モリカトロン株式会社運営「エンターテインメント×AI」の最新情報をお届けするサイトです。

TAG LIST
CGCGへの扉安藤幸央機械学習月刊エンタメAIニュースディープラーニング河合律子生成AI吉本幸記OpenAIGANNVIDIA音楽Google三宅陽一郎強化学習ニューラルネットワークStable DiffusionChatGPTグーグル森川幸人シナリオQADeepMind人工知能学会GPT-3自然言語処理マイクロソフト大規模言語モデルFacebook大内孝子映画著作権AIと倫理キャラクターAI敵対的生成ネットワークルールベースアート倫理SIGGRAPHモリカトロンゲームプレイAIスクウェア・エニックスモリカトロンAIラボインタビュー画像生成LLMNPCNFTプロシージャルMidjourneyデバッグMinecraftDALL-E2StyleGAN遺伝的アルゴリズム画像生成AI自動生成VFXAdobeテストプレイメタAIアニメーションテキスト画像生成ロボット深層学習ファッションCEDEC2019音楽生成AIディープフェイクデジタルツインメタバースVRボードゲームDALL-ECLIPビヘイビア・ツリーマンガCEDEC2021CEDEC2020ゲームAI不完全情報ゲームナビゲーションAI小説畳み込みニューラルネットワークGDC 2021JSAI2022作曲MicrosoftNVIDIA OmniverseGDC 2019マルチエージェントCEDEC2022MetaマインクラフトAIアート3DCGStability AIメタデジタルヒューマン懐ゲーから辿るゲームAI技術史toioジェネレーティブAIスポーツプロンプト栗原聡手塚治虫CNNNeRFDALL-E 3バーチャルヒューマンBERTUnityOmniverseJSAI2023鴫原盛之HTN階層型タスクネットワークソニーエージェントGPT-4マルチモーダル汎用人工知能JSAI2020GTC20233DTensorFlowインタビューブロックチェーンイベントレポート対話型エージェントAmazonロボティクスDQN水野勇太アバターUbisoftGenvid TechnologiesガイスターStyleGAN2ARELSIGTC2022教育SIGGRAPH ASIANetflixJSAI2021はこだて未来大学Bard研究シムピープルMCS-AI動的連携モデルRed RamモーションキャプチャーTEZUKA2020CEDEC2023テキスト生成インディーゲームElectronic Arts音声合成マーケティングメタデータGDC SummerStable Diffusion XLCMMicrosoft Azureアストロノーカキャリア模倣学習動画生成AIeスポーツスタンフォード大学アーケードゲームテニスサイバーエージェントトレーディングカード音声認識メディアアート類家利直eSportsBLUE PROTOCOLシーマンaibo合成音声チャットボットブラック・ジャックEpic GamesAWS徳井直生クラウド斎藤由多加AlphaZeroTransformerGPT-2rinnaAIりんなカメラ環世界中島秀之PaLM哲学ベリサーブPlayable!GPT-3.5ハリウッド理化学研究所Gen-1SFテキスト画像生成AIデータマイニング東京大学現代アートDARPAドローンシムシティゲームエンジンImagenZorkバイアスマーダーミステリーASBSぱいどんアドベンチャーゲームAI美空ひばり手塚眞バンダイナムコ研究所スパーシャルAINEDOFSM-DNNLEFT 4 DEADイーロン・マスク通しプレイ論文OpenAI Five本間翔太馬淵浩希Cygames森山和道Audio2Faceピクサープラチナエッグイーサリアム効果音ボエダ・ゴティエビッグデータ中嶋謙互Amadeus Codeデータ分析MILENVIDIA ACEナラティブNVIDIA RivaOmniverse ReplicatorWCCFレコメンドシステムNVIDIA DRIVE SimWORLD CLUB Champion FootballNVIDIA Isaac Simセガ柏田知大軍事田邊雅彦トレカMax CooperGPTDisneyFireflyPyTorchChatGPT4眞鍋和子バンダイナムコスタジオAI Frog Interactive新清士大澤博隆SFプロトタイピング齊藤陽介お知らせMagic Leap OneTencentモリカトロン開発者インタビュー宮本茂則バスケットボールGeminiTikToktext-to-imageサルでもわかる人工知能text-to-3DVAEDreamFusionTEZUKA2023リップシンキングRNNUbisoft La Forge自動運転車ワークショップ知識表現ウォッチドッグス レギオンVTuberIGDA立教大学秋期GTC2022市場分析フォートナイトどうぶつしょうぎRobloxジェイ・コウガミ音楽ストリーミングMITAIロボ「迷キュー」に挑戦野々下裕子Adobe MAXマシンラーニング村井源5GMuZeroRival Peakpixivオムロン サイニックエックスGPTs電気通信大学対話エンジン稲葉通将ポケモン3Dスキャン橋本敦史リトル・コンピュータ・ピープルCodexシーマン人工知能研究所コンピューティショナル・フォトグラフィーPreferred Networksゴブレット・ゴブラーズ絵画3D Gaussian SplattingMicrosoft DesignerアップルイラストシミュレーションSoul Machines柿沼太一完全情報ゲーム坂本洋典釜屋憲彦GitHub CopilotウェイポイントLLaMAパス検索対談藤澤仁生物学GTC 2022Apple Vision Pro画像認識SiemensストライキStyleCLIPDeNA長谷洋平クラウドコンピューティングmasumi toyotaIBM宮路洋一OpenSeaGDC 2022SNSTextWorldEarth-2BingMagentaYouTube音声生成AIELYZA PencilScenarioSIGGRAPH2023松尾豊AIピカソGTC2021AI素材.comCycleGANテンセントAndreessen HorowitzAIQVE ONENetHackキャラクターモーションControlNet音源分離NBAフェイクニュースユニバーサルミュージックRPG法律Web3SIGGRAPH 2022世界モデルレベルデザインDreamerV3AIボイスアクターUnreal Engine南カリフォルニア大学NVIDIA