AIは、ここ数年のゲーム業界において最も重要な変数の一つであると言えるだろう。
これまでの技術革新とは異なり、今回のAI技術の波はさらに激しい勢いで押し寄せています。2022年末にChatGPTがリリースされて以来、3年足らずの間にAIの能力は指数関数的に飛躍的に向上し、対話機能から画像、音声、動画、さらにはプログラムの生成へとその範囲を拡大しました。
ゲーム業界では、AIが制作プロセスにおいて広く活用されています。昨年GDCが公式に発表した報告書によると、ゲーム開発者の49％がすでに生成AIを業務に取り入れ始めていることが明らかになりました。業界メディアとして、複数の業界関係者が私たちとの対話の中で、AIによる効率化について言及していました。
しかし、コスト削減や効率化といった面で即効性が見られるのに対し、AIがゲームプレイやプレイヤー体験にもたらす変化は、まだそれほど顕著ではないようだ。そのため、多くの業界関係者が「AIネイティブゲームというのは、果たして偽りの命題ではないのか？」と疑問を呈している。
先日、「ゲーム茶館」は、上海市徐匯区文化観光局と「铼三実験室」が共同主催した「AI+GAME」シンポジウムに招待され、参加しました。会議に先立ち、レ三研究所のパートナーは「ゲーム茶館」に対し、今回のシンポジウムでは「AIによるコスト削減と効率化」に関する議論を意図的に避け、「AIがゲームプレイ体験を変える」という点に焦点を当てると語った。
セミナーの締めくくりとして、参加した業界の重鎮数名がこのテーマについて円卓討論を行いました。以下は、その討論の要点をまとめたもので、読みやすさを考慮して一部編集・調整を加えています。
（パネルディスカッションのパネリスト：許怡然氏（MultiMetaverse CEO）、沈黎氏（铼三実験室創業者）、喬海鑫氏（Kotoko AI 創業者）、張昊陽氏（AutoGame 創業者）、譚力元氏（元域無界共同創業者））
AIゲームは期待外れだったのか？
許怡然：AIゲームの進展が期待通りに進んでいないという声を多く耳にしますが、私も同感です。特に、AIがゲームプレイやプレイヤー体験に決定的な影響を与えるという点について、現在、期待通りの成果が得られているとお考えでしょうか？その理由は何でしょうか？
沈黎：AIは非常に画期的な技術であり、その影響は計り知れないが、時間がかかる。現在、試みられていることの多くはプロセスそのものに価値があるものの、すぐに結果が出ることを期待するのは非現実的だ。
私の見解では、AIは本質的にゲームに新たな次元をもたらした。これは、2Dゲームから3Dゲームへの移行に少し似ている――初期の頃は3Dのキャラクターに2Dのゲームプレイが組み合わされていたが、現在も私たちは同様の過程にある――AIによる演出が加わったものの、本質的には依然として従来のゲームプレイである。しかし最終的には、ある過程を経て、3Dゲームはシューティングやレース、スポーツといった純粋な3Dのインタラクションやゲームプレイを発展させていったのです。
AIネイティブのゲームも、同様の過程を経ると私は信じています。短期的には、当然ながら表現の層に重点が置かれることになるでしょうが、絶えず誰かがその境界を探求し、その境界を広げていくことで、最終的には真にネイティブなものが生まれるでしょう。
許怡然：これから現れるものは見えますか？
沈黎：特に独創的なものはまだありません。印象に残っているのは、AIを説得する必要があるゲームです。AIが無限の可能性を秘めた、意味のある独創的なことをしていると感じたのは、これが初めてでした。ゲーム理論のような概念は、AIゲームの初期段階で実現可能な方向性の一つかもしれません。
許怡然：喬社長、期待通りの結果ではなかったとお考えですか？それとも、希望の光は見えますか？
喬海鑫：正直なところ、期待通りにはいかなかった部分もあります。その背景にはいくつかの理由があります：
まず、ゲームにおけるエンジニアリング上の課題について――シリコンバレーの多くのAIアプリケーションが短期間で開発されるのは、その開発規模や複雑さがゲームに比べてはるかに小さいからであり、ゲームの場合は反復的なテストに長い時間を要するためです。
