NVIDIA ACE を活用した KRAFTON の共演可能キャラクター「PUBG Ally」の構築方法

ゲーム内の AI コンパニオンは、長くスクリプト化された行動ツリーや固定された対話によって制約されてきました。*PUBG* Ally は異なる種類のシステムです。KRAFTON によって *PUBG: BATTLEGROUNDS* のために構築されたこの AI チームメイトは、NVIDIA ACE とその効率的なモデルおよびツールスイートによって駆動されています。 PUBG Ally は、自動音声認識（ASR）、20 億パラメータの小型言語モデル、そしてテキスト読み上げ（TTS）を使用して、プレイヤーの声を理解し、ゲームの文脈や動的イベントを推論し、リアルタイムで応答します。 KRAFTON はこの結果を「共プレイ可能キャラクター（CPC）」と呼んでいます。これは非プレイアブルキャラクター（NPC）とは異なる新しいカテゴリであり、セッションを超えて協力し、適応し、記憶することを目的として設計されています。 [PUBG Ally は 6 月 17 日にパブリックベータ版を開始](https://www.nvidia.com/en-us/geforce/news/pubg-ally-ai-teammate-beta-available-now)し、6 月 30 日まで *PUBG: BATTLEGROUNDS* のアーケードモードでゲーマーに利用可能になります。私たちは *PUBG* Ally チームと座談会を行い、アーキテクチャ、レイテンシの課題、多言語サポート、そして出力が決定論的ではない AI システムを構築・調整する際に得た教訓について深く掘り下げました。 *ビデオ 1: ソウル GeForce Gamer Festival で披露された PUBG Ally の実演* ## KRAFTON でのあなたの専門的なバックグラウンドと現在の職務役割は何ですか？ 私たちの名前は、研究リーダーのヒョンスン・キムとプロジェクトマネージャーのユジョン・ソンです。私たちは *PUBG* Ally チームの一員であり、*PUBG* プレイヤー体験を向上させる AI 駆動技術の研究開発に注力しています。 ## KRAFTON は PUBG Ally を従来の NPC とは異なる、共プレイ可能なキャラクターとして位置付けています。この違いは実際には何を意味し、なぜ『PUBG: BATTLEGROUNDS』がこの機能を導入するにふさわしいタイトルだったのでしょうか。 *PUBG* Ally は従来の NPC 以上の存在です。従来の NPC は通常、スクリプト化された行動や事前に定義された対話ツリーを通じて動作するため、プレイヤーへの自然な対応や予期せぬ状況への適応に限界があります。一方、私たちは *PUBG* Ally を CPC（共プレイキャラクター：Co-Playable Character）と捉えています。これはプレイヤーと共にゲームプレイに参加するように設計された新しいタイプの AI チームメイトです。 [NVIDIA ACE](https://developer.nvidia.com/ace-for-games) と、ゲームに特化したオンデバイス小型言語モデルによって駆動される Ally は、自然な音声対話を通じてプレイヤーの意図を理解し、現在のゲームプレイ状況を解釈してリアルタイムで動的に応答します。Ally はプレイヤーと協力し、戦闘や戦利品の収集などの状況に応じて行動を適応させ、ゲームプレイ中も自然にコミュニケーションを取ることができます。 目指したのは、従来のボットではなく、実際のチームメイトにより近い AI コンパニオンを作成することでした。 私たちは、*PUBG: BATTLEGROUNDS*がこのコンセプトを紹介するに最適なタイトルであると信じています。その理由は、*PUBG*のゲームプレイがチームワーク、コミュニケーション、そして予測不能な創発的状況によって強く駆動されているからです。バトルロイヤル環境では、プレイヤーは絶えず圧力下で戦術的な判断を迫られます。アイテムの共有、移動の調整、仲間の蘇生、車両の回転（ローテーション）、あるいは突発的な戦闘遭遇への対応などです。