Google DeepMind、15 年間のゲーム AI 研究を基盤に新体験プロトタイプ開発へ
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Google DeepMind
Google DeepMind は、アタリやゴ、スタークラフトにおける 15 年間の研究実績を踏まえ、ゲーム開発者とのパートナーシップを通じて新たなプレイ体験のプロトタイプ構築に着手したと発表した。
AI深層分析を開く2026年8月21日 22:51
AI深層分析
キーポイント
ゲームと AI 研究の歴史的連携
DeepMind は設立以来、アタリでの DQN 学習や AlphaGo の開発など、ゲームを AI 研究の主要なエンジンとして活用してきた。
開発者との戦略的パートナーシップ
同社はゲーム開発者との深い連携が不可欠であるとし、Fenris Creations や Hello Games など複数のスタジオと協力関係を築いている。
次世代プレイ体験のプロトタイプ化
今後はゲーム開発者と共同で、AI とゲームの両方のフロンティアを押し広げる新しいプレイ体験のプロトタイプ構築に注力する方針を示した。
AIのゲーム理解から世界への拡張
明確な目標とルールがあるゲームの習得を超え、スコアやルールブックのない現実世界で人間のようにゲームを理解し相互作用できるかが新たな課題となった。
SIMAによる一般化されたエージェントの実現
SIMAは高スコア最適化ではなく、プレイヤーの視点から自然言語指示を理解し、キーボードやマウス操作を通じて既存ゲームをAPIなしで動作させる汎用エージェントである。
重要な引用
Games have driven some of the biggest breakthroughs in AI.
Doing AI research with games requires deep partnership with game developers
We're partnering with game developers to prototype new gameplay experiences that push the frontiers of both gaming and AI.
can AI understand and interact with any game world the way a person would?
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編集コメント
DeepMind がゲーム開発者との協働を強調している点は、AI の社会実装において技術単独ではなく、ドメイン知識を持つ専門家との連携が不可欠であることを示唆している。特に Fenris Creations との提携は、MMO という複雑な環境での AI 応用可能性を探る重要な一歩となるだろう。
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2026 年 8 月 21 日
アレクサンドル・ムファレック、アドリアン・ボルトン
アタリからゴ（囲碁）、スタークラフトへ。ゲームは AI における最も大きなブレークスルーを数多く生み出してきました。現在、私たちはゲーム開発者と連携し、ゲームと AI の両方のフロンティアを押し広げる新しいプレイ体験のプロトタイプ構築に取り組んでいます。
2010 年の設立以来、制約がありながらも豊かな世界を持つゲームは、知能の理解において決定的な役割を果たしてきました。アタリでの完全掌握からタンパク質構造予測の解決支援まで、これまでに得た AI の最大の成果を導いてきたのはゲームです。そして今もなお、私たちの活動の中心に位置し続けています。
ゲーミングは GDM（Google DeepMind）の DNA に刻まれています。GDM の創設者の一人であるデミス・ハサビス氏をはじめ、チームの多くが元ゲーム開発者です。私たちは長年にわたりゲーム開発の実践経験を持ち、ゲーム制作という職人芸に対する深い敬意を抱いています。
ゲームを用いた AI 研究には、ゲーム開発者との深い連携が不可欠であることは以前から明確にしています。今年初めに発表したフェンリス・クリエイションズ（『EVE Online』の開発スタジオ）との新たな主要な 研究パートナーシップ や EVE ユニバース、そして『Hello Games』、『Coffee Stain Studios』、『Foulball Hangover』など著名なスタジオとの共同作業などがその証です。
ゲームが AI 研究の原動力となる
私たちの歩みは、少人数のチームが深層ニューラルネットワークを訓練し、生きたピクセルから直接アタリ 2600 のゲームをプレイさせることから始まりました。Deep Q-Network (DQN) は、*Pong* から *Breakout*、そして *Space Invaders* まで、49 の異なるゲームにおいて、ゲーム固有のエンジニアリングを一切行わずに学習しました。この DQN を取り上げた 2015 年の Nature 論文 は、現代における深層強化学習の時代を加速させるきっかけとなりました。
