2018/4/8に行われたIGDAJ主催のGDC報告会に参加した際のメモを少し整理しました(聞き間違い、勘違いなどあるかもしれませんがご了承ください)。
報告会のWEBページはこちらです。

#この記事の活用方法と概要
全体的に1つの内容を深掘りせずに、こういう物/話があったくらいの話が多かったです。
なので、このメモから何か学び取るよりは、面白そうな話を見つけて、後ほどIGDAのWEBページにアップされる資料やGDC Vaultから動画を探してみてください。
セッション名はメモしていませんでしたが、極力調べてメモ内容と共に載せています。
また、見つかれば日本語の記事へのリンクを付けておきました。

長くなってしまったので、3つに分けます。
その2はこちら
その3はこちら

【講師(敬称略)と報告内容一覧】
前半は技術寄りの内容

データ解析、AI(スクエア・エニックス/三宅)
AI、自動テスト(スクエア・エニックス/眞鍋)
VR(gumi/渡部)
BaaS、スマートスピーカー(ツェナネットワークス/佐野)
生産性改善とGDCでの注意点(サイバード/伊藤)
出展社からみたGDC(CRI・ミドルウェア/増野)

後半はゲームデザイン寄りの内容

ゲームデザイン(Unity仙人)
ボードゲームデザイン(アトリエサード/徳岡)
モバイル(ビサイド/南治)

最後にパネルディスカッションとQ&Aもありました。

#GDC Vault
GDC Vaultでスポーンサードセッション以外の全てのセッションは基本的に見ることができるので、活用するべし(有料の物あり)。

#今年ざっくりと感じた事(司会の方から？(うろ覚え))

機械学習の活用は当たり前になってきている
EXPOには特に目玉になるようなものはなかった
日本人登壇者が増えた

#データ解析、AI(スクエア・エニックス/三宅)

AIギルドには誰でも参加できる
State of Unrealの中から
- UE4を使い、現実世界に仮想生物を出現させた話
- デジタルヒューマンと呼ばれるリアルな人間のモデルを顔の表情をリアルタイムに読み取って動かす話
  - ゲーム以外での利用が見込める
  - アバターを安くリアルに動かすことができる
機械学習をゲーム全体に使う例は少なかったが、開発工程やQAに利用する例は多かった
StarCraft II as an Environment for Artificial Intelligence Research
DeepMindは以後の次はスタークラフトのAIを作成している
NASAやDeepMindはリクルーティング目的で参加しているようだった
'Horizon Zero Dawn': A QA Open World Case Study
- AIをデバッグやQAに活用
- ナビゲーションメッシュやハイトマップを実行時に自動生成
Virtual Insanity: Meta AI on 'Assassin's Creed: Origins'
アサシンクリードオリジンズのメタAIの活用事例
- ナビゲーションAIにはウェイポイントとナビゲーションメッシュを併用
- アイテムや建物の配置位置は座標だけをデータとして持ち、実行時に地形に沿って自動配置している
今年はゲームデザインとデータ解析に関するセッションが多く、ゲームエンジンの話は少ないと感じた
Unity at GDCからUnity Machine Learning: ML-Agents 0.3
模倣学習(Imitation Learning)を使うことで、プレイヤーのマネをするエージェントを作ることができる
学習を繰り返し行う必要がないことがメリット
機械学習の活用事例は増えたが、まだまだ実験段階と感じた

#AI、自動テスト(スクエア・エニックス/眞鍋)

