タブーかツールか -ゲーム グローバリゼーションにおける AI の役割の再定義

生成AI（GenAI）をゲームのローカリゼーションに活用することは、強い賛否を呼んでいます。クリエイティビティや品質、本物らしさへの影響を懸念し、生成AIの活用に反対する開発者、ローカリゼーションの専門家、プレイヤーもいます。一方、ゲーム スタジオがグローバル リリースの迅速化を求められる中、効率向上の可能性に期待する声もあります。

では、ゲームのローカリゼーションにおいて、AIは具体的にどこで活用すべきなのでしょうか？AIはワークフローのどこを改善できるのでしょうか？そして、どこに限界があるのでしょうか？業界の専門家たちは、ウェビナー「タブーかツールか -ゲーム グローバリゼーションにおける AI の役割の再定義」で、こうした問いをはじめさまざまなテーマについて議論しました。

ライオンブリッジの協力のもとMultiLingual Mediaが主催したこのウェビナーでは、MultiLingual Media CEOのエディー・エアリエタが司会を務め、NC Americaのローカリゼーション マネージャー、ブリン・アンドルーズ、GDC（Informa）のコンテンツ戦略VP、マーク・デロウラ、そしてライオンブリッジ ゲームのゲーム プロダクト マネージメント部門ディレクター、ニコラス アンダーウッドがパネリストとして登壇しました。

パネリストたちは、AIそのものに善悪があるわけではなく、スタジオが直面する差し迫った課題を解決する一助になり得ると指摘しました。 

ウェビナーの全編をご覧になりたい方は、下のボタンからオンデマンド動画をご視聴いただけます。

プレイヤーはゲームにおけるAIをどう捉えているのか？

ゲームにAIが使われることに対して、多くのプレイヤーは懐疑的です。それはなぜでしょうか？AIを使っていることが明らかで、ゲームの品質まで損なわれているような残念な体験をしたプレイヤーも少なくありません。そうした期待外れの結果が、AIへの不信感や反感につながっています。では、この印象は変わらないのでしょうか？

ライオンブリッジのニコラス アンダーウッドは、AIがゲームプレイにもたらす改善によって、プレイヤーがAIを受け入れるだけでなく、むしろ求めるようになる未来を思い描いています。AIと人間が協力すれば、望ましくない結果は避けられます。

AIはゲームのローカリゼーションをどう変えているのか？

AIは、スタジオやローカリゼーション チームが利用できるツールの幅を広げ、新たな働き方や協働のあり方を生み出すことで、ゲームのローカリゼーションのあり方を変えつつあります。もはや焦点はAIを使うかどうかではなく、ワークフローにどう適切に組み込み、テクノロジーと人間の専門知識のバランスをどう取るかに移っています。 

パネリストたちは、AIは人間に取って代わるものではなく、人間の負担を軽減し、能力をさらに引き出すための手段だと強調しました。AIの登場を受け、スタジオでは従来の手法を見直し、各ゲーム固有のニーズに合わせた、より柔軟なプロセスを採用する動きが進んでいます。AIは現在、大量の反復的なテキストを処理するためのツールの一つとなり、専門のリンギストが人間ならではの創造性を必要とする作業に集中できるようにしています。

こうした変化は、品質やそのゲームらしさに対する期待も変えています。人間による監督を組み込むことで、ローカリゼーション チームは、AIを活用したゲームのローカリゼーションでも、オリジナルと同じように丁寧に作り込まれた仕上がりを実現できます。AIが成熟するにつれ、スタジオはその強みを活かしつつ、限界に対処する方法を学んでいます。

AIを活用したゲームのローカリゼーションのメリットとは？

AIを活用したゲームのローカリゼーションは、スタジオの成功を後押しする目に見えるビジネス成果をもたらします。

AIをローカリゼーションのワークフローに組み込むことで、市場投入までの期間を短縮し、多言語でのリリースを迅速化するとともに、文化的なニュアンスや各ゲーム固有の個性を尊重しながら、新たなオーディエンスへリーチを広げることができます。このスピードはゲーム スタジオに戦略的な優位性をもたらし、各地域での展開に弾みをつけます。

コスト削減も重要なメリットの一つです。AIは品質を損なわずにローカリゼーション コストを削減できるため、スタジオは高い投資対効果（ROI）を得ていると報告しています。多様なコミュニティや文化に響くコンテンツをより低コストでローカライズできれば、その削減分を新たな言語の追加に再投資できます。

リリースの迅速化、コスト削減、リーチ拡大というメリットにより、スタジオはプレイヤー層を広げ、ブランドを強化し、競争力を高めることができます。 

AIはゲームのローカリゼーションのワークフローをどう強化するのか？ 

人間による監督のもとでAIを活用すると、ローカリゼーションのワークフローには次のようなメリットがあります。 

• ワークフローの迅速化による効率向上
• 同一の指示に基づく処理による一貫性
• 人間では徹底しにくいルールを順守する厳密さ

さらに、AIは次のような点でもゲーム翻訳の質を高めることができます。会話に含まれる言外の意味を理解し、その情報をワークフローの中でコンテンツを担当する翻訳者に伝えることができます。AIポストエディットを活用すれば、品質保証（QA）の工程で追加の問題を特定することも可能です。

ゲームのローカリゼーションで人間が主導すべき領域とは？

AIは一貫した指示を正確に適用してプロセスを迅速化することに優れていますが、その指示自体を定義したり、会話、世界観、ユーモア、文化的なリファレンスなど、ニュアンスを伴うコンテンツを磨き上げたりするクリエイティブな領域では、人間の貢献が不可欠です。

