AI に取り組むべき4つの領域
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データブリックスさんのイベントでお話した資料です。 ゲーム業界のAIやデータ分析利用についての動向などなどを説明してます イベント概要は以下の通りです。 ------ ゲーム業界必見！AI・データサイエンスを使ってゲームの売り上げを最大化しよう！ 2021年7月21日 13:00 – 14:00 Minecraft、Sea of Thieves、Halo、Forza、Flight Simulatorなど、Xbox Game Studios をはじめとして、さまざまなゲーム開発会社が、AIやデータサイエンスを使って成果を収めたり、成長を加速させています。前半のセッションでは、日本マイクロソフト社より、それらのスタジオのデータ分析やAIの活用事例を参考にしながら、開発者やプロデューサーがより良い洞察を得て、スマートな意思決定を行う方法について説明します。また、後半のセッションでは、データブリックス社より、Azure Databricks 上で、機械学習を活用した解約防止、及びLTV最大化施策を簡単に始める方法をデモを含めて解説致します。参加された皆様には、解約防止、及びLTV最大化施策にすぐに使える、サンプルNotebookを提供致します！ 以下の方にお勧めのセッションです。 AI・機械学習を活用してデータを分析したいゲームの企画者や開発者の方 グローバルで活躍するゲームスタジオが、AIやデータサイエンスをどのように活用するか興味をお持ちの方 アジェンダ: 日本マイクロソフト株式会社 | テクノロジー・ソリューション・プロフェッショナル | 増渕 大輔 データブリックス・ジャパン株式会社 | シニア・ソリューション・アーキテクト | グティエレス・ホアン・パウロ https://databricks.com/p/webinar/gaming-microsoft-jp?fbclid=IwAR0pSorLXChuZSUnScbQGz15F0Y2TalBNTjQwxplMMSUtEJAk2U0JV4PJZA
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- 2. Microsoft Game Stack 2 Microsoft Game Stack でゲーム開発を支援 Microsoft Game Stack とは？ ゲームを開発・運営するため、必要なツール、サービス、支援プログラムなどをまるっと まとめて情報発信するMicrosoftのイニシアチブ Xbox に限らず、非Xboxの開発者、全てのゲームビジネスに関わる開発者をサポートしてます
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- 4. 参考：ゲーム AI の進化と歴史 - Microsoft Japan (microsoft.com) 1956 ü 1956 、強化学習アルゴリズ ムがチェッカーに採用 バックギャモン ü 1992 ジェラルド テサウロが 「 TD-Gammon 」を開発 ポーカー ü 1984 年、プロ のポーカープ レイヤー マイ ク カロ（Mike Caro）が Orac を開発 麻雀 ü 2015 年に東大の水上直紀氏が「爆打」を開発 ü 2018 年にドワンゴが麻雀AI 「NAGA」を開発 ü 2020 年に、Microsoft 「Suphx」を開発 世界最強麻雀AIとして名乗りを上げる ü 1974 Kaissa がス トックホルムで 最初の世界コン ピュータチェス チャンピオンと なる チェス ü 1994 年、ジョナサン シェーファーがChinook を 開発し世界チャンピオン ü 1997 年、ディープ ブルーは、 チェス世界チャンピオンのガ ルリ カスパロフ との対戦で 勝利 ポーカー ü 2017 年、カーネギーメロン大学が Libratus を開発 ü 2019 年、カーネギーメロン大学とFacebook AI が Libratus の進化版として Pluribus を開発し、6 人での ノーリミット・テキサスホールデムでプロのポーカープレ イヤーに勝利 囲碁 ü 2015 年、DeepMind が「AlphaGo」を開発 ハンデなしで 19 路盤 でプロ棋士に勝った初 の囲碁AI 1992-1997 1984 1974 2020 2015 2016 2017 2018 2019
- 5. 参考：ゲーム AI の進化と歴史 - Microsoft Japan (microsoft.com) 1956 ü 1956 、強化学習アルゴリズ ムがチェッカーに採用 バックギャモン ü 1992 ジェラルド テサウロが 「 TD-Gammon 」を開発 ポーカー ü 1984 年、プロ のポーカープ レイヤー マイ ク カロ（Mike Caro）が Orac を開発 麻雀 ü 2015 年に東大の水上直紀氏が「爆打」を開発 ü 2018 年にドワンゴが麻雀AI 「NAGA」を開発 ü 2020 年に、Microsoft 「Suphx」を開発 世界最強麻雀AIとして名乗りを上げる ü 1974 Kaissa がス トックホルムで 最初の世界コン ピュータチェス チャンピオンと なる チェス ü 1994 年、ジョナサン シェーファーがChinook を 開発し世界チャンピオン ü 1997 年、ディープ ブルーは、 チェス世界チャンピオンのガ ルリ カスパロフ との対戦で 勝利 ポーカー ü 2017 年、カーネギーメロン大学が Libratus を開発 ü 2019 年、カーネギーメロン大学とFacebook AI が Libratus の進化版として Pluribus を開発し、6 人での ノーリミット・テキサスホールデムでプロのポーカープレ イヤーに勝利 囲碁 ü 2015 年、DeepMind が「AlphaGo」を開発 ハンデなしで 19 路盤 でプロ棋士に勝った初 の囲碁AI 1992-1997 1984 1974 2020 2015 2016 2017 2018 2019
