なぜAI任せのゲームは面白くならないのか？

AIの得意・不得意を理解して正しく付き合う方法

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1. なぜAI任せのゲームは面白くならないのか？ AIの得意・不得意を理解して正しく付き合う方法 ひろはす
2. 自己紹介 ひろはす 小学生からゲーム開発を始め、ゲーム会社に10年間デザイ ナーとして勤務した後独立し個人開発者として活動。 独立から５年後に自作ゲームの売上のみで年商1億達成。 2020年からはゲーム開発系YouTuberとしても活動し、現在 チャンネル登録者数は8.5万人。
3. 今日話すこと AIを使うか使わないかではなく、どこを任せるか AIはすでに制作現場に入っている ただしAI任せだと作品は平均化する 調査、コード、翻訳、画像、サウン ド、ストア画面。AIは制作工程の多 AIの成果物をそのまま置くほど、既 くに入り込む。 一切使わない開発も良いが、確実に ライバルより遅れることになる。 視感のある安全で平均的な案に寄 る。 差別化には、人間の発想・判断が必 要。 結論：AIは制作速度を上げるが、作品の「面白さ」は作れない。
4. 生成AI利用の現状
5. 生成AI利用は進んでいる SteamのAI開示データでは、2025年新作の約20%が何らかの生成AIを使用。 7,818 AI利用は急拡大。 今後は使わないとライバル に対し不利になる。 問題はどこに使うか。 1,000 2024頃 2025年中盤 7,818件 Steam全体の約7%。 2025年新作の約20%。
6. AIは作業の加速で効いている 調査では、検証・翻訳・コード支援などで利用。 87% AIエージェント利用 プレイテスト/調整 47% AIは制作工程に入っている。 翻訳/ローカライズ 45% コード生成 44% 正解がある作業ほど、速く安 定。 創造タスク 36% *プログラム等はSteamで申告しなくても良くなった。もうほぼ全員使ってるからね…
7. 正解がある作業はAIが強い 速さだけでなく、網羅性・表記ゆれ・多言語対応でも効く。 調査 仕様・市場・競合作品・ストア説明文・検索対策を圧倒的な速度でこなす。 コーディング 実装、リファクタリング、テスト、バグ修正、もう並の人間では勝てないレベル。 翻訳 自然な翻訳で海外ユーザーに褒められるレベル、多言語対応の速度が上がる。 検査 用語統一、抜け漏れ、ユーザーサポートも可能。
8. AI任せのゲームは売れない
9. 「AIだけで作った」はSNSでしか売りにならない 技術デモとしての驚きと、遊びとしての魅力は別の評価軸。 Oasis型のAI世界 次フレーム予測で動くAI世界。 過去に存在した絵の組み合わせしか作れないの で、新しい遊びは作れない。 Codex Mortis “100% AI制作”を掲げたSteamデモ。 技術的にはすごいが、既存ゲームのクローンで しかないため売れてない。 これからはむしろAI未使用の方が売りになる
10. AI任せが弱くなる理由 AIは正解っぽさに強く、刺さるポイントを作るのが苦手。 正解がある作業 調査、翻訳、実装、要約、誤字脱字の検出 正解が揺れる作業 世界観、手触り、違和感、インパクト、プレイヤーの感情設計 境界を決める必要がある どこまでAIに任せ、どこから人間が責任を持つか
11. 生成するだけではゲームにならない 各コンテンツを、ルール・テンポ・感情へ接続する必要がある。 生成AIができること 生成AIができないこと 会話 / クエスト / キャラクター / 目標設定 / ルール決め / テンポ決 画像 / 入力への反応 め / プレイヤーの感情操作 各アセットを「遊べる形」に閉じるのが、ゲームデザインの仕事。
12. 生成AIの弱点
13. AIは安全な中央値に寄る 安全・一般的・普通。販売目的のゲームではそれが弱点になる。 驚きが薄い 違和感がない 捨てれない 引っかかりが弱いとス ルーされる。 変な組み合わせを作れ ないので驚きを生めな い。 必要と思われるものを 全て入れてしまう、引 き算の美学は無い。 「面白さ」は平均ではなく、偏り・制約・感情で決まる。
14. タイトル案で見えるAIの平均化 間違ってはいない。でも、足を止めるほどの引っかかりが弱い。 滅びの王冠と最後の魔女 竜骸のレガリア 星喰いのアルカナ 千年迷宮の勇者たち AIに任せると起きやすいこと ・既存ジャンルの単語を混ぜただけ ・誰にも嫌われない言葉を選ぶ ・基本的に新しさと個性は無い 魔王討伐後の世界 おすすめ：大量に出して、人間が組み合わせる
15. AI時代の売れるゲームとは？
16. ゲームは平均からのズレで記憶される ありきたりな正解だけでは、プレイヤーの記憶に残らない。 破綻 （売れない） 作者の個性 AIの出力 癖 （売れる） 平均 （売れない） 定番 （売れる） AIの出力はちょうど売れないところを出す
17. AIに任せず人間が選ぶ 面白さは、足し算よりも何を残すかで決まることが多い。 偏愛 自分だけが異常に好きなものを、作品の中心に置く。 制約 予算、時間、技術、チームの癖を、弱点ではなく個性に変える。 手触り 数字では説明しにくい入力感、テンポ、間、気持ちよさを詰める。 捨てる判断 良さそうな案でも、作品の核から遠ければ捨てる。
18. AIに頼む前に条件を言語化する 条件が薄いほど、AIは平均に寄る。 依頼に入れるもの 避けたい依頼 1. 作品の核 面白いゲームを考えて かっこいいタイトルを出して 売れるストア文を書いて 良い感じに調整して 2. ターゲット 3. 避けたい既視感 4. 参考作品との差 5. 採用・不採用基準 AIの生成物の品質は、判断基準の明確さで変わる。
19. 人間が舵を取り、AIに作業量を持たせる AIを共同ディレクターではなく優秀な制作スタッフとして扱う。 1 2 3 4 5 核を決める 広げさせる 選んで削る 整えさせる 遊んで直す → → → → 何を感じて 調査 合わない 翻訳 手触りで ほしいか アイデア出 案を捨てる コード 判断 AIは文句を言わない優秀なスタッフ、適切に利用して創作の時間を増やしましょう！