AI駆動型マッチメイキングシステムの倫理

カジュアルなiGameからプロのeスポーツトーナメントまで、あらゆるマルチプレイヤーPvP体験はマッチメイキングアルゴリズムに依存しています。プレイヤー体験は多くの場合、マッチメイキングに大きく依存しています。しかしながら、これらのアルゴリズムは倫理的な懸念を引き起こします。

オンラインマッチメイキングの倫理的な側面について知りたい方は、このブログがおすすめです。モバイルラミーアプリなどのiGamesにおけるマッチメイキングの仕組みや、大規模なリーグ・オブ・レジェンド選手権におけるマッチメイキングの仕組みについて解説します。

AI駆動型マッチメイキングは、機械学習システムを活用して、公平でバランスの取れたプレイヤー体験を実現します。このシステムはプレイヤーのデータと行動を分析し、適切な対戦相手やチームメイトをマッチングします。プレイヤーのスキル、リテンション、エンゲージメント、そして地理的な位置も、アルゴリズムによるマッチメイキングにおいて重要な要素となります。

AI ベースのマッチメイキングは、携帯電話のインドのラミー アプリなどの iGame と、Valorant、League of Legends、CS:GO などの主要な eSports タイトルを含む eGame とでは異なることにも注意が必要です。

前者はよりスキルベースのマッチメイキングシステム（SBMM）を採用し、後者はプレイヤーの維持とエンゲージメントの最適化（EOMM）に重点を置く傾向があります。以下は、この2つのコンセプトを比較した表です。

表: SBMM vs. EOMM

また、多くのオンライン eGame も SBMM を使用して、スキルに基づいてプレイヤーをマッチングしていることにも留意してください。

AI を活用したマッチメイキングにおける中核的な倫理的ジレンマとは何でしょうか?

完全にAI駆動型またはアルゴリズムベースのシステムと同様に、オンラインマッチメイキングシステムにも倫理面でグレーゾーンが存在します。こうしたジレンマはどのような領域で発生するのでしょうか？システムは透明性があるのでしょうか？公平なのでしょうか？それとも、ゲームへの注目度を高めるためにプレイヤーを操作しているのでしょうか？

透明性

AIモデルの透明性は、時に不透明で曖昧な概念です。AIモデルはしばしば「ブラックボックス」のように動作し、開発者でさえ結果がどのように得られたのか理解できない場合もあります。

このような場合、プレイヤーがマッチメイキングの決定がどのように行われるかを理解できなくなると、透明性が懸念されます。

しかし、最近では多くの開発者が、マッチメイキングの意思決定プロセスがどのように機能しているかについて、より深い洞察を提供しています。ファンに人気の『フォートナイト』を開発するEpic Gamesは、スキルベースのマッチメイキングシステムの仕組みについて説明しました。

公平性

AI駆動型のマッチメイキングシステムにおいて、公平性は課題です。なぜでしょうか？それは、AIは設計上、データに重点​​を置くように訓練されているからです。データセットに何らかのバイアスが反映されている場合、AIはそれをさらに強調する可能性があります。つまり、AIの公平性は、訓練に使用されたデータの品質に左右されるのです。

したがって、ゲーム開発者は、偏見がプレイヤーに害を及ぼす前に、AI システムの徹底的なテストと調整に重点を置き、偏見を適時に捕捉する必要があります。

操作

一部のオンラインゲームのマッチメイキングシステムは、スキルだけでなくエンゲージメントも考慮してマッチングを行っていると、多くのプレイヤーが指摘しています。彼らはこれを「心理操作」と呼んでいます。中には、プレイヤーがさらに努力を続けるよう、報酬を調整したり、連勝を罰したりするゲームもあります。

このようなシステムは非常に欺瞞的である可能性があるため、ゲームプラットフォームはプレイヤーベースをより保護し、これらのシステムを改訂することが求められています。

データの使用

開発者はゲーマーの行動データを収集することで、肯定的な成果を生み出そうとすることがよくあります。これには、ゲームの改善のためにプレイヤーの行動を調整することも含まれます。しかし、目的が必ずしも手段を正当化するとは限りません。

