「プレイヤーがこのAIによる空間の創造と発見のプロセスを体験した後、再び『ザ・シムズ』や『どうぶつの森』といった、手作業で建物を配置する従来のゲームをプレイした際、『意味がない』『つまらない』と感じるようになることを願っています。」

振り返ってみると、2025年は「AI＋ゲーム」の発展の歴史において、画期的な年となるかもしれない。

関連製品の数が爆発的に増加し、徐々に商用化・市場投入が進む一方で、比較的明確なカテゴリーの枠組みもすでに輪郭を現しつつある。例えば、『詭秘推理』や『シャーロック・ホームズ：暗夜の追跡者』といったテキストベースの物語主導型AIゲーム、『妹居物語』や『EVE』といった感情的な寄り添いを提供するゲーム、そして「スタンフォード・タウン」から着想を得た『Aivilization』や『マギーの庭』といったサンドボックス型ゲームなどが挙げられる。

しかし、日々目まぐるしく変化するAI業界では、新技術の登場が依然として数え切れないほどの新たな方向性を生み出し続けている。

例えば、茶館君は最近、「小紅書」で『森盒』というゲームを発見しました。このゲームは、「AIインテリア」というコアなゲームプレイによりユーザーから熱狂的な支持を集め、今年上半期から「小紅書」や「抖音」などのプラットフォームで話題となり、数万の「いいね」を獲得する人気投稿を次々と生み出しています。現在までに、ネット全体で100万人以上のフォロワーを獲得しています。

先日行われた初のクローズドベータテストにおいて、『森盒』が披露したコアなゲームプレイは非常にシンプルでした。それは、AIを使って部屋をインテリアコーディネートするというものです。間取りや家具を選び、自然言語でAIに希望する部屋のスタイルを伝えると、AIが条件に合った部屋を生成してくれます。また、写真をアップロードすることで、お気に入りの家具を3Dモデルとして生成し、部屋の中に配置することも可能です。

特筆すべき点は、AIによって自動的に生成された部屋の機能エリアの区分けが合理的で、家具の配置にも違和感がないこと、さらに編集も可能であるという点だ。AIは、現実の部屋がどのような美的・実用的な基準を満たしているかを真に「理解」しているだけでなく、部屋の自由な創作から個人の個性の表現に至るまでを完全に実現している。

先月、茶館君は『森盒』を手がける生境科技の共同創業者兼COOである李永燚氏と話をした。彼は、これが「空間インテリジェンス」の威力だと語った。

私たちが慣れ親しんでいるテキストや動画などのモーダルとは異なり、『森盒』はAIを用いて直接空間を生成し、トレーニングを通じてAIに空間を認識する能力を持たせるものです。AI分野においてさえ、「空間モーダル」そのものは、現在も定義やアプローチが模索されているまったく新しい学際的な分野です。ソーシャルメディアユーザーからの熱烈な反響と合わせると、これは生境科技が「ゲーム＋AI」という、これまでにない、かつ極めて大きな可能性を秘めた方向性を模索していることを意味している。

深セン発のこの「ギーク企業」は2023年に設立され、現在60名余りの従業員を擁している。その大半は清華大学や海外の有名大学、テンセントなどの大手企業出身者であり、AI、アルゴリズム、ゲームなど、学際的なバックグラウンドを持っている。

生境科技は、AI空間生成分野に特化したテクノロジー企業として自らを位置づけている。創業当初、同社は主に大手企業向けのBtoB事業を展開し、フォーチュン500にランクインするパナソニックや、北米最大の家具ブランドであるアシュリー（Ashley）などと提携し、AI空間生成技術を活用して顧客の住宅全体のプラン作成を支援していた。

しかし、李永燚氏によると、これは生境科技にとってまだ前の段階に過ぎないという。同社はPre-AおよびPre-A+ラウンドで約1億元の資金調達を完了したばかりで、『森盒』の転換を通じて、ToC分野への参入を目指している。「AI版空間版TikTok」を構築し、空間を動画のように創作・流通・収益化させ、次世代のコンテンツおよび経済の担い手となることを目指している。李永燚氏との対談では、この「分野横断型」のAI技術チームが、いかにして学問分野やチーム間の壁を打ち破り、ゲーム制作のインスピレーションを見出しているかについても話を伺った。

