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スマートシティ=メタバースの設計と構築

miyayou
June 30, 2022
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 スマートシティ=メタバースの設計と構築

スマートシティ=メタバースの設計と構築

miyayou

June 30, 2022
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  1. レベルスクリプト ナビゲーションAI キャラクターAI メタAI 1995 2000 2005 2010 1994 (ゲームの3D化)

    1999 (スクリプティッドAIによる 大型ゲームのキャラクター制御の限界。 自律型AI技術のアカデミックからの流入) 2005 (ウィル・ライトによる“メタAI”定義) 2008 (“LEFT 4 DEAD”に におけるAI Director) 2010頃~ (オープンワールド型 ゲームの隆盛) スパーシャルAI 1980 PlayStation (1994) Xbox360 (2005) PlayStation3 (2006) スクリプティッドAI 三宅陽一郎、水野勇太、里井大輝、 「メタAI」と「AI Director」の歴史的発展、日本デジタルゲーム学会(2020年、Vol.13, No.2) LS-Modelモデル LCN-AI連携モデル MCS-AI動的連携モデル MCN-AI連携モデル
  2. レベル キャラクターAI レベルを認識し、 自律的な判断を行い、 身体を動かす. 敵・味方 キャラクタ- プレイヤー 情報獲得 スパーシャルAI

    空間全般に関する思考 メタAI, キャラクターAIの為に 空間認識のためのデータを準備 ナビゲーション・データの管理 パス検索 戦術位置解析 オブジェクト認識 メタAI エージェントを動的に配置 レベル状況を監視 エージェントに指示 ゲームの流れを作る Order Ask & Report ゲーム全体をコントロール Support query query 頭脳として機能 MCS-AI動的 連携モデル(三宅,2020)
  3. 都市全体の知能(意識) 交通全般を制御するAI 各エリアを 監視・制御するAI 各ビルを監視・ 制御するAI 道路を 監視・制御 するAI 各広場を

    監視・制御 するAI 人の流れを 監視・制御 するAI 抑止・委任 報告 抑止・委任 報告 監視 制御 人 ドローン ロボット デジタル アバター 報告 命令 人 監視 制御 監視 制御 協調 協調 協調・ 命令 監視 制御 デ ジ タ ル ツ イ ン / メ タ バ ス / 世 界 モ デ ル 都 市 キャラクターAI ス パ | シ ャ ル AI メタAI 空 間 記 述 表 現 協調 協調
  4. 参考文献 • 三宅陽一郎 「デジタルゲームAI技術を応用したスマートシティの設計」 人工知能学会誌、37巻4号(2022年) 10ページ • 三宅陽一郎「メタバースの成立と未来 ―新しい時間と空間の獲得 へ向けて―」,

    情報処理, Vol.63 No.7 (2022年) 34ページ https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&ite m_id=218538&item_no=1&page_id=13&block_id=8
  5. レベル キャラクターAI レベルを認識し、 自律的な判断を行い、 身体を動かす. 敵・味方 キャラクタ- プレイヤー 情報獲得 スパーシャルAI

    空間全般に関する思考 メタAI, キャラクターAIの為に 空間認識のためのデータを準備 ナビゲーション・データの管理 パス検索 戦術位置解析 オブジェクト認識 メタAI エージェントを動的に配置 レベル状況を監視 エージェントに指示 ゲームの流れを作る Order Ask & Report ゲーム全体をコントロール Support query query 頭脳として機能 MCS-AI動的 連携モデル
  6. レベル キャラクターAI レベルを認識し、 自律的な判断を行い、 身体を動かす. 敵・味方 キャラクタ- プレイヤー 情報獲得 スパーシャルAI

    空間全般に関する思考 メタAI, キャラクターAIの為に 空間認識のためのデータを準備 ナビゲーション・データの管理 パス検索 戦術位置解析 オブジェクト認識 メタAI エージェントを動的に配置 レベル状況を監視 エージェントに指示 ゲームの流れを作る Order Ask & Report ゲーム全体をコントロール Support query query 頭脳として機能 MCS-AI動的 連携モデル
  7. 知能の世界 環境世界 認識の 形成 記憶 意思の 決定 身体 制御 エフェクター・

