AIと共存する社会におけるゲームを考える：「AIゲーム ワークショップ」レポート

2月10日に京都芸術大学と立命館大学、京都精華大学が合同授業として、ゲームとAIの可能性について理解を深めて今後のエンタテインメントでの活用方法について議論をする「AIゲーム ワークショップ」を開催しました。モリカトロンからはゲスト講師として、森川幸人（代表取締役・AIラボ所長）、成沢理恵（取締役​​・京都芸術大学教授）、高橋力斗（AIエンジニア）が参加しました。

当日の司会は、京都芸術大学のキャラクターデザイン学科の村上聡教授が行いました。まず森川氏が、その後のプログラムで学生が行うグループワークのためのインプットとして、過去作品や他社事例、今回のワークショップで使用するマーダーミステリー生成ソフトの『Red Ram』などを紹介しつつ、実際にゲーム開発の現場でAIがどのように活用されているかを紹介しました。

ゲームでAIはどのように活用されているのか？

CGアーティストだった森川幸人氏は1990年代からゲーム開発に携わり、AIを実装した『がんばれ森川君2号』や『アストロノーカ』​​などをリリースしました。

参考記事：時代を先取りし過ぎた『がんばれ森川君2号』『アストロノーカ』のゲームAIはどのようにして開発されたのか？：懐ゲーから辿るゲームAI技術史vol.4​​

他にも生成されたメロディーと歌詞の演歌をCGのクマが歌う『くまうた』や、子どもに聞かれたことに対して学習した単語を適当に組み合わせていい加減なことを答えのを見て楽しむ『てきとうパパ』というアプリなどもリリースしたものの、当時はまだゲーム開発にAIを使うことは今ほど一般的ではありませんでした。

転機となったのは、2010年代に入ってからディープラーニングをはじめとする第三次AIブームが起きたことです。これによりゲーム業界でもAIに関心を持つ人が増えました。そうしたニーズの高まりを見てエンターテインメントに徹したAI開発企業として2017年に創業したのがモリカトロンでした。

次に森川氏は、ゲーム開発で活用されているAIについて解説しました。状況や目的に応じて最適な経路を設計する経路設計や、キャラクターや敵のステータス、アイテムの強さなどを総合的に判断してゲームバランスを調整するパラメータ調整、シナリオやフィールドの生成、プレイヤーに合わせた難易度などのバランス調整やメタAI、バグなどのチェックをするQA・デバッグなど実に多岐にわたります。

また、森川氏は「ゲーム開発においては、生成AIだけではなく古いタイプのAIも役に立つ場合があるので、AIの歴史をひも解いて古い時代のAIのことも探ってみると面白い発見があるかもしれません」と語りました。例えばスクウェア・エニックスの『グリムノーツ』では、『アストロノーカ』でも実装されていた遺伝的アルゴリズムを応用してゲームバランスの調整を行った事例があります。

参考記事：【GDC 2019】ソーシャルゲームのバランス調整に遺伝的アルゴリズムを応用する

その後、『Red Ram』の説明を行いました。『Red Ram』は2023年7月に京都で開催されたBitSummit Let’s Go!!に出展したコンセプトモデルです。プレイヤーが入力する事件に関わるキーワード（被害者の職業や凶器など）によってキャラクターやアイテム、風景などの画像やシナリオ、事件のトリックなどが生成され、短編のマーダーミステリーが完成します。プレイヤーは自分もしくは他のプレイヤーが生成したマーダーミステリーの中で刑事として事件の捜査を行い真相を追究します。シナリオなどテキスト周りの生成にはChatGPTが、画像の生成にはStable Diffusionが使用されました。

参考記事：『Red Ram』開発チームに聞く生成AI×ゲームの可能性​​

『Red Ram』の開発という試みからは、ゲーム開発における人間とAIの役割分担が明らかになりました。シナリオや画像など、ゲームを構成するアセットの多くはAIによって生成可能ですが、結局のところゲームのテーマや設定を決定したり、ゲームをプレイして評価する工程は人間にしかできません。

