2020年に、ソニーAIは非常に大胆なことに挑戦することを決めました：世界最高のグランツーリスモドライバーを実際に打ち負かすことができるAIを構築することです。ただ競うだけでなく、打ち負かすことです。2021年までに、彼らはそれを成し遂げました。しかし、その突破口は、ソニーのゲームに対するはるかに大きなAIビジョンのほんの始まりに過ぎませんでした。
ソニーはゲームのAI革命の最前線に位置しています。彼らのアプローチは、人間の創造性を置き換えることではなく、それを強調している点で興味深いです。代わりに、彼らは複数の領域で機械学習を活用しています：人間のように学ぶレーシングエージェント、AI駆動のアップスケーリング技術、次世代コンソールアーキテクチャ、そしてインテリジェントなゲーム開発ツール。ソニーゲーミングAIが実際に何であるか、その技術がどのように機能するか、そしてそれが開発者やプレイヤーにとって何を意味するかを掘り下げてみましょう。
What is Sony Gaming AI?
Sony Gaming AI is a comprehensive ecosystem of AI technologies meant to enhance every aspect of interactive entertainment. Unlike traditional rule-based game AI that follows predetermined scripts, Sony’s approach uses something called deep reinforcement learning to create adaptive AI agents that actually learn through experience, much like humans do.
At its core, Sony’s AI philosophy is straightforward: AI should augment creativity, not replace it. That principle guides everything from how their 50,000+ employees across 210 teams use the company’s Enterprise LLM platform to how AI gets integrated into PlayStation consoles and games.
会社は、AIの使用に関する明確なガイドラインを確立するために、法務、プライバシー、倫理に焦点を当てたチームと協力しています。特に無許可のコンテンツ再生を防ぐことに関心を持っています。ソニーはまた、盗まれたまたは不適切に使用されたコンテンツを検出できるシステムを構築することで、クリエイターの作品を保護するためにAIを使用しています。
ソニーのAIアプローチ：ルールベースシステムを超えて
Traditional game AI operates on rigid rules: “If player does X, then NPC does Y.” It’s predictable. Sony’s transforming Game-AI by using deep reinforcement learning to train AI agents in gaming ecosystems. This technology enables developers to design and deliver richer experiences that can adapt, learn, and evolve.
How reinforcement learning works in games
強化学習（RL）エージェントは、環境での繰り返しの練習を通じてタスクを学びます。それは誰かに運転を教えるようなものです：彼らは何度も練習し、自分の行動についてフィードバックを受け、試行錯誤を通じて徐々に改善します。
ソニーAIのアプローチは、ポジティブな行動を報奨し、望ましくない行動を罰することで、AIが反復的なトレーニングを通じて継続的に改善できるようにします。正確な制御と創造的な解決策を必要とする現代のビデオゲームは、これらのエージェントにとって理想的なトレーニングの場を提供します。ゲームのために開発された革新は、他の現実世界の領域にも適用される可能性があります。
Gran Turismo Sophy: The Breakthrough AI Racing Agent
Racing AI explained
Gran Turismo Sophy（GT Sophy）は、Sonyの最も称賛されるAIの成果を表しています。世界最高のGran Turismoドライバーと競うだけでなく、実際に彼らを打ち負かし、驚くほど人間らしいレースクラフトを示します。
It came out of a unique collaboration between Sony AI, Polyphony Digital, and Sony Interactive Entertainment. GT Sophy achieved what many thought was impossible: superhuman racing performance combined with genuine sportsmanship.
The achievement earned recognition as a cover article in Nature in February 2022. It also won Sony AI the 2022 ACM SIGAI Industry Award for Excellence in Artificial Intelligence.
How GT Sophy learns to race
GT Sophyは、プロのドライバーが行うのと同じ方法でレースを学びます：広範な練習を通じて。AIは各トラックで何千回も車を運転し、他の車両と競争して適切なトラック上の行動とレースクラフトを習得します。
プリプログラムされたレースラインに従うのではなく、GT Sophyは強化学習を使用して直感的な理解を発展させます：
- Contemplates overtaking opportunities rather than just executing scripted maneuvers
- Exhibits restraint when aggressive moves might cause accidents
- Adapts racing lines based on opponent positioning and race conditions
- Balances competitive drive with clean racing practices learned through reinforcement
This adaptive strategy produces racing behavior that feels genuinely human rather than mechanical. GT Sophy doesn’t just follow the optimal path—it makes real-time strategic decisions based on how the race is evolving.
