**企業分析に必要になるデータを、誰でも簡単に参照できるサイト「[バフェット・コード](https://www.buffett-code.com/)」**。

しかし、そのキレイなUIの背景には、**開発者の様々な「苦労」**が存在するとか…？

今回は、**バフェット・コードの開発者**に、*データ整形の苦労*や、「バフェット・コード」が達成したい*「データ整形の価値」*について伺いました！

## 便利な「バフェット・コード」とその裏

#### balloon masaokb left
バフェット・コード、便利ですよね。
僕も企業に関するデータを調べなきゃいけないことが結構あって、よく使っています。
*経年でまとまっていて、かつ見やすいサイト*っていうのがほとんどなくて。

~~バフェット・コードでは、企業の財務データや株価データを経年で参照できる。~~

#### balloon buffett_code right
ありがとうございます。

#### balloon masaokb left
*世の中の役に立っているサービス*だと思います。
ただ、今回は開発、特にデータまわりのお話を聞きたくて。
想像するに、**レガシーな分野だし、結構大変なところがあるんじゃないかな**、と思っている訳ですが…。

#### balloon buffett_code right
大変なところね（笑）。
たくさんありますよ（笑）。

## 「XBRL」を「RDB」の世界に落とし込む

#### balloon buffett_code right
まず、こういった*財務に関するデータって、どこから取ってくるか*って分かります？

#### balloon masaokb left
えっと…、[EDINET](https://disclosure.edinet-fsa.go.jp/)ですよね？

~~金融庁が運営するサイト「EDINET」。~~

#### balloon buffett_code right
そうです。
**EDINETが公開しているAPIがあって、有報（有価証券報告書）やIPO、株式分割などのリリースはここから取ってきています。**
ただ、**データが、ウェブサービスが期待するデータ構造をしていない**んですよね。

#### balloon masaokb left
というと…？

#### balloon buffett_code right
EDINETでのファイルは、**「XBRL」という財務諸表を表現するための「XML」**で来るんです。

#### balloon masaokb left
本当だ。
よく見ると <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>と書かれていますね。

#### balloon buffett_code right
XBRLはただのファイルなので、*このままだとウェブサービスにとって嬉しくない*ですよね。
ウェブアプリケーションから扱いやすいのは、*「RDB（リレーショナル・データベース）」や「KVS（キーバリューストア）」*ですが、**元データはネストしたデータ構造を表現しやすいXMLなので、それぞれのストレージやウェブアプリケーションからのユースケースに応じて、適切にデータを加工して保存する必要**があります。
ここのtransform、変換の作業がそもそも大変です。

## 「データが確定しない」ことの難しさ

#### balloon buffett_code right
あと、**「不定期に出るデータ」をマージするのが難しくて**…。
例えば*「株式分割」*ってあるじゃないですか。

#### balloon masaokb left
1株を100株に分割するやつですね。
その場合、株数が100倍になるという。

#### balloon buffett_code right
はい。
その株数の変化があった場合、**過去の1株あたりのデータ…、例えば「配当」が使い物にならなくなってしまいます。**
こういった*数値を再計算しない*といけない。

#### balloon masaokb left
確かに、そのままだと「配当」のグラフはぶっ壊れてしまいますね。
*100分割だと、過去の配当が実際より100倍高いように見えてしまう*のか…。
それに「PER」も「株価×株数/当期純利益」なので、同じく壊れてしまいますね…。

#### balloon buffett_code right
そう、**「1株あたり」の指標って結構多くて、再計算処理はたくさん走っています。**
**過去のデータでも本質的に「データが確定しないこと」がある。**
一方で、**業績や配当の予想値も、「業績予想の修正」や「配当予想の修正」などで不定期で修正が入る**ので、大変ですね。

## どうしても残ってしまう「手オペ」

#### balloon buffett_code right
**どうしても例外的な処理が残ってしまう、**ということもあって。
例えば、*「IPO（新規上場）」*や*「上場廃止」*とかですよね。

#### balloon masaokb left
どの辺りの処理が例外的なんですか？

#### balloon buffett_code right
IPOだと、まず*「有価証券届出書」（有価証券「報告書」ではない！）*がEDINETに掲載されます。
ただ、**「届出書」に載っている情報というのが、有報などの定期・定型な報告書とは違って、会社ごとにまちまち**な部分があるんですよ…。
**数値が足りなかったりするので、手打ちが必要になるケースも出てくる。**

#### balloon buffett_code right
*開発コストを沢山かければ、自動化できなくもない*でしょうが…。
現状は数が少ないこともあって、**ある程度は「手オペ（手動オペレーション）」でやってます**ね。

## 複雑なデータ処理のジョブ管理

#### balloon buffett_code right
**日々走らせているジョブの管理**も大変です。
これが*バフェット・コードの日次batch処理の「DAG（有向非巡回グラフ）」*になるんですが。

~~バフェットコードで使っているジョブのワークフロー図（一部モザイク処理）。~~

#### balloon buffett_code right
**データ処理の依存関係が複雑で、扱っているデータ量が多い**ということに加えて…。
新しい有報が提出されたときや、特定のデータのパースにバグがあったときなどに、*それらのデータソースの変更が影響するデータを、すべて再計算して更新*する必要があるんですよ。
弊社では、[Apache AirFlow](https://airflow.apache.org/)というワークフロー管理ツールを使っています。