生成AIがもたらすインパクトと倫理的課題

講演の終盤で森川氏は、ヒストリアの開発したデモ『名探偵モカと密室脱出』が音声認識とChatGPT​​によるシナリオ生成により、プレイヤーがゲーム内キャラクターと音声によるコミュニケーションしながらゲームを進められる事例や、​​AI Frog Interactiveが現在開発を進めている『EXELIO』が、3Dキャラクターのデザイン画像を生成AIを活用して制作している事例などを紹介しつつ、生成AIがすでにゲーム開発の現場で導入され始めていることについて解説しました。ゲームのコンセプトアートやカードデザインの生成などでも生成AIは積極的に使われ始めています。

参考記事：【FGDC】安くて誰でも使えてコンパクトなAIがゲーム産業を変える

​​ビデオゲーム以外の分野での生成AIの活用例やゲーム開発のノウハウの応用例なども紹介されました。『SPARX』はニュージーランドの企業が開発したゲーミフィケーションを活用した認知行動療法を学ぶためのアプリです。RPGを導入することによりメンタルヘルスの治療を継続的に行うことをユーザーに促すことができます。

国土交通省によるPLATEAU​​は、日本全国の3D都市モデルを整備してオープンデータ化するプロジェクトで、実在の都市を舞台にしたさまざまなコンテンツに活用できます。

「AIフレンド」を育成して会話を楽しむ『Replika​​』というアプリは生成AIが普及する以前から存在するアプリですが、途中からChatGPTを導入しています。これは創業者が若くして急死した親友とのメッセージ履歴をAIに学習させ、チャットボットとすることで追悼したことをきっかけに生まれました。一般公開された後に直接その親友を知らないユーザーも友人のように話しかけて親しむのを見た創業者は、翌年からユーザーが自分のためのAIフレンドと会話できるサービスとして開発を進めビジネスとして成功を収めました。しかし、コロナ禍で人との接触を制限されているなかで人々の孤独感を癒やしたり、メンタルヘルスの問題により人とのコミュニケーションに困難を感じる人をサポートする点が評価された一方で、未成年のユーザーが性的な会話を楽しむことへのフィルタリングがされていないなどの理由で批判もありました。

森川氏は（『Replika​​』で起きたような）公序良俗違反や人権侵害、または著作権や意匠権の侵害、フェイクニュースや不正確な情報の生成と拡散といった、生成AIが抱える倫理的な課題についても紹介しました。そうした課題に対しては現在も、国や業界、学術機関などでのルール策定が進んでいます。例えばゲーム業界の場合、Steamは以前であれば生成AIを使用したゲームのリリースを禁止していましたが、現在はAIの使用を明記した上でのリリースを認めており、150タイトル以上の生成AIが使われたゲームがSteam上に公開されています。

AIと共存する未来の遊びを考える

森川氏の講演後、参加した学生たちは各テーブルに設置されたパソコンで『Red Ram』を実際にプレイしました。その後4つの班に分かれ、『Red Ram』や森川氏が講演の中で紹介した事例などを踏まえて、これからAIを使ったゲームはどのようなものが考えられるか、AIと共存することで未来の社会はどのように変貌し、遊びがどのようなものになるかなどを話し合い、発表しました。以下は各班による発表とそれに対するフィードバックです。

村上聡（以下、村上）：それでは1班から発表をお願いします。

1班：「AIの面白さってなんだろう」ということについて議論した結果、次に挙げる三つが挙げられました。一つ目は、AIがあることによる自分らしさの際立ち、二つ目がAIによるランダム表現。三つ目が無限の選択肢です。

