次世代ゲーミング:業界の展望

「AAA 大作はハイエンドで力を余すところなく発揮していますが、非効率性が残る野心的な作品も制作する余地があります。簡単に言い換えましょう。隅々まで最適化しなくてもプレイヤーが期待するパフォーマンスを実現するゲームを作ることが可能なので、ゲーム開発の敷居が下がります。」

「このおかげで、一つのツールに過大な投資や浪費をせずに、様々なジャンル、様々な規模のゲームを飛び回って作ることが可能になりました。作るゲームが多様なものになりました。プレイヤーにとっても面白いことであり、自分たちにとっても面白く商業的にも成功することができました。」

Riot Games の知的財産副社長である Greg Street 氏は開発ツールの世代の跳躍によって、未来のデベロッパーに語りかける言葉が変わったと語りました。

「業界に入りたいと考えている若者と話をすることに多くの時間を使っています。何年も前には『StarCraft エディタを使って、何ができるか試してみよう』と伝えていました。今ではそうした若者に Unreal や Unity を紹介して、友達と、小さいものでよいので、実際にゲームを作ることに挑戦することを勧めています。」

Epic で Unreal Engine のビジネス デベロップメントを率いる David Stelzer も使いやすいゲームエンジンが成長し、ゲーム開発を始める敷居が下がったことが現世代に大きな影響を与えたと考えています。

「ゲーム開発がこれまでになく簡単になり、コスト的にも効率的になったと考えています。そのまま使えるゲームエンジン、大学やその他の教育プログラム、YouTube ビデオなどによって、誰でもブラウザや、本、オンラインコースでいろいろな方法で、様々な形のゲームを作る基礎を学ぶことができます。」

ツール/エンジン

Gearbox の CEO である Randy Pitchford 氏は、強力なコンピューターと安価で使いやすいツールが組み合わさって、現世代のデベロッパーとゲームが形成されたと指摘します。デベロッパーが既成のツールを使うことができる、というだけではなく、予算のより多くの部分を画面に登場するものに注ぎ込めるのです。「ゲームデベロッパーにもプレイヤーにもとてもワクワクする時代です。」

ディテール

Obsidian Entertainment の CEO である Feargus Urquhart 氏の目に写ったこの世代での改善点には、クロスプラットフォームプレイやセーブもあります。プラットフォームとプレイヤーの障壁を取り除くことを助けるものでした。しかしさらに大きな変化は、Obsidian のようなデベロッパーがプレイヤーが探索して遊べるようなより大きく、動的な世界を作ることを助けるようなものでした。

「特定の技術と、それがゲームへのアプローチをどのような変えたかについて考えています。そして、プレイヤーのための世界をどのように作るかについて集中して考えます。次世代では、何が可能になるかが重要です。どれだけのシネマティクスが可能で、どれだけ大きい世界を制作でき、その世界をどのくらいの密度にできるか？といったようなことです。」

ライティングといったものの改善も大きな影響があると Urquhart 氏は述べています。「ライティングの良さは、その世界に存在しているような感じがするかに大きく影響します。その場にいる感覚と世界に深みを与えるためにゲームでのライティングに非常に力を入れていることについて、多くの人はあまり認識していないように思います。」

パイプライン

Ubisoft の Fortin 氏は、現在のツールと技術は限界に到達し、「押し付けられるデータの量の圧力から亀裂が生まれている」と述べています。 ゲームの世界は、さらに複雑に、リアルに、有機的なものになり、そうした世界で移動しインタラクションを行うためにキャラクターをアニメーションさせるシステムも複雑化しています。そうしたものを機能させるために用意する必要がある手動で用意するデータ量が増えてきて、維持するのが難しいところまで来ていると Fortin 氏は考えています。

Fortin 氏は Ubisoft の Assassin’s Creed Origins と Odyssey を現世代での例として挙げています。

「世界は非常に広大になり、その中での詳細描写も向上し続けています。Assassin’s Creed ブランドでは、かつては世界のすべてを手動で作り上げていました。細心の注意を払ってプロップ、建物、特徴的な地形などを配置していました。今では、人間が制御するプロシージャル生成で、同様の結果を生み出しています。これによって世界のサイズを大幅に拡大することができました。チームは量より質に注力することができるようになりました。しかしながら、このプロシージャル生成の結果は静的で完全に最適化された世界です。実行時にできる変更は限られてしまいます。こうしたデータを現世代のコンソールハードウェアで再生成することは現実的ではありません。そのため世界への物理的変更、例えば、新しい都市の追加や地形の変更など、について制限があります。」

