「普段はいつも学生をしているような気がするから、一度『青椒』になる気分を味わってみたい」。そんなふとした思いつきから、蘇州大学の博士課程の学生である周厚全と朱桐は、学術界で一大ブームを巻き起こしたウェブゲーム『青椒シミュレーター』を開発した。
このゲームのインターフェースはシンプルで分かりやすく、登録も不要です。ウェブページにアクセスして教科を選べば、AIがランダムにあなたの「青椒（青椒）」としての身分を生成してくれます。専用の経歴だけでなく、勤務先となる学校もランダムに決定されます。
そして、このゲームの核心となるゲームプレイは、現実の青椒（若手研究者）の日常をほぼ忠実に再現している。国家基金への申請、企業からのスポンサー獲得による資金調達、学生を募集して所属研究室の「論文生産」を支援し、学術成果を積み重ねて一歩ずつ昇進していくのだ。
もちろん、研究者ならではの悩みも山ほどある。論文の修正は精神的な負担を直接増大させ、全身マッサージでリフレッシュしようとしても貴重な研究費を消費してしまう。時折、絶え間なく商品を売り込んでくる営業担当者に遭遇することもあり、うんざりするが、仕方なく対応せざるを得ない。
構想からウェブページの完成まで、二人はわずか2週間しかかけなかった。最初のバージョンは実のところかなり粗削りだった。厳格な数値の制約もなく、研究費は使い切れないほどあり、論文のプレッシャーさえなかった。それでも、このゲームは最初の20人のテスターたちを夢中にさせた。彼らの先輩である劉亜慧さんもその一人だった。彼女は夕方6時過ぎから深夜1時半までプレイし、その過程で「講師」から「院士」へと昇進し、「達成感が最高」と絶賛した。その後、彼女はボランティアとしてチームに加わり、ソーシャルメディアプラットフォームの運営を手伝うようになった。
12月16日、『青椒シミュレーター』のURLがネット上で公開されると、瞬く間に学術界で大きな話題となった。朱桐氏と周厚全氏によると、公開初日には1000人以上が殺到し、ピーク時には1日のプレイヤー数が9万人に達し、同時接続者数は2000人を超えたという。プレイヤーからは、AIが生成した「ネタ」が研究者の日常を的確に突いており、没入感が最高潮に達しているとの評価が寄せられている。「講師から院士へ」という昇進の快感を味わい、現実の研究生活における不安を埋め合わせている人もいれば、シミュレーションを通じて自身の未来を見出し、研究界の構造的な問題について考えずにはいられなくなった人もいる。
しかし、誰も予想していなかったのは、この「突発的な創作」が、すぐに現実の痛手を受けることになったということだ。登録なしで直接プレイできるため、プレイヤー数が急増し、2人が手元に持っていた余剰トークンは瞬く間に底をついてしまった。ゲームを停止させないために、彼らは自腹で数万元を投じてトークンを購入し、その後Kimiからの支援も得た。しかしそれでも、12月19日正午、大規模モデルAPIの残高が完全に底をつき、二人はソーシャルメディアに助けを求める投稿をするしかなかった。幸いなことに、この助けを求める投稿は広く注目を集め、その夜にはゲームは正常な運営を再開した。
ゲーム開発の経験がまったくなかったAI分野の博士課程の学生2人にとって、この予期せぬ大ヒットは、彼らを偶然にも「AI×ゲーム」という探求の道へと導いた。そして、彼らが直面したトークン枯渇の危機は、まさに現在多くのAIスタートアップが共通して抱える課題そのものである――計算リソースのコストが高止まりしており、これが業界の発展を制約する大きな難題となっている。ゲームの大ヒットから緊急の支援要請に至るまでの経験は、彼らに予想外の注目をもたらしただけでなく、AI業界の発展における現実的な問題を痛感させるものとなった。
これは学界と産業界の驚くべき出会いであり、茶館はこの機会を捉えて彼らに話を伺いました。以下は、茶館と『青椒シミュレーター』の作者数名との対談を整理してまとめたものです：
01
ふと思いついて作ったAIゲーム
茶館：小紅書で、学術分野について言いたいことがいくつかあったから、このシミュレーターを作ったと書かれていましたね。このシミュレーターがどのようにして生まれたのか、その経緯についてお聞かせいただけますか？
