ゲームAI研究のスペシャリストが集結する、スクウェア・エニックス AI部（※）。2022年の発足以来、シンボリックAI、機械学習（機械学習を用いた自然言語処理を含む）、プロシージャルなコンテンツ生成など、様々な分野からゲームAI技術の研究・開発に挑み続けている。

今回は、そんなAI部の技術と研究成果を余すことなく紹介する技術書「スクウェア・エニックスのAI」の発売を記念し、書籍からAI部スタッフの座談会を4回にわたって転載。セクションリーダー篇では、第一線で活躍する各セクションのリーダーたちが「ゲームとAIの未来像」を語る。

※2024年4月の組織変更により、旧AI部を含む部門名・職種等に変更がありました。本記事および書籍「スクウェア・エニックスのAI」では、執筆時点の表記を用いております。

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AI技術の連携で生まれるシナジー

三宅陽一郎氏（以下、三宅）：普段はそれぞれの専門分野をリードしている皆さんですが、お互いどのような連携をしているのかも聞いてみたいです。

グラシア ヒル・レアンドロ氏（以下、レアンドロ）：機械学習は、強化学習を除けば、学習データを用いてそこから学習していくもの。つまり、データがなければ良いシステムを構築することはできません。そのため、それぞれの分野と連携する際は「どんなデータをもっているか」「トレーニングに使えるデータはあるのか」を確認することが出発点となります。

例えば、機械学習をメタAIに応用したい場合は、「どんなメタAIから学べばいい？」ですし、キャラクターの感情の機械学習をしたい場合「どんなデータから学習できる？」とヒアリングすることから始めています。

並木幸介氏（以下、並木）：機械学習系はスキルセットがたくさんあるので覚えないといけないことも多いですし、ゲームAIエンジニアもタスクは山ほどあります。両方の知識とスキルを押さえた人はなかなかいないので、いかにそういう人材を育成していくかというところも重要になってきますよね。

多様な技術と人材を上手く連携させないと、機械学習は単に最適化のためのツールにしかならない。最適な行動をするためのチェッカーやQAシステムでしか使われないとなると非常にもったいないんです。だからこそ、いかに上手くAI技術を融合させて、シナジーを生み出していくかが鍵になると思います。

ボエダ・ゴティエ氏（以下、ゴティエ）：確かに機械学習の人たちと協力することは簡単ではないんですけれど、最近は少しずつ連携を始めています。例えば、キャラクターAIの感情を絵画で表現するという研究では、機械学習エンジニアのハンディ・エドガーさんと共同で様々な作業を行いましたし、別の方とは音楽生成について協力し合うことがありました。私がキャラクターを動かしたいときは、ナビゲーションシステムを開発している同僚と協力しています。

大事なのは、各分野が何をつくっているのか、どのような技術を開発しているのかを知っておくことですね。知っていれば、将来的に自分の専門分野と連携することができると思います。

課題を乗り越えAIがもたらす「スクエニらしさ」

三宅：日々感じる課題感みたいなものも聞いてみたいと思います。デジタルゲームに導入していく上でここが障壁だったなとか、何か思うところはありますか。

レアンドロ：開発現場とのコミュニケーションが一番難しいと感じますね。ゲームデザイナーから「ここに機械学習の技術を取り入れたい」という相談をいただくことがあるのですが、必ずしもその選択が正しいとは限りません。機械学習なら何でもできるというわけではないですし、実際にはルールベースのAIやシンボリックAIの方が良い仕事をするケースもあります。

機械学習で行うことができるタスクだとしても、多くの労力と時間、データ収集が必要であれば、それに見合うだけの価値があるかどうかもきちんと考えないといけません。彼らが何をしたいのかを正確に知り、私たちに何ができるのかを見極めるためにも共同作業が何より大切だと感じています。

ゴティエ：一方で、デザイナーが「その技術には適用限度がある」と思い込み、自分で壁を作ってしまうケースもありますね。プロジェクトを進行する際は、何度かデザイナーに「この技術でいろいろなことができますよ」と説明するのですが、なかなか理解してもらえません。でも、デザイナーにとってもそのあたりは想像しづらいんですよね。新しい技術を使ったプロジェクトでは、こうしたコミュニケーションの壁があるなぁと感じています。

本当はもっと「こんなものができますか？」というような相談が欲しいのに、「できないだろう」と皆さん思っているから、相談も来ないんです。開発中、数ヶ月後に「こういうものをつくりたかったんですけど、できないですよね？」と聞かれることはありますけどね（笑）。

三宅：それは確かによくありますよね。でもこちらも何を説明していいかわからないし、向こうも何を説明してくれるのかわからない。

ゴティエ：デザイナーとの連携が必要不可欠だからこそ、もっと密なコミュニケーションが必要ですよね。

里井：まさに今ゴティエさんがおっしゃったようなところは、自分も課題に感じています。特にメタAIは、ゲームデザインや仕様に大きく影響を与えるものなので、ゲーム仕様が決まってしまった後に「メタAIやりましょう！」と相談されても、やれることがすごく限られてしまうんです。自分が最初に関わったプロジェクトでも、仕様が全部決まった後に「メタAIやりませんか？」という話がきたので、決められた仕様の範囲内でバランスをちょっと調整するくらいが精一杯でした。

