AI によるプレイヤー エンゲージメントの未来

今では、AI について聞かずに街を歩くことはできません。これは最近の流行語ですが、それには十分な理由があります。これはいくつかの業界を席巻しており、ゲームも例外ではありません。ゲーム制作のライフサイクル全体にわたるあらゆる機能が、アート、デザイン、さらにはライブ運営に至るまで AI の恩恵を受けることができます。ゲームの世界における AI の影響は非常に初期段階にありますが、AI には大きな可能性があります。さらに掘り下げてみましょう！

MIT は人工知能を「学習や問題解決などの人間の認知機能をコンピューターが模倣する能力」と定義しています。学界には、テストを開発したアラン・チューリングにちなんで名付けられた有名な「チューリング・テスト」があります。このテストでは、人間が一連の質問で人間とコンピューターの違いを見分けるように求められ、人間が違いを見分けることができないかどうかがテストされます。 、テストに合格します。最近では、誰と話すかにもよりますが、私たちはすでにそこに到達しています。いくつかの処理モデルがテストに合格しています。しかし、ゲームとエンゲージメントにおける AI の応用について、より具体的に話しましょう。

ゲーム業界では、アートやデザインからコーディングやエンゲージメントに至るまで、ゲーム制作サイクルのさまざまな分野で AI が大幅に進歩しました。

アート、特にジェネレーティブ アートは、おそらく一般的なメディアで見られる最も一般的な AI の例です。ある意味、これは写真のフォト ショッピングや高度な写真フィルターの使用の進化ですが、現在では一連のプロンプトを通じて画像全体を作成する必要があり、スキル セットに関係なく、ほぼ誰でも想像できるあらゆる画像を生成できるようになります。ただし、これには制限がないわけではありません。現在の AI モデルは自らが生成するものを「理解」していないため、キャラクターに余分な手や指があったり、不自然なポーズになったりするなど、理想的な結果に満たないことがよくあります。最初の生成 AI アート エンジンと比較してパフォーマンスは大幅に向上しましたが、多くの場合、追加の修正と検証が必要になります。それにもかかわらず、この分野は進化し続けており、モデルは今後も改良されていくでしょう。基本的なアート ゲーム オブジェクトやアイテムの場合、これにより、ゲーム開発用のアイコン、トークン、さらにはキャラクターを生成する際の時間を節約できます。アーティストを完全に置き換えることは難しいでしょうし、そうなるとは私も信じていませんが、アーティストが有利なスタートを切り、アイデアを素早く生み出すのに役立ちます。

たとえば、アーティストがさまざまなアート スタイルを探求したい場合、生成 AI はいくつかのサンプルを簡単に作成でき、その後、フィードバックに基づいていくつかの修正を加えて洗練することができます。忠実度の低いビジュアルが一般的なラピッド プロトタイピングの分野では、AI 生成アートにより反復処理が高速化され、より迅速な意思決定が可能になり、ゲーム アートの制作スピードが向上します。

ゲームデザインについてはどうですか？ここでは、活用できるゲーム デザイン、理論、モデルが多数あるため、AI も役立ちます。したがって、難易度曲線、ソースとシンクを備えたゲーム コイン エコノミー、および進行リズムの設計はすべて、AI がデザイナーにとってアイデアを始めるための優れた出発点を提供できる領域となり得ます。一例としては、ゲーム デザイナーが AI エンジンにさまざまな統計情報を含む戦闘システムのルールを入力し、さまざまな戦闘をシミュレートして結果を決定し、よりバランスが必要な領域を特定することができます。完璧になるでしょうか？いいえ、しかし、始めるには十分ですし、他の方法では見逃していたかもしれない他のアイデアを表面化する可能性もあります。非常に厳しいスタジオの場合、資金調達のピッチやゲーム デモの垂直スライスでデザイン コンセプトを紹介するための概念実証のためのデザインの穴を埋めるのに役立ちます。