一つ目については、例えばオープンワールドゲームは、ゲーム内の世界を好きなように探索できる自由度の高さが特徴ですが、完全に自分だけの冒険を体験できるかといえば限界があります。しかし、登場するキャラクターや世界そのものが毎回AIで生成されれば、プレイヤーは独自に創造された世界の主人公になることができるため、同じゲームで遊ぶ他のプレイヤー同士でも体験の内容はまったく異なるものとなるでしょう。それをAIによりプレイヤーそれぞれの自分らしさが際だった結果と言えるのではないでしょうか。

二つ目については、AIによってゲームやキャラクター、フィールドが自動生成されてよりランダムになることで、毎回何が起きるかの予測がより難しくなります。周回プレイを何回やっても飽きることなく、色々な選択肢を積み重ねていく楽しさが生まれると思います。

このことが、次に三つ目として挙げた無限の選択肢につながります。例えば目の前に敵がいる場合、その敵がどのような行動を取ってくるかは予測できません。現れたNPCが襲ってくると最初から決まっていれば、最初から戦うか逃げるかの2択になりますが、それがどういう敵か最初は分からない状態であれば、プレイしていくうちにこちらも取るべき戦術をつかんでいく楽しさが生じるはずです。

以上に述べた三つの点を踏まえて議論をした結果、AIはシミュレーションゲームとの相性が良いのではないかという意見が出ました。例えば恋愛シミュレーションゲームであれば、相手の感情などを推し量りながらプレイしていくうちにAIを実装した相手役も学習が進み、プレイヤーも成長するため、やがては本当の恋愛の駆け引きをしているような情動を体験できるようになるかもしれません。

森川幸人（以下、森川）：従来のゲームは、ステージもコマンドも、キャラクターも、あらゆる要素を事前に用意しないことには製品として世の中に出すことができませんでした。つまり、ユーザーによって変わることのないコンテンツを提供していたのですが、おっしゃるようにAIを使うことで自由度が格段に上がりますね。そこに着目したという点で、AIの本質を突いていると思いました。また、生成AIと恋愛シミュレーションゲームの相性もご指摘のように非常に良いと思います。

高橋力斗（以下、高橋）：AIで自分の個性を明らかにできるという着眼点がとても良いと思いました。オンラインでのコミュニケーションが一般的になり、非常に多くの人と交流することも可能になっている一方で、コミュニケーションの希薄化や自分のアイデンティティの所在について思い悩む人も出てきています。ですからゲームで遊ぶこと自体が自己表現につながり、その中で友達と交流するという楽しみ方ができれば、それはこれからの時代に合ったものになるのではないかと思います。

成沢理恵（以下、成沢）：お聞きしていてプロデューサー視点から勉強になったのは、例えばゲームを作る時には従来だと作りやすさを優先してキャラクターなどの要素を全部設定してしまいがちなんですね。でも、確かにゲームで遊んでいるときに向こうから来るNPCとプレイヤーの関係がすぐに分からない方が、本当は楽しいはずです。もしかしたら敵とは限らずお友達になれる存在かもしれません。ですからそうした良い意味でAIの使い方について私たちはまだまだ考えるべきことがたくさんあると気づかされました。

村上：昔のアクションゲームをプレイしている時は、例えば「こいつトゲがついてるから敵っぽい」とか敵味方を瞬時にプレイヤーが理解できる記号としてのキャラクターが求められていました。でも仰るように、現れたNPCに対して自分がどうするかを考える余地がゲームの中に入ってくれば、さらに遊びの幅が広がる可能性がありそうですね。

成沢：少し追加で補足しますと、先ほど森川さんの講演でお話されていた『アストロノーカ』は遺伝的アルゴリズムが実装されていました。プレイヤーが畑で作物を作ると、バブーというかわいいキャラクターが歩いてきて畑に入ってくるんですけれど、作物までたどり着くとせっかく育てた作物がバブーに食べられてしまうので、どうにかして追い返したいんです。そこで罠をしかけて、体力や気力がなくなってあきらめさせようという駆け引きをします。