多くの場合、データはプレイヤー自身の同意なしに収集されます。AIは、実体を数字としてのみ認識するアルゴリズムベースのツールです。

ご存知の通り、ラミーアプリでは、あなたと同程度のスキルレベルの対戦相手とペアを組むことがよくあります。ただし、このデータはゲーム開始時に同意を求められた場合のみ収集されます。

したがって、開発者は、ゲームの改善のためにプレイヤーデータを使用することと倫理を尊重することの間でバランスを取る責任があります。

倫理的な懸念とマッチメイキング システムの目標をどのように一致させることができるかを説明する表を以下に示します。

表: 倫理とマッチメイキングシステムの目標のバランス

AI ベースのマッチメイキング システムはプレイヤーの幸福にどのような影響を与えているのでしょうか?

マッチメイキングシステムは完全にアルゴリズムによって駆動されているため、プレイヤーが主体性を完全に失っていると感じ、フラストレーションを募らせるような状況に陥ることがあります。高いスキルを持つプレイヤーが、低いスキルを持つプレイヤーとチームを組むと、敗北の原因をシステムのせいにするかもしれません。

一方、スキルの低いプレイヤーは、スキルベースのチームバランス調整システムにより、常に自分よりスキルの高いプレイヤーと対戦させられることに無力感を抱く可能性があります。このように、マッチメイキングシステムは非常に競争的な環境を作り出しており、リラックスしたゲーム体験をしたいプレイヤーにとってフラストレーションの原因となっています。

インドのラミーアプリでプレイしているときに、リラックスした体験を求めているのに競争心の強い相手とペアになった場合、その体験はそれほど楽しくなく、燃え尽き症候群に陥る可能性があります。

したがって、ゲーム開発者は、こうしたシステムがプレイヤーの精神衛生に及ぼす悪影響について、より一層の注意を払う必要があります。プレイヤーを守ることは、開発者自身の義務であると認識すべきです。

ゲームにおけるマッチメイキング倫理に関する規制基準はありますか?

残念ながら、ゲームにおける倫理的なマッチメイキングに関する世界的に標準化された規制は存在しません。ESRBやCOPPAなど、主に児童の安全を守ることを目的としたゲーム関連の規制は存在します。

しかし、AIベースのゲームにおける不公平な倫理的問題の影響を受ける可能性のある成人ゲーマー向けの保護基準は存在しません。しかし、より多くの開発者がAIポリシーの透明性を高め、AIシステムへのより積極的な関与を促すことは可能です。

その大きな成功例が、ライアットゲームズのプレイヤーダイナミクスプログラムです。このシステムは、健全なプレイヤー間の交流を促進することでゲーム開発を促進します。これには、繰り返し迷惑行為を行うプレイヤーへの罰則、プレイヤーへのハラスメントの検出、AFK（離席）行為の検知などが含まれます。

しかし、インドの iGaming 業界では、All India Gaming Federation (AIGF) が責任あるゲーミング慣行を保証し、オンラインラミー アプリがそれに続きます。

最後に

AIによるマッチメイキングは、オンラインマルチプレイヤーゲームや有名なインドのラミープラットフォームなど、現代のゲーム体験を決定づけるものです。しかし、AI自体は善悪を区別することはできません。そのため、何が倫理的で何がそうでないかを定義するのは開発者の責任です。そのため、積極的な実践、仲介、そしてプレイヤーの保護が不可欠となっています。

ゲームを倫理的で魅力的なものにする

オンラインPvPゲームやカジュアルなiGameをデザインしたいですか？ゲーム内のAIベースおよびアルゴリズム依存のシステムをより倫理的にするためのガイドラインをご覧ください。

さあ、迷わずに！信頼できる専門家に連絡して、AI駆動型ゲームデザインの公平性モデルに関する相談をしましょう！