2019 12 Jul

【GDMイベントレポ】実際にメタAIをデザインするには?「メタAIの汎用モデルとゲームデザイナー&エンジニアの役割:水野勇太氏」

スクウェア・エニックス 水野勇太

【GDMイベントレポ】実際にメタAIをデザインするには?「メタAIの汎用モデルとゲームデザイナー&エンジニアの役割:水野勇太氏」

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2019.07.12

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スクウェア・エニックス 水野勇太

毎回様々なゲストをお招きして、最新の技術や情報をシェアするDeNA主催のゲームクリエイター向け勉強会の【Game Developers Meeting】(以下、GDM)。

2019年5月17日に開催された「GDM Vol.32 エンジニア向け勉強会:ゲーム産業におけるゲームAI研究・開発の最前線~会話AI、メタAI、ユーザ感情推定~」では、スクウェア・エニックスのテクノロジー推進部のメンバーをお招きして、GDC2019で発表した内容を中心に、最新の研究成果を紹介していただきました。

本記事では、スクウェア・エニックス テクノロジー推進部 AIユニット AIテクニカルゲームデザイナー「水野 勇太」氏より、「GDC 2019」で発表した資料をもとに発表された「メタAIの汎用モデルとゲームデザイナー&エンジニアの役割」について、セッション内容をレポートします。

メタAIの汎用モデルと
ゲームデザイナー&エンジニアの役割

水野氏は今回のアジェンダとして「ゲームデザイナーとエンジニアを一つにする」「メタAIを道具として活用する」「状況分析(課題と解決案→メタAI設計)の順で考える」「妄想力を鍛える」の4つを掲げました。

ゲームのAIは主に3つ

キャラクターAI

キャラクターの知能のことで、『パックマン』に使用されたAIが始まりとも言われています。当初はフィールドとAIが合体した「お化け屋敷AI」のような状態でした。現在ではナビゲーションAIの発展とともに知的な行動が求められています。

ナビゲーションAI

FPSゲーム『カウンターストライク』において、ナビゲーションメッシュと呼ばれる地形情報を活用するナビゲーションAIが実装され、キャラクターが固定の位置やルートから解き放たれて自由に移動できるようになりました。それにより事前に仕込めないほど多様な位置での判断が必要となり、キャラクターAIが改めて発展していきました。

メタAI

ゲーム世界のすべての要素を、ゲームマスターのように神の視点から操るAIです。海外ではメタAIの一種であるAIディレクターが、『Left 4 Dead』の開発時に発展していった経緯があります。メタAIはゲームにおける環境を広く認識、問題を検知して、解決プランを立案することができます。

また、メタAIの汎用的な設計が水野氏から紹介されました。それは内部の「World Analyzer」で世界を分析、「Game Maker」でゲームをどう変えるかのプランを立案、それに基づいて「Parameter Generator」がどのようなパラメータで変化させるかを具体化して、Effectorでゲームの世界に通知されます。

敵マネージャーやアイテムのスポナーなど、ゲーム側の「Interaction Space」が変わることで、ゲーム世界に変化が生じ、プレイヤーの体感が変わっていく仕組みです。

ルイージ主義

メタAIは、かなり柔軟なコントロールが可能なため、メタAIに何をコントロールさせるべきなのかを決めることが重要になります。

そこで、ゲームクリエイターの米光一成氏が2006年に論文を発表した「ルイージ主義(RuIDi-ism)」を活用することを提案しました。

「ルイージ主義(RuIDi-ism)」とは、Rule・Interaction・Dilemmaの頭文字を取った考え方で、それぞれの要素に基づいて、ゲームのパラメータを抽出し、それをメタAIで変えていく仕組みになっています。特に面白いと評価されているゲームには、この主義が組み込まれているとのことです。

メタAIとゲームデザイナーとエンジニア

「GDC2019」では、実はあまり強烈に新しい理論は発表されませんでした。その中でプロシージャル技術の言い換えとも言える「Limited Situatuion Generator」は、プレイヤーそれぞれの固有のシチュエーションを生成する技術で、メタAIと親和性も高いと考えられます。

メタAIは、ゲームの状況をその場で分析・検知できるので、最初から仕込んでおく必要がないんですね。もし、その場で作られた事前に準備できないシチュエーションがあったとしても、メタAIが分析すれば最適なゲーム状態をメタAIが作り出すことが可能です。

これまでのゲーム開発のように、すべてを仕込んでおいて、状況に応じて対応させるという作業をした場合には、どうしても事前に仕込むパターンには限界があり、諦める部分も発生します。

例えば、A・B・Cの3つのパターンでそれぞれに違ったシチュエーションを作ったとしても、その3パターンのみになるため、パーソナルで完全に人ぞれぞれの固有な体験にすることはできません。

ですがその部分にメタAIを導入すると、まず作られた環境をメタAIが分析し、その環境において最適なゲーム体験を提供するため、固有の環境に対して固有のゲームを作ることができます。これがメタAIの特長を活かした最大の方法と言えるでしょう。

「GDC2019」では『Marvel’s Spider-Man』『GOD OF WAR』などのタイトルで、キャラクターの行動制御(移動の制御や画面外からの攻撃制御など)をしていると発表がありましたが、開発者はそれをシステム的に利用したり、マネージャーのように運用していただけで、メタAI的な視点ではなかったんです。

現時点では、我々が最先端に近い位置にいる状況であり、まだメタAIに取り組まれていない人も、この分野を今からスタートすれば、世界最先端のゲーム開発が実現できると思っています。