    身体 運動の 構成 センサー・ 身体 意思決定 モジュール 意思決定 モジュール 意思決定 モジュール 記憶体 情報処理過程 運動創出過程 身体部分 情報 統合 運動 統合
  8. FC SFC SS, PS PS2,GC,Xbox Xbox360, PS3, Wii DC (次世代)

    Hardware 時間軸 2005 1999 ゲームの進化と人工知能 複雑な世界の 複雑なAI ゲームも世界も、AIの身体と内面もますます複雑になる。 単純な世界の シンプルなAI (スペースインベーダー、タイトー、1978年) (アサシンクリード、ゲームロフト、2007年)
  9. 強化学習(例) 強化学習 (例)格闘ゲーム キック パン チ 波動 R_0 : 報酬=ダメージ

    http://piposozai.blog76.fc2.com/ http://dear-croa.d.dooo.jp/download/illust.html
  10. 強化学習 (例)格闘ゲームTaoFeng におけるキャラクター学習 Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela

    Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge "Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products" http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx Microsoft Research Playing Machines: Machine Learning Applications in Computer Games http://research.microsoft.com/en-us/projects/mlgames2008/ Video Games and Artificial Intelligence http://research.microsoft.com/en-us/projects/ijcaiigames/
  11. 機能環 効果器 受容器(刺激→興奮(記号)) 客体 活動神経網 知覚神経網 前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 (みすず書房) 知覚世界 活動世界

    知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界 興奮(記号) 興奮 興奮 運動形態 =特定の筋肉を動かす 中枢神経網
  12. Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion

    Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Object image on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Decision-Making Object image on the top layer
  13. レベル キャラクターAI レベルを認識し、 自律的な判断を行い、 身体を動かす. 敵・味方 キャラクタ- プレイヤー 情報獲得 スパーシャルAI

    空間全般に関する思考 メタAI, キャラクターAIの為に 空間認識のためのデータを準備 ナビゲーション・データの管理 パス検索 戦術位置解析 オブジェクト認識 メタAI エージェントを動的に配置 レベル状況を監視 エージェントに指示 ゲームの流れを作る Order Ask & Report ゲーム全体をコントロール Support query query 頭脳として機能 MCS-AI動的 連携モデル
  14. ネットワーク上のグラフ検索法 A*法 M F L B A S O P

    D C G S V H Q X K N J R T W E I U Z Y G 5 4 6 3 7 2 3 B C 3 3 2 2 4 3 5 5 出発点(S)を中心に、そのノードまでの 最も短い経路を形成して行く。Gにたどり着いたら終了。 ゴール地点がわかっている場合、現在のノードとゴールとの推定距離(ヒューリスティック距離) を想定して、トータル距離を取り、それが最少のノードを探索して行く。 各ノードの評価距離=出発点からの経路+ヒューリスティック距離 ヒューリスティック距離 (普通ユークリッド距離を取る) 3+14.2 3+13.8 G H 3 5+10.5 6+8.4
  15. (メッシュ) コスト : 0.5 見通し: 1.0 地表: 土 (メッシュ) コスト

    : 0.8 見通し: 0.7 地表: 沼 (オブジェクト) 動かせる : (1.0,0.8)向き 持ち上げる: false 上に乗れる: false 硬さ: 0.9 重たさ: 0.4 (オブジェクト) アクション:レバー倒す 効果: 扉が開く (オブジェクト)扉 メッシュ同士の リンク情報
  16. プレイヤー予測経路(ゴールデンパス) M. Jack , M. Vehkala, “Spaces in the Sandbox:

    Tactical Awareness in Open World Games,” GDC 2013, https://www.gdcvault.com/play/1018136/Spaces-in-the-Sandbox-Tactical
  17. M. Jack , M. Vehkala, “Spaces in the Sandbox: Tactical

    Awareness in Open World Games,” GDC 2013, https://www.gdcvault.com/play/1018136/Spaces-in-the-Sandbox-Tactical
  18. Tom Mathews Making "Big Data" Work for 'Halo': A Case

    Study http://ai-wiki/wiki/images/d/d8/AI_Seminar_177th.pdf
  19. M. Jack , M. Vehkala, “Spaces in the Sandbox: Tactical

