AIBR プレミアム
拓海先生、最近若手から「ゲームのシナリオ作りにAIを使えば早くなる」と聞いたのですが、正直ピンと来ないんです。うちの現場に導入する価値って本当にあるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、田中専務。今回はWhatELSEという研究を例に、AIが物語制作で何を変えるか、現場でどう使えるかを三点に絞ってお伝えしますよ。要点は「制御性の向上」「抽象度の調整」「実行可能なゲームイベントへの翻訳」ですよ。
三点ですね。ところで「抽象度の調整」とはどういう意味でしょうか。私が現場でイメージするのは、細かい台詞を自動で作るかどうか程度なのですが。
いい質問です！簡単に言えば「抽象度」は木の幹と枝葉の比喩です。幹（高い抽象度）は物語の大きな筋、枝葉（低い抽象度）は個別の会話や選択肢です。WhatELSEはその幹と枝葉を意図的に広げたり狭めたりできるんです。これにより、AIが生成する選択肢の幅を経営側で担保できるんですよ。
なるほど、それなら品質のブレが抑えられそうですね。ただ導入コストや現場の負担が心配です。現場の人間が覚える作業が増えるのではないでしょうか。
その懸念も良く分かりますよ。WhatELSEは既存の作業フローに寄り添う設計で、作業負担を減らすことを重視しています。具体的には「例となる物語（pivot）を取り込み、それを基点にアウトラインやバリエーションを自動生成する」ので、現場の編集作業は「調整」中心に変えられるんです。
それって要するに、現場は全部ゼロから書かなくていい、良い例を与えればAIが似た領域を広げてくれるということですか？
その通りです！素晴らしい着眼点ですね。さらに要点を三点で整理しますよ。第一に、例（pivot）を与えることで「望ましい物語の空間」を明示的に定義できる。第二に、アウトラインとバリエーションの生成により、作家の創作試行を効果的にガイドできる。第三に、言語的抽象化を使って、AIの生成範囲を現場の方針に合わせて調整できるんです。
なるほど、編集は「方向付け」と「微調整」が主になるわけですね。ただ、最終的にはプレイヤーがどう体験するかが大事です。AIが生成したものが本当に面白くなるのか、それも気になります。
良い点に注目されていますね！WhatELSEの研究ではユーザースタディ（N=12）や技術評価で、作者がナラティブ空間を把握・編集できることで、試遊時に魅力的と感じる物語が生成される傾向を確認しています。要するに、良い「設計」があればAIはより一貫した面白さを出せるんです。
導入の優先順位を付けるとしたら、まず何をやれば良いのでしょうか。現場が混乱しない順序が知りたいです。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。優先順位は三段階です。まず現場で使える「良い例（pivot）」を一つ用意すること、次にその例から生成されるアウトラインを見て方針を決めること、最後に生成結果を小さなプレイテストで検証して調整することです。これで段階的に導入できるんです。
分かりました。では最後に、私の言葉でまとめさせてください。WhatELSEは「良い例を基点に、AIに任せる範囲を設計し、現場は方向付けと微調整を担当することで、面白い対話型物語を効率良く作れるようにする仕組み」ということで宜しいですか。
その通りですよ、田中専務。素晴らしい要約です。これが理解の核で、あとは貴社の業務フローに合わせて段階的に試すだけです。一緒にやれば必ずできますよ。
1.概要と位置づけ
結論から述べると、WhatELSEは対話型物語（Interactive Narrative, IN）制作における「物語の可能性空間（narrative space）」の設計と制御を可能にし、作家や設計者がAIに生成を委ねつつも結果の幅を意図的に制限できる点で従来手法を大きく変える研究である。要するに、AIが勝手に暴走するのを防ぎつつ、創作速度と多様性を両立させる仕組みを提示している。これがいまの市場で最も注目すべき貢献だ。
