Web3 Gamingの “Ice Age “でAIが氷を砕く
Web3ゲームの世界では、私たちは困難な時代を目の当たりにしている。2018年から2023年までに、合計2817本のWeb3ゲームがローンチされたが、悲しいことに、そのうちの2127本（75.5%）が失敗に終わった。このデータは、業界が直面している困難を浮き彫りにしている。
2018年以降、大きな波を巻き起こしていないにもかかわらず、暗号通貨市場が新高値を更新するたびに、Web3ゲームは高い期待をもって見られることが多い。現在の市場が強気な見通しであるため、多くのゲームが天文学的な評価に達するかもしれない。
2024年と2025年を見据えると、DALL-E、Stable Diffusion、Midjourney、ChatGPTのようなAIモデルの集中的な爆発が、Web3へのAIの統合を推進する可能性が高い。 7月、DeGameは「AI Generated Game」機能の立ち上げを正式に発表し、相互運用可能で、コンポーザブルで、プログラマブルなツール、モジュール化されたゲーム/ビデオ/ボイス生成モデルによって、Web3ゲーム業界の活性化を目指している。
世界には30億人近いWeb2ゲーマーと約6億人のWeb3ユーザーがおり、Web3ゲームは強力な物語基盤を有している。しかし、ほとんどの資金やプロジェクトはインフラに集中しており、大量のユーザーを採用し、転換させるための新たな成長点が欠けている。
ゲーム業界を発展させる鍵は技術変革にある。ゲーム開発におけるAI技術の応用は成熟しつつあり、Web3ゲームが直面する典型的な問題に対処するためにAI生成モデルを使用することは、短期的なブレイクアウトと成長のための最良の解決策かもしれない。
氷河期」の物語を打ち破る
プレイアビリティは、Web3ゲームが多くのプレイヤーベースを惹きつけるのを制限する大きな欠点である。単調なゲームプレイや粗雑なグラフィックは、プレイヤーを10年前にタイムスリップしたような気分にさせることが多い。一般プレイヤーにとって、ゲームの良し悪しを評価する唯一の基準は「面白いかどうか」である。Web3ゲームにおける「Fi」の過度な強調は、金の亡者を引きつけるだけで、Web2ユーザーを大規模に転換させることはできない。
現実的には、ゲーム分野は資本と時間を非常に必要とする産業であり、爆発的に成長するには資本、時間、テクノロジーの共同推進が必要である。2024年に向けて、AIはこれらの要素を統合することができるように思われる。モジュール化されたAI生成ツールの改良は、Web3ゲームがAAA制作と高品質に向けて前進するための強力なサポートとなる。
従来のゲームでは、NPC（ノンプレイヤーキャラクター）の人工知能は非常に限定的で、多くの場合、固定された状況下でしか動作できません。AI技術を使えば、NPCは人間の行動をよりリアルにシミュレートし、より知的に動作することができる。例えば、「Save Me！Labor Law Guardian』では、AI NPCがリアルタイムで対話し、ゲームの双方向性と没入感を高めています。
さらに、環境、キャラクターイメージ、バランス値の生成にAIを利用することで、ゲームの多様性とプレイアビリティをさらに豊かにすることができる。キーボードやマウスを使った従来のゲーム操作は、プレイヤーにとって満足のいくものではありませんでした。AI技術を使えば、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ラクションを実現できる。
全体として、ゲーム分野におけるAIの最も成功した応用は、ゲーム体験の向上とゲームコンテンツのパーソナライズであることは間違いない。AI生成モデルは、短いサイクルでゲーム開発プロセスを最適化し、従来のWeb2ゲームの複数のハイライトを低い開発コストで統合することで、Web3ゲームへのインクリメンタルユーザーの参加をスムーズにすることができる。これは、Web2ユーザーのWeb3ゲームへの大規模な移行に不可欠なステップである。
無限の創造性を解き放つ
分散型ブロックチェーンは、AI（および機械学習）のバランスを取る上で重要な力となっている。ZKのような他のテクノロジーと組み合わせることで、機械学習の信頼フレームワークを最適化し、ロングテールのリソースを効果的に活用することで、AI利用のコストと敷居を下げることができる。一方、多くのWeb3アプリケーションは、セキュリティや分散化のためにユーザー体験を犠牲にしており、AIはユーザー体験を最適化し、向上させることができる。