Emotional intelligence on the track
Perhaps GT Sophy’s most remarkable feature is its emotional dimension. The AI uses visual “emojis” displayed above its car to communicate emotional state during races:
- 衝突されたり追い越されたりすると「悲しみ」を表示します
- 成功したパスを実行すると「幸福」を表示します
- Audible chimes signal emotion changes
これはGT Sophyのレース心理学と競争ダイナミクスに対する洗練された理解を反映しています。プレイヤーがAIを単なるアルゴリズムではなく、レースの対戦相手として接続するのを助けます。
Benefits of GT Sophy for players
Flexible training partner
The March 2025 release of GT Sophy 2.1 transformed the AI from a superhuman opponent into customizable training partner. Players now have unprecedented control over their racing experience:
- Choose from 19 car models and tracks
- Select number of laps and racing conditions
- GT Sophyの車両をアップグレードやチューニングスペックでカスタマイズする
- Set tire and fuel consumption rates
- Adjust difficulty to match personal skill level
Enhanced racing skills
GT Sophy helps players advance their racing abilities by:
- どのスキルレベルでも一貫した適応競争を提供
- Demonstrating proper racing etiquette and sportsmanship
- Creating opportunities to experiment with new strategies
- Offering challenging opponents that respond realistically to player tactics
Richer gaming experiences
GT Sophyは、AIがより魅力的でダイナミックなゲームプレイを作成できることを示しています。プレイヤーがすぐに利用することを学ぶ予測可能な対戦相手ではなく、GT Sophyは常に適応し、すべてのレースを新鮮で競争的に感じさせます。
The Technology Behind GT Sophy
マルチエージェント学習
Almost all video games involve dealing with other agents or humans, and the rules of engagement often aren’t formalized. Without well-specified cost functions or access to all possible behaviors, AI agents in games need to be more robust and tunable than in traditional AI domains.
GT Sophyは、複数のエージェントや人間のプレイヤーと同時に対話し、トラック上の複雑な社会的ダイナミクスをナビゲートすることを学びます。ほとんどすべての現実世界のドメインが自律走行車やロボティクスなどの複数のエージェントを含むため、SonyがGT Sophyのために開発したマルチエージェント学習技術は、ゲームを超えて広く適用される可能性があります。
Scalable training infrastructure
Modern reinforcement learning and AI algorithms require massive compute and data resources. Sony AI developed a sophisticated engineering ecosystem that enables:
- 現代のRLアルゴリズムのための大規模な計算リソース
- Rapid deployment of learning algorithms trained on video games at scale
- Trustworthy and repeatable RL processes for production environments
- Efficient training of AI agents across diverse gaming scenarios
このプラットフォームは、ゲームAIトレーニング専用に設計されたエンジニアリングエコシステムの構築に関する数年にわたる研究を表し、ますます高度なAIアプリケーションをサポートするために進化し続けています。
PlayStation Spectral Super Resolution (PSSR)：AI駆動のアップスケーリング
What is PSSR?
PlayStation Spectral Super Resolution（PSSR）は、PS5 Proの専用機械学習プロセッサによって駆動されるSonyのAIレンダリング技術です。2024年11月にデビューするPSSRは、家庭用コンソールに実装された初の機械学習アップスケーラーを表し、以前はハイエンドPCゲームに限定されていた技術を主流の観客に提供します。
Similar to NVIDIA’s DLSS (deep learning super sampling) technology, PSSR taps into neural networks trained with high-resolution images. Machine learning teaches the network how to add in and infer details about images, creating sharp visuals from lower-resolution renders.