基盤となる背景を整理すると、近年の大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）は、ユーザーの選択に応じて即時に物語を生成する力を与え、プレイヤー主体の体験を実現している。しかしその一方で、AI任せだと物語の一貫性や設計意図が失われやすく、作者側が「どの範囲をAIに任せ、どこを手動で設計するか」を決める必要がある。
WhatELSEはこの課題に対し、例示された物語を基点（pivot）として「アウトライン」と「バリエーション」を生成し、それらの抽象度を操作することでナラティブ空間を形成・編集するフレームワークを提供する。これにより、作者はAI生成の自由度を可視化して編集できるようになるため、結果の管理が実務的に行える。
実務的な意義は明瞭である。特にゲームやインタラクティブコンテンツ開発においては、制作コストとプレイヤー体験の質を天秤にかける判断が常に求められる。WhatELSEはその両立に向けた操作性を提示し、既存の分岐型ツールやイベントノードベースの設計ツールと相補的に使える設計思想を示している。
総じて、WhatELSEは「AIによる生成を管理可能な形で取り込む」ための実践的な手段を提示し、経営視点では投入した制作リソースに対して予測可能な成果を得やすくする点で価値がある。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究としては、Twineのような分岐型システムやイベントノードグラフに基づくツールがあり、これらは物語の流れを明示的に設計するのに有効である。しかし従来ツールは多くの場合、事前に全ての分岐を定義することを前提とし、プレイ中に生成される多様な出力に対する柔軟な制御が難しいという弱点がある。
WhatELSEはこのギャップに入り込み、作者が例を与えることで「生成可能な物語の空間」を自動的に形成し、その空間の境界を言語的抽象化で操作可能にする点で差別化している。つまり事前定義の硬直性と、完全なAI任せの不確実性の中間を狙った設計思想である。
もう一つの違いは、ユーザーインターフェースとワークフローの設計である。WhatELSEはpivot、outline、variantsの三つの視点を提示し、作家が直感的に「どのような範囲が生成されるのか」を把握しつつ編集できるようにしている。この点で単なる生成エンジンではなく、編集支援ツールとしての位置づけが明確である。
さらに技術面では、LLMベースのナラティブプランニングを用いて、抽象レベルを調整しながら実行可能なゲームイベントへと展開する点がユニークである。単なるテキスト生成に留まらず、ゲームで実装可能なイベント表現へ橋渡しする点で実運用に近い工夫が施されている。
結果として、WhatELSEは既存ツールと競合するのではなく、現場のワークフローに溶け込みやすい補完的な技術基盤として差別化される。
3.中核となる技術的要素
WhatELSEの核は三つの概念的なビューである。第一のpivot（ピボット）は例示的な物語であり、ここからシステムは生成可能なナラティブ空間の中心を推定する。第二のoutline（アウトライン）は物語の高レベルな構成要素を表し、第三のvariants（バリアント）は具体的な分岐や選択肢の候補群である。これらを連動させて編集できる点が重要である。
技術的には、言語抽象化（linguistic abstraction）を用いて異なる抽象度の表現を生成し、作者がその抽象度を引き上げたり下げたりできる仕組みを持つ。抽象度を上げれば物語空間は広がり、下げれば限定的で一貫性の高い生成結果が得られる。
また、WhatELSEはLLMを用いたナラティブプランニング技術を採用し、生成されたアウトラインやバリアントをゲームで実行可能なイベント列へと変換する。ここでの工夫は、単なる文章生成からイベント表現への翻訳ルールを整備している点である。
実装面では、作者がpivotを編集して物語の方向性を変えたり、抽象度を操作して生成範囲を拡張・縮小したり、不要なvariantsを削除して空間を彫刻するように調整できるインタラクションが設計されている。この操作性が現場での採用を左右する。
言い換えれば、WhatELSEは「例→抽象化→実行可能イベント」という工程を一貫してサポートし、作家がAIの生成挙動を実務的に制御できるようにしている。
