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生成AIでゲーム開発はどのように変わるのか?:HISTORICA X 2023レポート

2024.2.29モリカトロン

生成AIでゲーム開発はどのように変わるのか?:HISTORICA X 2023レポート

2022年から急速に普及した、ChatGPTやMidjournesyに代表される生成AIは、ゲーム開発をどのように変えていくのでしょうか? 今回は、1本のゲームをほぼまるっとAIでつくったゲーム『Red Ram』の開発者であるモリカトロンの森川幸人氏と、生成AIを大々的に採り入れたゲーム開発会社AI Frog Interactiveを運営している新清士氏が、生成AIでゲーム開発はどのように変わるのかを語り尽くします。

※本記事は、2024年1月28日に開催された京都ヒストリカ国際映画祭公式連動イベント「HISTORICA X 2023~ DX化と生成AIによる新次元EIZOの時代 ~」で行われた対談「生成AI普及期におけるAIを活用したクリエイティブの現状と展望」をもとに構成しています。

3か月前が時代遅れになるほどの進歩

マーダーミステリーを生成して遊ぶ『Red Ram』は2023年7月に「BitSummit Let’s Go!!」にて発表された

——ゲームを制作する際、どのように生成AIを活用しているのでしょうか?

森川幸人(以下、森川):昨年、AIにゲーム内のアセットほぼすべてを生成させることに挑戦しました。『Red Ram』はマーダーミステリーですが、ユーザーからの入力条件に基づき、トリックから事件の流れ、使用されるアイテム、事件が起こった背景や場所、さらには犯人やその他の登場人物のプロフィールまでをAIが生成します。さらに、AIによって作成されたストーリーに合わせて、ゲームのプログラミングを制御しています。開発人員は3人で3か月で、おおよそ9人月ですね。

ゲームの画像は生成AIのStable Diffusionを、メッセージ作成にはChatGPTを使用しています。まずChatGPTがキャラクターのプロフィール、事件が起こった場所、使用された凶器などの詳細を生成します。それらをもとに、Stable Diffusionがゲーム内のビジュアル要素を生成することで、ゲームの世界観と物語が構築されていきます。

『Red Ram』のデータ生成フロー。事件の設定に関してユーザーが入力したテキストからストーリーやビジュアルなどのアセットを生成する

新清士(以下、新):生成AIが登場したことで、ゲーム開発のパラダイムが劇的に変わる予感がしています。これまでゲームのクオリティは、開発期間と投資額に比例して上がるものでした。しかしこれからは、少人数のベンチャーでも高いクオリティのゲームがつくれる可能性が生まれています。私の会社は開発スタッフ4人体制でゲーム制作をしていますが、すでに設定資料、キャラクターデザイン、プログラムなどさまざまなタスクに、生成AIを使っています。

グラフィックで言えば、2022年の7月に出たMidjourneyが大きな転換点だったと思います。さらに8月に発表になったStable Diffusionも大きな変化をもたらしました。画像生成AIの進歩はすさまじく、2023年には、より高画質・高品質を達成し、次々に新しい機能が発表され画像の内容もコントロールしやすくなった。アップデートが早すぎて、3か月前の情報がすでに時代遅れになるほどです。生成AIは、ハイエンドPC向けという感じが今は強いですが、今後、スマートフォンといったものでも手軽に扱えるようになると思います。ひとつには、コンピュータ性能の向上は止まらないからです。すでに半導体メーカーのNVIDIAは今後10年間でコンピュータ性能を100万倍に引き上げることを明言しています。

最新のMidjourney6は、ほぼ写真と見分けがつかない画像を生成できる

ひとりのゲーム作家が、ひとつのゲームをつくる時代が来る?

——開発効率はどの程度向上したと感じられますか?

新:たとえばAIを活用したキャラクターデザインでは、トライアンドエラーを迅速に繰り返すことが可能です。従来の方法では、デザインの発注から完成までに2~3週間かかることが一般的ですから、それがその場でできるようになったことで、効率は良くなったのかもしれません。おまけに、ディレクターが意図するものとのミスマッチが起こりにくくなります。どうしても、キャラクターデザインを発注した場合、意図しなかったものが上がって来た場合、それをゼロから修正するのか、それともそれを我慢して使うのかという問題が起きていました。人間がデザインを仕上げるにしても、発注段階でディレクターのイメージをキャラクターデザイナーと正確にすり合わせておくことができるので、結果的に品質を引き上げることに繋がるんですね。

しかし、生成AIですべて実現しようとすると、現実にはできないことも非常に多いものです。たとえば人間ならできる、単純な追加や変更を行うことが難しい場合があります。また、生成AIツールを利用する際には、利用者がそのツールについてどの程度精通しているのかというスキルが問われることになります。スキルが高いユーザーほど、生成されたデータを適切に評価でき、有効活用することができます。一方で、スキルが低く、評価能力が低いユーザーは、AIが提供する結果が適切かどうかを判断することが難しくなります。これは、特にプログラムのために生成AIを利用する場合に顕著です。

