Web3ゲームの世界では、私たちは厳しい時代を目撃してきました。2018年から2023年までに、合計2,817のWeb3ゲームが開始されましたが、残念ながらそのうちの2,127(75.5%)が成功に至りませんでした。このデータは、業界の困難を浮き彫りにしています。
Web3ゲームは2018年以降、まだ本当のブームにはなっていませんが、暗号通貨が新しい章に入るたびに、大きな期待の的になることがよくあります。現在の市場の強気な見通しでは、すぐにいくつかのゲームが非常に高いバリュエーションを達成するのを目撃するかもしれません。
2024年と2025年に焦点を当て、DALL-E、Stable Diffusion、Midjourney、ChatGPTなどのAIモデルの急速な発展により、「AIがWeb3に浸透する」ことが重要な推進力となると予想されています。7月には、DeGameが「AI生成ゲーム」機能のローンチを公式に発表し、革新的で相互運用可能、組み合わせ可能、プログラム可能なツール、およびゲーム、ビデオ、音声を生成するためのモジュールモデルを活用してWeb3ゲーム業界を再活性化することを目指しています。
約30億人のWeb2ゲーマーと約6億人のWeb3ユーザーが世界中に存在するため、Web3ゲームは堅固なストーリーテリングの基盤を持っています。しかし、現在の資金とプロジェクトの大半はインフラに集中しており、大規模なユーザーの採用とストーリーへの関与のための新しいドライバーが不足しています。
ゲーム業界の進歩の核心は技術革新にあります。ゲーム開発におけるAI技術が成熟するにつれ、Web3ゲームが直面する課題に対処するためにAI生成モデルを活用することが急速な突破口と成長を実現する最良の方法である可能性があります。
プレイアビリティは、Web3ゲームが多くのプレイヤーを引き付けるのを制限している主要な問題でした。単調なゲームプレイと荒っぽいグラフィックは、しばしばプレイヤーに10年以上前のゲームをプレイしているような気分にさせます。一般的なプレイヤーにとって、ゲームを評価する唯一の厳しい基準は常に一つだけでした:それが楽しいかどうか。金融(Fi)の側面を過度に強調するWeb3ゲームは、金を稼ぐ人々を引き付けるだけであり、Web2ユーザーの大規模な転換には失敗します。
しかし、実践的な観点からは、資本集約型で時間がかかる産業として、ゲームセクターの爆発には資本、時間、技術の組み合わせによる推進が必要です。2024年になると、AIはこれらの要素を結びつける能力を持っているようです。モジュラーアイ生成ツールの改善が、Web3ゲームがAAA制作品の品質と高水準に向けて進むのを強力にサポートしています。
従来のゲームでは、NPC(非プレイヤーキャラクター)は非常に限られた人工知能を持ち、固定された条件下でしか動作できませんでした。しかし、AI技術の支援を受けることで、NPCはより現実的に人間の振る舞いをシミュレートし、より賢い動作方法を持つことができるようになりました。例えば、「Save Me!労働法の守護者」では、AIのNPCはリアルタイムの対話を行い、パズルを解くために協力し、ゲームの相互作用と没入感を高めています。
さらに、AIは環境やキャラクターデザイン、ゲームメカニクスのバランスを生成するためにも使用されることができ、ゲームの多様性とプレイ性をさらに豊かにし、ゲーム内での相互作用をより便利で自然にします。従来のゲームの相互作用は、キーボードやマウスに基づいており、プレイヤーのニーズに対応するのが難しい場合があります。AI技術を利用することで、声、ジェスチャー、表情などのより直感的で生き生きとした相互作用方法が実現できます。
ゲーム業界におけるAIの最も成功した応用は、間違いなくゲーム体験の向上とゲームコンテンツの個別化です。AI生成モデルは、短いサイクル内でゲーム開発プロセスを最適化し、低い開発コストで伝統的なWeb2ゲームの複数のハイライトを統合することができます。これにより、Web3ゲームへの増分ユーザーの参加がスムーズに行われ、Web2ユーザーの大規模なWeb3ゲームへの移行における重要なステップとなります。
分散型のブロックチェーン技術は、AI(および機械学習)のバランスを保つ上で重要な役割を果たしています。これにより、Zero-Knowledge(ZK)証明などの他の技術と統合することができ、機械学習の信頼フレームワークを強化しています。また、ロングテールリソースを効果的に活用することで、AIの使用のコストとエントリーバリアを低減することができます。さらに、多くのWeb3アプリケーションはセキュリティと分散化を重視していますが、その代償としてユーザーエクスペリエンスが損なわれることがありますが、AIにはWeb3を真に強化する可能性があります。