#### balloon masaokb left
AirFlowは何が嬉しいんですか？

#### balloon buffett_code right
**データ処理の依存関係をコードで記述できること**ですね。
あと、エラーが起こったとき、**web UIからボタン1つで失敗した部分だけリトライできる**ことや、**日次処理の履歴（成功・失敗とか処理時間）が可視化される**のもメンテナンスに嬉しいです。

## 「人間が使いやすい財務データ」を整備する

#### balloon masaokb left
財務データを取り扱う「苦労」について話してもらいましたが、ぶっちゃけ、*ここまで大変なことを出来ているモチベーションって何なんでしょうか？*

#### balloon buffett_code right
今って、残念ながら、**人間が使いやすい、エンジニア／リサーチャーにフレンドリー「財務データ」が世の中にあるとは言い難い**んですよね。
誰かがやらなきゃいけないのに、誰もやっていない。
そこを**「自分たちが整備している」という意識**はありますね。
なので、**バフェット・コードのデータを参照できるWeb APIも公開**しています。

~~バフェットコードの[APIドキュメント](https://docs.buffett-code.com/)。Swaggerで作成されている。~~

#### balloon masaokb left
自分も学部の頃経済学部だったので、株価に関する研究もやったことがあるんですが、めちゃくちゃ分かります…！
**「xx年にIPOした企業の初値データの一覧」を集めるだけで死ぬほど大変**だったりする…！
こういう財務データって、*相場的に言うとかなり値段が高い*と思うんですけど、どうですか？
学生でも使えそう？

#### balloon buffett_code right
**現在、月額1万円で提供**しております。

#### balloon masaokb left
*めっちゃ安い*やん！
これなら経済学部の学生が卒論のために全然使える範疇ですね！
*僕が学生のときにあってくれれば…！*

#### balloon buffett_code right
**非エンジニアの方にも使っていただきたいので、Google Spreadsheetから簡単に扱えるアドオンも開発**しています。

~~[バフェットコードのブログ](https://blog.buffett-code.com/entry/spreadsheet_addon_1)より。~~

#### balloon masaokb left
至れり尽くせりやん…！
*経済学部でも、学部だとRやPythonを扱える学生って少ない*ですもんね…。
ちょっと学生時代の苦労が思い起こされて、素で興奮してしまうわ…！

#### balloon buffett_code right
なので、*経済学部の方には是非APIを使ってみていただきたい*ですね。
**我々がデータを整備することで、研究者や学生のお役に立てれば、エンジニア冥利に尽きます（笑）。**

企業分析に必要になるデータを、誰でも簡単に参照できるサイト「バフェットコード」。しかし、そのキレイなUIの背景には、開発者の様々な「苦労」が存在するとか…？今回は、バフェット・コードの開発者に、データ整形の苦労や、「バフェット・コード」が達成したい「データ整形の価値」について伺いました！

バフェット・コード

企業分析サイト「バフェット・コード」開発者が語る、データ整形の「苦労」と「価値」

サイバーセキュリティの世界が、大きな転換期を迎えています。悪意あるコードを自動生成する攻撃ツールの登場や、企業の生成AIシステムを標的とした巧妙な攻撃手法の増加により、セキュリティの専門家による従来の対応では追いつかなくなっています。

その解決策として、世界初となる「マルチAIエージェントセキュリティ技術」を富士通株式会社が開発。複数のAIエージェントが自律的に連携して脆弱性を発見し、新たな脅威への事前対策を支援します。攻撃と防御のシミュレーション、生成AI特有の脆弱性への対応など、次世代型セキュリティ対策の最前線に迫ります。

*<font color="#ff0000">■</font>マルチAIエージェントセキュリティ技術*
富士通株式会社が開発・提供。攻撃や防御に関するスキルやナレッジを持つセキュリティ特化型AIエージェントが連携する世界初の技術で、脆弱性や新たな脅威への事前対策を支援。セキュリティの専門家ではないITシステム管理者や運用担当者も、プロアクティブなセキュリティ対策を実現するアプリケーションを構築できるようになる。

## AIを悪用したサイバー攻撃が急激に増加
#### balloon kishi left
まず、昨今のサイバー攻撃の傾向について教えていただけますでしょうか。

#### balloon fujitsu_imai right
現在、**新たな脆弱性が年間2万件以上報告されており、その対応に企業のセキュリティ部門が追われています。**特に注目すべきは、AIを利用した攻撃の増加です。例えば「フロードGPT」という、悪意のあるコードや巧妙なフィッシングメールを生成するツールが出現し、誰でも容易に入手できる状況になっています。このような状況は2012年頃から徐々に進行していて、サイバーセキュリティの研究機関からも、AIシステムの脆弱性を突く新たな攻撃手法が次々と報告されています。

