「文字」からワンクリック生成のゲーム世界へ：AIがWeb3ゲームのストーリーテリング「氷河期」を打破
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「文字」からワンクリック生成のゲーム世界へ：AIがWeb3ゲームのストーリーテリング「氷河期」を打破
AI生成モデルを活用してWeb3ゲームが直面する典型的な課題を解決することは、短期間で認知を広げて成長を実現するための最良の方法である。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Kasou Kazoku
Web3ゲームの世界では、挑戦的な時代を迎えている。2018年から2023年の間に登場したWeb3ゲームは合計2817本にのぼるが、悲しいことにそのうち2127本（75.5％）が成功を収めておらず、このデータは業界の困難さを浮き彫りにしている。
2018年以降、Web3ゲームは真に大きなブームを巻き起こせていないものの、暗号資産が新たな展開を見せると、常に高い期待が寄せられてきた。現在の市場における好況期待とも相まって、今後多くのゲームが驚異的な評価額に達する可能性がある。
2024年と2025年に焦点を当てれば、DALL-E、Stable Diffusion、Midjourney、ChatGPTなど多数のAIモデルが集中爆発的に進化しており、「AIによるWeb3への浸透」がその主要な原動力になると我々は考える。AI技術の飛躍的進歩に基づき、7月にはDeGame公式が「AI生成ゲーム」機能のリリースを正式発表した。相互運用性、合成性、プログラマビリティ、モジュール型のツール群およびゲーム／動画／音声生成モデルを通じて、Web3ゲーム産業の強力な復活へ向けた新たな試みを提供しようとしている。
全世界で約30億人のWeb2ゲーマーと約6億人のWeb3ユーザーが存在することは、Web3ゲームにとって非常に強力なストーリーテリング基盤を提供している。しかし現状では、資金やプロジェクトがインフラ構築層に集中しており、大規模なユーザー採用や変革ストーリーにおいて新たな成長ポイントが欠けている。
ゲーム産業の発展の鍵は実際には技術革新にある。AI技術のゲーム開発への応用はますます成熟しつつあり、AI生成モデルを活用してWeb3ゲームが直面する典型的な課題を解決することで、短期間での認知拡大と成長を実現することが最良の選択肢かもしれない。
「氷河期」の物語を打ち破る
従来、プレイアビリティの低さがWeb3ゲームが大規模なプレイヤー層を獲得できない主な原因だった。単調なゲームプレイと粗いグラフィックスは、しばしばプレイヤーを十数年前のゲーム体験に引き戻してしまう。しかし一般のプレイヤーにとって、ゲームの質を判断する絶対的な基準はただ一つ、すなわち「面白いかどうか」である。「Fi（Finance）」に過度に注力するWeb3ゲームは金策目的のプレイヤーを惹きつけることはできても、Web2ユーザーの大規模な移行を実現することはできない。
一方で現実的には、極めて資金と時間を要する業界であるため、ゲーム分野の爆発的成長には資本、時間、技術といった複数要素の共同推進が必要となる。そして2024年という時代を迎えた今、AIはこうした要素を集約できる可能性を秘めている。モジュール型のAI生成ツールの整備により、Web3ゲームがAAA級制作水準および高品質化へ向かう強力な支えとなっている。
従来のゲームでは、NPC（ノンプレイヤーキャラクター）に搭載される人工知能は非常に限定的であり、通常は固定された条件下でのみ動作可能だった。しかしAI技術を活用することで、NPCは人間の行動をよりリアルに模倣し、より高度な知的動作を持つことが可能になる。例えば『助けて！労働法の守護神』におけるAI NPCとのリアルタイム対話形式の謎解きは、ゲームのインタラクション性と没入感を高めている。
また、AIは環境生成、キャラクターデザイン、数値バランス調整などにも利用でき、ゲームの多様性とプレイアビリティをさらに豊かにし、ゲーム内での相互作用をよりスムーズかつ自然にする。従来のゲーム操作はキーボードとマウスに依存しており、プレイヤーのニーズを十分に満たせないことが多い。これに対してAI技術を用いれば、音声、ジェスチャー、表情など、より直感的で生き生きとしたインターフェースを実現できる。
全体として見ると、AIがゲーム分野で最も成功裏に実践されている方向は、間違いなくゲーム体験の強化とコンテンツのパーソナライズである。AI生成モデルは短期間で開発プロセスを最適化し、比較的低い開発コストで従来のWeb2ゲームの魅力を統合することで、新規ユーザーがWeb3ゲームに参加する際のスムーズさを向上させる。これはWeb2ユーザーがWeb3ゲームへ大規模に移行する上で極めて重要な一歩である。
無限の創造力を解放する
分散型ブロックチェーンは、AI（および機械学習）をバランスさせる重要な力である。第一に、ZKなどの他の技術と組み合わせることで、機械学習における信頼フレームワークを最適化できる。第二に、ロングテールリソースを効果的に活用し、AI利用のコストとハードルを下げられる。一方、多くのWeb3アプリケーションは安全性と分散化のためにユーザーエクスペリエンスを犠牲にしてきたが、AIはそのUXの改善と向上を支援できる。これがAIがWeb3に貢献できる部分である。