そこから私たちは、より複雑なゲームの攻略へと挑戦し、それぞれのマイルストーンが、さらに能力が高く汎用的なシステムを生み出してきました。AlphaGo は 2016 年、世界チャンピオンの李世乭（イ・セドル）氏を破りました。これは多くの専門家がまだ 10 年は先のことだと考えていた偉業です。AlphaGo Zero は人間からのデータは一切使わず、自己対戦のみで学習することで、これまでのすべてのバージョンを上回りました。AlphaZero はこのアプローチを一般化し、チェス、将棋、囲碁の 3 つのゲームを一つのアルゴリズムで攻略可能にしました。さらに MuZero は、ルールすら知らない状態でプレイする方法を学習しました。2019 年には、AlphaStar が *StarCraft II* でグランドマスターレベルに到達し、リアルタイムの複雑さと不完全な情報という課題を克服しました。
各ゲームにおいて、AI はプレイ体験を豊かにしてきました。AlphaGo の有名な 37 手目 はあまりにも予想外な一手で、プロの解説者たちは当初これを誤りだと考えました。この一手は囲碁における数世紀にわたる常識を覆し、専門家たちに新たな戦略を探求するきっかけを与えました。同様に AlphaZero も、チェスにおいて全く新しい戦法の系譜を生み出しました。重要なのは、ゲームで成功した探求の精神が他の AI システムにも深い影響を与えた点です。AlphaFold はこれらの基盤を応用し、50 年もの間解決されなかったタンパク質構造予測という大課題を解く手助けをしました。この画期的な成果は、2024 年のノーベル化学賞の受賞にもつながりました。
ゲームの攻略から理解へ
これまでの私たちの研究では、明確な目標と十分な学習時間さえあれば、AI はあらゆるゲームを攻略できることを示しました。しかし、現実世界にはスコアやルールブックといった明確な指標は存在しません。そこで私たちは、根本的に異なる問いを立てました。「AI は人間のように、あらゆるゲームの世界を理解し、そこに相互作用できるだろうか？」
これが、私たちが開発した SIMA（Scalable Instructable Multiworld Agent：スケーラブルで指示可能なマルチワールドエージェント）の背景にある課題です。高得点を最適化するのではなく、SIMA はプレイヤーが画面で見ているものを「見て」、自然言語による指示を理解し、一般的なキーボードやマウスの操作を通じて行動します。API やソースコードへのアクセスは必要ありません。
Gemini を基盤とする当社の最先端 AI モデル「SIMA 2」は、リアルタイムでの推論と対話が可能で、インタラクティブなパートナーとして機能します。このエージェントは『No Man's Sky』や『Valheim』、『Hydroneer』といった複雑な 3D 研究環境やビデオゲームにおいて、人間のようなプレイを実現しています。
ゲーム開発者にとって、真に汎用的なゲーム用エージェントが実現されれば、既存のゲームコードを一切変更することなく AI の能力を活用できるようになります。これにより、ゲーム世界を本当に理解する AI パートナーや、スクリプトシステムでは不可能だった方法で適応・反応するノンプレイヤーキャラクター（NPC）など、全く新しいゲームプレイが可能になるでしょう。
また、汎用的なゲーム用エージェントはゲームの作り方も変える可能性があります。開発中、コミットごとにゲームが変化していく状況でも、こうしたエージェントを使えば真に堅牢な QA テストを実現できます。ローンチ後、新コンテンツが追加されたりプレイヤーの行動が予測不能になったりする場合でも、再スクリプト化することなくリアルタイムで適応し、新しい状況にも汎用的に対応できるようになります。
SIMA エージェントを安全かつ責任を持って開発するために、当社は評価の高いゲームスタジオと提携し、AI 研究用のゲームポートフォリオを拡大しています。これにより、将来的に現実世界の課題解決に応用できる可能性のある、より複雑なタスクでエージェントを試すことが可能になっています。
ゲーム開発者と連携し、AI とゲーム研究の新たな最前線を探る
ゲームスタジオは、熟練した技術力と壮大なゲーム世界、そしてプレイヤーへの深い理解を持っています。私たちは、Gemini に代表される最先端の AI や、生成型インタラクティブ環境、身体性を持つエージェントに関する研究、さらに研究分野における専門知識を提供します。また、チームにはインタラクティブ環境向けに AI を構築してきた独自の開発背景と長年の経験があります。
これらすべてを統合し、AI がなければ実現不可能な、かつてないゲームプレイ体験の発見に注力しています。
重要なのは技術そのものではなく、楽しい体験です。そのため、パートナー企業に対しては「語るよりも見せる」アプローチを採用しています。チームはゲーム開発者と密接に連携し、新しいアイデアを探求しながらプレイ可能なプロトタイプを構築して、どこに面白さがあるかを見極めます。
独立系スタジオ「Fenris Creations」との最新の研究提携は、彼らが手掛ける『EVE Universe』の世界において、私たちのゲーム分野における AI 研究の歴史に新たな章を加えるものです。
Fenris Creations は、ゲーム史上でも特に非凡な恒久世界を構築するために 20 年以上にわたって取り組んできました。2003 年にローンチされた『EVE Online』は、数千ものプレイヤーが単一の宇宙を共有する大規模マルチプレイ空間シミュレーションです。この宇宙は 20 年以上にわたり継続的に進化し続けており、プレイヤー主導の経済システムでは、実際の需給動向や数千の恒星系にまたがる貿易ネットワークが機能しています。その風景は同盟、紛争、外交によって形作られ、すべて人間同士の相互作用によって駆動されています。
