AI はどのようにしてゲーム業界を新たな時代へと押し進めるのか
公開: 2023-10-13世界のゲーム業界は近年、ゲームと同じくらい爽快な大きな変革を目の当たりにしています。 この変革は、魅力的な冒険に対するゲーマーの欲求の高まり、オンライン賭博の合法化、ファンタジー スポーツ アプリの人気、開発者間の競争の激化、人工知能 (AI) などの新興テクノロジーの採用など、さまざまな要因によって推進されています。
ゲームにおける AI は、効果的なゲーム開発を推進し、より適応性のあるエクスペリエンスを提供し、業界をイノベーション、エクスペリエンス、無限の可能性の新時代に導きます。
2020 年は、新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の世界的なパンデミックにより、オンライン ゲームが大幅に急増しました。そのため、ゲーム愛好家は家に閉じこもり、ゲームの欲求を満たす新しい方法を見つけることを余儀なくされました。 成長傾向は正常化しましたが、オンライン ゲームは依然として人気があり、世界中で 25 億人を超えるアクティブ ゲーマーがいます。 将来を見据えると、AI は NPC によって推進され、業界の将来を再定義する大きな力を持っています (詳細は後述)。
オンライン ゲームの前例のない成長と人気を見て、ゲーム開発者は、大勢の視聴者を夢中にさせ続けるカジュアル ゲーム、ミッドコア ゲーム、AAA ゲームの折衷的な配列を積極的に開発しており、AI は変革の触媒として機能します。 そして、ゲーム業界の AI は進化し続けるため、将来的にはさらに革新的な AI ゲーム ソリューションが登場する可能性が高くなります。
ゲームの世界での AI の多様な役割
チェスの世界チャンピオン、ガルリ・カスパロフがIBMのディープ・ブルーに敗れて以来、ゲームにおけるAIは大きな進歩を遂げた。 9日間にわたり、人間は機械と競争し、機械が勝利した。 どうやって？ 毎秒何百万もの動きを分析する能力を持つディープ ブルーは、情報に基づいた意思決定を行うための膨大なデータを保有しており、それが最終的に人間を倒すことにつながりました。
その後、ゲーム業界は、自ら学習してそれに応じて行動を適応させることができる生成 AI をビジネスで活用することで、このアプローチをさらに一歩進めています。 ゲームにおけるこうした AI のトレンドはますます進歩しており、ゲームの状況を再定義し、新しいジャンルのゲーマーを魅了しています。
したがって、多くの新興スタートアップや大企業が、革新的な AI ゲーム ソリューションとプラットフォームを使ってこの仮想領域に参入しています。 例えば、
- 2021年1月、ビデオゲーム内でAIが生成する無限のストーリーを専門とする企業であるLatitudeは、ベンチャー資金で330万ドルを調達した。
- インタラクティブ プレイ ビジネスの Osmo は、3,250 万ドルという多額の投資を確保することに成功し、成長の見通しを強化しました。
- リトアニアの AI ゲーム会社である Gosu Data Lab は、注目に値する 500 万ドルの資金を獲得しました。その主な焦点は、AI 主導の洞察を通じてプレイヤーのスキルセットを強化するためのゲームデータの分析にあります。
ゲームにおける AI のこれらの強力な例はすべて、エンターテインメント業界におけるこの技術トレンドの優位性がますます高まっていることを示しており、その利点と、AI がどのように業界を再形成し続けるかを強調しています。
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ゲーム業界における AI の使用例
ゲーム業界における AI の影響は計り知れず、さらには止めることができず、ゲームの多くの側面をより魅力的、適応性、応答性の高いものにすることで大幅に変革しています。 次に、ゲームにおける人工知能の使用が注目に値し、業界を新たな高みに押し上げているさまざまな分野を探ってみましょう。
ノンプレイヤーキャラクター (NPC)
ゲームにおける AI の最も強力な応用は NPC です。 これらのノンプレイヤー キャラクターは、あたかも実際のプレイヤーがコントロールしているかのように賢く動作します。 ただし、それらは事前にプログラムされており、すべてのアクションはゲーム プレーヤーが制御できない自動化されたルールによって決定されます。 これらのキャラクターはプレイヤーとよりリアルに対話することができ、各プレイヤーが異なるゲーム体験をするゲームの没入感とダイナミズムを高めます。
SEED (EA) などの多くのゲーム会社は、トップ プレーヤーをシミュレートしてトレーニングされた AI 対応 NPC の力を活用しています。
画像の強化と AI アップスケーリング
