AIを活用したシナリオ制作支援：あいまい検索（シナリオ・台詞データの意味検索）／台詞のキャラクターらしさ推定【CAGC2024】

ゲーム・エンターテイメント事業部の横断組織であるAI戦略本部において進行中のAIを活用したツールの開発事例のうち、シナリオ制作に関するものを2つご紹介します。
1つ目は台詞の検索ツールです。このツールは文字列一致ではなく意味による検索を可能とするものであり、過去の台詞テキストを正確に覚えていなくても簡単に検索できるようになるため、既視感の防止や新規ライター参画時に有効です。
2つ目は台詞のキャラクターらしさを推定するツールです。ある台詞が意図したキャラクターの台詞としてどの程度妥当かの推定を目指して実験をしています。
本セッションではこれらの実現手法や実験結果についてご紹介します。

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1. AIを活用したシナリオ制作支援： あいまい検索（シナリオ・台詞データの意味検索）／ 台詞のキャラクターらしさ推定 1 ML/DSエンジニア / SGE AI戦略本部 髙橋 ともみ　Tomomi Takahashi
2. Contents 2 1. AI戦略本部のご紹介 2. あいまい検索プロジェクト 3. キャラクターらしさ推定プロジェクト 4. まとめ
3. AI戦略本部のご紹介 3
4. 4 AI戦略本部とは 2023年5月に設立された横断組織 ゲーム・エンターテイメント事業部（SGE） 各社 AI戦略本部 横断 組織 AIを活用した制作支援
5. 業務効率化 業務効率化 5 「AIを活用した新時代のゲーム開発をSGEに浸透させる」 をミッションに、2軸でAIを活用 新たな ユーザ体験の 創出 今期は こちらに注力 AI戦略本部とは
6. 業務効率化プロジェクト例：シナリオ制作支援 6 あいまい検索 キャラクターらしさ推定
7. あいまい検索プロジェクト 7
8. 背景 8 • 台詞内容やストーリーを正確に覚えることは困難 ◦ スマートフォンゲームで扱うシナリオ量は膨大 ▪ 毎月のイベント ▪ カードに付随するストーリー ▪ キャラクター数が多い場合も • 過去シナリオから手軽に台詞を参照したい ◦ 新規シナリオでの既視感の防止 ◦ シナリオ全体での整合性の担保 「こんな感じの台詞があったような」で台詞を検索できるツールを開発 台詞の文字列が完全に一致していなくても、意味が似ている台詞を見つけられるように 同じような台詞、 以前も言っていたような…
9. 検索結果例 9 あいまい検索 「アイドルは笑顔が一番です！」 みたいな台詞があったような… 　検索結果 1. すぴーっ、う〜〜ん、アイドルは笑顔が命なので す……すかーっ 2. アイドルの基本は元気と愛想！ 3. 決まってます。私達はアイドルです アイドルはど んな状況だろうと、笑顔一択です〜 4. 期待に応えるのがアイドルです！ 5. でも、笑顔はアイドルの世界で一番です！麻奈さ んにだって負けませんよ〜 6. ほら、見て下さい！このきらきらアイドルスマイ ルを！ 7. 超絶アイドルスマイル！ © 2019 Project IDOLY PRIDE
10. 検索結果例 10 あいまい検索 「アイドルは笑顔が一番です！」 みたいな台詞があったような… 　検索結果 1. すぴーっ、う〜〜ん、アイドルは笑顔が命なので す……すかーっ 2. アイドルの基本は元気と愛想！ 3. 決まってます。私達はアイドルです アイドルはど んな状況だろうと、笑顔一択です〜 4. 期待に応えるのがアイドルです！ 5. でも、笑顔はアイドルの世界で一番です！麻奈さ んにだって負けませんよ〜 6. ほら、見て下さい！このきらきらアイドルスマイ ルを！ 7. 超絶アイドルスマイル！ アイドルにとって笑顔が大事である旨の台詞がヒット 　＝意味での検索可能に（≠文字列一致） © 2019 Project IDOLY PRIDE
11. 11 あいまい検索 「アイドルは笑顔が一番です！」 みたいな台詞があったような… 　検索結果 1. すぴーっ、う〜〜ん、アイドルは笑顔が命なので す……すかーっ 2. アイドルの基本は元気と愛想！ 3. 決まってます。私達はアイドルです アイドルはど んな状況だろうと、笑顔一択です〜 4. 期待に応えるのがアイドルです！ 5. でも、笑顔はアイドルの世界で一番です！麻奈さ んにだって負けませんよ〜 6. ほら、見て下さい！このきらきらアイドルスマイ ルを！ 7. 超絶アイドルスマイル！ © 2019 Project IDOLY PRIDE 笑顔を「アイドルスマイル」と表現することがある 　＝新人ライターのキャラクター理解を支援 検索結果例 文字列一致では ヒットしない