CanvasGPUALife人工生命オルタナティヴ・マシンサウンドスケープLaMDATRPGマジック:ザ・ギャザリングAI Dungeonゲーム背景AGI不気味の谷ナビゲーションメッシュ高橋ミレイ深層強化学習松原仁松井俊浩武田英明ELYZAフルコトELYZA DIGEST建築広告西成活裕ハイブリッドアーキテクチャApex LegendsELIZA群衆マネジメントライブポートレイトNinjaコンピュータRPGライブビジネスWonder StudioAdobe Max 2023アップルタウン物語新型コロナ土木MindAgentKELDIC周済涛BIMBing Chatメロディ言語清田陽司インフラBing Image CreatorゲームTENTUPLAYサイバネティックスMARVEL Future FightAstro人工知能史Amazon BedrockAssistant with BardタイムラプスEgo4DAI哲学マップThe Arcadeバスキア星新一X.AISearch Generative Experience日経イノベーション・ラボStyleGAN-XLX Corp.Dynalang敵対的強化学習StyleGAN3TwitterVLE-CE階層型強化学習GOSU Data LabGANimatorXホールディングスWANNGOSU Voice AssistantVoLux-GANMagiAI Act竹内将SenpAI.GGProjected GANEUMobalyticsSelf-Distilled StyleGANSDXLArs ElectronicaニューラルレンダリングRTFKTAI規制岡島学AWS SagemakerPLATONIKE欧州委員会映像セリア・ホデント形態素解析frame.ioClone X欧州議会UXAWS LambdaFoodly村上隆欧州理事会誤字検出MusicLM認知科学中川友紀子Digital MarkAudioLMゲームデザインSentencePieceアールティSnapchatMusicCapsLUMINOUS ENGINEクリエイターコミュニティAudioCraftLuminous ProductionsBlenderBot 3バーチャルペットパターン・ランゲージ竹村也哉Meta AINVIDIA NeMo ServiceMubertちょまどマーク・ザッカーバーグヴァネッサ・ローザMubert RenderGOAPWACULVanessa A RosaGen-2Adobe MAX 2021陶芸Runway AI Film Festival自動翻訳Play.htPreViz音声AIAIライティングLiDARCharacter-LLMOmniverse AvatarAIのべりすとPolycam復旦大学FPSQuillBotdeforumChat-Haruhi-Suzumiyaマルコフ決定過程NVIDIA MegatronCopysmith涼宮ハルヒNVIDIA MerlinJasperハーベストEmu VideoNVIDIA MetropolisForGamesNianticパラメータ設計ゲームマーケットペリドットバランス調整岡野翔太Dream Track協調フィルタリング郡山喜彦Music AI Tools人狼知能テキサス大学ジェフリー・ヒントンLyriaGoogle I/O 2023Yahoo!知恵袋AlphaDogfight TrialsAI Messenger VoicebotGoogle I/OインタラクティブプロンプトAIエージェントシミュレーションOpenAI Codex武蔵野美術大学慶應義塾大学StarCraft IIHyperStyleBingAI石渡正人Future of Life InstituteRendering with Style手塚プロダクションIntel林海象LAIKADisneyリサーチヴィトゲンシュタインPhotoshop古川善規RotomationGauGAN論理哲学論考Lightroom大規模再構成モデルGauGAN2京都芸術大学CanvaLRMドラゴンクエストライバルズ画像言語表現モデルObjaverse不確定ゲームSIGGRAPH ASIA 2021PromptBaseBOOTHMVImgNetDota 2モンテカルロ木探索ディズニーリサーチpixivFANBOXOne-2-3-45Mitsuba2バンダイナムコネクサス虎の穴3DガウシアンスプラッティングソーシャルゲームEmbeddingワイツマン科学研究所ユーザーレビューFantiaワンショット3D生成技術GTC2020CG衣装mimicとらのあな高橋力斗NVIDIA MAXINEVRファッションBaidu集英社FGDC淡路滋ビデオ会議ArtflowERNIE-ViLG少年ジャンプ+Future Game Development ConferenceグリムノーツEponym古文書ComicCopilot佐々木瞬ゴティエ・ボエダ音声クローニング凸版印刷コミコパヒストリアGautier Boeda階層的クラスタリングGopherAI-OCRゲームマスター画像判定Inowrld AIJuliusSIE鑑定ラベル付けMODAniqueTPRGOxia PalusGhostwriter中村太一バーチャル・ヒューマン・エージェントtoio SDK for UnityArt RecognitionSkyrimエグゼリオクーガー田中章愛実況パワフルサッカースカイリムCopilot石井敦銭起揚NHC 2021桃太郎電鉄RPGツクールMZComfyUI茂谷保伯池田利夫桃鉄ChatGPT_APIMZserial experiments lainGDMC新刊案内パワサカダンジョンズ&ドラゴンズAI lainマーベル・シネマティック・ユニバースコナミデジタルエンタテインメントOracle RPGPCG成沢理恵MITメディアラボMCU岩倉宏介深津貴之PCGRLアベンジャーズPPOxVASynthDungeons&Dragonsマジック・リープDigital DomainMachine Learning Project CanvasLaser-NVビートルズMagendaMasquerade2.0国立情報学研究所ザ・ビートルズ: Get BackノンファンジブルトークンDDSPフェイシャルキャプチャー石川冬樹MERFDemucsサッカースパコンAlibaba音楽編集ソフト里井大輝KaggleスーパーコンピュータVQRFAdobe Audition山田暉松岡 聡nvdiffreciZotopeAssassin’s Creed OriginsAI会話ジェネレーターTSUBAME 1.0NeRFMeshingRX10Sea