スクリプト不要、仕込みも最小限。動画と生成AIで挑むゲームQAの現在地
受講スキル
ゲームQAの自動化や効率化に課題を感じているエンジニア、QAマネージャー LLMやVLMなどの生成AIを、ゲーム開発・運営のパイプラインに組み込みたいテクニカルディレクター 自動プレイや強化学習の実プロダクトへの応用に関心のあるAIリサーチャー/エンジニア
受講者が得られるであろう知見
* 生成AI（LLM/VLM）を活用したゲームQAシステムの具体的なアーキテクチャ * 動画を元に、テストコードを生成する技術 * 画像認識を用いた模倣プレイの技術
セッションの内容
本セッションでは、ゲームQA（品質管理）の自動化において課題となる「テストスクリプトの保守コスト」と「専用デバッグ機能への依存」を解消するために開発された、生成AI活用を使った自動テストの設計と実装事例を紹介します。
目指すのはゲーム側に専用の仕込みを極力入れない環境です。QA担当者が自然言語や動画編集の要領で指示を出すだけで、AIが画面を見て、コントローラーを操作するシステムの現在地を共有します。
1. 自律動作を支える「3層アーキテクチャ」
本システムは、以下の3つのレイヤーで構成されています。
* Planning層（指示・計画）
QA担当者のチャット指示やテストケースから、ノードベースの実行計画を構築する戦略層。
* Skill層（操作・手順）
装備変更、移動といった具体的なアクションを実行する戦術層。
* API層（基盤機能）
画像認識による移動やUI操作を提供する制御層。
これらが連携することで、従来のスクリプトベースでは難しかった柔軟な自動操作を実現しています。
2. プレイ動画を資産に変える「スキルマイニング」
AIにゼロからゲームプレイを学習させるのではなく、開発者やQA担当者の手動プレイ動画を正解データとして活用するアプローチを採用しています。 LLMに抽出したい行動のリストを与えて動画を解析させるラベリングを行い、必要な操作（スキル）を自動で抽出・ライブラリ化するスキルマイニングの仕組みについて解説します。
3. 映像による自律制御「AIリプレイ」
製品版に近いROMにおいて、AIが動画を視覚的な道標として利用し、自律的に移動・操作を行う「AIリプレイ」技術について解説します。現在の画面と目標画像の差分を埋めるように操作を生成することで、位置ズレを自己補正しながらリプレイを実現する仕組みを紹介します。
講演資料
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講演者プロフィール
プロフィール
コンシューマー系ゲーム会社を経て、2009年スクウェアエニックス入社。
社内エンジン LUMINOUS ENGINEのリードプログラマとして従事。
その後、Final Fantasy XVのリードプログラマを経て、
2018年に、Luminous Productionsに転籍し、プログラムセクション ディレクターを拝命。
FORSPOKENでは、テクニカルディレクターを担当。
2023年、スクウェア・エニックスと会社合併により、現在は、スクウェア・エニックスに在籍中。
CEDEC 2019 大規模開発のためのLUMINOUS ENGINE のログ分析と自動テスト
CEDEC 2020 オープンワールドを、自然に意思を持って埋める。 LUMINOUS ENGINEのプロシージャルへの取り組み
CEDEC 2020 ディープラーニングを使った自動QA、実用化へ向けて
CEDEC 2023 1秒でファストトラベル。FORSPOKENの高速なローディングを支える Luminous Engineの技術
《講演者からのメッセージ》
AIすごいですね。日々ワクワクしてます。
少しでも皆さんのお役に立つ情報提供できれば幸いです。
プロフィール
コンピュータサイエンスの修士号を取得。「Vulcanus in Japan」プログラム（日本とヨーロッパ間のインターンシップ）の参加者として選抜され、スクウェア・エニックスのAIエンジニアとして来日。その後正式に入社し、キャラクターインタラクション技術の研究開発に従事してきた。
現在は、強化学習や模倣学習を中心に、生成AIを活用した新たなAI技術の研究を進める一方、プロダクション環境を支える技術サポートにも携わっている。研究成果はCEDEC、GDC、SIGGRAPH、SIGGRAPH Asia、IEEE-COG、AIIDEなど、国内外の多数のカンファレンスおよび学術会議で発表している。
《講演者からのメッセージ》
日本語で発表しますので、みなさんぜひ来てください。質問も日本語で大丈夫です。