三宅：AIはどうしてもゲームデザインの核の部分に関係するから、後から簡単に足せないという部分もありますね。

里井：「もっと早くコミュニケーションを取っていたら、ユーザーのためになる技術を提案できたかもしれなかったな」と悔しくなることもあります。理想を言えば、仕様が決まる前に、ゲームデザイナー側がメタAI導入を前提とした企画をつくってくれるのが一番なんですけど、そのためには「メタAIとは何か」を知ってもらうこと、そして「機会があったら使いたい」というポジティブな気持ちをもってもらうことが大切なんですよね。さらに、何か気になることがあったときにも、カジュアルにコミュニケーションが取れる関係性を築いていけたらいいのかなと思っています。

三宅：AIはゲームデザインを広げる、深める技術だからこそ、それを活用するデザイナーとのコミュニケーションは一番の課題かもしれませんね。

並木：さらに言えば、AI技術はそれぞれ特性が異なるので「タイトルとのマッチングを考えて提案すること」も大事だと思います。ステートマシンはアクションゲームと相性が良いですし、プランニングシステムは長時間のプレイや仲間との連携、チームプレイの要素が多いタイトルで活躍できます。タイトルとマッチしていない技術を入れても逆効果になってしまうってことが結構あるので、その見極めには難しさを感じています。

そしてそこから、いかに「スクウェア・エニックスらしいゲームをつくるか」というのが、AI部の課題だと思うんです。スクウェア・エニックスは、仲間と一緒に苦難を乗り越えるとか、仲間の絆をテーマとしたゲームが得意だと感じています。『FINAL FANTASY XV』のように、仲間と一緒に戦うゲームシステムがあって、その上に物語性が乗っているという。そうしたパターンを新しく確立していく過程において、ゲームAIはより重要な役割を担ってくると思います。

研究・ゲーム開発の両輪でユーザーに「新しいゲーム体験」を届ける

三宅：では最後に、皆さんが「この仕事をやっていてよかった」と思う瞬間について聞いてみたいと思います。

ゴティエ：やはり、自分が開発してきた技術がゲームに使われたときですね。エンジニアにとってそれがなにより感動します。数年間頑張って開発した技術の中には、社内で活用されないものもあるんですけど、それも決して無駄ではありません。

例えば、GDCやCEDECなどのカンファレンスで発表したり、論文を書いたり。そこから世界中の研究者たちと繋がるきっかけになるんです。そうして繋がった研究者たちと意見を交わすこともできます。研究を通じてそうした繋がりが生まれると嬉しいですよね。

里井：私はゲーム開発者としての視点と、研究者としての視点の2つがあります。

企業のゲーム開発者としては、ゲームという実際にユーザーが手に取るプロダクトに貢献できるということです。自分の研究が「ユーザーを楽しませること」に繋がっていることがわかると、やりがいも大きいですね。ただ、私の研究しているメタAIは、必ずしも表立って使われるものではないんです。それでも、メタAIを使ったゲームデザイナーから「すごくよかったよ！」とフィードバックをもらったことがありまして。そのときは本当に嬉しかったです。

研究者としては、メタAIの研究開発を通し、「ゲームの面白さとは何か」という問いに対して新しい知見を得たり、追求したりできることがすごく楽しいです。AI部内だけでなく、他部署や他社の方との意見を交わす機会も多いので刺激的な環境で研究できているなと感じています。

レアンドロ：私も、自分が開発したものがゲーム開発に役立ったり、ゲームの一部になったりしたときは喜びを感じますね。

もう1つは、機械学習とゲームのコンセプトを組み合わせた研究ができていること。現在、様々な分野で機械学習の研究が行われていますが、ゲームは機械学習研究の主なテーマではないと感じています。だからこそ、この分野で新しいアイデアを試すことができるのは、私にとって大きなモチベーションになっています。

並木：やはりそこは皆さん同じですよね。私も新しいコンセプトのAIを取り入れたゲームが発売されて、ユーザーさんの手元に届き、SNSやブログ、掲示板などで感想がもらえたときが一番嬉しいです。その分、評判が良くないと落ち込むんですけどね（笑）。

実際に、技術的にはチャレンジしたけど売上はあまり良くなかったっていうゲームは、世の中にたくさんあります。ですが、そうしたゲームに対して「この技術はいいよね」という感想をもらえると、技術者としては本当に嬉しいんです。技術的な頑張りをユーザーに評価してもらえるというのは、技術者冥利に尽きますね。

ゴティエ：プレイヤーがAIの技術に気づいてくれるのかというと、ちょっと難しいかもしれませんね。AIは自然に見えることを目指しているからこそ、そうしたフィードバックが少ないという面があるんだと思います。

並木：確かに、直接的に技術を評価するコメントは少ないですね。それでも、「このシーン怖かったよね」とか「こいつ強かったなぁ」とか、そんなコメントをいただくだけでもやりがいを感じます。

三宅：我々の仕事で最も重要なのはゲームに技術を導入していくことですが、「AI技術そのものを発展させていく」という使命もあります。だからこそ、開発と研究のどちらも同じくらい重要なんですよね。

この分野はテーマがものすごくたくさんありますし、ゲーム産業でしか研究できないテーマも多いなかで、AI部は各分野の最先端で研究を進めています。かつその開発・研究成果を何十万、何百万のユーザーに届けることができるのは、大きな醍醐味なんじゃないかな。これからAI技術の研究と開発の両輪で、ゲームの新しい可能性を切り拓いていければと思います。