TB級アセット時代の開発基盤再構成――COWファイルシステム・コンテンツアドレス型差分配布・コンテナ技術で実現するAIワークフロー
受講スキル
ソース管理やビルド基盤に関する基本的な理解 Git や P4 などのソース管理、ビルド自動化、CI/CD の基本的な考え方を知っていると、講演内容をより具体的に捉えやすくなります。 大規模アセットや開発環境運用への関心 数百GB〜TB級のアセットを扱う開発現場で、配布、複製、キャッシュ、ストレージ設計といった課題に関心がある方に向いています。 AI コーディング支援や開発ワークフロー改善への興味 GitHub Copilot などの AI 支援や、既存の開発プロセスに AI ワークフローをどう取り込むかに興味のある方は、実践的な観点で受講できます。
受講者が得られるであろう知見
P4→Git 連携を前提とした Git / GitHub エコシステム導入の考え方 既存の P4 プロジェクトを維持したまま、GitHub Copilot や GitHub Actions などの Git 系ワークフローをどう接続し、段階的に導入していくかの実践パターンを持ち帰れます。 TB級アセットを扱うためのストレージ設計と配布戦略 COW ファイルシステムによる高速複製と、コンテンツアドレス型ストレージを用いた差分配布を組み合わせることで、大規模データを効率よく扱うための設計指針を学べます。 AI ワークフローを成立させる開発基盤の全体像 単なるリポジトリ移行やストレージ置換ではなく、ソース管理・データ共有・実行環境をどう組み合わせて、大規模ゲーム開発に現実的な AI ワークフローを導入するかという全体設計を把握できます。
セッションの内容
今日の大規模ゲーム開発では、数百GB〜数TB級のアセットを前提としたソース管理、ビルド、自動化基盤の再設計が避けられません。一方で、AIコーディング支援やCI/CDなど開発ワークフローはGit/GitHubエコシステムを中心に発展しており、Perforce（P4）のような既存環境とのギャップが導入の障壁になっています。
本講演では、既存の集中管理型ソース管理を活かしたままGit系ワークフローへ接続する仕組みと、TB級アセットを効率よく扱うためのCOW（Copy-on-Write）ファイルシステム、コンテンツアドレス型ストレージを用いた差分配布、OSのコンテナ技術を組み合わせた実践例を紹介します。これにより、P4→Git 連携を足がかりとして、AIコーディング支援や自動ビルド、アーティファクト配布を高速化し、検証環境の再現性向上と安全なAI活用をどのように実現したかを解説します。
単なるリポジトリ移行やストレージ置換ではなく、ソース管理・データ共有・実行環境を一体で再構成することで、大規模アセットを扱うゲーム開発に最新のAIワークフローを導入するための現実的な基盤パターンと、その運用知見を共有します。
講演資料
※資料のダウンロードには ログイン が必要です。
講演者プロフィール
プロフィール
1999年株式会社ナムコ(当時)入社。2012年株式会社バンダイナムコスタジオ設立に伴う転籍、2018年株式会社バンダイナムコアミューズメントラボ設立に伴う転籍を経て、2020年より現職。研究・開発環境のクラウドサービス導入推進、CI/CDパイプライン構築支援、社内開発者プラットフォーム構築などの業務に従事する。
Microsoft MVP for Microsoft Azure (2023-2025)
《講演者からのメッセージ》
ファイルシステムやコンテナといったOSの機能を活用して巨大なリポジトリと付き合うテクニックを紹介します。ご期待ください。