実際の応用に関しては、AI+DeFiやAI+DID/socialにはそれぞれのユースケースがありますが、生成型AIは特にWeb2ユーザーにとって馴染みのあるゲームプレイスタイルに適しています。テキストベースの冒険、サンドボックスゲーム、シミュレーション、オープンワールド環境、ユーザー生成コンテンツ(UGC)などです。AIを使用してゲームロジックを書き換えることで、より予測不可能性とランダム性を導入することで、Web3ゲームは完全に新しい体験を創造することができます。
Web3ゲームの主要な革新の1つは、ユーザーとプラットフォームが予め決められた限られたゲームデザインに従うのではなく、コンテンツの共同作成に関与することです。これらのゲームでは、「Lore(伝承)」の概念が中心になります。従来のゲームでは、伝承はデザイナーによって予め定義され、完全に予測可能でした。しかし、AIモデルを使用することで、さまざまな入力を組み合わせて予測不可能な結果を生み出すことができ、これらのゲームには無限の可能性が与えられます。
AR / VRデバイスを使用して、信じられないほどの仮想世界にアクセスし、簡単なプロンプトを使用して2Dまたは3Dオブジェクトを瞬時に作成する未来を想像してみてください。それはまるで魔法の呪文を唱えるようなもので、それらを本当に所有することができます(データはパブリックブロックチェーンに保存されます)。また、これらの世界で知的AI駆動のNPCと対話し、ゲーム全体の物語に影響を与えることもできます。すべてが完全に透明でオープンソースのインフラによってサポートされます。
このビジョンでは、AIパワーのWeb3ゲームが無限の創造力を解き放つでしょう。
AIの初期のルーツは、ゲーム開発において私たちが認識している以上に遡る可能性があります。
AIのゲーム開発への応用は、「StarCraft」や「Diablo」のようなクラシックに遡ることができます。ここでは、開発者たちはAIシステムを利用して、インタラクティブな仮想世界やキャラクターを作成しました。これらのAIシステムはその後、このようなインタラクティブプラットフォームを構築するための標準となっています。
ゲームにおける初期のAI研究は、主に非プレイヤーキャラクター(NPC)の制御に焦点を当てていました。自然言語処理(NLP)技術の進歩に伴い、深層学習技術を使用してゲームレベルを生成する画期的な研究が現れ始めました。
注目すべき例は、MarioGPTであり、これは微調整されたGPT-2モデルを使用して、「スーパーマリオブラザーズ」のレベルを成功裏に生成しました。
AIモデルの急速なイテレーションにより、その能力はますます強固になっています。Web3ゲーム業界の人々にとって、重要な課題は、AIを活用して高品質なゲームを作成し、AI生成モデルを開発プロセスに統合して新しいユーザーを引き付け、参加させる方法を見つけることです。
私たちは、それぞれの世界が独自の豊かな歴史、住民、謎を持つ、手続き的に生成された世界の出現を期待しています。プレイヤーの選択に基づいて物語が展開し、生成された画像、ビデオ、オーディオを通じて語られるインタラクティブなストーリーがあり、Web3ゲームにより多くの可能性をもたらします。
Web3ゲームを成功裏に作成するには、開発者は相互作用、プレイ可能性、魅力的な物語の中心に焦点を当てる必要があります。キャラクター間の関係、魅力的なレベルや目標の設計、プレイヤーを引き込むストーリー作りを考慮することが重要です。最先端のAIモデルを利用することで、創造的なアイデアを複雑なゲームメカニクスやストーリーに変えることができます。AIによるNPCは個性豊かで、開発者はプレイヤーの行動を誘導し、ストーリーイベントを起こし、全体的なゲーム体験を向上させると同時に、効率を高め、開発コストを削減し、最終的に新しい利益の機会を開拓することができます。
AI技術は、ゲーム開発やオペレーションにおいて、プロット設計、マップ生成、レベル作成、タスク生成、対話、ストーリーテリング、モデル生成、ゲーム内成長と経済システムの開発など、幅広い応用があります。
これは始まりに過ぎません。AIとWeb3ゲームの継続的な探求が、まったく新しいゲーム世界の扉を開くと信じています。技術が進化し、アプリケーションがより洗練されるにつれ、プレイヤーは従来のゲームの限界を超える、より没入型かつインタラクティブな世界を提供する、ますますユニークなゲーム体験を期待できます。ゲームと技術革新に情熱を注ぐ人々にとって、これは業界に参加する上でエキサイティングな時期です。
