ゲーム開発でAI(人工知能)をどう活用するべきか――。それを議論したパネルディスカッション「ゲームと機械学習の最前線~現状と未来を正しく捉えるために~」が、「CEDEC 2019」(2019年9月4~6日、パシフィコ横浜)で開かれた。ディー・エヌ・エー(DeNA)の奥村純氏、スクウェア・エニックスの三宅陽一郎氏、バンダイナムコスタジオの長谷洋平氏が登壇し、実製品へのAI導入事例や、開発におけるポイントについて議論した。

ディー・エヌ・エー(DeNA)の奥村純氏
(撮影:日経 xTECH)
[画像のクリックで拡大表示]

 司会を務めたDeNAの奥村氏は最初に、ゲームを面白くしたり、プレーヤーの習熟度を高めたりする「賢いAIエージェント」の導入事例を紹介した。DeNAのオセロゲーム「逆転オセロニア」では、初心者から上級者まで自分のレベルに合わせて対戦するAIエージェントの強さを選べる。SNKの格闘ゲーム「サムライスピリッツ」は、特定のプレーヤーの挙動を学習したAIと対戦できるモードを備えている。

スクウェア・エニックスの三宅陽一郎氏
(撮影:日経 xTECH)
[画像のクリックで拡大表示]

 ゲームのデバッグや品質管理の分野でもAIは活用されている。「ゲームの複雑化と規模拡大によって、人手だけではデバッグが困難になってきた。次世代ゲームのデバッグはAI抜きでは無理というのがゲーム会社の共通の認識」(三宅氏)。今回のパネルでは、人間のプレーデータを学習させたテストプレー用AIでゲームバランス(難しさ)を調整したパズルゲーム「キャンディークラッシュ」の事例や、プレー時に自動生成するダンジョンマップの不具合をAIで調べるロールプレイングゲーム「ディビジョン」の事例が紹介された。

バンダイナムコスタジオの長谷洋平氏
(撮影:日経 xTECH)
[画像のクリックで拡大表示]

 オンラインゲームでは、プログラムなどを使って不正に有利な状況を作り出すチート行為の対策も重要だ。奥村氏によれば、近年増加している5人対5人のようなマルチ対戦のゲームでは、少数の“チーター”の存在がプレーヤーのユーザーエクスペリエンス(UX)を大きく棄損しているという。一方で、数百万人単位のプレーヤーの挙動を全て監視するのは莫大な手間が掛かるため、各社がチート対策の効率化技術を開発している。

 今回のパネルでは、ネクソンが運営するオンラインマルチプレーFPS(一人称視点)ゲーム「サドンアタック」での事例などが紹介された。チート行為の判断に使う画面内の注目度マップをAIで出力することで、チーターのアカウント停止(いわゆる“BAN”)に掛かる時間を1日から数分に短縮化できたという。三宅氏は、「特にeスポーツの世界では、不正行為があるとビジネスが成り立たなくなる。そのリスク対策に、AIは一定の役割を果たせる」と指摘した。

FPSゲーム「サドンアタック」では、AIを用いてチート行為の判断根拠を注目度マップで出力する
(撮影:日経 xTECH)
[画像のクリックで拡大表示]

 画像や3次元モデルのコンテンツ生成にAIを生かす技術も続々と登場している。「ゲームが複雑化するにつれて、(オブジェクトやキャラクターモデルなどの)アセット生成の手間が限界を迎えつつある」(奥村氏)。その対応策として、例えばフランス・ユービーアイソフト(Ubisoft)の「アサシン クリード オデッセイ」では、木や石のような重要度の低い物体の映像はAIで生成し、キャラクターの表情のように重要な要素はデザイナーが作りこむことで開発を効率化した。

背景画像のライティングを後から変えたり、1枚の写真から3Dモデルを生成したりする技術が登場してきた
(撮影:日経 xTECH)
[画像のクリックで拡大表示]

 長谷氏はバンダイナムコスタジオのコンテンツ生成研究事例として、深層学習を用いて解像度の低い画像を高精細画像に変換する技術を紹介した。「近年のスマートフォン(スマホ)ゲームでは、画像の高解像度化につれてゲームのダウンロード時間も増加している。スマホのCPUが高性能化してきたことで(エッジでの)推論処理が可能になってきた。今後こうした技術が広く使われていくだろう」(長谷氏)。