第二に、コストの問題です。以前はAIの利用コストが比較的高かったのですが、23年から現在にかけて、コストは以前の1/100程度にまで低下しました。さらに、いくつかの戦略を組み合わせることで、200～300倍のパフォーマンス向上を実現できます。これが、今年多くのエージェント製品が大規模な導入に踏み切ることができ、より複雑なコンテンツの制作が始まっている理由です。
私たちの場合、海外の若い女性ユーザーを対象に、彼女たちが創作したオリジナルキャラクター（OC）を軸としたインタラクティブな体験を提供しています。かつては実現できなかった、キャラクターの個性的な行動や内面的な成長、そしてマルチモーダルなコンテンツの生成も、今ではすべて可能になりました。今はまだ手探りの状態ですが、大きな可能性を感じています。
許怡然：具体的な例を挙げていただけますか？
喬海鑫：私たちは最近、キャラクターと無限ループ型ダンジョンの組み合わせをテストしています。コンテンツの一部はシナリオライターが事前に設定し、一部はAIが生成したもので、それらを組み合わせています。これにより、AIゲームにおける非常に重要な課題である「目標感」が解決されました。初期の『スタンフォード・タウン』のような体験で最も欠けていたのが、まさにこの「目標感」だったのです。最近話題のAIタウンでは、みんなが金儲けに躍起になっていますが、これこそが目標なのです。
それに対して、私たちは数値にこだわりすぎることは避けつつ、ユーザーに有意義なコンテンツやフィードバックを提供したいと考えています。この方向性では、すでに日本で実用化されている製品があり、月間継続利用率も良好です。境界線と目標を組み合わせ、AIキャラクターを活用することは、優れた解決策だと考えています。
許怡然：ハオヤンはどう思う？
張昊陽：私の見解から言えば、答えは単純です。期待通りにはいかなかった、ということです。その理由は、皆がAIの能力を過大評価し、ゲーム制作の難しさを過小評価していたからです。ゲーム業界以外の人々の多くが、AIとゲームの融合の可能性を見てこぞって参入してきましたが、ゲームの複雑さを見落としていたのです。
とはいえ、長期的には、10年後には「AIゲーム」という概念を覚えている人は誰もいなくなり、それは知らぬ間にすべてのゲームに溶け込んでいくと思います。現在、いくつかの段階を経てきています。
第1段階は、カジュアルなゲームプレイとAIを組み合わせた初期の試みであり、主に技術的な制約に左右されるものでした。例えば、サーバー型ゲームなどが挙げられます。
第2の段階は、大規模モデルの能力の発展に関連しています。2023年にChatGPTが話題を呼んだ後、基盤となるモデルの能力はNPCによる伴走型サービスの方向へと進化し、Character.AIのような製品が爆発的な人気を博したことが、逆に大規模モデルの発展を後押ししました。現在、AI NPC、特に感情的な伴走を提供するサービスの市場はすでに非常に大きな規模に達しています。
第3段階では、技術がさらに発展するにつれ、25年にはいくつかの大きな出来事がありました。例えば、年初にManusが爆発的な人気を博しましたが、その背景にはClaude 3.7のリリースのありました。年半ばにはClaude Agentが登場し、さらに最近ではClaude Sonnet 4.5が登場したことから、今年はAIコーディング（AIプログラミング）の年であると言えます。私たちが『マギーの庭』という製品を開発する際、AIコーディングの技術を多用しました。これは制作段階での利用ではなく、プレイヤーに向けて直接新しいコンテンツを提供するために活用されたものです。
私は、現在AIゲームは加速の段階にあり、まだ爆発的な普及期には至っていないものの、その火種はますます勢いを増していると考えています。
許怡然：譚社長はどのようにお考えですか？
タン・リーユアン：私たちは「ワールドモデル」プロジェクトに取り組んでいますが、AIゲームが期待通りの成果を上げているかどうかという点については、AIと従来のゲームを少し分けて考えてみたいと思います。
ゲームには、ステータスの成長、打撃感、音・光・映像効果など、すでに十分に確立された伝統的なフィードバック要素が数多く存在します。AIゲームを開発する際、私たちはこれらを捨て去ることはなく、必ず組み合わせていく必要があります。問題は、AIがゲーム体験に与える影響はプラスなのか、それともマイナスなのかということです。AIによる体験をプラスにするために、伝統的なゲームの根本を犠牲にすべきなのでしょうか？
