大規模なゲームには、3Dアニメーション、エフェクト、オーディオ、美術、テキストなど、非常に豊富なサブコンテンツが含まれており、開発プロセスは通常、長時間を要し、複雑な手順を経ており、産業化レベルとリアルタイム性、相互作用の要件が高い。開発ユニットは通常、多額の人的、物的、財政的投資を行う必要があります。長年にわたり、伝統的なゲーム開発分野では、コスト、品質、効率の3つが「不可能な三角保ち合い」を構成してきました。たとえば、「Red Dead Redemption 2」では、制作に28平方マイルのリアルな地図と1,000人のNPCが必要で、8年間かかり、専任の開発者が1,200人以上、約3億ドルの費用がかかりました。今日では、AIGCの強力な機能を利用することで、ゲーム開発者は従来のゲーム開発の制約をドロップし、開発コストを削減し、ゲーム開発効率を大幅に向上させることができます。
**ユーザーアクセスにより、P2Eモードを拡張し、持続的にユーザーを魅了します。**例えば、Stepnは2022年5月に大ブレイクし、play to earnをmove to earnに拡張しました。STEPNの基本的なゲームプレイは非常にシンプルで、プレイヤーはゲームアプリ内でNFTスニーカーを装備してゲームに参加します。現実世界で走ることでトークンの収益を得ることができ、収益はアップグレードやスニーカーの修理に使用したり、「コインを稼ぐ」効率を向上させたり、直接売却することもできます。これはStepnの最も成功した週の1つで、SOLに参入したスーパーユーザーの10.7%は、この数が179万に達し、入金の総額のほぼ全体を占めるユーザーグループです。したがって、このプロジェクトの真の力は、39%の上級ユーザーがSOLに参入し、約920,000人の一般ユーザーとほぼ同数になるということです。このデータ量は非常に驚くべきものであり、わずか数か月で百万人規模のユーザーベースを達成しました。これに基づいて、X2Eゲームが生まれました。X2EのXは、ゲームや移動など、人間の行動を定義することができ、これらの行動によって収益を得ることができます。初期の純粋に利益志向のゲームとは異なり、X2Eはコミュニティの文化や価値観に重点を置いており、通常は意義のある現実の生活や創造的な行動を中心としたゲームメカニズムです。
Sleepless AIはpay to earnモデルをさらに発展させました。AIを活用して「love to earn」を形成し、ユーザーを引き寄せます。Sleepless AIは革新的なWeb3+AI仮想パートナーゲームであり、AIGCとLLMを活用して、ストーリーベースのゲームプレイとキャラクターとの相互作用を通じて成長し続ける体験を提供し、プレイヤーに感情的なサポートと没入型のゲーム体験をもたらします
Palioプロジェクトは、「love to earn」のトレンドに大規模な言語モデル技術を取り入れています。Sleepless AIとは異なり、プレイヤーを虚拟のパートナーではなく、虚拟のペットがサポートしています。技術的には、Palioは大規模言語モデル（LLM）をエージェントシステムの中核として使用し、OpenAI、スタンフォード大学、Google Brainの研究者やエンジニアからなるチームによって開発されました。具体的には、Palioの大規模言語モデルは優れた性能を発揮し、WAISベンチマークによると、言語知能指数は155です。これは一般の人を上回り、言語理解能力の卓越性を反映しています。ゲームのサポート機能をより良くするために、PalioはAIの共感力を強化しました。人工知能が感情を説得力を持って伝えるためには、実際の感情データセットを使用して微調整する必要があります。PalioAIは多くのこのようなデータを収集し、そのアルゴリズムを改善することができるようにしました。これにより、PalioAIは知識に基づくLLMよりも優れており、ユーザーと共感し、詳細なフィードバックを提供することができます。最後に、PalioAIの大規模モデルは、他のサポート型ゲームよりも長期記憶に優れており、検索強化生成（RAG）を使用することで、真の意味での記憶を持つことができます。
AIは、前段時間「move to earn」という火がついたものをエンパワーすることができます。SpaceCatchは、人工知能によって駆動される「move to earn」ゲームであり、このゲームチームは、特にゲームタスクの面で豊富な経験を持っています。人工知能を利用して、個人プレイヤーの行動、ステージ/アバタースペック、ゲーム内アクティビティに合わせてカスタマイズされたゲームタスクを作成し、プレイヤーがゲームが彼らの好みに基づいてパーソナライズされたものであると感じるようにします。
AI Heroは、「RPG + バトルロイヤル + DND」を組み合わせた、AIが参加するWeb3ゲームです。プレイヤーはまず、自分の好みに応じて種族と職業を選択し、AIがランダムに生成したストーリーと自身の属性を組み合わせて、さまざまなストーリーオプションを探索し、装備報酬を得てキャラクターの属性を向上させる必要があります。同時に、他の12人のプレイヤーと戦い、生き残ったプレイヤーが最終的な勝利と報酬を得るようにします。ゲーム中、AIはプレイヤーの現在のキャラクターステータスや属性、および地形をリアルタイムで追跡し、それに応じたストーリーやストーリーラインを創造します。たとえば、戦士であるプレイヤーが火山地形にいる場合、巨竜に遭遇し、通常は戦いに直面することになります。一方、盗賊であるプレイヤーは同じ状況下で戦いを回避することができます。AIモデルのトレーニング中に、ゲーム内のプレイヤーキャラクターステータスや属性を事前に導入し、AIによる脚本のカスタマイズとバランスの取れた状況と制御不能な要素を回避するために、AIはプレイヤーにストーリーオプションを直接提供し、対話形式でゲームを進めるのではなくします。AI Heroは、AIエージェントと生成型AIの助けを借りて、プレイヤーにより多くの可能性を提供します。