ゲームにおける AI のもう 1 つの注目すべき応用は、「AI アップスケーリング」によってビジュアルを改善することです。 この技術の中心的な概念は、低解像度の画像を、同様の外観を持つ高解像度の画像に変換することです。 この技術により、クラシック ゲームに新たな命が吹き込まれるだけでなく、プレイヤーは古いハードウェアでも最先端のビジュアルと向上した解像度を楽しむことができます。
NVIDIA の DLSS テクノロジは、画像強化における AI の優れた例を示しています。 NVIDIA 研究者は、「サイバーパンク 2077」や「コントロール」などのゲームで AI 主導のアップスケーリングを採用し、高解像度のグラフィックスと改善されたフレーム レートを実現し、プレイヤーがシーンを変更できるようにしています。
手続き型コンテンツ生成 (PCG)
ビデオ ゲームには、多数の 3D オブジェクト、キャラクター、衣服、小道具、音楽、グラフィックス、レベル、クエスト、マップなどが装備されています。 これらのゲーム アセットの生成は複雑で時間のかかる作業であり、莫大な投資とリソースが必要です。 AI はここでゲームチェンジャーとなる可能性があります。 PCG で AI を使用することにより、ゲーム開発者はより豊かで多様な世界を構築でき、ユーザーの要求を満たすためにゲーム アセット生成の複雑なプロセスを加速的に簡素化できます。 さらに、AI は過去のストーリーに基づいてインタラクティブな物語を生成することもできます。
たとえば、革新的なテキストベースのアドベンチャー ゲームである AI Dungeon 2 は、OpenAI の GPT-3 言語モデルを使用して無限の冒険と可能性を提供します。 AI Dungeon 2 では、ゲーマーは関連するプロンプトを与え、キャラクターが対話する独自のストーリーを作成するように AI に指示することでゲームを進めることができます。
プレイヤーエクスペリエンスモデリング (PEM)
PEM は、ゲームにおける最も人気のある AI トレンドの 1 つであり、ゲーマーのエクスペリエンスを数学的にモデル化し、ゲームの好き嫌いの好みを予測します。 プレーヤー エクスペリエンス モデリングの AI は、ユーザーの能力と感情の状態を分析し、それに応じてゲーム メカニズムを調整します。 ゲーマーのスキル レベルに応じて、AI はゲームの複雑さをリアルタイムで増減させることができ、ユーザーの興味に合わせてゲームをよりインタラクティブかつ適応的にすることができます。
データマイニングとリアルタイム分析
世界 25 億人のゲーマーは毎日約 50 テラバイトのデータを生成するため、企業にとってこのデータを監視し、チャンスが去ってプレイヤーがゲームから離れてしまう前に事前に対策を講じることは大きな課題となっています。 ゲームビジネスがデータマイニングや実用的な洞察の抽出のために、ライブストリームでAIと機械学習をますます活用しているのはこのためです。
オンライン マルチプレイヤー ゲームの DemonWare は、リアルタイム AI データ分析を使用するゲームにおける AI の最良の例です。
プレイヤーの感情分析
ゲームにおける AI の最も重要な用途の 1 つは、プレイヤーの感情分析です。これには、プレイヤーのフィードバック、レビュー、その他のデータを分析して、ゲーム レベル、メニュー要素、または対戦相手の好みについての貴重な洞察を得ることが含まれます。
AI センチメント分析の機能を活用することで、ゲーム開発者はプレーヤーのフィードバックを精査し、ゲームのどの側面が最も共感を呼ぶのか、何を改善する必要があるのかを識別します。
たとえば、最も人気のあるライアット ゲームの 1 つであるリーグ オブ レジェンドは、AI センチメント分析を使用して、さまざまなプラットフォームにわたるプレイヤーのディスカッションを監視しています。 このデータに基づいて、Riot Games の開発者はゲームの更新や改善について情報に基づいた意思決定を行い、ゲーム体験を向上させることができます。
マルチプレイヤー ゲームでのチート検出
不正行為はマルチプレイヤー ゲームにおいて大きな課題であり、プレイヤー エクスペリエンスに悪影響を及ぼし、ゲーム プラットフォームに深刻な影響を与えます。 ゲームでの不正行為のリスクが高まっているため、世界中のプレーヤーが不当な優位性を得るために邪悪な戦術を講じる対戦相手に対して不安を感じています。 そのため、AI を使用してプレーヤーの動きのパターンを分析し、ユーザーが不正行為をしていないかどうかを検出することが急務となっています。
PUBG などの人気オンライン ゲームの多くは、すでに AI を使用してプレイヤーのパターンを分析し、不正行為を防止しています。 実際、このゲームは過去に何度かPUBGでチート行為を行ったプロプレイヤーも禁止するという見出しを飾った。
