ゲーム開発ドキュメント

Unity AI Agentによるゲーム実装実験

自然言語による指示だけで、AIはUnityを実装できるのか

これまで「森のどんぐり大作戦」では、キャラクター、背景、前景、どんぐりなど、ゲームに必要となる素材の制作を進めてきた。

そして今回、いよいよUnityによるゲーム実装へ入る。

ただし、本研究では、人間がUnityを操作し、AIにはC#スクリプトだけを書いてもらう、という方法を目指しているわけではない。

AIにスクリプトを書いてもらい、

人間がGameObjectを作り、

人間がスクリプトをアタッチし、

人間がComponentを追加し、

人間がInspectorを設定する。

それでは、ゲーム実装の主体は依然として人間である。

そこで今回は、さらに一歩踏み込むことにした。

自然言語による指示だけで、AIがUnity Editor内部の実装作業そのものをどこまで行えるのか。

Unity AI Agentを使用して、実際に検証する。

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Unity AIを前提としたプロジェクトの作成

今回の実装環境には、

Unity 6.5（6000.5.8f1）

を使用した。

テンプレートには、

Universal 2D

を選択。

プロジェクト名は、

Omusubiyama

とした。

そして今回、特に重要なのが、

「AI Assistantを使用」

をONにした状態でプロジェクトを作成したことである。

 

 

今回Unityを使用する目的は、単にゲームを実装することではない。

AIがUnity内部のゲーム構築に、どこまで直接参加できるのか。

それ自体を検証する。

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Unity AI Agentの導入

Unity Editorを起動し、

Window → AI → Assistant

からUnity AI Assistantを開いた。

Unity AIを使用するため、今回は14日間の無料トライアルを開始した。

しかし、これですぐ実験開始とはならなかった。

Assistantには、

Checkpoints setup failed

という警告が表示された。

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AIにUnityを任せるための「戻り」

Checkpointは、AIがUnityプロジェクトへ変更を加える際、その変更前の状態を保存しておくための仕組みである。

AIによる実装では、

AIに変更させる

だけでは不十分である。

問題が発生した場合、

変更前へ戻れる

ことも重要になる。

画像生成AIによる素材制作でも、生成結果を比較し、必要なら前の状態へ戻ることは重要だった。

Unity実装では、それ以上に「戻り」が重要になる。

そこでCheckpointを使用できる状態にしてから実験を開始することにした。

エラーを確認したところ、Gitが見つからないことが原因だった。

そこでGit for Windowsを導入した。

導入直後にはUnity側で認識されなかったが、PCを再起動したところ、

System（git 2.55.0）

として正常に認識され、

Checkpoints setup successful

となった。

 

 

これで、AIにUnityを変更させるための実験環境が整った。

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実験1　AIにGameObjectを作らせる

最初からゲーム本体を実装させることはしない。

まず確認したいことは、非常に単純である。

自然言語による指示だけで、AIはUnity Editorを実際に操作できるのか。

Unity AI Agentへ、次のプロンプトを入力した。

使用プロンプト

Create one empty GameObject in the current scene and name it AI_Test_Object.
Do not make any other changes.

指示したのは、

現在のSceneに空のGameObjectを一つ作成し、AI_Test_Objectという名前を付ける。

ただそれだけである。

Agentは処理に必要なコードを生成した。

内容を確認すると、

AI_Test_Object

というGameObjectを作成する処理が記述されていた。

実行を許可すると――

Hierarchyに、

AI_Test_Object

が出現した。

 

 

人間はUnityのメニューからGameObjectを作成していない。

自然言語でAIへ指示しただけである。

Unity AI AgentがUnity Editorを実際に変更できることが確認された。

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実験2　Componentを追加し、Inspectorを設定する

GameObjectを作れることは確認できた。

しかし、それだけではゲーム実装とは言えない。

次に確認したのは、

既存のGameObjectをAIが認識し、Componentを追加し、そのパラメータまで設定できるのか。

ということである。

使用プロンプト

Add a Rigidbody2D component to AI_Test_Object.
Set its Gravity Scale to 0.
Do not make any other changes.

Agentは既存の AI_Test_Object を検索し、Rigidbody2Dがすでに存在するか確認したうえで、存在しない場合には追加する処理を生成した。

さらに、

Gravity Scale = 0

を設定する処理も生成した。

実行すると、

AI_Test_Object

のInspectorに、

Rigidbody 2D

が追加され、

Gravity Scale = 0

に設定された。

 

 

これによって、

GameObjectの生成だけでなく、Componentの追加とInspector相当のパラメータ設定までAIが実行できる

ことが確認された。

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AIが止まった？

ところが、この実験中に一つ問題が発生した。

Agentへ指示を出しても、いつまでたっても処理が終わらない。

画面では処理中のように表示されている。

最初は、

PCの性能が足りないのではないか。

とも考えた。

しかし、よく画面を見ると、

Awaiting input...