of ThievesTSUBAME 2.0LERFMoisesGEMS COMPANYmonoAI technologyLSTMABCIマスタリングモリカトロンAIソリューション富岳レベルファイブ初音ミクOculusコード生成AISociety 5.0リアム・ギャラガーSuno AI転移学習テストAlphaCode夏の電脳甲子園グライムスKaKa CreationBaldur's Gate 3Codeforces座談会BoomyVOICEVOXCandy Crush Saga自己増強型AIジョン・レジェンドGenie AISIGGRAPH ASIA 2020COLMAPザ・ウィークエンドSIGGRAPH Asia 2023ADOPNVIDIA GET3DドレイクC·ASEデバッギングBigGANGANverse3DFLAREMaterialGANダンスグランツーリスモSPORTAI絵師エッジワークスMagicAnimateReBeLグランツーリスモ・ソフィーUGC日本音楽作家団体協議会Animate AnyoneGTソフィーPGCFCAインテリジェントコンピュータ研究所VolvoFIAグランツーリスモチャンピオンシップVoiceboxアリババNovelAIさくらインターネットDreaMovingRival PrakDGX A100NovelAI DiffusionVISCUITぷよぷよScratchユービーアイソフトWebcam VTuberモーションデータスクラッチ星新一賞大阪公立大学ビスケット北尾まどかHALOポーズ推定TCGプログラミング教育将棋メタルギアソリッドVメッシュ生成KLabFSMメルセデス・ベンツQRコードVALL-EMagic Leap囲碁Deepdub.aiナップサック問題Live NationEpyllionデンソーAUDIOGEN汎用言語モデルWeb3.0マシュー・ボールデンソーウェーブEvoke MusicAIOpsムーアの法則原昌宏AutoFoleySpotifyスマートコントラクト日本機械学会Colourlab.AiReplica Studioロボティクス・メカトロニクス講演会ディズニーamuseChitrakarQosmoAdobe MAX 2022トヨタ自動車Largo.ai巡回セールスマン問題かんばん方式Cinelyticジョルダン曲線メディアAdobe ResearchTaskade政治Galacticaプロット生成Pika.artクラウドゲーミングがんばれ森川君2号AI Filmmaking Assistant和田洋一リアリティ番組映像解析FastGANStadiaジョンソン裕子セキュリティ4コママンガAI ScreenwriterMILEsNightCafe東芝デジタルソリューションズ芥川賞インタラクティブ・ストリーミングLuis RuizSATLYS 映像解析AI文学インタラクティブ・メディア恋愛PFN 3D ScanElevenLabsタップル東京工業大学HeyGenAbema TVLudo博報堂After EffectsNECラップPFN 4D Scan絵本木村屋SIGGRAPH 2019ArtEmisZ世代DreamUp出版GPT StoreAIラッパーシステムDeviantArtAmmaar Reshi生成AIチェッカーWaifu DiffusionStoriesユーザーローカルGROVERプラスリンクス ~キミと繋がる想い~元素法典StoryBird九段理江FAIRSTCNovel AIVersed東京都同情塔チート検出Style Transfer ConversationOpen AIProlificDreamerオンラインカジノRCPUnity Sentis4Dオブジェクト生成モデルRealFlowRinna Character PlatformUnity MuseAlign Your GaussiansiPhoneCALACaleb WardAYGDeep Fluids宮田龍MAV3DMeInGameAmelia清河幸子ファーウェイAIGraphブレイン・コンピュータ・インタフェースバーチャルキャラクター西中美和4D Gaussian SplattingBCIGateboxアフォーダンス安野貴博4D-GSLearning from VideoANIMAKPaLM-SayCan斧田小夜Glaze予期知能逢妻ヒカリ宮本道人WebGlazeセコムLLaMA 2NightShadeユクスキュルバーチャル警備システムCode as PoliciesSpawningカント損保ジャパンCaPHugging FaceHave I Been Trained?CM3leonFortnite上原利之Stable DoodleUnreal Editor For FortniteドラゴンクエストエージェントアーキテクチャアッパーグラウンドコリジョンチェックT2I-AdapterXRPAIROCTOPATH TRAVELERxAI西木康智VolumetricsOCTOPATH TRAVELER 大陸の覇者山口情報芸術センター[YCAM]AIワールドジェネレーターアルスエレクトロニカ2019品質保証YCAM日本マネジメント総合研究所Rosebud AI GamemakerStyleRigAutodeskアンラーニング・ランゲージVoyagerLayer逆転オセロニアBentley Systemsカイル・マクドナルドLily Hughes-RobinsonCharisma.aiワールドシミュレーターローレン・リー・マッカーシーColossal Cave AdventureGDC 2024奥村エルネスト純いただきストリートH100鎖国[Walled Garden]​​プロジェクトAdventureGPT調査齋藤精一大森田不可止COBOLSIGGRAPH ASIA 2022リリー・ヒューズ=ロビンソンMeta Quest高橋智隆DGX H100VToonifyBabyAGIIPロボユニザナックDGX SuperPODControlVAEGPT-3.5 Turbo泉幸典仁井谷正充変分オートエンコーダーカーリング強いAIロボコレ2019Instant NeRFフォトグラメトリウィンブルドン弱いAIartonomous回帰型ニューラルネットワークbitGANsDeepJoin戦術分析ぎゅわんぶらあ自己中心派Azure Machine LearningAzure OpenAI Serviceパフォーマンス測定Lumiere意思決定モデル脱出ゲームDeepLIoTUNetHybrid Reward Architectureコミュニティ管理DeepL WriteProFitXImageFXウロチョロスSuper PhoenixWatsonxMusicFXProject MalmoオンラインゲームAthleticaTextFX気候変動コーチングSoraProject Paidiaシンギュラリティ北見工業大学KeyframerProject Lookoutマックス・プランク気象研究所レイ・カーツワイル北見カーリングホールAppleWatch Forビョルン・スティーブンスヴァーナー・ヴィンジ画像解析Gemini 1.5気象モデルRunway ResearchじりつくんAI StudioLEFT ALIVE気象シミュレーションMake-A-VideoNTT SportictVertex AI長谷川誠ジミ・ヘンドリックス環境問題PhenakiAIカメラChat with RTXBaby Xカート・コバーンエコロジーDreamixSTADIUM TUBESlackロバート・ダウニー・Jr.