AI 研究にとって、これは黄金の機会です。この生きた世界は、最先端 AI に不可欠だと私たちが信じる能力をまさに必要としています：
- 継続的学習: 常に変化する世界において、新しいスキルを獲得しながらも過去の知識を失わないこと。
- 記憶: 今日モデルが扱えるコンテキストウィンドウをはるかに超えた時間スケールにわたる知識の蓄積と検索。
- 長期計画: 数週間、数ヶ月、あるいは数年単位での推論。
- 複雑なマルチエージェントダイナミクス: コーポレーション、競争、交渉、経済、そして大規模で生じる社会的振る舞いを扱うこと。
これらの課題は、経験から継続的に学習し、その学習速度が時間とともに加速するシステムを創出するという、私たちの広範な研究イニシアチブの核心に位置しています。これらの最先端能力が、将来的には新たなゲームプレイ体験を開く鍵になると私たちは信じています。
当社の研究パートナーシップは、Fenris Creations の拡大する宇宙全体に及び、AI 開発のための多様な環境を提供しています。*EVE Online* は大規模な単一シャードの恒久的宇宙を舞台とする一方、*EVE Vanguard* はファーストパーソン視点でプレイされ、広大な恒久的世界の中で地上レベルの高速かつ緊迫した戦術的判断をもたらします。これにより、瞬時の反応を要する戦術から銀河規模の戦略に至るまで、異なる抽象化レベルで動作するエージェントの研究が可能になります。
さらに、プログラム可能な「スマートアセンブリ」とオープンで拡張性の高いアーキテクチャを備えた *EVE Frontier* は、世界そのもののルールが変化する可能性のあるオープンエンドな環境を提供します。ここでは、全く新しいゲームメカニクスに適応できるエージェントの育成が求められます。
Google DeepMind と Fenris Creations が共同で実施したワークショップでの「見せることで語る」セッションでは、両チームがプレイ可能なプロトタイプやフィードバックを共有し、新たなゲーム体験のためのアイデアについて議論しました。
この協力関係はすでに実質的なプレイヤー価値をもたらしています。Aura Guidance システムでは Gemini を活用し、新規パイロットが直面する「ロッキーヘルプ」の質問と回答に基づいた、プレイヤー生成型の知識を提供して支援を行っています。
中長期的な研究プログラムは、EVE Online のオフライン版から始まります。これは生身のプレイヤーとは切り離された安全なサンドボックスです。その後、EVE Frontier を通じて、人間とエージェントが持続的でオープンエンドな世界でどのように共存できるかを研究する場へと進んでいきます。技術的な能力が成熟した段階になって初めて、人間のプレイ体験を豊かにすることを目的として、EVE Online や EVE Vanguard への導入を検討します。
これからの道
ゲームは常に知性の鏡でした。ゲームがより複雑になり、より持続的になり、よりオープンエンドになるにつれて、それらをナビゲートするために構築する AI システムも同様に進化していきます。
私たちが目指す究極の目標は、これまで一貫して同じものです。AI は代替ではなく触媒となるべきです。長期的な野心としては、画期的なゲームプレイ体験を可能にし、ゲームへのアクセス性を高め、よりパーソナライズされたものにするという点にあります。さらに、AlphaGo から AlphaFold まで見てきたように、ゲームで得た知見を実世界の問題に応用し、科学の発見を推進することを目指しています。
この旅路において共に歩んでくれたすべてのゲームパートナー、そして次の章に参加してくれた Fenris Creations に感謝いたします。私たちがどのような発見をするのか、共有するのが待ちきれません。
謝辞
長年にわたり、ゲーム分野における AI 研究の安全かつ責任ある推進に貢献してくださった Google DeepMind の多くのチームに、心より敬意を表します。
本稿では、以下のゲーム開発者各位に特別感謝申し上げます。Coffee Stain（『Valheim』『Satisfactory』『Goat Simulator 3』）、Fenris Creations（『EVE Online』『EVE Vanguard』『EVE Frontier』）、Foulball Hangover（『Hydroneer』）、Hello Games（『No Man's Sky』）、Keen Software House（『Space Engineers』）、RubberbandGames（『Wobbly Life』）、Strange Loop Games（『Eco』）、Thunderful Games（『ASKA』『The Gunk』『Steamworld Build』）、Digixart（『Road 96』）、そして Tuxedo Labs & Saber Interactive（『Teardown』）
原文を表示
August 21, 2026 Research
Alexandre Moufarek and Adrian Bolton
From Atari to Go to StarCraft, games have driven some of the biggest breakthroughs in AI. Now, we’re partnering with game developers to prototype new gameplay experiences that push the frontiers of both gaming and AI.