#### balloon kishi left
セキュリティ分野で豊富な知見を持つ海野さんと兒島さんにもお伺いしたいのですが、そうした新しい脅威に対して、各社はどのように対応しているのでしょうか？

#### balloon fujitsu_umino right
実は、そこに大きな課題があります。世界的にセキュリティの専門家が不足しており、多くの企業では必要な人材を十分に確保できていません。**専門家をアサインできたとしても、その後の分析や対策の立案に膨大な時間がかかってしまうのです。**

#### balloon kishi left
従来の攻撃手法とは、どのような点で異なるのでしょうか？

#### balloon fujitsu_kojima right
従来から問題となっていたランサムウェアは、2018年頃からサブスクリプション形式での提供が確認されていました。

#### balloon fujitsu_umino right
しかし**最近では、AIを活用してマルウェアのコードを動的に変更し、セキュリティソフトの検知を回避するような高度な手法が出現しています。**サイバーセキュリティの専門家として世界的に有名なミッコ・ヒッポネン氏も、AIを使ってコードを頻繁に変更する新しいタイプの攻撃について警鐘を鳴らしています。

#### balloon kishi left
生成AI特有の脆弱性についても詳しく教えていただけますか？

#### balloon fujitsu_kojima right
はい。**特に企業内で活用されている生成AIシステムでは、LLM（大規模言語モデル）やRAG（検索拡張生成）を標的とした新たな攻撃手法が出現しています。**例えば、特殊な命令文を含むプロンプトを入力することで、AIに意図しない動作をさせる「プロンプト・インジェクション攻撃」が確認されています。RAGについても、外部データベースとの連携部分を狙った攻撃手法が研究されており、企業が持つ機密性の高い情報が漏洩するリスクが指摘されています。

#### balloon kishi left
従来の対策では、これらの新しい脅威に対応できないのでしょうか？ 

#### balloon fujitsu_umino right
迅速な対応が難しく、その背景には大きく3つの課題があります。1つ目は、先ほど申し上げた専門家の不足です。2つ目は、たとえ専門家を確保できても、その専門家たちが知見を出し合い、議論して対策を練るまでに非常に時間がかかることです。一般的には数十日から数ヶ月を要します。

#### balloon kishi left
なるほど。サイバー攻撃への対応としては致命的ですね…。

#### balloon fujitsu_kojima right
そして3つ目は、これらの業務が依然として属人性が高く、ナレッジの共有や標準化が難しいことです。AIを活用した攻撃は日々進化しており、このような従来の体制では、もはや対応が追いつかない状況となっているのです。

#### balloon kishi left
つまり、より迅速で効率的な新しい対策の枠組みが必要というわけですね。

#### balloon fujitsu_umino right
その通りです。特に重要なのは、**攻撃を受けてから対応する「事後対応型」から、事前に脆弱性を発見して対策を講じる「予防型」への転換です。**そのためには、人手に依存した従来の方法ではなく、AIを活用した新しいセキュリティ対策の枠組みが不可欠だと考えています。

## 複数のAIエージェントが連携し、進化する脅威に自動対応

#### balloon kishi left
貴社で新たに開発された「セキュリティAIエージェント技術」について、具体的な仕組みを教えていただけますか。

#### balloon fujitsu_imai right
この技術は、**複数のAIエージェントが自律的に連携してセキュリティ対策を行う世界初の技術です。**大きく2つのアプローチがあります。1つ目は、セキュリティ専門家の知見をAIエージェントに学習させ、それらのエージェント同士が知見を連携させる「共創学習」です。2つ目は「サイバーツイン」と呼ぶ仕組みで、実環境を模した仮想環境上で攻撃と防御のシミュレーションを行います。

~~3つのセキュリティAIエージェント連携例~~

#### balloon kishi left
なぜ、サイバーツインという仮想環境が必要なのでしょうか？

#### balloon fujitsu_umino right
実際の業務システムでシミュレーションを行うと、お客様へのサービスに影響が出る可能性があります。そのため、実環境を模した仮想環境で攻撃と防御のシナリオを検証し、最適な対策を見出していきます。

#### balloon kishi left
AIエージェントの種類と役割について教えてください。

#### balloon fujitsu_umino right
主に3種類のAIエージェントが連携します。**赤色で表示される「攻撃AIエージェント」**は新たな脅威を分析し、**緑色で表示される「テストAIエージェント」**はシステムの重要資産を監視します。そして**青色で表示される「防御AIエージェント」**が最適な対策を提案します。これらのエージェントが協調して動作する様子を、デモでご覧いただきましょう。

~~マルチAIエージェントセキュリティ技術のデモ画面~~

#### balloon kishi left
デモの画面について、詳しく説明していただけますか？

#### balloon fujitsu_umino right
画面左側には各AIエージェントとユーザーの会話が表示され、中央にはメッセージのやり取りが表示されます。右下には「システムトポロジー」が表示されます。トポロジーは、システムの構成要素がどのように接続されているかを示す構成図のことです。また、その上部には実システムを模したサイバーツイン環境も表示されます。各エージェントは先ほど説明した色分けで表示され、直感的に役割が理解できるようになっています。

