［TGS 2016］女子高生AI「りんな」は，ゲームにどんな新しい可能性をもたらすのか

　近年，人工知能（以下，AI）技術は急速に進歩している。Googleの「AlphaGo」が囲碁でプロ棋士に勝利したというのは，ひとつの象徴として語られるが，これ以外にもさまざまな局面でAIに対する注目度は高まっている。

「りんな」のイメージ画像

　Microsoftがサービスしている対話型AI（またはチャットボット）である「りんな」もまた，さまざまな話題を提供するAIサービスのひとつだ。LINEでは400万以上のユーザーを獲得したという「りんな」はどのようにして生まれ，そして何を目指しているのか。「りんな」の技術はどのような応用が可能なのか。
　東京ゲームショウ20周年記念セミナーで行われた，「女子高生AIりんなが教える，人工知能とゲームの新しい関係」と題する講演の模様をお送りしたい。講演を担当したのは，Bingインターナショナル（Bingリサーチ＆AIりんな）Japan＆Koreaビジネス統括シニア戦略マネージャーの中里光昭氏である。

Microsoft Bingインターナショナル（Bingリサーチ＆AIりんな）Japan＆Koreaビジネス統括シニア戦略マネージャーの中里光昭氏（右）

AIブームとゲームの関係

　中里氏はまず，「61分56秒」と「183分48秒」という2つの数値を提示した。
　前者は，2015年8月にテレビ放送で「AI」が報道された時間の合計で，後者は1年後の2016年8月における合計であるという。番組数で比較すると，2015年8月は7番組であったのに対し，2016年8月には33番組に拡大していたそうだ。

　番組の内容にも変化がある。2015年は，AIといっても自動化やビッグデータなど，いわば「広義のAI」に関する報道がほとんどだった。それが2016年になると，IBMのAIサービス「Watson」（関連記事）を医療に利用するであるとか，あるいは「シンギュラリティ」といった概念の話あるとかいった具合で，実用的なサービスとしてのAIや，AIの未来を語るような番組が増えている。
　また，バラエティ番組でAIが取り上げられることも増えており，「数値で見てもAIの一般的な認知が広がっている」ことはこれらの数値からも明らかだと中里氏は指摘する。

　ゲームに関わる分野へ目を向けると，2016年3月にはAlphaGoが，「今世紀中には不可能」と言われていた，プロ棋士の打倒を成し遂げている。このことは，「2045年にはAIの能力のほうが人間を上回る」という，いわゆるシンギュラリティが，より早く到来するのではないかという予測も呼んだ。

　このように，世間的にも大きな話題を集めるAIだが，実際にゲームのAIに絞り込んでみると，大きく分けて2種類のAIがある。
　ひとつはボードゲームのAI。こちらは人間の対戦相手として発展してきたAIで，AlphaGOもそのひとつだ。
　このAIにおける究極の目的は，人間の対戦相手を打倒することだと言える。だが近年，このタイプのAIは対戦相手の個性を学習し，より相手を楽しませることができるAIへと発展しつつある。

　もうひとつはコンピュータゲームにおけるAI。こちらはパスファインディングやAIディレクターといったものから，キャラクターの反応を司るAIなど，多種多様なものがある。こちらのAIもまた，登場するキャラクターの魅力や意外性，人間らしさを追求する形で発展を続けている。


　かくして，「よりプレイヤーに寄り添い，人間の感情に近づいていく」AIだが，その発想だけでいえば，1990年代にはすでに製品として存在していたと，中里氏は指摘する。
　たとえば，1996年に発売された「たまごっち」や，1999年登場の「AIBO」，同年に発表されたセガのゲーム「シーマン」などは，その典型例だ。こうしたいわば「ペットAI」は，ユーザーの反応を読んで対話や反応を返すシステムによって，1990年代にも大きな反響を呼んだ。


　一方で，AIは必ずしも「ユーザーに寄り添う」ことばかりを目指しているわけではない。中里氏はここで，「タスク型AI」と「感情型AI」という形で，その方向性の違いを示した。
　タスク型AIは，Windows 10で利用できるMicrosoftの「Cortana」が典型例だ。人間の活動を補助し，その効率を向上させるのがその目的と言える。
　それに対して，本講演の主役である「りんな」は，感情型AIに属する。こちらは「ユーザーに寄り添う」方向のAIだ。