プロジェクト情報：
Xアカウント：_x
MCP（2024.6.15まで）：389,304,902
FDV（2024.6.15まで）：2,220,965,504
（1）パラレルコロニー
AI agentを利用したプロジェクトには、colonyがあります。2023年4月、スタンフォード大学とGoogleの研究者たちは、「Smallville論文」と呼ばれる論文を発表し、25のAIエージェントを使用してサンドボックスデジタル領域を埋めることによって、人間の行動をシミュレートする方法を詳しく説明しました。この論文に触発されて、Parallelcolonyが誕生しました。このゲームでは、AIエージェントに基づく非代替性トークンの役割が主要な参加者であり、プレイヤーはこれらのNETキャラクターをガイドするだけです。このゲームのAIエージェントは、Parallelチームによって微調整されたカスタム大規模言語モデル（LLM）によって生成されるアバターによって駆動されます。これにより、エージェントはより良い体験を覚え、彼らのゲームのメモリに基づいて決定を下すことができます。これにより、ゲーム世界の他のキャラクターは、単なるNPC（非プレイヤーキャラクター）ではなく、実際には独自のメモリを持ち、自律的な決定を行うことができます。
Zara Financeは、独自のAI GameFi Poolの運営メカニズムとGameFiおよびNFT市場への専念を通じて、この業界のトッププレイヤーになっています。Zara Financeは、DefiのVaultコンセプトとGameFiのギルド戦略を組み合わせ、包括的なAI戦略システムを開発しました。このシステムは、リソースの効果的な配分を向上させるだけでなく、プレイヤーや投資家の収益率を最適化し、さらにブロックチェーンゲームと金融の融合を推進しています
Zara Financeは、AI技術を利用して優れたWEB3製品を選別し、ユーザーの利益を最大化します。その製品には、Z-Swap、GameList、およびSlaunchがあり、ユーザーの参加度を高めるだけでなく、エコシステム全体の相互作用性と持続可能性も向上させます。特に、GUSDアルゴリズムステーブルコインとZaraのガバナンストークンの設計において、Zara Financeは金融工学の先進思想を示し、より安定かつ信頼性のある投資選択肢をユーザーに提供しています。
AIはGameFiをどのように強化しますか？
著者:デレク。 陳、ニック博士
一、AIが伝統的なゲーム業界を支援する
大規模なゲームには、3Dアニメーション、エフェクト、オーディオ、美術、テキストなど、非常に豊富なサブコンテンツが含まれており、開発プロセスは通常、長時間を要し、複雑な手順を経ており、産業化レベルとリアルタイム性、相互作用の要件が高い。開発ユニットは通常、多額の人的、物的、財政的投資を行う必要があります。長年にわたり、伝統的なゲーム開発分野では、コスト、品質、効率の3つが「不可能な三角保ち合い」を構成してきました。たとえば、「Red Dead Redemption 2」では、制作に28平方マイルのリアルな地図と1,000人のNPCが必要で、8年間かかり、専任の開発者が1,200人以上、約3億ドルの費用がかかりました。今日では、AIGCの強力な機能を利用することで、ゲーム開発者は従来のゲーム開発の制約をドロップし、開発コストを削減し、ゲーム開発効率を大幅に向上させることができます。![AI如何赋能GameFi？]()
AIGCは、機械学習、デプスラーニング、自然言語処理などの技術を活用して、ゲーム開発、ストーリープランニング、キャラクターインタラクション、オンラインオペレーションなどに精密かつ強力なエンパワメントを提供します。具体的には、AIは、伝統的なゲームに対して次の3つの側面でエンパワメントを行うことができます：ゲームのプロダクション、ゲームの体験オペレーション、およびゲーム産業構造の破壊。**
1. AIがゲーム制作を支援
ゲーム制作において、美術やAIの企画など、すべての作業者に大きな支援が提供されています。
AIを使用して、さまざまなゲーム資産の生成を実現し、コストを削減し効率を向上させます
AIGCの異なる機能は、ゲーム内で具体的に使用され、ストーリーデザイン、キャラクターデザイン、声優と音楽、美術原画デザイン、ゲームアニメーション、3Dモデル、マップエディターなどに適用でき、さまざまなゲームアセットを生成することができます。![AI如何赋能GameFi？]()
AI画像生成企業Scenarioを例にとると、Scenarioは商用で初めてのAI画像生成ゲームアセットプラットフォームです。このプラットフォームはユーザーが入力したテキストや参照画像を使用してAIモデルのトレーニングを行うことができます。ユーザーはプラットフォームにトレーニングデータをアップロードし、キャラクター、アイテム、車両、武器、スキン、建物、コンセプトアート、ピクセルアート、スケッチなどを含みます。その後、ユーザーは数回のクリックで独自の生成AIエンジンを作成し、入力テキストと参照画像に基づいて、ゲーム制作基準を満たすゲームアセットを作成することができます。
原画デザインや3Dモデリングを行う際、AIGC（例：Midjourney）は創造性を助けてくれる優れたツールであり、Stable Diffusionはオープンソースモデルとしてより細かな制御を提供できます。Epic GamesはGDC 2023で最新のMetahuman Animator技術を披露し、この技術により開発者は数分で高品質のアニメーションを作成でき、わずか3フレームの映像から顔の骨格を生成し、さらにビデオや音声からアニメーションを作成することも可能です。デモンストレーターは現場でわずか2分で、ライブパフォーマンスの表情の詳細をデジタル空間に再現しました。Opus.aiは新しいテキスト駆動型の3Dワールド生成手法を開発し、このツールはテキスト入力でダイナミックな照明、カメラ制御、地形、木々や動物、建物、道路、人物アニメーションを作成できるようサポートしています。このアプリでは、ユーザーはタイピングだけで3Dゲームシーンやそのコンポーネント、ダイナミックエフェクトを作成できます。