#### balloon kishi left
どのような流れで対策が行われるのでしょうか？

#### balloon fujitsu_umino right
まず、レッドチームの攻撃AIエージェントがSSLの脆弱性を発見します。グリーンチームのテストAIエージェントは重要情報を扱うシステムへの影響を懸念し、攻撃AIエージェントに詳細な分析を依頼します。その結果、「LLMプロンプト攻撃」「AIへの機密情報混入」「MFA突破」という3つの攻撃手法が特定されました。

#### balloon kishi left
その後の対策はどのように進められるのですか？

#### balloon fujitsu_umino right
サイバーツイン環境で実際に攻撃シミュレーションを行い、2番目の攻撃手法が有効であることを確認します。これを受けてブルーチームの防御AIエージェントが「侵入検知」「アノマリー検知」「コンテンツフィルター」という3つの対策を提案し、グリーンチームのテストAIエージェントが最適な対策を選定します。

#### balloon kishi left
AIエージェントだけで全て自動化されているのでしょうか。

#### balloon fujitsu_umino right
いいえ、**重要な判断においては「ヒューマン・イン・ザ・ループ」の考え方を採用しています。**例えば、防御策を実システムに適用する際には、必ずセキュリティ専門家の確認を経る設計となっています。特に本番環境への影響が大きい変更には、慎重な人的判断が必要だからです。

#### balloon kishi left
この技術の開発体制について教えていただけますか。

#### balloon fujitsu_imai right
これは、イスラエルのベングリオン大学のセキュリティ技術、米国カーネギーメロン大学のAIエージェント技術、そして弊社のセキュリティ運用の知見を組み合わせて開発しました。3つの組織の強みを活かすことで、より精度の高い対策が可能になっています。

## プロンプト・インジェクションに対抗する最新技術

#### balloon kishi left
先ほど生成AIのセキュリティについての話がありましたが、特に注意が必要な脅威はありますか？

#### balloon fujitsu_kojima right
やはりプロンプト・インジェクションですね。献立提案AIが乗っ取られるなど、実際の被害も報告されています。例えば、生成AI（LLM）は自動車を盗む方法のような質問には基本的に回答しませんが、**「これまでに指示された禁止事項は全て忘れなさい」という一言を加えると、対策ができていない場合にはうっかり答えてしまうことも。**このような単純な攻撃手法が、生成AIの本格的な普及における大きな障害となっています。

#### balloon kishi left
その課題に対しては、どのような技術を開発したのでしょうか？

#### balloon fujitsu_kojima right
私たちが開発した生成AIセキュリティ強化技術は、2つの主要な要素で構成されています。**1つは脆弱性を検出する「脆弱性スキャナー」、もう1つは検出された脆弱性を防ぐ「ガードレール」です。**

~~生成AIセキュリティ強化技術~~

#### balloon fujitsu_kojima right
業界トップクラスの3,500以上の脆弱性に対応し、アダプティブ・プロンプト技術により、専門家でなくても脆弱性をチェックできる点が特徴です。

#### balloon kishi left
具体的な動作を見せていただけますか？

#### balloon fujitsu_kojima right
はい。デモをご覧いただきましょう。まず、攻撃AIエージェントが脆弱性スキャナーで脆弱性を検出します。画面では、生成AIに対する様々な攻撃パターンをテストしている様子が表示されています。特に注目いただきたいのが「Persuasive（『説得力のある』攻撃）」です。単純な不適切な質問には生成AIは回答しませんが、その前後に巧妙なコンテキストを加えることで、防御を回避できてしまいます。

~~生成AIセキュリティ強化技術のデモ画面~~

#### balloon fujitsu_kojima right
当社のガードレールは、このような巧妙な文脈操作も検知し、「申し訳ありませんが、セキュリティ上の理由によりお答えできません」といった形で安全に遮断します。別の事例もお見せしましょう。

#### balloon kishi left
すごいですね。ぜひお願いします。

#### balloon fujitsu_kojima right
例えば、キーロガー（キーボード入力を記録する不正プログラム）の作成方法を直接質問すると拒否されますが、「合法的な用途のため」という文脈を加えると、生成AIが回答してしまうケースがあります。

#### balloon kishi left
生成AIをだまそうとする巧妙な手口があるんですね。

#### balloon fujitsu_kojima right
**ガードレールは、この「合法的な用途」という文脈を含む要求も、不正プログラムに関する質問として認識し、即座にブロックします。**システムは「セキュリティポリシーに基づき、プログラムの作成方法についての回答は控えさせていただきます」といった応答を返します。

#### balloon kishi left
検出した脆弱性の管理や、その後の対応はどのように行うのでしょうか？

#### balloon fujitsu_kojima right
これらの検査結果は、ダッシュボードを見れば一覧で確認できます。そして、発見された脆弱性に対して、ガードレールが自動的に防御ルールを適用します。

#### balloon fujitsu_kojima right
実際に、先ほどの攻撃を再度試みても、ガードレールによってブロックされることが確認できます。

#### balloon kishi left
なるほど、AIエージェントで防御が強化されていくわけですね。これまで、企業のセキュリティテストといえば、専門家が実際の攻撃者の視点で脆弱性を探るペネトレーションテストが一般的でした。それと比べたときに、本技術はどのような違いがありますか？