具体的な応用シーンに着目すると、AI＋DeFi、AI＋DID／ソーシャルなどにもユースケースはあるが、生成AIは文字ベース、サンドボックス、育成型、オープンワールド、UGCなど、Web2ユーザーにとって馴染み深いジャンルに天然的に適している。AIによってゲームロジックを書き換えることで、不確実性やランダム性が増し、Web3ゲームとAIの融合はまったく新しい火花を生むだろう。
例えば、Web3ゲームの重要な革新点の一つは、ユーザーとプラットフォームが共に創作プロセスに参加することである。これはあらかじめ設計された限られたゲームとは異なる。従来のゲームでは「Lore（世界観）」はゲームデザイナーによって完全に予測可能な形で設計されていたが、AIモデルを用いることで、さまざまな入力を統合し、予測不能な出力を生成できるようになる。このようなゲームは無限の可能性を獲得する。
想像してみてほしい。将来ある日、AR／VRデバイスを通じて魔法のような仮想世界にアクセスできるようになり、プロンプト（指示語）を入力するだけで、頭の中に思い描いた、あるいは想像もつかない2D・3Dアイテムを瞬時に創造できるようになる。まるで魔法の呪文を唱えたように、それらを実際に所有できるのだ（データはパブリックチェーン上にホスティングされる）。さらに、仮想世界内のスマートなAI NPCとやり取りしながら、ゲーム世界全体の物語の展開に影響を与えることができる。そしてこれらすべては、完全に透明性のあるオープンソースインフラによって支えられている。
このようなビジョンのもと、AIが駆動するWeb3ゲーム領域は、無限の創造力を解放する。
急速な進化と継続的な融合
実際、AIによるゲーム開発の歴史的原型は、もっと昔に遡れるかもしれない。
AIのゲーム開発への応用は、「スタークラフト」や「ディアブロ」などの古典的作品までさかのぼる。当時、開発者はAIシステムを用いてインタラクティブなバーチャルワールドやキャラクターを作成していた。これらのシステムは、その後のインタラクティブプラットフォーム開発の標準的構成となった。
初期のAIとゲーム開発に関する研究は、NPCの制御に重点を置いていたが、自然言語処理（NLP）技術の発展とともに、深層学習技術を用いたステージ生成の先駆的研究が登場した。
代表例としてMarioGPTがあり、微調整されたGPT-2モデルを使って「スーパーマリオブラザーズ」の一部ステージを成功裏に生成した。
モデルの急速な反復更新により、AIの能力はますます強力になっている。Web3ゲーム分野の関係者にとって、いかにAIを活用して優れたゲームを開発し、AI生成モデルを開発プロセスにどう取り入れるかが、新規ユーザー獲得の鍵となる。
DeGame AIは、生成指向に特化した軽量モデルであり、ノーコードのクリエイターツールでもある。ゲーム開発または最適化プロセスにおいて、既存のゲーム制作エコシステムにDeGame AIが提供するツールを統合し、難易度の高いコンテンツ作成タスクを自動実行できる。また、Transformerニューラルネットワークを基盤とし、DeGameのAnnotationおよびSubstationモデルを通じて、テキストからゲーム動画を生成する機能なども提供する。
我々は、湧現的で手続き的に生成された世界が登場することを願っている。それぞれの世界が独自の豊かな歴史、住民、謎を持ち、インタラクティブな小説として、プレイヤーの選択によって物語が発展し、生成された画像、動画、音声によって語られるような未来を期待している。これにより、Web3ゲームはさらに多くの可能性を手に入れることができる。
最後に
もしWeb3ゲームの開発者が完成度の高い作品を作りたいと考えるなら、少なくともインタラクティブ性、プレイアビリティ、そしてゲーム的情節の中核となるコンテンツを備えていなければならない。キャラクター間のドラマチックなつながりを考慮し、プレイヤーのために丁寧に設計されたステージや目標を用意する必要がある。最先端のAI生成モデルを活用すれば、創造性と想像力を複雑なゲームメカニクスやストーリー展開へと変換でき、生き生きとした個性を持つAI NPCを設計してプレイヤーを導き、ゲームの物語の進行に影響を与えることができる。同時に、開発・運営効率の向上とコスト削減を実現し、新たな利益成長点を生み出すことができる。
AI技術はゲームの開発・運営プロセスにおいて、シナリオ企画、マップ生成、ステージ設定、ミッション生成、会話生成、ストーリーテリング、モデル生成、さらにはゲーム内の成長システムや経済システムなどのルール生成に至るまで、多くの分野で応用可能である。
まだ始まったばかりだ。我々は、AIとWeb3ゲーム分野における探求が、新しいゲーム世界への扉を開くと信じている。技術の進歩と応用の深化とともに、プレイヤーは伝統的なゲームの枠を超えた、より没入的でインタラクティブな体験を享受できるようになるだろう。ゲームと技術革新を愛する人々にとっては、まさにわくわくする時代が到来している。
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