    Awareness in Open World Games,” GDC 2013, https://www.gdcvault.com/play/1018136/Spaces-in-the-Sandbox-Tactical
  20. M. Jack , M. Vehkala, “Spaces in the Sandbox: Tactical

    Awareness in Open World Games,” GDC 2013, https://www.gdcvault.com/play/1018136/Spaces-in-the-Sandbox-Tactical
  21. M. Jack , M. Vehkala, “Spaces in the Sandbox: Tactical

    Awareness in Open World Games,” GDC 2013, https://www.gdcvault.com/play/1018136/Spaces-in-the-Sandbox-Tactical
  22. M. Jack , M. Vehkala, “Spaces in the Sandbox: Tactical

    Awareness in Open World Games,” GDC 2013, https://www.gdcvault.com/play/1018136/Spaces-in-the-Sandbox-Tactical
  23. M. Jack , M. Vehkala, “Spaces in the Sandbox: Tactical

    Awareness in Open World Games,” GDC 2013, https://www.gdcvault.com/play/1018136/Spaces-in-the-Sandbox-Tactical
  24. How to use Smart Objects to enhance AI in CRYENGINE

    | AI & NPCs https://www.youtube.com/watch?v=UvptXSCjDiM
  25. レベル キャラクターAI レベルを認識し、 自律的な判断を行い、 身体を動かす. 敵・味方 キャラクタ- プレイヤー 情報獲得 スパーシャルAI

    空間全般に関する思考 メタAI, キャラクターAIの為に 空間認識のためのデータを準備 ナビゲーション・データの管理 パス検索 戦術位置解析 オブジェクト認識 メタAI エージェントを動的に配置 レベル状況を監視 エージェントに指示 ゲームの流れを作る Order Ask & Report ゲーム全体をコントロール Support query query 頭脳として機能 MCS-AI動的 連携モデル
  26. (例)「ゼビウス」(ナムコ、1983) 敵出現テーブル巻き戻し 敵0 敵1 敵2 敵3 敵4 敵5 『あと面白い機能なんですけれど、 ゼビウスには非常に簡単なAIが組み込まれています。

    「プレイヤーがどれくらいの腕か」というのを判断して、 出てくる敵が強くなるんです。 強いと思った相手には強い敵が出てきて、 弱いと思った相手には弱い敵が出てきます。 そういっ たプログラムが組み込まれています。 ゲームの難易度というのは「初心者には難しくて、上級者 には簡単だ」ということが、 ひとつの難易度で(調整を)やっていくと起きてしまうので、 その辺を何 とか改善したいな、ということでそういったことを始めてみたのですけれど、 お陰で割合にあまり上 手くない人でも比較的長くプレイできる、 うまい人でも最後のほうに行くまで結構ドラマチックに楽 しめる、 そういった感じになっています。』 - 遠藤雅伸(出演)、1987、「糸井重里の電視遊戯大展覧会」『遠藤雅伸ゼビウスセミナー』フジテレビ -
  27. メタAI(=AI Director)によるユーザーのリラックス度に応じた敵出現度 ユーザーの緊張度 実際の敵出現数 計算によって 求められた 理想的な敵出現数 Build Up …プレイヤーの緊張度が目標値を超えるまで

    敵を出現させ続ける。 Sustain Peak … 緊張度のピークを3-5秒維持するために、 敵の数を維持する。 Peak Fade … 敵の数を最小限へ減少していく。 Relax … プレイヤーたちが安全な領域へ行くまで、30-45秒間、 敵の出現を最小限に維持する。 Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html より具体的なアルゴリズム
  28. 安全な領域までの道のり(Flow Distance) メタAIはプレイヤー群の経路を トレースし予測する。 - どこへ来るか - どこが背面になるか - どこに向かうか

    Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html
  29. プレイヤーからの可視領域 可視領域(プレイヤーから見えている 部屋)では、敵のスパウニング(発生) はできない。 Michael Booth, "The AI Systems of

    Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html
  30. 敵出現領域 背後 前方 Michael Booth, "The AI Systems of Left

    4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html 前方と背後のプレイヤー群から見えてない部屋に、 モンスターを発生させる。
  31. Procedural Generation in WarFrame • Warframe ではダンジョンが自動生成される。 Daniel Brewer, AI

    Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015) http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed
  32. Black Combination in WarFrame • ブロックを組み合わる • 完全に零からの生成 ではない。 このような生成のことを

    Semi-procedural と言う。 Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015) http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed
  33. スタートポイント、出口、目的地の 自動生成 Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM:

    Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015) http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed
  34. ヒートマップ(影響マップ)を用いて ゲーム中にプレイヤーの周囲を自動解析 Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM:

    Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015) http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed ヒートマップ(影響マップ)とは、対象(ここではプレイヤー)を中心に、位置に温度(影響度)を 与える方法です。距離に応じて減衰します。また時間が経つと、周囲に熱が拡散します。
  35. Tactical Map の例 (影響マップ) (例)敵と自分の勢力をリアルタイムに計算する。 4 6 8 8 8

    8 6 4 2 0 -1 -2 -4 -4 -4 -2 4 6 8 8 8 8 4 2 1 0 -2 -4 -4 -2 4 6 8 8 8 6 3 1 0 -2 -4 -4 -4 -2 4 6 8 8 8 6 6 4 1 0 -2 -4 -4 -2 2 4 6 8 6 6 4 4 0 -1 -2 -4 -4 -4 -2 1 2 4 6 6 4 2 2 -4 -5 -3 -3 -4 -4 -2 -1 3 3 3 3 4 2 2 0 -4 -5 -5 -8 -8 -6 -4 -2 3 3 2 2 2 0 -2 -4 -8 -10 -10 -8 -4 -2 3 3 3 2 2 1 0 -4 -8 -10 -10 -8 -8 -4 -2 2 2 2 2 1 1 0 -3 -8 -10 -10 -8 -8 -4 -2 1 1 1 1 0 0 -2 -4 -8 -8 -8 -8 -8 -8 -8 -8 0 0 0 0 0 -1 -1 -2 -5 -6 -6 -6 -8 -8 -8 0 0 0 0 -1 -2 -2 -2 -4 -4 -4 -6 -8 -8 -8 -8 0 0 0 0 -1 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 0 0 0 0 -1 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 0 0 0 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1
  36. アクティブ・エリアセット(Active Are Set) Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III,

    XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015) http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed アクティブ・エリアセットは、プレイヤーの周囲の領域で、 リアルタイムにメタAIがゲームを調整する領域
  37. 人 フレーム フレーム フレーム フレーム(小) =人工知能の役割 フレーム(小) =人工知能の役割 自分の延長とし ての人工知能

    (フレームが つなぐ) これは協調ではない。 =一体となることが協調ではない =他者でありながら、協調する
  38. 社会 人工 知能 人工 知能 人工 知能 人工 知能 人工

    知能 場 人工知能が用意した立場に人がエントリーする 人 場 人工知能が用意した立場にエージェントがエントリーする エー ジェン ト
  39. 人 エー ジェン ト エー ジェン ト エー ジェン ト

    エー ジェン ト エー ジェン ト エー ジェン ト エー ジェン ト エー ジェン ト エー ジェン ト エー ジェン ト 社会 人
  40. 現実世界 メタバース (ゲーム エンジン) 物理法則 化学法則 経済法則 社会法則 生物法則 知能の法則

    抽出 実装 物理シミュレーション 化学シミュレーション 経済シミュレーション 社会シミュレーション 生物シミュレーション 知能シミュレーション シミュレーション化 イエンス・エンジニアリング 情報処理 物・運動 データ構造・プログラム
  41. 風 頂点 ポリゴン 頂点 移動計算 移動計算 メモリ CPU or GPU

    変 更 アーティスト エンジニア ロード (格納) 実行
  42. ゲームエンジンの時代 • ゲームエンジンは古くからある(80年代、ナムコのタスクシステム) • ゲームの規模が小さいうちは効果が大きくない • 90年代(ほとんどない。ソースコードレベル) • 00年代(黎明期) •