以下は、茶館君と李永燚氏との対談記録です（読みやすさを考慮し、一部の質疑応答を編集・調整しています）。

01

技術系人材が異分野からゲーム業界に進出し、

ゲームAIの「空間的次元」を切り拓く

Q：まずは簡単に自己紹介をお願いします。

李：私は生境科技の創業者兼COOであり、『森盒』ゲームプロジェクトの責任者です。生境科技は、世界のAI空間生成分野をリードする企業です。私が目指しているのは「3D空間版のTikTok」であり、「空間を動画と同じように創作・流通・収益化できるようにする」ことに注力しています。現在、約1億元の資金調達を完了したばかりで、チームは計60名ほどです。メンバーの多くは、清華大学、テンセント、海外の有名大学出身のアルゴリズム＆ゲーム分野の学際的な専門家やギークで構成されています。

Q：「ゲーム会社」と比べると、生境科技はAI分野に重点を置いているのでしょうか？

李：AI企業かゲーム企業かは、実はそれほど重要ではありません。重要なのは、どのような独自の価値を生み出せたかということです。かつては、テキスト、画像、動画といった汎用モーダルは大手企業が独占する分野であり、スタートアップには大きなチャンスがないと考えられていました。唯一の例外が3Dモーダルだったため、私たちはAI空間生成アルゴリズムの研究開発に注力し、ホームファニシング業界やエンボディド・インテリジェンス業界にツール、トラフィック、データ価値を提供してきました。

現在、自社開発のAI空間生成アルゴリズムとエンジンを基盤として、独自の3Dモダリティによるインタラクティブなコンテンツや体験を模索していきたいと考えています。ゲームは極めて優れた3Dモダリティであり、数十億人のユーザー、数兆規模の市場、成熟したビジネスモデル、そして課金意欲を備えているため、私たちはこの方向性を選択しました。

現在、当社のチームでは、サポート部門を除き、90％以上のメンバーがゲーム開発に携わっています。その半数はAIアルゴリズムの開発を担当し、ゲーム開発向けに空間生成エンジンを提供しており、残りの半数はゲーム開発に従事し、空間生成エンジンを基盤として、AIならではのゲームプレイやインタラクティブな体験を模索しています。ひとまず、当社を「AIゲーム」企業と定義してもよいでしょう。

Q：御社が取り組んでいる「空間知能」とは一体どのようなものなのか、少し解説していただけますか？この言葉は、私個人としては今年の下半期頃から頻繁に見かけるようになりました。

李：空間AIが下半期に注目を集めたのは、いくつかの代表的な人物の存在によるものです。最も有名なのは李飛飛氏で、彼女は「Marble」という空間AIモデルを発表しました。このモデルは最近、パブリックベータテストを開始したばかりで、1枚の画像から3Dシーンを生成することが可能です。これは基本的な空間生成機能です。

「AIの母」リー・フェイフェイのMarble世界生成モデル

しかし実際には、空間知能とは、人間が世界を認識する上で極めて重要な能力である。その本質に立ち返れば、それは人間が持つ空間に対する本能とも言える。第一のレベルは、空間に対する知覚と理解である――環境の中に何があり、どのような空間的関係があり、それらの重さ、摩擦力、質感、触感などである。

2つ目の段階は、知覚に基づいて下される意思決定です。例えば、A地点からB地点へ移動したい場合、空間に対する知覚に基づいて、行動計画やルート計画を立てることができます。キッチンに行ってコップ一杯の水を飲むのか、それとも冷蔵庫を開けて飲み物を取り出すのか？行動計画を立てた後、環境と具体的に相互作用を行います。

3つ目の段階は、交流に加えて、空間を改造したいと思うようになることです。例えば、自分の家をリフォームしたり、庭を整備したり、机や椅子の配置を変えたりといったことです。

したがって、総括すると、空間知能の本質は次の3つの段階から成ります。第一に「知覚」、第二に「意思決定と計画」、第三に「相互作用と創造」です。これが、私たちが考える空間知能の定義です。