ところが、このゲームのすごいところは、実装した遺伝的アルゴリズムで、バブーたちがどんどん環境に適応して進化していくことです。例えば落とし穴ばかり仕掛けていると、ある日いきなり巨大化して落ちないように進化したのがやってくるので、別の作戦を考える必要が出てきます。それで踏んだらパーンと後ろに跳ねさせるようなバネ式の罠が有効だと思ってそればかり仕掛けていると、今度は羽が生えたのが来るんです。

つまり同じことをしていると作物を狙うバブーたちが進化してしまうゲームで、永遠に遊べるんですけど、これはまさに皆さんがおっしゃったAIによるランダム性や予測のできなさに通じるのではと思います。

森川：これはプレーヤーがそれを何回仕掛けたかによるので、プレーヤーが仕掛ければ仕掛けるほど強く耐性ができるんですよね。

成沢：無限に進化した色々なバブーの亜種がやってきますが、用意されたパラメーター自体は初期集団のバブー20体のパラメーターしかありませんでしたよね。普通なら膨大な資料になるところを、アストロノーカでは進化版のバブーなどの初期設定はなく、Excel1枚程度の仕様書から遺伝的アルゴリズムで演算されることで何万通りの進化のパターンが生まれ、形状や大きさなどが異なるバブーが生成されていました。

参考記事：時代を先取りし過ぎた『がんばれ森川君2号』『アストロノーカ』のゲームAIはどのようにして開発されたのか？：懐ゲーから辿るゲームAI技術史vol.4​​

村上：ありがとうございました。それでは続けて2班いきましょう。

2班：僕たちの班では、ゲームなどを通じてAIをどのように捉えるかについて議論しました。その結果、『モンスターハンター』シリーズのアイルーのようなペットに近い相棒のような人格を持つ存在としてAIとして捉えているという結論にたどり着きました。

今はAIを使って人間が遊んでいますが、今後は逆にAIによって僕たちが遊ばれる感覚になる可能性もあると思います。僕たちが考えた未来のゲームは、僕たちが社会の中で人や動物と意思疎通するのと同じように、AIと人間が意思疎通したり友好関係を築く楽しさをもたらすゲームです。AIによってランダムに生成された人格や思考を持つNPCと、会話だけではなく表情や行動なども通してコミュニケーションできるようになります。そのようなゲームが実現すれば深い没入感とともに楽しめるものになるのではないでしょうか。

森川：2010年代のディープラーニングブーム以降、それまで以上にAIが便利な道具として捉えられてきました。今ブームになっている生成AIも、道具としての便利さが強調されていますね。しかし僕も皆さんと同じように、AIを人間と気持ちを通わせられる相手になれると考えています。ニューラルネットワークという人間の脳をモデルにしたAIは、簡単な感情表現や推理、推論ができるAIアルゴリズムです。そうしたAIを実装したエージェントと、まるでペットと一緒にいるときのようにゆるやかなコミュニケーションを楽しむことは実現可能だと思います。

高橋：NPCとの意思疎通は魅力的ですね。昔から相棒的なNPCを作って、波乱万丈のストーリーを共に体験するデザインのゲームはよくありましたが、そこにAIが入ることで、より没入感を演出できると思います。ただ、今はまだAIで生成される会話はちょっと硬いですよね。他人行儀というか。もっと人間らしい振る舞いや発言ができるようにAIが進化していくとゲーム内のNPCと自然に話せる世界が来るのではないかと思います。

成沢：AIに遊ばれるという言葉が私はすごく印象的で好きな言葉でした。向こうからきてくれて、私たちも遊んでもらう。AIと人間の本当にいい関係が築けそうなワードだなと思います。最近はペットロスをケアするビジネスのために、自分が一緒に暮らしていたペットの振る舞いをAIで再現する研究が始まっているという話もあります。あるいは、色々な事情でペットを飼えない人もAIを搭載した仮想の生き物と暮らすことで、ペットと暮らすような癒やしを得られるかもしれません。そうなると、例えばパンダのように現実には一緒に暮らすのが難しい生き物とも暮らせるかもしれませんね。ですから、皆さんが発表されたお話はゲームに限らず、もう少し大きなプロジェクトのきっかけになりそうなお話だなと思って伺いました。

