ゲームAIが指し示す創造と技術の交差点：東北大学特別講義レポート

2024.12.24モリカトロン

11月19日に東北大学で「AIを仕事にするということ」をテーマにモリカトロン株式会社代表取締役の森川幸人が特別講義を行いました。こちらの講義は、東北大学情報科学研究科・未踏スケールデータアナリティクスセンター教授の山田和範氏のSNS投稿から端を発し、山田氏と同研究室准教授の小池氏にご手配いただいたことで実現しました。

山田氏が運営する山田研究室では、人工知能の基礎研究および、人工意識、生命科学やエンタメなどの分野への人工知能の応用研究を行っています。具体的には、強化学習を活用したPCGやマンガデータベース解析、映像制作のためのNeRFの研究をされているとのこと。そうした背景から「NeRFをふくめ、生成AIがエンタメ業界でどのようにして活用されているのか」というご関心を持たれたことからお声掛けいただきました。

近年、人工知能の進化がゲーム業界にもたらしている影響は計り知れません。講義では、ゲームを中心とするエンタメ分野における生成AIの活用事例から、AIの進化の歴史、生成AIの活用事例、さらにはAIと人間の共創が描く未来像まで、幅広い内容が紹介されました。後半では参加した学生たちとともにディスカッションも行われました。

エンタメAI最新トピックス

まず最初のインプットとして、モリカトロンAIエンジニアの高橋力斗氏による「最新AIトピックス」のプレゼンテーションが行われました。

ゲームへの活用の事例としては、テキストチャットを用いて自分の言葉で容疑者を尋問する探偵ゲーム「Uncover the Smoking Gun」と、オープンワールドゲーム風の映像を自動生成する「GameGen-X」を紹介しました。これはプロンプトによる指示に応じて映像の内容やプレイヤーの操作をコントロールできるという特徴があります。

コンテンツ制作の効率化を促進するツールも、ゲーム産業における重要なトピックです。高橋氏は、高品質で多様な動画を生成するRunwayの「Gen3-Alpha」と、AdobeMAXで発表された技術デモで、2D 画像を3D モデルのように回転させることのできる「#ProjectTurnable」を紹介しました。

参考記事：CGへの扉 Vol.67：AdobeMAX 2024開催。生成AIの近未来「Sneaks」の驚き

AIエージェントに関しても興味深い話題がたくさんあります。なかでも1000 体のAI がマインクラフトに住む実験的なプロジェクト「Project Sid」では、エージェントが構築する社会の中で職業が分かれたり、街と街の間に貿易が発生したり、税制や文化や宗教が自然発生したことなどが話題になりました。人のような表情や仕草で会話をするアバターを生成できるHeyGenの「Interactive Avatar」は実在する人間の画像と比較しても違和感が少なく、今後さまざまな用途での活用が期待されます。

ゲームAIならではの役割

続いて、モリカトロン代表取締役社長およびモリカトロンAIラボ所長の森川幸人氏による講義が行われました。

AIの歴史は、1956年のダートマス会議で人工知能という概念が初めて提唱されたことに端を発します。当時の日本では家電製品が普及の兆しを見せはじめ、冷蔵庫やテレビが憧れの的だった時代です。それ以降、AI開発は幾度となく一時的なブームと停滞期を繰り返してきました。現在の生成AIの発展と普及には、過去の技術的な挫折を踏まえて進化してきたという経緯があります。

なかでも、2012年頃に登場したディープラーニングによって、AIの実用化が急速に進展しました。それまでゲーム業界はAI技術の導入で遅れをとっていましたが、この技術革新をきっかけにゲーム分野における応用が一気に加速しました。これを契機に、AIがゲームキャラクターの行動やストーリーの展開をサポートする役割を担うようになりました。