Q：空間知能モデルはどのように学習されるのでしょうか？テキスト大型モデルがテキストを用いて学習するのは直感に合いますが、モデルに3D空間を認識させるにはどうすればよいのでしょうか？

李：現在のトレーニング方法には主に2つのアプローチがあります。1つは、現実世界で直接データを収集する方法で、例えば、実在の人物が環境内で操作を行う様子を録画することなどです。もう1つは、仮想シミュレーションや合成データを用いて、仮想環境内で現実を1対1で再現し、重量、摩擦力、照明、熱伝導などの物理的特性を付与する方法です。これらの属性を付与した上で、デジタルヒューマンやバーチャルデジタルヒューマンをその環境内で動作させ、トレーニングデータを生成します。

現在、私たちは合成データという分野に取り組んでいます。というのも、私たちには非常にリアルな3D空間を生成する能力があるからです――単なる視覚的なものにとどまりません。李飛飛氏らが提唱する空間知能とは、私たちの理解するものと少し異なります。彼らが生成するデータは、文字から画像へ、画像から動画へ、動画からガウススプラッシュへ、そしてメッシュへと変換されるようなものです。本質的には依然として3D化された画像に過ぎず、構造化された、エージェントや人間が実際に知覚・相互作用・創作できる標準的な3Dデータ形式にはなっていません。

Q：つまり、皆さんが理解している「空間知能」においては、3Dオブジェクトには形状や体積以外にも、さらに多くの属性が含まれているということですね。

李：その通りです。さらに多くの情報があり、流線や機能間の配置関係、美的組み合わせの関係、さらには個人の性格の投影さえも含まれています。これらは、従来のテキストや画像といったモダリティにはなかった多次元データ形式であり、空間知能においては特に重要です。これが、空間知能モデルと従来のテキスト、画像、動画といったモダリティとの最も重要な違いです。

02

「小紅書」を活用して「積極的に」素材を収集し、

フォロワー100万人のゲームはどのようにして生まれたのか？

Q：『森の箱』について詳しくお聞かせください。どのように事業転換を行い、プロジェクトを立ち上げたのですか？

李：OK。実は、ゲーム制作を決めたのは約1年半前のことです。当時は、技術、企画、開発のいずれにおいても、ゲームについて全く知識がありませんでした。そこでまず調査を行ったところ、重要な切り口が見つかりました。市場、特にスマホゲームの多くは、依然として手作業が多く、画質も低いという初期段階にあるということです。

PCゲームの状況を振り返ると、およそ10年前に転換点が訪れた。それ以前は、非写実的なスタイリッシュなゲームが大部分を占め、品質も高くなかった。しかし、2015年から2020年にかけて、3D写実系の大規模商用ゲームが集中して登場し、その割合は20％から70％、80％へと上昇したが、ここ数年で再び50対50の割合に戻っている。

モバイルゲームも同様の道をたどると考えています。今後2～3年で、高品質で写実的な3Dモバイルゲームには大きな成長の余地があるでしょう。ちょうど私たちが開発したいのは、3Dの室内インテリアに関連するゲームだったため、技術調査を行った結果、高画質で写実的な表現に対応しているという理由で、最終的にUnreal Engineを採用しました。

しかし、公式のUnreal Engineにはモバイル版において多くの制約があります。例えば、Lumenのサポートが不十分だったり、多くの低レベルな問題があったりします。そこで、経験豊富なチームを探したところ、最終的に、実際にその能力を備えているのは、ごく一部の企業の数チーム、あるいは特定の数名に過ぎないことがわかりました。そこで、私たちはそうした人材を引き抜いたのです。

およそ1年半前から、まず基盤となるレンダリングアーキテクチャのサポートに着手しました。その後の半年間で、基盤アーキテクチャや技術調査といった作業をほぼ完了させました。

Q：遊び方はどのように決まるのですか？

李：これが次の核心的な問題です。具体的にどのようなゲームプレイにするのか？どのようなコンテンツを用意するのか？システムをどう設計するのか？私たちには経験がなく、やみくもに人材を採用する勇気もありません。多くのゲームプランナーやプロダクトマネージャーと話し合いましたが、彼らにはやはり強い固定観念があることに気づきました。