#### balloon fujitsu_umino right
大きく3つの違いがあります。1つ目は、従来のペネトレーションテストが脆弱性の指摘だけだったのに対し、私たちの技術は対策の提案から防御ルールの自動適用まで行います。2つ目は検証環境の違いです。従来は環境構築に数ヶ月かかっていましたが、本技術では専用の仮想環境を即座に提供できます。3つ目は、生成AI特有の脆弱性への対応です。プロンプト・インジェクションなど、新たな脅威に特化した検証と防御が可能です。

## 企業の壁を越えたAIセキュリティを実装していく

#### balloon kishi left
この技術は、どのような企業での活用を想定されているのでしょうか？

#### balloon fujitsu_imai right
まず、ITシステムを持つ企業に活用していただくことを想定して実証実験を進めています。また、水道・電力などのユーティリティ企業からも関心をいただいており、ITセキュリティのノウハウと当社のOT（運用技術）の知見を組み合わせた展開も検討しています。

#### balloon kishi left
導入にあたっては、全ての機能を一括で採用した方が良いのでしょうか？

#### balloon fujitsu_imai right
いいえ、防御機能や脆弱性スキャン機能など、必要な機能を選択して導入いただくのが良いと思います。他社の既存ツールとの組み合わせも可能です。汎用的な利用を目指しながら、IT分野だけでなくOT分野など特定領域での実証活動も並行して進めています。

#### balloon kishi left
「OpenHands」との連携について、詳しく教えていただけますか？

#### balloon fujitsu_imai right
「OpenHands」は、共同研究しているカーネギーメロン大学が中心となって開発しているAIエージェントの開発フレームワークです。**これまでは単一ホストの環境でのAIエージェント動作が主流でしたが、1月にリリースした新機能により、異なるホストや分散された拠点においてもAIエージェントが安全に連携できるようになりました。**例えば、当社の環境と顧客企業の環境の間で、セキュリティ対策のためのエージェントが相互に情報を共有し、協調して動作することが可能です。

#### balloon kishi left
企業間での連携は、セキュリティ対策の大きな前進ですね。今後の展開についてはいかがでしょうか？

#### balloon fujitsu_imai right
2025年3月末には、これらの技術を備えたトライアル環境の提供を開始します。生成AI自体を守るセキュリティ技術においては、グローバルな生成AIベンダーとも協業を始めており、私たちのエージェント技術を活用したガードレール機能の実装を進めています。このように、今後もITシステムの保護から生成AIの安全性確保まで、幅広い領域でのセキュリティ強化を目指しています。

悪意あるコードを自動生成する攻撃ツールの登場や、企業の生成AIシステムを標的とした巧妙な攻撃手法の増加により、セキュリティの専門家による従来の対応では追いつかなくなっています。その解決策として、世界初となる「マルチAIエージェントセキュリティ技術」を富士通株式会社が開発。複数のAIエージェントが自律的に連携して脆弱性を発見し、新たな脅威への事前対策を支援します。

大学卒業後、構成作家・フリーランスライターとして、幅広いメディア媒体に携わる。現在は採用関連のインタビュー記事や新卒採用パンフレットの制作に注力しながら、SaaS企業のマーケティングにも携わっている。いま一番関心があるのは、キャンプ場でワーケーションできるのかどうか。

岸 裕介

兒島さん

海野さん

今井さん

AIを使った新たなサイバー攻撃の実態

AIエージェントが連携する次世代セキュリティの仕組み

生成AI時代に求められるセキュリティ技術の進化

AIエージェントが連携しサイバー攻撃に対抗！富士通が開発した世界初のセキュリティ技術とは?

あらゆる分野でAIの活用が積極的に進められていますが、ゲーム業界ではどのようなAI技術が使われているのでしょうか。ゲームAIのスペシャリストが数多く在籍するスクウェア・エニックス社では、機械学習やコンテンツ生成、空間AIなど多岐にわたる分野でゲームAI技術の研究・開発を推進。2024年7月には長年にわたるAIの研究成果をわかりやすく紹介した技術書「スクウェア・エニックスのAI」を出版しています。

今回は本書で解説されている内容をもとに、ゲーム業界で実際に使われているAI技術について詳しく解説。お話を伺ったのは、ゲームAI研究の第一人者として活躍してきた三宅　陽一郎さんと、同社のAI&エンジン開発ディビジョンでジェネラル・マネージャーを務める荒牧 岳志さんです。