この1年余りの模索を通じて、私たちは次のことを実感しました。第一に、その体験には肯定的な反響があること。第二に、それが必ずしも従来のゲームに対する制約になるとは限らないことです。業界がますます成熟するにつれ、AIゲームが何かを置き換えるとは思いませんが、それはプラス要素となるでしょう。
AI時代において、ユーザーはどのようなコンテンツを求めているのか？
許怡然：先ほど、Steven（先ほどの講演者）が講演の中で、直感に反する見解を述べました。それは、AIは無限の新しいコンテンツを提供することはできず、人間が創造しなければならないというものです。プレイヤーの立場から見れば、たとえ無限に生成できたとしても、有用なコンテンツでなければならず、単なるゴミの山であってはなりません。
2つ質問があります。第一に、AIはワンクリックで無限のコンテンツを生成できると思いますか？第二に、プレイヤーは一体どのようなコンテンツを求めているのでしょうか？消費者の立場から見て、AIが生成するどのようなコンテンツに価値があるのでしょうか？
沈黎：無限について、私の見解は「有界無限」です。単に数量の観点から見れば、それは無限であるかもしれませんが、より正確に言えば、ある次元における無限です。まるで3次元空間において、横方向は無限であるかもしれませんが、縦方向には境界があるのと同じです。この横方向の枠組みは、私たちが予め設定した学習内容に由来しています――数量的には無限に拡張できますが、私たちが定めたルールを超えることはありません。
スティーブンは「一定のルールの範囲内で無限の可能性を追求すべきだ」と述べていましたが、私はそれに完全には賛同できません。というのも、AIがもたらす「制御不能感」は、実は非常に興味深いものだからです。例えば、先日、誰かがSoraを使ってスポーツ動画を作成し、通常のルールには当てはまらない飛び込みの動作を作り出しました――前半はごく普通なのに、最後に突然、非常に奇妙な動きが現れるのです。これこそが、かえってエンターテインメント性を高めているのです。
これを見て、美術史における発展――写実主義から印象派、そしてピカソへと至る流れ――を思い起こした。ピカソの作品は、まさに制御不能とも言える創作状態の産物だ。AIがもたらすこの「制御不能」な状態もまた、まったく新しいものを生み出すことができるのだろうか？
喬海鑫：「有界無限」については、私は別の角度から理解しています。黎叔が言う「界」や「規則」とは、主に一般的な規則や物理法則を指しているのに対し、私が考えているのは、規則がデータの司会者や調停者としての役割を果たすという点です。
複数のAIが無限に会話を続けると、最終的には必ずループに陥り、収束して、つまらなくなってしまう――相手の言葉を繰り返したり、同じ文型を繰り返し、自己言及に陥ったりする。
つまり、重要なのは、適切なタイミングで誰がコンテンツを作成するかということです。人間でもAIでも構いません。かつての行動ツリーと同様に、各ノードが無限に広がる必要はありません。あらかじめ用意された文章もあれば、AIが生成したものもありますが、重要なのは、その中間工程を担う「コンテンツ・コーディネーター」を導入することであり、これこそが制御可能性なのです。
もし、データの受信、処理、転送を担当するエージェントが1つあり、その過程で他のエージェントの動機や行動を生み出すことができれば、ある程度この問題を解決できるだろう。これには、ユーザーに「これがどれくらいの時間の体験なのか」を認識させることも含まれる――ターン制か、放置型か、あるいはどのような目標達成のフィードバックかといった要素は、すべて「無限」の定義に影響を与える。
最近、アニメーション生成モデルを開発しているのですが、テスト中に興味深い現象に気づきました。ユーザーは自分が想像したストーリーを入力し、エージェントにそれを膨らませたり整理したりしてもらい、自分では思いつかなかった視点や展開を提示してもらうことを期待し、それをTikTokやYouTubeに投稿しているのです。
