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生成AIはビデオゲームの開発、テスト、プレイ方法をどのように変えるのか

様々な AI ツールを使用してゼロから作られた*Rec Room*の異星世界、Fractura の内部からの眺め。(Rec Room のスクリーンショット)

ビデオゲーム企業は、急速に進化する生成AIの世界に、舞台裏での開発を通して足を踏み入れつつあります。近い将来、実際のゲームプレイに適用されるかもしれません。

最近の例としては、今月初めにシアトルを拠点とする人気ソーシャルアプリRec Roomの制作者が、プレイヤーが生成 AI を使用してRec Room用の独自のコンテンツを作成する方法を示す「研究プロジェクト」として作成されたゲーム内ルーム、Fractura を初公開しました。

シアトル発のスタートアップ企業は、Fracturaの設計プロセスにおいて、ChatGPTなど20種類以上のツールを評価しました。ChatGPTは、Fracturaのバックストーリーの「バイブル」の作成を含む、アイデアの発展と反復作業に活用されました。MidjourneyとDALL-Eでアイデアを視覚化し、得られた画像をCSMとShap-Eで3Dアセットに変換しました。最終的に、Fracturaのエイリアンの空は、Blockade LabsのAIツールであるSkyboxによって構築されました。

Rec Room はブログ投稿で、「いくつかの課題はあるものの、3D GenAI の将来は明るく、チームはさらなる探求を楽しみにしています」と述べています。

テクノロジー業界の他の分野と同様に、ゲーム業界においてもAIをめぐる議論は2023年のテーマの一つとなっています。しかし、その議論の多くは、1月以降約1万人の開発者が職を失った1年にわたる一連のレイオフなど、他の懸念事項によって影を潜めています。

現場での作業がすでに不安定な状況で、私が話を聞いた開発者の誰もが、誰かの職務を自動化し、なくすために使用される可能性がある（つまり、必然的に使用されることになる）テクノロジーの出現に熱心ではありませんでした。

しかし、生成 AI はすでにいくつかのスタジオを舞台裏で支援しています。

ニューヨークに拠点を置く Zollpa は、ChatGPT に無料アリーナシューティングゲームRoboSquad Revolutionのコードベースへのアクセスを許可することで、ChatGPT をプレイテスト、トレーニング、コード分析、新しいプログラムの統合に役立つアシスタントに変えました。

Zollpaはまた、AIに録画したゲームプレイ映像を解析し、「バグ」や「Steamプレイ」といった認識可能なキーワードに基づいて特定のクリップを選別するようトレーニングしました。AIはリストを整理し、潜在的な問題をチーム内で最も関連性の高いメンバーに割り当てることができます。

「ゲームプレイ動画を何度も見直す必要がなくなったので、全体的な生産性の向上に間違いなく役立っています」と共同リード開発者のジョーイ・ティグペン氏は語る。

ソルトレークシティのヌードル・キャット・ゲームズのCEO、デビッド・ライアン・ハント氏は、開発プロセスを加速するために生成AIを使用することと、AIによって生成されたコンテンツを使用してゲームを作成するためにその技術を使用することの間には重要な違いがあると述べた。

「『ああ、ちょっとした単語を入力するだけでクールな絵が作れた！』ということにばかり気を取られてきました」とハント氏は語る。「しかし、ゲーム開発の現実は、製品開発に費やす作業の大部分が目に見えないところにあるのです。」

ハント氏が指摘するように、この会話では AI アートや散文が注目を集めていますが、それらは法的および倫理的な課題も伴います。

盗作シチュー

グレッグ・ルトコウスキーのようなプロのアーティストたちは、自身のオンラインポートフォリオがAIツールによって「収穫」され、インターネット上に自身のスタイルに漠然と似たような作品が溢れていることに気づいています。中には、オンラインの作品を「毒化」し、AIモデルを訓練データとして利用する際に混乱させるNightshadeのようなツールを使って反撃するアーティストもいます。

いくつかの企業は、関連プロジェクトにおけるAIツールの使用を事前に禁止しています。Valve Softwareは6月、オンラインストア「Steam」への公開申請があったゲームを、AIを用いて制作されているという理由で却下し、大きな話題となりました。

「AIの導入により、開発者がAIを使って画像、テキスト、音楽などのアセットを作成する十分な権利を持っていることを証明することが難しくなる場合があります」とValveの担当者は7月にGeekWireに語った。

ワシントン州ベルビューに本社を置くValveは、法的問題を引き起こす可能性のあるあらゆる新技術に対して、一貫してゼロトレランスの姿勢をとってきた。同社は2021年に、ユーザーがゲームをプレイすることで少額の暗号通貨を獲得したり、特別なNFTドロップを獲得したりできる「プレイ・トゥ・アーン」ゲームをSteamで禁止した。

一方、Steam の競合の 1 つである Epic Games Store は、Web3 プロジェクトを受け入れるストアフロントとして参入し、9 月からは AI 開発のゲームのホスティングも開始する可能性があります。