『青椒』：最初はごく単純なもので、『メンターシミュレーター』のような、ストーリーの選択肢を選んで進めていくゲームでした。そこで、「大規模モデルを使って、もっと面白いランダムな回答を生成できないだろうか？」と考えました。この方向性が非常に面白いと感じ、すぐに最初のデモ版を完成させました。
茶館：デモを構築する過程で、当初どのような設計コンセプトをお持ちでしたか？
『青椒』：当初のページデザインは比較的シンプルで、核心となるのは学生を募集する機能でした。プレイヤーはさまざまなタイプの学生を募集でき、学生は論文を執筆し、プレイヤーは学生と交流することも可能です。現在の形は、最初のプレイヤーたち（つまり身近な友人たち）と絶えず意見交換を重ね、議論を重ねる中で徐々に進化してきたものです。
茶館：最初のウェブページは、制作にどれくらい時間がかかりましたか？その間、主にどのような作業を行いましたか？
『青椒』：約2週間で、最初のバージョンが公開されました。バックエンドの技術的な問題はさておき、初版のデモは非常に粗削りなものでした。学生が四半期ごとに受けられる激励や支援の回数は無制限で、数値的な制約がなく、1四半期に横断的なプロジェクトを無制限に立ち上げることができたため、研究費が過剰になり、論文執筆のプレッシャーが全くありませんでした。その後、徐々に最適化を進め、数値設定を追加して緊迫感を生み出し、プレイヤーのフィードバックに基づいて操作オプションも充実させました。初期段階では「散歩」や「全身マッサージ」しかなかったのですが、後期には「論文の添削」や「論文の撤回」などの機能が追加され、学術不正の数値が下がらないという問題が解決されました。
茶館：このシミュレータの基盤設計は、他のモデルに直接接続する方式になっているのでしょうか、それとも別の技術的なプロセスがあるのでしょうか？
『青椒』：初期段階では、複数のモデルを組み合わせて使用していました。モデルごとに得意とする生成コンテンツが異なることに気づき、コストも考慮して、高コストモデルと低コストモデルを組み合わせました。高コストモデルは「ネタ」の生成を担当し、より良い効果を発揮します。一方、低コストモデルは「WeChatモーメンツ」や「学生紹介」などのコンテンツ生成を担当し、総合的なコストを抑えています。具体的には、まずいくつかのバックエンドリクエストAPIインターフェースを設計し、各インターフェースを異なるモデルまたは同一のモデルに対応させ、パフォーマンスと速度を総合的に考慮して組み合わせました。
茶館：現在のバージョンにおいて、どのコンテンツがAIによって生成されたものですか？特定の制限は設けられていますか？
『青椒』：教師の紹介、学生の人物像、数値シミュレーションによる出来事、WeChatのモーメンツなど、コンテンツの大部分はAIによって生成されており、AI生成の割合が非常に高い。当初はAI生成に制限を設けるつもりはなかったが、モデルが生成するコンテンツの多様性に欠けることが判明した。例えば「牛馬」といったタグの場合、モデルは自動的に狭い範囲に限定して生成してしまう。
茶館：これまでにゲーム開発の経験はありますか？
『青椒』：本格的なゲーム開発の経験はなく、大学での授業の課題程度の基礎しかありません。例えば、宇宙船を操作して惑星を爆破するといった単純な課題をこなした程度です。
茶館：開発の初期段階で、行き詰まるようなことはありましたか？
『青椒』：全体的には順調に進んでいるが、主にフロントエンドでのデータ収集の段階と、モデルの遅延をどのように隠蔽するかという点で行き詰まっており、現在もこの問題に頭を悩ませている。
茶館：詳しくお聞きしたいのですが、データ収集の段階では具体的にどのような点が難しいのでしょうか？
『青椒』：フロントエンドからのリクエストには多種多様なデータが含まれており、その種類も様々である上、大規模モデルのリクエスト結果もトラッキングして収集する必要がある。しかし、リレーショナルデータベースは使いたくないため、結局は不完全な方法でデータを一時的に保存するしかなかった。
茶館：モデルの反応速度について、何か疑問点はありますか？
『青椒』：AIを使ったゲーム開発における最大の難点は、応答が遅いことです。プレイヤーが入力してから結果が出るまで10秒から30秒ほど待たされることもあり、すぐに忍耐力を失ってしまいがちです。これはモデルの並行処理能力や1秒あたりのトークン生成数と密接に関連しているため、モデルの選定にあたってはこれらの要素を重点的に考慮しています。
02