これはまさに無限のコンテンツだと思うが、それはユーザー自身の発想に基づいている。その「無限」とは、自分の発想を広げること、思いもよらなかったことを生み出すこと、あるいは形式的なコストを削減することにある。しかし、その過程では、間違いなく人や、適切に設計されたファシリテーターが、コンテンツを共創するために必要となる。
張昊陽：ゲームの観点から言えば、実は大規模モデルが登場する前から「無限」は存在していたと思います。例えば、ローグライクゲームは「無限」の要素を持つジャンルの一つであり、『ハデス』には30万行ものテキストがあります。また、『リングワールド』も、伝統的なルールと組み合わせによって、プレイヤーにほぼ無限のプレイ体験を提供しています。
ここでいう「無限」とは、数学的な意味ではなく、ゲームのライフサイクルにおいて、プレイヤーが予想以上に時間を費やしてしまうことを指します。プレイヤーが「退屈だ」と感じる前に、並べ替え機能は常にニーズを満たし続けるのです。
大規模モデルの登場により、無限の可能性はさらに高まるだろう。以前はプレイヤーがデザイナーの手口を見抜くこともできたが、今ではゲームプランナーの仕事は、細部の一つひとつを作り込むことではなく、ゲーム世界全体のルールを設計することにある。
これを見て、以前の議論を思い出した。「メタバースのトイレは詰まるのか？」という議論だ。詰まるかどうかは、その遊び方にメリットがあるかどうかによって決まる。私たちが取り組んでいるのは、AIによるDM（ダンジョンマスター）であり、プレイヤーがプレイする過程でゲームの進行を司るものだ。このDMはクラスターである可能性もあり、プレイヤー、エージェント、そしてコミュニティが共同で作り上げたルールであるかもしれない。
大規模モデルには「創発性」があり、無から有を生み出すことができます。かつては『無限流』ゲームに幻覚のような要素がありましたが、今ではCoding Agentの能力を使ってそれを解消できます。ゲームに存在しない伝説の剣？ 私が直接作って差し上げます。これこそが、予期せぬ驚きと喜びなのです。
皆が見落としがちな点は、ゲーム企画の能力をAIに委ねるということだ。これまではアートや開発ばかりが話題になっていたが、実はAIにDM（ゲームマスター）の役割をしっかりと果たさせる必要がある。どうすればよいか？ ゲームロジックを明確に説明することだ――「フロー理論」、「英雄の旅」、数値設計理論など、いずれも体系的な方法論が存在する。私たちはゲーム性において最低限の保証を行い、プレイヤーが「面白い」と感じれば、そのデザインは成功したと言えるのです。
譚力元：私は黎叔が述べた「有界無限」という考えに大いに共感しています――ある範囲内において、無限の表現が可能であるということです。
モデル学習における重要な概念の一つ、「汎化」についてお話ししたいと思います。例えば、「車の速度と積載量」という2つの次元に基づいて、実際のトレーニングデータには「積載量は多いが速度が遅い車」や「速度は速いが積載量が少ない車」が大量に含まれている可能性があります。AIの革新性は、そこから「速度が速く、積載量も多い車」や「速度が遅く、積載量も少ない車」といったケースを連想できる点にあります。
実際のモデルには何万もの次元があるため、ゲーム内でそれを補完するような処理を行うことができます。例えば、市場には吸血鬼を題材にした戦闘ゲームや、ゾンビを題材にした農業シミュレーションゲームがありますが、そこから「吸血鬼を題材にした農業シミュレーションゲーム」という概念が一般化される可能性があります。
このモデルは、限られた範囲内において、効果的な補完や拡張を行う能力が非常に高く、安定していることが確認された。しかし、サンプルデータに全く存在しない概念といった「大きな境界」を突破させることは困難である。たとえ統計学的に有意な特異な事例が時折見られることがあっても、そのパフォーマンスは概して平凡なものにとどまっている。
ですから、その能力には限界があるという点には同意します。そもそも私がモデルに期待しているのは、人間の創造力を代替することではありません。もしモデルが本当に人間並みの無限の創造力を発揮できるようになれば、社会は劇的に変化するでしょう――私たちは家でくつろぎながら、モデルが絶えず新しいものを提供し、『百年の孤独』のような作品を次々と生み出してくれるのを楽しむことになるかもしれません。