    ゲームエンジン群雄割拠時代(2010-2020) • 市販のエンジンに加えて、それぞれのゲーム会社でゲームエンジンが作られた • 現代では、ゲームエンジンなしで大型ゲームは作れない • ゲームエンジン=ゲームの質に直結、ゲーム開発の技術を集積する場所 • Unreal Engine(Epic)とUnity3Dが生き残った • Unreal Engine アメリカ 巨漢大砲主義の思想 • Unity 3D デンマーク(北欧)Do it yourself の思想
  43. 大型ゲームエンジン一覧(他にもたくさん) タイトル ゲームエンジン名 会社 Far Cry 3,4 DUNIA ENGINE 2

    Ubisoft Montreal THE DIVISION snow drop engine Ubisoft (massive) Assassin’s creed: syndicate AnvilNext 2.0 game engine Ubisoft Montreal For Honor AnvilNext 2.0 game engine Ubisoft Montreal Rise of Tomb Raider Foundation engine Crystal Dynamics The Witcher 3 RED ENGINE CD PROJEKT Dragon Age : Inquisition frostbite engine EA DICE ゲームエンジン名 会社 汎用型 Unity3D Unity Technologies (デンマーク) 汎用型 UNREAL ENGINE 4 Epic Games (米) 汎用型 CryEngine CryTech (独) 汎用型 Lumberyard Amazon 汎用型 Stingray Autodesk
  44. ゲームの中、ゲームの外 ゲーム周辺AI (外=開発、現実) ゲームAI (中=コンテンツ) メタAI キャラクター AI ナビゲーション AI

    開発支援 AI QA-AI 自動バランス AI インターフェース 上のAI データ マイニング シミュレーショ ン技術 ゲーム 可視化 ユーザーの 生体信号 プロシー ジャルAI
  45. レベル キャラクターAI レベルを認識し、 自律的な判断を行い、 身体を動かす. 敵・味方 キャラクタ- プレイヤー 情報獲得 スパーシャルAI

    空間全般に関する思考 メタAI, キャラクターAIの為に 空間認識のためのデータを準備 ナビゲーション・データの管理 パス検索 戦術位置解析 オブジェクト認識 メタAI エージェントを動的に配置 レベル状況を監視 エージェントに指示 ゲームの流れを作る Order Ask & Report ゲーム全体をコントロール Support query query 頭脳として機能 MCS-AI動的 連携モデル
  46. 時間 知能の規模 1960 1990 2000 第一次AIブーム 第二次AIブーム 第三次AIブーム 1970 1980

    2010 ルールベース 逆伝播法 データベース ディープ ラーニング 推論ベース ニューラル ネット誕生 コネクショニズム 記号主義 デジタルゲームAI 人工知能の歴史
  47. Enhancing Game Experiences with Character AI Andrew Moran, Jordan Carlton(Magic

    Leap, Magic Leap/Weta Workshop) https://gdcvault.com/play/1025829/Magic-Leap-Enhancing-Game-Experiences
  48. Enhancing Game Experiences with Character AI Andrew Moran, Jordan Carlton(Magic

    Leap, Magic Leap/Weta Workshop) https://gdcvault.com/play/1025829/Magic-Leap-Enhancing-Game-Experiences
  49. レベル キャラクターAI レベルを認識し、 自律的な判断を行い、 身体を動かす. 敵・味方 キャラクタ- プレイヤー 情報獲得 スパーシャルAI

    空間全般に関する思考 メタAI, キャラクターAIの為に 空間認識のためのデータを準備 ナビゲーション・データの管理 パス検索 戦術位置解析 オブジェクト認識 メタAI エージェントを動的に配置 レベル状況を監視 エージェントに指示 ゲームの流れを作る Order Ask & Report ゲーム全体をコントロール Support query query 頭脳として機能 MCS-AI動的 連携モデル(三宅,2020)
  50. 都市全体の知能(意識) 交通全般を制御するAI 各エリアを 監視・制御するAI 各ビルを監視・ 制御するAI 道路を 監視・制御 するAI 各広場を

    監視・制御 するAI 人の流れを 監視・制御 するAI 抑止・委任 報告 抑止・委任 報告 監視 制御 人 ドローン ロボット デジタル アバター 報告 命令 人 監視 制御 監視 制御 協調 協調 協調・ 命令 監視 制御 デ ジ タ ル ツ イ ン / メ タ バ ス / 世 界 モ デ ル 都 市 キャラクターAI ス パ | シ ャ ル AI メタAI 空 間 記 述 表 現 協調 協調
  51. (メッシュ) コスト : 0.5 見通し: 1.0 地表: 床 推奨高度:5m (メッシュ)

