AI Arena：1100万ドルを調達、AI＋Web3＋ゲームの3大コンセプトを融合した製品
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AI Arena：1100万ドルを調達、AI＋Web3＋ゲームの3大コンセプトを融合した製品
AI Arenaは単にAIを組み込んだゲームではなく、プレイヤーのAIスキルを育成するプラットフォームでもある。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：SenseAI
AI Arenaは、AI駆動のWeb3対戦型ゲームであり、ユーザーが独自のAIキャラクターを育成してバトルを行うことができる。各バトルの結果はプレイヤーのトレーニングスキルに依存し、ユーザーが人工知能の動作や学習プロセスを理解する手助けとなることを目的としている。現在AI Arenaは事前登録を受付中で、ArenaX LabsはまもなくArbitrumメインネット上でテスト版をリリースする予定だ。
AI Arenaを開発するArenaX Labsは、新たに600万ドルの資金調達を完了したと発表した。リード投資家はFramework Ventures、参加投資家にはSevenX Ventures、FunPlus/Xterio、Moore Strategic Venturesが名を連ねており、この資金はPvP格闘プラットフォームの構築および類似ゲームの開発に使用される予定だ。
Sense 思考
本稿内容に基づき、さらに発散的な推論や考察を試みます。ご意見・ご交流をお待ちしております。
- AI Arenaは単なるAI統合ゲームではなく、プレイヤーのAI活用能力を育成するプラットフォームでもある。AI時代の到来に伴い、「自分専用のAIアシスタントをどう訓練するか」は、仕事や生活における必須スキルとなり、職場での業務能力評価の重要な指標ともなり得る。
- ゲームとAIの融合により、プレイヤーは娯楽を通じてソフトスキルを向上させることができる。AI Arenaはその点で大胆な挑戦をしており、適切な入り口を見つけ出した。今後ますます多くのプレイヤーがAIアシスタントの訓練技術を身につけるようになれば、AI ArenaはAI技術者の知的財産権を保護しつつ、AIに関するバイラテラル取引市場を提供し、売り手と買い手のマッチングも可能になるだろう。
本文は全2334字。読了まで約8分
AIネイティブ製品分析
AI Arena
1. 製品：AI Arena
2. 創業者：AI Arenaは母体企業ArenaX Labsが開発。ArenaX Labsは2018年、Brandon Da Silva、Dylan Pereira、Wei Xieの3名によって共同設立され、インディーゲーム制作に注力している。
3. 製品概要：
AI Arenaはイーサリアムネイティブのゲームで、世界中のプレイヤーがAI駆動のNFTキャラクターを購入、訓練、バトルできる。これは真のAI技術によって支えられたNFTトークン化プラットフォームである。プレイヤーはグローバルPvPアリーナで、AIが制御するNFT格闘キャラクターを設計・訓練し、それらを自動対戦させる。最終目標は相手をアリーナから撃墜すること。AIキャラクターの成長には「模倣学習（Imitation Learning）」というプロセスが用いられ、人間の行動を観察することでスキルを学ぶ。一方、プレイヤーは「AI Inspector」というツールでAIの能力を評価し、弱点を特定して今後の重点トレーニング領域とすることができる。
4. 発展の軌跡：
- 2021年10月：Paradigmが主導、Framework Venturesが参加する形で500万ドルのシード資金調達を実施；
- 2024年1月：Framework Venturesが主導、SevenX Ventures、FunPlus/Xterio、Moore Strategic Venturesが参加し、新たに600万ドルを調達。
01.AI Arenaの製品ビジョン
Brandon Da SilvaはAI Arenaの母体企業ArenaX LabsのCEOである。AI Arena設立前はカナダ最大の年金基金OPTrustにおいて5年間投資・マネジメント業務に従事。機械学習を投資分析に取り入れることが彼のキャリアの中心だった。Brandonは自身のTwitterでAI Arena開発の理由を次のように説明している――AI業界の参入障壁を下げ、学歴に左右されずすべてのAI愛好家が能力を発揮できる場を提供すること；NFTによってAIモデルを具現化し、技術者が自らの労働成果を完全に所有できる夢を実現すること；より楽しい方法で人々をAIに触れさせ、遊びながらAIへの学習意欲を喚起すること。この3つの目標が、AI Arenaのバリューフライホイールを形成している。長期的には、ゲームプラットフォームを基盤としてAIのバイラテラル市場を構築し、AI技術者の知的財産権を保護しながら収益化を支援し、需要と供給のマッチングを行うことを目指す。
02.AI ArenaにおけるAIとの統合方法
AI Arenaは『スマブラ』や『ストリートファイター』のような格闘ゲームだが、AI/ML、暗号資産、ゲーム、NFTといった複数領域が交差するプロジェクトでもある。他の格闘ゲームとの大きな違いは、プレイヤーが所有する「ファイター」を直接操作できない点にある。
では、どのようにバトルするのか？
ファイターはすべてAIによって制御されており、AIが特定の状況下でどのような行動を取るべきかを指示する。各ファイターは異なるAIを持っているため、自分のファイターをチャンピオンに育てられるかどうかは完全にプレイヤー自身の手腕にかかっている。