1日あたりのアクティブユーザー数9万人、同時接続者数2000人
茶館：当初、プレイヤーのクローズドβテスト用グループを公開しましたか？最初のユーザーはどのように集まったのですか？
『青椒』：クローズドベータテストのグループは公開せず、最初のユーザーはすべて身近な友人たちでした。友人たちがしばらくテストを行った後、12月16日から大規模なプロモーションを開始しました。具体的には、小紅書に投稿し、身近な学生グループ内でシェアしただけです。
茶館：最初はどれくらいの人が参加していましたか？
『青椒』：プロモーション初日はおよそ1000人ほど、友人によるテスト段階では20人ほどでした。
茶館：このプロジェクトを始めた当初は、純粋に趣味がきっかけだったのですか？当初から普及させることは考えていなかったのですか？
『青椒』：純粋に趣味で、面白そうだったからです。それに、大規模モデルが生成するコンテンツにはユーモアが詰まっているので、もっと多くの友人に体験してもらいたいと思い、宣伝してみることにしました。
茶館：具体的にどんなきっかけがあって、これを広めようと思ったんですか？
『青椒』：面白い点がたくさんあります。例えば、ゲーム内にはセールスマンのイベントがあり、実験を高速化できる「3000型サーバー」といった機器を売り込んでくるのですが、コンピュータ専攻の私たちにとっては親近感を抱く場面です。他の専攻の友人たちも共感できる部分があります。例えば、外国語学科の友人ならバイリンガルに関するジョークに出くわすでしょう。こうした専攻に関連したちょっとしたジョークが、大学院生という背景と組み合わさって、皆にとても好評です。
茶館：プロモーションはどのように進められたのですか？
『青椒』：最初は寮のグループチャットや出前注文のグループ、中古品売買のグループといった学生向けのグループでシェアされ、友達が面白がってそれぞれの学校の掲示板で宣伝してくれたおかげで、参加者がどんどん増えていきました。
茶館：ゲームの宣伝後、最大同時接続者数はどれくらいでしたか？
『青椒』：1日のプレイヤー数は最大で約9万人、同時接続者数は約2000人程度である。
茶館：他のメンター系シミュレーターと比べて、御社のゲームはプレイ時間が長く、プレイヤーは4～5時間、あるいは十数時間もプレイできますが、これはデザインによるものなのでしょうか？
『青椒』：他のエミュレーターは進捗を年単位で計算していますが、当ゲームは四半期単位で計算しており、進捗サイクルは他社の数倍の速さです。ただし、中盤から終盤にかけて「ただステータスを繰り返しタップするだけ」という作業に飽きてしまうというプレイヤーの声も寄せられています。現在、より充実したゲームプレイを模索しており、数週間以内に新バージョンをリリースする予定です。
03
トークンが枯渇し、商業化の難局に陥る
茶館：当初、トークンの手数料が数万元もかかるとは予想していなかったでしょう？
『青椒』：確かに予想外だった。もしあらかじめ知っていたら、もう少し慎重に考えていたかもしれない。
茶館：Kimiさんはいつからあなたたちをスポンサーとして支援し始めたのですか？どのような経緯で提携が成立したのですか？
『青椒』：Kimiは18日の正午からスポンサーとなり、19日の午前中まで支援を続けてくれました。この提携は友人の仲介で実現したもので、当時私たちはすでに数万のトークン費用を費やしており、正直なところこれ以上負担できなくなっていたため、メーカーに連絡を取り、広告などを通じてスポンサーを獲得できないか検討していたのです。
茶館：フレンドテスト段階のトークン手数料は高いですか？初期の構築にはおおよそいくらかかりましたか？
『青椒』：それほど高くはありません。当時、私たちは大規模モデルの実験を行う際にトークンをチャージしていたのですが、初期の構築には残っていた数十元分のトークンしか使いませんでした。
茶館：今や、AIゲーム分野の人たちとの交流も増えているんじゃないですか？
『青椒』：そうですね。私たちも同ジャンルのゲーム開発者たちと話をしましたが、皆一様に「トークンの価格が高すぎる」という意見でした。しかし、大規模モデル技術の進化に伴い、トークンのコストはますます安くなり、ユーザーの課金意欲も高まっていくでしょう。大規模モデルを活用したゲームを体験した後、ユーザーはコンテンツの多様性に対してより高い期待を抱くようになり、関連するコストへの受容度も向上するはずです。
