ソウル文化高等学校の生徒たちがモリカトロンを訪問、エンタメとAIの未来を探る

2025年10月29日、韓国・ソウル文化高等学校の生徒たちがモリカトロン株式会社を訪問しました。モリカトロン株式会社代表取締役の森川幸人氏がエンタメにおけるAIのプレゼンスを解説した後、生徒たちからの質問を受け、エンタメとAIの未来をともに探っていきました。

また同年2月には、韓国・ソイル大学から学生が研修のためにモリカトロンを訪問しました。こうした海外研修は、学校のキャリア支援の一環であると同時に、K-MOVE事業などをふくめ韓国政府主導で積極的に学生や若者を海外に研修派遣していることも背景にあるようです。

学生たちの意欲も非常に高く、今回も後半の質疑応答ではAIの技術や実装にともなう社会的な影響もふくめた事情を十分に予習したと思われるクオリティの質問が積極的に生徒たちから投げかけられました。モリカトロンとしても、このように熱心な他国の学生たちと交流する機会を持てたことは非常に有意義でした。

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ゲームとAI

今回の森川氏の講演は、ゲームに留まらず、映像やコミックなどエンターテインメント全般とAIの関わりがテーマとなっています。まずは「ゲームとAI」です。ゲームがどう作られているか、そのゲームの要素を紹介するところから始まりました。

• パラメータ調整
• テキスト、シナリオ作成
• 画像生成
• 難易度、バランス調整
• デバッグ

ゲーム開発においては、キャラクターの強さや行動、武器やアイテムの数や強さ、イベントのボリュームなど各種パラメータを設定する工程、キャラクターのセリフやシナリオなどのテキストを作成する工程、キャラクターのデザインやフィールドのデザイン、アイテムなどのデザインをする工程、ゲームバランスを整える工程、不具合がないかをテストするデバッグの工程など様々な作業工程があります。現在、これらの工程のほとんどにAIが何かしらの形で活用され始めています。

では、具体的にAIを活用したものにはどのようなツールがあるのでしょうか。デモ動画を交えて、いくつかの事例が紹介されました。

プロシージャル

プロシージャル技術を使用すれば、アイテムやフィールド素材の作成もAIで自動的に生成できます。フィールドを構成するアセットとして森を作成する際にも、デザイナーが1本ずつ木を植えるのではなくて、「このフィールドはこれぐらいの高さの木が生えている草原だ」「鬱蒼した森だ」という指示を与えると、それに合わせてフィールドが自動的に生成されます。

MineDojo

NVIDIAがMinecraftをプレイするために構築したフレームワーク「MineDojo」は、マインクラフトで作った世界をリアルなグラフィックに変換することもできます。通常、こうしたフィールドを作るには特別なソフトウェアやスキルが必要となります。比較的身近かつ誰でも容易に3D空間を構築できる『Minecraft』なら特別な開発環境を用意しなくても作れる人が増えるのが利点だと森川氏は指摘します。

メタAI

メタAIは、ゲーム内で起きること全体を制御するAIです。ゲーム中にプレイヤーのスキルや状況に合わせて、ゲームバランスをリアルタイムにコントロールします。最初に設定したゲームバランスがプレイヤーによっては簡単すぎたり、難しすぎたりした場合、それらを調整しながらプレイヤーを楽しませてくれるAIです。

強化学習

自分で勉強して戦略を覚える強化学習もゲーム開発に活用されます。こちらのデモ動画のようにAI同士で戦って戦い方を覚えたら、プレイヤーとの対戦時にプレイヤーに合わせてプレイしてくれたり、場合によっては程良く手加減してくれるようになります。

模倣学習

AIによる模倣学習は、テストプレイやQAテストの領域で使わます。一度人間がお手本を見せると2回目以降は自分でフィールドを周回プレイします。ゲームを製品化するには何度も何度もテストをする必要があります。設定したゴールに本当に辿り着けるか、プレイヤーが配置したアイテムはすべて取得可能か、設定どおりに敵が出現するかなど、単純なテストプレイを延々とする必要があります。その部分をAIに任せることができれば、他の部分にリソースを割くことができます。開発支援用のAIと言えます。

『はらぺこミーム』

2025年にドリコムからリリースされた『はらぺこミーム』では、森川氏が世界観デザインおよびキャラクターデザインを担当。キャラクターAIの開発はモリカトロンが行いました。

Playable! 汎用エージェント

ゲーム開発に不可欠なデバッグの一部をAIに任せられる自動プレイテストAI『Playable!』はベリサーブとの共同開発で作られました。前述の模倣学習の技術を応用することで製品化しました。