また、GDCでは、多くのエンジニアがゲームデザインについて語っており、『Marvel’s Spider-Man』のPostmortemのセッションを担当したエンジニアも、ゲームの面白さを熱く語っていました。

現在では、エンジニアがゲームメカニクスを語る時代になっていますし、ゲームデザイナーが実際にゲームエンジンを活用して、ゲームを制作する時代になっています。

自分が小島プロダクションに所属していた際に、プログラムマネージャーに言われていたのが「最後にゲームの面白さを担保するのはプログラマー」という言葉です。『MGS4』を開発している頃、プログラマーでありながら、常にゲームデザインを考えてゲームを作っていたことを覚えています。

そのような考え方や環境でゲーム開発に携われたため、世界で評価されるような面白いゲームを作ることができたと自負していますし、最近ではゲームデザイナーとエンジニアがひとつになる時代が、すぐそこに来ているのかな、と感じています。

ゲームデザイナーはテクノロジーを学ぶべきだし、エンジニアはゲームデザインを学ぶべきだと思います。どちらの要素も兼ね備えた「テクニカルゲームデザイナー」が最近の現場には求められていると感じます。

テクニカルゲームデザイナーという職種をいきなり設けるのは難しいかもしれませんが、ゲームデザイナーとエンジニアが互いに価値を提案しあい、お互いの領域に関係なく、面白さについて議論することが必要です。エンジニアは仕組みから、ゲームデザイナーは仕様から「メタAIって、こんなことができる!」という価値提案を目指すことがよりよいメタAIの実現には重要です。

スクウェア・エニックス テクノロジー推進部 AIユニット AIテクニカルゲームデザイナー「水野 勇太」氏

実際にメタAIをデザインするには

メタAIは魔法ではなく、道具です。「面白くないゲームだから面白くしたい」「ストレスを感じる挙動を直したい」という要求に対して、単純にメタAIを導入すれば解決できる、というわけではありません。

そんな状況において「なぜその現象が発生しているのか?」といった原因を見つけるのが人間の仕事ですし、判断するのも人間です。メタAIを入れればどうにかなる、という考え方は間違いだと考えています。

まずは、担当者が周辺技術を調査して、メタAIで応用させることが必要になります。メタAI設計の流れについては、「状況分析→課題と解決案を出す→メタAI設計」というフローをおすすめしています。

それでは、事例をもとに説明しましょう。

状況分析の部分において「ラスボス戦なのでプレイヤー全員にくじけて欲しくない、でも手応えが欲しい」と考えました。

その課題と解決案として、難度の設定に柔軟性がなく、感情を揺さぶることで刺激的なゲーム体験ができるのではと仮定しました。そして、ユーザーの状況から感情の推定をして、その感情に基づいて敵の行動を変えることができれば、誰でもくじけずに最後まで楽しく感情を揺さぶられるのではないか、と考えました。

そして、プレイヤーの感情をゲーム内の状況を収集してメタAIが推定する、という仕組みを作りました。その推定した感情に応じて行動を変えるように、メタAIが敵AIに指示をする仕組みが実際に動いています。この部分の仕組みについては、この後登壇する里井が担当しています。

現在のゲーム市場を見ても、モバイル対応ゲームの開発者が増えているのは明らかです。過去には「モバイルゲームにAIは必要ない」といった考えもありましたが、モバイルアプリにもメタAIの導入は可能です。

もしモバイルアプリにメタAIを導入するなら…として、仮想メタAIの例が紹介されました。パズルゲームでドロップの出現内容に難度が大きく左右されるのであれば、課題はドロップの内容がプレイヤーの腕前を考慮していないと考えられるので、プレイヤーの腕前を判定した上で、ドロップ内容を調整すれば、初心者でも最初からくじけないようなゲームにできるはずです。

ですが反対にメタAIが必要ない状況もあります。例えばテニスゲームにおいて上級者にラリーを1分間に120回続けさせたいという要求に対してなどが考えられます。

ラリーの回数には、球のスピードが最も強く関係しており、変な場所に打ち返しても上級者だから打ち返してくれる、といった状況では、もはやプレイヤーのクセや特徴の分析というよりも動作の精度を高めるという議論になってしまうので、わざわざメタAIを使わなくても良いと考えられます。本当にメタAIが必要なのか、メタAIでなくてもできることを、しっかり判断することが大切です。

そして、メタAIによる価値の提案も大切だといいます。課題の解決はマイナスをゼロもしくはプラスにするという行為ですが、導入すればプラスアルファになる価値の提案も可能だといいます。

例えばゲーム内に「直線で貫通するスキル」があることに気づけば、敵が一直線に並んでいたほうがプレイヤーは気持ち良い攻撃ができると考えられます。メタAIはそれに対応して、より爽快な手応えをプレイヤーに提供するために敵AIに指示をすることが可能です。

これは「仕様に対して妄想すること」で生まれるアイデアなので、ゲームデザイナーは自分の頭の中で自分の作るゲームを何度も何度もプレイし、「小学生」「女子高校生」「休日のパパ」「リタイアしたおじさん」など実際のプレイヤー像を想像して、妄想プレイで見つけたシチュエーションをメタAIでより面白くするのが、テクニカルゲームデザイナーの得意分野になると考えています。

取材・文・撮影:細谷亮介

▼関連レポート記事はこちらから

■イントロダクション ゲームAI研究・開発の全容:三宅 陽一郎氏

■キャラクターとのインタラクション:Gautier BOEDA(ボエダ ゴティエ)氏

■二次元感情モデルに基づくメタAI:里井 大輝氏

※本記事は2019年5月時点の情報です。

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