今年のゲーム開発者会議（GDC）でAIがおそらく最大の話題だったのは当然と言えるでしょう。会場の展示フロアにはAIの最新技術が溢れ、Inworldをはじめとする企業によるデモが巨大なブースで展示されていました。舞台裏では、NVIDIAがさらに印象的なツールを披露していました。UbisoftがNVIDIAのAceマイクロサービスを使って制作した体験は注目を集めました。プレイヤーがマイクを通してNPCに話しかけ、AIから的確な返答を即座に得られるという体験です。
当然のことながら、これは一週間を通して議論の的となりました。イベントの年次Game Developers Choice Awardsでは、プレゼンターたちが、人間のクリエイターにとって実存的な脅威となる、急速に迫りくる生成型AIの波に反論しました。しかし、テクノロジーの活用のすべてが、人間を創造プロセスから排除するために構築されているわけではありません。Candy Crush Sagaを支えるAIツールのように、AIがクリエイターにとってより役立つユースケースであることをより強く示唆するものもあります。
副操縦士としてのAI
最近Xboxに買収されたKingの開発者たちは、その週に何度もステージに上がり、ゲームを支える技術について語りました。特に、あるパネルでは、スタジオがAIを駆使してCandy Crush Sagaのレベルを作成する方法に焦点が当てられました。表面的には、この技術を批判する人は、デザイナーの仕事を奪うものだと非難するかもしれません。しかし、KingのAIラボディレクター、サハル・アサディ氏に話を聞いたところ、彼女は同社によるAIの活用方法について、より人間的な視点から語ってくれました。
「レベル作成のプロセスにおいて、AIを補助ツールとして活用しています」とアサディ氏はDigital Trendsに語った。「プレイテスト用のAIソリューションがあり、さらにAI調整システムも構築しました。このプレイテストモデルは、ゲームプレイ体験に関する洞察を得るのに役立ちます。デザイナーが作成しているレベルについて、ゲームプレイの様子や難易度に関する多くの指標を取得することで、デザイナーが反復作業という単調なサイクルを短縮するのに役立ちます。」
私たちがやっていることは、デザインの副操縦士のように考えることです...
アサディ氏の説明によると、キャンディークラッシュのAIツールは時間を節約することに特化しており、それはこの種のゲームにとって不可欠な要素だ。この大ヒットモバイルゲームは、その膨大なレベル数のおかげで、12年間にわたりプレイヤーを継続的に獲得してきた。現在、レベル数は1万6000を超えている。各レベルは適切にバランス調整され、プレイテストを経て、楽しく、難しすぎないようにする必要があるため、膨大な作業量が発生する。キング氏にとって、これはかつて非常に時間のかかるプロセスであり、ミスが発生する余地が大きかった。AIはそれを一変させた。
「かつては、開発者はレベルを1、2回開いてプレイし、感触を確かめるという作業をしていました。そして、満足するかどうかを判断し、何度かイテレーションを繰り返します。これが最も時間がかかり、単調な作業でした」とアサディ氏は言います。「今では、クリックするだけで1,000回以上プレイテストを行い、より正確な洞察だけでなく、追加の指標も取得します。これはプレイ可能か？プレイヤーにとってどれくらいの難易度か？そしてデザイナーは、その洞察をすべて得て、どの方向に改良していくかを決定します。これはほんの数分で完了します。」
膨大な量のデジタルプレイテストは、Candy Crush Sagaのようなエンゲージメント重視のゲームにとって極めて重要です。このような無料ゲームは多くのプレイヤーを簡単に引き付けることができますが、同時に失う可能性もあります。たった一つのレベルの失敗が、このようなゲームの成否を分けるのです。Kingのセントラルインサイト責任者であるヤン・ウェデキント氏は、このことを痛感しています。
「今朝、ゲーム発売時の悪名高きレベル65についてお話ししました」とウェデキンド氏はDigital Trendsに語った。「あまりにも難しかったため、信じられないほど多くのプレイヤーを失いました。今にして思えば、当時は1万6000レベルに達するとは思ってもいませんでした。これは後知恵です。しかし、これほどのコンテンツ量があれば、プレイヤーがゲーム開始から3日、あるいは3ヶ月でプレイをやめてしまうような事態は避けたいものです。」
キング氏によると、現在ゲームに導入されているAIソリューションは、プレイヤーのスマートフォンにレベルが配信される前にこれらの問題を解決するのに役立つとのことだ。しかし、キャンディークラッシュの開発者はAIをプレイテストだけに活用しているわけではない。この技術は初期の設計プロセスにも活用できるのだ。
「これは、デザイナーが『こういうゲームプレイ体験を作りたい』と提案するインスピレーションツールになるかもしれません」とアサディ氏は言います。「AIソリューションに説明すれば、インスピレーションが湧いてきます。デザイナーが最初のレベルを作成し、そのクオリティを確かめたい場合、リリース前にこのツールを使って洞察を得るといったプロセスにも使えるでしょう。」
この技術の可能性について議論する中で、私はそれに対する反発についても触れた。キングは不確かなデータセットに基づいてフルボイスのNPCを作っているわけではないが、AIが人間のプレイテスターの仕事を代替すると考える人もいるだろう。そして、AIがステージのインスピレーションを生み出すという点では、確かに危険な側面がある。有益と有害の境界線はどこにあるのだろうか？アサディ氏はその葛藤を理解しているものの、人間の創意工夫に比べれば、この技術には限界があるという現実的な見方をしている。
「楽しさの定義とは何でしょうか？そして、楽しさを数学的に表現できるでしょうか？私には無理だと思います！」とアサディは言います。「楽しさという要素を実現するには、デザインの技術が非常に重要です。だからこそ、私たちはデザインの副操縦士のように、創造性と革新性を高めることを考えているのです。」
