2024年にノーベル化学賞を受賞したデミス・ハサビス氏率いる「Google DeepMind」が注目されるキッカケとなった業績が、トッププロ囲碁棋士に勝利した囲碁プレイAI「AlphaGo」であったように、「AI研究開発」と「ゲーム」は以前から密接な関係にある。

　AlphaGoがヨーロッパチャンピオンに勝利して大きな話題となった2015年からはや9年。現在ではChatGPTに実装されているLLM（Large Language Model：大規模言語モデル）が進化したことで、AIとゲームの関係はさらに高度かつ複雑になっている。そこで本稿では、2024年発表のゲームに応用された「ゲームAI」のなかから興味深いものを紹介したい。

台頭が期待される「プレイヤーアシスタント」

　マルタ大学らの研究チームは2024年2月、ゲームにおけるLLM活用に関する調査結果をまとめた論文を発表した（※1）。その論文では、ゲームにおけるLLM活用として実際に存在する、あるいは想定されるものとして、8種類の事例をあげている。それらにはプレイヤーとNPCとの会話で活用するわかりやすいものから、ゲームシステムの基幹部分として動作するものまで、さまざまなユースケースがある。

　ゲームシステムとして活用する事例には、元素を組み合わせて新元素を生成するブラウザゲーム『Infinite Craft』がある。このゲームは、ゲームプレイ画面右側にある「Fire（火）」のような単語が書かれたラベルを画面に並べて重ねると、新しいラベルが生成されるというものである。新ラベルの生成には、Metaが開発したオープンソースのLLMであるLlama 2が活用されている。

　これから増えると考えられる活用法には、プレイヤーがゲームをプレイ中にLLMがヒントを教えてくれるプレイヤーアシスタントがある。こうした活用法の具体例として、NVIDIAは2024年6月2日に「Project G-Assist」を発表している（※2）。同システムは、ゲームプレイ中にゲームに関する疑問を音声あるいはテキストで質問すると、AIが回答してくれるというものである。

　NVIDIAはProject G-Assistの有益性を実証するために、恐竜が生息する世界でサバイバルするゲーム『ARK: Survival Ascended』に同システムを実装したデモ動画を公開した。この動画を見ると、攻略サイトを調べて解決していた質問、たとえば「序盤の最強武器は？」といった質問にAIが回答しているのが確認できる。

　前出のマルタ大学発表の論文では、今後期待されるLLM活用法として、LLMによる「ゲーム実況」にも言及している。この活用法を使えば、ゲームプレイは得意だが話すのが苦手なプレイヤーであっても、ゲーム実況動画を制作できるようになるかもしれない。

“ストーリーのあるゲーム”の在り方を根幹から揺るがすMicrosoftの研究

　RPGのようなストーリーを伴うゲームでは、マルチエンディングのようにストーリーの分岐があったとしても、ゲーム開発者が想定したストーリーの流れをプレイヤーが体験するのが基本となっている。Microsoftの研究チームは2024年4月、こうした既存ゲームにおける前提をLLMの活用によって揺さぶる研究を発表した（※3）。

　Microsoftの研究では、プレイヤーがゲーム開発者によって想定されていなかったストーリーを生成できるかどうかが検証された。この検証のために、『Dejaboom!』と名付けられた小規模のテキストアドベンチャーゲームが開発された。

　このゲームは、プレイヤーはとある村の住民となって、村に隠された爆弾の爆発を回避するのが目標となる。プレイヤーはほかの村人と会話したり村のなかを移動したりして、制限時間内に爆弾の在り処と爆発の解除法を突き止めなければならない。制限時間内に解除法が判明しない場合は爆弾が爆発するのだが、プレイヤーは1日前に戻って目覚めることになる。このように同ゲームのストーリーは一種の“タイムリープ”ものであり、ゲーム名に含まれる「Deja」は既視感を表す「デジャヴ（déjà vu）」に由来する。

　Dejaboom!の最大の特徴は、NPCに該当する村人のセリフが事前に設定されていないことだ。セリフがない代わりに、村人が話す内容はLLMによって生成される。複数登場する村人の性格や爆弾について知っていることは、LLMが事前に学習している。そしてプレイヤーは村人にさまざまな質問、あるいは会話を投げかけることで爆弾に関する情報を得ていく。それゆえ、プレイヤーと村人の会話の内容によっては、ゲーム開発者がまったく想定していなかったストーリー展開が生成される可能性もあるのだ。

　Microsoft研究チームはDejaboom!を28人のプレイヤーにプレイさせ、「想定外のストーリー展開の生成」について調査した。具体的には、想定内のストーリーの流れを可視化したうえで、想定外の内容を追記したのだ。このようにして作成されたストーリーグラフのひとつが、以下の画像である。「start」はゲームの始まり、「end」は爆弾解除によって生じるエンディング、薄青が想定内のストーリー、薄緑が想定外のそれをあらわしている。

　以上の研究は、ゲーム開発者によって事前に用意されていないストーリーを、プレイヤー自身が生成できるゲームの可能性を示唆している。こうした、文字通りプレイヤーの数だけストーリーがある「プレイヤー生成型アドベンチャーゲーム」が、いずれ開発されるかもしれない。