論文 AIによるゲームコンセプト解釈とゲームデザイン生成に関する比較研究

AIゲーム開発研究室

研究実験 No.003

AIによるゲームコンセプト解釈とゲームデザイン生成に関する比較研究

― AIゲームデザイン生成モデル Ver.1.0 の提案 ―

著者

大川 博

AIゲーム開発研究室 研究代表

共同研究

Arc（OpenAI ChatGPT）

AIゲーム開発研究室 主任研究員

要旨（Abstract）

近年、生成AIの発展により、ゲーム開発のさまざまな工程でAIが利用されるようになった。特に大規模言語モデル（Large Language Models：LLM）は、ゲームの企画立案やシステム設計、シナリオ制作など、ゲーム開発の上流工程にも活用され始めている。しかし、AIがゲームコンセプトをどのように解釈し、その解釈をどのようにゲームデザインへ反映しているのかについては、体系的な検討がほとんど行われていない。

本研究では、「おむすび山とは、森からいただいた恵みを森へ返し、森とともに豊かになるゲームである。」という一文を基準コンセプトとし、その中の単語を一語ずつ変更した七つの比較実験を実施した。各実験では、変更した単語以外の条件を維持したままAIにゲーム設計を行わせ、生成されたゲームデザインを比較・分析した。

その結果、AIは単語を機械的に置き換えるのではなく、それぞれの単語が持つ意味や役割を解釈し、それに応じてゲームジャンル、ゲームループ、プレイヤー行動、報酬システム、世界観などを再構成する傾向が観察された。また、ゲームコンセプトを構成する単語には、世界、行動、価値観、目的といった異なる設計上の役割が存在する可能性が示唆された。

これらの比較分析をもとに、本研究ではゲームコンセプトを単なる説明文ではなく、ゲームデザインを方向付ける設計情報として捉え、**「AIゲームコンセプト設計モデル Ver.1.0」**を提案する。

本研究は、AIにゲームを生成させること自体を目的とするものではなく、AIがゲームコンセプトをどのように理解し、それを設計へ反映しているかを分析した基礎研究である。本研究で得られた知見は、AI時代におけるゲーム企画およびゲームデザインの方法論を体系化するための一つの基盤となることを目指している。

キーワード

生成AI、ゲームデザイン、ゲームコンセプト、ゲーム企画、比較実験、大規模言語モデル（LLM）、AIゲーム開発、ゲーム設計、コンセプト設計、AIゲームコンセプト設計モデル

目次

第1章　研究背景

1.1　研究の背景
1.2　研究の目的
1.3　研究の位置付け

第2章　研究方法

2.1　研究課題
2.2　実験方法
2.3　評価方法
2.4　研究の範囲

第3章　実験A（基準コンセプト）

第4章　実験B（価値観の変化）

第5章　実験C（世界のスケールの変化）

第6章　実験D・E（目的・行動の変化）

第7章　実験F・G（ゲーム全体の設計思想の変化）

第8章　実験結果の比較分析

第9章　AIゲームコンセプト設計モデル Ver.1.0

第10章　総合考察

第11章　結論

AIゲーム開発研究室

研究実験 No.003

第1章　研究背景

1.1　研究の背景

近年、生成AIの急速な発展により、ゲーム開発の手法は大きな転換期を迎えている。

従来、ゲーム開発では企画立案、世界観設定、ゲームシステム設計、シナリオ制作、アート制作、プログラミングなど、多くの工程を人間が分担して進めてきた。しかし、大規模言語モデル（Large Language Models：LLM）や画像生成AIの登場により、これらの工程の一部、あるいは複数をAIが支援・生成できるようになってきた。

現在では、AIを利用してゲームのアイデアを発想したり、キャラクター設定やシナリオを作成したりする事例も増えつつある。一方で、その多くは「AIを制作ツールとして利用する」ことを目的としており、AIがどのような思考過程でゲームを設計しているのかという点については十分に検討されていない。

ゲーム開発において最も重要な工程の一つは、「どのようなゲームを作るのか」を決定するゲームコンセプトの設計である。ゲームコンセプトは、その後のゲームジャンル、ゲームシステム、世界観、プレイヤー体験など、多くの設計要素の方向性を決定する出発点となる。

しかし、生成AIにゲームコンセプトを入力した場合、AIがその文章のどの部分を重視し、どのような解釈を経てゲームデザインを構築しているのかについては、現時点では明確な知見が少ない。

AI時代のゲーム開発を体系化するためには、AIに「ゲームを作らせる」ことだけではなく、AIがゲームコンセプトをどのように理解し、それを設計へ反映しているのかを明らかにする必要がある。

本研究は、この課題に着目したものである。

1.2　研究の目的

本研究の目的は、ゲームコンセプトを構成する単語を変更した際に、AIが生成するゲームデザインがどのように変化するかを比較・分析し、その設計傾向を明らかにすることである。

具体的には、一つの基準コンセプトを設定し、その文章に含まれる単語を一語ずつ変更した複数の比較実験を行う。

各実験では、変更した単語以外の条件をできる限り維持し、AIが生成したゲームデザインを比較することで、

• ゲームジャンル
• 世界観
• プレイヤー行動
• ゲームループ
• 報酬システム
• 成長システム
• エンディング

など、ゲームデザインを構成する要素がどのように変化するかを観察する。

さらに、それらの比較結果をもとに、ゲームコンセプトを構成する言葉がゲームデザインに果たす役割を整理し、AI時代におけるゲームコンセプト設計の基本モデルを提案することを目的とする。

1.3　本研究の位置付け

本研究は、「AIにゲームを作らせる方法」を検討する研究ではない。

また、「より面白いゲームを設計する方法」を提案する研究でもない。

本研究の目的は、AIがゲームコンセプトをどのように解釈し、その解釈をゲームデザインへどのように反映しているかを観察・分析することである。

したがって、本研究では生成されたゲームデザインの優劣や完成度を評価対象とはせず、コンセプトの変化に対するAIの設計傾向を分析対象とする。

また、本研究はAIゲーム開発研究室における基礎研究として位置付けられる。

将来的には、本研究で得られた知見をもとに、

• AI時代のゲーム企画手法
• AIゲームデザイン手法
• AIゲーム素材制作手法
• AIゲーム開発標準

など、AIゲーム開発全体の方法論を体系化することを目指している。

本研究は、その第一段階として、ゲーム開発の出発点であるゲームコンセプトに着目し、その設計情報としての役割を明らかにしようとするものである。

第1章　まとめ

本章では、本研究の背景、目的、および位置付けについて述べた。

生成AIの普及により、ゲーム開発におけるAI活用は急速に進展している。一方で、AIがゲームコンセプトをどのように解釈し、それをゲームデザインへ反映しているのかについては、十分な検討が行われていない。