PSSR explained
PSSRは、1080pフルHDや1440pクアッドHDなどの低解像度でゲームをレンダリングし、その後AIアルゴリズムを使用して、それらの画像が実際に2160pや4Kのような高解像度でレンダリングされた場合にどのように見えるかを判断します。
画像は低解像度でレンダリングされますが、はるかに高い解像度で実行されている印象を与えます。これにより、グラフィックス処理ユニット（GPU）が行う作業が劇的に減少し、ネイティブレンダリング能力を超えるシャープな画像を生成しながら、グラフィックスパフォーマンスとフレームレートが向上します。
Insomniac Gamesのマイク・フィッツジェラルドは説明します：「低解像度でレンダリングし、それをフル4Kに引き上げ、画像から大量の追加の詳細を引き出すことができます。」
How PSSR learns and improves
What distinguishes PSSR from traditional upscaling is its learning capability. Travis McIntosh from Naughty Dog highlights this: “[PSSR] produces just a way better result than previous upscalers because it can be trained not only on our game but on plenty of other games, and it learns and it improves at each iteration.”
PSSRの背後にあるニューラルネットワークは、単一のタイトルに最適化されるのではなく、複数のゲームにわたってトレーニングされます。このクロスゲーム学習により、PSSRは次のことが可能になります：
- Fix graphical errors and artifacting automatically
- Improve challenging elements like foliage rendering through specialized training
- Deliver better results over time as more developers implement the technology
- Adapt to various art styles and visual approaches
ニューラルネットワークが学習を続けるにつれて、技術を支えるアルゴリズムが改善され、PSSRを統合する開発者と強化された画像を体験するゲーマーの両方に利益をもたらします。
Benefits of PSSR for Gamers and developers
Faster frame rates
高いフレーム毎秒（fps）で実行されるゲームは一般的により良く、より速く動作しますが、望ましいFPSはゲームの要件によって異なります。ほとんどのゲームは少なくとも30 fpsで理想的に動作し、アクション満載のタイトルは通常60 fps以上を目指します。
PSSRは、要求の少ない解像度でレンダリングしながら4Kの視覚品質を可能にすることでフレームレートを大幅に加速し、GPUリソースを解放してより高いパフォーマンスを実現します。
Enhanced images
ゲームを高いfpsで実行すると、ビジュアルに影響を与え、スタッタリングやラグが発生することがある。PSSRはこれを打ち消し、より高いネイティブ解像度で期待されるような強化されたシャープな画質を提供する。
例えば、PSSRは、実際には低電力の1080p解像度でフレームをレンダリングしながら、2160p（4K）画像の追加ピクセルと視覚出力を提供し、パフォーマンスコストをかけずに視覚的忠実度を維持します。
Improved performance
高設定でゲームを実行すると、グラフィックスカードに大きな負担をかけ、パフォーマンスが低下する可能性があります。パフォーマンスは、GPUがレイトレーシングを実行しているかどうか、プレイしている特定のゲーム、およびハードウェア構成によって異なります。
PSSR helps improve system performance even when running at higher settings by efficiently using machine learning processors to deliver dramatically better results than previous console upscaling methods.
PSSR vs. competing technologies
Digital Foundry conducted extensive testing comparing PSSR against competing upscaling technologies using Ratchet & Clank: Rift Apart, matching resolutions precisely to ensure accurate comparison between PSSR, AMD FSR 3.1, and NVIDIA DLSS 3.7.
Results:
- PSSR significantly outperforms traditional console upscaling
- Approaches DLSS quality in many scenarios
- Particularly strong with complex visual elements and edge detail
コンソールゲーマーにとって、PSSRはGPUパワーの比例的な増加を必要とせずに視覚品質の世代的な飛躍を表し、以前は高価なグラフィックスカードを持つPCゲーマーにのみ利用可能だった技術を民主化します。
Project Amethyst: The Future of PlayStation Gaming
ソニーとAMDの次世代コラボレーション
プロジェクトアメジストは、ソニーとAMDの間の重要なゲーム技術パートナーシップを表し、プレイステーション6以降のグラフィックスアーキテクチャを定義することを目的としています。開発は2023年にPS5 Proがほぼ完成した時点で始まり、AIと機械学習を使用してゲームのビジュアルとパフォーマンスを向上させることを明確な目標としています。
The codename Amethyst combines PlayStation blue with AMD red, creating purple—a symbol of their unified vision for gaming’s future.