茶館：コメント欄を見ると、多くの人がトークンでの支払いに前向きなようです。
『青椒』：人々の寛容さや受容度が明らかに高まっていることが感じられる。
SNSのコメント欄で『ピーマンシミュレーター』に課金してもいいと思っているプレイヤー
茶館：現在、商業化について検討されていますか？友人に相談してみたところ、皆の意見はどうでしたか？
『青椒』：現在、ゲームをどのように継続的に運営していくかを検討しているところですが、友人に相談したところ、皆、収益化についてかなり懸念を抱いているようです。核心となる問題は、プレイヤーは初期段階ではゲームを面白いと感じるものの、トークンの費用を自己負担する必要が生じると、大量に離脱してしまう可能性があるという点です。ただ、現時点ではまだその点に関するテストは行っていません。
茶館：友人たちは商業化について悲観的ですが、主な意見にはどのようなものがありますか？
『青椒』：核心は、ゲームの運営方法に関する問題だ。例えば、Steamの完全購入制を提案するプレイヤーもいるが、トークンのコストはプレイ時間が長くなるにつれて増加し、特に今後ゲームプレイの要素が追加された後は消費量がさらに膨大になるため、完全購入制は適さない。また、ユーザーにAPIキーを持参してもらうという提案もありますが、これは一般的な大学院生や博士課程の学生にとってはハードルが高く、取得には追加の課金が必要となります。トークンによる直接課金を実施すれば、今後の商用化における価格設定に影響を及ぼします。一方、インストリーミング広告や動画広告は製品の魅力に悪影響を及ぼします。これらの方法は、現時点ではいずれも採用していません。
茶館：現在、商用化されたソリューションはありますか？
『青椒』：現時点ではありません。まだ時間がありますので、まずはゲームプレイの磨き上げに注力したいと考えています。今後どうしても避けられない状況になった場合は、これらの方向性の中から一つを選択する予定です。将来的には、追加サービスの販売を通じて計算リソースのコストを相殺し、基本となるゲーム体験への影響を最小限に抑える方向で進める可能性があります。
茶館：「破産」という投稿をした後、他にもスポンサーはいますか？
『青椒』：個人からの資金提供を希望する方が多くいらっしゃいましたが、プレイヤーがゲームを体験する前に資金が尽きてしまうことを懸念し、すべてお断りしました。また、無料または割引価格でトークンを提供してくださる企業もいくつかあり、皆様のご支援に心より感謝申し上げます。現在はXiaomiのMiMoモデルを採用しています。
茶館：以前、投資家から連絡があったそうですが、それは投資の意向があったのでしょうか、それとも単にこの分野に興味があっただけなのでしょうか？
『青椒』：主にその方向性に興味を持ったからです。私たちは投資家に対して、ビジネスプランや収益モデルを積極的に説明したわけではありません。AIとゲームの分野では、現在、誰もが様子見や学習の段階にあり、現象級となる「スーパーアプリ」の登場を期待している状況です。
茶館：もうすぐ卒業ですね。卒業後の仕事は、このプロジェクトと関係があるのでしょうか？
『青椒』：関連して、私たちも大規模モデルに関する取り組みを行っており、その核心はトークンコストの削減にあります。例えば、より軽量で高速なモデル構造を設計したり、より優れたアーキテクチャを模索したり、モデルの処理能力を向上させたりしています。現在も『青椒』シミュレーターの継続的な改良と最適化を進めており、AIとゲームの融合によるさらなる可能性を探求していきたいと考えています。新バージョンが一日も早く皆様にお届けできることを楽しみにしています。
新しくやってきたピーマンが生徒たちに拒絶された
茶館：今後のアップデートについて、どのような方向性があるか教えていただけますか？
『青椒』：核心は、ゲーム内におけるAIの関与度を高めることです。現在は多くのコンテンツについて、私たちが枠組みを定めていますが、将来的には大規模モデルに新しいストーリー展開や、より豊かな人生の選択肢を生成させ、プレイヤーがより多くの可能性を探求できるようにしたいと考えています。例えば、教員としてのキャリアパスに限定せず、「名教師」ルートや「研究」ルートなどを追加し、得意分野の異なる教師ごとに異なる発展の方向性を用意するといった具合です。現在、毎年のイベントはAIがランダムに生成していますが、今後は「選択が展開に影響する」というランダム性を強化したいと考えています。プレイヤーが異なる選択をした際、AIがそれに基づいて人生の選択肢を拡張し、単なる教職ルートという線形な展開にとどまらず、例えば企業や行政などの方向性も追加できるようにしたいと考えています。