こうした動的な相互作用は、従来の NPC システムでは不可能な方法で、意味のある協力や文脈理解を探求するための強力な環境を CPC（共プレイ可能キャラクター）に提供します。 *動画 2: GDC 2026 のセッションの完全リプレイをご覧ください。ここでは Krafton のディープラーニングエンジニアと NVIDIA の専門家が、話しかけたり冗談を言ったりし、プレイヤーの命令に応答したりして、あらゆるマッチに追加の楽しさと個性をもたらすリアルタイム AI コンパニオンである PUBG: Ally について深く掘り下げます* ## PUBG Ally の技術アーキテクチャについて詳しく説明してください。インタラクティブなパイプラインは、NVIDIA ACE を介した自動音声認識（ASR）、小型言語モデル、およびテキスト読み上げ（TTS）を組み合わせています。このパイプラインはどのように構成されており、ライブマッチにおいてこれらのコンポーネントはどのように連携して動作するのでしょうか？ 高レベルでは、このパイプラインはプレイヤーの音声とライブゲーム状態という 2 つの入力を、アリーの発話とそのゲーム内アクションという 2 つの出力に変換します。NVIDIA ACE とカスタム AI モデルがオンデバイスで動作し、具体的には NVIDIA 自動音声認識 (ASR)、NVIDIA 小型言語モデル (SLM)、および独自開発のテキスト読み上げ (TTS) モデルです。これらを取り囲むように、当社独自のエージェントハネスとゲーム側の統合が存在します。 モデルに到達するすべての情報はテキスト形式です。プレイヤーが発話すると、ASR がその発話を文字起こしします。並行して、ゲームエンジンがライブマッチの状態を公開しており、エージェントは観測ツールを通じてこれをプレーンテキストの記述として読み取ります。つまり、各ターンにおいて SLM は、文字起こしされた要求と、マッチ内で何が起きているかのテキストによる視点という 2 つの情報に基づいて動作します。 SLM が意思決定の中核です。これはイベント駆動型のループを実行しており、プレイヤーの発話またはゲームイベントによってトリガーされ、必要な情報を観測した上で 2 種類の出力を生成します。発話は TTS に渡されてアリーの音声として再生され、ゲームアクションはゲーム側に引き渡されます。そこではビヘイビアツリーがそれらを実行し、言語推論を待たずに即座に反応するゲームプレイを処理します。これらはすべてローカルで継続的に実行されるため、プレイヤーはアリーと自然に対話できる一方、状況に応じてアリーも自ら発話したりアクションを起こしたりできます。 ## なぜ大規模なクラウドホスト型 LLM ではなく、小規模言語モデルを選んだのか？Mistral-NeMo-Minitron-2B をオンデバイスで実行することで、レイテンシ、ハードウェアの到達範囲、そしてプレイヤー体験においてどのようなメリットが得られたのでしょうか？ *PUBG* Ally においては、ゲームプレイの速度に即応できる AI チームメイトを作成することが最優先事項でした。*PUBG: BATTLEGROUNDS* のようなリアルタイムゲームでは、わずかな遅延さえも、対話の自然さや有用性に大きな影響を与えます。クラウドホスト型 LLM 方式をテストした際、ネットワークレイテンシとモデル推論レイテンシが組み合わさり、ライブでのチームコミュニケーションには応答が遅すぎるという結果となりました。 これがオンデバイス小規模言語モデル（SLM: Small Language Model）を採用した主要な理由の一つです。Mistral-NeMo-Minitron-2B をローカルで実行することでネットワークの往復が不要となり、ゲームプレイ中の応答時間をより予測可能にすることができました。これはユーザーテストにおいて重要な意味を持ちました：プレイヤーは SLM の即応性と存在感を一貫して高く評価しました。*PUBG* Ally はその文脈においては、広範な汎用推論能力よりも、その瞬間に即座に利用可能な感覚の方が重要であると感じさせたのです。 