実用シナリオとしては、AI+DeFiやAI+DID/Socialのユースケースもあるが、Web2ユーザーに馴染みのあるテキストベース、サンドボックス、シミュレーション、オープンワールド、UGC（ユーザー生成コンテンツ）のゲームプレイには、当然ジェネレーティブAIが適している。ゲームロジックをAIで書き換え、不確実性やランダム性を加えることで、Web3ゲームはAIと衝突し、ユニークな火花を散らすことができる。
例えば、Web3ゲームの重要な革新は、事前に計画された限定的なゲームに従うのではなく、ユーザーとプラットフォームがゲームを共同創造することを要求することである。ゲームには伝承という概念があり、従来はゲーム開発者によって設計され、完全に予測可能であった。AIモデルを使えば、様々な入力を集約して予測不可能な出力を生み出すことができ、ゲームに無限の可能性を与えることができる。
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未来を想像してみてほしい。私たちは、呪文を唱えるようなプロンプトで、想像から2Dや3Dのオブジェクトを即座に作成し、それらを本当に所有することができる（データはパブリックチェーン上にホストされている）。仮想世界でインテリジェントなAI NPCと対話し、ゲームのストーリー展開に影響を与えることができ、すべてが完全に透明なオープンソースのインフラでサポートされている。
このビジョンでは、AI主導のWeb3ゲームは無限の創造性を解き放つ。
迅速な進化と継続的インテグレーション
実際、AIが開発したゲームの胎動は、もっと以前にさかのぼるかもしれない。
ゲーム開発におけるAIの応用は、”StarCraft “や “Diablo “といった古典的なゲームにまで遡ることができる。当時、開発者はAIシステムを使ってインタラクティブな仮想世界やキャラクターを作り出し、このようなインタラクティブなプラットフォームを開発するための標準的な構成となった。
初期のAI関連のゲーム開発研究では、NPCのコントロールに重点が置かれていた。自然言語処理（NLP）技術の発展に伴い、ディープラーニング技術を使ってレベルを生成する先駆的な研究が登場した。
注目すべき例としては、GPT-2モデルを微調整して『スーパーマリオブラザーズ』のレベルの一部を生成することに成功したMarioGPTがある。
モデルの急速な反復により、AIの能力はますます強力になっている。Web3ゲームの実務者にとっては、いかにAIを使って高品質なゲームをより良く作るか、そしてAI生成モデルをいかに開発プロセスに適用し、インクリメンタルなユーザーを獲得するかが核心となる。
DeGame AIは、軽量のジェネレーティブモデルであり、ノーコードのクリエイターツールです。ゲーム開発や最適化の際に、既存のゲーム制作エコシステムにDeGame AIツールを統合し、困難なコンテンツ制作タスクを自動化することをサポートします。TransformerニューラルネットワークをベースにしたDeGame AIは、DeGameのAnnotationおよびSubstationモデルを通じて、テキストからゲームビデオへの生成機能も提供します。
プロシージャル（手続き的）に生成され、それぞれが豊かな歴史、住人、謎を持つ世界の出現を期待している。プレイヤーの選択によってストーリーが展開し、生成された画像、映像、音声によって語られるインタラクティブな小説が登場し、Web3ゲームにさらなる可能性を与えるだろう。
結論
ゲーム作品を完成させるために、Web3ゲーム制作者は、インタラクティブ性、プレイアビリティ、およびストーリーの核となるコンテンツをカバーし、ゲーム内のキャラクター間のプロットのつながりを考慮し、プレイヤーのためにゲーム レベルと目標を慎重に設計しなければなりません。高度なAI生成モデルを使用すれば、創造性と想像力を複雑なゲーム メカニクスとストーリー ラインに変換できます。
生き生きとした個性を持つAI NPCは、プレイヤーの行動を導き、ゲームのストーリー展開に影響を与えるイベントを引き起こし、ゲームの開発・運営効率を向上させ、開発・運営コストを削減することで、新たな利益成長ポイントを生み出すことができる。
AI技術は、ストーリープランニング、マップ生成、レベルデザイン、タスク作成、ダイアログ生成、ストーリーテリング、モデル作成、ゲーム内成長や経済システムのルール生成など、ゲーム開発・運営において数多くの応用がある。
私たちはまだ始まったばかりです。AIとWeb3ゲームを探求することで、新しいゲームの世界への扉が開かれると信じています。技術の進歩と応用の深化により、プレイヤーは従来のゲームの枠を超えた、よりユニークなゲーム体験を期待することができ、より没入感のあるインタラクティブなゲーム世界を提供することができます。ゲームと技術革新に情熱を傾けるプレイヤーにとって、今はエキサイティングな時代である。