特に、機械学習、ディープラーニングは徐々にデジタルゲームに入ってきており、スピードは他の業界ほど早くないですが、確実にデジタルゲームそのものを変えていくと思っています。これまではパラメータをデザイナーが作ってAIが自動的に調整していましたが、細かい点で追いきれないようなところもありました。そこをAIの学習によって適応するなど、本格的に取り組んでいくフェーズに入りつつあります。

しかし、最近は実況文化がありますので、動画を見ただけでみんなプレイした気になってしまいます。そこでAIを利用することで、ゲームを8割は一緒でも、2割はそれぞれの人にカスタマイズしたアダプティブなコンテンツに変化させられると考えています。

ユーザは、みんなと同じ体験をしたいという気持ちと、みんなと違う体験をしたいという相反する気持ちを同時に持っているところがあると考えています。その両者を満たすというのは、映画など一方向のメディアではできないと思っていて、インタラクティブ性のあるゲームに可能性があると考えています。深い意味でのインタラクティブ性ですね。ユーザーそれぞれの性格やプレイスタイル、現在の心理を推定することで、コンテンツを柔軟に変化させて行く方法です。

また、研究段階ではありますが絵を描くAIキャラクターも現在開発しています。AIキャラクターには感情マップがあり、彼が今どのような心理状態なのか確認できます。感情はキャラクターが見るものによって変化していき、彼に絵を描かせると、心理状態や見ている向きによって全然違う絵が生成されるようになっています。これまでは、絵を生成するときに、あらかじめアーティストが用意したものを表示しますが、このキャラクターはディープラーニングで色々な画家の感触を学習させています。そうすることで、ゲームの中でキャラクターが本当にディープラーニングを動かして、毎回違う絵を生成する事に成功しました。

このように、ゲーム内の広い世界で画家のようなキャラクターができて、その場でコンテンツが生成されていくような段階に入りつつあります。

従来では、キャラクターアニメーションはモーションキャプチャースタジオで撮影して人間が作成しますが、キャラクターのモデルが変われば、その度に作り替えなければならないのでした。そこを自動生成するという技術の研究も進めています。

また、プロシージャルアニメーションの研究で、アニメの生成というものがありましたが、そちらはロボットゲームを題材にしており、キャラクターは、アニメーションがついていない状態でスタートします。

あらかじめアニメーションを指定するわけではなく、パーツを組み上げたら、その場でキャラクターのアニメーションが自動生成されるため、ユーザが自由に設計してプレイすることができるようになります。

ディープラーニング技術でさまざまなことができるようになりますが、機械学習に問題があり、データではどうにもできない事もあります。今回の課題については、学習系でも強化学習の方が向いていて、さまざまなトライアルから学んでいくものがあると考えているので、そういう研究も進めています。

ゲームAIは、キャラクターの頭脳になる「キャラクターAI」と、空間を解析する「ナビゲーションAI」によって構成されます。これはデジタル空間だけではなく、街でもいいと思うんです。例えば、街全体を監視するメタAIがいて、プレイヤーを人間とします。街を掃除するロボットや警備するロボットはキャラクターAIになり、道路や建物の位置を解析するのがナビゲーションAIになります。これはSFではなく、AIが発展し、メタAI、キャラクターAIが完成したら、実現できると考えています。ゲームが街全体に広がっていくことは、むしろ現実的だと考えており、最近はずっとこの仕組みを整備しています。

データサイエンスを用いたスマートシティはたくさんありますが、スマートシティ全体のAIの仕組みを提案する人はそこまで多くありません。私は、このような街のAIの仕組みは、価値があると提案しています。

こちらは私がよく出す図ですが、ドラえもんのように人と同期して生きるのが右側で、ビックデータ解析のように体を持たないようなものが左下の方になります。たくさんデータを集め、学習し、すごくいい機能を作る事も大事ですが、人間と同期して、生活空間を作っていく事も同じように大事だと考えています。これがゲームの中で我々がずっとやってきた事ですし、スマートシティや都市など、ちょっとした現実空間にもこれから広がっていくと考えています。