ゲームにおける AI はゲーム業界にどのような変革をもたらすのか

人工知能 (AI) は、1950 年代に遡り、Nim などのゲームでビデオ ゲームに使用されてきました。しかし最近では、ChatGPT のようなツールによって「生成 AI」の時代が到来しました。機械学習やディープラーニングなどのより高度なテクノロジーにより、生成 AI はゲーム業界に革命をもたらし、没入感が高く、パーソナライズされた、現実的なゲーム体験をもたらすことになります。ゲームにおける AI の注目すべき使用例をいくつか見てみましょう。

また、役に立ちます。ゲームのグラフィックスは向上し続けるため、PC からコンソール ゲームに切り替えることもできます。

1. 超現実的な世界と NPC

ビデオ ゲームにおけるリアリズムの重要性は、どれだけ強調してもしすぎることはありません。キャラクターが住む世界や非プレイアブル キャラクター (NPC) とのやり取りには、超現実的で架空の設定にもかかわらず、信憑性が必要です。『レッド・デッド・リデンプション 2 (RDR2)』の豪華な世界と高度な AI 主導の NPC の開発には 1,600 人が 8 年以上かかりました。ただし、生成 AI を使用すると、このように開発サイクルを何年も短縮できる可能性があります。

スタジオは俳優の声に基づいてモデルをトレーニングし、ほんのわずかな時間でセリフを生成することができます。また、ジェネレーティブ AI は、これまでに見たことのない環境や本物のようなキャラクターが住む事実上無限の世界を作成するツールをゲーム開発者に提供し、プレイヤーに無限のリプレイ可能性をもたらします。多様な相互作用や環境を超えて、プレイヤーの行動に基づいてその場で変化し適応する世界と住民を作成できます。

2. ダイナミックなストーリーテリング

本当に記憶に残るゲーム体験を生み出すには、現実的なゲーム環境や NPC だけでは十分ではありません。ユーザーの行動に適応し、ストーリーに没頭できる物語が必要です。幸いなことに、これはまさに生成 AI が約束していることです。

ビデオ ゲームにおいて、ノンリニアなストーリーテリングは新しいことではありません。『サイバーパンク 2077』、『マス エフェクト 3』、『デトロイト: ビカム ヒューマン』などのゲームには、分岐するストーリーと複数のエンディングがありました。ただし、すべての物語の結末は脚本に基づいており、すべて開発者によって書かれています。

生成 AI の力を使えば、ゲームは間もなく、完全に台本のない物語の瞬間や、すべてのプレイヤーに固有の本格的なエンディングさえも持つことができるようになります。プレイヤーのパターンと選択を分析することで、ゲームの AI は、ゲームのトーンと全体的な構造に完全に準拠しながら、高度にパーソナライズされたストーリーを提供するように適応できます。

3. レベル、ミッション、サイドクエストの作成

生成 AI を使用すると、ゲーム会社はまったく新しいコンテンツ生成源を利用できます。実際、ゲーム レベル、ミッション、サイド クエストの作成はさらにエキサイティングなものになる可能性があります。

Roblox や Minecraft のような世界構築ゲームは、開発者とゲーマーの両方向けに AI 環境作成ツールをリリースし、まったく新しいレベルや環境をゼロから生成できるようにしました。ただし、AI が進化し続けるにつれて、ゲームはユーザーのスキル、ゲームの進行状況、または固有のキャラクター属性に基づいて独自のミッションやレベルを作成する可能性があります。

4. 音楽の生成

ゲーム開発には、映画撮影、ゲームプレイ、アート デザイン、音楽、その他さまざまな形式のコンテンツ作成を伴う、数百万ドル規模の制作サイクルが含まれます。しかし、ゲーム会社は今後数年間で、より革新的にオリジナルの音楽を作曲できるようになるでしょう。

OpenAI (ChatGPT を開発した会社) には、ユーザーのプロンプトに基づいてビデオ ゲームのオリジナル スコアを作成できる Jukebox と呼ばれる別の AI を利用したコンテンツ生成ツールがあります。さらに、一部の AI ツールは、最終的には設定やキャラクターなど、ビデオ ゲームに関する他のデータをスキャンし、ゲーム開発者が作成したスタイルや雰囲気に合わせた音楽を生成できるようになる可能性があります。

5. リアルタイム画像補正

ゲーム エンジンとグラフィックス ハードウェアの進歩により、フォトリアルなビジュアルは事実上一般的になっています。ゲームの AI はグラフィックの忠実度をさらに向上させ、前例のないリアルタイムの画像強化を実現します。NVIDIA の DLSSや AMD の FSRなどのアップスケーリング技術は、サイバーパンク 2077、Microsoft Flight Simulator、ホグワーツ レガシーなどのビデオ ゲームのリアルタイム アップスケーリングですでに驚異的な成果を上げています。現在のグラフィックス カードは、シーンの次のフレームをインテリジェントに分析して予測することで、グラフィックスの品質を維持しながらフレームレートを向上させることができます。