AIへの注目度は高い
- ニューラルネットワークや強化学習をアニメーションやエージェントに利用
自動生成や自動テストの需要が高まってきている
- 自動テスト自体は珍しくないが、その改善としてAIが使われるようになってきている
  しかし、まだ発展途上である
Beyond Procedural Horizons: Exploring Different Uses of Procedural Content Generation
Horizon Zero Dawnとは関係がない
- 対話の自動生成
  - AIと生身の人間とのやりとり
  - エージェントのいる環境や状態、文化によって話す内容を変える
- No Mans Skyの大きなアップデートに耐えられる世界の自動生成技術
  星々や生物の自動生成
  - 環境情報の追加/削除を容易に行えるように
  - 生成されたデータを可視化
- Mini MetroのBGM自動生成
影響マップを重ね合わせて利用する(セッション特定できず)
Deep Learning for Game Developers
- 写真からわざと消したい物を消し、AIに補完させる
- テキストから感情を読み取る
- テキストから音声を自動生成
AI-Driven QA: Simulating Massively Multiplayer Behavior for Debugging Games
'Race for the Galaxy': A Neural Network in Production
- TD学習とニューラルネットで訓練データ用意なしで学習可能なエージェント
- 純粋に強いAIを目指した
Virtual Insanity: Meta AI on 'Assassin's Creed: Origins'(三宅さんも挙げていたセッション)
アサシンクリードオリジンズのメタAI
- 膨大なオブジェクトをメタAIを使って管理(プレイヤーから遠くのオブジェクトも動かす必要があるため)
- 遮蔽物に隠れたエネミーのUpdate()を呼ぶ頻度を下げる(コンポーネントLOD)
'Assassin's Creed Origins': Monitoring and Validation of World Design Data
アサシンクリードオリジンズの自動テスト
- ゲームエディタでテスト用のスクリプトを記述→ナイトリーテストでチェック
Mixed Reality: Bringing Games and AI to the Real World(おそらくこれ)
- MRにもAI技術が不可欠である
インディーズゲームエリアは常に人気

#VR(gumi/渡部)

会場で展示されていたVR機器の紹介
Oculus Go
安い
スタンドアロン
Gear V互換
ヘッドフォン不要
Santa Cruz
Oculus Rift互換
完全ワイヤレス
スタンドアロン
Snapdragon 845VRDK
HMD開発のためのリファレンスキット
アイトラッカー搭載
キャリブレーション不要
Vive Focus　　
ANTVR MIX
視野角96°のARCHIVEグラス
全く新しいVR機器はなし
Coco VR
スカイドームを作るようなイメージで張りぼてのステージを作る事で美しく軽量なステージを作れる
なぜなら、VRではプレイヤーの位置が移動しないゲームも多いから
所感
Oculusが最も力が入っていた
HTCが横綱相撲状態
中国メーカーはGDC以外の見本市にシフト
Magic Leep Oneは求人に予算
アーケード向けは尚も盛ん

#BaaS、スマートスピーカー(ツェナネットワークス/佐野)

スライドは後ほどスライドシェアにアップロード予定
GDCはコミュニティーイベント
セッション内容だけなら、GDC Vault見れば十分
人との交流とEXPOを楽しむべし

##BaaS

BaaSとは?
- サーバー提供側がハード、OS、ミドルウェアまでを用意してくれ、保守などもしてくれる
  運用をしなくてもよいゲーム作りが行える
アマゾン(セッション名特定できず)
- サーバー側とクライアント側からイベントをAmazon Kinesis Data Streamに飛ばし、それを処理する
- 解析するのに必要なデータを提供するだけではなく、解析しやすいデータを提供することも考えている
What's New in Firebase and Google Cloud Platform for Games
- BaaSだけではなく、解析、広告なども含めている
- C++やUnityへの対応も完了
- テンソルフローを使った予測をFirebaseを使うと簡単に行える
- CloudFunctionsを使うことで、新しい機能を追加した際に、古い機能までもをチェックしなくて済むようになる
GraphQL:httpだとパケットサイズが大きくなる
海外だと通信はTCPやUDPが中心（日本はHttpsが中心）
アマゾンとApple・Facebook、GoogleとFacebookは仲が悪い
現在主力のメーカーは中国メーカーを警戒している

##スマートスピーカー

Amazon Echoの一人勝ち状態
一家に複数台購入が当たり前
An Introduction to Building Voice-First Games on Alexa
スマートスピーカーのゲームへの活用
- 佐野さんはスマートスピーカーはUIに影響を与えると考えている
- 佐野さんはユーザーから話しかけてこそのVUIと考えており、デモで行っていたようなクイズは少し違う
  - ゲーム側が先に話す場合は、解答の想定が簡単
    ユーザーから話しかける場合は想定するべき事が多い
- マネタイズについての話がなかった事も残念
AIと法律の問題
AIが起こした問題の責任について、総務省がガイドライン案を出している
アメリカ人に話を聞いてみたところ、問題が起きて、訴えられてから考えるらしい
Googleグラスの時も同じような事を言っていたらしい