生成AIツールは人間にとって有用なアシスタントとなり得ますが、その出力を適切に理解し、活用するためには一定レベルの知識と経験が求められると言えます。なので、利用する人間の能力も問われるツールなのです。

Open AIのDALL-E 3は、オブジェクトの位置関係が理解できなかったため、生成したキャラクターに、適切にラーメンを食べさせることができなかった(例えば手づかみで麺を食べてしまうなど)。しかしこれもDALL-E3では解決している。左、右上、DALL-E 3。右下、Stable Diffusion XL

森川:ゲーム開発における従来の職種の境界が薄れ、よりボーダレスな環境になりそうな気はしますよね。生成AIの登場によって、グラフィックデザイン、ゲームプランニング、シナリオライティングなど、従来は専門職であった作業がひとりのクリエイターによって可能になることが見えてきている。

——ひとりのゲーム作家が、ひとつのゲームをつくる、といったことが起きるということですよね?

森川:はい、プロンプトエンジニアリングのスキルで、絵も文章も、音もつくれるようになる。プログラムもいずれはそうなっていくのではないでしょうか。今はまだ生成AIは「魔法の杖」だと思われているところがありますが、今後は誰でも使える道具のようなものになると思います。

新:とはいえ生成AIに関しては、「こうするとゲーム業界に導入が進む」ということが言えない難しさもあります。導入は、開発チームの規模によりますよね。大きいチームだと、個々人の知識にばらつきがあるため、生成AIを会社全体に浸透させて、それをコントロールするのは相当難しいと思いますね。しばらくは、特定の生成AIの専門家という役割の人材を置いて利用していく形になるとは思います。

Runwayは動画生成という革命を起こした

最大のリスクは風評

——生成AIを商用ゲームの開発で使う際のリスクについて教えてください。著作権の問題もまだくすぶっていますが。

新:最大のリスクは、風評のリスクですね。日本の法律では、開発・学習段階におけるAIの利用については情報解析に用いられることが認められている著作権法第30条の4に基づき、比較的自由に利用が可能です。著作権として問題となるのは生成物を作る利用段階です。AIによって生成された画像やテキストは、生成AIの仕組み上、元のデータを直接コピーするのではなく、学習した情報を基に新たなコンテンツを生成してます。その際、AI生成物は、それ以外のものと同じように扱われるため、AIによって生成された出力物が既存の著作物と類似している場合は、著作権違反のリスクが高まります。つまり明らかに「(他の著作物と)そっくりなもの」が出力された場合に問題になるということです。

ただ、画像生成AIの場合は、意図して他の著作物と似せることを狙わないと、確率的に似る可能性は低いです。当然ながら、意図的に既存著作物に似せるような使い方は、勧められる行為ではありません。ただ、日本でも国レベルの生成AIに関連する法的な整理が進められていますが、現時点でも日本国内で生成AIを利用する場合においては、意識的に違反を狙いに行かない限りは、著作権法上のリスクは低いと考えることができます。

つまり実際のリスクの多くは、著作権に対する誤解や、感情的な忌避感から生まれる風評なのです。

関連記事:【CEDEC2023】生成AIモデル利活用時の法的リスクを総点検

——商業レベルの生成AIの実装は、中小企業か大企業、どちらから進むでしょうか?

森川:中小企業だと感じますね。一度風評被害に遭うと、その影響を取り払うことがとても難しい。そのリスクを大企業が取ることは、むつかしいかもしれません。一方で、風評に耐えられる根性を持った中小企業こそが、次の新しいものを生み出す可能性が高いんじゃないかなと思っています。

新:この3月に行われるアメリカの「ゲーム・ディベロッパーズ・カンファレンス」の来場申込者3000人を対象にしたアンケートでは、生成AIを使っている人は全体の33%、同僚が使っているという人が16%でした。実数値はもう少し低い可能性がありますが、合計すると49%の参加者の企業で使われているという計算になります。また、利用者はベンチャー系のゲーム会社の割合が多いということが分かっています。

関連記事:GDCの調査によると世界のゲーム開発者はAIに対してアンビバレントな感情を抱いている​​

アメリカの動向では、生成AI関連の裁判の行方が気になります。ニューヨーク・タイムズがOpenAIとマイクロソフトを訴えていますが、AIによる学習と著作権の関係における重要な論点を提起しています。ニューヨーク・タイムズは、自社の記事が高品質な学習素材であり、AIによる無断での学習利用は著作権侵害にあたると主張しているようです。

それに対して、OpenAIはアメリカの著作権法で認められているフェアユースの範囲だと主張しており、両者の意見は真っ向からぶつかっています。フェアユースは、一定の条件を満たしていれば、著作権者から許可を得なくても、著作物を再利用できるルールのことで、AIを開発する米IT大手企業は、これを理由にAI開発を推し進めています。

これは、AIがどのようにデータを収集し、それを学習に利用しているかを法律上どう位置づけるかという問題を巡るものであり、AI技術の発展とともにますます重要になってきています。アメリカでの裁判の結果によって、今後のAI技術の利用方法や著作権法の解釈に大きな影響を与える可能性があるため、動向を注視しています。

Writer:森旭彦

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