AIBR プレミアム
拓海先生、最近若手から「テキストでステージを作るAIがすごい」と聞きまして。ぶっちゃけ、我々の現場で何が変わるのか端的に教えてくださいませんか。
素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、テキストで指示を書くだけでゲームの「レベル（ステージ）」を生成できる技術が現実的になっているんですよ。大丈夫、一緒に見ていけば必ず理解できますよ。
テキストで…ですか。うちの現場だと仕様書を人が作って、職人が手で作るイメージです。AIに任せて本当に遊べるものができるんですか。
できますよ。要点を三つにまとめますね。第一に、テキスト（自然言語）で意図を渡しても、AIがその意図を「レベル」に変換できる。第二に、生成した断片をつなげて長いレベルに組み立てるGUIも用意されている。第三に、複雑な大規模言語モデル（LLM、大規模言語モデル）に頼らず、軽いテキストエンコーダでも良い結果が得られる点です。
なるほど。で、現場に入れるとしたらデータとか計算資源がいくら掛かるんでしょう。投資対効果が気になります。
素晴らしい視点ですね。ここも三点で説明します。第一、必要なのはキャプション（説明文）と対応するレベルのペアだが、既存データに自動で説明を付ける手法があるため新規データ収集の負担を下げられる。第二、重いLLMを使うよりも単純なTransformerを小さくして学習時間を短縮できる。第三、最終生成は人が調整するGUIを通すため実運用のリスクを低減できるのです。
これって要するにテキストでレベルを作れるということ？要は、設計図を言葉で出せば形にしてくれるという理解で合ってますか。
その認識でほぼ合っていますよ。補足すると、言葉だけで完璧な最終成果が自動で出るわけではない。AIが出した候補を人が選び、つなぎ、微調整して実装するのが現実的な運用フローです。これが実装できれば設計工数の大幅削減につながりますよ。
現場の職人が反発しないかが心配です。自動化で品質が落ちては本末転倒ですから。
良い懸念ですね。ここは実務的に二段階で対応できます。第一に、AIの生成物は多様性と遊べるか（プレイアビリティ）を自動で評価するテストを通す。第二に、職人の判断で使える候補だけを採用するワークフローにする。こうすれば品質を保ちながら効率化できるんです。
わかりました。では最後に私の言葉でまとめます。今回の論文は「テキストで指示を書けば、手直し前提で遊べるステージの候補を自動生成できる。しかも大規模モデルに頼らず導入コストを抑えられる」ということですね。