オンデバイスでの展開には、厳しい制約も伴いました。*PUBG* はグラフィックに富むタイトルであり、すでに GPU メモリの大きな割合を消費しているため、AI コンパニオンが利用可能な VRAM は限られています。20 億パラメータの Mistral-NeMo-Minitron-2B は、すでに強力な指示従順性を持つコンパクトな出発点でしたが、クライアントサイドでの展開のためにさらに量子化（quantization）を施しました。量子化されたモデルは、*PUBG* の実行後に残る VRAM の余裕内に収まるため、*PUBG* Ally は総 VRAM が 8GB という最小限の GPU でも動作可能です。これにより、初期の英語サービスにおいては、エンスージアスト向けの高級 GPU に限定されることなく、対応する NVIDIA ハードウェアを備えたプレイヤーが誰でも体験できるようにしています。 バトルロイヤルにおいて、レイテンシ（遅延時間）はすべてです。チームは、音声入力から発話応答までの往復時間をリアルタイム戦闘に耐えうるほど速く保つために、どのような特定の技術を採用し、最も多くのエンジニアリングリソースをどこに投入したのでしょうか。 レイテンシは *PUBG* Ally における最大の設計制約の一つでした。会話もゲーム内アクションも、すべてリアルタイムで発生しなければならないからです。この体験がオンデバイスで実行されるため、私たちは小型言語モデルの推論コストと、高速なアクションと言語推論との分離を最適化しました。 モデル側では、KV キャッシュを最大限に活用するためにプロンプト構造を設計しました。安定した指示とゲームプレイの文脈はターン間で可能な限り一貫して維持され、各ターンで更新されるのは最も関連性の高いリアルタイム情報のみです。これにより冗長な計算が削減され、オンデバイスでの応答時間がより予測可能になります。 アーキテクチャ側では、ゲーム内のあらゆる反応を言語推論に待たせることは避けました。これは人間の意思決定における素早く直感的な反応と、ゆっくりとした熟考に基づく推論に対応する「システム 1 / システム 2」の問題として扱っています。システム 1 レイヤーは行動木（behavior tree）として実装され、ゲームのティックレートで動作する移動、照準合わせ、即座の戦闘対応といった素早い反応型ゲームプレイを処理します。一方、システム 2 レイヤーである言語モデルは、プレイヤーの意図の解釈、プレイヤーとの連携、自然な発話の生成といった熟考が必要な作業を担当します。反射レベルのアクションがモデルを待たなければならないことはありません。 これらの 2 つのレイヤー間の境界線を定義し、何が即座にシステム 1 のゲームプレイ層で処理され、何がシステム 2 の言語モデルを経由してルーティングされるかを決定するために、多大なエンジニアリング努力が注ぎ込まれました。この区分を正しく行うことは、*PUBG* Ally が戦闘において十分な反応性を保ちつつ、AI チームメイトとしての柔軟性と自然さを維持するために不可欠でした。 ## PUBG アリーは、PUBG に特有の用語、マップ、アイテム、武器属性を理解しています。チームはこのドメイン適応にどのように取り組まれ、アリーが自由生成されたテキストではなく実際のゲーム状態に基づいた回答を行うよう保たれているのでしょうか？ 私たちはこの課題を 2 つのステップで解決しました。まず、何を扱わないかを決定することでした。あらゆる可能な *PUBG* シナリオに対処させるのではなく、世界を制限しました：単一のマップであるサンホクと、単一のモードである AI Duo です。また、アリーが使用できるもの、認識はできるが使用できないもの、そしてこの文脈では存在しないものを定義する固定されたアイテム分類体系を採用しました。閉じた世界の中で作業することで、その後のすべての処理がはるかに扱いやすくなりました。 その後、決定論的な *PUBG* 仕様を構築し、それをより大規模な教師モデルのシステムプロンプトに配置しました：サンホクのランドマーク、アイテムと武器に関する知識、そしてアリーが実際に何ができるのかという明確な説明です。