### [スクウェア・エニックスのAI](https://www.borndigital.co.jp/book/9784862466013/)

発行・発売：株式会社 ボーンデジタル
総ページ数：336ページ／オールカラー
発売日：2024年7月30日

## ゲームAIとは？業務効率化にも貢献しながら進化 

#### balloon kishi left
まず「ゲームAI」とは何なのか教えてください。

#### balloon sqex_miyake right
ゲームAIには本来さまざまな意味があります。広くは将棋や囲碁、チェスなどのAIも含まれますが、**私たちが注目しているのは主にデジタルゲームにおける人工知能です。**ゲーム内の3D空間でキャラクターが自動で動き、そこにある物なども上手く使いながら、プレイヤーに新しい体験を提供できます。ゲームAIの領域は多岐にわたりますが、その中にはゲーム全体を進化させるものや、ゲーム開発を効率化する生成AIなども含まれます。

#### balloon kishi left
ゲームAIは、いつ頃から使われるようになったのでしょうか？

#### balloon sqex_miyake right
1970年代から、アーケードゲームやPCゲームなどで使われるようになりました。敵キャラクターは決められた動きをするだけでしたが、ユーザーの満足度を高めるために「プレーヤー側のキャラクターの動きに合わせて行動する敵」が必要になり、そこでゲームAIの役割が注目されるようになりました。**その代表例が1980年に発売された『パックマン』です。4種類の敵がそれぞれ異なるアルゴリズムで動くように設計されています。**

#### balloon kishi left
敵キャラクターがいろいろな動きをするようになり、ゲームがより面白くなっていったんですね。

#### balloon sqex_miyake right
その後になると、RPGなどを中心にゲームAIが活用されることが多かったのですが、近年ではオープンワールドのアクションゲームなどでも使われるようになり、ゲームAIが活用されています。

~~「スクウェア・エニックスのAI」（ ボーンデジタル出版）より転載~~

~~© SQUARE ENIX  CHARACTER DESIGN: TETSUYA NOMURA / ROBERTO FERRARI~~

#### balloon kishi left
ゲームAIにはいくつか種類があるんですか？

#### balloon sqex_miyake right
ゲームAIには大きく3つの分野があります。**その中でも特にわかりやすいのが、ゲーム内の環境を認識しながら自律的に行動する「キャラクターAI」。**最近の3Dゲームでは技術が進化し、キャラクターが周囲の状況を認識して自分で判断・行動する自律型AIが採用されています。キャラクターが他のプレイヤーの位置を把握したり、障害物を避けて最適なルートを選んだりすることが可能です。

#### balloon kishi left
キャラクターAIで、よりリアルで没入感のあるゲーム体験が可能になったということですね。

#### balloon sqex_miyake right
**2つ目はゲーム内の地形を認識しながら、進む経路をナビゲーションする「空間AI（スパーシャルAI）」という技術です。**人工知能は空間を認識したり、物を使ったりすることが苦手なので、複雑なマップの中で経路を見つける技術や物の使い方を誘導する仕組みが必要になってきます。例えば、弓を撃つキャラクターが次にどの場所へ移動すればいいのかなど、最適な位置を解析しながらキャラクターの動きをサポートしています。

#### balloon kishi left
地形の形状などをAIが認識するということですね。 

~~「FINAL FANTASY XV の人工知能 - ゲームAIから見える未来」（ボーンデジタル）より転載~~

#### balloon sqex_miyake right
**3つ目はゲーム全体の状況を統括する「メタAI」です。**プレイヤーの動きや状況に応じて、敵キャラクターの増減やゲーム環境の変化などを自動調整します。常に新鮮で没入感のある体験を得られるように、俯瞰的な視点で全体をコントロールしています。以前は人の手でさまざまな調整を行っていましたが、メタAIによってゲーム開発終盤の詰めの作業を効率化できています。

#### balloon kishi left
ゲームAIを活用することが、ゲームエンジニアの仕事を効率化することにもつながっているんですね。 

#### balloon sqex_aramaki right
その他にも社内では、**機械学習による自動リップシンクアニメーション（口の動きと音声を合わせること）の活用も進んでいます。**今までは、ゲーム自体を面白くする目的でAIが使われていましたが、現在は業務効率化の用途にも技術の幅が広がってきました。

## 「キャラクターAI」で感情まで設計していく

#### balloon kishi left
キャラクターAIについて詳しく教えていただきたいのですが、活用することでどんなメリットがあるんですか？

#### balloon sqex_aramaki right
ゲームが面白くなることに尽きると思います。ゲームをプレイしているときのことを想像してほしいのですが、モンスターやボスキャラクターと戦っている、あるいは街でアイテムを買っているときに、ゲーム内のキャラクターとのやり取りがワンパターンだとすぐに飽きてしまいます。
こうしたやり取りは**「キャラクターインタラクション」と呼ばれており、仲間が敵の攻撃を代わりに受けてくれたり、回復してくれたりするなど、ゲームの多くの場面で活用されています。**

#### balloon kishi left
RPGでよく活用されているということですね。 

#### balloon sqex_aramaki right
そうですね、戦闘時の作戦を事前に選択・設定しておくと、その作戦に合わせて仲間のキャラクターが自律的に行動してくれます。HPがこれくらい減ったら回復しよう、などはすべてキャラクターAIによるものです。