本研究では、この課題に対して、一語のみを変更したゲームコンセプトを用いる比較実験を実施し、その結果を分析することで、AIによるゲームコンセプト解釈の特徴を明らかにすることを目的とする。

さらに、その分析結果を基に、AI時代のゲーム企画・ゲームデザインに活用可能な**「AIゲームコンセプト設計モデル Ver.1.0」**を提案する。

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研究実験 No.003

第2章　研究方法

2.1　研究課題

本研究では、次の研究課題（Research Question）を設定した。

ゲームコンセプトを構成する単語を一語だけ変更した場合、AIが生成するゲームデザインはどのように変化するのか。

この課題を設定した理由は、ゲームコンセプトがゲーム開発の出発点となるにもかかわらず、AIがその文章をどのように解釈し、ゲームデザインへ反映しているかについて、体系的な分析がほとんど行われていないためである。

本研究では、ゲームコンセプトを構成する単語を一語ずつ変更する比較実験を行うことで、AIがどのような意味の違いを読み取り、ゲームデザインへ反映しているかを観察する。

2.2　研究方法

本研究では、比較実験法を採用した。

まず、基準となるゲームコンセプトを設定する。

「おむすび山とは、森からいただいた恵みを森へ返し、森とともに豊かになるゲームである。」

この一文を基準コンセプト（実験A）とし、その後、文章中の単語を一語のみ変更した六つの比較コンセプト（実験B〜G）を作成した。

変更対象は、ゲームコンセプトを構成する主要な意味要素から選定した。

各実験では、変更した単語以外の文章は維持し、同一のAIに対してゲーム設計を依頼した。

生成されたゲームデザインを比較することで、変更した単語がゲームデザイン全体へ与える影響を分析した。

2.3　比較実験の構成

本研究では、七つの比較実験を実施した。

これら七つの実験を比較することで、ゲームコンセプトを構成する単語がゲームデザインへ与える影響を整理した。

2.4　評価方法

各実験で生成されたゲームデザインについて、以下の七項目を比較対象とした。

• ゲームジャンル
• 世界観
• プレイヤーの目的
• 基本ゲームループ
• プレイヤーの主な行動
• 報酬・成長システム
• エンディング

これらの項目は、ゲームデザインを構成する代表的な要素として設定した。

本研究では、各項目の優劣を評価するのではなく、コンセプト変更に伴う設計の変化を質的に比較・分析した。

2.5　実験条件

比較実験では、可能な限り条件を統一するため、次の条件を設定した。

1. 同一の生成AIを使用すること。
2. 基準コンセプト以外の条件は変更しないこと。
3. 各実験では変更する単語を一語に限定すること。
4. ゲーム設計を依頼する際の指示内容を統一すること。
5. AIが自然に生成した内容をそのまま観察対象とし、人為的な修正は行わないこと。