Since DeepMind’s foundation in 2010, the constrained yet rich worlds of games have played a critical role in understanding intelligence. They have driven some of our biggest AI breakthroughs, from mastering Atari to helping solve protein structure prediction - and they are still at the heart of what we do.
Gaming is in GDM’s DNA. Demis Hassabis, one of Google DeepMind's founders, is himself a former game developer, as are many of us in the GDM team. Together, we have decades of hands-on experience in game development and a deep respect for the craft of making games.
We’ve always been clear that doing AI research with games requires deep partnership with game developers - like our major new research partnership with Fenris Creations and the EVE Universe that we unveiled earlier this year, and the work we’ve done together with acclaimed studios like Hello Games, Coffee Stain Studios, Foulball Hangover and others.
Games as the engine of AI research
Our journey began when a small team trained a deep neural network to play Atari 2600 games directly from raw pixels. The Deep Q-Network (DQN) learned to play 49 different games — from *Pong* to *Breakout* to *Space Invaders* — without any game-specific engineering. The 2015 Nature paper on DQN helped catalyze the modern era of deep reinforcement learning.
From there, we attempted to master more complex games, with each milestone producing more capable and general systems. AlphaGo defeated world champion Go player Lee Sae Dol in 2016 — a feat many experts thought was still a decade away. AlphaGo Zero surpassed every previous version by learning entirely from self-play, with no human data at all. AlphaZero generalized this approach to master chess, shogi, and Go with one algorithm, while MuZero learned to play without even knowing the rules. In 2019, AlphaStar reached Grandmaster level in *StarCraft II*, navigating real-time complexity and imperfect information.
For each game, AI enriched the playing experience. AlphaGo's famous Move 37 was a play so unexpected that professional commentators initially thought it was a mistake, overturning centuries of received wisdom in Go and inspiring experts to explore new strategies. AlphaZero similarly inspired entirely new lines of play in chess. Crucially, the spirit of exploration that succeeded in games had profound impacts for other AI systems: AlphaFold applied these foundations to help solve the 50-year grand challenge of protein structure prediction, a breakthrough which was recognized with the 2024 Nobel Prize in Chemistry.
From mastering games to understanding them
Our earlier work demonstrated that AI could master any game given a clear objective and enough training. But the real world doesn't come with scores and rule books — which led us to ask a fundamentally different question: can AI understand and interact with any game world the way a person would?
This is the challenge behind SIMA, our Scalable Instructable Multiworld Agent. Rather than optimizing for a high score, SIMA is a generalist agent that ‘sees’ what a player would see on screen, understands natural language instructions, and acts through ordinary keyboard and mouse controls — requiring no APIs or source code access.
Powered by Gemini, our frontier AI models, SIMA 2 acts as an interactive companion capable of real-time reasoning and conversation. It achieves human-like play across complex 3D research environments and video games including *No Man's Sky*, *Valheim*, *Hydroneer*, and more.
For game developers, a truly general gaming agent would unlock AI capabilities that work with existing games — no modifications to the game code required. This could power entirely new gameplay, from AI companions that genuinely understand the game world to Non-Player Characters (NPCs) that adapt and respond in ways that scripted systems never could.
A general gaming agent could also transform how games are made. During development, when the game changes with every commit, such agents could enable truly robust QA testing. Post-launch, when new content is introduced or players behave unpredictably, they could adapt in real time — generalising to new situations without needing to be re-scripted.
To develop SIMA agents safely and responsibly, we've partnered with acclaimed game studios and we are building a growing portfolio of games for AI research. This allows us to challenge our agents with ever more complex tasks that may one day transfer to solving problems in the real world.