この教師モデルはこれを用いて、適切な *PUBG* の用語やスタイル、および自身の限界（武器、アタッチメント、アイテム、ルールを網羅したキュレーションされた辞典に裏打ちされた知識検索ツールを呼び出すことで外部ソースに依存すべき時など）を示す根拠のある回答を生成しました。これらすべての要素をオンデバイス用の学生モデルに凝縮し、これらの振る舞いが単なる指示の集合体ではなく、学生モデル自身のものとなるようにしました。 Ally をライブゲームの状態に維持することは別の問題であり、エージェント方式で対応しています。各ターンごとにマッチ全体の状態をモデルのコンテキストに読み込むのではなく、Ally が必要とする情報を自ら判断し、ツール呼び出しを通じて必要な部分のみを取得します。このエージェントには一連の観測ツールが用意されており、自身のステータス、チームメイト、近くのアイテム、戦闘状況などを把握できます。各ツールは、権限のあるエンジンデータの該当部分をプレーンテキストで返します。例えば、「M416 を装備中、マガジンに 24/30 発残っている。HP は 78%、安全地帯内にいる」といった形式です。システムプロンプトでは、これらのツール結果が現在のマッチにおける唯一の事実根拠であると定義されています。また、蒸留（distillation）プロセスにおいて、教師モデルは過去のターンから記憶するのではなく、ツールを通じて再観測する習慣を強化しました。この規律は学生モデルによって内面化され、Ally の主張する事実は、ゲームが急速に変化する中でも、直前にエンジンから意図的に取得した値に遡るものであり、モデルが推測したものではないことが保証されます。 PUBG Ally は英語、韓国語、中国語に対応しています。多言語サポートはエンジニアリング上の課題にどのような複雑さを加え、また各言語間で品質をどうバランスさせたのでしょうか？ 多言語サポートは複雑性を増します。なぜなら、*PUBG* におけるコミュニケーションは単なる標準的な言語運用ではないからです。プレイヤーは短いコマンド、スラング、略語、アイテム名、マップの呼び出し名称、そして特に迅速な戦闘状況下では文化的に特有な表現を使用します。 これに対処するため、*PUBG*プレイヤーが英語圏、韓国語圏、中国語圏のコミュニティで実際にどのようにコミュニケーションを取っているかを調査し、言語別のデータを構築しました。また、各言語における品質、自然さ、ゲームプレイへの適合性について、言語専門家と協力してレビューを行いました。 言語的なレビューに加え、プレイテストやユーザーアンケートを通じて体験を検証しました。各言語のプレイヤーが、同程度の反応速度、有用性、そしてチームメイトのような行動を感じているかを比較しました。私たちの目標は、サポートされている各言語のプレイヤーにとって、*PUBG* Ally が等しく自然で一貫した存在となるようにすることです。 ## CES 2026 で KRAFTON は、長期的な記憶機能を備えた PUBG Ally を披露し、Ally が過去のマッチを recall し、会話の中で過去の出来事を参照できることを示しました。記憶機能の追加がゲームプレイ体験に何をもたらしたのか、またその実装方法はどのようなものなのでしょうか。 Ally の記憶は構造化されており、2 つの時間スケールで動作します。長期的な記憶はマッチ間を跨いで保持されます。そこにはプレイヤーのプロファイル（名前、好む武器、お気に入りのドロップ地点、Ally に共有した個人的な詳細情報）と、そのプレイヤーとの過去のマッチ記録（最終順位や注目すべき出来事など）が格納されています。短期的な記憶は、マッチ内の文脈を指します。これはプレイヤーの直近の発言や、現在のゲーム内で直近に発生した出来事を意味します。 最も明確な信号は、プレイテスト後のプレイヤーのコメントから得られました。あるプレイヤーは Ally に最初のマッチで Beryl を探してほしいと頼み、次のマッチ以降、Ally はその指示なしに自ら見つけるようになりました。別のプレイヤーが自分の名前を Ally に伝えると、Ally は次のマッチですでにその名前を使っていました。