物語の欠如

Stadia の Cammarata 氏はダイナミックなストーリーテリングにおける技術的イノベーションの欠如を嘆いています。彼は進歩が止まっている障害になっているのはソフトウェアというよりハードウェア側であると考えています。「何十年もダイナミックなストーリーテリングを作りたいと考えていますが、まだ実現できていません。いつか、好みや気分や使える時間やプラットフォームに合わせて、『ストーリーテラー』が物語とコンテンツを生成する、一生遊べる一つのゲームというものが実現する日が来ます。ここで課題となるのは、この全体を統括する『ディレクター』は人間の状態について深く理解する必要がある、ということです。私は機械学習や AI のゲームへの適用の最前線にいますが、それでもまだこの目標には遠い、と考えています。素晴らしい物語を作成するには、世界に『存在する』ことがどのようなことであるかを理解し、恐れや、誇り、安心をあたえる方法を理解する必要があります。現在の技術と方向性では、そうしたところに到達する近道があるかはわかりません。」と Cammarata 氏は説明します。ハードウェアの改善速度には限りがあり、そうした部分の発展が機械学習や人工知能でのイノベーションを起こす能力を決めているのです。

ハードウェアバランス

Stadia Lab のテクニカル アート ディレクターの Omar Skarsvå 氏はアニメーション技術、キャラクタ開発とパイプラインを20年以上専門にしています。Skarsvå 氏 も Urquhart 氏と似た問題を指摘します。すべてはバランスの問題です。Street 氏と同じく、デベロッパーが「ハードウェアに縛られている」からそうなると彼は考えています。

Skarsvå 氏はこう述べています。「もし、実行するソフトウェアの必要に応じてリアルタイムで『コンソール』がスケーラブルに対応できるなら、もっと多くのことができるはずです。」このハードウェアの問題は、ハードウェアのリードタイムによってさらに悪化します。「大体最近のコンソールの3世代は7年間続きました。ハードウェアの観点でいえば、リリース時は最高のハードウェアですが、平均的には3.5年前のスペックのマシン向けに開発することになります。これには代償があります。ただ、一方で、すべてのプレイヤーに対して、ゲームが同じように動作する安定したしっかりしたプラットフォームが得られる、という面もあります。PC の進歩は常に連続的です。しかし、サポートしなければならないスペックが多様になり、悪夢のように大変になります。」

すべてをクラウドに移行し、自動的にハードウェアを更新していく Stadia のアプローチはコンソールの制限を取り除く方向です。このアプローチは膨らみ続けるクリエイターのビジョンを実現しやすい環境を可能にします。

標準化の欠如

標準化の欠如と閉じたプラットフォームも、現世代における大きな制限であるとデベロッパー達は指摘しています。2X2 の Ratković 氏は、柔軟なクロスプラットフォームレンダリングが今現在でもまだ存在していないことに驚いていると述べています。

Ratković 氏は語ります。「私はレイトレーシングに熱狂していて、レイトレーシングのイノベーションを見るのが大好きです。今、私が一番心配していることは、レイトレーシングに、少しプロプライエタリの感じが出てきていることです。例えば NVIDIA の RTX と OptiX で素晴らしいレイトレーシングを実現できますが、クロスハードウェア、クロスプラットフォームでレイトレーシングをしようとすると、パフォーマンス上で大きなペナルティを受けます。私は今より良いクロスプラットフォームのレイトレーシングを見てみたいです。標準化されたレイトレーシング API は大いに成功するでしょう。」

インディーの制約

Bithell 氏は語ります。「ビジュアル面で興味深い変化が起こるのでは、と感じています。AAA 作品は、レイトレーシングをいち早く取り入れてグラフィック品質が飛躍的に向上することになります。この実現には専門性が必要になり、インディーにとっては対応が難しくなるかもしれません。これについては、スタイライズと、大胆なアート方向性の選択によってうまく回避することもできるでしょう。」

インディー作品のチームサイズを考えると、小さい開発チームでは、どの部分に集中してエネルギーを投下するかという取捨選択がさらに必要になってきます。

House House の Disseldorp 氏は以下のように述べています。「面白そうなものはいろいろあるのですが、私達のようなチームでは実際に使えるかというと、そうではないものもあります。もちろん、意欲があり、技術に集中できるチームにとっては、実現できることがいろいろとあります。ただ、特別の技術的機能をゲームに追加すると、ゲームの世界で同時に実行できることに大きな制限が加わってしまいます。開発の時間がかかることと、パフォーマンスの両方の理由からです。」

ただ、話を伺った他のインディー開発者と同様に、彼はこの問題を障害というよりは、ゲームを形付けるものだとみなしています。

Disseldorp 氏は述べています。「私達のゴールは、その時使えるツールの制約の中でうまくいくものを探す、というものです。制約があるというのは、役に立つことです。興味深い制約からは興味深いゲームが生まれます。もし、これから10年間、2019年の技術だけでゲームを作り続けることにしたとしても、それでも面白いなにかが見つかると思います。現在でも、Quake エンジンやファミコンといった制限の中で制作することを選んで実行しているゲーム制作者は数多くいるのです。」

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未来

ゲームがさらに大規模で複雑で長い間遊ばれるもになるということは明らかです。ゲームデベロッパーにとって直近の問題として、生成し組み合わせ処理するデータ量それ自体が膨大になるということがあります。