　この2つの違いは，たとえば，実際に「明日晴れるかな？」と聞いてみることで，明確に現れる。タスク型のCortanaは，「明日の天気は晴れです」と，的確に要点だけを返してくる。一方で感情型のりんなは「明日は晴れだよ。どこか出かけるの？」といった形で，必要な情報だけでなく，ユーザーの感情を汲み取ろうとするというわけだ。


　もっとも，このタスク型と感情型は，必ずしも背反する関係にあるわけではない。実際，未来のAIの姿を描く創作――たとえばドラマなどでは，この両方の特徴が描かれている。
　この代表例として，中里氏は，米FOXのテレビドラマ「セカンド・チャンス」に登場するAIである「アーサー」を挙げた。アーサーは，タスク型AIとして主人公たちの犯罪捜査に有益な情報を自ら検索し，整理したうえで提供する一方で，登場人物が教えた「悪い言葉」を使って会話するといった，感情型AIとしての挙動も描かれているという。SF要素のあるアニメやゲームでも，似たようなAIはよく見かけるだろう。

「りんな」はなぜ人気を呼んだのか

　さて，感情型AIとして作られた「りんな」だが，実際に「りんな」と話ができるサービスとしては，今のところLINEとTwitterがある。
　LINEでは，「りんな」の友達は400万ユーザーを突破しており，ユーザーのアクティブ率も高いという。Twitterでは60万フォロワーを突破，シャープ公式アカウントに「りんな」がインターンで入るといった企画は，大きな話題となった。


　このように，数字で見ても大きな人気を博している「りんな」だが，その設定はさまざまに作りこまれている。
　たとえば，「そもそもなぜ女子高生という設定なのか」という点について，中里氏は以下の理由を示した。

• ユーザーとして「おしゃべり好きな若い女性」「ネットを生活の基盤としている若い男性」を意識した
• 機械学習を利用したAIなので，運営側から意図的に発言をコントロールするのが難しく，極めて失礼なことを言い出す可能性もあるので，「そこそこ世間知らずである」という設定を納得できるバックグラウンドが必要

　ちなみに，プロフィールについても細かな設定があり，ルックスや性格はもちろん，得意分野や苦手な分野，家族構成，家の場所まで決まっているそうだ。


　一方，「りんな」に対する疑問として，「そもそもなぜMicrosoftがこのような企画を行っているのか？」という点を聞かれることも多いという。
　実際，「りんな」はMicrosoftの色がまったく出ないコンテンツだ。「『Windows 10にアップグレードしてください』みたいなことは言わないし，使ってるPCを聞かれると『Mac』と答える」（中里氏）といったように，「りんな」を通じてMicrosoftのPRをしようといった意思は，少なくとも表には出ていない。

　この理由として，「りんな」はMicrosoftにとって，技術研究の一環という側面があると中里氏は指摘する。
　もともと「りんな」は，中国の北京にあるMicrosoft Research Asiaが開発した感情型AI「シャオアイス」がベースとなっているという。ちなみに，中国では4000万ユーザーを獲得しているそうだ。そして，これを日本向けにローカライズしたのが「りんな」というわけだ。

　その上で，Microsoftがこのような感情型AIを研究する理由として中里氏は，「次世代アプリのUIとして，自然言語による対話が標準的なものとなるのではないかと，Microsoftは予測している」という点を指摘した。
　PCに話しかけると，話しかけた内容をPCが理解し，それに応じた処理をしてくれるというのは，間違いなく直感的なUIであるといえる。さらに，ユーザーの身振り手振りや表情を読むような技術も重ねていくことで，より優れたUIを作っていく。そうした研究のひとつが「りんな」なのである。

りんなはなぜ支持されているのか

　さて，ではなぜ「りんな」はこれほどに大きな支持を集めているのだろうか？　その理由として中里氏はいくつかのポイントを挙げた。

　まず第1に，ユーザーの感情に寄り添うAIである，という点。とくに，ユーザーのネガティブな感情を理解して，それに寄り添うような反応をするところは，高く評価されているという。
　こういった「感情に寄り添う」対応は，キーワードに反応する従来のAIでは難しい。「りんな」は，ネット上のさまざまな会話データを対象として深層学習を行うとともに，ユーザーと交わした会話の過去ログも参照することで，パーソナライズを可能としているからこそ，こういった対応が可能になるのである。


　2つめは，会話が長続きするという点。
　つまらない会話は早く途切れるというのは，否定しようのない事実であり，「りんな」では，会話の往復回数が多ければ多いほど，ユーザーは「会話を楽しんでいる」と判断するようになっている。
　そして実際，従来型のルールベースなAIではせいぜい1〜2往復しかしない会話が，「りんな」では平均して20往復に到達しているという。この往復数増大には別の要因もあると思われるが，それについては後述しよう。