村上：ありがとうございます。それでは3班お願いします。

3班：私たちの班は、AIを用いることでゲームが第2の現実になるという結論に至りました。まず私たちは『Red Ram』をプレイした際に、何が起こるか分からないことを楽しめることが、AIを活用したゲームの強みだと考えました。つまり、AIは不確定要素をふくめた可能性の広がりを無限に作ることができるということです。では、無限の可能性ができるということは、どのようなことなのでしょうか？これには大きく分けて二つの観点があります。

一つ目は、プレイヤーがゲームの世界に入り込めるということです。例えば『Detroit Become Human』というSFアドベンチャーゲームは、プレイヤーの選択肢によって色々なルートが無数に分かれていきますが無限ではありません。しかしストーリー展開を生成するAIを使うことで、プレイヤーの選択によって新たなストーリーをAIが次々と生成していくので、まるで人生を歩んでいるように無限の広がりを持つゲームになるはずです。言い換えれば、そもそも規定のルートというものが存在しないゲームになるのではないでしょうか。

もう一つはキャラクターにAIを実装する話です。それにより、キャラクター自身が意思を持った動きをするようになります。例えば探索ゲームで、プレイヤーが操作しているキャラに「右に行って」と指示を出したとしても、「いやいや、左のほうが効率いいよ」と言うかもしれません、それに対しプレイヤーは「いや、絶対右のほうが効率いいから」と説得して右に行く選択肢もあれば「確かにAIの言っていることは正しいかもしれない」と左に行ってみるという選択肢も考えられます。そうすることで、操作キャラとプレイヤーの垣根を越えて、一緒に同じゲームの中で遊ぶことができるかもしれません。以上二つの点から、AIは第2の現実になり得るかもしれないと結論づけました。

森川：AIが無限のバリエーションをユーザーに合わせた形でカスタマイズして生成してくれるため、事前に設定されたものの中から選ぶのではなく、その都度その都度新しくつくられていくといって無限の遊びになるのがAIの本質を突いた考察だと思います。あと、これは発表の中にあった「第2の現実」のお話にも通じますが、現実の世界と重なり合った仮想現実の中で遊ぶということは、もはや従来のビデオゲームという領域の中だけで語る時代ではないかもしれません

例えばエージェントに生き物らしさを求める時に、ちょっと重いとか、ちょっとあたたかいとか、手触りがいいといった非言語的な情報から得られるかわいらしさは、とてもインパクトの大きな情報です。これはビデオゲームだけだとなかなか体験しにくいので、おそらくロボットやARやVRといった新しい装置などとの連動までふくめた形で拡張されていくのではないかと思います。そうしたことを示唆する発表ということで、非常に良かったと思います。

高橋：第2の現実というのは私も子どもの頃から憧れていました。そもそもゲームって第2の現実と思って遊んでいた時期もありますし、没入感が高いゲームってそんな感じになりませんか？自分の生きていた世界を飛び越えて、フィクションの中に入り込んで、ゲームクリアした時に現実に戻ってくるという感覚。本当に面白いゲームってそういうものだと思います。

第2の現実を作るための技術は最近どんどん進歩してて、VRもそうですし、先日NTTドコモ​​が発表したスプーンをなめるだけで他人の味わった料理の味を追体験できるデバイスもそうです。そうしたハードウェアの進歩とAIが組み合わさることで、本当に第2の現実が実現できるのではないかと僕もワクワクしています。

成沢：第2の現実というワード、すごくすてきですね。ゲームについてよく言われるのは、現実では人に助けられることが多かったり嫌なことが多くても、ゲームの中ではそんな自分がみんなのことを助けたりすることで高い自己効力感を持つことができたりします。なかには、そんなゲームの第2の現実のように捉えている人もいます。そうしたゲームにAIが本格的に導入されることで本当に大きく変わると思います。これまで見たことのないような、人間の想像をはるかに超えたものが出てきて、そこが現実になるような世界がくるかもしれません。皆さんの発表をワクワクする話だなと聞いていましたが、本当にそうなってきてくれるといいなと思います。