テストとデバッグ
AI 主導のテストおよびデバッグ ツールは、人間が行うよりもはるかに速いペースで、何千もの複雑なテスト ケースを効率的に処理できます。 自動ツールは膨大な量のコードをスキャンして、エラーを検出し、バグを特定し、修正を提案します。
これらの時間と労力のかかるタスクを自動化することで、開発者はゲーム構造から削除すべき小さな要素をすべて見つけて、より効率的に作業を実行できるようになり、ゲームのテストがより迅速かつスムーズになります。
仮想アシスタント
最新のゲームの多くは、AI 主導のアシスタントの力を利用して、ユーザー エクスペリエンスをよりインタラクティブで適応的なものにしています。 これらの仮想アシスタントは、自然言語処理 (NLP) を使用してプレーヤーのクエリを理解し、それに応じて応答してプレーヤーの探求を満たします。 ゲームプレイ中に関連情報やガイダンスを提供することでプレイヤーを支援し、ユーザー エンゲージメントと維持率を高めます。
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ゲームにおける新たな AI トレンド
ゲーム用 AI は、魅力的なユーザー エクスペリエンスを実現する主要な推進力としての地位を確立しています。 しかし、ゲームにおける進化し続ける AI の役割をさらに深く掘り下げながら、AI が他のテクノロジーとともにこのダイナミックな業界の将来をどのように再定義しているのかを探っていきます。 近年出現しているゲームにおける主要な AI トレンドを見てみましょう。
ゲームにおける生成 AI
ジェネレーティブ AI を使用すると、開発者は無限で常に変化するコンテンツを生成し、プレイヤーがプラットフォームにアクセスするたびに新鮮でユニークなゲーム体験を提供できます。 たとえば、No Man's Sky や Minecraft のようなゲームでは、プレイヤーは仮想世界の外に出ることができません。
また、生成 AI は、ゲームプレイ全体を通じて進化、学習、適応する、より現実的で進歩的な NPC の作成に役立ち、ゲームを予測不可能でリプレイ可能に保ちます。
クラウドベースのゲーム
ゲームの未来はストリーミングであり、プレイヤーはスマートフォンを含むあらゆるデバイスでハイエンド ゲームをオンラインで楽しむことができます。 クラウドベースのゲームを使用すると、ゲーマーは自分のデバイスにゲームをダウンロードしたりインストールしたりする必要がなく、お気に入りのゲームをプレイするために高価なゲーム機やパソコンさえも必要ありません。 さらに、プレイヤーはいつでも、どのデバイスでもゲームプレイを再開できるため、進行状況が失われることを心配する必要はありません。
では、AI はクラウド ゲームのどこに登場するのでしょうか? ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) の能力に基づいて、AI はクラウド サーバーのパフォーマンスを向上させ、古いハードウェアでもシームレスなゲーム エクスペリエンスを提供できるようにします。
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ブロックチェーンとNFT
ゲームの世界では、非代替トークン (NFT) によってゲーム内経済が実現され、プレイヤーはデジタル トークンを取引してゲームをより価値あるものにすることができます。 NFT ゲームは、ブロックチェーン テクノロジーの力を活用してプレーヤーの所有権を追跡および保護し、オンライン ゲームの世界でより包括的で透明性の高いエコシステムを構築します。
では、NFTにおけるAIの役割は何でしょうか？ AI は、開発者がプレイヤーのデータを分析してプレイヤーが好むアセットの種類を予測し、よりターゲットを絞ったコンテンツとパーソナライズされたゲーム体験を作成するのに役立ちます。
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AR、VR、メタバース
ゲームにおける AR、VR、メタバースの統合により、AI はオンライン ゲームをインタラクティブにし、没入型のユーザー エクスペリエンスを提供するさらにエキサイティングな方法を切り開きます。 あなたがプレイヤーとして仮想世界を作成し、その中に友達を招待できるシナリオを想像してみてください。 それは魅力的な経験ではないでしょうか？ AI はそのような仮想シーンを効率的に設計できます。
ゲームにおける AI の倫理的考慮事項と課題
ゲームにおける AI の応用例や利点は数多くありますが、ゲーム会社は、進化し続ける AI の関与によって生じる倫理的な課題をよく考慮する必要があります。 ゲームにおける AI に関連する最も重大な課題には、次のようなものがあります。