エイミー・ワインハウスSDGsText-to-ImageモデルPixelllot S3Slack AIソフトバンクPokémon Battle Scopeダフト・パンクメモリスタAIスマートコーチポケットモンスターGlenn MarshallkanaeruThe Age of A.I.Story2Hallucination音声変換Latitude占いレコメンデーションJukeboxDreambooth行動ロジック生成AIVeap Japanヤン・ルカンConvaiEAPneoAIPerfusionNTTドコモSIFT福井千春DreamIconニューラル物理学EmemeDCGAN医療mign毛髪MOBADANNCEメンタルケアstudiffuse荒牧英治人事ハーバード大学Edgar Handy中ザワヒデキ研修デューク大学大屋雄裕QA Tech Night中川裕志mynet.aiローグライクゲーム松木晋祐Adreeseen Horowitz東京理科大学下田純也NVIDIA Avatar Cloud Engine人工音声NeurIPS 2021産業技術総合研究所桑野範久Replica StudiosリザバーコンピューティングSmart NPCsプレイ動画ヒップホップ対話型AIモデルRoblox StudioソニーマーケティングPromethean AIサイレント映画もじぱnote環境音暗号通貨note AIアシスタントMusiioFUZZLEKetchupEndelAlterationAI News粒子群最適化法Art Selfie進化差分法オープンワールドArt TransferSonar群知能下川大樹AIFAPet PortraitsSonar+Dウィル・ライト高津芳希P2EBlob Opera大石真史クリムトDolby AtmosBEiTStyleGAN-NADASonar Music FestivalDETRライゾマティクスSporeクリティックネットワーク真鍋大度デノイズUnity for Industryアクターネットワーク花井裕也画像処理DMLabRitchie HawtinSentropyGLIDEControl SuiteErica SynthCPUDiscordAvatarCLIPAtari 100kUfuk Barış MutluSynthetic DataAtari 200MJapanese InstructBLIP AlphaCALMYann LeCun日本新聞協会プログラミングサム・アルトマン鈴木雅大AIいらすとやソースコード生成コンセプトアートAI PicassoGMAIシチズンデベロッパーSonanticColie WertzEmposyGitHubCohereリドリー・スコットAIタレントウィザードリィMCN-AI連携モデル絵コンテAIタレントエージェンシーUrzas.aiストーリーボードmodi.ai介護大阪大学BitSummit西川善司並木幸介KikiBlenderBitSummit Let’s Go!!サムライスピリッツ森寅嘉Zoetic AIゼビウスSIGGRAPH 2021ペットストリートファイター半導体Digital Dream LabsPaLM APIデジタルレプリカTopaz Video Enhance AICozmoMakerSuiteGOT7DLSSタカラトミーSkebsynthesia山野辺一記NetEaseLOVOTDreambooth-Stable-DiffusionHumanRF大里飛鳥DynamixyzMOFLINActors-HQRomiGoogle EarthSAG-AFTRAU-NetミクシィGEPPETTO AIWGA13フェイズ構造ユニロボットStable Diffusion web UIチャーリー・ブルッカーADVユニボPoint-EXLandGatoアパレル岡野原大輔AI model自己教師あり学習DEATH STRANDINGAI ModelsIn-Context Learning(ICL)Eric Johnson汎用強化学習AIZMO.AILoRAデザインMOBBY’SファインチューニングOculus Questコジマプロダクションロンドン芸術大学モビーディックグランツーリスモ生体情報デシマエンジンGoogle Brainダイビング量子コンピュータSound Controlアウトドアqubit写真SYNTH SUPERAIスキャニングIBM Quantum System 2照明Maxim PeterKarl Sims自動採寸北野宏明Joshua RomoffArtnome3DLOOKダリオ・ヒルハイパースケープICONATESizerジェン・スン・フアン山崎陽斗ワコールHuggingFace立木創太スニーカーStable Audio浜中雅俊UNSTREET宗教ミライ小町Newelse仏教テスラ福井健策CheckGoodsコカ・コーラGameGAN二次流通食品パックマンTesla Bot中古市場Coca‑Cola Y3000 Zero SugarTesla AI DayWikipediaDupe KillerCopilot Copyright Commitmentソサエティ5.0Sphere偽ブランドテラバースSIGGRAPH 2020バズグラフXaver 1000配信京都大学ニュースタンテキ養蜂立福寛東芝Beewiseソニー・ピクチャーズ アニメーション音声解析DIB-R倉田宜典フィンテック感情分析投資Fosters+Partners周 済涛韻律射影MILIZEZaha Hadid Architectsステートマシン韻律転移三菱UFJ信託銀行ディープニューラルネットワーク