Playable!：https://playable.qa/

『Red Ram』

凶器や犯行場所、被害者の職業など4つのキーワードを入力し、事件の原因を指定することでマーダーミステリーが生成されます。また、プレイヤーは刑事となり他のプレイヤーが生成した“事件”を調査することもできます。背景やキャラクターなどのグラフィックスやシナリオ、トリックなどAIがゲームのアセットの大部分を生成します。

『Red Ram』体験版：https://www.morikatrondev.com/g4/redram-readonly/

映像とAI

数か月単位で新たなAIモデルが次々と現れ、いまではもう実写と区別がつかないレベルに来ているのが映像の領域です。

ChatGPT, Midjourney、Kling（2025年）

動画生成も、歌詞も音楽もリップシンクも実写との区別がつかないレベルのものが生成できます。いま著作権に関する問題が指摘されていますが、実写だけではなくアニメ風の画も生成できます。

Nano Banana：Gemini 2.5 Flash Imageモデル（2025年）

コミックとAI

コミックの世界でもAIは使われています。オンラインでは縦読みのコミックが主流ですが、コマ割りで描かれたマンガを縦読みに自動的に変換する工程でAIが使われています。

まず、日本語をハングルに翻訳します。そこからコマの順番を判定し、縦読みに配置します。画がないところは補完しなければなりませんし、擬音等の手書きの文字は別途、文字と判別して翻訳し、元の文字を消す必要があります。地味な作業ですが、高度な技術を必要とするAIです。

次に、マンガから動画まで作ってしまうAIです。ここではモリカトロンが作ったツールが紹介されました。マンガの1コマ1コマを切り出し、音声もAIで制御して割り当てています。4種類くらいからキャラクターに合わせて音声を当てて、いま話しているキャラクターを判別して、その声で話します。同時に翻訳も可能です。一枚の絵から動画を作るまでに20分程度です。

その他のエンタメAI

モリカトロンでは、AIとトイロボットを使った『ウロチョロス』というコンテンツを作りました。トイロボットに搭載したAIが人間の表情を読み取り、その後、指示に応じた行動を取ります。例えば、カメラを通して人間の感情や印象を測定し、「笑顔が似合う人は誰か」という質問に、それぞれのロボットが「一番笑顔が似合う」と思う人に向かいます。ロボットごとに好みがあるので、すべてのロボットが同じ人を選ぶわけではありません。

このように、これからロボットとAIの距離はより近づいていき、一緒に進んでいくだろうと森川氏は述べました。もう1点、森川氏が指摘したのは、ゲームが一人でも作れるカテゴリーになったという点です。例えば『8番出口』。これは、個人が作ったインディーズゲームですが、それが映画にもなり、マンガにもなるといった形で大きなヒットを続けています。

これまで、大作と言われるようなゲームの開発には巨額な予算が必要でした。そのため大規模な会社でしか作れなかったわけですが、数人で作るインディーズゲームの市場ができ、さらにAI技術の活用で個人でも作れるような時代になっています。ゲームが好きでゲームを作りたい人は、ゲーム会社に入らなくても、一人で作ってしまうという時代になったのかもしれません。

では、人間は何をすればいいのか。森川氏が考えるクリエイティブにおける人間とAIの協業は、次の図のとおりです。このように、作業としてのクリエイティブを大きく分けて考えると、その工程のいくつかにAIが入ってくると指摘します。

AIの問題点

しかし、AIには著作権や公序良俗に反するものを生成したり、不正確な情報を生成するハルシネーションなどの問題があります。近年は日本の特定のアニメが生成AIに利用されるようになり、森川氏は今後大きくなりかねない問題だと指摘します。また、フェイクニュースも、面白いエンターテイメントになる可能性もあるが、政治に使われると厄介な問題にもなるというもろ刃の剣になると述べました。

韓国の高校生との質疑応答

以下では、韓国の高校生との質疑の様子を紹介します。

——森川さんはAIをいつからゲームに活用し始めたのですか？

森川：1997年です。みんなが生まれたのは何年？（2007とか2008という返答を受けて）それよりずっと昔からやってきて、ようやく最近のことです。日本でもAIのことが評価され出したのは。

——1997年にAIを使い始めたキッカケは何でしたか？

森川：偶然でした。最初は全くAIのことは知らなくて、ただAIという言葉だけを知っていて、なんか新しい感じがして、「AIを使ったゲームを作る」と言ったら企画が採用されてしまったのです。