AIコンテンツ生成

*Adventure Forge*に組み込まれたゲーム設定*「Tales of Fortunata」*のプレアルファ版からの画像。(Endless Adventures の画像)

改めて強調しておきたいのは、ビデオゲームにおける生成AIの問題は、少なくとも現時点では、ツール自体に固有のものではないということです。問題は、通常、それらのツールを学習するために使用されたデータ、そしてツールがそのデータをどのように再現するかにあります。手に入るデータだけで学習されたAIは、データセットに違法コンテンツが含まれている可能性を含め、深刻なリスクをもたらす可能性があります。

ただし、ベストプラクティスが追求されれば、生成 AI はゲームデザイン、特にユーザーが作成するコンテンツの分野で、さまざまな用途に活用できる可能性があります。

マイクロソフトは今秋、Inworld.AIとの提携で大きな話題を呼んだ。同社は、将来のXboxゲームに「AIを活用した」アップグレードを未定で提供すると約束している。理論上、AIはゲームの物語における既存の制約、例えば一般的なNPCのセリフの必要性を排除するなど、いくつかの制約を解消できる可能性がある。AIによって操作されるキャラクターは、台本通りのセリフやコード化された行動ではなく、身の回りで起こるあらゆる出来事にリアルに反応できるようになるだろう。

より具体的な例としては、 2024年初頭にSteam早期アクセス版のリリースが予定されているAdventure Forgeがあります。これはシアトル地域の企業Endless Adventuresによるノーコードツールセットで、プレイヤーはこれを使用してダンジョンクローラーからビジュアルノベルまで、独自のオリジナルゲームを作成できます。

Adventure Forgeには、床、壁、家具など、プレイヤーがゲーム内で使用できる1,500以上の環境アセットが同梱されています。以前の世代のHomebrewソフトウェアでは、ユーザーはこれらのアセットのみを使用してゲームを進めるしかありませんでした。しかし、Scenario.GGのシステムでは、プレイヤーはAdventure Forgeの新しいアセットをその場で簡単に作成できます。

「これは技術のための技術ではありません」と、エンドレス・アドベンチャーズのCEO、ジョーダン・ワイズマン氏はGeekWireに語った。「これは、人生を通して物語を語ってきた人々によるものです。私たちは物語を語る力を強化したいと思っていますが、責任ある方法でそれを実現したいと考えています。」

現実を直視する

*Rec Room*では、Fracturaの訪問者がアプリ内ツアーに参加し、Rec Roomが体験をデザインしたプロセスの詳細やツールのリストを見ることができます。(Rec Roomのスクリーンショット)

今のところ、ゲームスタジオにおける生成 AI の進歩はそれほど大きくないかもしれません。

「現在私たちが持っている機能の多くは、何十年もゲームで使用してきた手続き型生成やさまざまなタイプのアルゴリズムとそれほどかけ離れていません」とハント氏は語った。

おそらく、手続き型生成を採用したビデオゲームをプレイしたことがあるでしょう。これらのゲームは、多数の手作りアセットから作成され、アルゴリズムによってランダムな順序で組み立てられます。最も有名な例は、ブリザード社のアクションRPGシリーズ「ディアブロ」のダンジョンでしょう。このダンジョンは、ゲームをプレイするたびに変化します。

手続き型生成と生成AIの違いは、プレイヤーの視点から見ると学術的に難解に見えるかもしれませんが、実際には全く異なる処理を行っています。ゲームデザインを積み木に例えると、手続き型生成は事前にプログラムされたアルゴリズムに従って積み木を並べ替えます。生成AIは、積み木がどのように動作するかに関する蓄積されたデータに基づいて、その場で新しいブロックを生成しようとします。

「開発のあらゆる部分を自動化しています」と、以前Epic Gamesで『フォートナイト』の開発に携わっていたハント氏は語る。「これはAIに限った話ではありません。業界の仕組みなのです。」

ハント氏の視点から見ると、現在の生成AIは、ゲーム開発で既に使用されている自動化技術のより高度なバージョンです。ゲーム開発におけるAIのユースケースの多くは、内部的には、既存のベストプラクティスから単純にステップアップしたものだと彼は述べています。

「AIをめぐる議論と、時間が経つにつれてAIがどのような姿になるかという現実的な現実との間には、大きな隔たりがあるように思います」とハント氏は語った。

昨年、悪意のある人物はさまざまな AI/LLM ツールを使用して、無意味な児童書を大量生産したり、SF 雑誌に投稿を殺到させたりといった手っ取り早い金儲けから、誰かの声を複製して親族から金銭をゆすったりする詐欺まで、あらゆることを行いました。

ゲーム業界では、同じツールを使って1週間かそれ以下でシンプルなゲームを制作したという話が既に出回っています。懸念されるのは、多くのオープンストアで既に「トロールゲーム」が深刻な問題となっているゲーム業界で、自動生成される機械ゴミの暗黒時代が到来しつつあるということです。

AIの利用が増えるにつれて、AIが抱える多くの問題は改善される前に悪化する可能性が高いでしょう。その間、ノイズから信号をフィルタリングする方法を見つけることがますます重要になります。