森川氏は、ゲーム開発者として30年以上にわたりAI技術の可能性を模索してきました。1997年に手掛けたゲーム『がんばれ森川君2号』では、AIを活用したキャラクターの自律行動を実現しました。2003年の『くまうた』では、キャラクターが演歌の歌詞を自動生成して歌うという独創的なゲーム体験を提供しました。こうした取り組みは、AI技術がゲームの枠を超えた創造性を発揮できることを証明してきました。

森川氏によると、人間の脳には約1000億個のニューロンがあり、それぞれが1000個のシナプスで結合しています。これに比べて、GPT-4のような生成AIは5000億から1兆のパラメータ数をもちますが、それでも100兆個という人間の脳のシナプス結合の100分の1程度に過ぎません。今回の講義では、「もしAIが人間と同等のパラメータ数をもったら何が起きるのか」という興味深い問いも投げかけられました。

一方、ゲームAIは最短で最適な解を見つけられる「正しさ」よりも、プレイヤーがおもしろく感じる「楽しさ」を重視する点で、他の分野のAIとは求められる性能が異なります。ゲームAIの使命はプレイヤーを楽しませることであると、森川氏は強調します。例えば、森川氏が開発した1998年の『アストロノーカ』には、ゲームキャラクターが遺伝的アルゴリズムによってプレイヤーの行動に応じて進化していく仕組みが実装されています。こうした工夫がゲームプレイを予測不可能で魅力的なものにしてくれるというわけです。

ここ数年で急速に発展した生成AIも、ゲーム開発の効率化と創造性の拡張において重要な役割を果たしています。生成AIを活用したモリカトロンのプロジェクト『Red Ram』では、ミステリーゲームのキャラクターや背景、事件のトリックをすべてAIが自動生成しています。また、『言霊の迷宮』では、プレイヤーが自由に入力した情報を基にリアルタイムでストーリーが展開されます。

こうした仕組みは、プレイヤーが物語を自ら紡ぎ出す新たな没入型のゲーム体験を提供するとともに、ゲームAIがプレイヤーを補助するだけの技術ではなく、エンターテインメントの核となれる可能性を示しています。

コストカットと遊びの拡張

今後もAI技術が発展していくうえで、人間とAIの役割分担は重要なテーマのひとつです。今回の講義では、AIの役割は創造性を補完するツールとして、人間の独自性を引き立てることであるという考え方が示されました。AIに反復作業やデータ生成を任せることで、人間はアイデアの発案やストーリーの構築など、これまで以上にクリエイティブな作業に専念できるようになります。

なかでも生成AIは、大手企業だけでなくインディーズのゲーム開発者にとっても欠かせない技術となるかもしれません。キャラクターデザインや背景の作成といった時間とコストがかかる工程をAIに任せることで、小規模なチームでも大規模な作品を制作できるようになる可能性があるからです。この点について、「AIは貧者のツールである」と森川氏は語ります。

生成AIが広く普及することで、リソースの限られた開発者にも高品質な作品を制作するチャンスが生まれるだけでなく、AIがコンテンツをリアルタイムで生成するような新たな遊び方の提案も可能になります。こうした視点が、インディーゲームや新興クリエイターを支援する重要な考え方として、いま注目されています。

一方で、講義では生成AIの導入に伴う課題も指摘されました。生成されたデータの品質に一貫性がなかったり、意図せず公序良俗に反してしまったり、気が付かないうちに著作権を侵害してしまったりと、生成AIは深刻な問題に発展しかねないリスクを常に抱えています。また、AIによって生成されたコンテンツに対する社会的な風評も考慮する必要があります。

このほか、AIが膨大な電力を消費することによる環境負荷や、データ不足による生成精度の低下といった問題も指摘されています。これらの問題に適切に対応するための法的規制や、倫理的ガイドラインの早急な整備が求められています。

ゲームAIの進化は、技術と創造性が交差する新たな領域を切り開いています。モリカトロンは、その最前線でゲーム開発の効率化とゲーム体験の変革を探求しています。AIと人間が協力することで、これまでにない新しい遊び方や物語の創造が可能となり、ゲームは単なる娯楽を超えた体験型のアートへと進化していくのかもしれません。