Exploring new frontiers of AI and games research, in partnership with game developers
Game studios bring expert craft, extraordinary game worlds, and deep knowledge of their players. We bring frontier AI — from Gemini to research in generative interactive environments and embodied agents — research expertise, and our team’s unique game development background and years of experience building AI for interactive environments. Together, we focus on discovering breakthrough experiences — never-before-seen gameplay that wouldn't be possible without AI.
It's not about the tech, it's about fun experiences. So we take a ‘show, don't tell’ approach with our partners. Our team works hand in hand with game developers, exploring new ideas and building playable prototypes to find the fun.
Our latest research partnership with Fenris Creations, the independent studio behind the EVE Universe, represents a new chapter in our history of AI research in games.
Fenris Creations has spent more than two decades building one of the most extraordinary persistent worlds in gaming. *EVE Online*, launched in 2003, is a massively multiplayer space simulation where thousands of players share a single universe that has evolved continuously for more than 20 years. Its player-driven economy features real supply-and-demand dynamics and trade networks spanning thousands of star systems. Its landscape — shaped by alliances, conflicts and diplomacy — is driven by human interaction.
For AI research, this is a golden opportunity. It's a living, evolving world that demands precisely the capabilities we believe are essential for frontier AI:
- Continual learning: Acquiring new skills without forgetting what came before, in a constantly changing world.
- Memory: Accumulating and retrieving knowledge across timescales that extend far beyond today's model context windows.
- Long-horizon planning: Reasoning over weeks, months, or even years.
- Complex multi-agent dynamics: Navigating cooperation, competition, negotiation, economics, and emergent social behavior at scale.
These challenges sit at the core of our broader research initiative to create systems that learn continuously from experience, with the rate of learning accelerating over time. We believe these frontier capabilities could unlock new gameplay experiences in the future.
Our research partnership extends across Fenris Creations' expanding universe, offering distinct environments for AI development. While *EVE Online* offers a large-scale single-shard persistent universe, *EVE Vanguard* is played from a first-person perspective, bringing ground-level, fast-paced tactical decision-making to the broader persistent world. This creates opportunities to study agents operating across multiple levels of abstraction, from twitch-level tactics to galaxy-spanning strategy.
Furthermore, *EVE Frontier* — with its programmable "Smart Assemblies” and its open, extensible architecture — offers an open-ended environment where the very rules of the world can change, demanding agents that adapt to entirely new game mechanics.
*A “show, don’t tell” session during a workshop with Google DeepMind and Fenris Creations where our teams share playable prototypes, feedback and discuss ideas for new gameplay experiences*
Our collaboration has already delivered real player value: the Aura Guidance system uses Gemini to deliver player-generated knowledge, based on real Rookie Help questions and answers, to help new pilots.
Our longer-term research program begins with an offline instance of EVE Online, which is a safe sandbox, separate from live players. It then progresses through EVE Frontier as a space to study how humans and agents can coexist in a persistent and open-ended world. Only when capabilities are mature would we consider bringing them to EVE Online and EVE Vanguard with the aim of enriching human play.
The road ahead
Games have always been a mirror for intelligence. As they become more complex, more persistent, and more open-ended, so do the AI systems we build to navigate them.
We are aiming for the same ultimate goal we always have: AI as a catalyst, not a replacement. Our long-term ambition is to unlock breakthrough gameplay experiences, make games more accessible and more personalized, and — as we've seen from AlphaGo to AlphaFold — apply what we learn in games to problems in the real-world and to advance scientific discovery.
We're grateful to all of our game partners on this journey, and to Fenris Creations for joining us on this next chapter. We can't wait to share what we discover.
Acknowledgements
We’d like to recognize the many teams across Google DeepMind for their contributions over the years to advancing AI research safely and responsibly in games.
Special thanks to all of the game developers who partnered with us: Coffee Stain (*Valheim, Satisfactory, Goat Simulator 3),* Fenris Creations (EVE Online, EVE Vanguard, EVE Frontier), Foulball Hangover (*Hydroneer),* Hello Games (*No Man's Sky),* Keen Software House (*Space Engineers),* RubberbandGames (*Wobbly Life),* Strange Loop Games (*Eco),* Thunderful Games (*ASKA, The Gunk, Steamworld Build*), Digixart (*Road 96*), and Tuxedo Labs & Saber Interactive (*Teardown).*
今日のまとめ
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