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  • 2018/10/18

スクエニが生解説、「AIがもたらしたパラダイムシフト」とは?

CEDEC 2018 レポート(前編)

人工知能(AI)は今、ブームが落ち着き、社会実装のフェーズに入ったといわれる。だが、AIを導入している企業がどれくらいあるだろうか。ゲーム業界最大のテクニカルカンファレンス「CEDEC」で行われたセッション「ゲーム開発における、機械学習の応用」では、ディー・エヌ・エー 甲野佑氏、スクウェア・エニックス レミ・ドリアンクール氏、同 三宅陽一郎氏、カプコン 新野恵貴氏、コナミデジタルエンタテインメント 岩倉宏介氏がゲーム開発におけるAI導入事例について語った。

フリーライター/エディター 大内孝子

フリーライター/エディター 大内孝子

主に技術系の書籍を中心に企画・編集に携わる。2013年よりフリーランスで活動をはじめる。IT関連の技術・トピックから、デバイス、ツールキット、デジタルファブまで幅広く執筆活動を行う。makezine.jpにてハードウェアスタートアップ関連のインタビューを、livedoorニュースにてニュースコラムを好評連載中。CodeIQ MAGAZINEにも寄稿。著書に『ハッカソンの作り方』(BNN新社)、共編著に『オウンドメディアのつくりかた』(BNN新社)および『エンジニアのためのデザイン思考入門』(翔泳社)がある。

「AI導入」は多く見て1割

 独立行政法人 情報処理推進機構(IPA)が2018年6月に発表した「AI社会実装推進調査報告書」によると、「AIをすでに導入している」「実証実験を行っている」と合わせても、全体の1割であることが明らかになっている。それは、「AI導入がうまくいった」という事例が、ニュースになっていることからも分かるだろう。

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AIの利用状況
(出典:IPA「AI社会実装推進調査報告書」)

 また、AIの導入状況については、企業規模により明確な差が出ていることが分かっている。

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「すでに導入している」「実証実験を行っている」のは売上高1000億円以上の企業
(出典:IPA「AI社会実装推進調査報告書」)

 うまくいかない理由はもちろんケースバイケースだが、リテラシーが広まっていない、人材(スキル)が足りない、ことは共通課題として挙げられる。

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課題のトップは「AIについての理解不足」
(出典:IPA「AI社会実装推進調査報告書」)

 実際、SiriやGoogleアシスタント、スマートスピーカーは身近な存在になりつつある。ただ、それらはこちらのリクエストにこたえてくれる存在で、それ以上ではない。社会実装といったとき、たとえば仕事を代わりにしてくれる、助けてくれるような、人と協働するAIが自然にまわりある光景なのではないだろうか。

 一方、メディアが取り上げるAIのイメージは、いまだに「脅威」を伝えるものが多い。では、本当のところ、AIを業務に取り入れることで何が可能なのか、そのための障壁は何なのか。聞きたいのは“本当のところ”だ。

 8月に行われた、ゲーム開発関連の技術をテーマにしたカンファレンス「CEDEC」で各社のAIエンジニアが登壇したセッション「パネルディスカッション:ゲーム開発における、機械学習の応用」では、ゲーム業界でAI導入に取り組む当事者達による機械学習の導入、そして活用の実際が語られた。

 ゲーム業界という限定した領域の話ではあるが、具体的なユースケースから学んだことをお伝えする。

機械学習によって起きたパラダイムシフト

 まず、モデレーターを務めたスクウェア・エニックス テクノロジー推進部 ジェネラル・マネージャーのレミ・ドリアンクール氏より、テーマである機械学習についてのレクチャーがあった。

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スクウェア・エニックス
テクノロジー推進部 ジェネラル・マネージャー
レミ・ドリアンクール氏

 近年のディープラーニング(深層学習)という手法がブレイクスルーとなり、いま非常に注目されているが、「機械学習」自体は決して新しい概念ではない。そもそも「ディープラーニング=機械学習」ではなく、機械学習の1つの方法としてディープラーニングがあるという位置づけだ。では、機械学習の何が"すごい"のか?

 ドリアンクール氏は、機械学習とエンジニアリングをアプローチの違いから解説する。従来、エンジニアリングでは「Xという入力に対して何らかのY出力をしたい場合にF関数をどう作るか」というアプローチを取る。Y出力を得るために、F関数として認識や制御の生成、予測といったさまざまな問題をとらえ、実装する。一方、機械学習では、Fという関数は自動的に計算が改善されるというアプローチだ。

 つまり、これまでエンジニアが手で解いていた問題は、データとコンピュータの計算に置き換えられることになる。経験から取得した知識を活かし、強度を調整するという、自然の中にある人間(動物)の一般的な学習を機械自身が行う。だから、「機械学習」なのだ。

【次ページ】ゲームの中のAIとゲームの外のAI

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