マシン AI

Fortin 氏は機械学習と人工知能の大幅な技術進歩が将来のゲーム開発での重労働の一部を肩代わりするということを期待しています。 

「最近見かけた中で最も期待できるプロトタイプのいくつかは、機械学習を使い、素晴らしい品質でデータを合成していました。プロシージャル生成から自然と発展するトレンドのように思います。従来のアニメーション作業がなくなるということは当面ありませんが、間を埋めるアニメーションの生成など退屈なアニメーション作業については、近未来に機械学習アルゴリズムが対応する仕事になるでしょう。そうすればアニメーターは人間の判断が必要となる、重要な部分に注力できるようになります。これは、AI が補助する人間手動のプロシージャル データ生成、と私が呼ぶようなものの一例に過ぎません。」

彼はまた、機械学習はゲームバランス調整、チート検出、ゲームのテストの自動化、ランタイムのゲーム AI といったものまで様々な領域で役割を果たすようになると考えています。

「機械学習は、制作段階でも、実際のゲーム実行の段階でも多くの可能性があります。もちろんすべての問題を解決する銀の弾丸ではありません。それでも、大いに投資する価値がある領域と思います。」

業界はフォトリアルなゲームでの不気味の谷を急速に乗り越えようとしていますが、その一方でグラフィック品質と、アニメーションや AI の品質といったものの間のギャップが広がる可能性が高くなります。それがまた別の種類の不気味の谷になります。

「グラフィックが素晴らしくフォトリアルでも、NPC キャラクタがロボットのように振る舞っているのが見えたら、リアルであるという幻想は破壊されてしまいます。」

ゲーム ロジック

Pitchford 氏はゲームロジックへの創発的アプローチが次世代のゲーム開発を特徴づけると考えていますが、新しいツールによって抽象化のレイヤーが増えて下流でのデバッグが難しくなることにも注意が必要だと指摘します。

「Unreal Engine のブループリントは非常に強力なビジュアルスクリプトシステムで、様々な領域のクリエイター（プログラマ以外）もゲームロジックを手早く簡単に作り上げ実行することを可能にします。ブループリントはゲーム開発の歴史の中でも最も素晴らしいゲームロジックのプロトタイピングツールと言えるかもしれません。実質的に、誰でもゲームが制作できるのです。」

「最も規律が取れた開発は、プロトタイプは必ずしも柔軟な技術を使ったものではなくロジック上の欠陥（バグ）や非効率性（パフォーマンスの問題）があるということを認識して尊重するでしょう。そして、プロトタイプで作られたシステムや機能については、最適化やこれからの制作やメンテナンスで使いやすくするための作り直しの時間が必要になると予期します。」

Pitchford 氏はまた、実世界の問題とベストプラクティスの間に自然と起こる衝突によって、最高のゲーム プロトタイピングであっても、アプローチを間違えばプロジェクトの弱点になりかねないことを述べています。

ツールの複雑性

制作する製品が複雑になると、ツールの改善が必須になると、Fortin 氏は述べています。

「現在の超大作の AAA ゲームのトレンドがこの先でもあてはまるなら、これから、さらに大きく、オープンで、持続して存在し、接続した世界…宇宙といってもいいかもしれないものが登場します。プレイヤーを中心にして進化していく世界です。現世代の最新のゲームは、これまでのゲーム開発で維持可能だった範囲の限界を広げるものでした。最大の課題となるのは、ゲームの読み込み、パッケージ化、レンダリングですらないでしょう。量と質の両面において、どのようにコンテンツを生成するかが課題になります。例を挙げましょう。小屋は金槌で作ることはできるかもしれません。それでも、ネイルガンなしにオフィスビルを建てるのは無謀です。こうしたことから、データ制作について様々な新しいパラダイムシフトが起こることを期待しています。」

機械学習

Cammarata 氏はまた、次世代のゲーム開発において機械学習の使用が実質的なスタンダードになると考えています。

「機械学習とゲーム開発のハイブリッドアプローチがみられるようになるでしょう。少ない作業と少ないコストで膨大な高品質なコンテンツを生成できるようになるのです。コンテンツの作成は、自分でアセットを直接作るというより、新しいツールで機械学習による生成を指導して調整する、というものになるでしょう。パラメトリックな考え方ができ、プロシージャルコンテンツを理解しているデベロッパーが最先端になります。ゲームチームは、アセットリストの完了とバグカウントの削減を目指す、というより、生成されるコンテンツのキュレーションを中心にした構造になるかもしれません。コンテンツが足りないのではなく、有り余ることになります。ビジョンを実現するのに必要なものだけを作るというより、合わないコンテンツを削る、という方向になります。」

「今は、機械学習を制作で使うようになる直前の状態と思います。まずゲームツールで使われるようになり、その次はゲーム本体です。機械学習ベースのパイプラインはコンテンツ制作の次元を変えてしまうものになります。」