現在私たちが理解しているゲームプレイは、基本的に過去にある程度確立されたシステム――限られた資源、限られたミッション、限られた操作方法――を組み合わせて、様々な遊び方を生み出しているものです。正直なところ、ファミコンの時代にはそのほとんどがすでに網羅されており、その後は主に画質の向上やゲームプレイの融合などが行われてきたと言えます。

しかし、私たちはやはり何か一味違うことをしたいと考えました。そこで、プレイヤーとの共創というアプローチを採用しました。私は自社のニューメディアチームに、手描きの間取り図や様々なスタイルの部屋など、大量のコンテンツを公開してテストを行うよう指示しました。

ある日、「クリームカラーの部屋の4つのレイアウト切り替え」という動画が爆発的な人気を博しました。小紅書だけでなく、InstagramやTikTokでも話題となり、1本の動画の再生回数は数千万回に達し、累計では1億回を超えた可能性があります。その結果、当社の製品の方向性にも影響が及んだのです。

「森盒」の投稿がTikTokに転載され、100万の「いいね」を獲得した

Q：なぜこの投稿が話題になったのですか？

李：私たちも不思議に思っていました。なぜこれほど単純な内容が話題になったのかと。多くのコメントを読み返してみて、ユーザーたちが「これは自分にも深く関係している」と感じていたことに気づきました。

当初、私たちは家全体の間取り図をたくさん描いていましたが、反響はあまり良くありませんでした。その後、家全体というのは「家族全員」の問題であることに気づきました。リビングのような空間は、実際には両親や兄弟姉妹が一緒に決めるもので、私個人にはあまり決定権がないのです。しかし、寝室や書斎こそが「私」の問題であり、誰もが自分なりの決定権を持ち、それを改造したいという願望も持っているのです。

『森盒』の初期に掲載された記事（下）対 最近掲載された記事（上）

そのため、コメント欄には「私の部屋もリフォームしてもらえませんか？」というメッセージを寄せてくれる人が大勢います。例えば、1000件の返信のうち500件ほどは、プレイヤーがメモアプリなどの描画ソフトを使って、自分の部屋をぐちゃぐちゃに描いたものだと、はっきりと分かります。

このプロセスは間違いなく辛いものだったと思います。おそらくこのプレイヤーは、もともと計画立案能力に限りがあったのでしょうが、それでも一筆一筆、大変な苦労をしながら描き続け、自分の家を改造しようとしていたのです。この出来事を通じて、ユーザー自身と密接に関連したコンテンツこそが、無限の関心と交流を引き出すことができるのだと、私たちは深く実感しました。

私たちも、毎日ネット上の流行りネタを弄ったり、話題に乗っかったりしているわけではありません。それらはあくまで表面的なものに過ぎません。本質的にはやはりコンテンツが重要であり、ユーザーが「やりたい」と願いつつも、これまで満たされてこなかったニーズを見出したのです。これまで、ユーザーが自分の環境を真にDIYできるような製品やゲームは、おそらく存在しなかったでしょう。

Q：つまり、御社の製品のアイデアの多くは、ソーシャルメディアやプレイヤーとのやり取りから生まれているのですね。

李：その通りです。お気づきかもしれませんが、公式アカウントではキャラクターやDIY機能、IPなどに関する動画を数多く公開しています。私たちはプレイヤーと共に、完全に共創という形でこの製品をデザインしていきたいと考えています。私たちは一つひとつの反応やコメントを真剣に読み、プレイヤーが本当に求めているものを掴みたいと考えています。このような取り組みは、製品企画において非常に大きな参考となるだけでなく、チームメンバーにとっても大きな励みとなっています。

8ヶ月前までに、私たちの方向性はほぼ固まっていました。それは、AI機能を搭載した3D空間版の「TikTok」を作るというものです。ユーザーには、これをDIYツールとして活用してもらえるだけでなく、従来の内装ゲームや放置系ゲームの自由度の低さに縛られていたプレイヤーたちが、その制約から解放されることを目指しています。AIによって創作の制限を取り除き、探索・収集・創造への欲求を無限に満たすことを目指しています。