    コスト : 0.5 見通し: 1.0 地表: 床 推奨高度:10m (メッシュ) コスト : 2.5 見通し: 1.0 地表: 土 推奨高度:10m 壁面:ガラス 壁との衝突は 必ず回避してください エージェント ナビゲーション・メッシュ (メッシュ) コスト : 0.5 見通し: 1.0 地表: 床 推奨高度:7m エレベーターの入り口: 使用する場合は、 メッセージ001を送ってください 空間記述表現
  52. 現実世界 (1) お金の動き (2) 物の動き (3) 人・動物の動き (4) 自然の動き デジタル

    ツイン (現実世界 そっくりの メタバース) 同期 引き写し ミラーワールド スマートシティ センシングと情報取り込 みによる(1)-(4)の同期 ロボット・AI・情報提示に よるサービス・干渉
  53. 現実世界 現実世界 センサー エフェクタ デジタル ツイン × 世界モデル (ディープ ラーニング)

    都市の 世界モデルの獲得 世界モデル シミュレーション 意思決定 都市の夢を見る シミュレーション エンジン 都市メタAIの エージェント・ アーキテクチャ 情報経路
  54. SANDBOX • SANDBOX = MineCraft + MMO + NFT +

    ソシャゲ的要素 • MineCraft要素=土地を整形+アイテム作れる • MMO = 多数の人がログイン • NFT = 売れる • ソシャゲ =いろんな人が作ったものを買える。アイテム集め。 • アイテムはユーザーが作る(UGC)なので、無限に増える。
  55. SANDBOXの歴史 • それ以前 P2Pの会社など4つの会社→P2Pの会社は売却 • 2012年 モバイルゲームとしてスタート • 2016年 続編

    • 2017年 行き詰まる → NFT • Ethereumのブロックチェーン上にThe Sandboxを構築すると いう新しい構想 • 2021年 モバイル版のインストール数が合計4,000万件、月間 アクティブユーザー数は最大100万人、クラウド上で7,000万件 の作品を共有する大規模なコミュニティ 「バーチャル空間のデジタル不動産」人気ゲーム The Sandbox COO セバスチャン・ボルジェ氏 (全インタビュー記事) https://blog.btcbox.jp/archives/13452
  56. Sandboxの新しい点? • これまでもあった。 • セカンドライフとか。 • 何が新しいか? • ブロックチェインの技術を独自実装 •

    いろいろな工夫がしやすい • 仮想通貨SANDは、SANDBOX以外の影響を受けない • 対ドルのレートはゲームの人気如何による。見通しが良い。 • あとクリーン。 • デファクトスタンダードを取っている
  57. 時代 メタバース世界の多様化 2006 セカンドライフ 2008 meet-me 2018 2006 Roblox 2009

    Internet Adventure 2012 The Sandbox 2008 PlayStation Home 2011 2021 Horizon Worlds 2008 ai sp@ce メタバース 創世記 メタバースと ゲーム空間の 融合 セカンド ライフの影響 メタバースと 現実空間・ 経済との融合 2017 フォートナイト 2022 仮想通貨SAND導入(2017年-) 2003 EVE ONLINE 2015 2000 Phantasy Star Online / Phantasy Star Online 2
  58. 現実世界 (1) お金の動き (2) 物の動き (3) 人・動物の動き (4) 自然の動き デジタル

    ツイン (現実世界 そっくりの メタバース) 同期 引き写し ミラーワールド スマートシティ センシングと情報取り込 みによる(1)-(4)の同期 ロボット・AI・情報提示に よるサービス・干渉
  59. 時代 メタバース世界の多様化 2006 セカンドライフ 2008 meet-me 2018 2006 Roblox 2009

    Internet Adventure 2012 The Sandbox 2008 PlayStation Home 2011 2021 Horizon Worlds 2008 ai sp@ce メタバース 創世記 メタバースと ゲーム空間の 融合 セカンド ライフの影響 メタバースと 現実空間・ 経済との融合 2017 フォートナイト 2022 仮想通貨SAND導入(2017年-) 2003 EVE ONLINE 2015 2000 Phantasy Star Online / Phantasy Star Online 2
  60. 運営元 ポイント お金 ユーザー ポイント を購入 ユーザー お金 仮想通貨 運営元

