『ラブライブ！スクールアイドルフェスティバル ALL STARS』での機械学習による譜面作成支援の事例を紹介します。
・本セッションで紹介する譜面作成支援ツールは、機械学習を活用し、音源からゲーム譜面の元データを生成します。GANなど最新のモデルも導入し、ディープラーニング技術を使ったコンテンツ制作支援をいかに実現したかを解説します。
・使いやすいWEBアプリの形でツールを提供することで、効率的なワークフローを実現し、譜面作成の時間を最大50%削減しました。
・ツール開発にあたって、サウンドチームとどのようにコラボレーションしたかを紹介します。
講演者プロフィール
オウ リンジィャン
大学院卒業後2019年にKLab新卒入社。
『ラブライブ！スクールアイドルフェスティバル ALL STARS』の関連開発業務と、既存ワークフローの自動化・効率化ツール開発を行っています。
《講演者からのメッセージ》
機械学習技術は自動化・効率化ツールの新しい可能性を広げる。ゲーム開発の分野でも、活用例はどんどん増えていくと思います。
高田 敦史
2008年KLab入社。
データエンジニアとして、全社横断のデータ基盤システム構築に立ち上げより関わる。現在は、データの活用をより推進するため、機械学習グループの立ち上げメンバーとして参加。機械学習によるゲーム開発・運用の支援に取り組んでいる。
《講演者からのメッセージ》
機械学習によるコンテンツ制作支援は今後さまざまな応用が期待できる領域ですが、現在ではまだ実用化にまで結びついた事例は多くありません。本講演では、リズムゲームの譜面制作支援という領域で、機械学習を使って実用的なシステムを実現した事例を紹介します。
