車の運転や掃除機、スピーカーなど、私たちの生活に欠かせない存在として浸透しつつある「AI」ですが、じつはゲームの開発や運用においても積極的に取り入れられているのが現状です。
今回の記事ではそんなゲームAIの概要や種類、活用事例や必要スキルをご紹介します。本記事を読むことで概要や種類および使い道、また必要なスキルや学習方法をしっかり学べるため、開発・運用の際大いに役立つでしょう。
ぜひ最後までお読みいただき、参考にしてください。
ゲームAIの概要
ゲームAIという言葉は、一般的に以下の2つの意味をもっています。
- ゲームを操作・プレイするAI
- ゲーム開発を支援するAI
「ゲームを操作・プレイするAI」というのは、主にCPU戦などで使われる「コンピューターが操作するキャラクター」のことを指します。
一方の「ゲーム開発を支援するAI」というのは、ゲームのシナリオ生成やプログラミング、デバッグといった作業を人間の代わりに行ってくれるシステムのことを指します。
なお概要から学びたい方は、以下の記事が参考になります。
主なゲームAIの種類
ゲームAIには大きく3つの種類があります。この章では、以下の3種類について紹介していきます。
| 種類 | 特徴 |
| メタAI | ゲーム全体を管理するAI。 イベントや敵キャラの出現など、ゲーム環境全体を管理する。 |
| ナビゲーションAI | ゲーム内の地形認識を行い、経路や位置取りをナビゲートしてくれるAI。 |
| キャラクターAI | プレイヤーが操作せずともゲーム内で自由に動き回るAI。 具体例は格闘ゲームのCPU戦などで使われるキャラクター。 |
メタAI
ゲーム内全体の管理を行うAIです。ゲーム全体の進行やイベント発生や敵キャラ出現、難易度調整やプレイヤーの行動パターン分析など、ゲーム環境全体の管理を担っています。
以前までは人間による手作業が必要不可欠でしたが、現代ではすべてが自動化されている状況です。ゲームの面白さやバランス、正確性を保つために重要な役割といえます。
ナビゲーションAI
ゲーム内のキャラクターやオブジェクトが移動する際の経路を計算したり、地形や進捗状況を確認することで、目的に沿ったルート案内を促すAIのことを指します。
主にゲーム内にてプレイヤーが迷わずに目的地に到達したり、敵キャラクターがプレイヤーを最適な経路で追跡したりする際に使用されます。こちらの性能はゲームの没入感や、リアリティ向上に重要な要素になります。
キャラクターAI
「プレイヤーが操作せずともゲーム内で自由に動き回るAI」のことを指します。代表例としては、主に格闘ゲームなどのCPU戦などで用いられるキャラクターと考えて差し支えないでしょう。
プレイヤーのレベルに沿った動きを細かく設定できるため、練習のみならず一人で楽しむ用途でも役立てられています。
ゲームでAIが活用されている事例5つ
いまやゲーム業界では、じつにさまざまなシーンでAI活用が広がっています。この章では、活用事例として以下5つをご紹介します。
- ユーザーのレベルを学習したCPU対戦の実現
- AIチャットボットによる会話機能の実現
- ゲーム進捗状況やイベント告知
- プログラム不正改造やチート行為などのAI監視
- AIによる一部の開発作業の自動化
ユーザーのレベルを学習したCPU対戦の実現
ゲームにおける活用事例として、「ユーザーのレベルを学習したCPU対戦」が挙げられます。
AIはプレイヤーの行動を記録し、学習アルゴリズムを用いてそのパターンを理解することで、プレイヤーの実力に合わせてCPUの難易度を調整しています。これによりプレイヤーに沿ったレベル感で練習できるため、プレイスキルを効率的に磨くことが可能になりました。
プレイヤーは適切な難易度で楽しめるだけでなく、ゲームのプレイ時間も増えるため運営側にとってもプラスとなります。
AIチャットボットによる会話機能の実現
「AIチャットボット」をゲームに導入した事例です。プレイヤーがゲーム内で質問するとAIチャットボットが迅速に回答してくれたり、プレイヤーの行動を分析してプレイのヒントやアドバイスを提供してくれるものもあります。
また上記のように「ゲーム内にAI技術を搭載した事例」とは逆で、「ゲームで用いられているAI技術を業務システムに応用した事例」も存在します。
ゲーム進捗状況やイベント告知
たとえば大人気ゲーム「ファイナルファンタジーシリーズ」ではプレイヤーごとのゲーム進捗状況に沿って、最適なイベント通知を行うことで、より楽しいゲーム体験を実現しています。
それだけでなく、メタAIがプレイヤーごとに異なるレベルやプレイスタイル、興味や関心をキャッチアップし、それらに基づいた特典を個別に提案しているため、プレイヤーは自分に最適な情報やイベントにアクセスできることから、ゲーム意欲もより高まります。