12. まとめると… 12 あいまいな記憶でも台詞を簡単に検索できるツールを開発 あいまい検索 「アイドルは笑顔が一番です！」 みたいな台詞があったような… 　検索結果 1. すぴーっ、う〜〜ん、アイドルは笑顔が命なので す……すかーっ 2. アイドルの基本は元気と愛想！ 3. 決まってます。私達はアイドルです アイドルはど んな状況だろうと、笑顔一択です〜 4. 期待に応えるのがアイドルです！ 5. でも、笑顔はアイドルの世界で一番です！麻奈さ んにだって負けませんよ〜 6. ほら、見て下さい！このきらきらアイドルスマイ ルを！ 7. 超絶アイドルスマイル！ © 2019 Project IDOLY PRIDE ・意味的に類似する台詞がヒット（≠文字列一致の検索） ・既視感の防止／整合性の担保／新規ライターのキャラクター理解などに有効
13. 13 1. 台詞テキストをベクトル化（Embedding） ◦ Sentence BERTを使用 ▪ BERTをfine-tuningしたモデル ▪ 今回は既存の学習済みSentence BERTモデルを使用 2. ベクトル同士のcos類似度で台詞の類似度を算出 実現手法 https://arxiv.org/abs/1908.10084
14. あいまい検索サーバの構成 14 • FastAPIで実装したAPIをDockerイメージ化 • App RunnerやCloud Run上でデプロイ可能 AWS環境での構成図。GCP環境の場合は、App Runner→Cloud Run、 S3→Cloud Storage、ECR→Artifact Registryに置き換えればOK
15. 今後の展望 15 • 各プロダクトへの導入 • 必要に応じてモデルの入れ替え
16. キャラクターらしさ推定プロジェクト 16
17. 背景 17 • 台詞に対する発話キャラクターの設定ミスを予防したい ◦ 台詞に対して意図しないキャラクターを発話者として設定してしまう という人的ミスが発生することがある ◦ 特にボイス収録以降に発覚すると大きなコストがかかる 台詞からキャラクターらしさを推定するシステムを開発中 キャラクターらしさが低い=ミスの可能性として、アラートが出せるように
18. 1. キャラクターらしさを捉えたベクトルになるようにSentence BERTをfine-tuning 2. キャラクター毎に平均ベクトルを算出（以降、キャラクターベクトル） 実現手法 18 基準の台詞 同じキャラ の別の台詞 別のキャラ の台詞 Sentence BERT 近づける 遠ざける
19. 3. 各キャラクターベクトルとの類似度を「キャラクターらしさ」として算出 4. 「キャラクターらしさ」順に発話者として推定 実現手法 19 予測1位: 予測2位: 予測3位: 予測4位: ❶ ❷ ❹ ❸
20. キャラクター推定結果 20 k accuracy 1 0.31 2 0.40 3 0.44 4 0.48 5 0.51 台詞ベクトルのプロット 台詞ベクトルをキャラクターごとに色を変えてプロット 定量評価 学習データ数：286,062件 検証データ数：1,850件 評価データ数：1,850件 ▲ top-k accuracy ▲ top-1 accuracyの内訳 ▲ 性格・口調が似ていないキャラクター群の結果 同じ色の点同士がまとまってプロットされており、 キャラクターらしさを捉えられていると考えられる ▲ 性格・口調が似ているキャラクター群の結果 概ね同じ色の点同士がまとまってプロットされているが 一部重複が見られる 予測1位: 予測2位: 予測3位: 予測4位:
21. 今後の展望 21 • 新プロダクトで検証 ◦ 必要に応じて精度改善のための手法検討 • ツール化・プロダクトへ導入
22. まとめ 22
23. 23 まとめ • あいまい検索 ◦ 意味による台詞の検索ツールを開発 ◦ 既視感の防止／整合性の担保／新規ライターのキャラクター理解などに有効 • キャラクターらしさ推定 ◦ 台詞からキャラクターらしさを推定するシステムを開発中 ◦ 台詞と発話キャラクターの不一致検出／キャラクター性の担保などに有効 AI戦略本部にて取り組んでいる２つのシナリオ制作支援PJTについてご紹介