村上：ありがとうございます。それでは最後に4班お願いします。

4班：二つのことをお話ししたいと思います。一つ目は、よく言われるような、人間の仕事がAIに奪われるということはない、というお話です。

例えば対戦ゲームにおいては、AIが実装されているNPC相手よりも、対人のほうが楽しいかもしれないという話が出ました。『スプラトゥーン』でキルされた後相手に煽られて悔しい気持ちになるのも、そこに人がいるからですし『スマブラ』でも負けた時に相手がNPCなら「あ、負けた…」くらいで終わりますが、相手が人だとより勝ちたいという思いが強くなるので、対戦ゲームにおいては対人のほうが楽しそうです。

一方で、シミュレーションゲームの生成やプレイスタイルの学習など、同じビデオゲームでもAIが得意な場面があるということにも気づきました。今回体験した『Red Ram』もそうでしたが、シミュレーションゲームではたぶん人間がつくるよりも効率よく、多くの世界をAIは生成することができます。

プレイスタイルの学習に関しては、マリオカートのゴーストの対人版のように、プロゲーマーの動きを学習させることもできるし、それでプロゲーマーと戦って自分の技術を高めたり、自分のプレイスタイルを学習させることで、対戦におけるマッチングの手助けができそうです。例えば自分にとって有利な相手と戦いたかったり、自分に不利な相手と戦って自分の技術を向上させるなど、より自分が楽しむことの手助けをしてくれそうです。

ですから、AIに仕事を奪われてしまうのではなく人とAIが共存する。AIが手助けできる部分もあるし、人間の対人の良さを助けるようなAIの形もあるのではないかという結論に至りました。

そして、もう一つは、異なる業界で使われているAIの技術がゲームにも応用できるというお話です。医療分野などもふくめ、AIはゲームだけではなく他の業界でも導入や進化が進んでいます。ゲームにおいても、他分野で活用されているAIの技術を応用することができるのではないでしょうか。例えばホラーゲームなどで、脈拍や瞳孔の開き具合といった生体情報のモニタリングをして、そのプレイヤーが何がより嫌いかをAIが判断して、より怖いもの、嫌いなものが出てくるホラーゲームが作れるかもしれません。そのようにして、ビデオゲームだけではなく他の分野の技術とつながることでAIが発展していくのではないかということが、二つ目の結論として出ました。

森川：これまで色々な学校で教えたり、ワークショップをやってきましたが、一番優秀ではないかと思うほど今日の発表は素晴らしいものでした。その最後のピースを4班が埋めてくれました。お話の一つ目はとても大切な観点で、実際の所はAIと人間の棲み分けの時代に既に入ってきていると思います。もうAIのない時代というのは考えられないと思いますし、逆にすべてのタスクをAIがやってくれるわけでもない。特にクリエイティブの世界では。ここの部分はAIがやって、ここの部分は人がやりましょうという棲み分けを考える時代です。

二つ目も本当にいいお話をしてくれたと思います。今AIが一つの手段となって、ゲームとそれ以外の領域がわりとリンクしだして、とくに生成AI、LLMを使うことで他業種と密接に関わってきて双方の境もだんだんとなくなってきています。例えば、ゲーム内のキャラクターと対話をすることでプレイヤーを楽しませる技術は、ChatBotによるカウンセリングや人材育成など人をケアする業種にも応用が進んでいます。そういう意味で、他業種への拡張というのも非常に洞察力のある視点だと思いました。