プログラム不正改造やチート行為などのAI監視
「プレイヤーの行動パターンやデータを分析して不正行為を検出するプログラム」を組むことで、不正行為の自動検出を可能としています。それだけでなく、不正行為の特徴を学習して将来的に同様の行為を自動検出するプログラムを構築することにも役立っています。
不正行為は公正なプレイ環境を維持できなくなるうえ、場合によっては他のプレイヤーへの迷惑行為に該当するデメリットがあるため、もはやなくてはならない存在です。
AIによる一部の開発作業の自動化
「一部の開発作業」とは、ゲーム内の環境やキャラクターのデザインやプログラムコードの最適化、デバッグ作業や品質管理、保守運用などの業務などです。
ある程度ルールが決まっているルーティンワークを自動化することで、開発チームの負担軽減と圧倒的な生産効率アップを実現させています。
ゲームAI開発で求められるスキル
ゲームAIの開発に求められるスキルには、以下が挙げられます。
- AIの基礎～応用知識
- AI言語を用いたプログラミングスキル
- 分析・解析などのデータサイエンススキル
それぞれ見ていきましょう。
AIの基礎～応用知識
基本～応用の幅広い知識は必要不可欠です。具体的には機械学習やディープラーニングの基礎部分などが挙げられます。
加えて、実務レベルとなるとアルゴリズムや各種ツールの理解も求められます。自然言語処理や画像認識、TensorFlowやPyTorchといったライブラリの使い方を熟知していることが理想です。
必須の知識をまとめてスピーディーに取得したいなら、AI研究所が運営する「AIエンジニア育成講座」がおすすめです。3日間の短期集中で現場でよく使われるノウハウを効率よく学べます。
AI言語を用いたプログラミングスキル
AI言語とは「人工知能を開発するための言語」であり、主にPythonやRなどを指します。
デバッグや最適化のノウハウに加え、AI言語を使って作成したモデルをゲームに統合するためのスキルも必要になるため、独学では時間がかかることも事実です。
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分析・解析などのデータサイエンススキル
データサイエンススキルとは主にデータの収集や前処理、可視化やモデリングなどです。これらを駆使することでゲーム内でのプレイヤーの行動パターンや傾向が分析でき、ゲーム内の挙動やコンテンツを最適化できるからです。
未経験からデータサイエンスを学ぶのであれば、「データサイエンティストセミナー」を受講するのがいいでしょう。受講者1万人以上、かつ満足度99.5％以上の実績を誇る本セミナーは実務ですぐに使える技術を2日間で効率よく習得できるため、ゲームAI開発にうってつけです。
ゲームAI開発を学ぶための学習方法
これからゲームAI開発を学ぶのであれば、以下の学習方法がおすすめです。
- 書籍やインターネットを活用して独学する
- プログラミングスクールやWeb講座を活用する
それぞれ解説します。
書籍やインターネットを活用して独学する
まずはインターネットや動画を用いて体系的に基礎を学習し、ひととおり終えたら書籍を購入して知識を補強する形で学習するのがいいでしょう。
ゲームAIは需要も高まっているため、Web上にはいくつもの学習サイトや講座が存在します。また書籍についても、書店に足を運べば該当するものが必ず見つかるはずです。
なお、おすすめの書籍については以下の記事が参考になりますので、ぜひご一読ください。
プログラミングスクールやWeb講座を活用する
プログラミングスクールやWeb講座を活用するのも、学習方法として有効です。ゲームAI開発を初心者が独学で学ぶのは、すこしハードルが高いことも事実だからです。
ゲームAI開発には、確率論や統計学などの応用数学だったり、アルゴリズムといった難解な分野も含まれているため、不明点を質問できる環境がないと挫折につながりやすくなります。
おすすめなのは、「AIエンジニア育成講座」です。実務に基づいた課題を実戦形式でトレーニングできるため、完全未経験からでも現場で使える技術をしっかり習得できます。
3日間の短期集中講座となっているため、学習に時間をかけられない方にもおすすめです。
ゲームAIについてまとめ
じつに幅広い業種で役立てられているAIですが、ゲーム業界においても操作やプレイ、および開発や運用といったシーンでも欠かせない存在となっています。「ゲーム」と「AI」は、すでに切り離せない関係性にあるといっても過言ではないでしょう。
プレイヤーがより楽しめるための仕組みにAIが使われていること、その裏には熟練のゲームAIエンジニア達の努力があることを意識すると、いつも何気なくプレイしているゲームの見え方が変わるかもしれません。