「グランツーリスモ」・山内一典氏が求める「車とデータ」のイノベーション

――「グランツーリスモ」といえば、レースゲームの代名詞的存在である。1997年12月、初代のPlayStation®で発売されて以降、25年以上に渡って一線を走り続けている。
同作の特徴は、自動車メーカーと提携して「実在の自動車」をゲームに持ち込み、それが走る空間を「ゲームとして/リアルドライビングシミュレーターとして」リアルに再現してきたことにある。25年前、ゲーム機向けとしては初期のリアルタイム3DCGで「憧れのあの車」を走らせるところから始まったシリーズは、現在では自動車産業とも深い関わりを持つ。
CGで世界を構築して利用する、という意味で、ゲームはデジタルツインに近い部分がある。特に、「グランツーリスモ」のような「リアルさ」を追求する作品ではなおさらだ。
初代から一貫して同シリーズの開発に携わっている、株式会社ポリフォニー・デジタル 代表取締役 プレジデントの山内一典氏は、今回の取材時、すでにPLATEAUの3D都市モデルを自ら触り、試していた。最新のイノベーションを率先して取り入れている同氏に、自動車ゲームにおけるデジタルツインについて聞いてみた。

写真:
森 裕一朗
:
西田 宗千佳
編集:
北島 幹雄 (ASCII STARTUP)
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  • 山内  一典
    山内 一典
    株式会社ポリフォニー・デジタル 代表取締役 プレジデント、「グランツーリスモ」シリーズクリエイター、株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメント シニアバイスプレジデント
PLATEAUは、国土交通省が進めている、3D都市モデルの整備・活用・オープンデータ化のプロジェクト

計算資源最適化の中で目指す「ドライビング体験」の再現

グランツーリスモ・ドットコム

――「グランツーリスモ」の歴史は、リアルな自動車モデルとコースを作り続けた歴史でもある。最新の『グランツーリスモ7』と初代『グランツーリスモ』の映像を比べると、その差は一目瞭然だ。

山内

初代の自動車モデルは、1台300ポリゴンで作られていました。デザイナー1人で1日1台、というところでしょうか。しかし今は、1台に6ヶ月かかります。 それだけリアルになっているわけですが、実は「もう今後は作り直さなくていい」くらいの精度でデータを作っているからでもあります。今のモデルは、最新のPlayStation®5(以下、PS5™)でもオーバースペックなものです。ソフトが出るたびに作り直すのではなく、すでに作ったデータを今後使っていくことを想定しています。

――ゲームではプレイヤーにとっての「快適さ」が最重要項目だ。どんなに美しいグラフィックになっても、コントローラーの操作で思い通りに動かなければ意味がない。レースに没入できるのも、ゲームの中で「リアルな世界の再現」と「快適な操作性」が共存しているためだ。

PCであろうとゲーム機であろうと、使える演算資源には限りがある。その中で最大の効果を発揮するよう、データを小さくして扱う。しかしそれでも、現在のゲームデータは大きなものになっている。『グランツーリスモ7』を構成するデータは、自動車からコースまですべて含めて100GBぶんあるという。

しかし、そのデータは「作ったものそのまま」ではなく、ゲーム機で快適に動かすために、徹底的に小さく最適化した結果の「100GB」なのだ。

山内

ビデオゲームというのは、凄まじいリダクション(縮小)の世界。本来我々が作っているデータは、ゲーム内で使っているものから1桁・2桁上のサイズです。

例えば、「グランツーリスモ」の中では実際に存在するサーキットが多数再現されています。これは半分研究目的でもあるのですが、それらのデータを作る際には、現実のサーキットで本当にアスファルトの凹凸までデータ化しているのです。

山内

PS5のコントローラーには、振動を微細に再現する「ハプティックフィードバック」が搭載されています。その機構で走行時の振動を再現するためにデータ化したのですが、凹凸からロードノイズの再現も行っています。

なぜデータをそれだけリアルに作るかといえば、やればやっただけ、ユーザビリティやエンターテインメント性に還元され、品質が向上するからです。

――「グランツーリスモ」は、CGとしての表現だけでなく、車の挙動のシミュレーションについてもリアルさを追求してきた。ゲーム機に付属するコントローラーでもリアルな走りができるのはもちろんだが、精度の高いレーシングコントローラーにも対応し、現在はeモータースポーツとしてのレーシングイベントも積極的に開催されている。そうしたことに対応できるのも、「やればやるほど品質の向上につながる」という発想があってのものだ。

計算資源最適化の中で目指す「ドライビング体験」の再現

――「グランツーリスモ」はリアルドライビングシミュレーションであり、レースゲームだ。しかし山内氏は「自分たちをビデオゲーム・デベロッパーだと認識したことはない」という。

山内

自分たちがやりたいことについて、テクノロジーへの好奇心がドライブしているところがあります。だから僕は「手段のために目的を選ばず」なんてよく言うのですが、社内でも「何を研究してみたいか」ということをゴールに据えて始めることはよくあります。