現在ご覧になっている「森の箱」は、あくまでツールのようなものかもしれません。現在、私たちはまだ初期段階の基礎機能構築期にあるため、実際にはまだ実装されていない遊び方のアイデアが数多くあります。これらは、私たちが最近取り組んでいることや考えていることです。

Q：『森盒』が「広告費をかけずにフォロワー100万人を達成した」という噂がありますが、本当ですか？

李：本当です。広告出稿は一切行っていません。当社のニューメディアチームはたった4人しかおらず、彼らはメディアPR、宣伝・配給、そして一部の製品運営も兼任しています。広告出稿やプロモーションを専門に行うスタッフはいません。

Q：では、『森の箱』のどのような特徴が、これほど激しい反響を呼んだとお考えですか？

李：現在、最も好評を博している点、あるいはユーザーから最も期待されている点は、実はかなり多く、私たちの製品に対する今後の展開構想とも合致しています。

第一に、当ゲームでは非常に自由度の高い間取り作成機能を備えており、自由な手描き、部屋のスキャン、動画からの再構築、平面図からの作成などが可能で、現在リリースされているすべてのゲームの中で最も自由度が高いと言えます。

第二に、当社のコンテンツはほぼ無限に近いと言えます。これは、社内でアセットを自動生成するパイプラインを構築したためです。従来のモバイルゲームでは、数千から数万個のアセットを手作業で作成し、イベントを通じて徐々に公開していくのが一般的でした。一方、当社はAIを活用することで、1ヶ月で数十万個、1年で数百万個規模のアセットを生成することが可能です。ユーザーにとっては、すでに「アイテムの自由」に近い状態にあると言えます。

第三に、私たちは単なる基本的なDIY編集ツールを提供しているだけではありません。それはあくまで「手作業の時代」からの過渡期における遊び方に過ぎません。私たちはすでにAIによる完全自動のエンドツーエンド設計を実現しており、さらに補助機能も統合しています。例えば、家具や装飾の自動コーディネート、キャラクターのインタラクションのカスタマイズなどです。私たちが追求しているのは、高品質であり、物質的な制約、創造性の制約、インタラクションの制約がない、自由な遊び方です。

Q：『森の箱』がプレイヤーに提供する最大の楽しみを50字以内で表現するとしたら、どのようなものになりますか？

李：プレイヤーがこのAIによる創造と発見のプロセスを体験した後、再び『ザ・シムズ』や『どうぶつの森』といった、手作業で建設する従来のゲームをプレイした際、「意味がない」「つまらない」と感じるようになることを願っています。

Q：実は、従来のゲームでもPCG（プロシージャル・ジェネレーション）のような技術が使われています。『森盒』の空間認識能力によって、どのような異なる体験がもたらされるのでしょうか？

李：例を挙げましょう。自分の家をリフォームしたいけれど、既存の大型家具はそのまま残したいとしましょう。『森盒』を使えば、動画や写真でワンタップスキャンするだけで、部屋全体を実物大で再現でき、既存の家具まで分析することができます。

その後、商品の選定とデザインの段階に進みます。お気に入りの大手家具ブランドがあれば、それを直接選択して、AIにワンクリックで配置してもらうことができます。もし商品の選び方が分からず、単に「小紅書」で話題になっている投稿を見て興味を持っただけなら、対応する画像をアップロードするだけで、AIが自動的にデザインを生成してくれます。

さらにDIYを楽しむことも可能です。例えば、ある絵画を自分の作品に替えたり、ソファをお気に入りのブランドのものに替えたりできます。あるいは、AIを使ってワンクリックでスタイルやコーディネートを変更することも可能です。一連のプロセスは、部屋のスキャン（認識）→ 商品の選択（決定）→ AIデザイン＋DIY（創造）という流れで、すぐに実践できるインテリアプランが完成します。

これは、実際の住宅リフォームを必要としているユーザーがたどるおおよその利用フローであり、最終的には構造化された空間が生成されます。それは単なるメッシュモデルにとどまらず、寸法、材質、仕上がりのすべてが適切に考慮された、現実的な商品選定案となります。