複数のプレイヤーは、Ally がマッチ間で好みの武器や好きなドロップ地点を記憶し、自発的に話題に出してくる様子について述べています。これらの瞬間こそが、Ally を単なる各マッチごとのアシスタントから、プレイヤーが継続的なチームメイトとして扱う存在へと変えたのです。 Ally はアイテムの要求、蘇生時の支援、そして戦利品の収集や戦闘中の自律的な判断を行うことができます。この SLM（小型言語モデル）はゲームのアクションシステムとどのように連携しており、また Ally の判断をスクリプトされたボットや予測不能なエージェントではなく、チームメイトらしいものとして保つためにはどうしているのでしょうか。 Ally はアジェンシー・ループを通じて行動を決定します。各イベントにおいて、エージェントは必要な環境の部分を観察し、現在のゲーム状態において実際に実行可能なアクションが何かを確認し、プレイヤーとの対話に基づいてアクションを選択します。Ally が取る行動は、プレイヤーが何を求めているか、そして状況が許す範囲に由来しています。この「観察→利用可能性の確認→決定」というループこそが、Ally をスクリプトされたボットではなくチームメイトらしく感じさせるために中心的な役割を果たしていることが分かりました。 これらの判断を自然なものにする鍵はデータにありました。私たちは膨大で多様な実際のユーザーの要求やゲーム内会話データを収集し、各状況に応じた適切な行動を生成するように SLM（小型言語モデル）を訓練しました。それと同様に重要なのは、実際のプレイヤーセッションからのフィードバックを用いて、不自然さや違和感を感じさせる瞬間を反復的に排除したことです。つまり、アリーのタイミング感覚や判断力は、抽象的な選好データからではなく、プレイヤーが実際にどのように使用したかという経験から学習されたものであり、これがその行動が硬直したり予測不能になったりしないように感じさせる要因となっています。 ## 改善のループはどのようなものだったのでしょうか？特に一貫性が重要となる競争型マルチプレイヤーゲームにおいて、出力が決定論的ではない AI チームメイトをどのようにテストし、調整しているのですか？ AI チームメイトのテストは、チャットボットや単体のモデルのテストとは全く異なります。究極的には良い AI チームメイトを作ることが私たちの目標ですが、「良い」と定義することは単純ではありません。私たちにとって、良いチームメイトとは、実際のマッチにおいてプレイヤーが有用で、タイミング良く、信頼できると感じる存在です。その意味では、ユーザーエクスペリエンス（UX）が最も重要な指標となりますが、同時に直接評価するのが最も難しい要素でもあります。 そのため、当社の調整プロセスでは複数の評価レイヤーを組み合わせました。自動化された評価を用いて、アリーが期待されるインタラクションプロトコルに従っているか、利用可能なツールを適切に使用しているか、発言や行動の一貫性が保たれているかを検証しました。その後、候補となるモデルを実際のプレイテストと A/B テストを通じて比較し、アンケートや自由記述によるフィードバックを活用して、プレイヤーが実際に何に気づき、何を重視しているのかを理解しました。最後に、選定されたモデルを大規模なプレイテストで検証し、1,000 名を超える実際のプレイヤーからのプレイフィードバックに基づいてアリーを洗練させました。 最も重要だったのは、プレイヤーのシグナルをユーザーエクスペリエンス（UX）信号として評価ループにフィードバックすることでした。プレイヤーのフィードバックにより、アリーがどこで失敗したか、またプレイヤーが AI チームメイトに対して何を好み、何に不満を持ち、何を価値あると感じているかを理解できました。これらの好みを基に評価基準を洗練させ、さらなる調整を導きました。*PUBG* の QA チームと大規模なプレイテストのおかげで、専門家のゲームプレイ負荷テストと、実際のプレイヤーからの広範なフィードバックを組み合わせることができました。 ## PUBG アリーは *PUBG: BATTLEGROUNDS* Arcade で限定プレイテストとしてリリースされます。