カプコン、数十万件に及ぶゲーム開発のアイデア出しを生成AIで自動化する試験運用

出力されたアイデアを生成AI自身に評価させ、要件を満たさない場合には修正プロンプトを自動で作り直して出し直させる。この折り返しを最初から組み込んだ設計が、この仕組みの中核です。大量に出せるだけの仕組みであれば、玉石混交の出力を選り分けるという新しい作業が人間の側に発生します。品質の足切りを自動化したことで、人力のトライ＆エラーを挟まずに、水準を満たした案だけが手元に届く流れが成り立ちました。

テキスト出力、画像出力、プロンプト生成、要件評価という性格の異なる処理を、Vertex AIという一つの枠組みに寄せた構成も、立ち上げを速めた要因といえます。管理すべき対象が散らばらないぶん、ひとりで着手した開発でも十分に手が回りました。応答速度も選定の判断材料に入っており、設定資料の解析結果をプロンプトに渡してから出力が返るまでが他社サービスでは数分、Geminiでは数秒という差は、スピードが重視されるゲーム開発の性質に噛み合っています。高精度なGemini Proと高速なGemini Flashを用途で使い分ける設計も、この基盤選択と地続きの判断でしょう。

生成されたアイデアを、そのまま次の入力資料として使い回す発想も見逃せません。映画のポスター案を出力させたうえで、その世界観を引き継いだステッカーを提案させる。お菓子のアイデアを起点に、そのパッケージのデザインへ降りていく。一度の生成で完成形を狙うのではなく、粗い案を素材に変換しながら段階的に具体化していく組み立て方が、世界観の一貫性を問われる制作物と相性よく働いたと考えられます。