これらの条件により、ゲームデザインの違いを、主としてコンセプト変更の影響として比較できるよう配慮した。

2.6　本研究の範囲と限界

本研究は、ゲームコンセプトを構成する単語とゲームデザインとの関係を観察することを目的としている。

そのため、生成されたゲームデザインが実際に開発され、プレイされた際の面白さや完成度については評価対象としていない。

また、本研究は一つの基準コンセプトを用いた比較実験であり、すべてのゲームジャンルやすべての生成AIに対して同様の結果が得られることを示すものではない。

本研究で得られた知見は、AIによるゲームコンセプト解釈の一事例として位置付けられる。

今後、異なるジャンルや異なるAIモデルを対象とした比較研究を積み重ねることで、本研究で提案する設計モデルの妥当性をさらに検証していく必要がある。

第2章　まとめ

本章では、本研究で採用した比較実験法について述べた。

基準コンセプトを設定し、その中の単語を一語のみ変更した七つのゲームコンセプトをAIへ入力することで、ゲームデザインの変化を比較・分析する実験を設計した。

各実験では、ゲームジャンル、世界観、ゲームループ、プレイヤー行動、報酬システムなどを比較対象とし、AIがゲームコンセプトをどのように解釈しているかを観察する。

次章以降では、この研究方法に基づき、実験Aから実験Gまでの結果を順に示す。

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第3章

実験A（基準コンセプト）

3.1　実験概要

本実験は、本研究における基準実験である。

以降に行う実験B〜Gは、すべて本実験との比較によって分析を行う。

そのため、本実験で生成されたゲームデザインを基準モデルと位置付ける。

入力したゲームコンセプトは以下のとおりである。

「おむすび山とは、森からいただいた恵みを森へ返し、森とともに豊かになるゲームである。」

3.2　AIが解釈した設計情報

まず、

ゲームデザインに入る前に、

ゲームコンセプトからAIが読み取った設計情報を整理する。

完成したゲームデザインを見ると、

AIはこの四つを軸にゲーム全体を設計していることが分かる。

3.3　生成されたゲームデザイン

（1）ゲームジャンル

自然共生型ライフシミュレーションゲーム

プレイヤーは森の一員となり、

自然から受けた恵みを森へ返しながら、

森全体を育てていく。

（2）世界観

舞台は「おむすび山」の森である。

森は単なる背景ではなく、

生き物同士が支え合う一つの生命共同体として描かれる。

プレイヤーは森の住人として、

自然の営みに参加する。

（3）プレイヤーの目的

森から受け取った恵みを、

森へ返すことで、

森全体を豊かに育てる。

プレイヤー自身の成長よりも、

森全体の発展がゲームの目的となる。

（4）基本ゲームループ

森を探索する。

↓

恵みを受け取る。

↓

森へ返す。

↓

森が成長する。

↓

新たな恵みが生まれる。

この循環を繰り返すことで、

ゲームが進行する。

（5）プレイヤーの主な行動

・森を探索する

・どんぐりを拾う

・木を植える

・川をきれいにする

・動物を助ける

・森のお願いを達成する

・恵みを森へ返す

（6）報酬・成長システム

プレイヤーが恵みを返すことで、

森は少しずつ成長する。

新しい植物

新しい動物

新しい場所

新しい物語

などが解放される。

ゲームの成長対象は、

プレイヤーではなく、

森全体である。

（7）エンディング

森が豊かな生命共同体として成長し、

自然と動物たちが共に暮らす世界が完成する。

プレイヤーは、

森の英雄ではなく、

森の一員として受け入れられる。

3.4　分析

本実験で最も特徴的であった点は、

ゲームコンセプト全体が

「循環」

という一つの価値観によって統一されていたことである。

「いただく」

「返す」

「豊かになる」

という三つの行動は、

互いに独立して存在するのではなく、

一つの循環構造としてゲーム全体へ反映されていた。

また、

ゲームジャンル、

ゲームループ、

報酬システム、

エンディングに至るまで、

すべてが

「森全体を育てる」

という目的に向かって一貫して設計されていることが確認できた。

3.5　考察

本実験は、本研究全体の基準モデルとなるものである。

AIはゲームコンセプトを単語単位で独立して処理するのではなく、

文章全体の意味を統合し、

一貫したゲームデザインを生成していることが確認された。

特に、

「森」

「恵み」

「返す」

「豊か」

という単語は、

それぞれ個別の役割を持ちながらも、

最終的には

「自然との循環」

という設計思想へ統合されている。

この結果は、

ゲームコンセプトが、

ゲーム全体を方向付ける設計情報として機能している可能性を示唆している。

第3章　まとめ

本章では、基準コンセプトを用いたゲームデザイン生成結果を示した。

AIはゲームコンセプトに含まれる世界、行動、価値観、目的を統合的に解釈し、それらを一貫したゲームデザインとして構成していた。

本実験で得られたゲームデザインを基準モデルとし、次章以降では一語のみを変更したゲームコンセプトとの比較を行うことで、ゲームコンセプトを構成する単語がゲームデザインへ与える影響を分析する。

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第4章　実験B（価値観の変化）

4.1　実験概要

本実験では、基準コンセプトに含まれる「返す」という語を「分け合う」に変更した。

変更後のゲームコンセプトは以下のとおりである。

「おむすび山とは、森からいただいた恵みを森で分け合い、森とともに豊かになるゲームである。」

変更した語は一語のみであり、それ以外の文章は実験Aと同一である。

本実験では、この変更によってAIがゲームデザインをどのように再構成するかを観察した。

4.2　AIが解釈した設計情報

比較すると、「世界」と「目的」は維持されている一方で、「行動」と「価値観」が変化していることが分かる。

特に、「返す」が「分け合う」に置き換わったことで、AIは行動の意味を「循環」から「共有」へと解釈し直している。

4.3　生成されたゲームデザイン

（1）ゲームジャンル

協力型ライフシミュレーションゲーム

プレイヤーは森の仲間たちと協力しながら暮らし、恵みを分け合うことで森全体を発展させていく。

（2）世界観

舞台は実験Aと同じく「おむすび山」の森である。

しかし、自然そのものよりも、森で暮らす仲間たちとのつながりが強く描かれる。

森は生命共同体であると同時に、助け合うコミュニティとして表現される。

（3）プレイヤーの目的

森で得た恵みを仲間たちと分け合い、みんなが安心して暮らせる森をつくることが目的となる。

プレイヤー自身の利益ではなく、共同体全体の幸福が重視される。

（4）基本ゲームループ

森を探索する。

↓

恵みを集める。

↓

仲間へ分ける。

↓

仲間との信頼が深まる。

↓

森全体が発展する。

（5）プレイヤーの主な行動

• 恵みを集める
• 仲間へ届ける
• 必要な相手を助ける
• 協力してミッションを達成する
• 困っている動物を支援する
• 森のお祭りや共同イベントに参加する