Web3ゲームの世界では、私たちは厳しい時代を目撃してきました。2018年から2023年までに、合計2,817のWeb3ゲームが開始されましたが、残念ながらそのうちの2,127(75.5%)が成功に至りませんでした。このデータは、業界の困難を浮き彫りにしています。
Web3ゲームは2018年以降、まだ本当のブームにはなっていませんが、暗号通貨が新しい章に入るたびに、大きな期待の的になることがよくあります。現在の市場の強気な見通しでは、すぐにいくつかのゲームが非常に高いバリュエーションを達成するのを目撃するかもしれません。
2024年と2025年に焦点を当て、DALL-E、Stable Diffusion、Midjourney、ChatGPTなどのAIモデルの急速な発展により、「AIがWeb3に浸透する」ことが重要な推進力となると予想されています。7月には、DeGameが「AI生成ゲーム」機能のローンチを公式に発表し、革新的で相互運用可能、組み合わせ可能、プログラム可能なツール、およびゲーム、ビデオ、音声を生成するためのモジュールモデルを活用してWeb3ゲーム業界を再活性化することを目指しています。
約30億人のWeb2ゲーマーと約6億人のWeb3ユーザーが世界中に存在するため、Web3ゲームは堅固なストーリーテリングの基盤を持っています。しかし、現在の資金とプロジェクトの大半はインフラに集中しており、大規模なユーザーの採用とストーリーへの関与のための新しいドライバーが不足しています。
ゲーム業界の進歩の核心は技術革新にあります。ゲーム開発におけるAI技術が成熟するにつれ、Web3ゲームが直面する課題に対処するためにAI生成モデルを活用することが急速な突破口と成長を実現する最良の方法である可能性があります。
プレイアビリティは、Web3ゲームが多くのプレイヤーを引き付けるのを制限している主要な問題でした。単調なゲームプレイと荒っぽいグラフィックは、しばしばプレイヤーに10年以上前のゲームをプレイしているような気分にさせます。一般的なプレイヤーにとって、ゲームを評価する唯一の厳しい基準は常に一つだけでした:それが楽しいかどうか。金融(Fi)の側面を過度に強調するWeb3ゲームは、金を稼ぐ人々を引き付けるだけであり、Web2ユーザーの大規模な転換には失敗します。
しかし、実践的な観点からは、資本集約型で時間がかかる産業として、ゲームセクターの爆発には資本、時間、技術の組み合わせによる推進が必要です。2024年になると、AIはこれらの要素を結びつける能力を持っているようです。モジュラーアイ生成ツールの改善が、Web3ゲームがAAA制作品の品質と高水準に向けて進むのを強力にサポートしています。
従来のゲームでは、NPC(非プレイヤーキャラクター)は非常に限られた人工知能を持ち、固定された条件下でしか動作できませんでした。しかし、AI技術の支援を受けることで、NPCはより現実的に人間の振る舞いをシミュレートし、より賢い動作方法を持つことができるようになりました。例えば、「Save Me!労働法の守護者」では、AIのNPCはリアルタイムの対話を行い、パズルを解くために協力し、ゲームの相互作用と没入感を高めています。
さらに、AIは環境やキャラクターデザイン、ゲームメカニクスのバランスを生成するためにも使用されることができ、ゲームの多様性とプレイ性をさらに豊かにし、ゲーム内での相互作用をより便利で自然にします。従来のゲームの相互作用は、キーボードやマウスに基づいており、プレイヤーのニーズに対応するのが難しい場合があります。AI技術を利用することで、声、ジェスチャー、表情などのより直感的で生き生きとした相互作用方法が実現できます。
ゲーム業界におけるAIの最も成功した応用は、間違いなくゲーム体験の向上とゲームコンテンツの個別化です。AI生成モデルは、短いサイクル内でゲーム開発プロセスを最適化し、低い開発コストで伝統的なWeb2ゲームの複数のハイライトを統合することができます。これにより、Web3ゲームへの増分ユーザーの参加がスムーズに行われ、Web2ユーザーの大規模なWeb3ゲームへの移行における重要なステップとなります。
分散型のブロックチェーン技術は、AI(および機械学習)のバランスを保つ上で重要な役割を果たしています。これにより、Zero-Knowledge(ZK)証明などの他の技術と統合することができ、機械学習の信頼フレームワークを強化しています。また、ロングテールリソースを効果的に活用することで、AIの使用のコストとエントリーバリアを低減することができます。さらに、多くのWeb3アプリケーションはセキュリティと分散化を重視していますが、その代償としてユーザーエクスペリエンスが損なわれることがありますが、AIにはWeb3を真に強化する可能性があります。