データのプライバシー
ゲームにおける AI は通常、ユーザーのデータに依存して応答を生成するため、データのプライバシーと保護に関する懸念が生じます。 どのような種類のデータが収集され、どのように保存され、誰がアクセスできるのでしょうか? したがって、AI 開発企業は、このデータの使用について透明性を確保し、ユーザーの情報を保護するために堅牢なセキュリティ対策を実装することが不可欠です。
ゲーム中毒
AI 主導のゲームは依存症のリスクも高め、プレーヤーがデジタル画面の前で過度の時間を過ごすよう刺激します。 倫理的考慮事項として、ゲーム開発者は時間制限を実装するか、プレーヤーに定期的に休憩をとるように促す警告メッセージを実装する必要があります。
攻撃的なコンテンツ
AI の高度化と個人化が進むにつれて、ゲームのキャラクターが攻撃的な言葉を使用したり、有害なコンテンツを作成したり、暴力的な行動を示したりする可能性があります。 特に感受性が強く、すぐに適応する若いプレーヤーにとって、これは深刻な懸念となる可能性があります。
したがって、このような課題に対処するために、ゲーム開発者は、ゲームのキャラクターが攻撃的なコンテンツや有害な行為を促進しないようにする必要があります。 そして、それがゲームの要求である場合は、そのようなコンテンツが現実に実装されないように、警告メッセージを表示したり、年齢制限を考慮したりする必要があります。
ゲームにおける AI の未来
AI はあらゆる業界に大きな影響を与えており、ゲームも例外ではありません。 長年にわたり、ゲームにおける AI は変革の力として台頭し、仮想世界で可能なことの限界を常に押し広げ、ゲームの開発、体験、楽しみ方を再構築してきました。
ゲーム向け AI がこの分野に影響を与えているもう 1 つの注目すべき方法は、よりインタラクティブ性、高レベルのグラフィックスとビジュアル、ストーリーと風景の無限の組み合わせ、より現実的な NPC、およびパーソナライズされたエクスペリエンスを提供するという素晴らしい潜在力です。 さらに、ゲーム会社は AI の予測分析機能をさらに活用して、プレーヤーの行動を分析し、勝利チームを予測しています。
将来的には、AI がオンライン ゲームの開発を強化し、ゲーム業界を新たな時代に押し上げる上で中心的な役割を果たすことになります。 ゲーム用 AI がプレイヤーのエクスペリエンスのリアリズムを向上させ続けるにつれて、クリエイターがゲーム プラットフォームを収益化する新たな可能性が開かれることが期待されています。
しかし、ゲームにおける AI の統合が進むにつれて、AI 倫理、データ プライバシー、ビジネスに関する議論が重要になる可能性があり、組織は責任ある AI を実装することが求められます。 将来、政府が説明可能な AI をゲームに使用するために厳しい規制を課すかもしれないのも不思議ではありません。
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よくある質問
Q. ゲームにおける AI とは何ですか?
A.ゲームにおける AI とは、人工知能、コンピューター ビジョン、機械学習アルゴリズムを使用して、ビデオ ゲームのさまざまな側面を強化し、ゲームをよりインタラクティブでダイナミックにし、プレイヤーのスキルや好みに適応できるようにすることを指します。 ゲームにおける人工知能の一般的な使用例は、ノンプレイヤー キャラクターを制御し、プレイヤーのエクスペリエンスをパーソナライズし、ゲームプレイ全体でのエンゲージメントを高めることです。
Q. AI はゲームでどのように活用されていますか?
A. ゲームにおける AI の使用例は広範囲にわたっていますが、突飛なものであり、業界のあらゆる側面を再構築しています。 ここでは、ゲームにおける AI の最も注目すべき使用方法をいくつか紹介します。
- インテリジェントで適応性のある NPC の作成
- よりリアルなゲーム体験を生み出す
- マルチプレイヤー ゲームでのチートの検出と防止
- ゲームコンテンツの生成
- アプリケーションのテストとデバッグ
- ゲームの画像とビジュアルを強化する
- ユーザーデータの分析と保護
Q. ゲームにおける AI の利点は何ですか?
A.ゲームにおける AI の利点は深く、多面的です。 このテクノロジーは、パーソナライズされたエクスペリエンス、リアルなグラフィックス、インテリジェントな NPC によってゲームプレイを強化するのに役立ちます。 また、ゲーム用 AI は、手続き型コンテンツ生成によりゲーム開発を合理化し、品質保証を支援し、データ駆動型マーケティングを可能にします。 さらに、AI は不正行為を防止し、フェアプレイを可能にし、プレーヤーにとってゲームをより楽しくするとともに、業界のイノベーションを推進します。