実験Aでは「森へ返す」という行動が中心であったが、本実験では「仲間へ分ける」という行動がゲームの中心となっている。

（6）報酬・成長システム

恵みを分け合うことで、仲間との信頼関係が深まり、新たな協力イベントや物語が解放される。

森の成長だけでなく、共同体としての結び付きがゲームの進行を支える要素となる。

（7）エンディング

森全体が助け合いの文化を持つ共同体として成熟し、プレイヤーはその一員として受け入れられる。

森の豊かさは、自然環境だけでなく、人と人（あるいは動物同士）の関係性によって表現される。

4.4　分析

実験Aと比較すると、「森」や「豊かになる」という語は変更されていないため、ゲーム全体の目的や舞台設定には大きな変化は見られなかった。

一方、「返す」を「分け合う」に変更したことで、AIはプレイヤーの行動だけでなく、ゲーム全体を支える価値観を再構成した。

実験Aでは「循環」が設計思想の中心であったのに対し、本実験では「共有」や「協力」が設計思想の中心となっている。

これは、一語の変更がゲーム全体の価値観にまで影響を及ぼす可能性を示している。

4.5　考察

本実験から、AIは動詞を単なる行動の指示として処理しているのではなく、その行動が持つ社会的・倫理的な意味まで含めて解釈している可能性が示唆された。

「返す」は、自然との循環や恩返しという関係性を想起させる。

一方、「分け合う」は、共同体における協力や相互扶助を想起させる。

AIは、この意味の違いをゲーム全体へ反映し、ゲームループ、報酬システム、世界観に至るまで一貫した設計へと再構成していた。

この結果は、ゲームコンセプトに含まれる一つの動詞が、ゲームの価値観やプレイヤー体験を方向付ける重要な設計情報として機能していることを示唆している。

第4章　まとめ

本章では、「返す」を「分け合う」に変更した比較実験を示した。

実験Aと比較すると、世界や目的は維持されていたが、行動と価値観は大きく変化した。

AIは「分け合う」という語を、単なる行動の変更ではなく、「共有」や「協力」という設計思想へと発展させ、ゲーム全体を再構成していた。

この結果は、ゲームコンセプトに含まれる一語が、ゲームデザイン全体の価値観を変化させる可能性を示している。

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第5章　実験C（世界のスケールの変化）

5.1　実験概要

本実験では、基準コンセプトに含まれる「森」を「世界」に変更した。

変更後のゲームコンセプトは以下のとおりである。

「おむすび山とは、世界からいただいた恵みを世界へ返し、世界とともに豊かになるゲームである。」

変更した語は「森」を「世界」に置き換えた一語のみであり、それ以外の文章は実験Aと同一である。

本実験では、この変更によってAIがゲームデザインの対象範囲や設計思想をどのように再構成するかを観察した。

5.2　AIが解釈した設計情報

比較すると、「世界」のみが拡張され、「行動」と「価値観」は維持されていることが分かる。

AIは「森」を「世界」に変更したことを、価値観の変更ではなく、活動する対象範囲の拡大として解釈している。

5.3　生成されたゲームデザイン

（1）ゲームジャンル

地球環境・文明共生シミュレーションゲーム

プレイヤーは世界各地を巡り、人・自然・文化のつながりを育てながら、地球全体の豊かさを目指す。

（2）世界観

舞台は一つの森ではなく、多様な自然環境や文化を持つ世界全体である。

森林、海洋、農村、都市など、それぞれ異なる地域が存在し、それらが相互に影響し合う一つの世界として描かれる。

（3）プレイヤーの目的

世界各地で受けた恵みを、それぞれの地域へ還元し、地球全体の調和と発展を実現することを目的とする。

プレイヤーの視点は、地域社会から地球規模へと広がる。

（4）基本ゲームループ

世界を巡る。

↓

各地の恵みを受け取る。

↓

地域へ還元する。

↓

地域が発展する。

↓

世界全体の調和が深まる。

基本構造は実験Aと同様であるが、対象範囲が世界規模へ拡張されている。

（5）プレイヤーの主な行動

• 世界各地を探索する
• 地域資源を活用する
• 環境保全活動を行う
• 異なる文化と交流する
• 地域間の協力を促進する
• 世界規模の課題に取り組む

実験Aの「森での活動」が、「世界各地での活動」へと発展している。

（6）報酬・成長システム

地域ごとの発展が積み重なり、世界全体の調和が高まることで、新たな地域や文化、技術が解放される。

プレイヤー自身よりも、世界全体の成長がゲームの中心となる点は実験Aと共通している。

（7）エンディング

世界各地が互いに支え合い、自然と文明が調和した持続可能な世界が完成する。

プレイヤーは世界を支える一員として、その発展に貢献した存在として描かれる。

5.4　分析

実験Aと比較すると、ゲームの規模は大きく変化したが、ゲームの基本構造には大きな変化は見られなかった。

特に、

• 恵みを受ける
• 恵みを返す
• 世界（森）が豊かになる

という循環構造は維持されている。

一方で、舞台や活動範囲、プレイヤーが関わる対象は、森から世界へと大きく拡張された。

このことから、AIは「森」と「世界」の違いを、価値観ではなく、ゲームが扱う空間的スケールの違いとして解釈していると考えられる。

5.5　考察

本実験は、ゲームコンセプトに含まれる名詞が、ゲームデザインにおける「活動範囲」や「世界の広さ」を規定する重要な設計情報となる可能性を示した。

一方で、「返す」「豊かになる」といった他の語句が変更されていないため、ゲーム全体の設計思想である「循環」と「共生」は維持されている。

この結果は、すべての単語が同じ強さでゲームデザインへ影響を与えるのではなく、それぞれ異なる役割を持っていることを示唆している。

すなわち、「森」を「世界」に変更した場合、AIはゲームの価値観を変えるのではなく、ゲームが展開されるスケールのみを拡張したと考えられる。

第5章　まとめ

本章では、「森」を「世界」に変更した比較実験を示した。

その結果、ゲームの舞台や活動範囲は森から世界へと大きく拡張されたが、循環や共生という設計思想は維持されていた。

このことから、AIは「世界」を表す名詞を、ゲームの価値観を変更する要素ではなく、ゲームが展開される対象範囲やスケールを規定する設計情報として解釈している可能性が示された。

