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ゲームQAはボットがテストプレイする時代に。AI駆動型ゲームQA海外事情
2023.8.24ゲーム
広大な行動空間を備えた現代のゲームには、QAに膨大な工数が必要となるという課題があります。こうした課題をAIによって解決する取り組みが進んでおり、モリカトロンAIラボではこれまで日本国内の事情を報じてきました。そこで本稿では、AI駆動型ゲームQAの利点と限界を確認したうえで、この分野における海外事情を紹介します。
AI駆動型ゲームQAの利点と限界
テック系メディア『TECH EXCLUSIVE』は2023年8月11日、「ゲームテストにおける人工知能の役割」と題した特集記事を公開しました。この記事は、AI駆動型ゲームQAで可能なタスク、その利点、そして限界をまとめています。
AI駆動型ゲームQAで行われるタスクには、以下のようなものがあります。
- バグの自動検出：AIアルゴリズムがプレイデータを分析して、バグを発見する。
- テストケースの生成：AIがテストケースを自動生成して、テスト工数を削減する。
- パフォーマンステスト：さまざまなテスト環境でゲームプレイを自動でテストする。
- プロシージャルコンテンツの生成：（数式や処理を組み合わせる開発技法である）プロシージャルによって生成されるコンテンツについて、さまざまな組み合わせを自動でテストする。
- プレイヤーの行動分析：プレイヤーのプレイの特徴を抽出して、ゲーム調整に生かす。
以上のタスクは、そのどれもが人間だけで実行しようとすると工数がかかり過ぎたり、実行自体が現実的ではなかったりするものばかりです。
AI駆動型ゲームQAを導入する利点には、テスト実施効率の向上、（行動空間に対するテスト実施率を意味する）テストカバレッジの強化、テスト実施時間の短縮などが挙げられます。
対してAI駆動型ゲームQAの限界として、「楽しさ」や「快適さ」といった主観的な観点からの評価が困難であったり、AI自体にバイアスがあった場合にテスト結果にもバイアスの影響が出てしまったりすることが指摘できます。また、初期投資に大きなリソースを投じる必要がある場合もあります。
以上のようにAI駆動型ゲームQAが実行可能なタスクが多数あり、導入メリットも多いものも限界もあるので、ゲームQAにおけるAIと人間の協働体制を構築するのが望ましいと言えます。ちなみにモリカトロンAIラボでは、CEDEC2022で発表された『実況パワフルサッカー』におけるハイブリッドなテスト体制事例を紹介しています。
ゲームをプレイするボットを提供するmodi.ai
海外ではAI駆動型ゲームQAをサービスとして提供する企業が誕生しています。そうした企業のひとつであるコペンハーゲンに拠点を置くmodi.aiは以下のようなタスクを実行するテストツールを提供しています。
- ゲームステージの探索：テストボットがゲームステージの隅々までプレイして、エラーやバグを検出する。
- テストプレイの可視化：テストボットのゲームプレイを簡潔にビジュアライゼーションすることで、テストプレイの進捗や特徴を把握する。
- 各種イベントの検出：カスタムスクリプトを追加することで、各種イベントを検出する。
- テストレポートの自動生成：テストボットのプレイ内容をまとめたレポートを自動生成する。
- ビルドの性能評価：ゲームのビルドバージョンごとにパフォーマンスを測定する。
- UnityとUnrealに対応：2大ゲームエンジンのUnityとUnrealで各種テストタスクを実行可能。
- APIの提供：以上のテストタスクを実行するAPIを活用すれば、既存のゲーム開発環境にaiのサービスを統合できる。
Run, Jump, Grab, Shoot from modl.ai on Vimeo.
modi.aiはテストボット開発のノウハウを生かして、ボットプレイヤーも提供しています。ボットプレイヤーは、例えばマルチプレイのアクションゲームにおけるマッチングの補完に活用できます。ボットプレイヤーはそのプレイスキルを調整できるので、人間プレイヤーのレベルに合わせてマッチングするボットプレイヤーのスキルを変えられます。
EAが目指す模倣学習型ゲームQA
ゲームメディアVeryAli Gamingは2023年1月15日、大手ゲームパブリッシャーEA（Electronic Arts）が特許を公開したAI駆動型ゲームQAのアイデアを紹介する記事を公開しました。
以上の特許においてコアとなるアイデアは、人間のプレイヤーから模倣学習するテストボットです。このテストボットは、特定のゲームステージに関して人間プレイヤーのプレイを模倣するように訓練されます。こうして訓練されたテストボットをさまざまなゲームステージに投入して、多数のゲームQAを同時進行させるのです。
ところで、模倣学習に類似したAI技法として強化学習があります。この2つの技法は、どちらも何らかのエージェントの挙動から学習する点が共通しています。模倣学習においては何らかのエージェントの挙動を真似るだけで、真似た挙動をさらに効率化したり最適化したりはしません。対して強化学習は、特定の目標を達成するために挙動を最適化します。こうした違いにより、EAが公開した特許におけるテストボットは模倣するプレイによってプレイスタイルが異なり、そのプレイがさらに洗練されるようなことは起きません。
EA発案の模倣学習テストボットはプレイが上達することはありませんが、その内部設定を変えることで特定のプレイの発生頻度を調整できます。また、テストボットのプレイをゲーム内のNPCに移植することも可能です。
以上のテストボットに関しては特許が公開されただけなので、実際にこの特許にもとづいてゲームQAシステムが開発されるかどうかは定かではありません。しかしながらこの特許から、EAがテストボットを駆動させてゲームQAを効率化しようと意図していることを読み取れるでしょう。
強化学習するGoogleのテストボット
VeryAli Gamingは2023年3月28日、Googleが公開したゲームQAに関する特許についても報じました。この特許で論じられているテストボットは、強化学習によってゲームプレイを習得します。
上記記事によるとGoogle考案のゲームQA用テストボットは、基本となるゲームプレイを設定することろから運用が始まります。このテストボットはゲームプレイを繰り返すことで自身のプレイを改善すると説明されていることから、強化学習を活用していると考えられます。また、人間プレイヤーが生成したテストデータからも学習できます。
以上のテストボットにはゲーム内報酬インジケータが実装されており、このインジケータの設定を変えることで特定のプレイに関して強化学習することが可能となります。また、人間プレイヤーから収集したプレイデータが一定量蓄積されたり、特定の条件を満たしたりした場合、テストボットの内部変数を変更する運用ができます。
Google考案のテストボットに関しては、基本設定からゲームプレイを習得した後、人間プレイヤーのプレイやゲームの運営方針に合わせてゲームプレイを修正しながらテストプレイを継続する、という運用が考えられます。
以上のように海外のゲームQAは、AI駆動型に大きく舵を切ろうとしています。しかしながら、現在のAI技術ではそもそもどんなテストを実行するかを決めるテスト計画の策定や、ゲーム画面の美観を評価するといった感性的なテストが困難です。それゆえ、人間とAIのそれぞれの強みを生かしたハイブリッドなゲームQA体制が今後の主流となるでしょう。
Writer：吉本幸記、Image by ShutterStock
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