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- 7. Microsoft Game Stack 7 ゲームの複雑さ≠ゲームの難易度 完全情報ゲーム: 状態空間複雑性とゲーム木複雑性 ゲーム 状態空間 複雑性 ゲーム木 複雑性 三目並べ 10 4 10 5 チェッカー 10 21 10 31 チェス 10 46 10 123 中国象棋 10 48 10 150 五目並べ 10 105 10 70 囲碁 10 172 10 360 三目並べの碁盤には 9 (3 x 3) の格子があり、各格子 には X、O、空白という 3 つの状態があり、局面数 は 3 の 9 乗である、19863 となる 三目並べの状態空間複雑性は約 104 (19863 ≈ 104) ゲーム AI の難易度とは? - News Center Japan (microsoft.com)
- 8. Microsoft Game Stack 8 ゲームの複雑さ≠ゲームの難易度 不完全情報ゲーム: 情報集合数と平均的な大きさ ゲーム 情報集合数 情報集合 の平均的な 大きさ 1 対 1 テキサスホー ルデム （制限付き） 10 14 10 3 1 対 1 テキサスホー ルデム （無制限） 10 162 10 3 ブリッジ 10 67 10 15 麻雀 10 121 10 48 ゲーム AI の難易度とは? - News Center Japan (microsoft.com)
- 9. Microsoft Game Stack 9 Suphx: The World Best Mahjong AI - Microsoft Research 麻雀 AI Microsoft Suphx が人間のトッププレイヤーに匹敵する成績を達成 - News Center Japan
- 10. Microsoft Game Stack 10 • ゲームの難易度、課題の複雑化、マルチプレイ化 • オンラインゲーム空間全体のバランスの調整など新たな課題
- 11. Microsoft Game Stack ゲーム開発・運用における AI & Data の活用 の主な4つのシナリオ Creating w/ AI • 自動マップ作成 • 自動コリジョンテスト • パーティーチャットの翻訳 • 物理シミュレーション LiveOps w/ AI • レコメンデーション • 離脱と継続の予測 • プレイヤー行動要因分析 • Personalizer Sysop w/ AI • DDoS 検知と防御 • 診断・故障予測 • サーバー台数の最適化 • レスポンスの異常検知 Gaming AI • メタAI（バランス調整） • ナビゲーションBot • マッチメイキング • 味方 のNPCの脳を作る Azure PlayFab Azure Databricks Azure Synapse Analytics Azure Personalizer Microsoft Azure Azure Batch Windows 10 Azure Machine Learning VM Azure ML ＞＞＞ 運用フェーズより 開発フェーズより ＜＜＜ MLflow on Azure Databricks
- 12. Microsoft Game Stack ゲーム開発・運用における AI & Data の活用 の主な4つのシナリオ Creating w/ AI • 自動マップ作成 • 自動コリジョンテスト • パーティーチャットの翻訳 • 物理シミュレーション LiveOps w/ AI • レコメンデーション • 離脱と継続の予測 • プレイヤー行動要因分析 • Personalizer Sysop w/ AI • DDoS 検知と防御 • 診断・故障予測 • サーバー台数の最適化 • レスポンスの異常検知 Gaming AI • メタAI（バランス調整） • ナビゲーションBot • マッチメイキング • 味方 のNPCの脳を作る Project Malmö First TextWorld Problems (FTWP) Azure DDoS Protection Translator Project Paidia PlayFab Live Ops Azure Cognitive Services Personalizer 3Dマップ作成 Databricksを利用した ビックデータ分析 りんな