ゲームのシナリオでは、少し事情が異なります。例えば、ユーザーは最初はさまざまなスタイルやキャラクターのストーリーを探求するためにプレイし始めますが、次第に特定のキャラクターの空間表現に惹かれ、それを自分の部屋に1対1で再現したくなるかもしれません。しかし、プレイヤーの部屋の広さは参考にした部屋とは異なり、そのまま真似することはできません。どうすればよいのでしょうか？以前は手作業で配置するしかなく、アイテムの数にも制限がありました。しかし今では、AIがワンクリックで、自分の部屋の形状に合わせ、スタイルを統一した新しいレイアウト案を生成してくれるのです。

確かに、従来の建築・生活シミュレーションゲームには、プレイヤーにある程度の忍耐力と創造力が求められ、そのハードルがユーザー層を制限していると言えるでしょう。しかし、AIデザインを導入することで、プレイヤーはワンクリックで70～80点レベルの部屋を生成し、それを土台として創作を進めることができるようになります。かつて写真撮影には一眼レフの使い方を覚えたり、アングルを工夫したりする必要がありましたが、今ではスマホでワンタップで写真が撮れるようになりました。私たちも、空間の創作をこれほど簡単にしました。

このように参入障壁が低くなれば、より若い学生や高齢者も潜在的なユーザー層となり、ユーザー規模は大幅に拡大するでしょう。同時に、創作の楽しさと最低ラインも確保され、誰でも素敵なルームを作って共有できるようになります。

Q：プレイヤーが配置するオブジェクトは、あらかじめパッケージ内に用意されている3Dアセットですか、それともランダムに生成されるものですか？

李：ゲームライブラリにすでにパッケージ化されているアセットでも、AIで生成したDIYでも構いません。本質的には自由に流通するものです。

Q：あるAI技術を一般向けのゲーム製品に転用する過程で、最も大きな困難は何でしたか？

李：困難はたくさんありました。これまでゲーム制作の経験がなく、すべてが初めての経験でした。Unreal、Unity、Cocosといったエンジンについてもあまり詳しくなかったため、エンジンのソースコードやドキュメントを自分で調べながら、デモを作成するなど、一歩ずつ試行錯誤を重ね、最終的にUnrealを採用することに決めました。

チームの構成もまったく異なります。AI企業はフロントエンド・バックエンド＋アルゴリズムで構成されるのに対し、ゲーム会社は企画、美術、プログラミングの3つの部門で構成されています。

3つ目の側面は、開発モデルの相違です。例えば、私たちのAIチームの開発モデルはフルスタック寄りで、1人が複数の役割を担い、迅速な反復開発を行うことに慣れています。例えば、プロダクトドキュメント、プロトタイプ、UIインタラクションなどは1人がすべて担当し、アルゴリズムは別の担当者に任されるといった具合です。一方、ゲーム開発ではプロセス、ドキュメント、役割分担が重視され、各職種が高度に細分化されています――システムプランナー、バランスプランナー、コンセプトアーティスト、3Dアーティスト、UIデザイナー、モーションデザイナー……。各人の職務範囲が非常に細かく分割されているため、各人が自分の前工程や後工程の業務内容を必ずしも把握しているとは限りません。

採用活動においても同様です。私たちはこの業界に属していないため、どこでどのような人材を採用すべきかさえ分からず、市場に出回っている製品の中から、私たちが求めているイメージに近いものを調査し、それらのプロジェクトに携わった人材を探し出すしかありません。面接の過程でも、面接官との間で認識の相違が生じる可能性があります。

初期の頃は、誠意を込めてあちこちで人を見つけては話をし、時間をかけて適任者を探さなければなりませんでした。仕事を始めてからも、チームとしての連携を築く必要がありました。例えば、最初に採用したエンジンプログラマーが「企画書はどこにあるの？」と尋ねてきたことがありました。私たちは「まだプランナーを採用していないので、アイデアしかない」と答えました。私たちはドキュメントを作成し、ゲーム企画の専門知識を学ぶ必要があり、彼らもまた、自分の職務範囲を少し超えて対応しなければなりませんでした。