このゲームを、戦いに備えて指導を行う師匠の役割だと考えてほしい。プレイヤーはトレーニングプランの設定や実戦対戦を通じてファイターをレベルアップさせ、自分の動きをコピーするように学ばせることができる。
なぜニューラルネットワークが必要なのか？
簡単に言えば、ニューラルネットワークは理論上あらゆるユーザーの行動をマッピングできる可能性を持つ。ファイターがニューラルネットワークを使って戦略を学ぶために、AI Arenaは「模倣学習」と「強化学習」を採用しており、そのネットワーク構造はIPFS（InterPlanetary File System）上に保存される。
ニューロン同士の接続は「重み（weight）」と呼ばれる。ニューラルネットワークが「学習」しているとき、実際にはこの重みの値が変化しているのだ。重みは状態から行動へのマッピングを決定するものであり、「知能」として解釈できる。各NFTの重みは一意であり、イーサリアム上に保存される。
ファイターの訓練とは、ニューラルネットワーク内の重みを変えるプロセスであり、これによりAIが機能するようになる。たとえば、相手の前にいる場合、積極的に攻撃に出たいと思うだろう。それを実現するための重みの組み合わせが存在し、トレーニングの目的は、特定の状況でAIが特定の行動を取るように学ばせることにある。
AI Arenaはアプリ内に以下のトレーニングプログラムを搭載している：
（1）模倣学習
観察による学習。模倣学習を理解する最も良い方法は、あなたが師匠であり、あなたのAIが戦いに備えて訓練中の弟子であると想像することだ。あなたがAIと格闘を行い、それが特定の状況下であなたの行動を模倣して学んでいく。
実演を通じていくつかの動きをテストし、AIがどのようにあなたを模倣するかを観察できる。注意すべきは、AIが即座にあなたの動きをコピーするわけではないこと。ニューラルネットワークの学習には時間がかかるため、AIが習得するまで同じ動作を何度か繰り返す必要があるかもしれない。
（2）自己学習
最良のボクシングパートナーは自分自身だ。自己学習を通じて、あなたのAIは常に自分自身に挑戦し、継続的に改善していく。自己学習では、AIが自分自身のクローンと戦うため、相手がAIそのものであることにあまり意味はない。しかし、専門家がAIに戦い方を示さない場合、どうやって学べばよいのか？ 答えは「報酬」だ。AIはポジティブな報酬を与える行動を増やし、ネガティブな報酬を与える行動を減らすように学んでいく。
もちろんAI Arenaは常に「誰もが平等な機会を持つこと」を重視している。開発チームは、より多くのリソースを持つユーザーではなく、AIの訓練を継続的に続けるユーザーにより多く報酬を与えることを望んでいる。
03.ゲームとAI統合の革新の道についての考察
現在話題となっているAGI（汎用人工知能）技術において、大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）が中心的な役割を果たしている。ますます多くのチームがLLM駆動のAIエージェント（AI-Agents）システムの開発に取り組む中、AIエージェントがWeb3ゲームの革新を再定義する可能性が出てきている。例えば、ゲーム『The Sims（シムシティ）』ではLLM技術を使って25体の仮想キャラクターを生成し、それぞれがLLMベースのエージェントによって制御され、サンドボックス環境の中で生活し、相互作用している。
Generative Agentsの設計は非常に巧妙で、LLMに記憶、計画、反省の機能を組み合わせることで、過去の経験に基づいて意思決定を行い、他のエージェントとやり取りできるようにしている。このゲームはAIエージェントの能力を示しており、新しい社会的行動の創出、情報伝播、関係性の記憶（2人の仮想キャラが話題を継続して議論するなど）、社交イベントの調整（パーティーを開催し、他のキャラを招待するなど）といった機能を見せている。つまり、AIエージェントは非常に興味深いツールであり、ゲームにおける応用はさらに深く探求されるべきだ。
現在、Web3ゲーム分野におけるAIの応用はさまざまな試みがなされているが、最も成熟した応用例として広く認識されているのはNFTエージェントである。将来的にNFTはWeb3ゲームの重要な構成要素となるだろう。イーサリアムエコシステムにおけるメタデータ管理技術の進展により、プログラマブルな動的NFTが登場した。NFT作成者にとっては、アルゴリズムによってNFTの機能をより柔軟にできる。ユーザーにとっては、NFTとのインタラクションが増え、そのデータ自体が新たな情報源となる。AIエージェントはこれらのインタラクションを最適化し、データの利用シーンを拡張することで、NFTエコシステムにさらなる革新と価値を注入することができる。
前述のAI Arenaは、世界初のAIとNFTを統合した対戦ゲームであり、ユーザーはLLMモデルを使って自分のバトルスピリット（NFT）を継続的に訓練し、完成したバトルスピリットをPvP/PvE戦場に送り込んで戦わせることができる。対戦形式は『スマブラ』に似ているが、AI訓練によって競技性と楽しさが大幅に高められている。
結論として、ゲームとAIの統合は、Web3ゲームが安全性と非中央集権性のためにユーザー体験を犠牲にしていた問題を解決するだけでなく、AIの実用化において最も早くユーザー基盤を拡大できる分野になる可能性が高い。
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