と表示されていた。

さらに、

Assistant wants to Execute code

と表示され、

人間に、

Deny / View / Allow

の選択を求めていた。

つまり――

AIは止まっていたのではなかった。

人間からの許可を待っていたのである。

しかも、人間がそれに気づかなかったため、AIは長時間、何もせず待ち続けていた。

ここで今回の実験による副次的な発見があった。

AIは非常に辛抱強い。

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AIへ与える権限を変更する

Unity AI Assistantの設定を確認すると、

Execute Generated C# Code

が、

Ask Permission

になっていた。

つまり、AIが生成したC#コードを実行するたびに、人間の許可を必要とする設定である。

そこで、

Ask Permission → Allow

へ変更した。

 

 

すべての権限を無条件にAIへ渡したわけではない。

今回必要となる、

生成したC#コードを実行する権限

だけを変更した。

そして再び実験を行った。

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実験3　Colliderを追加し、数値を設定する

次に、既存の AI_Test_Object へBoxCollider2Dを追加させる。

使用プロンプト

Add a BoxCollider2D component to AI_Test_Object.
Set the BoxCollider2D Size to X = 2 and Y = 3.
Do not make any other changes.

すると――

驚くほど速く処理が完了した。

AI_Test_Object のInspectorには、

Box Collider 2D

が追加され、

Size X = 2

Size Y = 3

に設定された。

 

 

人間はComponentを追加していない。

Inspectorの数値も入力していない。

自然言語による指示だけで、

対象GameObjectの認識
→ Componentの追加
→ パラメータ設定
→ Unityへの反映

までが実行された。

同時に今回の実験では、もう一つ重要なことが分かった。

AI Agentの能力だけではなく、人間がAIへどのような権限を与えるかによって、開発フローそのものが大きく変化する。

これは今後、AIによるゲーム実装を考えるうえで重要な検討事項になる。

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実験4　C#スクリプトを作り、GameObjectへアタッチする

最後に、さらに一段階進める。

今度は単なるComponent設定ではない。

AI自身にC#スクリプトを新規作成させ、それをGameObjectへアタッチさせる。

そして実際に動作させる。

Unity AI Agentへ、次の指示を行った。

使用プロンプト

Create a new C# script named AI_Test_Movement.

The script should make AI_Test_Object move slowly left and right automatically while the game is running.

Attach the AI_Test_Movement script to AI_Test_Object.

Do not modify or remove the existing Rigidbody2D or BoxCollider2D.

Do not make any other changes.

今回は、新しいファイルを作成するため、

Create file

の許可を求められた。

これはC#コードの実行とは別の権限である。

ファイル作成を許可すると、Agentは、

AI_Test_Movement.cs

を新規作成した。

さらに、

AI_Test_Objectへ自動的にアタッチ

した。

既存の、

Rigidbody2D

BoxCollider2D

も維持されている。

 

 

Inspectorにはスクリプトの公開パラメータも表示された。

ここまで、人間はC#コードを書いていない。

スクリプトファイルも作っていない。

GameObjectへのアタッチもしていない。

すべてAIが行った。

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AIが作ったゲーム処理を実行する

最後にUnityのPlayボタンを押した。

すると、

AI_Test_ObjectのTransformのX座標が左右へ往復し始めた。

AIが作成したC#スクリプトが、Unity上で実際に動作したのである。

 

 

今回作ったもの自体は、左右へ動くだけの単純なGameObjectである。

しかし、この実験の目的はゲームを完成させることではない。

確認したかったのは、

AIがUnityの実装作業そのものを担当できるのか

ということである。

その問いに対して、今回の基礎実験では明確な結果が得られた。

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今回の実験で確認できたこと

今回、人間は、

C#を書いていない。

Rigidbody2Dを手動で追加していない。

BoxCollider2Dを手動で追加していない。

Inspectorのパラメータを手動で設定していない。

生成されたスクリプトをGameObjectへ手動でアタッチしていない。

人間が行ったのは、

何を実装するのかを決めること。

AIへ自然言語で指示すること。

必要な権限を判断して与えること。

AIが行った結果を確認すること。

次に何を行うのかを判断すること。

である。

一方、AIは、

GameObjectの生成

既存GameObjectの認識

Componentの追加

パラメータの設定

C#スクリプトの生成

GameObjectへのアタッチ

実行可能な状態の構築

を担当した。

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人間 → AI → Unity

これまでゲーム実装では、

人間 → Unity

という関係が基本だった。

人間がUnityを操作し、GameObjectを作り、Componentを追加し、Inspectorを設定し、スクリプトをアタッチする。

しかし今回の実験では、その間にAIが入った。

人間
↓
自然言語による実装指示
↓
AI Agent
↓
Unity

という新しい実装経路が、実際に成立した。

これは単に、

「AIにC#を書いてもらう」

ということではない。

人間が実装方針を決め、

AIへ指示し、

AIがUnity内部で実装し、

人間がその結果を確認して次の判断をする。

ゲーム実装における人間とAIの役割そのものが変化する可能性がある。

今回の実験は、まだ非常に小さな基礎実験にすぎない。

複数のGameObject。

ゲーム素材。

Prefab。

Collider同士の関係。

ゲーム進行。

キャラクター制御。

シーン管理。

エラーの発見と修正。

実際のゲーム制作では、これから検証しなければならないことが数多く残されている。

しかし少なくとも今回、

自然言語による指示から、AIによるUnity実装、そして実際の動作までを一本につなぐことができた。

ゲーム素材の制作を終え、

いよいよ「森のどんぐり大作戦」のUnity実装へ入ろうとしていたその入口で、

想定していた以上に大きな扉が開いた。

AIはゲーム開発を支援するだけなのか。

それとも、

人間と役割を分担し、ゲームそのものを実装する存在になり得るのか。

 

ここから、その答えを実際のゲーム制作によって確かめていく。