NVIDIA の AI コンピューティングへの大規模な投資により、AI を活用した画像強化における新たな障壁が打ち破られるため、この強化はさらに改善されるでしょう。AI がほぼすべてのゲーム開発とレンダリングの側面を迅速に捕捉するため、AMD と Intel もこれに続きます。

6. ゲームの開発とテスト

ゲームにおける AI は、創造性と没入感の新たな道を開拓することに限定されません。また、ゲーム開発者がバグ検出やプレイテストなどの退屈で時間のかかるタスクをより適切に管理するのにも役立ちます。これらの仕事は、数年にわたるゲーム開発サイクルの大部分を占めており、既存および新興の AI テクノロジーの助けを借りて自動化し、迅速に追跡することができます。

ユービーアイソフトは、『ウォッチドッグス レギオン』のプレイテストを自動化するために AI を実験しました。予測分析は、開発者が将来発生する可能性のあるゲームを壊す問題を発見するのにさらに役立ちます。適切なタイミングで対処すれば、深刻な問題に発展する前にパッチを適用することができます。

7. チート検出とゲームバランス調整

不正行為はゲームにとって望ましくないものの、避けられない側面です。現在の不正行為検出方法は、よく知られた不正行為ソフトウェアのみを検出できるため、不正行為の大部分がチェックされずに進行します。ただし、これは AI がゲーム業界に役立つ可能性があるもう 1 つの分野です。

高度な AI は、機械学習アルゴリズムを使用して膨大な量のプレイヤー データとゲームプレイ パターンを分析し、異常な動作を特定できます。AI はプレイヤーの行動の微妙な変化を検出し、人間のモデレータが見逃してしまう可能性のあるパターンを発見します。このプロセスは常に改良および更新され、新しい不正行為の手法の先を行くことができるため、潜在的な不正行為者に対する強力な抑止力となります。ライアットゲームズは、AI を活用してリーグ・オブ・レジェンドの不正行為を検出することに成功しました。

オンライン マルチプレイヤー ゲームのもう 1 つの重要な部分はバランスです。スキルベースのマッチメイキングは、挑戦的でありながら楽しいゲームプレイ体験にとって不可欠です。ほとんどのマッチメイキング モデルは勝敗率やプレイヤー レベルなどの単純なパラメーターを使用しますが、高度な AI アルゴリズムは反応時間、精度、目標達成指標を使用して、より洗練されたバランスのとれた対戦を作成できます。

ゲームにおける AI の潜在的なデメリット

革新的でエキサイティングな生成 AI はゲーム業界の将来に向けたものであるため、認識しておく必要がある懸念事項や潜在的な欠点がいくつかあります。

まず、ビデオ ゲームで AI が広く使用されると、意図は反対であるにもかかわらず、見た目も感触も似たエクスペリエンスが生み出される可能性があります。AI モデルから生成されたコンテンツは、既存のデータセットを使用して新しい対話、環境、音楽などを作成します。これにより、たとえ大きく異なるゲームジャンルであっても、コンテンツの一種の均質化が生じる可能性があります。

第二に、ゲーム開発で AI を使用すると、声優、プログラマー、グラフィック デザイナーなどから仕事を奪うことが正しいかどうかという倫理的な問題が生じます。業界は、AI を人間の創造性や創意工夫に代わるものではなく、味方として使用する方法を見つけるためにブレインストーミングを行う必要があります。

最後に、AI によって生成されたコンテンツは、独創性と知的財産 (IP) に関する懸念を引き起こします。生成 AI モデルは実際のアーティストによる既存のアセットを使用して新しいコンテンツを作成するため、生成されたアートの独創性に関して当然の疑問が生じます。これらの疑問はゲーム業界に限ったものではありませんが、AI をゲーム開発サイクルに完全に組み込む前に解決する必要があります。

没入感を高めるゲームの AI

ゲームは私たちの生活に不可欠な部分であり、最も重要なエンターテイメント形式の 1 つです。ゲームでの AI の使用は新しいことではありませんが、生成 AI を使用すると、ゲーム開発者はビデオ ゲームのリアリズム、インテリジェンス、グラフィック品質の現在の基準を超える可能性があります。ゲームにおける生成 AI の価値は 10 億ドルを超えると見込まれており、AI は開発者が比類のないエクスペリエンスを生み出すのを支援する強力なツールとなり得る、ゲームの新時代を迎えようとしています。

同時に、AI によって生成されたコンテンツに対する品質、著作権、倫理上の懸念に対処することが不可欠です。AI が主流になるためには、AI のいくつかの欠点がゲーム業界に用意されている計り知れない利点に影を落としないよう、業界の関係者は慎重になる必要があります。

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