それに、「グランツーリスモ」は「あの車が欲しい」「世界中の車に乗りたい」という気持ちがあって、「ならレースゲームを作ろう」という発想で生まれたものですし(笑)。

――ポリフォニー・デジタルでは、「グランツーリスモ」開発に関わる「あらゆる技術」が研究されている。それと並行し、ゲーム自体の開発も行われている。近年研究されたのは、「グランツーリスモ」を「実際に走る」ことで作られたドライバーAIだ。

一般論としてゲームの中で表現される「敵」は、俗に「ルールベースAI」と呼ばれる。プレイヤーの動きやゲームの進展に合わせ、事前に開発側がルールを決めており、それに従って動くわけだ。だが、そのやり方では人間のような動きや判断にはならない。

そんな中でてきたのが、ドライバーAI「Gran Turismo Sophy(グランツーリスモ・ソフィー、GT Sophy)」の開発プロジェクトだ。研究はソニーのAI基礎研究機関「ソニーAI」と、ポリフォニー・デジタルが共同で行なった。

Gran Turismo Sophy(グランツーリスモ・ソフィー、GT Sophy)

山内

GT Sophyを開発しようと思ったのは、まさにAIへの好奇心からです。

GT Sophyはネットワーク上に1000台のPlayStation®4を用意し、実際にAIをドライバーとしてゲーム内で走らせて、その結果から機械学習を行い、作り出しました。

「グランツーリスモ」のAIは、人間と同等か、それ以上に速く走ることが求められます。しかし、AIが人に勝つことを目標に開発したのではない。それではつまらない。レース中はシチュエーションが刻一刻と変化します。そんな中で常に妥当な振る舞いを見せること、人間から見てもそれが自然に見えること、これがすごく重要。そうしたことは、これまでのAIでは難しかったのです。

GT Sophyは30万キロを走り込んで、eスポーツで世界トップクラスのドライバーと互角に競い合えるほどのAIになりました。その過程からは、「人間ってこういうことをしているのだな」という多くの気づきが得られました。改めて、速く走るときには人がどのように運転しているのか、ということが見えてきたのです。

ですが、今のAIはまだ、人間でいう大脳新皮質がない状態に近い、チャットボットのようなAIエージェントのレベルです。ようやく「フェアに人と走れる」AIを作れましたが、より人間らしく走らせるためには、まだまだ開発の余地はあります。

リアルなコースデータ作りの裏にあるイノベーション

――レーシングAI・GT Sophyのようなものを開発できているのは、「グランツーリスモ」の中に作られた世界、すなわち「コース」が精緻なものになっているからでもある。

1997年発売の初代『グランツーリスモ』では、コースはすべて架空のものだった。しかし現在は、鈴鹿サーキット(日本)やデイトナ・インターナショナル・スピードウェイ(米国)、ニュルブルクリンク(ドイツ)などの、世界の名だたるサーキットが収録されている。どれも現地におもむき、さまざまな技術を使って「スキャンしてデータ化」されたものだ。

最新の『グランツーリスモ7』にも、架空のコースは存在する。だがそれらは、現実のコースと遜色ない、新しい存在へと進化して組み込まれている。

山内

最初は架空のコースでしたが、そこから次第に現実のコースに移っていきました。もちろん、現実のコースをキャプチャーして、完全再現する必要があります。

その過程で得られたのは「世の中はこうなっているのか」という知見です。そういった知見が、新たな架空のファンタジーなコースを生み出すためのアイデアやノウハウにつながっているのです。

――現実のコースを作る、といっても簡単な話ではない。「どんな風にコースをデータ化しているのですか?」と聞くと、山内氏は「大変なのですよ」と苦笑した。

山内

あらゆる方法を使っていますね。

俯瞰的な情報が必要な場合には、ドローンやヘリ、飛行機を上空に飛ばしてそこからスキャンします。

LiDARももちろん使います。搭載した車を走らせたり、移動しながらスキャンしたり。さらに細かいところをデータ化するには、固定型のスキャナーも使います。

路面のデータはミリメートル単位の精度が必要になります。道の脇、近・中距離の部分はセンチメートル単位の精度になります。

ゲームの場合、背景は大雑把なデータでも大丈夫な場合が多いです。しかし、カメラ(プレイヤーの視点)の近傍は、精密に作る必要があります。

特に、都市をコースにするのはとにかく大変です。既存のパーマネントコース(実在のサーキットのように常設されたコース)は意外とシンプルなのですよ。

なぜかというと、今のビデオゲームでは、テクスチャー(表面の色や形状、物体の質感などを表現する画像データ)を無制限に使えるわけではないからです。パーマネントコースではデータをある程度繰り返し使うことができるのですが、都市を描く場合には、どうしても独自のテクスチャーが増えてきてしまうのです。