キャラクターらしい話し方に整え、ジョークをきちんと成立させ、感情的な場面を心に響くものにするには、人間の判断が欠かせません。こうした人間の判断によって、コンテンツはそれぞれのオーディエンスに自然になじむものになります。最も優れたローカリゼーションは、AIのスピードと一貫性に、人間ならではの創造的な感性を組み合わせたものです。

ゲームでAIを活用し、成果を高めるには？

AIに抜け漏れのない的確な指示を与える 

大規模言語モデル（LLM）は有効なツールですが、手間をかけずに望む結果が得られるわけではありません。  

まず何より、何をしてほしいのかをエンジンが理解できるよう、明確な指示を与えることが重要です。プロンプトに必要な要素が一つでも欠けていれば、ミスが起こると考えましょう。また、キャラクターを"「屈強な」"と表現するか、"「強い」"と表現するかといった単語選びによっても、翻訳結果は変わります。 

実際のデータでテストする

AIモデルについて公開されている情報だけを頼りにしたくなるかもしれませんが、実際のデータを使って検証することで、より深い知見を得られます。あるゲームでうまく機能するエンジンが、別のゲームでも同じように機能するとは限らないためです。同様に、ある業界でうまく機能するエンジンが、ゲームでも同じように機能するとは限りません。

一つの情報源だけを信頼しない

低品質なAI翻訳を避けるため、複数の方法でクロスチェックを行いましょう。ローカリゼーション ガバナンスを導入する、単なるネイティブ スピーカーではなくコンテンツに精通した人間の専門家をプロセスに組み込む、あるいは複数のLLMで相互に検証する方法があります。

なぜ汎用AIツールだけでは、AIを活用したゲームのローカリゼーションに十分対応できないのか？

汎用AIツールは基本的な翻訳には役立つ場合がありますが、ゲーム特有の複雑さや多様性への対応が難しい場合も少なくありません。ゲームには独自の世界観、キャラクター、用語、技術要件があり、それらに対応できる専用のソリューションが必要です。汎用の言語モデルは、ゲームのローカリゼーション特有の文脈依存の課題や、言語ごとに異なる書式・ジェンダー表現の管理を想定してトレーニングされているわけではありません。

Lionbridge Samurai™は、ゲームのローカリゼーション特有のニーズに対応するために設計されています。このAI駆動型ゲーム ローカリゼーションアプローチでは、人間の翻訳専門家がLLMを導きながらコンテンツを翻訳し、人間並みの品質と抜群の効率性を実現します。

Samuraiは、コンテキストに応じた高品質な翻訳を、会話文、メニュー画面、パッチ ノート、アイテム一覧、ミニゲームのタイトルなど、あらゆる種類のコンテンツで実現します。翻訳にとどまらず、Lionbridge Samuraiはテキスト変換タスクにも優れており、迅速なイテレーションと、翻訳者によるその場でのLLM戦略の調整を可能にします。 

ゲームのローカリゼーションにAIを導入する際、パートナー選びで重視すべきことは？

AIを活用したローカリゼーションの導入を支援するパートナーを選ぶ際、スタジオはゲームの重要なコンテンツを守るため、信頼性とガバナンスを重視する必要があります。 

強固なガバナンスによって、機密性の高いコンテンツを安全に保護できます。信頼できるローカリゼーション パートナーは、コンテンツをどのように扱うかについて透明性を確保し、知的財産を保護するとともに、厳格な機密保持基準を順守します。 

このウェビナーの主なポイントは？

このウェビナーでは、ゲームにおけるAIと、ゲームのローカリゼーションでAIが果たす役割について取り上げました。

主なポイントは以下のとおりです。

• AIは、ゲームのリリースを迅速化し、より多くの市場にリーチし、グローバル展開を後押しすることで、ゲームのローカリゼーションを変えつつあります。その一方で、各ゲーム固有の個性をどう保つか、プレイヤーの信頼をどう維持するかという重要な課題も生じます。
• AIを良いもの、悪いものと捉えるのではなく、プロセスのどこでAIを活用すべきかを見極めることが重要です。
• スキル説明や繰り返しの多い文字列など、手間のかかる定型的なローカリゼーション作業はAIで自動化しやすく、リンギストの負担を減らしてクリエイティブなコンテンツに集中できるようになります。
• AIにどのように振る舞ってほしいかを定義し、会話や世界観など、文脈を強く必要とするクリエイティブな要素を磨き上げてプレイヤーの没入感を守るうえで、人間の専門知識は引き続き不可欠です。
• ゲームごとに世界観、キャラクター、用語、技術的制約が大きく異なるため、ゲームのローカリゼーションには汎用の言語モデルではなく、ゲーム特有の文脈に合わせて設計されたAIソリューションが必要です。
• AIと人間の専門家が連携することで、ローカリゼーションのプロセスの効率性、一貫性、厳密性を高めることができます。それでも、クリエイティブな方向付けと品質管理には、人間が介在するアプローチが欠かせません。
• スタジオが極めて重要な情報をAIツールやローカリゼーション パートナーと共有する機会が増える中、ガバナンス、信頼、ベンダーとの関係はますます重要になっています。

ライオンブリッジのウェビナー録画をもっとご覧になりたい方は、ライオンブリッジのウェビナーページをご覧ください。

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