ゲーム企画において、2022年のGDCでは、テンセントAIラボがAIレベル生成技術を展示し、数時間で高品質なレベルを1000以上生成することができます。文案においても、AIはゲームの概要や会話を提供し、ゲームのコンテンツ生産を加速することができます。
AICGの強力な生成能力は、ゲーム製作者の効率を向上させるだけでなく、コストを大幅に削減しました。ゲーム業界は生成AIを活用して急速に上昇しています。
AIはゲームテストを補助するために使用されています
ゲームテストは、ゲーム開発サイクルの重要なステージであり、ゲームの品質を保証し、リリース後のリスクを減らし、プレイヤーにより良いゲーム体験を提供することを目的としています。ゲームテストでは、テスターは異なるテスト目標に対して異なるテスト技術を使用し、ゲームプレイ、ゲームプロセスコンテンツ、ゲームシステム、デバイスの適合などをテストし、発見された問題を記録し、管理ツールを介してバグを報告し、開発者に問題をフィードバックします。
具体的ゲームテストアプリケーションでは、例えば日本のカードゲーム『Shadowverse』はAIを使用してカードの組み合わせをテストし、データを使用してゲームをプレイできるAIを訓練し、ゲーム対局を自動化することができ、潜在的なバグやバランスの問題を発見するために使用され、効率が大幅に向上し、テストコストがドロップしました。『天天跑酷』モバイルゲームは、AIを使用してゲーム内のさまざまなアクションや障害物の配置を自動化してテストしています。
2. Aiエージェントがプレーヤーのゲーム体験を向上させる
関所設定とゲームの難易度を上げてプレイ性を向上させます
ゲーム体験に関しては、AIに焦点を当て、自然言語生成、画像生成、インテリジェントNPCの能力に基づいたAIGCネイティブゲームおよび革新的なプレイ方法が既に形作られています。『王者荣耀』では、AIは現在、ステージ評価とテストに大規模に使用されており、『Left 4 Dead』では、「ディレクター」と呼ばれるシステムがプレイヤーのパフォーマンスに応じてゾンビの生成、アイテムの配置、およびステージ全体の難易度を調整し、ゲームのプレイ可能性を確保しています。
NPCのリアルタイムで多様な会話はゲーム体験を向上させます
従来のゲームでは、ストーリーラインが事前に設計され、プレーヤーは固定された順序で限られたゲームコンテンツを体験することしかできませんでした。そのため、RPGゲームの流動収入はコンテンツの蓄積と密接に関連しています。AIエージェントの誕生後、ゲームのNPCに「命」が与えられ、AI NPCは人と同じように毎日の生活軌跡を設計し、その日起こったことを覚えています。プレーヤーとNPCのすべての相互作用がNPCの生活軌跡を変え、無限の可能性を持つゲームコンテンツを作り出します。
Ubisoft（ユービーアイソフト）の研究開発部門La Forgeが開発した内部AIツールGhostwriterは、イベントのトリガー時にNPCの初稿の台詞を生成するゲーム脚本家を支援するために使用できます。たとえば、NPC同士の会話、戦闘中の敵対的な対話、または特定のエリアに入るときにプレイヤーがトリガーする対話などです。これらの作業は通常、ゲーム脚本家（プランナー）が多くの時間を費やして設計する必要があります。Ghostwriterツールを使用すると、AIがNPCの基本設定に基づいて選択肢や変更可能なサンプルを自動生成し、多くの時間を節約し、脚本家が他の重要なストーリー要素に集中できるようになります。
現在、国内で代表的な応用事例は、ネットイースが『逆水寒』でスマートNPCシステムを適用したことです。ゲーム内の400人以上のNPCはすべて、ネットイースの伏羲人工知能実験室のAIエンジンを搭載し、独自の性格特性と行動パターンを持っています。従来のゲームNPCと比較して、スマートNPCはプレイヤーとNPCのコミュニケーションや相互作用が設定された流れではなく、非常に高い自由度と完全なオープン性を持っています。海外の例としては、『Mount & Blade II: Bannerlord』があり、このゲームではNPCのダイナミックな応答が実現されています。
AIはゲームマーケティングとゲームの最適化に使用されます
AIは量の購入、量の素材制作、配信効果分析、さらには量の購入の実行まで、全体のプロセスにおいて効率と品質を向上させ、コストを削減し、効果を高めることができます。![AI如何赋能GameFi？]()
3. AIがゲーム業界の構造を破壊している
l ゲーム業界の参入障壁が下がっています
AIはゲーム製作者の開発コストを大幅に低減しました。以前、ゲーム資産を生成し、アニメーションを描画するには、すべてのフレーム画像を手動で描画する必要がありましたが、今ではAIを使用することでコストを大幅に低減できます。これにより、従来の高コストなゲーム開発モデルが打破され、小規模なゲームメーカーが一歩先に進むことができるようになりました。
l プレイヤーの権力がさらに強化されました
AICGの補完のもと、プレーヤーはすべてプランを立て、AIの支援を受けたUGCを使ってコーディング、美術、テストなどのタスクを実行し、プレーヤーが自分自身のゲームを作成できるようにして、「ゲームの非工場化」を実現します。
二、 AIはどのようにしてgamefiの上昇を推進しますか？
総合的に見て、gamefiプロジェクトが爆発後に死のスパイラルに向かった原因は以下の通りです:
**2021年には、プレイヤーを引き付ける爆発的な要素は"p2e"モードでしたが、後に"p2e"の魅力は低下しました。**2021年には、業界の主要なドライバーと考える受訪者の割合が67.9%に達しました。このモードはゲーム業界が急速に成長したときにユニークであり、多くのプレイヤーを魅了しました。しかし、時間の経過とともに、P2Eメカニズムは業界をけん引する重要な要素としての地位を失い、2023年の調査では8位に転落しました。
**ゲームの投機的な性質はゲームの性質を上回り、プレイヤーにとっては友好的ではありません。**GameFi市場で見られるチェーンゲームに参加するユーザーのほとんどは、暗号資産の世界のプレイヤーであり、ゲームの品質はまちまちです。ゲームの内容はよりロングを強調し、戦略とゲームを重視し、経済モデルの持続時間も比較的短いです。一部の非ゲームプレイヤーは、このようなチェーンゲームをオンラインギャンブルと見なすことさえあり、この段階で多くのGameFiハイリスク投機家が登場しています。新しいプレイヤーは、まずゲーム内のアイテムや資産を購入する必要があります。ゲームから再び稼ぐことができますが、ゲーム内でのトークンの流通が増えるにつれて、プレイアビリティが低くなり、プレイできない、経済モデルが不安定なため、トークンは下落し、プレイヤーが元を取ることは難しくなります。また、その資産価値を重視し、ゲームプレイを重視しない特性は、Gamefiプロジェクトを持続させるのが難しいです。この問題は、遊びながら収益を上げるモデルに固有のいくつかの要因に由来します。重要な問題の1つは、通常、これらのプロジェクトを推進する不持続なトークン経済です。トークン報酬が実際の価値を上回ると、持続不能なインフレ循環が発生し、価格が下落し、プレイヤーの興味が失われます。
**ゲームのプレイ性が低く、ゲームユーザーを引き留めることができず、新しいプレイヤーを引きつけることもできません。**GameFiのゲームは基本的に単一のシーン、非代替性トークンのアイテムであり、新しいプレイヤーを引きつけることができません。また、従来のゲームに比べてプレイ性が不足しており、開発の難度と周期も短いです。市場には質の良し悪しの多数の小さなゲームが急速に市場を占めています。チェーンゲームのライフサイクル/持続可能な収益モデルを延長するために、アプリケーションのシナリオを増やす方法がGameFiの主な目標です。
gamefiが静かな時期に入っている間、大手企業やメーカーは、以前の時期に残された問題を解決するために取り組んでいます。
**ユーザーアクセスにより、P2Eモードを拡張し、持続的にユーザーを魅了します。**例えば、Stepnは2022年5月に大ブレイクし、play to earnをmove to earnに拡張しました。STEPNの基本的なゲームプレイは非常にシンプルで、プレイヤーはゲームアプリ内でNFTスニーカーを装備してゲームに参加します。現実世界で走ることでトークンの収益を得ることができ、収益はアップグレードやスニーカーの修理に使用したり、「コインを稼ぐ」効率を向上させたり、直接売却することもできます。これはStepnの最も成功した週の1つで、SOLに参入したスーパーユーザーの10.7%は、この数が179万に達し、入金の総額のほぼ全体を占めるユーザーグループです。したがって、このプロジェクトの真の力は、39%の上級ユーザーがSOLに参入し、約920,000人の一般ユーザーとほぼ同数になるということです。このデータ量は非常に驚くべきものであり、わずか数か月で百万人規模のユーザーベースを達成しました。これに基づいて、X2Eゲームが生まれました。X2EのXは、ゲームや移動など、人間の行動を定義することができ、これらの行動によって収益を得ることができます。初期の純粋に利益志向のゲームとは異なり、X2Eはコミュニティの文化や価値観に重点を置いており、通常は意義のある現実の生活や創造的な行動を中心としたゲームメカニズムです。
**ユーザーリテンションに関しては、まずゲームのプレイ性を改善する必要があります。**ブロックチェーンをメインバックグラウンドとする独立したゲームチームによって開発されたより高品質なゲーム製品が開始されました。前段階よりもロングな3A大手のチームとメンバーが参加し、全体的なゲーム品質が大幅に向上しました。一部の好奇心旺盛な伝統的なゲームプレイヤーは、比較的高品質なゲームに魅了され、チェーンゲームのプレイヤーコミュニティに加わりました。チェーンゲームは徐々に一般の注目を集め、GameFiはゲームの常態的な属性になるでしょう。
**次に、金融の持続可能性の問題を解決します。**ゲーム自体が金融メカニズム上で問題を抱えた場合、DAOは非常に重要な役割を果たし、流通市場でのトークンの安定を維持したり、市場からトークンを買い戻したりするための債券メカニズムを通じて、健全な流動性を維持します。GameFiは前段階で単一のゲーム経済モデルの問題を解決し、単一のゲーム内での循環を避けます。
現在、gamefiの領域では、フォローの重点をゲームそのものの本質的な価値に移し、新しい開発の重点として新しいユーザーを引きつけ、ユーザーを維持することを重視しています。AIの力も、上記のレベルで活躍しています。
1. AIはP2Eモードをさらに拡張する
AIのサポートを受けて、gamefiは「プレイして稼ぐ」をさらに拡大することができます。前回のgamefiの爆発は、AI技術によって「移動して稼ぐ」効果が実現されました。今回は、AIがgamefiを「愛して稼ぐ」時代に導き、新たな上昇を促進することが期待されています。
(1)眠れないAI
Sleepless AIはpay to earnモデルをさらに発展させました。AIを活用して「love to earn」を形成し、ユーザーを引き寄せます。Sleepless AIは革新的なWeb3+AI仮想パートナーゲームであり、AIGCとLLMを活用して、ストーリーベースのゲームプレイとキャラクターとの相互作用を通じて成長し続ける体験を提供し、プレイヤーに感情的なサポートと没入型のゲーム体験をもたらします