――こうしたデータ作りのジレンマは、冒頭で述べた自動車のデータ化でも同様だ。

精緻なデータ作りにはどうしても手間がかかる。ゲーム開発はコストとの戦いでもあり、いくら「精緻であるほどいい」とわかってはいても、無限に労力とコストをかけられるわけではない。「距離が遠いほどデータが粗いものになる」のは、そうした現実とゲームの特性を掛け合わせた妥協点でもあるのだ。

山内

イノベーションは常に探しています。

より良いものを作っていくにはイノベートしていくしかない。非常にとがった技術であっても取り入れ、いかに機械化していくかを考えていく必要があります。

ですから、AIによるデータ制作もかなり研究を進めています。大量の写真からのフォトグラメトリや、点群からの生成ももちろんですが。

しかし、なかなかうまくいかないですね(苦笑)。

CGデータと現実の物体は作り方が違いますよね。CGはポリゴン(多角形)の面を貼っていくけれど、現実のものはそうじゃない。

例えばガードレールも、人間には「一枚の板をプレスして曲げて、あの形にしている」と直感的にわかりますが、AIはそうではない。

そこで「これは曲げて作ったものですよ」とわからせることができれば、きれいな曲線データでできあがってくると思うのですが、そうでなければ、表面がグズグズに荒れた点群が出てくるだけです。目の前のものがどういうオブジェクトなのかを認識する技術ができてくれば、良くなってくるのでしょう。

「グランツーリスモ」は「自動車文化のデジタルツイン」

――こうした「データ化」の苦しみは、Project PLATEAUとも共通する部分がある。取材に伺った時、すでに山内氏は相当にPLATEAUのデータを自分で触り、いろいろと試していた。そこからはまた、ゲームを介してデータ化に携わってきた人ならではの言葉を聞くこともできた。

山内

PLATEAUのような試みで、景観などのランドスケープデザインまで手がけていくのは非常に興味深いです。

個人的には、現実世界を再現したデータは、いつかの段階で作られるのだろう、とは思っているのです。だとすると、そうしたものができたときにどう我々が対応していくのか。

PLATEAUを見て思ったのが、我々が取り組んでいるものとは「視座が違うな」ということです。PLATEAUは俯瞰的ですが、僕らは「一人称視点」。そのため、必要なデータの精度や範囲は違うわけですが、それがどこかできちんとつながってきたらいいな、とは思います。

地面の上にあるレースカーから降りてみると、デジタルツインの中にある世界にはまた、車を走らせている時とは別のディテールが見えてくる。そんな体験が実現する時代も来ると思うのです。

――「グランツーリスモ」には多くの自動車メーカーが協力し、過去の名車や最新のもの、さらにはコンセプトカーまで、非常に多数の自動車が収録されている。

それができているのは、「グランツーリスモ」がヒットゲームであるからだけではない。山内氏をはじめとする開発スタッフが本当に自動車を愛しており、「自動車文化」について深い知見と敬意を持っているからだ。だから、自動車メーカーも、単純なビジネスの枠を超えて開発に協力している。自動車を作るときのCADデータがそのまま提供されることもあるという。

一方で、その文化にも危機が迫っている。若年層の「車離れ」、高価なスポーツカーを「自分たちのものではない」と感じる若者も増えている。そんな状況を、山内氏はどう思いながら作っているのだろうか?

山内

初代『グランツーリスモ』が発売された25年前、中学校で男の子に「車が好き?」と質問すれば、半分くらいが手を挙げたと思います。

でも、今は学年で一人くらいしかいない。そのくらい間違いなく、自動車文化は衰退しているのです。

――自動車という長い歴史を持つ産業の形が変わり、大きなバリューを持っていたはずの車を見かけることも少なくなる可能性がある。

しかし、「グランツーリスモ」、特に最新作の中には、自動車の歴史と魅力が、「現在再現できるであろう最高のクオリティ」で詰まっている。

遠くない将来、内燃機関で動く自動車に乗ったことがない人が出てくるかもしれない。スポーツカーが街中を走る姿を、動画や写真でしか見たことがない人が出てくるかもしれない。

だが、リアルなコースとリアルな自動車をデジタルデータの形で残し、挙動も現実と同様に再現できれば、そのデータの中では「名車が走る世界」が残る。プロのドライバーと走りで競えるAI「GT Sophy」を作れたのは、本物に近い走りを再現できたからに他ならない。もちろん、人が仮想世界の中で走らせても、現実に近い感覚を体験できる。

「世界の森羅万象を量子化し、計算可能な存在にする」

これが、25年前にポリフォニー・デジタルを設立する際のテーゼだった。「それは今も変わっていません」と山内氏は言う。その片鱗こそが、徹底的に自動車とそれが関わる世界を「計算可能なもの」、すなわちゲームとして作っている原動力だ。結果として「グランツーリスモ」は、自動車文化のデジタルツインとしての役割も果たしているのだ。

彼らは今日も、ゲーム機の性能を超えた遥かに高い精度で、自動車とサーキットを「デジタル化」し続けている。

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