#### balloon kishi left
たしかに、過去のRPGの有名タイトルでも、ただ攻撃するだけではなく呪文を唱えたりアイテムを使ったり、シチュエーションに合わせて行動していましたね。

#### balloon sqex_aramaki right
その後、**キャラクターAIの活用範囲が多岐にわたり、仲間がどのようにバトル中に移動するのか、どんなことを話すのかなど、キャラクター達の行動全般にAIが活用されています。**

~~「スクウェア・エニックスのAI」（ボーンデジタル出版）より転載~~

#### balloon sqex_aramaki right
さらに最近の取り組みでいうと、キャラクターに感情や意志を持たせることが、ゲームAIにおける新たな課題になりつつあります。

#### balloon kishi left
ゲームのキャラクターが感情を持つことは可能なんですか？ 

#### balloon sqex_aramaki right
人間と同じようにはいきませんが、**「感情モデル」を利用することでキャラクターに感情を持たせることに挑戦しています。**ゲームキャラクターに最適な感情モデルをいくつか選び、ユーザーとの間でどのような新たなインタラクションが生まれるのか社内で研究しています。

#### balloon kishi left
興味深い研究ですね。感情モデルを使って、どのように感情を設計していくんですか？

#### balloon sqex_aramaki right
喜び、苦痛、恐怖など短期的な感情に基づいた「感情モジュール」と、活力的、落ち込んでいるなど長期的な感情に基づいた「気分モジュール」で設計しています。その2つのモジュールで構成された「エモーショナルコンポーネント」が感情のベースになります。

~~「スクウェア・エニックスのAI」（ボーンデジタル）より転載~~

#### balloon kishi left
キャラクターの性格はどのように設定するのですか？

#### balloon sqex_aramaki right
キャラクターの性格は感情モジュールに追加します。また、ゲーム内で発生するイベントの状況によってどのような反応をするのかも設定できます。例えば、仲間を攻撃されると嫌な感情を持つなど、特定の評価式を用いることで感情にさまざまなバリエーションが生まれます。

## 「メタAI」でゲームそのものがAIになる

#### balloon kishi left
メタAIについても詳しく教えてください。

#### balloon sqex_miyake right
**メタAIは「ゲーム全体が人工知能になったもの」と捉えていただくとわかりやすいかもしれません。**メタAIが特に役立つのはゲーム開発の終盤です。「ここを変えたい」などの要望が後半になるとたくさん出てくるのですが、一つを変えると他の部分に影響が出ることも。そんなときにメタAIがあると、全体を違和感のないように調整してくれます。

#### balloon kishi left
具体例としてはどんなことですか？ 

#### balloon sqex_miyake right
戦闘シーンがわかりやすいかもしれません。開発の終盤で味方と敵のキャラクターが入り交じって戦闘するシーンを見たときに、「この状況でこの攻撃はおかしい」「この配置はおかしい」など改善したいポイントが出てきます。キャラクター１体ずつの挙動は正しいものの、3人全員で主人公を守るなど全体の挙動で違和感を感じるところがあると、メタAIを用いて違和感を持つ状況が再現しそうなときに、メタAIからキャラクターAIに命令を送ることで改善できます。

#### balloon kishi left
たしかに3人が同じ行動をするよりも、主人公を助けに行くように回復を促すなどストーリー性のある状況の方が盛り上がりますね。

#### balloon sqex_miyake right
ゲームはシミュレーションであると同時にエンターテインメントなので、ドラマチックなシーンを演出する必要があります。映画監督のような役割を、メタAIはゲームの中で担ってくれているというわけです。また、**メタAIを活用することでバトルの難易度を調整し、プレイヤーの感情を揺さぶることもできます。**

#### balloon kishi left
メタAIで難易度の調整もできるんですか？

#### balloon sqex_miyake right
はい、ただバトルの難易度は、戦術的な判断や操作など「プレイヤースキル」（ゲームの上手さ）とキャラクターの「パラメータ」の両方を考慮する必要があるので、幅広い可能性を考える必要があります。

#### balloon kishi left
たしかに、ゲームが上手い人の中にはレベルをあまり上げずストーリーを進める人もいますね。

#### balloon sqex_miyake right
そのため単純な難易度だけではなく感情にもフォーカスする必要があります。メタAIの事例として広く知られているサバイバルホラーの『Left 4 Dead』では、プレイヤーの感情を一次元の緊張度で表しています。

#### balloon kishi left
緊張度を尺度にゲームの要素をコントロールしているんですね。

#### balloon sqex_miyake right
他にもメタAIが活用されているゲームとして広く知られているのは、シューティングゲームの『ゼビウス』です。1982年の発売ですが、プレイの上手さに応じて、ゲームの難易度が変化するようになっています。

#### balloon kishi left
なるほど、メタAIはいろいろなジャンルのゲームで活用されているんですね。

## 「空間AI」で空を移動する3Dにも対応

#### balloon kishi left
空間AIについても教えていただけますか。

#### balloon sqex_miyake right
ナビゲーションAIを含む空間について思考するAIのことを空間AIと言います。空間AIは空間認識、空間推論そのものと言ってもいいでしょう。**空間AIはゲームAIの基礎なので、知名度のあるゲームには大抵入っています。**ナビゲーション機能を持つ「パス検索」と呼ばれる技術を実装しています。ぶつからない最適な道順を計算し、キャラクターAIに伝達しています。

