Google Cloud for Gamesは、生成AIをゲーム業界の変革ツールとして特定し、開発者にゲーム制作を強化し、ゲームプレーを適応させ、ゲーム内広告をより効果的に統合する機能を提供する。このテクノロジーにより、新しいゲームの作成に必要な時間と労力が削減され、開発者がより迅速に製品を市場に投入し、全体的な効率を向上できるようになる。
同社は、Google Cloud内で生成AIを活用するためのテンプレートを含むゲーム生成AIフレームワークを導入した。このフレームワークは、生成モデルに限定されず、さまざまな機械学習アプリケーションをサポートするように設計されている。データの取り込みと保存に対する包括的なアプローチを提供し、AIモデルの導入とメンテナンスを容易にする。
Google Cloudは、コストやレーテンシーの問題など、クラウドベースのライブゲーム サービスでの機械学習の使用に関する一般的な懸念にも対処した。彼らはクラウドベースのAIの使用を提唱し、ライブゲームに必要な速度を維持しながら開発者の作業負荷とメンテナンス コストを削減できる可能性を強調している。同社は、スタジオのインフラストラクチャーに基づいてさまざまな導入戦略を提案している。これには、低レーテンシーのサービスを提供するためのVertex AIの使用や、ゲームサーバーと並行して超低レーテンシーのサービスを提供するためのGoogle Kubernetes Engine （GKE）の使用が含まれる。
AIフレームワークに加えて、Google Cloudはデータの一貫性と可用性を確保するためのデータパイプラインとデータベース テンプレートを開発した。これは、ゲームにおけるAI/ML主導のパーソナライゼーションに不可欠だ。同社は、ライブゲーム環境で機械学習モデルをサポートするための堅牢なデータインフラストラクチャーの重要性を強調している。
フレームワークの機能のデモンストレーションでは、Google Cloudのデータ、AI、コンピューティングテクノロジーを統合して、ゲームの状態をリアルタイムでパーソナライズする方法を示す。このデモでは、Agonesを使用してGKE上で実行されるオープンワールドゲームが特徴で、SpannerデータベースとBigQueryデータベースのデータを利用してVertex AIのレコメンデーションモデルに情報を提供する。これらのモデルにより、パーソナライズされたゲーム内オファーや広告が可能になるほか、画像生成やNPCチャットなどの生成AIのユースケースも強調されている。
Google Cloudは、開発者が提供されたリソースを通じてフレームワークをさらに探索することを奨励し、フレームワークの柔軟性を強調して、開発者が必要に応じてプロジェクト全体または特定のコンポーネントに取り組むことができるようにする。