幸いなことに、チーム全体が比較的若く、学際的なバックグラウンドを持っているため、メンバー同士の境界線に対する意識がそれほど強くなく、技術、ビジネス、美学の面で迅速に合意形成を図ることができました。いくつかの困難はありましたが、全体としては順調に進めることができました。

03

時価総額100億、1000億を目指す、

未来は、単なる「自分の居場所を飾り付ける」ことにとどまらない

Q：現在、『森盒』は主に部屋のインテリアを手掛けていますが、将来的には家全体や庭、さらには都市にまで範囲を広げることができるのでしょうか？

李：もちろん可能です。ただ、私たちの計画では、屋内の生成は屋外よりもはるかに難易度が高いと考えています。というのも、屋内では機能的な合理性、動線の合理性、美的合理性などが求められるからです。考慮すべき要素が多すぎるため、学習の難易度は格段に高くなります。

一方、屋外シーンについては、以前から比較的成熟したPCG（プログラム生成）技術が存在しています。例えば、『シティ：スカイライン』では、ルールに基づいて都市が生成されます。自由度は限られていますが、空間の複雑さに関しては、ほぼ実用レベルに達しています。また、屋外シーンは主に視覚的な表現が中心であり、深いインタラクションを必要とする要素はほとんどありません。

そして、現在のように1つの部屋を実現できるのであれば、10数室からなる家を作ることも間違いなく可能です。したがって、私たちの計画は、まず1つの部屋の構築を通じて製品と技術を商用化可能なレベルまで磨き上げ、その後、複数の部屋へと拡大していくというものです。最後に、汎用性が高く技術的なハードルも低いと考える「環境」の要素を追加します。自社開発技術を用いるにせよ、成熟した技術を活用するにせよ、環境の生成は容易に実現可能です。

Q：大手企業が競合してきて、プレッシャーを感じることはありませんか？

李：これはよく聞かれる質問ですね。まず、この分野には確かに参入障壁があり、大手企業でも「やろうと思えばすぐにできる」というものではありません。次に、大手企業には他にも取り組んでいることがあり、テキスト、画像、動画といった汎用モダリティの開発にまだ注力しています。これらの分野は市場規模が大きく、商用化も早いからです。

一方、3Dモーダルに関しては、アーキテクチャ面での技術的な課題がまだ多く残っており、社内で試しているのもごく一部のメンバーに限られています。例えば、一部の大手企業には空間生成コンテンツを専門に扱う研究所がありますが、彼らはサッカー場のような特定のシーンに重点を置いており、インテリアレイアウトのような複雑な空間に関する研究については、私たちほど深く掘り下げてはいません。かつてテンセントや清華大学で3D生成アルゴリズムのエンジニアを務めていた人々でさえ、今では私たちに加わっています。彼らは、私たちの技術的アプローチと最終的な表現が、学術界および産業界において最良のソリューションであると判断したからです。私たちはすでに2年間この分野に取り組んできており、その過程で犯した過ちを、大手企業が同じことをやろうとしても、一から同じ過ちを繰り返さなければならないでしょう。

もちろん、技術的な障壁はいずれ突破されるものです。私たちにできる唯一のことは、研究開発とバージョンアップのスピードを加速させることです。こうしたプラットフォーム型製品においては、誰がより速くバージョンアップできるかが勝負の鍵となります。

Q：『森盒』の拡張性と商業化についてどうお考えですか？多くの企業が革新的な方向性を模索したがらないのは、新たな収益化の道を切り開く必要があるからです。

李：私たちは、一度きりの収益化を目指すような小規模なプロジェクトではなく、大きなことを成し遂げたいと考えています。その理由は3つあります。まず、私たちの起業の目標に関わることです――私たちは100億、1000億規模の企業を目指しています。そのため、極めて大きなイノベーションが必要であり、短期的には収益化されない過程も受け入れる必要があります。

しかし、長期的な視点で見れば、技術的な製品と商業化のバランスは確かに考慮すべき点です。現在、ゲームの収益化の主流は、購入型、広告、アプリ内課金となっています。しかし、私たちは新たな道を模索していきたいと考えています。