その日が来るかどうかは分かりませんが、現在の枠組みの中で、モデルが生成できる限られた範囲内において、私たちはそれを活用して探求することができます。
AIにゲーム企画のやり方を教えるにはどうすればよいか？
許怡然：昊陽さんの話を踏まえて、AIにゲームプランニングを教えるにはどうすればよいか、どの程度の詳細さを持たせるかについて話し合いましょう。具体的にはどのように教えるのでしょうか？
まるで、猿にタイプライターで無数の作品を打たせて、最後にどれがシェイクスピアの戯曲か選べと言うようなものだ――プレイヤーは疲れ果ててしまうだろう。ゴミの山の中から選べなんて言わないでくれ。それじゃ、どこに楽しさがあるんだ？
今、AIゲームを作っている人の多くは、あることを忘れてしまっているように思います。それは、「現実の生活をそのままゲームに持ち込んではいけない」ということです。シミュレーションゲームではリアリティを追求しますが、リアルになればなるほど面白くなくなります。完全にリアルなら、現実の世界にいればいいので、わざわざゲームをする必要などありません。私がゲームをするのは楽しむためですから、その核心となる「楽しさ」を抽象化することが不可欠なのです。
では、どうやってこの要素を抽出すればよいのでしょうか？AIにその抽出方法をどう学ばせればよいのでしょうか？プレイヤーに「これは面白い」「あれは面白くない」と、一歩ごとに教えてもらうのではなく。
プレイヤーの体験を強化学習のフィードバックとして活用することは、ある種のパラドックスだからだ。プレイヤーにくだらないものを山ほど与えれば、プレイヤーはうんざりしてプレイをやめてしまい、ゲームからデータが得られなくなる。それでは、学習データはどこから得るのか？ したがって、まずこのパラドックスを解決できるかどうかを明らかにする必要がある。これが解決されれば、AIがゲームを設計できるようになり、誰もがのんびり過ごせるようになるだろう。
AIにゲームデザインを教えるには、どうすればよいと思いますか？そして、最後の総括的な質問として、5年後、10年後、ゲーム業界はどのような姿になっていると予想しますか？
沈黎：ずいぶん大きな問題ですね。まずは最初の質問に答えてみます。
細分化が進めば進むほど、直面する開発上の課題は大きくなる可能性があります。多くのゲームは最終的に「Moment to Moment」――つまり、その瞬間ごとにどのような体験を得られるか――という単位に分解されます。例えば、銃を撃つ時の感触が爽快かどうか、一発でヘッドショットを決められるかどうかといったことは、常に起こっていることです。
第2層は「Minute to Minute」であり、分単位の体験を指し、ゲームの小さなループを表しています。例えば、銃を撃ったりアイテムを拾ったりすることは、ポジティブなフィードバックループの一例です。
そのさらに上にあるのが「セッション」で、これはむしろゲームのルールのようなものです。例えば、『PUBG』のように最後まで生き残れば勝利できる一方で、すべてを失う可能性もあり、ギャンブルのような要素があります。
AIの観点から見ると、下層になればなるほど評価指標が明確になり、定量化によって学習を支援できると感じています。一方、上層になればなるほど、人間の判断に依存する度合いが高まります。したがって、将来の学習プロセスにおいて、粒度に応じて分解することは可能ではないでしょうか。つまり、機械による自律的なループ処理で対応できる部分と、人間の介入や直感的な分析によってのみ対応できる部分があるということです。
2つ目の質問は、10年後のことについてです。ハオ・ヤンが述べた点が非常に興味深いです。真のAIゲームが現実のものとなるのは、私たちがもはや「AIゲーム」という言葉を使わなくなった時だ、ということです。まるで、今や「3Dゲームを作った」ということを売り文句にする人がいないのと同じで、なぜなら、どのゲームも3Dになっているからです。
5年後、10年後には、もはや「AIゲーム」という概念は語られなくなり、単に「ゲーム」として語られるようになり、AIはその一要素として扱われるようになるでしょう。2Dから3Dへと移行した時代と同じように、おそらくその頃には、AIがゲームにおいて本当に大きな役割を果たしている様子を目の当たりにできるようになるでしょう。