モリカトロンとAIが切り開くゲーム開発のフロンティア:森川幸人氏インタビュー

2019.4.23ゲーム

モリカトロンとAIが切り開くゲーム開発のフロンティア:森川幸人氏インタビュー

ゲームクリエイターの森川幸人さんが率いるモリカトロン株式会社は2017年8月にゲームAIを専門に開発する日本初の会社として設立されました。モリカトロンの設立背景および事業内容、今のゲーム業界において、AIはどのような役割を期待されているのか? その活用の現状と課題について森川さんにお伺いしました。

モリカトロンはお薦めのAIを提案する”ソムリエ”

モリカトロンが事業として行っているのは、ゲームにAIを組み込みたい企業への技術提供です。ゲームにAIを組み込みたい、何かいい手法がないかというとき、ゲームの中や外にAIを入れるという仕事になります。

「AIのソムリエ」という言い方をよくしますが、要は料理に合ったワインを選ぶのと同じように、ゲームの種類や困っているポイントに応じて、どういうAIのモデルがいいか、どれくらいのスケールのものがいいかを提案したり、提供する。当然、期間や予算の問題もかかわってくるので、そのあたりも見極めて、じゃあこういうモデルがいいね、と。既存のモデルが合わない場合は自分たちでカスタマイズして提供しています。(森川幸人氏)

AIが使われるのは、たとえば、キャラクターのセリフやゲームのステージのデザインを自動生成するといった部分です。シナリオライターが書いたセリフを自動生成することで、プレイヤーのプレイに合わせて、よりマッチしたセリフをキャラクターに言わせることができるのです。

森川さんといえば、20年以上も前に『アストロノーカ』(1998年、エニックス)などの作品でAIをゲームに取り入れ、数々の名作を世に出してきたクリエイターです。モリカトロンでは、自分で作るゲームにAIを入れるのではなく、依頼を受けてパブリッシャーのゲームにAIを入れるお手伝いをしています。

どこまで関わるかはクライアントやプロジェクトによりますが、実装まで請け負って納品するパターン、コンサルティングとして開発をサポートするパターン、外部のラボとして共同研究を行うパターンの、大きく3つに分けられます。現在はそれぞれ、複数案件を請け負っているとのこと。

ゲームにAIを組み込むには、新規リリースの場合、クライアント側のゲーム開発と平行して進める形になります。ゲームの種類や規模によって異なりますが、例えば実装まで請け負う場合、ひとつのプロジェクトにだいたい4カ月程度、4〜5名を投入することになります。それを、現在10名強のスタッフで回しています。

発足した当時は営業に苦労するのではないかという不安もあったものの、すぐに引き合いがあり、実作業が始まりました。今はゲームAIの専門会社と掲げていますが、ゆくゆくはエンタメ系のものはすべて守備範囲の中に入れたいと考えています。