このプロジェクトの最初のフラッグシップゲームはHIMです。HIMは先進的な大規模言語モデルを採用しており、ゲーム内の仮想キャラクターが異なるゲームシナリオや個性に基づいて自然で特徴的な対話内容を生成できるようにしています。このような技術の適用はキャラクターのリアリティとプレイヤーの没入感を大幅に向上させました。さらに、これを活用して全方位で立体的な仮想イメージを構築し、それをプレイヤーの日常生活の一部にすることを目指しています。HIMの長期目標は、AIボーイフレンド、AIガールフレンド、AIペットを中心とした2次元仮想人間宇宙を構築し、ユーザーにサポートと共に過ごす体験を提供することです。HIMはAIとゲームの自然な統合を象徴するだけでなく、Web3ゲームがAI技術を活用して新しいインタラクティブ体験を創造する方法を示しています。
プロジェクト情報：
Xアカウント：_Lab
MCP（2024.6.15まで）：109,802,401
FDV（2024.6.15まで）：884,633,856
**(2)**パリオ
Palioプロジェクトは、「love to earn」のトレンドに大規模な言語モデル技術を取り入れています。Sleepless AIとは異なり、プレイヤーを虚拟のパートナーではなく、虚拟のペットがサポートしています。技術的には、Palioは大規模言語モデル（LLM）をエージェントシステムの中核として使用し、OpenAI、スタンフォード大学、Google Brainの研究者やエンジニアからなるチームによって開発されました。具体的には、Palioの大規模言語モデルは優れた性能を発揮し、WAISベンチマークによると、言語知能指数は155です。これは一般の人を上回り、言語理解能力の卓越性を反映しています。ゲームのサポート機能をより良くするために、PalioはAIの共感力を強化しました。人工知能が感情を説得力を持って伝えるためには、実際の感情データセットを使用して微調整する必要があります。PalioAIは多くのこのようなデータを収集し、そのアルゴリズムを改善することができるようにしました。これにより、PalioAIは知識に基づくLLMよりも優れており、ユーザーと共感し、詳細なフィードバックを提供することができます。最後に、PalioAIの大規模モデルは、他のサポート型ゲームよりも長期記憶に優れており、検索強化生成（RAG）を使用することで、真の意味での記憶を持つことができます。
以下はPalioのゲーム内での具体的な使用例です：
**• プレイヤーをサポートしてタスクを完了する：**Palio はゲームのタスクの説明とヒントを提供し、プレイヤーがタスクをスムーズに完了するのを支援することができます。
• ゲーム情報を提供する：Palioは、ゲームの背景ストーリー、キャラクター紹介、ゲームプレイの説明などの情報を提供し、プレイヤーがゲームをよりよく理解するのを助けます。
**• ゲームアドバイスの提供：**Palioはプレイヤーのゲームの進行状況やパフォーマンスに基づいて、ゲーム戦略のアドバイスを提供し、プレイヤーのゲームレベルを向上させることができます。
プロジェクト情報：
Xアカウント：
MCP(2024年6月15日現在):813.25 ETH
(3)スペースキャッチ
ツイッター:_io
公式ウェブサイト：
ホワイトペーパー：
AIは、前段時間「move to earn」という火がついたものをエンパワーすることができます。SpaceCatchは、人工知能によって駆動される「move to earn」ゲームであり、このゲームチームは、特にゲームタスクの面で豊富な経験を持っています。人工知能を利用して、個人プレイヤーの行動、ステージ/アバタースペック、ゲーム内アクティビティに合わせてカスタマイズされたゲームタスクを作成し、プレイヤーがゲームが彼らの好みに基づいてパーソナライズされたものであると感じるようにします。
プロジェクト情報：
Xアカウント：_io
MCP(2024年6月15日現在):916.57 ETH
2. プレイヤーが独自にAIを作成してゲーム競技に参加することができます
この新しいモードでは、プレイヤーは自分だけのAIをゲーム内で作成し、他のプレイヤーとの戦いにAIを参加させることができます。作成されたAIは、プレイヤー固有のデータ情報に基づいて生成されます。このモードは創造性と競技性の両方を兼ね備えており、フォローする価値があります。
（1）AIアリーナ
AI Arenaは、Human x AIコラボレーションを統合した最初のゲームです。このゲームでは、プレイヤーは学習の模倣を通じて、プレイヤーの個人情報データを人工知能に移行します。実際、プレイヤーがAIを作成するプロセスは、プレイヤーがAIの大規模モデルをトレーニングするプロセスでもあります。
**非代替性トークンの作成：**プレイヤーがゲームの競技用に新しい非代替性トークンを購入すると、それを構成する中核となるニューラルネットワークのパラメータはランダムに生成されます。これは、ネットワークがまだどのスキルも開発していないため、最初のニューラルネットワークはランダムな操作を実行します。
**データ収集。**プレイヤーはAIに操作をデモンストレーションし、実際には操作リストを作成しています（AIが複製および学習するための）。機械学習用語では、プレイヤーはAIがトレーニングするためのデータセットを作成しています。プレイヤーは、プレイ中にAIが学習および模倣するための有用なデータセットを意図的に作成する必要があります。
**適切なデータセットを選択し、適用します。**つまり、プレーヤーはAIが以前のトレーニングをどれくらい覚えることを望んでいますか？トレーニングに特化したAIの機能を確定します。たとえば、プレーヤーがAIに特定のトレーニングコースに焦点を当てるように指示することができます。
トレーニング。 データを収集して設定した後、AIはパラメータを更新するためにトレーニングされます。プレーヤーのAIは常に成長し、新しい戦略に適応します。
総合的に見ると、上記のプロセスはAIがあなたから学び、AIがあなたのスキルをキャプチャし、最終的にはAIがあなたと競争することを理解することができます。トレーナーとして、あなたがうまくやればやるほど、あなたのAIはより優れたものになります。専用のAIを作成した後、競技に参加できます。ゲーマーは非代替性トークンのAIを購入、訓練、戦闘します。ゲーマーは報酬を得るためにより良いトレーニング技術を開発しようと競い合います。