マーク・サーニーの機械学習ゲームに対するビジョン
Mark Cerny, lead architect for PS5 and PS5 Pro, states: “Machine learning-based processing is the future.” The goal is “fewer pixels, prettier pixels coupled with machine learning libraries to increase resolution or add frames or assist in various ways with ray tracing.”
これは、ゲームハードウェアの哲学における根本的な変化を表し、単純な計算力よりもインテリジェントな処理を優先します。
Three Pillars of Project Amethyst
1. ニューラルアレイ（パフォーマンス）
ニューラルアレイは、単一の集中AIエンジンとして機能するように接続された計算ユニットの集合を表しています。これらは、従来のGPU設計よりも大規模な機械学習ワークロードに対して効率的に設計されており、AIアップスケーリング、フレーム生成、レイトレーシングの強化に専用のハードウェアを備え、標準GPUコアへの計算負担を軽減します。
2. ラディアンスコア（没入感）
高性能リアルタイムレイトレーシングとパストレーシングのために設計された専用のレイトラバーサルハードウェア。ラディアンスコアは、シェーダーコアから集中的なレイトレーシングタスクをオフロードし、他のシーン要素に取り組むことができるようにし、没入感のあるビジュアルでより高いfpsを提供します。これにより、フォトリアリスティックな照明と反射がコンソールで計算的に実現可能になり、以前は高価なPCセットアップに限定されていたビジュアル品質を主流のゲームに持ち込みます。
3. ユニバーサル圧縮（効率）
A compression system that evaluates and compresses all available data within the GPU, not just textures. This dramatically reduces memory bandwidth usage, enabling new performance levels with greater efficiency. It addresses a critical bottleneck in modern GPU design.
Timeline and availability
AMDのジャック・フインは、RDNA 5で共同設計している機械学習アクセラレーションハードウェアがソニーとの協力の直接的な結果であることを明らかにしました。この技術は以下に登場します：
- RDNA 5グラフィックスカード：AMDの次世代GPUの初の公的確認
- 2026-2027年の発売期間：次世代コンソールの予想される時間枠
- クロスプラットフォームの利点：PlayStation 6とAMD Radeonグラフィックスカードの両方に登場する技術
FSR Redstone: Shared AI upscaling innovation
ソニーとAMDは、AMDのFSR Redstoneの基盤となる新しいAIアップスケーリングアルゴリズムを共同開発しました。このアルゴリズムは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）からトランスフォーマーモデルアーキテクチャに移行し、現在の世代の技術よりもシャープなアップスケール画像を作成するように設計されています。
マーク・サーニーは相互運用性を強調しています：「アルゴリズムの実装はFSRとして、またSpectralとして行われます…しかし、事実としてそれらは非常に近いものになるでしょう。なぜなら、ゲーム開発者に相互運用性を持たせたいからです。」
このアプローチは、PCとコンソールプラットフォーム全体で同様のAIアップスケーリングを実装できる開発者に利益をもたらし、ゲーマーはハードウェアに関係なく一貫した品質を楽しむことができます。
Frame generation coming to consoles
Project Amethyst’s next phase includes machine learning-based virtual frame generation—technology currently available on PC coming to PS5 Pro and future consoles. AI creates entirely new frames that get inserted between rendered frames, dramatically increasing frame rates without proportional GPU load.
Cernyはこの実装におけるプレイヤーの選択を強調しています: 「低解像度のレンダリングとより積極的なスーパー解像度を使用することで高いフレームレートをサポートできます。また、フレーム生成を使用することで高いフレームレートをサポートすることもできます。そしてその選択が存在することで、ソニーはゲーマーが何を望んでいるのかをより学ぶことができます。」
ゲーム開発におけるAI：ソニーの内部ツール
AI駆動の品質保証
ソニーは、機械学習に基づくゲームテストを先駆けて導入し、QAの効率と精度を劇的に向上させ、ゲームがより大規模で複雑になるにつれて増大するテストコストの懸念に対処しています。
Dual agent QA system
Sony developed two complementary AI agents for automated testing:
Replay Agent excels at replicating exact button combinations. It can navigate in-game UI and PS5 hardware menus, move characters from spawn points to level transitions, and test scenarios requiring perfect consistency.
