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生成AIブーム後のGDCにみるゲーム業界の行方：QA Tech Night vol.9レポート
2024.5.24モリカトロン
生成AIの急速な発展と普及の波は、長期化の一途をたどるゲーム開発の工程に改革をもたらすゲームチェンジャーとして、着実に変化をもたらしています。
4月12日に開催されたゲーム産業における品質管理をテーマにしたセミナーイベントQA Tech Night vol.9では、「GDC2024最新情報！次世代AIとQAについて語る」というテーマで、ゲーム開発現場におけるAIツールの活用事例や将来の展望が議論されました。
今回のセミナーの登壇者は、日本マイクロソフト株式会社の下田純也氏。登壇者の発表後には、AIQVE ONE株式会社の桑野範久氏と松木晋祐氏、モリカトロン株式会社の森川幸人氏、そして“Unreal Engineにちょっと詳しいプログラマー”の田中達大氏を交えて、パネルディスカッションが実施されました。
生成AIブームを経て変化するGDC
冒頭で下田氏は、コロナ禍と生成AIブームを経て開催されたGDC 2024に見られた変化と兆しについて語りました。
EXPOエリアにブースを出展しているコンソールプラットフォームやゲームエンジンの開発会社は、下田氏が所属するマイクロソフトをふくめて、どこも例年よりも規模を縮小しており、試遊台を廃して担当者と会話できるだけのブースが多かったとのこと。
一方で、生成AIの爆発的な普及に後押しされる形で、AI技術をフィーチャーした企業の出展が確実に増えており、実用レベルで使えるプロダクトとしての地位をAIが確立しつつある印象を受けたということです。
カンファレンスでもAIに関連したセッションが年々増えており、マイクロソフトによるセッションは9件中の4件がAI技術の活用を紹介する内容でした。
具体的には、ゲーム開発におけるVisual StudioとAIを使ったワークフローの最適化や、AzureとOpenAIを活用したゲーム開発の全貌、AIを導入した健全なゲームコミュニティの管理といったセッションが、今年のGDCで発表されました。また、Inworld AIとのパートナーセッションでは、大規模言語モデル（LLM）をゲーム開発支援ツールとして活用する実例が紹介されています。
Inworld AIは、プレイヤーが置かれている状況を認識したり、ゲームの進捗を記憶したりすることで、プレイヤーとリアルタイムで意思疎通できるNPCを生み出すためのAIエンジンを提供しています。キャラクターはテキストプロンプトによって直感的に生成できるため、複雑なコーディングは必要ありません。
このほか、ダイアログやストーリー、クエストデザインを生成できる「Narrative Graph」というAIツールをXboxと共同開発しており、プレイヤーとのインタラクションによってシナリオが動的に変化するダイナミックナラティブという概念を追求しています。
近年、こうしたAIツールをUnreal EngineやUnityといった主要なゲームエンジンでの開発にスムーズに組み込めるような仕組みが確立されつつあります。また、GitHub Copilotのようなコーディング支援ツールの普及によって、膨大なソースコードと向き合う作業を最適化できる環境構築が進んでいます。
8月15日に開催予定の「Microsoft Game Dev Summit」では、マイクロソフトの開発ツールとプラットフォームがゲーム開発者をどのように後押しできるのかが紹介されるとのことです。
肥大化する開発コストへの特効薬
イベント後半で行われた座談会では、AI企業の出展が増えたGDC 2024の印象について、どのセッションも生成AIをトレンドではなく当たり前のように扱う雰囲気だったと、田中氏は振り返りました。また、この先もゲーム開発に生成AIを活用する流れは止まらないだろうと、下田氏も予想しています。
この点について、森川氏は映像製作にCGが使われ始めた頃の映画業界を引き合いに出し、いずれは誰もが生成AIを商品開発に活用するようになり、実用化の是非について議論の余地などなくなるのではないかと考察します。
下田氏によると、近年のゲーム開発における世界共通の課題として、右肩上がりで増加していく開発コストが挙げられます。海外では大規模なレイオフに踏み切るゲームスタジオが多く、国内でも中規模の会社を統合することで存続してきたケースが目立ちます。人件費を抑えていかに効率よく開発するか。この課題に対するひとつの解決策として、AI技術への関心が高まっています。
田中氏の職場では、ゲームキャラクターのアニメーション化に「Move AI」というツールを活用しており、モーションキャプチャー専用のスタジオで撮影するよりもはるかに迅速かつ安価に制作できるとのことです。また、参考用のコンセプトアートにも生成AIを活用しているとのことで、意図したものが出力されるまでの試行回数は多いものの、人間に発注するよりもはるかに高速で費用も抑えられるようです。
実際にGDC 2024でも、強化学習とエージェントを組み合わせたプレイヤーボットを開発してテストプレイを自動化する事例が紹介されたと、松木氏も語っています。このほか、バトルバランスの調整に強化学習を活用した事例や、シェーダーテストの自動化を実践したセッションについても、同氏は紹介しています。田中氏は、オンラインゲームのベータテストを実施するために1000人規模のテストプレイヤーを募るハードルは高いとして、テストボットの実用化に期待を寄せていました。
小規模スタジオの強力な武器に
松木氏は、日本のゲーム会社がAAAとよばれる大型タイトルの開発頻度において、明らかに海外に後れを取っている現状に懸念を示しました。円安や中長期的な人口減による購買力の低下等に伴い日本市場のプレゼンスも低下し、海外の人気タイトルが世に送り出されても日本語でプレイできないという事態も生じかねません。日本のゲーム開発者こそAI技術を活用した生産性の向上が急務であると、同氏は警鐘を鳴らしています。
一方で、そうしたコストダウンが求められている大手企業に限って、生成AIの活用に慎重になっているのではないかと、森川氏はコメントしています。現在、AIモデルの開発に使われる学習データの著作権をめぐって、新たな法整備をふくめた議論が官民で活発に行われている最中であり、大手ほどリスク回避のため静観する傾向にあるとのことです。国によって温度差はあれど、著作権をめぐる問題が産業の成長を鈍らせている側面を嘆く声もあります。
この点については、確かにAIによって生成されたコンテンツが直接的に作品にふくまれるようなケースでは慎重にならざるを得ませんが、テストプレイや情報分析、翻訳といった生成物として表出しない開発過程では、どの企業でも積極的に使われ始めていると、下田氏は補足します。グローバル展開を目指すにあたって、言語の壁を越える道具としてAIに手を伸ばす中小企業も少なくないとのことです。
小規模のスタジオでゲームを開発するインディーズこそ積極的に生成AIを導入して、失敗を恐れない試行錯誤のなかで適切な活用方法を開拓していって欲しいと、森川氏はエールを送ります。また、アニメやコミックの制作現場におけるAI活用の事例がゲーム開発へ還元できる部分もあるとして、それらの境界線がなくなるようなエンターテイメントが将来的に生まれるのではないかと、今後の展望を語りました。
Writer：河合律子
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