プロジェクト情報：
Xアカウント：_
(2)アスト
このプロジェクトでは、プレイヤーが自己生成するのはai agentです。
プレイヤー生成のAIエージェントは、3つの部分で構成されています：脳、非代替性トークン。これはエージェントのコアであり、エージェントの外観と操作方法、脳のメモリツリーに格納された学習行動戦略をエンコードするためのものです。このコア技術によって形成されたASMプラットフォームは、ゲーム、メタバース、金融などの任意のアプリケーションに、非代替性トークンとして所有されるAIエージェントを作成する能力を提供しています。
プレイヤーが自分で作成したASMの代理者は、「ジム」でトレーニングを受けることができます。ジムはオンラインのGPUクラウドプロバイダ（マイナーに似た存在）であり、特定のASMアプリケーション（人気のあるゲームや分散型金融市場の取引ボットなど）のトレーニングアルゴリズムを実行するために選択されます。所有者はASTOトークンでトレーニング費用を支払います。
現在、ASMプロジェクトによって駆動されるゲームは3つあります:
人工知能サッカー協会 (AIFA)**
AIFAはASM Brain-powered All-Starsによって独自に開発された4x4サッカーゲームです。プレイヤーはオールスターを収集し、トレードして勝利するチームを構築することができます。プレイヤーはAIジムでASMブレインをトレーニングし、オールスターのスキルを向上させ、彼らがメタバースのサッカーチャンピオンに進化する様子を見ることができます。
ムハンマド・アリ - 次の伝説
ASMはMuhammad Ali EnterprisesとNon-Fungible Labsとの協力により、世界初のAI駆動のメタバースボクシングゲームを開発しました。プレイヤーはトレーニングされたボクサーと任意のASM Brainを組み合わせて、伝説のタイトルを争うトレーニングと競争を行い、史上最も偉大なMuhammad Aliの足跡に続きます。
AIリーグ：国際サッカー連盟女子ワールドカップ AU·NZ**·2023****™** 版
ASMは国際サッカー連盟と協力し、ストリートサッカーの新時代をメタバースにもたらします。AIリーグのモバイルゲームでは、プレイヤーは最初に完全にユニークな4人のAIオールスターのサッカー選手のマネージャーとして始めます。
上記のプレーヤーがAIを作成して競技に参加するモードは、競技ゲームの大きな進歩です。従来の競技ゲームでは、プレーヤーが作成するキャラクターの能力はゲームメーカーによって決定され、プレーヤーの自律性は限られています。しかし、新しいモードでは、プレーヤーが作成した各AIキャラクターは一つ一つユニークであり、競技のプロセスが現実により近く、プレーヤーの操作可能な空間が大幅に拡大されています。
プロジェクト情報：
Xアカウント：
MCP（2024.6.15まで）：16,703,261
FDV（2024.6.15まで）：49,591,301
3. AIはゲームのコスト削減と効率向上、ゲーム品質の向上を促進します
本文の第一部では、AIが伝統的なゲーム業界にも費用削減と効率向上の効果をもたらすことを述べており、従来の業界よりも効果的な役割を果たしています。ゲーム自体に関しては、Web3ゲームはゲームプレイとプレイ性の向上に注力していますが、2021年から2023年の市場では高品質なゲームコンテンツが比較的少ないです。
Game7 Researchのデータによると、現在、半数以上のWeb3ゲームは独立した開発者や小規模なチームによって開発されており、3Aまたは2Aレベルの制作はわずか6％に過ぎません。一部のプロジェクトは技術と経済の側面に重点を置きすぎており、ゲームデザインの品質、革新性、コンテンツの多様性を無視しています。これにより、プレイヤーの流失と市場の飽和のリスクが生じ、業界の長期的な発展が制限される可能性があります。
現在、Web3ゲームは高品質なグラフィックス、豊富なコンテンツ、優れたプレイヤーエクスペリエンスに向かっており、さらには3A制作に向かって進んでいます。これにより、Web2プレイヤーを引き付けるためにゲームのプレイ性を高める方向に向かっています。しかし、生成AIが登場する前は、高品質なAAAゲームの膨大な投資コストが、Web3分野の小さなチームをためらわせていました。生成AIの登場により、ゲーム制作のコストが低下し、より多くの小規模チームが高品質なゲームの競争に参加する機会が生まれました。業界全体としては、今回のgamefi市場では、より多くの高品質なゲームが登場し、AIは真に価値のあるプレイ性のあるゲームの出現を加速させました。
(1)エクスバース
EXVERSEは、激しい射撃ゲームプレイと、Unreal Engine 5をベースにした革新的なWeb3メカニズムを融合させた3Aクラスのファーストパーソンシューティングゲームです。EXVERSEは、ゲームの品質とリアリズムを向上させるために多くの技術を使用しています。ピクセルレベルの詳細をレンダリングするために、仮想化されたジオメトリシステムNaniteを使用しています。Lumenを使用したフルダイナミックなグローバルな照明と反射システムを使用し、ミリメートルからキロメートルまでの大規模なディテール環境で漫反射による無限の反射と間接的なミラーリングを実現しています。Chaosの機能を使用して、映画の品質の破壊、粉砕、大規模なシーンの取り壊しを生成することができます。Chaosは、静的メッシュ体ダイナミクス、布、髪、車両、剛体アニメーションをサポートし、ダストや煙などのエフェクトにはNiagaraが統合されています。
Niagaraは、伝統的なパーティクルシステムを強化する視覚効果システムです。Niagaraを使用して、Expverseで印象的なパーティクルシミュレーションを作成します。