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研究実験 No.003

第6章　実験D（ゲーム目的の変化）

6.1　実験概要

本実験では、基準コンセプトに含まれる「豊かになる」を「幸せになる」に変更した。

変更後のゲームコンセプトは以下のとおりである。

「おむすび山とは、森からいただいた恵みを森へ返し、森とともに幸せになるゲームである。」

変更した語は一語のみであり、それ以外の文章は実験Aと同一である。

本実験では、この変更によってAIがゲーム全体の目的やプレイヤー体験をどのように再構成するかを観察した。

6.2　AIが解釈した設計情報

比較すると、「世界」「行動」「価値観」は維持されている一方で、「目的」が変化している。

AIは「豊か」と「幸せ」を同義語として扱うのではなく、ゲームが目指す最終状態の違いとして解釈していることが分かる。

6.3　生成されたゲームデザイン

（1）ゲームジャンル

自然共生型ライフシミュレーションゲーム

ジャンルそのものは実験Aと大きく変わらない。

しかし、ゲーム全体の焦点は「発展」よりも「暮らしの充実」へと移っている。

（2）世界観

舞台は実験Aと同じく「おむすび山」の森である。

森は豊かな自然環境であるだけでなく、仲間たちが安心して暮らせる心地よい場所として描かれる。

自然環境の成長だけではなく、そこに暮らす人々や動物たちの日常が重視される。

（3）プレイヤーの目的

森とともに幸せな暮らしを築くこと。

プレイヤーは資源や施設を増やすだけではなく、仲間との交流や日々の出来事を通じて、森で暮らす喜びを育んでいく。

（4）基本ゲームループ

森を探索する。

↓

恵みを受け取る。

↓

森へ返す。

↓

仲間との暮らしが豊かになる。

↓

幸福度が高まる。

循環構造は維持されているが、最終的な成果は「発展」ではなく「幸福」の実感として表現される。

（5）プレイヤーの主な行動

• 森を手入れする
• 仲間と交流する
• 季節の行事に参加する
• 困っている仲間を助ける
• 森での暮らしを楽しむ
• 森の恵みを分かち合う

ゲームプレイは効率よりも、日常の積み重ねを大切にする内容へと変化している。

（6）報酬・成長システム

森が整備されるだけでなく、仲間との信頼や暮らしの満足度が高まることで、新しい交流イベントや物語が展開される。

ゲームの成長は、物質的な発展だけでなく、精神的な充実としても表現される。

（7）エンディング

森で暮らすすべての仲間が安心して笑顔で生活できる世界が実現する。

プレイヤーは「森を発展させた英雄」ではなく、「幸せな暮らしを支えた一員」として受け入れられる。

6.4　分析

実験Aでは、「豊かになる」という語をもとに、森全体の成長や発展がゲームの中心として設計されていた。

一方、本実験では、「幸せになる」という語への変更により、AIはゲームの最終目標を、資源や環境の発展だけではなく、暮らしや心の充実へと再構成している。

重要なのは、「返す」という行動や「循環」という価値観は維持されている点である。

つまり、本実験で変化したのはゲームの基本構造ではなく、「何をもってゲームの成功とするか」という目的であった。

6.5　考察

本実験は、ゲームコンセプトの目的を表す語が、ゲーム全体の評価基準やプレイヤー体験を方向付ける重要な設計情報となる可能性を示している。

「豊かになる」は、環境や共同体の発展を想起させる。

これに対して「幸せになる」は、そこに暮らす存在の主観的な満足や幸福を想起させる。

AIは、この違いを単なる言い換えとは解釈せず、ゲームの最終目標や報酬設計、エンディングにまで反映していた。

このことから、ゲームコンセプトの目的を示す語は、ゲーム全体の「評価軸」を決定する重要な設計情報であることが示唆された。

第6章　まとめ

本章では、「豊かになる」を「幸せになる」に変更した比較実験を示した。

その結果、ゲームの基本構造や価値観は維持された一方で、ゲームが目指す最終状態は「発展」から「幸福」へと変化した。

AIは、「豊か」と「幸せ」を同義語として扱うのではなく、それぞれ異なるゲーム体験を生み出す目的として解釈していた。

この結果は、ゲームコンセプトに含まれる目的を表す語が、ゲーム全体の評価基準やプレイヤー体験を方向付ける重要な設計情報である可能性を示している。

AIゲーム開発研究室

研究実験 No.003

第7章　実験E（プレイヤー行動の変化）

7.1　実験概要

本実験では、基準コンセプトに含まれる「いただいた」を「集める」に変更した。

変更後のゲームコンセプトは以下のとおりである。

「おむすび山とは、森で集めた恵みを森へ返し、森とともに豊かになるゲームである。」

変更した語は一語のみであり、それ以外の文章は実験Aと同一である。

本実験では、この変更によってAIがプレイヤーの行動やゲームループをどのように再構成するかを観察した。

7.2　AIが解釈した設計情報

比較すると、「世界」「価値観」「目的」は維持されている一方で、「行動」のみが変化している。

AIは、「いただく」と「集める」の違いを、プレイヤーの主体性やゲームプレイの中心となる行動の違いとして解釈している。

7.3　生成されたゲームデザイン

（1）ゲームジャンル

探索・収集型ライフシミュレーションゲーム

プレイヤーは森を探索し、さまざまな恵みを発見・収集しながら、森全体の発展に貢献していく。

実験Aよりも、探索や収集そのものがゲームプレイの中心となる。

（2）世界観

舞台は「おむすび山」の森である。

森には多様な植物や動物、季節ごとの資源が存在し、探索によって新たな発見が得られる世界として描かれる。

（3）プレイヤーの目的

森に存在するさまざまな恵みを集め、それらを森へ還元することで、森全体を豊かに育てることを目的とする。

（4）基本ゲームループ

森を探索する。

↓

恵みを見つける。

↓

恵みを集める。

↓

森へ返す。

↓

森が成長する。

探索と収集がゲーム進行の中心的な役割を担う。

（5）プレイヤーの主な行動

• 森を探索する
• 落ちているどんぐりを拾う
• 珍しい植物を見つける
• 季節限定の恵みを収集する
• 図鑑を完成させる
• 集めた恵みを森へ返す

実験Aでは「自然から受け取る」という受動的な行動が中心であったのに対し、本実験では「探し、集める」という能動的な行動が中心となっている。

（6）報酬・成長システム

新しい恵みを発見することで図鑑が充実し、探索可能なエリアや新たな生き物が解放される。

収集の成果は森の成長にも反映され、探索と循環が相互に作用する構造となる。

（7）エンディング

森のあらゆる恵みが記録され、それぞれが森へ還元されることで、多様な生命が共生する豊かな森が完成する。

プレイヤーは「森を知り尽くした探究者」であると同時に、「森を育てる一員」として描かれる。

7.4　分析

実験Aでは、「いただく」という語から、AIは自然から恵みを受け取るという受容的な関係を読み取っていた。

一方、本実験では、「集める」という語への変更によって、プレイヤー自身が積極的に探索し、恵みを発見・収集することがゲームプレイの中心となった。

しかし、「森へ返す」という行動や、「森とともに豊かになる」という目的は維持されているため、ゲーム全体の価値観や循環構造には大きな変化は見られなかった。

このことから、AIは「集める」という語を、ゲームの価値観ではなく、プレイヤーの中心的な行動を規定する設計情報として解釈していると考えられる。

7.5　考察

本実験は、ゲームコンセプトに含まれる行動を表す語が、プレイヤー体験そのものを方向付ける重要な設計情報となる可能性を示した。

「いただく」は、自然から恵みを受け取るという受容的な関係性を示している。

これに対し、「集める」は、プレイヤーが自ら探索し、発見するという能動的な行動を示している。

AIは、この違いをゲームループや探索要素、報酬設計へ一貫して反映していた。

この結果は、ゲームコンセプトにおける行動を表す語が、「プレイヤーはゲームの中で何をするのか」という体験の核を決定する重要な設計情報であることを示唆している。

第7章　まとめ

本章では、「いただいた」を「集める」に変更した比較実験を示した。

その結果、ゲーム全体の価値観や目的は維持された一方で、プレイヤーの中心的な行動は「受け取る」から「探索して集める」へと変化した。

AIは、この一語の変更を、ゲームループやプレイヤー体験の再構成につながる設計情報として解釈していた。

本実験は、ゲームコンセプトに含まれる行動を表す語が、プレイヤー体験の中核を方向付ける重要な役割を担う可能性を示している。

AIゲーム開発研究室

研究実験 No.003

第8章　実験F（ゲーム設計思想の変化）

8.1　実験概要

本実験では、基準コンセプトに含まれる「森とともに豊かになる」を「森を守る」に変更した。

変更後のゲームコンセプトは以下のとおりである。

「おむすび山とは、森からいただいた恵みを森へ返し、森を守るゲームである。」

変更した部分はゲームコンセプトの目的を表す文である。

本実験では、この変更によってAIがゲーム全体の設計思想をどのように再構成するかを観察した。

8.2　AIが解釈した設計情報

比較すると、「世界」と「行動」は維持されているが、「価値観」と「目的」が同時に変化している。

AIは「守る」という語を、単なる目的ではなく、ゲーム全体を方向付ける設計思想として解釈していることが分かる。

8.3　生成されたゲームデザイン

（1）ゲームジャンル

自然保全シミュレーションゲーム

プレイヤーは森の管理者として、生態系を維持し、災害や環境破壊から森を守ることを目的とする。

実験Aの「森を育てるゲーム」とは異なり、「現在の森を維持するゲーム」として設計されている。

（2）世界観

舞台は「おむすび山」の森である。

しかし、その森は常に安定しているわけではない。

病害虫、山火事、豪雨、外来種など、森のバランスを崩すさまざまな要因が存在する。

プレイヤーは、それらに対応しながら森の生態系を維持する役割を担う。

（3）プレイヤーの目的

森の恵みを持続可能な形で循環させながら、生態系を守り続けること。

目的は「発展」ではなく、「維持」である。

（4）基本ゲームループ

森を観察する。

↓

問題を発見する。

↓

対策を講じる。

↓

森の状態が安定する。

↓

新たな問題に備える。

実験Aの「成長の循環」から、「維持と管理の循環」へとゲームループが変化している。

（5）プレイヤーの主な行動

• 森の健康状態を観察する
• 枯れ木を処理する
• 山火事を防ぐ
• 外来種を管理する
• 動物の生息環境を保全する
• 森の資源を適切に循環させる

プレイヤーの役割は、開拓者ではなく管理者として位置付けられている。

（6）報酬・成長システム

森の生態系が長期間安定して維持されることで、新しい生物や自然現象が観察できるようになる。

成長とは、資源や施設が増えることではなく、持続可能な状態を維持できる能力の向上として表現される。

（7）エンディング

長い年月を経ても豊かな森が保たれ、多様な生命が共生する姿が描かれる。

プレイヤーは森の支配者ではなく、その調和を守り続けた守護者として物語を終える。

8.4　分析

実験Aと比較すると、「森」や「恵みを返す」という要素は維持されているものの、ゲーム全体の設計思想は大きく変化した。

実験Aでは、「森を育てる」という発展的なゲーム構造であった。

一方、本実験では、「森を守る」という目的によって、ゲームループ、プレイヤーの役割、報酬システム、エンディングまでが一貫して「維持」を中心とした構造へ再構成されている。