4.有効性の検証方法と成果
研究チームはユーザースタディ（N=12）と技術評価を通じて有効性を検証している。スタディでは参加者がWhatELSEを用いてナラティブ空間を編集・試行し、システムが生成するアウトラインやバリアントを基に制作を行った結果、参加者はシステムによる指標や提案を「自分が意図していることの指し示し」として評価した。
参加者のフィードバックからは、混合イニシアティブ設計（mixed-initiative design）が創作の試行を増やし、アウトライン生成を通じて書き手の思考プロセスを支援したという指摘が得られている。中堅の作家からは「自分の思考に近い構成が示された」との評価も聞かれた。
技術評価では、生成されたナラティブ空間が多様でありつつも、編集操作により十分に絞り込めることが確認された。これにより、AIが生み出す多様性と作者の意図とのバランスが実務レベルで改善される証拠が示された。
総じて、検証結果はWhatELSEが作者の認知負荷を下げ、物語設計の反復を促進することで、最終的に魅力的な対話型物語を生成する助けとなることを示している。
ただし、検証は限定的な参加者数と評価観点に留まるため、産業応用にはさらなる大規模検証が必要である。
5.研究を巡る議論と課題
まず議論点として、AI生成の品質保証と倫理面が挙げられる。生成物が文化的・倫理的に適切かをどう担保するかは、単に技術的な抽象度調整だけでは片付かない。企業としてはブランドに沿った出力基準を設ける必要がある。
次に、ユーザビリティと学習コストの問題がある。WhatELSEは編集支援を目指すが、現場の作家やデザイナーが新しい概念「ナラティブ空間」や抽象度操作に慣れるまでの学習期間が必要である。現実的には段階的導入とトレーニングが不可欠だ。
さらに、技術的制約としてLLMの応答安定性や計算コスト問題が残る。リアルタイム性を求める場面や大規模なコンテンツ生成では、インフラやコストの検討が重要になる。導入前のPoCで費用対効果を確認すべきである。
また、現行ツールとの連携性も課題である。WhatELSEは補完的な位置づけを想定するが、既存の制作ツールとのデータ互換やワークフロー統合が進まなければ導入障壁となる。APIやフォーマット標準の整備が求められる。
最後に、評価指標の多様化が必要だ。現時点の評価は作者の感覚や限定的なプレイテストが中心であるため、商用タイトルでのプレイヤー定着や収益への影響を示す追加データが求められる。
6.今後の調査・学習の方向性
まず実務的には、段階的導入モデルの確立が必要である。具体的には、まずは小さなコンテンツ単位でpivotを用いたPoCを行い、生成品質と運用コストを定量化する。次に、成功例を基に教育プログラムを整備して現場の習熟を促進することが重要だ。
研究面では、大規模ユーザースタディと定量的なプレイヤーデータに基づく評価が望まれる。プレイヤーの選択行動や離脱率、エンゲージメント指標を含めた複合的評価により、WhatELSEの商用価値を明確にすべきである。
技術的探索としては、LLMの推論効率化や生成結果の制約付き最適化の研究が鍵となる。これにより大規模な対話型世界でも実用的に運用できる基盤が整う。加えて既存ツールとのインテグレーション研究も進めるべきだ。
教育面では、経営層と現場をつなぐ「翻訳役」の育成が重要である。経営判断に必要な指標や導入シーケンスを理解し、現場に落とし込む人材が組織内にいることが成功の条件だ。
検索に使えるキーワードは、Interactive Narrative、Large Language Models、Abstraction、Narrative Space、Video Games、Generative AIである。
会議で使えるフレーズ集
「この提案は、AIの生成範囲を明確に管理するためにpivotを用いる点が肝です。まず小さなPoCで効果とコストを定量化しましょう。」
「現場負荷を軽減するには、我々は例示（pivot）とアウトラインを中心に段階的に導入するのが現実的です。」
「ROIを評価する際は、プレイヤーのエンゲージメント指標と制作時間削減を両方見える化して比較しましょう。」