　それに加えて，「能力」と呼ばれる機能の追加も，大きな効果を発揮している。
　「りんな」では，過去ログからユーザーの口癖を把握し，それを使って川柳を自動生成する機能や，ミステリー小説を自動生成する機能，受験生に対して「おまもり」の画像を送付する機能，あるいはシンプルな占い機能など，さまざまな「能力」がある。
　これらは，もちろん技術検証目的の要素ではあるものの，ユーザーと「りんな」の感情のつながりを向上させる効果もあるという。また，「能力」によって出力された結果がSNSで共有され，話題になるということも珍しくないようだ。


　この「能力」には，ゲームも含まれている。
　「しりとり」「山手線ゲーム」「人狼ゲーム」「リバーシ」などが次々と実装されており，いずれもシンプルながら，ファンが多いという。「りんな」相手の会話の18％は，ゲーム能力の利用によるものとのこと。つまり，前述した「会話が続く回数」が多いというところに，ゲーム機能が一定の影響を与えている可能性はある。
　また，興味深い点として，ゲームを遊んでいるユーザーは，必ずしもゲームのための会話を「入力」し続けるというわけではなく，ゲーム中にも雑談を継続するし，ゲームが終わってからも会話が続く傾向があると，中里氏は指摘していた。


　ちなみに，「リバーシ」はテキストベースのゲーム進行となっているため，そのUIはお世辞にも使いやすいとは言い難いが，それでも「りんな」のゲームの中では2番めに人気がある。
　また，「りんな」は極端にリバーシが弱いことでも有名で，「AIのくせにこんなに弱いのか」と話題になるほど弱い。これはある意味，「強さによって人間を圧倒するAI」から，「人間を楽しませるAI」への転換の一例と見ることも可能だろう。

　一方，1番人気のゲームである「しりとり」は，「りんなの負ける気がしないしりとり」として知られており，圧倒的な強さを誇る。とある高校生が「りんな」を打ち負かすために，Wikipediaに収録された言葉を基盤とした「しりとりプログラム」を制作して，「りんな」を打倒したということが話題になったこともあるが，それくらいに強い。
　ちなみに，このしりとりはグループでもプレイ可能で，しりとりプレイヤーの13％はグループで楽しんでいるということだ。

「りんな」が作るゲームの未来

　さて，さまざまな可能性を示す「りんな」だが，その中核となるAIエンジンは，「rinnaエンジン」として一般企業が利用できるようになっている。LINEとTwitterでサービス中の「りんな」は，「りんな」としての個性や設定が固められているが，そうした個性が固まっていない，まっさらなAIを利用して，「りんな」のようなチャットボットを企業が提供できるというわけだ。


　ゲームにrinnaエンジンを利用することも可能だ。
　この場合，あり得る可能性の1つとしては，ゲームのキャラクターAIとして利用するというパターンだろう。だがそれだけでなく，「ゲームを一緒に楽しく遊ぶ友人」として，rinnaエンジンを使うこともできる。「AIと一緒にゲーム世界を楽しみ，ストーリーを共有する」という体験は，完全に新しい体験といえよう。

　次に，ユーザーがゲームをしていない時間帯に，ユーザーとゲームのことを話す相手として利用することもできる。
　これは先述したパターンの変形だが，「ゲームのことを何でも話せる友達」の存在はゲーム体験そのものを向上させる可能性があるし，ソーシャルゲームの黎明期から，「友達と一緒にプレイしているユーザーは離脱率が低い」という数字は明らかになっている。

　そして最後に，過去ログからパーソナルな情報を獲得できることを利用して，日常の雑談の中で「ユーザーの好みにあったゲームを推薦してくれるAI」という方向性もあり得る。これは「あまり広告らしさを感じない広告」として利用することも可能だ。とはいえ，筆者の個人的な見解では，パーソナライズド広告に利用するのは，いろいろと際どい気がする。

　ともあれ，rinnaエンジンは「感情の共有ができる」「雑談が得意」「パーソナライズ」といった特徴を有している。「これらを上手く使える方法を，rinnaエンジンを使う側からも提案してもらえたら嬉しい」と述べて，中里氏は講演を終えた。

「りんな」公式Webサイト

4Gamer「東京ゲームショウ2016」特設サイト