Imitation Agent introduces variability reflecting real-world gameplay. It reproduces human-like play patterns with natural variance, uses machine learning models trained on human gameplay data, and adapts to dynamic game elements like enemy AI and camera control.
ケーススタディ: Astro’s Playroom
ソニーは、Astro's Playroomの開発を通じてAI QAシステムを披露しました。人間のテスターは各セクションを10〜20回プレイし、代表的なサンプルを作成しました。機械学習モデルはこのゲームプレイデータから学習し、その後AIエージェントが自律的にゲームセクションをテストしました。
Benefits achieved:
- Significantly reduced testing time in many scenarios
- Earlier bug detection throughout the development cycle
- Improved overall game quality at release
Limitations:
- Some games require extensive training data for effective testing
- Changes in game parameters necessitate new ML models
- System still requires human oversight
人間と同等のゲームプレイ自動化
CEDEC 2024で、ソニーはPS5で人間プレイヤーの条件を再現する自律的なゲームプレイを可能にするAI技術を発表しました。このシステムは、画面上の情報のみを使用し、模倣学習、コントローラー操作の記録/再生、画像認識を視覚的な手がかりに基づいてモデルを切り替えることで組み合わせています。
これは、エンドユーザー条件下でPS5システムソフトウェアの機能テストを自動化し、QAコストを削減し、開発の早い段階で欠陥を特定します。これは、ゲームの複雑さとともにテストの要求が増加する中で重要です。
Additional AI Innovations
Predictive AI: Anticipating player actions
Sony filed a patent revealing AI capable of predicting players’ next button press before it happens. The technology uses cameras to monitor player movements during gameplay, with AI learning to recognize patterns and predict upcoming inputs based on physical movements.
Potential benefits:
- Eliminates input lag by anticipating actions before execution
- 瞬時のタイミング改善による競争優位性を提供
- Seamlessly handles internet disruptions by automatically completing interrupted commands
予測支援システムは、将来のPlayStationコンソールに専用のAIプロセッサ（ニューラルプロセッシングユニット）を提案し、レイトレーシングの加速、パフォーマンスモードの改善、ゲームプレイ中に適応的に提供されるリアルタイムの戦略的ヒントを可能にする可能性があります。
AI駆動のNPC：インタラクティブなアーロイプロトタイプ
Sony’s Advanced Technology Group created an AI-powered version of Aloy from Horizon Forbidden West that demonstrates conversational AI in gaming. The prototype combines OpenAI Whisper (speech-to-text), GPT-4 and Llama 3 (dialogue and decisions), Sony’s Voice Synthesis system, and Sony’s Mockingbird technology (audio-to-facial animation).
The demonstration showcased Aloy responding to player voice prompts with AI-generated voice and realistic facial expressions, all tested on PS5 consoles with minimal performance impact. While it remains an internal prototype not confirmed for public release, it demonstrates possibilities for NPCs engaging in natural language conversations, characters adapting dialogue based on player history, and voice interactions replacing traditional dialogue trees.
Content protection and enhancement
ソニーは、コンテンツが盗まれたり不適切に使用されたりしていないかを検出するシステムを通じて知的財産を保護するためにAIを使用しています。また、AIアプリケーションは、レガシーコンテンツの復元やPS5の画質向上を含むメディアの強化にも拡張されています。
Supported Hardware and Future Integration
PSSR対応コンソール