パラメータ設計やQAのAI化は大きなニーズに

ゲームの中でAIがどう使われているのかというと、ゲーム全体を制御するメタAIであったり、プレイヤーが一緒に旅するキャラクターや敵役になるモンスターの頭の中(いわゆるキャラクターAI)、ステージのフィールドなどで地形を解釈するナビゲーションAIなど、多種多様なシーンで活用されています。

そして、大きく注目されているのが、パラメータ設計(バランス調整)やデバッグ(品質管理、QA)部分への活用です。RPGなど、キャラクターのアイテムやレベル、ステータスなど複数のパラメータが存在し、それらが複雑に絡み合っています。そのため、面白さを出しつつゲームとして破綻しないよう、バランスを調整することが非常に難しいのです。

ソーシャルゲームではプレイヤーを飽きさせずに遊んでもらうために、定期的に新キャラクターを登場させます。その際、既存のゲーム世界を破綻させないようにバランスを見て、パラメータを調整する必要があります。最近のソーシャルゲームでは、こうしたキャラクターやカードの追加が2週間に1度といった頻度で行われることが多いので、運営が何年も続いているタイトルとなると、年々キャラクターの数も増えていき、どんどん規模が大きくなっていきます。

運営が5年も続いているタイトルになると、キャラクターは数百、数千という数になってきます。それくらいの数になると、そろそろ人力で調整できる範囲ではなくなってきます。順列組合わせからいっても気の遠くなるような数、しかも更新のペースは速いので。すごい人数をかけてパラメータ調整をして、それでも結局はバランスブレーカーが出てしまって炎上する。(森川幸人氏)

デバッグ作業も然りです。ゲームの動作を実際にプレイしてバグがないか検証し、ゲームのクオリティを担保する重要な部分ですが、これまでは人海戦術で大量のスタッフを投入してまかなってきました。しかし、ゲームのイベントはどんどん複雑になり、ステージも巨大化していきます。すべての条件について人間が調べて対応するというのも、そろそろ限界に来ているのです。それらの課題をAIで解決すべく、モリカトロンは実案件ベースで多数のプロジェクトに携わっています。

基本的にパラメータ設計のAIはゲームの中に組み込み、

  • キャラクターのパラメータや行動判断を学習し
  • オートプレイで対戦し
  • その結果を評価する

というプロセスを繰り返します。

人間によるプレイより何十倍も速いスピードでのオートプレイと、夜中でも休まずに作業をしてくれるAIとで、これまで何人ものスタッフで何日もかかっていた作業を短時間かつオートメーション作業で代替できるようになります。ただ、ある程度の整合性をとるところまでは可能ですが、その先の「バランス調整によって面白いものにする」という部分はまだ人間の仕事です。

ゲームによると思いますが、要になるところ、「最後にこの人がチューニングする」というのは、少数のトップクリエイターがやっています。その人の天才的なセンスとバランス感覚で面白いものにするというのは、AIが導入されても変わらないと思います。(森川幸人氏)

とはいえ、例えば3人でやっていた作業を1人に減らすことはできます。それだけでも人的コスト70%減という計算になります。また、リリース後の運用における大量生産の部分は(単純計算で)1人+AIで請け負えるようになります。

今、話が来るタイミングの多くが、開発途中、しかも、かなり後半になって問題が顕在化してくるときです。それまで、開発中は何がどこでどんなふうに大変になっているか、上のほうの人には分からない。β版くらいになって浮上してくると、「この先、人がやるのか」という話になってきて、えらいこっちゃとなる。それで話が来ることが多いですね。そこからリリースまでの間にAIを組み込む。すでにリリースされているものは、次の大型のアップデートのときに向けて、となります。(森川幸人氏)

人間が作業を担当している限り、コストは横ばいで、上がることはあっても下がりはしません。しかしAIを導入すれば、初期投費を加味しても、例えば1年間に20回程度の新キャラクターの投入がある場合、リリース後1〜2年でコストは逆転するといいます。さらには、手直しすれば複数のゲームに使い回すこともできます。

一方、デバッグ作業のAI化はまだまだ段階を追って開発している状況です。ひとつのゲームに特化した形でシステムを構築するのは可能かもしれませんが、ゲームの多様化もあり、技術的に非常に難しいのです。

デバッグやQA(品質管理)のAIはまだどこも実現していません。僕たちもその一歩手前の自動処理、一部機械化・自動化のあたりのところから、まず入っています。現場でデバッグをやりながらでないと手に入らないリクエスト、知見がたくさんあって、研究室の中でおさまる仕事ではないんです。実際にやりながら技術を磨いていく、現場からのリクエストに応えていくという形で、着実に一歩ずつ進めています。(森川幸人氏)

チェックリストをもとに、その工程どおり、機械的にボタンを押していく作業なら自動化できるかもしれません。しかし、そのチェックリスト自体をAIが作ることは、まだできません。というのも、リッチなグラフィックスにさまざまなエフェクトと、今のゲームの画面はあまりにも多彩な表現が高速で遷移するため、画面上のボタンの文字を認識することすら難しい状態だからです。

