュータアニメーションを作成することが可能になりました。多くの現代映画は、フォトリアリスティックな CGI を多用していることで注目されています。[ 44 ]
一般的に、ユーザーは入力内容を設定できます。入力内容には、ユーザーが希望する詳細な画像コンテンツが含まれます。たとえば、シーンの内容、キャラクター、天気、キャラクターの関係、特定のアイテムなどです。また、特定のアーティストスタイル、画面スタイル、画像のピクセルサイズ、明るさなどを選択することもできます。すると、画像生成器は入力に基づいて生成された類似の画像をいくつか返します[ 18 ](通常は4枚の画像が返されます)。画像生成器によって生成された結果を受け取った後、ユーザーは希望する画像を選択するか、生成器に再描画させて新しい画像を返すことができます。
1991年と1992年の両年、カール・シムズは人工進化を用いた3D AIアニメーションビデオでアルス・エレクトロニカ賞のゴールデン・ニカ賞を受賞した。[ 45 ] 2009年、エリック・ミリキンはデトロイトの政府腐敗を批判し、同市の市長が投獄される結果となった人工知能アートでピューリッツァー賞を含む複数の賞を受賞した。 [ 46 ] [ 47 ] 2018年、ニューヨークのクリスティーズオークションハウスは、パリの「Obvious」という集団によって制作された人工知能作品「エドモンド・ド・ベラミー」を43万2500米ドルで販売した。[ 48 ]
2019年、ステファニー・ディンキンスは、「有色人種の興味や文化」に基づいて進化する人工知能を作成したことで、クリエイティブ・キャピタル賞を受賞しました。[ 49 ] 2022年には、 Midjourneyを使用したアマチュアアーティストが、コロラド州フェアのデジタルアートコンテストで300ドルの賞金を獲得しました。[ 50 ] [ 19 ]また、2022年には、レフィク・アナドルがニューヨーク近代美術館で、美術館自身のコレクションに基づいて人工知能アートインスタレーションを作成しました。 [ 51 ]
2Dおよびベクターデジタルアートのリポジトリでは、個別にまたはまとめてダウンロードできる作品が提供されています。独自のリポジトリでは、画像のライセンスを取得または使用するには購入が必要ですが、Flaticon、Vecteezyなどのフリーミアムモデルで運営されているリポジトリでは、一部の画像は無料で提供され、その他は段階的に料金が発生します。[ 55 ] [ 56 ]
A la derecha llama la atención el inmenso óleo fotografico "Gala desnuda mirando al mar que a 18 metros aparece el Presidente Lincoln" (1975)、新しいダリの代表者、美容師、画像の活用法を学ぶデジタル化されたピントゥーラ。[右側では、巨大な写真油絵「リンカーンとして見える 18 メートルから海を眺めるヌード ガラ」 (1975 年) が注目を集めています。ダリの新しい期待のサンプルであり、この場合、絵画におけるデジタル化された画像の使用の最初の例を表しています。]
オンライン上でデジタルアートファイルを閲覧、コピー、共有することを妨げるものは何もありませんが、NFTのおかげで、アートの所有権を偽装することはできません。NFTは、これまで不可能だったデジタルアートの独占的所有権を可能にします。
Trautman は Zittrain, Jonathan; Marks, Will (2021 年 4 月 7 日). "What Critics Don't Understand About NFTs. The complexity and arbitrariness of non-fungible tokens are a big part of their appeal". The Atlantic. 2023 年 1 月 11 日取得。しかし、購入者は自分だけが使用できるものを取得しているわけではない。(...) NFT 購入者は作品を購入しているのではなく、作品にリンクする公開トークンを購入している。(...) トークン自体は、それが指す作品と同様に、誰にでも見えるため、他の誰でも作品を見てダウンロードすることができる。そして、ほとんどのNFT取引は、問題となっている作品に関する著作権やその他の知的財産権を譲渡することを意図していません。(…)こうした条件からすると、多くのNFT購入は、販売されたギャラリーに常に展示され、一般の人々がいつでも訪れることができ、訪問後に作品の無料プリントを持ち帰ることができるアート作品を取得することに似ています。