04
科学研究とビジネスの境界線
茶館：このプロジェクトは、皆さんの学術成果の一部として認められますか？
『青椒』：全くできません。あくまで余暇の活動です。私たちも一時期かなり落ち込んでいました。12月16日に広報・プロモーションを開始した後、17日の1日で1万以上も費やしてしまい、当時はフィードバックを集めて技術レポートを作成し、やはり研究の観点からこの問題を見直そうと考えていました。その後、トークンの割り当てによる支援が得られたおかげで、その事態には至りませんでした。
茶館：では、このプロジェクトは皆さんの研究と矛盾するのでしょうか？
『青椒』：実は矛盾するものではなく、手法には類似点がありますが、具体的な研究の方向性が異なるだけです。学術研究はアルゴリズムの結果をより重視しており、効率にも注目はしていますが、ゲームにおける多くのエンジニアリング的な実装（例えば、マルチモデルの融合や遅延の最適化など）は、学術論文として定量化するのが難しいものの、ゲームの実装においては重要な役割を果たしています。
茶館：ですから、ゲーム開発と科学研究の実験に費やす時間のバランスを取る必要があります。
『青椒』：基本的には、日中は研究に取り組み、夜の仕事が終わってから更新や改良を進めています。ただ、開発初期は時間のバランスをうまく取れず、時には午前3時や4時まで忙しくなることもあり、先週は特に睡眠不足でした。
茶館：当初、AIとゲームを組み合わせた道に進むことになるとは予想していなかったし、これほど多くのプレイヤーに支持されるとも思っていなかったのでしょうか？
『青椒』：そうですね、当初はまったくそんな考えはありませんでした。実は、プレイヤーの皆さんに感謝しなければなりません。皆さんのサポートと愛情がなければ、継続的な肯定的なフィードバックを得られず、ゲームの最適化を続けることは難しかったでしょう。まさにプレイヤーのフィードバックのおかげで、AIとゲームを組み合わせた新しい遊び方や可能性が見えてきたからこそ、継続的に開発に取り組む気になったのです。
茶館：学術研究には挫折感がつきものだと理解できますが、このゲームが評価されたことで、皆さんの学術キャリアにも一定の認められ感がもたらされたのでしょう。
『青椒』：製品開発はユーザーに近く、迅速に肯定的なフィードバックを得られますが、科学研究はプロセスが長く、成果をすぐに目にするのは難しいものです。ゲーム内でも学術研究特有の挫折感を再現しています。例えば、当初設計していた論文システムでは、学生が一定のスコアに達すれば自動的に論文が生成されるようになっていましたが、これを「論文の再投稿が必要になる場合がある」という設定に変更し、現実の学術研究における無力感を再現しました。ソーシャルメディア上でも、「十数日間も論文の再投稿を繰り返している」と不満を漏らすプレイヤーが多くいますが、これも現実を反映したものです。
茶館：これも皆さんの実体験なのでしょうか？博士課程在学中、論文の執筆で行き詰まったり、自分に自信が持てなくなったりすることがよくありましたか？
『青椒』：よくあることです。例えば、ある論文を長い間執筆しても投稿できない場合、時間が経つにつれて、自分の研究を凌駕する新しい手法が登場することもあり、考え方を絶えず調整しなければなりません。時間が長引けば長引くほど辛くなり、論文が採用されて初めて少しほっとできるのです。
時には査読者と意見が合わず、精神状態に影響が出ることもあります。最も印象に残っているのは、1年間かけて取り組んだ研究を投稿したところ、まず学会審査を経て、その後ジャーナルに再投稿したものの、「査読者が不足している」という理由で却下され、4～5ヶ月を無駄にしてしまったことです。また、大規模モデルの台頭により、基礎的なNLPの将来性を楽観視しない査読者もおり、非常に低い採点を受けてしまい、どうしようもなかったこともあります。
原创文章，作者：游茶妹儿，禁止转载：https://youxichaguan.com/ja/archives/214163