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コーディングも AI の恩恵を急速に受けている分野です。ここでは、コード ライブラリを取り出して強化するようなものです。既存のライブラリを使用して必要に応じて微調整を行う代わりに、タスクを実行するためのプロンプトを記述し、その目的に合わせてカスタマイズされたコードを AI にすべて最初から作成させることができるようになりました。これは基本的なタスクには最適ですが、非常に洗練されたものになる可能性があり、基本的なゲームのコアのほとんどが一連のよく書かれたプロンプトによってコード化される可能性があります。ラピッドプロトタイピング開発の場合、これは完全なゲームチェンジャーとなる可能性があります。 QA や開発者にとって、AI は、ゲーム内の特定の機能や仕組みをチェックするためのさまざまな単体テストをスクリプト化するための優れたツールにもなり得ます。

エンゲージメントはどうですか？ AI が優れている分野の 1 つは言語とテキスト処理です。 ChatGPT を使用してエッセイ全体を作成している学生の例を数多く見つけることができます。ゲームにはエッセイを書く必要はないかもしれませんが、AI は、ゲームのフレーバー テキストを作成し、プレイヤーを魅了する最大限のエンゲージメントを実現するテキストを洗練するのに非常に役立ちます。プレーヤーに送信する、特定のテーマを持つ魅力的で簡潔なプッシュ通知メッセージが 500 個必要ですか?問題ない！ AIはそれを助けることができます。

ただし、エンゲージメントにおける真の期待は、AI を使用してユーザーの行動を予測し、自動的に修正措置を講じることにあります。たとえば、AI は特定のプレイヤーが支出する可能性を予測し、過去の行動に基づいてプレイヤーが好むブースターやアイテムの種類を認識して、プレイヤーが購入する可能性が高い高度にパーソナライズされたオファーを作成できるようにします。あるいは、別のプレイヤーが苦戦していてプレイをやめそうであることを AI が検出した場合、プレイヤーのエクスペリエンスを向上させ、離脱を防ぐためにパーソナライズされた支援を提供することもできます。 AI 機械学習では、何が機能し、何が機能しないかを常に学習および調整して、プレイヤーを魅了し、エクスペリエンスを調整または調整します。これらの洗練された例には多数の AI テクニックが必要ですが、ゲームへの取り組みにおける AI の大きな可能性を浮き彫りにしています。

しかし、すべてがバラ色というわけではありません。 AI にはあらゆる可能性が秘められていますが、変化は常に良くも悪くも混乱をもたらします。たとえば、著作権や知的権利の問題がクローズアップされています。ジェネレーティブ アート作品が著作権で保護された画像から作られたものであるかどうかは、どうやって判断できるのでしょうか?あるいは、ジェネレーティブ アートが数百枚の画像で構成されており、そのうちの 1 つが著作権で保護されている場合、潜在的にアート全体が使用可能となり、これが「フェアユース」とみなされることになります。逆に、裁判所はすでに（現時点では）「人間が関与していない」ため生成 AI には著作権があるとの判決を下しています。これにより、誰でも同じゲーム アートを持ち上げて、高貴であろうと極悪非道であろうと、目的のために使用できるため、興味深いジレンマが生じます。 同様に、コードについても、コードの一部が他人が所有する独自のソースから引用されたものであるかどうかをどうやって判断できるのでしょうか? AI が法制度をナビゲートするため、これは確かに非常に厄介になる可能性がありますが、ゲームへの AI の導入を止めるものではありません。特に、ゲーム エンゲージメントに関する可能性は非常に大きく、洗練された AI モデルがプレイヤーの行動に基づいて学習および調整し、収益化を最適化しながらプレイヤーの楽しさと喜びのバランスをとる高度に調整されたゲーム エクスペリエンスを作成できます。ゲームへの AI の導入は今後も加速すると信じており、すべてのゲーム スタジオは、ゲーム開発のあらゆる側面をレベルアップするために AI をどのように使用できるかを検討する必要があります。皆さんのご意見をぜひお聞きしたいです。

ゲームへの AI の導入は今後も加速すると信じており、すべてのゲーム スタジオは、ゲーム開発のあらゆる側面をレベルアップするために AI をどのように使用できるかを検討する必要があります。