高橋：私もAIが人の仕事を奪うとは思いません。私が今エンジニアとして働けているのはその証拠でもあります。プログラミングのスキルはAIに置き換えられると言われがちですが、意外とそうでもないんです。何をプログラムするかを考えて、コードを見て、うまくいってるかを最終判断するのはかなり大事な仕事で、そこは人間にしかできないと思っています。ゲームを作る場合も同じです。どんなゲームが面白そうで、それをいかにしてプレイヤーに対して表現するかという上位の判断は人間だからこそできることだと思っています。

今日のワークショップのように色々な人同士で議論をしてアイデアを出すのは、今のところ人間だけができるとても難しいタスクだと思います。同じことをAIがするためには、それこそAIが人間の知能を超えるくらいの革新が起きた時だと思います。ですから、学生の皆さんは手を動かすタスクよりももっと上の視点で、何をすべきかを洞察したりアイデアを出すスキルをもっと伸ばしていくと、これからもAIに仕事を奪われずに済むと思います。

成沢：私たちモリカトロンは、基本的にはエンタメに関わるAIのお仕事をしてきました。その中でも、ここまでは人間がやっています。その上でもう少し効率化したいです、という具合にやはり人間とAIの棲み分けをしているんですね。

さっき対戦ゲームの相手が人間の方が盛り上がるというお話をされていましたよね。そのお話は、別の班の方が言及されていた恋愛シミュレーションゲームの中身がAIだったら本当に恋愛ができますか？という話にもつながってくると思うんです。これまでもAIに遊んでもらうとか色々なお話がありましたが、今はまだ、AIか人かどうかの差があるんですよね。まして恋愛なんて本当に感情を入れないとできないと思うんですよ。ただゲームを遊んでいるだけだと思うと、きっとつまらなくなってしまう。ですからAIを活用して心底の恋愛ができるくらいになってくれると面白いなと思います。まだ結論が存在するわけではありませんが、すごく議論のしがいのあるテーマをお話してくださったのは嬉しかったです。

村上：今日奥出成希先生と竹田章作先生にお越しいただいておりますが、総評をいただけますでしょうか。

奥出成希：各班のお話を聞いて思い浮かんだキーワードがメタバースです。生成AIをふくめたAIはメタバースの構築に必要な技術になりますし、その中に存在するエージェントもAIの進歩を見越していかないと作れないと思います。今日の議論から未来がどう見えるかは、ここをスタート地点にして考えていただければと思います。

竹田章作：少し前のSF小説などで描かれている世界は、空想科学でした。つまり現実とSFとの間に空想という間があったわけです。ところが今は、その現実世界と近未来が空想なくして現実でつながっています。理論的に想像を超えているという世の中になってきつつある。それを今のお話を聞いていて実感しました。それを踏まえて、これからは人工知能をツールというよりは、ひとつの自然として捉えていかないといけないと思います。今スマホやPCのない世の中は考えられないように、これからはAIのない世の中は考えられなくなる。そういうものがもう自然の世界として存在する中で、自分もその中で生きて対応する方法を見つけていかなければならないと思います。

村上：全体のお話を聞いていて、ビデオゲームという領域の中だけで語る話ではないことを肝に銘じておいていただけたらと思いました。

体験ということは当たり前として、AIとの共存もふくめて視野を広げたり、先ほど医療の話も出てきましたが、色々な領域とコラボしていくことで、どこからどこまでゲームなのか分からないコンテンツが世の中にある時代が到来しつつあるのではないかと思います。そういう広い視野で、とにかく色々なものに挑戦していってもらえたらいいですね。皆さんが今直面しているのは、本当に時代の変わり目だと思います。これから世界が大きく変わることを意識した上で、自分たちがどんな未来を作っていくかを真剣に考えることが大切だと思います。

森川：お疲れさまでした。皆さんは既にAIに対する深い認識がおありだと感じました。今日はお話できませんでしたが、人工知能の隣に人工生命という領域があります。今日のお話を聞いていると、皆さんはそちらの領域にも親和性があると思うので、チャンスがあったらそのお話もしたいと思います。

Editor：高橋ミレイ