これは、目的を表す語が、ゲームデザイン全体に対して強い影響を与えることを示している。

8.5　考察

本実験は、ゲームコンセプトにおける目的を表す語が、ゲーム全体の設計思想を方向付ける重要な設計情報となる可能性を示した。

「豊かになる」は、成長や発展を目指す未来志向の設計思想を生み出す。

一方、「守る」は、現状を維持し、持続可能性を重視する設計思想を生み出す。

AIは、この違いをゲームの一部分ではなく、ゲーム全体の構造へ一貫して反映していた。

本研究で実施した比較実験の中でも、本実験はゲームデザイン全体が最も大きく変化した事例であり、ゲームコンセプトに含まれる目的を示す語が、ゲームの設計思想そのものを規定する可能性を示唆している。

第8章　まとめ

本章では、「森とともに豊かになる」を「森を守る」に変更した比較実験を示した。

その結果、ゲームの舞台や基本行動は維持された一方で、ゲーム全体の設計思想は「成長」から「維持」へと大きく変化した。

AIは、「守る」という語を、単なる目的ではなく、ゲーム全体を方向付ける設計思想として解釈し、それに応じてゲームループ、プレイヤーの役割、報酬システム、エンディングを一貫して再構成していた。

この結果は、ゲームコンセプトの目的を示す語が、ゲームデザイン全体の方向性を決定する重要な設計情報である可能性を示している。

AIゲーム開発研究室

研究実験 No.003

第9章　実験G（探究目的への変化）

9.1　実験概要

本実験では、基準コンセプトに含まれる「森とともに豊かになる」を「森の秘密を知る」に変更した。

変更後のゲームコンセプトは以下のとおりである。

「おむすび山とは、森からいただいた恵みを森へ返し、森の秘密を知るゲームである。」

変更した部分はゲームコンセプトの目的を表す文である。

本実験では、この変更によってAIがゲーム全体の目的やゲームデザインをどのように再構成するかを観察した。

9.2　AIが解釈した設計情報

比較すると、「世界」と「行動」は維持されている一方で、「価値観」と「目的」が変化している。

AIは「知る」という語を、知識の獲得や理解を中心としたゲーム体験へつながる設計情報として解釈している。

9.3　生成されたゲームデザイン

（1）ゲームジャンル

探索・アドベンチャーゲーム

プレイヤーは森を探索し、そこに隠された歴史や自然の仕組み、生き物たちの暮らしを知ることでゲームを進めていく。

ゲームの中心は「育てること」ではなく、「発見し、理解すること」である。

（2）世界観

舞台は「おむすび山」の森である。

森には古い言い伝えや不思議な場所、知られていない生態系など、多くの謎が存在する。

プレイヤーは森の仲間たちとの交流や探索を通して、その秘密を少しずつ明らかにしていく。

（3）プレイヤーの目的

森の秘密を知り、その知識を通じて森への理解を深めること。

プレイヤーの成長は、経験値や資源ではなく、「理解の深化」として表現される。

（4）基本ゲームループ

森を探索する。

↓

手がかりを見つける。

↓

謎を解く。

↓

森の秘密を知る。

↓

新たな探索エリアが開かれる。

ゲームの進行は、知識や発見の積み重ねによって展開する。

（5）プレイヤーの主な行動

• 森を探索する
• 不思議な場所を調べる
• 森の仲間から話を聞く
• 古い伝承を集める
• 図鑑や資料を完成させる
• 発見した知識を森へ還元する

プレイヤーは「収集者」や「管理者」ではなく、「探究者」として位置付けられる。

（6）報酬・成長システム

新しい知識や発見を得ることで、未知の場所や物語が解放される。

ゲームの成長は、世界をより深く理解していく過程として表現される。

（7）エンディング

森に秘められていた歴史や自然の営みが明らかになり、プレイヤーは森を深く理解した存在として物語を終える。

森の秘密を知ることは、森を支配することではなく、森とより深くつながることとして描かれる。

9.4　分析

実験Aでは、「豊かになる」という語から、AIは森を育てることをゲームの最終目標として設計していた。

一方、本実験では、「知る」という語への変更によって、ゲーム全体が探索や学習、発見を中心とした構造へ再構成された。

ゲームの舞台や基本行動は維持されているが、ゲームループ、報酬システム、プレイヤーの役割、エンディングは、知識の獲得を中心とする構造へ変化している。

このことから、AIは「知る」という目的を、ゲームの進行そのものを規定する設計情報として解釈していると考えられる。

9.5　考察

本実験は、ゲームコンセプトに含まれる目的を表す語が、ゲーム全体の設計思想だけでなく、プレイヤー体験の質そのものを方向付ける可能性を示した。

「豊かになる」は、発展や成長を目指すゲーム体験を生み出す。

「守る」は、維持や保全を目指すゲーム体験を生み出す。

そして、「知る」は、探索や理解を目指すゲーム体験を生み出す。

AIは、これらを単なる言い換えとは解釈せず、それぞれ異なるゲームジャンルやゲームループとして再構成していた。

本実験は、ゲームコンセプトに含まれる目的を示す語が、ゲームジャンルやプレイヤー体験を方向付ける重要な設計情報であることを示唆している。

第9章　まとめ

本章では、「森とともに豊かになる」を「森の秘密を知る」に変更した比較実験を示した。

その結果、ゲームの舞台や基本行動は維持された一方で、ゲームの中心は「成長」から「探究」へと変化した。

AIは、「知る」という語を、探索・発見・理解を中心とするゲーム体験へ結び付け、ゲームループや報酬システム、プレイヤーの役割を一貫して再構成していた。

本実験は、ゲームコンセプトの目的を示す語が、ゲームジャンルやプレイヤー体験の方向性を決定する重要な設計情報である可能性を示している。

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研究実験 No.003

第10章　実験結果の比較分析

10.1　比較分析の目的

第3章から第9章では、基準コンセプトと六つの比較コンセプトを用いて、AIが生成するゲームデザインの変化を観察した。

本章では、それら七つの実験結果を比較し、ゲームコンセプトを構成する単語がゲームデザインにどのような影響を与えているかを整理する。

本研究の目的は、各実験の優劣を評価することではなく、コンセプトの変化とゲームデザインの変化との対応関係を明らかにすることである。

10.2　実験結果の比較

表10-1に、各実験で主に変化した設計要素を示す。

比較すると、変更した単語によって、変化する設計要素が異なっていることが分かる。

10.3　変化した要素と維持された要素

各実験を比較すると、すべてが大きく変化したわけではない。

例えば、

実験Cでは、

ゲームの舞台は森から世界へ拡張されたが、

「循環」

「恵みを返す」

という設計思想は維持されていた。

また、

実験Eでは、

プレイヤー行動は変化したが、

ゲーム全体の価値観は維持されていた。

一方、

実験Fでは、

ゲームループ、

プレイヤーの役割、

報酬システム、

エンディングまでが一貫して変化していた。

このことから、