許怡然：私が尋ねているのはAIだけではありません。10年後のゲームの世界はどのようなものになるのか、ということです。
沈黎：将来、ゲームという概念そのものが非常に曖昧になっていくと思います。なぜなら、ゲームとは本質的に、相互作用を通じて短周期の刺激を生み出すプロセスであり、この概念は多くの場面に応用できるからです。
将来、多くの機械的な仕事がAIに取って代わられたと仮定すると、人間はより多くの自由時間を手にすることになるだろう。人間は、その自由時間を、より迅速に、より短いサイクルで刺激を得られる活動に費やす傾向が強まるに違いない。
したがって、より広い意味で言えば、将来的には多くのものがゲーミフィケーションされる可能性がある。多くの人にとって、それは至る所がゲームのような世界になるかもしれない。
喬海鑫：最初の質問には答えるのが難しいですね。4、5年前の別の質問を思い出させます。「UGCゲームはどう作ればいいのか」というものです。これは本質的に、「AIがどのようにゲームデザインを行うか」という問題と同じです。
ゲーム、あるいはすべてのコンシューマー向けエンターテインメント製品は、本質的に人の感情を刺激するものだ。私の感情とあなたの感情が生まれる原因は、間違いなく異なる。
子供の頃、『剣網3』や『FF14』をプレイしていたが、一番楽しかったのは交流だった――ギルドを回ったり、同人活動や二次創作をしたり。プレイヤー同士が互いに「作品」となり合っていた。昊陽は征服型のゲームを多くプレイしているようで、ボス戦が必須で、爽快に戦えることが重要らしい。一方で、探索型のゲームを好む人もいて、農作業をしたり、犬やペットを飼ったりします。人によって感情の源泉が異なるからです。
ゲームは極めて非標準的なものです。こうした非標準的なものは、標準化されたメディアや画像・テキスト、ショート動画とは異なり、一般的なルールから抽象化・抽出できるものではありません。私はそうは思わない。やはり、ユーザーの体験目標や体験ニーズが何であるかに立ち返るべきだと思います。
ゲームのジャンルごとに、その規模や対象となるプレイヤー数には、あまりにも多くの変数があります。分析の粒度を細かくしすぎると、至る所で問題が生じます。ゲームとゲームとの違いは、ゲームと動画との違いよりも大きいかもしれません。
2つ目の質問についてですが、5年後、10年後には、AIが当たり前になるという点で、黎叔さんと昊陽さんの意見に同意します。
やはり、自分が求めているニーズに対して、より高度な体験を提供してくれることを期待しています。例えば、交流したい、自分と似たような人、世界中のさまざまな場所にいる人々とつながり、自分だけの小さなコミュニティやサークルを作りたいと思っています。
最近、米国中南部に住む多くのユーザーと話をする機会があったが、多くの高校生は放課後にやることがなく、スポーツやオフラインでの交流活動には参加せず、ただ家に帰ってインターネットをしている。毎日家に帰ってネットをし、ネット上の相手と友達になっている。多くの高校生は、大学に進学したり就職したりすることを考えようとしない。なぜなら、現実において、資本や情報を分配する権力を彼らは手に入れることができないからだ。
彼らにとって、「美しい新世界」は、オンライン上、つまりあなたが築き上げた新しいコミュニティやバーチャルな生活の中にこそあるのかもしれません。バーチャルコンテンツをパーソナライズすることで、こうしたユーザーに特別な特典を提供できるというのは、とても素晴らしいことです。
5年後、10年後には、こうした考えを持つ人がますます増えていくと思います。なぜなら、現実の社会はますます階級の固定化が進み、社会的な流動性が低下する方向に向かっているからです。私たちには、より多くの人々が楽しみを見出し、自分なりの発散の場を持てるようなものが必要なのです。
張昊陽：話を私に戻すと、AIプランナーをどのように育成すべきか？一言でまとめると、「大衆の中から生まれ、大衆の中へ還る」ということです。
まず、AIはデータに依存するものです。強化学習アルゴリズムであれ大規模モデルであれ、優れたパフォーマンスを発揮するためには、人間の知識を学習し、ゲーム内でのプレイヤーの行動を模倣する必要があります。
