有名すぎるネタバレでお馴染み『ポートピア連続殺人事件』のAI搭載版を4分台でクリア!! AIが認識できるギリギリを攻めた指示で犯人を追い詰める
1983年にエニックスがPC向けにリリースしたアドベンチャーゲーム『ポートピア連続殺人事件』。
同作は「ドラゴンクエスト」シリーズの生みの親として知られる堀井雄二さんが手掛けたミステリーをテーマとした作品で、連続殺人事件をプレイヤーである刑事「ボス」と、ヤスこと相棒の「真野康彦」がひも解いていくというもの。
後に発売される任天堂のファミリーコンピュータでは初のアドベンチャーゲームとして大ヒットを記録しており、現在ではそのヒットの中で生まれた「犯人はヤス」というあまりにも有名なネタバレで広く知られている。
今回紹介するのはゲーム界隈では最も有名なネタバレワードで知られる『ポートピア連続殺人事件』に関するRTA。ぎぬさん投稿の『【RTA】ポートピア連続殺人事件(AI版) 4分40秒93』だ。
この動画は『ポートピア連続殺人事件』をベースに、現在大きな注目を集めるAI技術のひとつ「自然言語処理」を体験できる技術デモとして公開された『SQUARE ENIX AI Tech Preview: THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE』でRTAに挑戦するというもの。
今回はAIが読み取るギリギリを攻めた指示で犯人を素早く追い詰めたRTA。そのプレイの様子をご紹介する。
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『ポートピア連続殺人事件』ベースのAI技術テックデモでRTA
ぎぬさんが今回挑戦したのはスクウェア・エニックスが4月24日に公開したテックデモ『SQUARE ENIX AI Tech Preview: THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE』でのRTA。
本デモは『ポートピア連続殺人事件』をベースに、昨今注目を集めるAIによる「自然言語処理」を組み込んだもの。
「自然言語処理」とは我々が日常的に用いている自然言語をコンピュータに処理させる技術であり、大量のテキストデータを学習させることで、複雑で曖昧な自然言語を理解・生成【※】を可能にするものだ。
※本デモはAIの非倫理的な発言の可能性を考慮し、自然言語生成は削除した状態でリリース。今後の研究により安心して楽しめる環境が整った際に提供予定ととしている。
『ポートピア連続殺人事件』に「自然言語処理」が組み込まれた背景には1983年に発売されたPC版のコマンド入力式というゲームシステムにある。
当時のアドベンチャーゲームには現在のようなメニューからのコマンド選択などは存在せず、プレイヤーが自由に文字列を入力することでキャラクターの行動を決め、物語を進めていくコマンド入力式が採用されていた。
このコマンド入力式は「○○ イケ(○○という地名に行きなさい)」というような自由なプレイが楽しめた一方で、システムが正しく読み取る指示が出せないとゲームに詰まってしまうという難点を抱えていたという。
しかし、この弱点はまさに昨今話題となる「自然言語処理」ならば解決できる問題。このAI技術があれば当時とは違った自然な会話で物語が進められるのではないかというわけだ。
「山川い」雑過ぎる指示で連続殺人事件を解決
技術進歩によって複雑で曖昧な自然言語を読み解けるようになったアドベンチャーゲームで、RTAに挑戦した本動画。
動画では必要なワードだけを流し込んだ雑過ぎる指示で事件解決に挑む驚きのプレイが披露されている。
ぎぬさんは動画冒頭から本デモには詳細なやり取りは不要だと見せつけるかのようにヤスに「聞け」と短いワードで聞き込みを指示。
ヤスは当然のように指示に従い平田という男の情報をボスに共有しており、ぎぬさんは続けて事件被害者の山川耕三の甥である俊之情報を得るため「耕三職業」と、これまたかなり縮めたワードで指示を飛ばす。
AIが読み取る最低限のワードを素早く入力し、操作を進めていく本RTAのスピード感に早くも驚かされるが、多くの視聴者を驚かせたはこの次の行動だ。
平田と俊之の情報を集めたヤスに今度は山川の屋敷に向かうためぎぬさんは「山川い」と、最早これ自体が謎になりそうなコマンドを入力。
恐らくは「山川の屋敷に行け」を極限まで圧縮したコマンドなのだろうが、あまりにも圧縮し過ぎた内容とそれを理解するヤスに対し、視聴者からは困惑と驚きのコメントが多数寄せられていた。
本RTAではその後も名前や地名と行動を圧縮した指示で捜査を継続、時には何故か反応する全く無関係なコマンドを入力するなど、AIの挙動を逆手に取った驚きのプレイを披露している。
『ポートピア連続殺人事件』をベースにAI技術を組み込んだデモでRTAに挑戦した本動画。AIが反応する最適解のワードを追い求めたRTAをぜひご覧いただきたい。
文/富士脇 水面
【RTA】ポートピア連続殺人事件(AI版) 4分40秒93
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