ゲームコンセプトを構成するすべての単語が同じ影響力を持つわけではなく、

変更する語によって、

ゲームデザインへ与える影響の範囲が異なることが確認された。

10.4　設計情報の役割

本研究では、生成されたゲームデザインを比較した結果、

ゲームコンセプトを次の四つの観点で整理すると、

各実験を一貫して説明できることが分かった。

• 世界
• 行動
• 価値観
• 目的

例えば、

「森」

を変更すると、

ゲーム世界の広さが変化した。

「集める」

を変更すると、

プレイヤー行動が変化した。

「分け合う」

を変更すると、

ゲーム全体の価値観が変化した。

「守る」

や

「知る」

を変更すると、

ゲーム全体の目的や設計思想が変化した。

この結果は、

ゲームコンセプトが単なる説明文ではなく、

複数の設計情報によって構成されている可能性を示している。

10.5　ゲームコンセプトは設計情報である

本研究で実施した七つの比較実験では、

一語のみを変更したにもかかわらず、

AIはゲームデザイン全体を一貫して再構成した。

これは、

AIがゲームコンセプトを単なる文章として処理しているのではなく、

ゲームを設計するための情報として利用している可能性を示している。

もちろん、本研究だけでAIの内部処理を明らかにすることはできない。

しかし、少なくとも本研究で観察された生成結果においては、

ゲームコンセプトを構成する語が、

ゲームジャンル、

ゲームループ、

プレイヤー体験、

報酬システム、

ゲーム全体の設計思想へ影響を与えていることが確認された。

10.6　本研究で得られた知見

本研究から、次の知見が得られた。

第一に、

ゲームコンセプトを構成する単語は、

ゲームデザインに対して異なる役割を持つ可能性がある。

第二に、

一語のみの変更であっても、

ゲームデザイン全体が一貫して再構成される場合がある。

第三に、

ゲームコンセプトは、

ゲームデザインを方向付ける設計情報として機能している可能性がある。

これらの知見は、

AI時代のゲーム企画を体系化する上で、

ゲームコンセプトそのものを設計対象として捉える必要性を示している。

第10章　まとめ

本章では、七つの比較実験を総合的に分析した。

その結果、変更した単語によって影響を受ける設計要素は異なり、ゲームコンセプトを構成する語は、それぞれ異なる役割を担っている可能性が示された。

また、本研究では、生成されたゲームデザインを「世界」「行動」「価値観」「目的」という四つの観点で整理することで、各実験の違いを一貫して説明できることが分かった。

これらの分析結果を踏まえ、次章では、本研究で得られた知見を基に、**「AIゲームコンセプト設計モデル Ver.1.0」**を提案する。

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第11章　AIゲームデザイン生成モデル Ver.1.0 の提案

11.1　モデル提案の目的

第3章から第10章までの比較実験では、ゲームコンセプトを構成する一語を変更するだけで、AIが生成するゲームデザインが一貫して変化することが観察された。

また、その変化は一定の傾向を持っており、生成されたゲームデザインは「世界」「行動」「価値観」「目的」という観点で整理することで、各実験の違いを一貫して説明できた。

そこで本章では、これらの比較実験から得られた知見を整理し、AIによるゲームデザイン生成を理解するための分析モデルとして、「AIゲームデザイン生成モデル Ver.1.0」を提案する。

なお、本モデルは本研究で実施した比較実験の結果を整理・体系化したものであり、生成AI一般の内部処理を説明するものではない。

11.2　モデルの基本構造

本研究では、ゲームコンセプトから生成されたゲームデザインを分析した結果、AIはゲームコンセプトに含まれる情報を、少なくとも次の四つの観点で整理すると理解しやすいことが分かった。

ゲームコンセプト

　　　↓

【世界】

　　　↓

【行動】

　　　↓

【価値観】

　　　↓

【目的】

　　　↓

ゲームデザイン生成

ここで示す「世界」「行動」「価値観」「目的」は、AIの内部処理そのものを示すものではなく、本研究の比較実験で観察された生成結果を整理するための分析枠組みである。

11.3　設計情報とゲームデザインの対応

比較実験では、それぞれ異なる設計情報を変更した結果、ゲームデザインの異なる要素が変化した。

この対応関係は、本研究で実施した七つの比較実験を最も一貫して説明できる整理方法であった。

11.4　ゲームデザイン生成の流れ

比較実験を総合すると、AIが生成したゲームデザインには、次のような一貫した構造が見られた。

ゲームコンセプト

↓

世界を設定する

↓

プレイヤー行動を決定する

↓

ゲーム全体の価値観を形成する

↓

ゲームの目的を設定する

↓

ゲームジャンル

ゲームループ

報酬システム

プレイヤー体験

エンディング

が一貫して構築される

この構造は、実験Aから実験Gまでのすべてに共通して観察された。

11.5　本モデルの活用可能性

本モデルは、AIによるゲームデザイン生成の分析だけでなく、ゲーム企画そのものを整理するための枠組みとしても活用できる可能性がある。

例えば、ゲーム企画を検討する際に、

• どのような世界を設定するのか。
• プレイヤーは何を行うのか。
• ゲームを支える価値観は何か。
• プレイヤーは最終的に何を目指すのか。

という四つの観点からコンセプトを見直すことで、ゲームデザイン全体の一貫性を確認しやすくなる。

ただし、この活用可能性については、本研究で直接検証したものではなく、今後の研究課題である。

11.6　本モデルの位置付け

本研究で提案する「AIゲームデザイン生成モデル Ver.1.0」は、現時点での完成形ではない。

本モデルは、本研究で実施した七つの比較実験から得られた知見を整理した、初期モデル（Version 1.0）として位置付けられる。

今後、異なるゲームジャンルや、異なる生成AIを対象とした比較研究を積み重ねることで、本モデルの妥当性や適用範囲を継続的に検証・改良していく必要がある。

第11章　まとめ

本章では、本研究の比較実験から得られた知見を基に、「AIゲームデザイン生成モデル Ver.1.0」を提案した。

本モデルは、「世界」「行動」「価値観」「目的」という四つの観点で生成結果を整理することで、AIが生成したゲームデザインを一貫して分析できることを示すものである。

また、本モデルはAIの内部処理を説明するものではなく、本研究で観察された生成結果を体系化した分析モデルとして位置付けられる。

今後は、本モデルを基盤として、AI時代のゲーム企画やゲームデザインの方法論をさらに発展させていくことが期待される。

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第12章　総合考察

12.1　本研究の意義

本研究では、一つのゲームコンセプトに含まれる単語を一語のみ変更した七つの比較実験を通して、生成AIがゲームコンセプトをどのようにゲームデザインへ反映するかを観察した。