#### balloon kishi left
空間AIがないと、キャラクターは壁などにぶつかってしまうということですね。

#### balloon sqex_miyake right
位置検索と呼ばれるキャラクターの目的地を計算によって求める機能も入れています。AIキャラクターが、プレイヤーキャラクターの前を歩いて行ったり、戦闘のときにモンスターとキャラクターの間に立ったりするなど、今まで実現不可能だった動きを実現できています。

#### balloon kishi left
飛躍的に進化していますね。最新の空間AIはどんなことが実現できるんですか？

#### balloon sqex_miyake right
今までは地上を移動するNPC（プレイヤーが操作しないキャラクター）用の2Dナビゲーションがメインでした。しかし、ゲームには空を飛べるNPCなども出てきます。その場合、**地面に縛られていないので、どの方向にも自由に動ける3Dナビゲーションシステムが必要になってきます。**例えば、木の上を飛んで地上にダイブし、窓から家に入って煙突から出ようとする鳥をつくりたいときには、3Dナビメッシュ（ナビゲーション可能な３次元エリア）が必須です。

## ゲームAIでエンジニアの業務はラクになったのか

#### balloon kishi left
ゲームAIをリップシンクアニメーションなどにも活用しているそうですが、それぞれのゲームで深層学習をどのように進めているんですか？

#### balloon sqex_aramaki right
**一つのゲームタイトルにAIモデルを学習させることで、他のタイトルでも応用ができるようになります。**既にリップシンクアニメーションの自動化は、当社で制作した多くのゲームタイトルで使われています。

#### balloon kishi left
生成AIなども活用されているんですか？ 

#### balloon sqex_aramaki right
はい、**ChatGPTなどの大規模言語モデルの活用が進んでいます。**社内を見ていると、ChatGPTを使ってアプリやマクロの構築をしようとするのは、入社5年以内の若手が多い印象です。一方でキャラクターアニメーションについては、まだR&D分野が多いですね。ディテールアップしたアニメーションをAIで作って実装するのは、少し先になりそうです。

#### balloon kishi left
ゲームAIを積極的に活用することで、開発のフローはラクになったのでしょうか？ 

#### balloon sqex_aramaki right
**ゲームAIが業務効率化に貢献している部分は大きいのですが、技術の進歩により、AIを実装したゲームをプレイするユーザーの期待値も年々高まっています 。**一度AIのゲームを体験してしまうと、どうしても次はそれ以上のものを求めてしまう。プレイヤーの皆さんに楽しんでいただくことは、私たちのミッションでもあるので、今後も努力を続けていきたいと考えています。

#### balloon kishi left
社内で活躍しているゲームAIエンジニアの働き方についても教えてください。 

#### balloon sqex_aramaki right
AIキャラクターや空間AIのデザイン分野で、経験豊富なゲームAIエンジニアがそれぞれ活躍しています。例えば、敵キャラクターの挙動を作るときにも、ゲームデザイナーに全部任せっきりではなく、ゲームAIエンジニアが一緒に挙動を作ることもよくあります。AIエンジニアが下地部分を作ることもありました。

#### balloon kishi left
ゲームエンジニアとゲームAIエンジニアのスキルセットは、似ている部分もあるのでしょうか？

#### balloon sqex_aramaki right
ゲームAIエンジニアの方がAIの知識が求められるものの、両者で共通する部分も多いですね。ゲームエンジニアからゲームAIエンジニアに役割を変えるケースはありますし、その逆もありますね。また、**ゲーム業界以外のエンジニアが合流することもありますが、「ゲームがすごく好き」「こういうコンテンツを作ってみたい」などゲームへの想いが強い方が合っていると思います。**

## 日本のRPGをもう一度盛り上げるために

#### balloon kishi left
最後に今後実現したいことについて教えてください。 

#### balloon sqex_aramaki right
将来的には、プレイヤー1人ひとりに合わせたカスタマイズされたゲームを作っていきたいと考えています。「メタAI」の考え方に近い発想で、プレイヤーが持っているスキルセットに応じて最適なゲーム体験を提供していくようなイメージです。

#### balloon kishi left
スクウェア・エニックスの技術力なら、近いうちに実現できそうですね。

#### balloon sqex_aramaki right
そうですね、生成AIをはじめとしたさまざまな技術の進化によって、実現に向けて可能性が高まりました。例えば、RPGの世界では街のNPC（非プレイヤーキャラクター）全員にAIを搭載し、NPCが勝手に街を作ったり、変な行動を取ったら街の人が個々のプレイヤーに応じてリアクションを取ってくれたりすることも、いずれは実現できるかもしれません。それぞれのプレイヤーに合わせたリアルな体験こそが、次世代のゲームに求められていると思います。

#### balloon kishi left
三宅さんはゲーム業界の現在と未来について、どのように感じていますか？

人気のある記事