[レポート] AWS の AI・機械学習系サービスは Game 開発でどう活用されるか聞いてきた – Amazon Game Tech Night #15 #AmazonGametech

Game Tech Night #15

8/21(水)、「ゲーム業界向け AWSで実現する機械学習」とのサブタイトルで Amazon Game Tech Night #15 が開催されました。

Amazon Game Tech Night #15 〜ゲーム業界向け AWSで実現する機械学習〜 - connpass

このブログではそのうちの後半のセッション、「Game 開発で活用するAWS の AI/ML サービスのご紹介」についてレポートします。AWS が提供している AI・機械学習系のサービスを、デモや事例を交えて丁寧に紹介して頂きました!
なお前半のセッション「ゲーム業界における機械学習の活用事例」については、別記事があがっていますので、そちらもぜひご参照ください!

[レポート]ゲームに活用されるAIの多様性〜Amazon Game Tech Night #15 #AmazonGametech | DevelopersIO

ちなみに会場は東京・目黒の AWS Loft Tokyo 。かなり広めの空間に 100 席近くの席が用意されていると予想しますが、8割以上は埋まっていた印象です。
そして開場前は、Amazon Sumerian を使った会場アナウンスが行われていましたw

前半のあらすじ(「ゲーム業界における機械学習の活用事例」)

前半ではなされた下記の要素は、押さえておくと話が飲み込みやすいかと思いますので簡単にご紹介します。

  • ゲームに関連するAIは大きく二種類ある
    • ゲームAI
    • ゲーム周辺AI
  • ゲームAI(王道)= 独自実装
    • NPC・キャラクターAI
      • 敵キャラの自動化
      • 最強プレイヤーの作成(AlphaGoなど)
  • ゲーム周辺AI = 割と汎用化しやすい技術
    • ゲーム開発の支援
      • QA/デバッグの自動化
      • レベルデザインの自動化
    • 売り上げの向上
      • ユーザの離脱予測
    • セキュリティの向上と禁止行為の防止
      • チート、不正行為の自動検出
    • ユーザー体験の向上
      • ゲーム内チャットの自動翻訳
    • プレイヤーのエンゲージメント向上
      • 音声解析、ジェスチャー改易
      • コーチング
  • ゲーム AI はゲームのコア技術なので、公開されないことが多い
    • Amazon SageMakerMLフレームワークを使って自前で実装
    • 機械学習の知識が必須
  • 周辺 AI は API ベースの AI サービスで解決する(こともある)
    • PersonalizeForecastRekognitionComprehend ...
    • 機械学習そのもののスキルは不要

また、「ゲーム x AI」という話題についてあまりご存じでないという方がもしいましたら、手前味噌ながら予習記事を書いてみましたので、こちらも合わせてご笑覧ください。

ゲームと AI・機械学習の関わりについて個人的まとめ [Amazon Game Tech Night 対策] #AmazonGametech | DevelopersIO

内容 : Game 開発で活用する AWS の AI/ML サービスのご紹介

AWS では、メディア・金融・ヘルスケア・製造・自動車など数万のお客様に機械学習環境を構築いただいています。お客様からいただいたフィードバックを元に、AI/MLに関しても多くの新サービス・新機能のアップデートがあり、様々な実ビジネスにおいてご活用いただいています。
本セッションでは、Game AI の開発運用を支援する AWS の AI/MLサービスを、お客様の事例やデモも交えてご紹介します。

資料

スピーカー

宇都宮 聖子

  • Ph.D.
  • AWSJ 機械学習ソリューションアーキテクト
    • 前々職 - 量子情報の研究者
    • 前職 - 自動運転開発

内容

  • AWS機械学習のサービススタック
    • AIサービス
    • MLサービス
    • MLフレームワーク&インフラストラクチャ
      • 高性能なインフラストラクチャを自由に選ぶ
      • Frameworks, Interfaces(AMI マーケットプレース)
      • Infrastructure(EC2 etc.)

AIサービス

  • 機械学習の深いスキルなしにアプリに組み込める
    • Computer Vision
    • Speech, Language, Chatbots
    • Forecasting, Recommendation
  • データを用意するだけで使える。AWSによる最適な実装
  • 10種類のAIサービス

Rekognition, Rekognition Video

Textract

Transcribe

Polly

Translate

Comprehend, Comprehend Medical

Lex

Forecast

Personalize

MLサービス (SageMaker)

  • 機械学習のモデルを高速に開発・学習・デプロイ
  • 要望:典型的なワークフローをできるだけ高速に負担なく回したい
  • Undifferentiated Heavy Lifting = 差別化要因にあたらないが重いもの
  • Amazon SageMaker - あらゆる規模で機械学習モデルを構築・学習・デプロイ

MLフレームワーク&インフラストラクチャ

ゲーム開発への導入事例

  • mixi ファイトリーグ
  • プレイヤーの行動に近いAIを作ってバランス調整のテストプレイを実施
  • SageMaker RL 強化学習
  • 構築まで 1ヶ月
  • エージェントと環境シミュレータをコンテナを分けて用意
  • エージェント -> 方策を元に行動 -> 環境 -> 観測結果、報酬 -> エージェント
  • AWS Summit Tokyo 2019 で事例発表


ミクシィ新卒が入社半年で Amazon SageMaker を使って機械学習を対戦型ボードゲームに導入してみた / Machine Learning in Fight League - Speaker Deck

最後に・まとめ

第7回 Amazon SageMaker 事例祭り - connpass

ML@Loft #5 Natural Language Processing (NLP) - connpass

  • 3層の機械学習サービススタックで成熟した機械学習サービス幅広く提供
    • AIサービス
    • MLサービス
    • MLフレームワーク&インフラストラクチャ
  • AIサービスでAWSの機械学習を簡単に試すことが可能
  • Amazon SageMakerを活用してより高度なモデル開発を

所感

AWS のもつ多様な AI 系サービスが一望できるセッションでした。AWS は本当に膨大な量のサービスがありますが、それらは伊達にそろえてあるわけでは当然無く、うまく SaaS 的につかうことで高品質なサービスを構築可能だということ、そしてそれはゲーム業界も例外ではないことがよくわかりました。

本セッションは 50 分の枠でしたが、もちろん各サービスひとつひとつを丁寧に説明する時間があったわけではありません。このセッションを聞いて「SageMakreや他のサービスを使ってみよう」と思われた方は、次に BlackBelt セミナーの動画を見てみるのも良いかもしれませんね。

[AWS Black Belt Online Seminar] Amazon SageMaker Basic Session 資料及び QA 公開 | Amazon Web Services ブログ

なお、Game Tech Night #16 が既に企画中とのことで、近いうちに要項が公開されると思います。こちらも楽しみですね!