従来のゲームに匹敵する信憑性と高品質が、このゲームの中心的なセールスポイントとなりました。 AI技術の継続的な強化により、将来的にはより高品質のトリプルAのWeb3ゲームが一般の人々の前に登場するでしょう。
プロジェクト情報：
Xアカウント：_io
MCP（2024.6.15まで）：1,484,312
FDV（2024.6.15まで）：18,461,655
(2) コンペーテ
このゲームは、シューティングを中心にしたAAA級のゲームです。このゲームにはロングプレイモードが組み込まれており、プレイヤーはPOI、レーストラック、バスケットボールコート、ゴルフコースなどがあるバトルロワイヤル風景に身を置くことができます。このゲームは無料のロングプレイゲームであり、参加するためのハードルはありません。どのデバイスでもアクセスできます。
このプロジェクトのハイライトは、ロング合一ロング人ゲームであり、ゲームには銃撃戦、レース、大逃走、バスケットボールコート、ゴルフコース、化粧室、社交推理、トーナメントがあります。プレイヤーは、よりロング元化されたより豊富なゲーム体験を得ることができます。
プロジェクト情報：
Xアカウント：
MCP（2024.6.15まで）：14,536,828
FDV（2024.6.15まで）：18,286,126
4. AIエージェントがゲームのプレイ可能性を増やす
ほとんどのゲームはAI代理技術を導入し、プレイヤーにより豊富で多様なゲーム体験を提供しています。たとえば、ダイナミックなNPCは非プレイヤーキャラクターをより現実的で柔軟にすることができ、ゲームの挑戦性と面白さを高めます。さらに、プレイヤーは自分の行動と嗜好に基づいた個人的なインタラクティブ体験を得ることができます。プレイヤーとNPCのすべての交互作用はNPCの人生の軌跡を変え、ゲームの豊富さを大幅に向上させます。
(1) AIヒーロー
AI Heroは、「RPG + バトルロイヤル + DND」を組み合わせた、AIが参加するWeb3ゲームです。プレイヤーはまず、自分の好みに応じて種族と職業を選択し、AIがランダムに生成したストーリーと自身の属性を組み合わせて、さまざまなストーリーオプションを探索し、装備報酬を得てキャラクターの属性を向上させる必要があります。同時に、他の12人のプレイヤーと戦い、生き残ったプレイヤーが最終的な勝利と報酬を得るようにします。ゲーム中、AIはプレイヤーの現在のキャラクターステータスや属性、および地形をリアルタイムで追跡し、それに応じたストーリーやストーリーラインを創造します。たとえば、戦士であるプレイヤーが火山地形にいる場合、巨竜に遭遇し、通常は戦いに直面することになります。一方、盗賊であるプレイヤーは同じ状況下で戦いを回避することができます。AIモデルのトレーニング中に、ゲーム内のプレイヤーキャラクターステータスや属性を事前に導入し、AIによる脚本のカスタマイズとバランスの取れた状況と制御不能な要素を回避するために、AIはプレイヤーにストーリーオプションを直接提供し、対話形式でゲームを進めるのではなくします。AI Heroは、AIエージェントと生成型AIの助けを借りて、プレイヤーにより多くの可能性を提供します。
プロジェクト情報：
Xアカウント：_x
MCP（2024.6.15まで）：389,304,902
FDV（2024.6.15まで）：2,220,965,504
（1）パラレルコロニー
AI agentを利用したプロジェクトには、colonyがあります。2023年4月、スタンフォード大学とGoogleの研究者たちは、「Smallville論文」と呼ばれる論文を発表し、25のAIエージェントを使用してサンドボックスデジタル領域を埋めることによって、人間の行動をシミュレートする方法を詳しく説明しました。この論文に触発されて、Parallelcolonyが誕生しました。このゲームでは、AIエージェントに基づく非代替性トークンの役割が主要な参加者であり、プレイヤーはこれらのNETキャラクターをガイドするだけです。このゲームのAIエージェントは、Parallelチームによって微調整されたカスタム大規模言語モデル（LLM）によって生成されるアバターによって駆動されます。これにより、エージェントはより良い体験を覚え、彼らのゲームのメモリに基づいて決定を下すことができます。これにより、ゲーム世界の他のキャラクターは、単なるNPC（非プレイヤーキャラクター）ではなく、実際には独自のメモリを持ち、自律的な決定を行うことができます。
具体的には、Colonyの半自律的なAI化身は、独自のアーキテクチャによって駆動されるため、プレーヤーは個人の化身を持っていても、共通の指示を使用して化身と協力してさまざまなタスクを完了する必要があります。プレーヤーはゲーム内で提案するかもしれません：“将来の食べ物のためにリンゴの木を植えるべきではないでしょうか？NPCは提案に応答し、場合によっては、特徴に合わないか、追求している別の目標と競合すると考える場合、それらを説明する可能性があります。その場合、所有者は自分のアバターと議論したり、任務を達成するためにだましたりすることになるかもしれません。最終的に、化身は自身の目標を決定し、時には所有者の提案を無視し、最も有利なタスクを追求するようになります。AIエージェントによってゲームの世界はより現実に近づき、ゲームのリアリティとプレイ性が向上します。
プロジェクト情報：
Xアカウント：
5. AIはユーザーの要求を発掘し、ユーザーの粘着性を向上させます
Ultiverseプロジェクトは、人工知能による最初のオープンメタバースプロトコルであるBodhiを12月初めに発表しました。Bodhiプロトコルは、基盤をサポートし、近日中に提供されるDappの協力エコシステムインテグレーターとして、Ultiverseの人工知能による協力世界のビジョンを促進します。異なるゲームモチベーションに基づいて駆動されるプレイヤーに対して、UltiverseのBodhiプロトコルは、ユーザーの嗜好を掘り下げ、プレイヤーのグループを分類するAIを実行できます。そして、プレイヤーの嗜好データを別のマルチリアルタイムアルゴリズムベースのAIエンジンにフィードバックすることができます。これにより、プレイヤーの嗜好データに基づいてリアルタイムに調整し、プレイヤーに最適な体験を提供することができます。