実際の応用に関しては、AI+DeFiやAI+DID/socialにはそれぞれのユースケースがありますが、生成型AIは特にWeb2ユーザーにとって馴染みのあるゲームプレイスタイルに適しています。テキストベースの冒険、サンドボックスゲーム、シミュレーション、オープンワールド環境、ユーザー生成コンテンツ(UGC)などです。AIを使用してゲームロジックを書き換えることで、より予測不可能性とランダム性を導入することで、Web3ゲームは完全に新しい体験を創造することができます。
Web3ゲームの主要な革新の1つは、ユーザーとプラットフォームが予め決められた限られたゲームデザインに従うのではなく、コンテンツの共同作成に関与することです。これらのゲームでは、「Lore(伝承)」の概念が中心になります。従来のゲームでは、伝承はデザイナーによって予め定義され、完全に予測可能でした。しかし、AIモデルを使用することで、さまざまな入力を組み合わせて予測不可能な結果を生み出すことができ、これらのゲームには無限の可能性が与えられます。
AR / VRデバイスを使用して、信じられないほどの仮想世界にアクセスし、簡単なプロンプトを使用して2Dまたは3Dオブジェクトを瞬時に作成する未来を想像してみてください。それはまるで魔法の呪文を唱えるようなもので、それらを本当に所有することができます(データはパブリックブロックチェーンに保存されます)。また、これらの世界で知的AI駆動のNPCと対話し、ゲーム全体の物語に影響を与えることもできます。すべてが完全に透明でオープンソースのインフラによってサポートされます。
このビジョンでは、AIパワーのWeb3ゲームが無限の創造力を解き放つでしょう。
AIの初期のルーツは、ゲーム開発において私たちが認識している以上に遡る可能性があります。
AIのゲーム開発への応用は、「StarCraft」や「Diablo」のようなクラシックに遡ることができます。ここでは、開発者たちはAIシステムを利用して、インタラクティブな仮想世界やキャラクターを作成しました。これらのAIシステムはその後、このようなインタラクティブプラットフォームを構築するための標準となっています。
ゲームにおける初期のAI研究は、主に非プレイヤーキャラクター(NPC)の制御に焦点を当てていました。自然言語処理(NLP)技術の進歩に伴い、深層学習技術を使用してゲームレベルを生成する画期的な研究が現れ始めました。
注目すべき例は、MarioGPTであり、これは微調整されたGPT-2モデルを使用して、「スーパーマリオブラザーズ」のレベルを成功裏に生成しました。
AIモデルの急速なイテレーションにより、その能力はますます強固になっています。Web3ゲーム業界の人々にとって、重要な課題は、AIを活用して高品質なゲームを作成し、AI生成モデルを開発プロセスに統合して新しいユーザーを引き付け、参加させる方法を見つけることです。
私たちは、それぞれの世界が独自の豊かな歴史、住民、謎を持つ、手続き的に生成された世界の出現を期待しています。プレイヤーの選択に基づいて物語が展開し、生成された画像、ビデオ、オーディオを通じて語られるインタラクティブなストーリーがあり、Web3ゲームにより多くの可能性をもたらします。
Web3ゲームを成功裏に作成するには、開発者は相互作用、プレイ可能性、魅力的な物語の中心に焦点を当てる必要があります。キャラクター間の関係、魅力的なレベルや目標の設計、プレイヤーを引き込むストーリー作りを考慮することが重要です。最先端のAIモデルを利用することで、創造的なアイデアを複雑なゲームメカニクスやストーリーに変えることができます。AIによるNPCは個性豊かで、開発者はプレイヤーの行動を誘導し、ストーリーイベントを起こし、全体的なゲーム体験を向上させると同時に、効率を高め、開発コストを削減し、最終的に新しい利益の機会を開拓することができます。
AI技術は、ゲーム開発やオペレーションにおいて、プロット設計、マップ生成、レベル作成、タスク生成、対話、ストーリーテリング、モデル生成、ゲーム内成長と経済システムの開発など、幅広い応用があります。
これは始まりに過ぎません。AIとWeb3ゲームの継続的な探求が、まったく新しいゲーム世界の扉を開くと信じています。技術が進化し、アプリケーションがより洗練されるにつれ、プレイヤーは従来のゲームの限界を超える、より没入型かつインタラクティブな世界を提供する、ますますユニークなゲーム体験を期待できます。ゲームと技術革新に情熱を注ぐ人々にとって、これは業界に参加する上でエキサイティングな時期です。