画像処理などを一部自動化するだけでもできればと思いますが、全部できるデバッグAIはまだ先かなと思います。コツコツと少しずつ入れ替わっていくということの積み上げしかない。最先端のモデルを入れればいいというわけじゃない、割とドロくさい作業の連続で、それを1つずつ作って入れ替えていくことになるので。まあ、一人天才が現れると分からないですが。(森川幸人氏)

どんなゲームにも必要なもの=インフラ化して”共有”

大手のゲーム会社でもQAにAIを取り入れようという動きは出ています。背景として使いやすいライブラリが、各種揃うなど、AI技術が普及してきていることと、前述のような複雑かつ膨大な作業を人間だけでは対応しきれなくなっているという現場のニーズがあります。両者がマッチしたことで、QAのAI化は加速されていますが、最大の要因として、QAがどのゲームにおいても必須な工程であることが挙げられます。

どんなゲームだとしても必要だからこそ、みんなが必死に研究開発しているということですが、それについて森川さんは「同じことをしているなら共有してしまえばいい」と述べています。

結局はみんな同じことをしているんです。どこの会社も技術を自分たちの中に囲い込んでいるけど、ゲーム開発のインフラのひとつとして共有してしまったほうがいい。(森川幸人氏)

モリカトロンでは仕事を受注する形態として「ラボ契約」を用意し、外部のラボとして共同研究を通し、自社のナレッジやノウハウをクライアントに提供しています。運用段階に入ったプロジェクトも、基本的には動いたときに問題があれば直すという形ですが、クライアントにノウハウごと納品し、最終的にはクライアント側だけで運用できるように、手離れできるようにしています。

パブリッシャーとしては、どうしても自分たちの知的財産を外に出すということはできない事情があります。しかし、自社で最終プロダクトのリリースをしないモリカトロンには技術を囲い込む理由はありません。

自分たちの秘密の技術、知識というように囲い込むことは考えていないんです。それに意味はないので。ゲーム業界全体に広まっていけば、それがベスト。楽できる部分はみんなで楽して、それによって生まれた余剰時間で新しい、面白いゲームができれば、そのほうがいいと思っています。(森川幸人氏)

もちろん、ラボ契約にはそれ以外の利点もあります。モリカトロンとしては担当するスタッフを調整し、複数案件を平行して進めやすくなりますし、クライアントはコストを押さえることができます。とはいえ、これは運用でマネタイズする開発支援・技術提供とは真逆のビジネスモデルで、さまざまな企業とフラットな立ち位置で関わることができ、自分たちの技術への自信があってこそできることだといえます。

インディーズゲームとAIは相性がいい

AIを使ったゲームというと大規模なものをイメージしがちですが、森川さんはインディーズゲームの作り手にも、もっとAIを活用して欲しいといいます。

AIが私たちの仕事を代替してくれても、”人間がやる部分”は必ず残ります。いわばゲーム制作とはAIと人間の分業で、AIが下準備的な作業をして、最後の仕上げはセンスのあるトップクリエイターが行うからです。しかし、下準備の泥臭い経験なしに最後のジャッジ的な部分だけをできるようになるのでしょうか? “最後はセンスのよい人がやる”とはいっても、自分の手で作らなくなっていく人が増えていくと、そういうセンスすらも持てなくなるのではないでしょうか?

これはAIの存在にかかわらず起きている問題で、ゲーム開発という職人的な技術が継承されていく世界において、クリエイターたちが十分な経験値を積むところまで至らなくなってしまうことが起きています。

昔のゲームは、例えば『ドラゴンクエスト』(1986年、エニックス)の開発期間は7カ月程度と言われています。このくらいのサイクルであれば、ゲーム会社に入社してチーフになるまでに、3本や4本を作り終えている可能性があります。

それに比べると、今のゲーム(特にソーシャルゲーム以外は)は超大作になり過ぎるがゆえに、チーフになるまでに携われるゲームの数は1本か2本。AIのことを置いておいても、これでは体験値・経験値が積めません。しかも分業化されていて、パーツの部分だけ渡されることもままあります。全体を俯瞰する形でたくさんのゲームに携われるチャンスが圧倒的に少なくなっています。

ただ、インディーズゲームの世界は事情が異なります。大ヒットは狙えないかもしれませんが、そこにはまだ多様なゲームが生まれる土壌があると森川さんはいいます。

大型のゲームの中から新しい未来が生まれてくるかというと、開発にかかわる人たちの経験が少なくなってくるといよいよ難しくなる。でも、インディーズゲームの世界は割とまだゲームの多様性が担保されているところあって、可能性があると思っています。毎年京都で開催されるBitSummitというインディーズゲームの展示会がありますが、そこを見ていると、やっぱりまだおかしなこと考えているやつがいるなと安心するんです。(森川幸人氏)

インディーズゲームの課題としては、ゲームの多様性が担保されてはいるものの、少人数のチームではお金も人も少なく、やりたいことが十分にできないということが挙げられます。しかし、ステージデザインやデバッグ、パラメータ設計など、人海戦術でこなしてきたプロセスをAIに代替できれば、少人数のチームにとっては特にメリットが大きいでしょう。