——AGI（Artificial General Intelligence：汎用人工知能）ができるのはいつになると思いますか？

森川：未来予想は非常に難しいのですけど、どうでしょうね。ロボットとAIがきちんと合体したときだと思っています。身体を持たない限り、個々の特化型AIではなくて、人間のように、統合的にいろいろなことができるAIは難しいのではないかなと思います。だから、AGIが生まれるのは、AIが身体を持ったときだと思います。それがいつになるかというと、こういう予測はたいてい外れますが、あと数年後のことかなと思います。みなさんが20歳を迎えるぐらいになるかもしれないですね。

——人間がAIに支配されるという想像について。

森川：可能性はあると思います。ただ、現実に起こるかというと、その可能性は非常に低いと思っています。ただ、これはね。本当にわからないですね。例としてはよくないですが、原子力爆弾を持っている国が世界にはあります。ですが、あれはもう使われることはない。使った結果どうなるか予測がつくので。抑止力として機能しているだけです。

同じように、AIが暴走して自分たちを支配したら、自分たちがいかに不幸になるかわかるので、そういう設計はしないと信じたいところはあります。ただ最近、AI同士が会話をするようになっています。AI同士、自分達の特別な言葉で話している。これは、人間の使う言葉よりもっと効率のいい言葉です。そうすると、もう人間は理解することができない。将来的に、AI同士が何かしらの問題解決とか、意思決定を、独自にしていく可能性はあります。

——森川さんは数年内にAGIが可能になると予想されましたが、それができた場合に、人間の仕事が少なくなるのではないですか？ それについてどう思いますか？

森川：極論すれば、AIが仕事をしてくれれば、人間はそんなにお金を稼がなくてもよくなると思います。その分、自分がやりたいことをやればいいという時間が増える。昔で言えば、ローマ時代の貴族みたいな形ですね。仕事は奴隷たちがやってくれて、お金はある意味は必要ないということが起こる。まあ明るい未来として考えると、そうなりますね。

——来年、広告会社に就職するのですが、広告業界のAI活用はどのように進んでいますか？

森川：日本の大手広告会社のひとつが、サイバーエージェントです。サイバーエージェントは、AIでたいていの仕事をカバーしていると聞いています。AIはコピーを書けるし、グラフィックも描ける。何よりもオンライン広告ではこういう広告を出すと誰がクリックしてくれるか、よりクリック率が高くなるように広告のコピーやデザインを修正してくれるような学習ができるので。人間のクリエイターよりも精度が高くかつ高速にクリエイティブの制作ができるようになります。ですから、広告業界で働く人たちは結構これからなかなかがんばらないといけないかなと思います。

——IT関連の仕事はAIによって仕事が増えるでしょうか、少なくなるでしょうか？

森川：いま、すでにあるITの仕事はAIに置き換わることが多いので減ると思います。だけど、いままで誰も思いつかなかったような新しいITの仕事が生まれるので、相対的には増えると思います。

これは、すでに我々が経験してきたことです。例えば、インターネットが登場したときに、インターネットが出たことで多くの仕事がなくなったんですね。それ以前にパーソナルコンピュータが出たときも、既存の仕事は確かに減りました。しかし逆に、インターネットならではの仕事が増えて、総体としての仕事は増えました。おそらく、今後それと同じことが起こると思います。これからどんな新しい仕事が生まれるのか、それらを見つけるのが、新しい世代のみなさんの役割だと思います。

——AIが社会に入ってくるようになると、行政の仕事は変わるでしょうか？

森川：いまAIを設計するには、とてもお金がかかります。ひとつの企業、GoogleやMetaのような巨大な企業を除く普通の企業レベルで何かをやっていくのが非常に難しくなってきているので、行政レベルで支援するというのをやらないと、その国ならではのAIは育ちにくくなっています。

アメリカのOpen AIとかGoogle、Meta、マイクロソフトのAIを使うことの危うさは、彼らが利用規約を変えるだけで、あっと言う間に、我々のAIサービスが成り立たなくなってしまうことです。ある日突然料金を倍にすると言われただけで、もう成り立たなくなってしまいます。日本では「水道の蛇口を握るもの」という言い方をしますが、彼らが水道の蛇口を締めた瞬間にもう水が出てこない、と。そのため、それぞれの国ごとに独自のAIの開発を進めていかなければいけない。

いまアメリカから出ている、ChatGPTやGeminiといった、大きなモデルは他の国が作るにはもう難しい時代になってきていますから、もっと小さなタイプ、例えば韓国であれば、韓国の文化に特化したAIを作る。LLM（大規模言語モデル）に対して、SLM（Small Language Model、小規模言語モデル）という言い方をしますが、その開発を急がなければいけないと思います。

Writer：大内孝子