大規模モデル自体は、すでに十分に事前学習された人間の知識ベースとなっています。理論上、人間の生活におけるあらゆる状況は、その潜在空間の中に存在しているはずです。しかし、私たちがすべきことは、この知識を引き出すこと――専門知識を用いて、例えば「フロー理論」や伝統的な映画の物語理論などを活用して、それを導き出すことです。
これだけでは不十分です。設計の観点から言えば、例えばオープンワールドのAIゲームを作る場合、ストーリー生成やクエスト生成などがあります。プランナーは、ストーリーの時間、場所、登場人物、スタイル、背景ストーリーなどをすべて準備し、可能な限り想定される結果も用意しておく必要があります。想定される結果がない場合は、既存の作品の定石を参考にさせます。「『蔚藍アーカイブ』のようなスタイルで、『ハースストーン』風のカードゲームが欲しい」といったように、それほど詳細に説明しなくても、AIがデザインを手助けしてくれます。
しかし、一つの課題がある。ゲーム業界の特殊性は、そのコアとなるゲーム資産――コード資産、アート資産、PRDドキュメント――が機密扱いである点にある。この部分の知識は、汎用大型モデルには存在しない。
ですから、プロジェクトチームとしてルールを設けて学習させるか、あるいは後々のプレイヤーとのやり取りを通じて自ら成長できる仕組みを構築する方法を考えなければなりません。
「事前学習」とは何でしょうか？私たちのプロジェクトには専門のプランナーがおり、各部分のノウハウを熟知しています。例えば数値設計の場合、大規模モデルは数値に対してあまり敏感ではありませんが、定性分析を行わせ、例えば7段階に区分させるといった処理をさせることができます。その後、AIをプランナーが予め設定した数値空間に投入し、合理的な数値をランダムに生成させます。
もう一つの方法は、製品レベルでのAI UGCです。なぜAI UGCが真のAIGCへの過渡期だと言えるのでしょうか？それは、プレイヤーとゲームの相互作用の過程でデータを学習しなければならないからです。
どのようなデータか？一つはプレイヤーの創作データだ。そのプロンプトデータは、プレイヤーがどのようなゲームを求めているかを反映している。AIは大量のテキストを分析することで、大多数の人がどのようなコンテンツを好むかを把握することができる。
この時点で、人間のプランナーがまだ作業を続けていることを忘れてはなりません。AIゲームは、非常に早い段階で人間のプレイヤーによるテストを行い、プレイヤーからのフィードバックを受け取る必要があります。AIもまたフィードバックを受け取るため、強化学習や人間からのフィードバックを活用してAIを強化し、人間の基準に合わせることができます。
また、コミュニティからのプレイヤーによる生のフィードバック――どのようなコンテンツが成功を収めたのか？プレイヤーは何を好むのか？
例を挙げると、あるキャラクターには少しぽっこりとしたお腹があり、ふくよかな体型でした。グラフィックのリニューアルでそのぽっこりお腹をなくしたところ、ゲームプラットフォーム「小黑盒」で公開されると、突然話題の的となりました。プレイヤーからは「絶対に元に戻してほしい」という声が相次ぎました。これこそが「大衆の中から生まれた」というものです。
それからコードの部分です。「AI Coding」ですが、現在AIゲームを開発している中で、最も難しいのはゲームデザインそのものではなく、エンジニアリング的な手法を用いてエンジンに似たものを実現する方法だと考えています。
私たちはUGC用API一式を開発し、AI向けに多くのツールを作成しました。これにより、AIがゲーム内の武器（ナイフ、銃、剣など）を呼び出せるようになりました。例えば、あるプレイヤーから「浮遊砲が欲しい」という要望があった際、AIは文脈を理解する能力を持っており、浮遊砲が『ガンダム』のようなゲームのコンセプトに似ており、かつペットでもあることを理解しました。そこで、ゲーム内のペットモジュールと武器モジュールを組み合わせて、コードを生成したのです。
2つ目のトピックは、5年後、10年後のゲームについてです。私は、それにはAIが不可欠だと考えています。
まずはデータ主導型業界についてです。私が観察した現実として、コンテンツ主導型業界における「コンテンツバブル」がまもなく崩壊しようとしていることが挙げられます。コンテンツ制作コストは高騰の一途をたどっていますが、いつの日か、ユーザーのコンテンツ消費速度とあなたの制作速度の間にミスマッチが生じ、ひいては極端な内巻き化へとつながっていくでしょう。