    ポイントを使用 アバター アバター メタバース デジタルゲーム 経済から見たゲームとメタバース
  61. ソー シャル 空間 ゲーム 空間 ソーシャル 空間 メタバース ソーシャル 空間

    1990 2010 2000 2020 オンラインゲームにおいて 徐々にソーシャル的要素が 入れられていった。SNSに 対抗する必要があった。 1990年代において ゲームはソロプレイか その場の数人でする ものであった。 ゲーム的要素の少ないソーシャル 空間をメインとするメタバースが 台頭する。しかし、ゲームとは つながっている。 ゲーム的要素がまったくない、 独立したソーシャル空間が成立 する。SNSの延長としての ソーシャル空間。 SN S SNS SNS ソーシャル 空間 SNSの台頭と拡大 ゲーム 空間 ゲーム 空間 SNS+ゲーム空間=メタバース
  62. ゲーム空間とソーシャル空間 の関係 関係図 特徴 ゲーム空間をメインとしつつ、 その周辺のソーシャル空間を 配置する ゲーム空間を補完する形、或いは ゲーム空間で満たされない部分を ソーシャル空間においてみたすよ

    うに設計する。たとえば、ゲーム 空間が戦闘であれば、ソーシャル 空間は音楽・演劇など。 ソーシャル空間をメインとし つつ、その中にゲーム空間が 埋め込まれる。 ソーシャル空間がメインであり、 そこにそれぞれ独立したゲーム空 間が埋め込まれる。多くの場合、 ユーザーが作成したミニゲームが 点在する形となる。 ゲーム空間-ソーシャル空間 一体型 ゲーム空間とソーシャル空間の区 別ではない。あらゆる場所がゲー ム空間であり、ユーザーが望めば、 あらゆる空間で交流が可能である。 ゲーム空間 ゲーム空間 ソーシャル空間 ソーシャル 空間 ゲーム 空間 ゲーム 空間 ゲーム 空間 ゲーム 空間 ソーシャ ル 空間
  63. 人 人 テキスト テキスト 人 人 画像/声 画像/声 人 人

    擬似身体・声 擬似身体・声 空間 メタバース オンライン会議 SNS・チャットなど 拡張するコミュニケーション
  64. 人 エー ジェ ント エー ジェ ント エー ジェ ント

    エー ジェ ント エー ジェ ント エー ジェ ント 人 エー ジェ ント エー ジェ ント エー ジェ ント エー ジェ ント エー ジェ ント エー ジェ ント 人 エー ジェ ント エー ジェ ント エー ジェ ント エー ジェ ント エー ジェ ント エー ジェ ント エー ジェ ント 人-エージェント-エージェント-人関係 人-人関係 から 人-AI-AI-人 関係へ
  65. 文化 社会 文化は社会を変える AI文化はAIを変える 集積された文化を編纂し促進するAI =科学者・芸術家 AI文化はAIが集積する エー ジェン ト

    エー ジェ ント エー ジェ ント エー ジェ ント エー ジェ ント エー ジェ ント エー ジェ ント エー ジェ ント エー ジェ ント
  66. ゲーム世界 プレイヤー (主人公) プレイする バーチャル アイドル プロデューサー 応援する・ プロデュース する

    ゲーム世界 (eSports) 観戦者 観戦する メタバース 一参加者 参加する デジタル世界への参加の仕方の変化 デジタル空間への参加の仕方の変化
  67. レベル キャラクターAI レベルを認識し、 自律的な判断を行い、 身体を動かす. 敵・味方 キャラクタ- プレイヤー 情報獲得 スパーシャルAI

    空間全般に関する思考 メタAI, キャラクターAIの為に 空間認識のためのデータを準備 ナビゲーション・データの管理 パス検索 戦術位置解析 オブジェクト認識 メタAI エージェントを動的に配置 レベル状況を監視 エージェントに指示 ゲームの流れを作る Order Ask & Report ゲーム全体をコントロール Support query query 頭脳として機能