GPT‑6 Astra でゲームを試作し、Playco の手作業による修正を 50% 削減

Playco は、プロのゲーム開発者向け AI 搭載 IDE「Playbot」の開発に GPT‑6 Astra を活用しています。Unity や Godot などのエンジンに直接接続するため、AI モデルは開発者が普段使うツール内で、シーンの編集、ゲームのプレイとテスト、変更の検証、並行作業を行えます。

ゲーム開発では、モデルはコードを書くだけでは不十分です。空間、ビジュアルリファレンス、レスポンシブなインターフェース、ゲームフィール、そして変更が実際のプレイ時に機能するかどうかを推論する必要があります。Playbot では、モデルがエンジン内で構築やテストを行い、バグを見つけ、作成したものを改善できるため、これが可能になります。

Playco チームは GPT‑6 Astra を使い、単純なプリミティブからテーマのないグレーボックスのプロトタイプを作成し、ゲームプレイとクリエイティブな細部を数回調整しました。チームはこの共通基盤から、テーマの異なる 3 つのゲームプロトタイプを開発しました。Playco によると、GPT‑6 Astra は 3 つすべてを一度に作成しました。

また、ほとんどのプロトタイプが初回から動作しました。「Astra では、最初のプロトタイプがすでに高い完成度に達していました。必要だった変更は、ゲームプレイ上の好みに基づくものだけでした」と、リードプロダクトエンジニアの Joao Vieira 氏は述べています。サイバーパンク版の 1 つにはパフォーマンス修正が必要でしたが、ほかは追加の反復作業なしで完成しました。

従来モデルでは、Playco が最初に作成したグレーボックスは完成度が低いものでした。モデルに修正を指示し続けると、やがて逆効果になったため、エンジニアが介入してゲームを手作業で修正する必要がありました。Playco によると、GPT‑6 Astra では手作業による修正が 50% 減少しました。

チームは、空間推論、参照画像の再現、Unity 内のレスポンシブ UI、ゲームフィールの改善も確認しました。Playbot ではモデルがゲームをプレイして自ら変更を検証できるため、Astra はバグを見つけやすくなり、プレイヤー体験を改善できる箇所も特定したと Playco は述べています。

Playco にとって最大の効果は、より多くのアイデアを、開発者が実際にプレイして比較できる形にできることです。リードプロダクトエンジニアの Joao Vieira 氏は、次のように語ります。「ゲームのアイデアが 10 個あれば、想像するだけでなく、10 個すべてを形にして実際にプレイし、どのように感じるかを確かめられます」