その結果、AIは変更された語を単独で処理するのではなく、ゲームコンセプト全体の意味との整合性を保ちながら、ゲームジャンル、ゲームループ、プレイヤー体験、報酬システム、エンディングまでを一貫して再構成する傾向が観察された。

本研究の意義は、「AIがゲームを作れる」という事実を示したことではない。

むしろ、ゲームコンセプトに含まれる言葉が、ゲームデザイン全体にどのような影響を与えるかを、比較実験によって体系的に観察したことにある。

ゲームコンセプトを設計情報として分析した点が、本研究の特徴である。

12.2　AI時代のゲーム企画への示唆

従来、ゲームコンセプトは企画書の冒頭に記載される説明文として扱われることが多かった。

しかし、本研究の結果は、ゲームコンセプトが単なる説明ではなく、その後のゲームデザイン全体を方向付ける設計情報として機能し得ることを示唆している。

AIを活用したゲーム開発では、ゲームコンセプトの表現をわずかに変更するだけで、生成されるゲームデザインが変化する可能性がある。

このことは、ゲーム企画の初期段階において、コンセプト設計そのものが従来以上に重要な工程となる可能性を示している。

12.3　本研究の限界

本研究には、いくつかの限界がある。

第一に、本研究は一つのゲームコンセプトを対象とした比較実験である。

異なるテーマやジャンルのゲームコンセプトでも同様の傾向が見られるかについては、今後の検証が必要である。

第二に、本研究で用いた生成AIは一種類であり、他の生成AIでも同様の結果が得られるかについては検討していない。

第三に、本研究は生成されたゲームデザインを分析対象としており、AI内部の推論過程そのものを明らかにしたものではない。

したがって、本研究で提案した分析枠組みは、生成結果から観察された傾向を整理したものであり、AIの内部構造を説明するものではない。

12.4　今後の研究課題

本研究を踏まえ、今後は次のような研究が期待される。

第一に、異なるゲームジャンルを対象とした比較研究である。

例えば、RPG、アクションゲーム、パズルゲーム、シミュレーションゲームなどで同様の比較実験を行うことで、本研究で示した分析枠組みの適用範囲を検証できる。

第二に、複数の生成AIを対象とした比較研究である。

異なるAIモデルがゲームコンセプトをどのように解釈するかを比較することで、AIごとの特徴や共通点を明らかにできる可能性がある。

第三に、ゲームコンセプトだけでなく、キャラクター設定、世界設定、ゲームシステムなど、ゲーム開発の他の設計情報にも同様の分析手法を適用する研究である。

これらを積み重ねることで、AI時代のゲーム開発方法論をより体系的に構築できると考えられる。

12.5　AIゲーム開発研究室における位置付け

本研究は、AIゲーム開発研究室における基礎研究として位置付けられる。

本研究で得られた知見は、今後予定している、

• AIゲーム企画研究
• AIゲームデザイン研究
• AIゲーム素材制作研究
• AIゲーム開発標準

など、一連の研究の出発点となるものである。

特に、「ゲームコンセプトを設計情報として捉える」という考え方は、AIゲーム開発研究室が今後提案していく方法論の基盤となることが期待される。

第12章　まとめ

本章では、本研究の意義、限界、および今後の研究課題について考察した。

本研究は、ゲームコンセプトに含まれる一語の変更が、AIによるゲームデザイン生成にどのような影響を与えるかを比較実験によって整理した基礎研究である。

また、本研究で提案した分析枠組みは、AI時代のゲーム企画やゲームデザインを考える上で、新たな視点を提供する可能性を持っている。

今後は、本研究で得られた知見を基盤として、より広範なゲームジャンルや生成AIを対象とした研究を進めることで、AIゲーム開発の方法論をさらに発展させていくことが期待される。

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第13章　結論

13.1　本研究のまとめ

本研究では、ゲームコンセプトを構成する単語を一語のみ変更した七つの比較実験を通して、生成AIがゲームコンセプトをどのようにゲームデザインへ反映するかを分析した。

比較実験の結果、AIは変更された語だけを個別に処理するのではなく、ゲームコンセプト全体の意味との整合性を保ちながら、ゲームジャンル、ゲームループ、プレイヤー体験、報酬システム、エンディングなどを一貫して再構成する傾向が観察された。

また、本研究では、生成されたゲームデザインを分析した結果、「世界」「行動」「価値観」「目的」という四つの観点で整理することで、各実験の違いを一貫して説明できることが分かった。

これらの結果から、ゲームコンセプトは単なる説明文ではなく、ゲームデザインを方向付ける設計情報として機能している可能性が示された。

13.2　本研究の成果

本研究で得られた主な成果は、次の三点に整理できる。

第一に、 ゲームコンセプトを構成する一語の変更が、AIによるゲームデザイン生成に体系的な変化をもたらすことを比較実験によって示した。

第二に、 生成されたゲームデザインを「世界」「行動」「価値観」「目的」という観点で整理することで、各実験の違いを一貫して分析できることを示した。

第三に、 比較実験から得られた知見を基に、ゲームコンセプトとゲームデザインの関係を整理する分析モデルとして、「AIゲームコンセプト設計モデル Ver.1.0」（※完成版では「AIゲームデザイン生成モデル Ver.1.0」へ名称変更予定）を提案した。

これらの成果は、AI時代のゲーム企画やゲームデザインを考えるための基礎的な知見として位置付けられる。

13.3　結び

生成AIの発展により、ゲーム開発は大きな転換期を迎えている。

しかし、AI時代において重要なのは、AIにゲームを作らせることだけではない。

AIがゲームコンセプトをどのように理解し、その理解をどのようにゲームデザインへ反映しているかを知ることは、人間とAIが協働する新しいゲーム開発方法論を構築する上で重要な課題である。

本研究は、その第一歩として、ゲームコンセプトを設計情報として捉え、比較実験を通してAIによるゲームデザイン生成の特徴を整理した。

本研究で得られた知見はまだ初期的なものであり、多くの検証が必要である。

しかし、本研究がAI時代におけるゲーム企画・ゲームデザイン研究の一つの出発点となり、今後の研究や実践につながることを期待したい。

謝辞

本研究は、AIゲーム開発研究室における研究活動の一環として実施された。

本研究を進めるにあたり、多くの対話と試行錯誤を通して研究の方向性を深めることができた。

また、本研究で用いた生成AIとの継続的な対話は、比較実験の設計、分析、および考察を進める上で重要な役割を果たした。

ここに記して感謝の意を表する。