今回は「ゲームマップの自動生成」がテーマです。前編でマップ自動生成の仕組みと利点・課題についてAIと一緒に見ながら、後編では”AI制御の自動生成システム”の未来予測も行なっていきます。

ゲームマップ自動生成の仕組みと課題をAIと一緒に考察

プロシージャル生成の仕組み

プロシージャル生成の基本構造

ゲームマップ生成のベースとなる「シード値」は、同じ値を使えば何度生成しても「全く同じ結果」が得られるのが特徴です。この値を変更することで、異なるマップ構造を大量に作り出すことができます。

マップ生成のルールである「アルゴリズム」は、シード値を元に多様な構造を描き出す仕組みです。代表的な手法にはパーリンノイズ、ボロノイ図、セルオートマトンなどがあります。

パーリンノイズは起伏のある自然な地形、ボロノイ図は領土などのエリア区分、セルオートマトンは洞窟やダンジョンのような複雑な閉鎖空間の生成に長けています。

少ないリソースで広大なマップやランダムなレベルデザインが可能になる自動生成システムは、軽量化によってゲームサイズを大幅に縮小できます。ロード時間を短縮できる点もメリットです。

プロシージャル生成の課題

ゲームは何よりバランスが大切で、良いゲームはプレイヤーに「適度なチャレンジ精神」を呼び起こさせるデザインを持っています。これが自動生成で崩れる可能性には注意が必要です。

また、ストーリーと演出を重視しているゲームでは、プロシージャル生成の仕組みが全く噛み合わないことも考えられるため、自分が「どんな世界を作りたいのか」を熟考することも大切と言えます。

前編まとめ

開発時間を大幅に短縮し、さらにゲームの容量節約にも繋がるプロシージャル生成技術は、少人数でゲームを作るデベロッパーにとって、非常に魅力的な仕組みに映ると思います。

なお、世界のゲーム開発者に利用される「Unreal Engine」(外部リンク)や「Unity」(外部リンク)には、プロシージャル生成をサポートするライブラリやアセットが豊富に用意されています。

記事の後編では、AIによってさらなる進化を遂げた「次世代の自動生成マップ」とは一体どのようなシステムなのか、具体的な未来予測についてAI自身に解説してもらいます。併せてお楽しみください。