- 13. Microsoft Game Stack 13 Project Malmö Minecraftの上に構築された洗練されたAI実験プラットフォーム 人工知能の基礎研究を支援するように設計されています 2016年7月7日、AIを育てることを目的とするプロジェクト「Project Malmo」をGitHub上に公開 First TextWorld Problems (FTWP) テキストによる問題解決を行うAIコンペティション 1980年に発売されたゾーク（Zork）に着想を得て開発された 最初のテキストワールドの問題、競争:テキストベースのゲームを使用してAIエージェ ントの機能を向上させる - マイクロソフトリサーチ (microsoft.com) TextWorld: A learning environment for training reinforcement learning agents, inspired by text-based games - Microsoft Research
- 14. Microsoft Game Stack 14 Project Paidia Vision: エージェントが複雑な行動を学習し人間と賢く協調する Project Paidia - Microsoft Innovation https://innovation.microsoft.com/en-us/exploring-project-paidia 学習Video1: Game Stack Live August 2020 – YouTube 学習Video2: (4) AI and Gaming Research Summit 2021 – Welcome and Microsoft Plenary with Phil Spencer, Katja Hofmann – YouTube
- 16. Rinna Character Platform (RCP) 人工知能「りんな」 を活用した NPC 会話生成 • 「りんな」で利用されている技術を活用した自動チャットシステム • 人が会話するような「雑談」を実現する「Style Transfer Chat」 • 話し声や歌声でも豊かな感情表現 • API サービスでの利用ゲーム内外で利用可能 1. キャラデザ リクエストクエリ アンサークエリ 冒険に行こう レッツゴー。 そろそろ終わろうか お疲れチーン。 敵が強くない？ 大丈夫。さあ立つん だ。 望みはなんだい？ 私、、ずっと一緒に いたいです。 学校行きたくないよ 複雑ですね、人間は りんな可愛いね 浮気しちゃダメです 2. 500程度のサンプルクエリ作成 3. トレーン＆デプロイ 4. ゲームへのAPI組込 ゲーム業界の 企画・開発・販売などの コンサルティングパートナーを募集中 RCPパートナープログラム – rinna株式会社 提供：rinna株式会社
- 17. Microsoft Game Stack ゲーム開発・運用における AI & Data の活用 の主な4つのシナリオ Creating w/ AI • 自動マップ作成 • 自動コリジョンテスト • パーティーチャットの翻訳 • 物理シミュレーション LiveOps w/ AI • レコメンデーション • 離脱と継続の予測 • プレイヤー行動要因分析 • Personalizer Sysop w/ AI • DDoS 検知と防御 • 診断・故障予測 • サーバー台数の最適化 • レスポンスの異常検知 Gaming AI • メタAI（バランス調整） • ナビゲーションBot • マッチメイキング • 味方 のNPCの脳を作る Project Malmö First TextWorld Problems (FTWP) Azure DDoS Protection Translator Project Paidia PlayFab Live Ops Azure Cognitive Services Personalizer 3Dマップ作成 Databricksを利用した ビックデータ分析 りんな
- 18. 18 事例：3D マップの作成自動化 • 地球全体を3Dモデル化することを目指したゲーム • 開発： フランス・ボルドーに拠点を置くAsobo Studio • 提携組織：Bingマップ、Meteoblue、Blackshark.ai、FlightAware、など • 主要都市（４０程度）の空港は、ハンドクラフトで調整 • 気象のリアルタイムデータと連動し、季節、時間、風雨、雷などを再現 • 2億5,000万個の空間コンパートメントを利用 • 約3万7000の空港を含む15億の建造物 • 2兆本に及ぶ樹木，1億1700万の湖や池 • 2D画像データからリアルタイムで3Dレンダリングを行う • 地球のデジタルツインを活用 • 企業が自社の製品に活用できる余地がある（B2B ） • バーチャルリアリティヘッドセットを使用可能
- 19. 19 Sea of Thieves のリアルタイム翻訳 重要性 シームレスで没⼊感を楽しめるオンライン エクスペリエンス には、プレイヤー間のコミュニケーションが不可⽋である 主な課題 • リアルタイムのテキストおよび⾳声翻訳 • コンテンツ モデレーションと感情分析 • 動画コンテンツの分析 • 顧客サポートの⾃動化 マイクロソフトのソリューション 以下を導⼊したシステム構築 • Cognitive Services • Bot Service • Azure VMs • PlayFab