この最初の期間にプレイヤーから最も学びたいことは何ですか？また、コミュニティはどのように参加できますか？ *PUBG* アリーの初のベータ版リリースであるため、改善が必要な領域があることは承知しています。しかし同時に、アリーが *PUBG* に新たなゲームプレイの層をもたらすと信じています。 私たちが最も楽しみにしているのは、プレイヤーが実際のマッチで Ally をどのように使いこなすかです。創造的な戦略を発見したり、チームメイトとの協力方法を新たに開発したり、あるいは予期せぬ楽しさを見つけたりするかどうか。このプレイテストを通じて、Ally が既存の『PUBG』体験にどう組み込まれるかをより深く理解し、どのような新しいゲームプレイの可能性を開くことができるかを探りたいと考えています。 プレイテストは、6 月 17 日のアップデートから開始され、6 月 30 日までアーケードモードで 2 週間実施されます。プレイヤーはアーケードモード内の「Ally Duo」メニューを通じて参加できます。皆様にはぜひこの機会に参加し、Ally を試していただき、フィードバックをお寄せいただくようお願いいたします。皆様の体験と洞察が、今後の機能の方向性を形作る上で重要な役割を果たします。 ## NVIDIA ACE を活用して AI 搭載の相棒やチームメイトを初めて構築しようとする他のスタジオに対して、どのようなアドバイスをされますか？ CPC を構築する際に本当に目指すべきは、プレイヤーの体験です。つまり、相棒が良きチームメイトとして感じられるかどうかです。これはオフラインの指標や小規模な社内チームだけでは判断するのが難しいものです。そこで最も重要だったループはシンプルでした。すなわち、迅速にプロトタイプを開発し、多数の実在するプレイヤーの前で試し、そのフィードバックからモデルを改善し、これを繰り返すことです。このサイクルを回すたびに、何らかの事前設計では得られない「良きチームメイト」というものの本質について、より多くのことを学べました。もし一つだけアドバイスをするなら、そのループを早期に稼働させ、頻繁に実行できるほどコストを抑えるべきだということです。 ## 今後、CPC はどこへ向かうとお考えですか？より高い自律性、アライ間のマルチエージェント連携、より豊かな感覚入力など？ 私たちにとって、最も重要な次のステップは「発見」です。アーケードモードを通じて、AI の機能である Ally が共にプレイする際に、プレイヤーが実際にどのようにゲームを楽しみたいのかを学び、その知見を用いてゲームに真に新しい種類の楽しさを提供できる準備をしたいと考えています。 CPC は、スクリプトベースのシステムでは決してできない方法でプレイヤーを理解し、適応することができます。そのため、何が実現可能かという可能性の範囲は広大です。アーケードプレイテストは、その可能性の中でプレイヤーがどの方向に惹かれていくかを初めて実際に確認できる機会であり、それによって次につくるべきものを形作っていくことができます。 ## NVIDIA ACE を始めるには KRAFTON と『PUBG』の Ally における協力、および CPC コンセプトのパブリックベータ版への移行を嬉しく思います。AI を駆使したゲームキャラクターを開発中の方は、音声・知能・アニメーションのためのオンデバイスおよびクラウド AI モデルを備えた [NVIDIA ACE](https://developer.nvidia.com/ace) の利用を開始してください。 ## ゲーム開発者向けリソース ゲーム開発者向けの完全なリソースリストは[こちら](https://developer.nvidia.com/game-development)でご覧ください。最新の NVIDIA ゲーム開発ニュースをお知らせするため、以下のチャンネルをフォローしてください: - ソーシャルメディア: X, LinkedIn, Facebook, YouTube をフォロー - Discord コミュニティに参加

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