例えば、当社のコンテンツは実際に利用可能であり、ゲーム内で生成されるこれらの製品は実在する商品です。したがって、理論上は、ユーザー数の増加に伴い、ECを通じた収益化という道を模索することができるでしょう。ユーザーにとっては、課金を強要されたり広告を見たりすることなく、コアコンテンツの大部分を楽しむことができます。これは、この業界にとっても非常に有意義な探求と試みであると考えています。

また、この探求の過程で、いくつかの思わぬ収穫もありました。例えば、プレイヤーが作成したこうした高品質なソリューションは、実はロボットメーカーに直接販売してトレーニングに活用してもらうことも可能です。というのも、プレイヤーが構築したソリューションは、見た目の良さを保ちつつ、実用性にもより近いものになっているからです。したがって、ユーザー生成コンテンツそのものが、ゲームの運営を支えることができるのです。

最後に、本質的に言えば、私たちはゲームを通じて3D空間生成能力を実証したいと考えています。この能力はゲームだけでなく、実際には映像、ライブ配信、AR/VRなど、さまざまな分野で十分に活用可能です。これが、私たちが商業化について考えていることです。

Q：1年後、5年後、20年後に、生境科技がどのような姿になっていることを望んでいますか？

李：20年先というのはあまりにも先のことですね。AIは今、文字通り日進月歩で進化しており、その先を想像することすらできません。ただ、1年後や5年後については計画があります。

1年以内に、「森盒1.0」をできるだけ早くリリースし、ユーザー数を1000万人規模に拡大することを目指しています。このAI時代において、ゲームはもはや長期的な運営によって徐々に成長させていくという考え方では通用しません。大ヒットするか、あるいは短期間で100万人、1000万人規模に急成長するか、そのどちらかです。私たちはこの製品に大きな期待を寄せています。

5年後、私たちは「AI版TikTok」を真に実現したいと考えています。それは3Dモダリティにおける万華鏡のような存在であり、ゲームといったインタラクティブなコンテンツを網羅するだけでなく、ライブ配信、EC、VRなど、3Dモダリティに関連する多くの要素も融合させたものです。

Q：最近、「AI＋ゲーム」という話題が3～4年も続いているにもかかわらず、まだ真の「AIネイティブゲーム」が登場していないという悲観的な見方があります。皆さんは、ネイティブゲームが登場すると思いますか？また、「空間知能」という分野では、その可能性がより高くなるのでしょうか？

李：そうだと思います。本質的にはやはり「前提が変わった」ということです。過去のゲームは「限られた資源＋限られたミッション＋限られた操作」でしたが、今やAIがほぼ無限の素材ライブラリをもたらしています。これは、農業時代から直接「物質が極めて豊かな」時代へと突入したようなものです。ゲームプレイには間違いなく全く新しい変革が起こるでしょう。これは単一の新しい遊び方というだけでなく、従来のあらゆる遊び方の再構築です。作り出せる新しい要素は計り知れません。だからこそ、AIはゲーム業界を救う存在であり、遊び方の枯渇という苦境を打ち破ったのだと思います。

とはいえ、空間モードのネイティブAIゲームは、最も早く実用化されるものではないだろう。ゲームには3Dモードだけでなく、テキストや画像などのコンテンツも含まれているからだ。例えば、AIを活用した感情サポート系製品の中には、すでに実用化間近のものも多く見られ、一部の製品ではユーザーの1日あたりの利用時間が1.5時間以上に達している。

空間モデルは、AIのより基盤的な表現に近いものだと私は考えています。それは空間の突発性と可変性を結びつけ、資産やインタラクションのあり方を無限のものにします。したがって、空間モデルを採用したAIネイティブのゲームは、比較的後になって登場する可能性が高く、「次世代AAAタイトル」という概念に似たものになるでしょう。

短期的には、局所的に優れたパフォーマンスを発揮するAI宇宙ゲームが登場する可能性がある――例えば、より強力な宇宙生成能力や、無限のミッションシステム、あるいは斬新なインタラクション方式を備えたものなどだ。しかし、完成形が登場するには、まだ少し時間がかかるだろう。