PSSRは2024年11月に発売されたPlayStation 5 Proで利用可能です。この技術は、コンソールのカスタムGPUアーキテクチャに統合された専用の機械学習プロセッサを活用し、機能を実装するすべてのゲームでAIアップスケーリングを可能にします。
Expected features in PlayStation 6
マーク・サーニーの「機械学習ベースの処理が未来である」という声明は、AIが次世代コンソールで主要な役割を果たすことを示しています：
AIネイティブアーキテクチャ：専用のニューラルプロセッシングユニットを備えたRDNA 5 GPU、Project Amethyst技術（ニューラルアレイ、ラディアンスコア、ユニバーサル圧縮）、AIワークロードのためにゼロから設計されたハードウェア。
高度なアップスケーリングとフレーム生成：改良されたアルゴリズムによるPSSRの進化、AI生成フレームによるパフォーマンスの向上、機械学習を通じたリアルタイムレイトレーシングの強化。
開発者の柔軟性：ChatGPT（開発者が選択した場合）を含むさまざまなAIモデルのサポート、AMD FSRとPlayStation Spectralアップスケーリングの相互運用性、ハードウェア能力を最大化することに焦点を当てたライブラリ。
プレイヤーの選択：高フレームレートのための攻撃的なアップスケーリングまたはフレーム生成、カスタマイズ可能なAIアシスタント機能、AI分析を通じた適応的な難易度。
Games and Engines Supporting Sony AI Technologies
GT Sophy availability
Gran Turismo Sophy 2.1は、Gran Turismo 7のカスタムレースモードで利用可能で、プレイヤーにAIレース体験の前例のないカスタマイズとコントロールを提供します。
PSSR対応ゲーム
拡大するゲームライブラリがPS5 ProでPSSRをサポートしています。ソニーのファーストパーティースタジオやサードパーティーデベロッパーの主要タイトルがこの技術を実装しています。より多くの開発者がPSSRを採用するにつれて、ニューラルネットワークは学習と改善を続け、アップスケーリングシステムを使用するすべてのゲームに利益をもたらします。
Sony AI: Mission and Responsible AI Principles
Organizational mission
Sony AI was established in April 2020 to pursue research in AI and robotics within entertainment. Their mission statement captures the philosophy: “Unleash Human Imagination and Creativity with AI.”
世界中のアーティスト、メーカー、クリエイターと協力し、ソニーAIは信頼できるセンシングプラットフォームの開発、デジタル環境インタラクションの変革、倫理的AIのリード、AIが前例のない創造性を刺激する場所の発見を含む6つの戦略的課題に焦点を当てています。
Core values
Sony has articulated clear principles governing AI development:
- AIは人間の創造性を補完すべきであり、置き換えるべきではない
- Ethical considerations must guide AI implementation
- Privacy and legal compliance are essential
- クリエイターの知的財産は保護されなければならない
- Transparency about AI benefits and limitations is necessary
ソニーのAI駆動型ゲームビジョンの未来
ソニーのゲームAI技術が最初に開発されたとき、各アプリケーションは別々のトレーニングと実装を必要としていました。現在、PSSRやクロスプラットフォームのFSR Redstoneコラボレーションのようなプロジェクトにより、ソニーは複数のゲームやプラットフォームで機能するより一般化されたAIネットワークを提供しています。
ソニーのAI技術の背後にあるニューラルネットワークが学習を続けるにつれて、それを支えるアルゴリズムも改善されます。これにより、これらの技術をゲームに実装する開発者や、より速いフレームレート、強化された画像、豊かなAIインタラクション、より没入感のあるゲーム体験を享受するゲーマーに利益をもたらします。
ソニーの包括的なAI戦略は、グランツーリスモSophyのような画期的な成果から、アップスケーリングや品質保証の実用的な応用に至るまで、複数の次元でゲームの革新におけるリーダーとしての地位を確立しています。同社の投資は単なる漸進的な改善を超え、ゲームの作成、プレイ、体験の方法を根本的に再考することを示しています。
スポーツマンシップを維持しながら超人的なスキルを示すAIレーシングエージェントから、4Kレンダリングコストなしで4Kビジュアルを提供するアップスケーリング技術まで、ソニーはAIを活用したゲームの未来を構築しています。
- 技術的卓越性: 境界を押し広げる最高水準のAI実装
- 人間の創造性: AIは代替ではなく拡張ツール
- Ethical responsibility: Clear governance protecting creators and users
- Player enjoyment: Technology serving gameplay
次世代のゲームは、より強力なハードウェアだけでなく、学習し、適応し、ゲーム体験のあらゆる側面を向上させるスマートなハードウェアに関するものです。2020年代後半にわたる技術と将来のコンソールアーキテクチャを定義するパートナーシップにより、SonyはゲームのAI駆動の未来に参加するだけでなく、積極的にそれを形作っています。
著者についてこの記事は、ゲームにおける人工知能に対するソニーの包括的なアプローチを探り、次世代のインタラクティブエンターテインメントを再構築するGran Turismo Sophy、PlayStation Spectral Super Resolution、Project Amethystのような画期的な技術を検証します。