AIは最も基本的なドライバーであり、ゲームは現実のシーンです。AI+web3は従来のゲームの制約を打破し、プレーヤーにより個別化された体験を提供し、細かい運営を実現します。
グラフ33**、Ultiverse** プロジェクトのロードマップ
情報源：「AIがゲームを支援、UltiverseがGameFiの新しいトレンドをリードできるか？」、Dot Labs
プロジェクト情報：
Xアカウント：
MCP（2024.6.15まで）：38,988,211
FDV（2024.6.15まで）：278,487,225
6. AIがトークン経済の持続可能性を向上させる
ザラファイナンス
Zara Financeは、独自のAI GameFi Poolの運営メカニズムとGameFiおよびNFT市場への専念を通じて、この業界のトッププレイヤーになっています。Zara Financeは、DefiのVaultコンセプトとGameFiのギルド戦略を組み合わせ、包括的なAI戦略システムを開発しました。このシステムは、リソースの効果的な配分を向上させるだけでなく、プレイヤーや投資家の収益率を最適化し、さらにブロックチェーンゲームと金融の融合を推進しています
Zara Financeは、AI技術を利用して優れたWEB3製品を選別し、ユーザーの利益を最大化します。その製品には、Z-Swap、GameList、およびSlaunchがあり、ユーザーの参加度を高めるだけでなく、エコシステム全体の相互作用性と持続可能性も向上させます。特に、GUSDアルゴリズムステーブルコインとZaraのガバナンストークンの設計において、Zara Financeは金融工学の先進思想を示し、より安定かつ信頼性のある投資選択肢をユーザーに提供しています。
プロジェクト情報：
囀る：
7. AIにパワーを与え、Gamefiに基盤を提供する
(1)カラト
KARRATは、$KARRATによって支えられ、真に分散化されたコミュニティによってサポートされている、分散化されたゲームの基盤層です。このコミュニティは、新時代のゲーム、エンターテイメント、人工知能製品に対応するという共通のビジョンを持っています。KARRATプロトコルは、ゲームおよびエンターテイメント業界、およびこれらの業界の変革的なAIイノベーションをサポートすることを目指しています。
これらには以下が含まれます:
コミュニティプロジェクトのサポートと報酬
ゲームとエンターテイメントのエコシステムのためのインフラストラクチャソリューションの開発
Web3ネイティブIPの開発ストーリー
eスポーツ組織との連盟構築
ゲームやエンターテイメントスタジオとのパートナーシップを結び、彼らのトッププロジェクト
コンテンツ配信ネットワークの構築
イノベーションを促進する挑戦
このプロジェクトのハイライトは、AMGI Studiosというスタジオです。このスタジオは、独自の技術、人工知能、リアルタイムアニメーションの革新によって、エンターテインメントIP、ゲーム、Web3ネイティブ資産を制作しています。AMGI Studiosは、ピクサー、ドリームワークス、EA、Amazonの人材によって設立され、60人以上のクリエイティブチームと開発者からなる多様なチームを擁しています。AMGIは、Epic、Netflix、Coldplay、Polygon、Tony Robbins、Marc Cuban、Eric Yuanからの支援を受けています。
プロジェクト情報：
Xアカウント：
MCP（2024.6.15まで）：81,821,582
FDV（2024.6.15まで）：819,161,582
(2)ゲームGPT
GameGPTプロジェクトは技術的にゲームの制作をサポートし、GameGPTは人工知能によって駆動されるゲームエンジンであり、次世代のブロックチェーンゲームにパワーを提供します。GameGPTは複数のAIエージェントを統合して、ゲーム開発の一部のプロセスを自動化することができます。異なるエージェントはそれぞれの役割を果たし、効率的に作業します。ゲームの設計計画を審査し、適切な変更や調整を行うエージェントがいます。また、タスクを具体的なコードに変換するエージェントもいます。前工程で生成されたコードをチェックし、実行結果を審査するエージェントもいます。さらに、すべての作業が初期の期待に沿うかを検証するエージェントもいます。
このように、作業フローを細分化することで、GameGPTはAIエージェントの作業を簡素化できます。各々が専門分野に従事することで、効率が向上し、あらゆることを行う万能なエージェントよりも実現が簡単になります。
まず、ゲームデザインの段階では、ユーザーのリクエストを受け取った後、GameGPTの役割はゲームの全体的な開発計画を作成することです。この計画段階は重要な手順の一つであり、全体的な開発プロセスのスムーズな進行に大きく影響を与えます。この段階は、LLMに基づいたゲーム開発マネージャーによって計画され、最初に初期計画が提出され、その後、タスクリストに分解されます。
LLM固有の制約条件のため、この初期プランはしばしば幻覚が生じ、情報が存在しないか不必要な冗長なタスクが発生することに留意する必要があります。これらの問題に対処するため、研究者は4つの戦略を提案し、これらの戦略は互いに直交しており、より良い効果を得るために階層的に実行できます。
图38、GameGPTのプロジェクトアーキテクチャ
出典:GameGPTホワイトペーパー、Dot Labs
プロジェクト情報：
Xアカウント：
MCP（2024.6.15まで）：15,751,978
FDV（2024.6.15まで）：95.654.353
三、リスクに関する警告
リスク1：価格変動
*暗号通貨の価格は非常に不安定であり、将来の価格の保証や予測はありません
リスク2**：財務**
リスク3**：予想に達しない**
リスク4：法律