例えばステージデザインにしても、さまざまなパターンを提示してくれるAIを導入することで、人的コストは「最終的に選ぶ人間」だけで済みます。ゲームの内容、規模にもよりますが、少人数で1年くらいで作る規模のゲームであれば、だいたい20人月分くらいの人件費が減らせるでしょう。この20人月という数字は、大きなゲームにとって誤差かもしれませんが、小規模のゲームでは大きな数字です。

お金がないから自分たちでやっちゃおうと思うだろうけど、むしろ逆で、AIに任せちゃったほうがいい。今はライブラリも充実しているので、フルスクラッチで書かなきゃいけないことはないので。すぐにサンプルコードも手に入る。敷居もすごく低いと思います。(森川幸人氏)

モリカトロンの向かうところ

「もう20年も前から同じことを言ってきているのに」と苦笑する森川氏。今も「まずお話を聞きたい」という引き合いが絶えません。AIを使っていかないとゲーム開発がいずれ破綻するという危機感を持ち始めた会社は多いことがうかがえますが、社内でAIのチームを作ったという事例はまだ少ないようです。そもそも、AIの技術をゲームのアイデアに結びつけること自体が簡単ではありません。技術革新のスピードがあまりにも速く、プランナーにとって、追いつくだけでも大変です。

当然、プランナーの人はAIでどういう新しいゲームができるかというノウハウを持っていません。本当はもっといろいろなゲームが作れるはずなんです。今は、僕たちも依頼があってそれに対応している形。そうなると、AIの最新機能を使うチャンスは非常に小さくなってしまいます。

この先は、積極的に「このAIのモデルを使うとこういう遊びが作れます」というサンプルを作っていく予定です。遊びの骨組みだけ提供して、それを野球ゲームにするのかアクションゲームにするのか、RPGにするのかは、ゲームプランナーの皆さんに考えていただく。そのような技術の提案をどんどんしていきたいなと思っています。(森川幸人氏)

そもそも、AIとゲーム、両方の開発経験がないとうまく形にするのはなかなか難しいはずです。そこを橋渡しするのがモリカトロンの役割です。常に最新の技術を追いかけ、ゲームに使えるかどうかまで検証する。それを、企業への提案はもちろん、将来的には「AI×ゲーム」のデモサンプルとしてウェブで公開しようと計画しています。

設立から1年半あまり、モリカトロンは次のフェーズに入ろうとしています。ゲームの種類も違う、さまざまな制作段階のものがあり、開発環境もクライアントによって異なります。何よりも会社によってゲームの面白さに対する文化が違う。そんな中で、1年半試行錯誤を重ねてきた経験が大きな財産になっています。森川さんはゲームとAIの今の距離をこのように感じているそうです。

僕らの頃はライバルが人間しかいなかったけど、今はAIという別の知性が関わってくるので、大変だと思います。ロゴデザインを考えてくださいというのも、ディープラーニングがネット上に落ちている世界中のロゴを集めてきて、パターン抽出して新しいロゴを作るというのがすぐにできてしまう。中途半端な気持ちでロゴを作ってきた人はもう負けちゃうと思います。

これは、初めての経験でしょうね。産業革命で肉体労働が、次にコンピュータの登場で計算と記憶がギャフンと言わされてきました。今初めて人間のクリエイティブな方向に魔の手が迫っています。(森川幸人氏)

確かに人間はクリエイティブな部分は人間にしかできない仕事の最後の砦だと、どこかで思っている所があります。そして今、その領域にも否応なくAIが入ってきつつあります。これは人類が初めて経験することですが、そのことを決して悲観的に考える必要はないはずです。

最後に、今これが面白いと思う、AIを使ったゲームのアイデアについてお聞きしました。

これまでは囲碁や将棋など、ゲームを攻略する方にAIが使われていますが、これからはAIがゲームを作れないかなと思っています。以前制作をお手伝いしたゲームに、AIでステージを作るパズルゲームがありました。そのとき、ひょっとしたら新しいパズルゲームのルールをAIが作ってくれるかもしれないと思ったんです。人間だと既成概念があって柔軟な発想をしにくいけど、AIなら人間が思いつかない面白いものを考え出す可能性があります。遊びのルール自体をAIが作る、つまりAIが人間を遊ばせてくれるということですね。そんな風に新しい遊び自体をAIが創発して欲しいなと思います。まだ糸口すら見つかっていないですが。(森川幸人氏)

Writer:大内孝子

RELATED ARTICLE関連記事

【JSAI2021】JRPG特有のお遣いクエストを自動生成できるAI技術への第一歩

2021.6.21ゲーム

【JSAI2021】JRPG特有のお遣いクエストを自動生成できるAI技術への第一...

AIラッパーからAIヒロインまで、自然言語処理の可能性:月刊エンタメAIニュース vol.27

2022.3.23ゲーム

AIラッパーからAIヒロインまで、自然言語処理の可能性:月刊エンタメAIニュース...

AIに不可欠な知識表現とは? IGDAボードゲームAIワークショップをレポート

2019.6.19ゲーム

AIに不可欠な知識表現とは? IGDAボードゲームAIワークショップをレポート

RANKING注目の記事はこちら