- 20. Microsoft Game Stack ゲーム開発・運用における AI & Data の活用 の主な4つのシナリオ Creating w/ AI • 自動マップ作成 • 自動コリジョンテスト • パーティーチャットの翻訳 • 物理シミュレーション LiveOps w/ AI • レコメンデーション • 離脱と継続の予測 • プレイヤー行動要因分析 • Personalizer Sysop w/ AI • DDoS 検知と防御 • 診断・故障予測 • サーバー台数の最適化 • レスポンスの異常検知 Gaming AI • メタAI（バランス調整） • ナビゲーションBot • マッチメイキング • 味方 のNPCの脳を作る Project Malmö First TextWorld Problems (FTWP) Azure DDoS Protection Translator Project Paidia PlayFab Live Ops Azure Cognitive Services Personalizer 3Dマップ作成 Databricksを利用した ビックデータ分析 りんな
- 21. Microsoft Game Stack ゲーム開発・運用における AI & Data の活用 の主な4つのシナリオ Creating w/ AI • 自動マップ作成 • 自動コリジョンテスト • パーティーチャットの翻訳 • 物理シミュレーション LiveOps w/ AI • レコメンデーション • 離脱と継続の予測 • プレイヤー行動要因分析 • Personalizer Sysop w/ AI • DDoS 検知と防御 • 診断・故障予測 • サーバー台数の最適化 • レスポンスの異常検知 Gaming AI • メタAI（バランス調整） • ナビゲーションBot • マッチメイキング • 味方 のNPCの脳を作る Azure PlayFab Azure Databricks Azure Synapse Analytics Azure Personalizer Microsoft Azure Azure Batch Windows 10 Azure Machine Learning VM Azure ML ＞＞＞ 運用フェーズより 開発フェーズより ＜＜＜ MLflow on Azure Databricks
- 23. Microsoft Game Stack { LiveOps + Player Analytics } + Sysop w/ AI • クラスタリングのためにはかなりの 量の行動ログをそのまま取得する （Game 内イベントデータを利用） • 大規模タイトルのLog は5000,000qps, JSON は 1GB/sec が目安。 • オンザフライの検索はインメモリ 大規模な場合は Event Queuing & Stream Ingestion のインフラを整備 データを、Real time Analytics、ETL、Spark ML などで処理を行う Data Mart、Data Warehouse は使いやすい言語、フレームワーク、 またBIツールとの相性を考えて選択
- 24. Microsoft Game Stack Azure PlayFab Visual Studio App Center グローバル ゲーム サーバー § Xbox Game Studio を中⼼に、様々なグローバルタイトルのゲームサーバー実績 があります。特にデータセンターの数は各クラウドプロバイダーの中でも最⼤ 級であり、⼈⼯の多い都市部に集中しているため、プレイヤーのロケーション を問わず、均⼀なサービスをご提供いただけます。 LiveOps とアナリティクス § Microsoft は ゲームプラットフォームの中でも古くからコネクテッドゲームに⼒ を⼊れている企業の⼀つです。プレイヤーに関する詳細なインサイトを基に、 エンゲージメントを促進、定着率を向上、収益化を実現します。 ゲーム データサービス § プレイヤーのデータ キャッシュ、ゲームの状態、統計情報、アイテム ストアな どのデータを適切な場所に格納し、ゲームクライアントからいつでも簡単に取 り出せます 開発とデプロイ § Microsoft は、世界最⼤のソフトウェア開発企業の⼀つです。効率的、かつ⾼速 な開発ループ後件があり、お客様の開発プロセスの⾼速化、ワークフローの改 善を⽀援しています。 オンライン ゲーム サービス § 通知、スコアボード、トーナメントなど、ゲーマーが求める最先端のゲーム機 能をサービスとして実装し、ゲーム開発会社様にご提供しています。 Cognitive Services とチャット § Microsoft の⼈⼯知能サービスは、⾳声およびテキスト チャットへのリアル タイム翻訳を提供します。これはXboxで多くの実績があり、ゲームのモデレー ション、動画、感情分析などの機能にも発展しています。 ネットワークとセキュリティ § グローバルで⼈気が出たゲームは、その⼈気の⼤きさに⽐例して、ハッキン グや、DDoS攻撃などのリスクが⼤きくなります。 § Microsoft はネットワークや、セキュリティに関連する多くの分野で、業界 のリーダーポジションの評価を得ています ゲームの成⻑を⽀援するプラットフォームとエコシステム § Microsoft は、Windows や、Xbox といったゲームプラットフォームへの展開 § 他社のプラットフォーム（Steam、iOS、Androidなど）とも同様に連携し、 ゲーム開発者の成功を⽀援します。