一方、データ主導型の業界は、SoraとTikTokを融合させたような形態へと発展する可能性がある。つまり、コンテンツプラットフォームであると同時に、コンテンツ配信チャネルでもあるのだ。その背景には、一連の大型モデルが連携して直接コンテンツを提供する仕組みがあり、企画や美術による事前設定ではなく、AIがコンテンツを生み出している。
そのためには、Robloxのようにエディターを開発すると同時に、AI機能を組み込み、プレイヤーによる共同創作の過程で、AIが人間がどのようなコンテンツを好むかを学習させ、さらに新しいコンテンツをより良く作成する方法を学ばせる必要があります。私たちはこれを「世界の魂」と呼んでおり、まさに私たちが構築したいと考えている世界モデルそのものです。
その他については、ゲームプレイと結びつかないとしても、あくまで制作側の話です。23年末に『マギーの庭』のプロジェクトを立ち上げた当時、Steamのユーザー数は約290万人でした。24年4月には320万人に達し、今年の25年にはすでに410万人以上となっています。
2年足らずで2倍になった一方で、先述のIDは十数年にわたる蓄積の賜物だ。AIのおかげで、もともとSteamゲームを作る能力のなかった多くの人々が――たった一人でチームを率いることも、3～5人で超個体や超チームを形成することも可能になったのではないか。
5年後のゲーム業界は、さらに過当競争が激化するだろう。もともとこの業界で働く能力のなかった人々が、AIの力を借りてますます強くなり、自己表現の権利もますます強まるため、一種のマスメディアのようなものが形成される可能性があるからだ。
私自身はプログラマー出身ですが、今ではClaude 4.5モデルの力を借りて、コードを1行も書く必要がなく、最終的な成果物を受け取るだけで済んでいます。5年後、10年後のゲーム業界は、おそらくこのような姿になっているでしょう。
タン・リーユアン：時間が少しオーバーしてしまったので、2つ目の質問に簡潔にお答えします。
5年から10年というのは、非常に長い期間です。私の基本的な前提は、AIは確実に発展し、さらには汎用人工知能の域を超える可能性さえあるということです。まず、AIはゲームとかなり広範かつ深く融合していくと考えます。また、その境界線はそれほど明確ではなく、AIを完全に独立したカテゴリーとして切り分けるようなことはないと見ています。
このジャンルだけを取り上げれば、現在の状況ではまだ非常に初期の段階にある。経験と技術がますます成熟するにつれて、優れた音響効果、美術、光と影、レイトレーシングといった技術と同様に、より自然な形でゲームに組み込まれていくはずだ。
しかし、別の見方をすれば、期間が非常に長いため、その結合の仕方は、私たちが現在考えているものとは異なる可能性がある。これには、モデルの理解能力や理解レベル、さらにはコスト構造なども含まれる。私の考えは比較的過激だが、変化はかなり大きくなるのではないかと考えている。
許怡然：はい、ありがとうございます。最後に、1分ほど時間を割いて、皆さんにちょっと想像を膨らませていただきたいと思います。『小説家を刺す』という映画をご覧になった方は多いのではないでしょうか？先日、妻が観終わった後、私にこう言いました。「あなた、ゲームを作ってるんでしょ？これってまさにAIゲームじゃない？」
「どういう意味？」と私が尋ねると、彼女はこう言った。「ほら、文字を使うだけで仮想世界を変えられるのよ。将来、AIがさらに進化したら、大勢の人が同じ仮想世界で一緒に小説を書くことができるようになるんじゃない？そうしたら、その世界は変わってしまうんじゃない？」
先ほども述べたように、チャネル、コンテンツ、データが統合されることは、将来のトレンドだと私は考えています。将来的には、クリエイターと配信者、コンテンツ制作者と消費者が完全に一体化するかもしれません。誰もがその中で自ら活動するようになり、自分がクリエイターなのか体験者なのか、その区別はなくなるかもしれません。
原创文章，作者：游茶妹儿，禁止转载：https://youxichaguan.com/ja/archives/213124