- 25. まとめ AI は面白いゲームを作ります！ AI Gaming は「敵キャラ」だけじゃない、複雑な課題を解決 4つの AI 活用シナリオをご検討ください！ Game Stack で • AI Gaming • Creating w/ AI • LiveOps w/AI • Sysop w/AI
- 26. Microsoft Game Stack ありがとうございました 以下の情報サイトもご参考ください Game Stack 関連情報 Web サイト: https://developer.microsoft.com/en-us/games/ (英語) Twitter: @MSFTGameStack (英語) YouTube: https://www.youtube.com/channel/UCaCZHrQg_-qPrYIVsTFuUHg (英語) Microsoft Azure アプリケーション開発 オンデマンドウェビナー ゲームデベロッパー特集 https://www.microsoft.com/ja- jp/events/top/apps-innovation- webinars.aspx#primaryR9 （⽇本語）
- 28. 28 リアルタイム翻訳チャット Chat w/ Real-Time Translation Use Cases § Image, Text Analysis, Real Time Translation § Voice and Text chat § Chat Bots Solutions § Build Yourself with Azure § Cognitive Services § Bot Service § Managed Service § PlayFab Party
- 29. Microsoft Game Stack 29 イベントは以下のテーマにフォーカス 一部コンテンツを 公式サイトとYoutubeに公開 1. プレイとテストのためのAIエージェント 2. 倫理、安全性、包摂性を含む責任あるゲーム 3. 計算の創造性とコンテンツ生成 4. プレイヤーエンゲージメント分析について AIとゲーム研究サミット - マイクロソフトリサーチ (microsoft.com) AIとゲーム研究のためのイベント AI and Gaming Research Summit 2021年2月23日~2021年2月24日
- 30. Microsoft Game Stack ゲーム「World of Tanks」の開発元 世界中のあらゆる都市や町をリアルに再現できる Microsoft Flight Simulatorでは 15億棟の建物を再構築 Flight Simulator の3Dマップ作成のステップ Azure 上の数百台の仮想マシンで数ペタバイトの情報を処理 パイプラインを構築し毎秒１０GBのデータ処理を実行 | Blackshark.ai React |
- 31. Microsoft Game Stack Flight Simulator の技術情報の記事・動画 を公開中！ https://www.youtube.com/watch?v= GM4fVwsEdaw&list=PLHHNa7e7hf9 MqQB-RV6bxHYiLcTQkgGfi https://www.4gamer.net/games /464/G046401/20200821120/ 2020年版「Microsoft Flight Simulator」の陰の立役者はオース トリア拠点のスタートアップ Blackshark.ai | TechCrunch Japan
- 32. Microsoft Game Stack 天気データをゲームに活かす Meteoblue - Weather Forecast System • Microsoft FlightSimulator 2020は、リアルな気象条件を含む、シミュレートされた飛行を体感できる • Meteoblue共同創設者CTO マティアス・D・ミュラーによるシミュレートされた気象条件の説明ビデオ • (113) Partnership Series: Meteoblue - Weather Forecast System – YouTube • Microsoft FlightSimulator 2020 のリアルな天候は、Meteoblue の ダイナミックウェブマップとAIR 図を使用し、 実際のフライトの計画に反映してゲームを作成しています
- 33. 33 マルチプレイ機能が充実した PlayFab • PlayFab とは、ケ◌ ゙ ーム開発に特化された Baas(Backend as a service) • 従来のPlayFab は、主に マスターデータ管理と、ユーザーの行動ログ分析 • Microsoft 買収後強化されている機能は、マルチプレイのサポート • リーダーボード • マッチメイキング • パーティ • サーバー（専用ゲームサーバー） • Xbox やWindows に限定せずにマルチプラットフォームをサポート • Xbox Live 向けに一部の機能を無料提供