［GDC 2021］「原神」は広大なマップでどのようにNPCのAIを管理しているのか

　2021年7月22日，オンライン開催されている世界最大のゲーム開発者会議Game Developers Conference 2021で，miHoYoのLead AI Programmer Shuo Xu氏による「’Genshin Impact’: Building Scalable AI System」と題した講演が行われた。
　「原神」（PC/PS5/PS4/iOS/Android）は2020年にリリースされたオープンワールドRPGで，モバイルやPCなどで世界的に人気を博している。Xu氏は，同作のAIシステムに，責任者として3年間関わったという（3年でできたんだ……）。今回の講演では，広大なマップ上で展開するオープンワールド型オンラインゲームで，どのようにAIを構築してきたかが語られた。


　最初にAIアーキテクチャの解説が行われた。原神では多くのタイプのAIが使われている。人間，野生動物，戦闘中のNPCなどには別々のAIが使用され，リリースの初期段階で200以上があったという。そのため，ゲームデザイナーが効率的にAIを作ることのできるワークフローが求められた。オンラインゲームであるためアップデートも続くことになるので，それらの管理はAIフレームワークの仕事となる。


　最初に，一般的な方法としてビヘイビアツリーをAIフレームワークに組み込んだのだが，ツリーは膨大なものとなり，さらにサブツリーやたくさんのノードが連なるため，新しいロジックを追加する際にツリーを変更するのは大変で，維持するのは困難だと判断された。
　そこで独自のAIパイプラインが構築された。機能ごとの推論モジュールをまばらにグループ化し，それぞれで更新を行う。次に意思決定ツリーに移行する。これはビヘイビアツリーに似ているが，意思決定だけを行う軽量なものとのことである。それをもとに，スキルを発動したり，移動したりといった行動を行う。その表現形態としてアニメーションを行うわけだが，これはアニメーションシステムに適切なパラメータを渡すことで実行される。これら一連の処理がフレームごとに実行されていく。

　このアーキテクチャを採用することで，機能をモジュールとして開発し，新しいタイプのAIを作る際にそれらのモジュールを組み合わせて使うことができるようになったという。機能的に独立しているので，新しいAI機能モジュールを開発する際にも，ほかの機能に影響を与えることはない。
　これにより個々のNPCに個性と特殊な能力を与えることもできるようになった。ボスキャラなどのユニークな動きも簡単に実現できる。


　これらをまとめて扱うために開発されたのがKey State Managerだ。これは限定的なステートマシンで，戦闘時などに使われ，バフの状況やそのほかのステータスパラメータの状況で駆動される。例として挙げられたのは，Fire Slimeのものだったが，ゲームデザイナーが状態遷移をエディットしてAIシステムに組み込むことができるという。
　この新しいパイプラインとKey State Managerによって，新たなAIフレームワークが構成されている。


　原神にはオープンワールドであるがゆえの制約がある。移動にはナビゲーションメッシュが使われているが，リリース時点で70平方kmを超えるマップは，6GBものナビゲーションメッシュが必要になったという。とはいえ，このサイズ自体はとくに問題とはされていかった。モバイル端末でもいまや10GBくらいは扱える時代であり，さらに原神では経路探索をサーバー側で行うので，6GB程度ではまったく問題にならないようだ。


　スライドで示されたナビゲーションメッシュの例では，多層にわたって3次元構造となったものが示されていたが，構造はかなり複雑だ。これで1平方kmくらいの範囲だという。


　加えて，街の中には2m幅くらいの狭い通路があちこちにあり，ナビゲーションメッシュの精度も問われる。何度か実験を繰り返し，タイルサイズを128，ボクセルサイズを0.125mにするところに落ち着いたとのことだ。


　上記のとおり，経路探索はサーバー側で行われ，現在位置と目的地を送れば，経路（もしくは経路がないこと）を返してくれるようになっている。


　とはいえ，マップ内には動的な障害物も存在する。これに対応するために，接続されたプレイヤーごとに一定のメモリを確保して，それぞれの状況に対応できるようにしているとのことだった。プレイヤーが道をふさぐような岩を取り出した場合，サーバーは更新されたナビゲーションメッシュ用に追加のメモリを確保して，このプレイヤーに対応する。

障害物を置く前のパスと置いたあとのパス

　このシステムは30人以上のNPCが移動する状態で60fpsで運用されるように設計されていたが，最適化前の段階ではAI処理に2〜3msを要していたという。同時に熱問題にも直面したということだったが，今回の講演ではとくに語られることはなかった。しかし熱が問題になる状況なので，単純にマルチスレッド化で解決するわけにもいかない（処理効率は上がるが熱は増える）。
　そこでAIチームが導入したのがLoD（Level of Deteil）の概念だ。すでに紹介している「Death Stranding」のAI（関連記事）でもLoDが使われていたので，オープンワールドで多くのNPCを扱う場合には必須の技術なのかもしれない。
　さて，原神では3段階のLoD AIが使われている。距離による2段階と戦闘中の1段階だ。さすがに戦闘中はフルで動くようだが，そうでない場合はプレイヤーの周囲でもAI処理は30fpsで行われる。遠い場合は5fpsでアニメーション処理が省略されるようになっている。


　先ほど単純にはいかないと書いたが，それでもCPUの計算力を引き出すためにマルチスレッド化も行われている。ここではAIモジュールごとにメインスレッドから呼び出される際，ワーカースレッドを立ち上げていく方式が採用された。これでもAI処理はまだ重かったため，なんとか最適化して，フレームごとに2〜3msだったものを0.5msというところまで詰められたという。具体的にどこという話はなかったので，全体的にがんばったようだ。


　まとめると，広大なオープンワールドでのAIを管理するために，新しいAIフレームワークを作り上げ，膨大な経路探索情報はサーバーでまとめて処理を行い，LoDでの負荷軽減と並行して処理の最適化を進めた結果，あのような規模でのAI処理が実現されているわけだ。人気ゲームを支える技術が紹介された興味深いセッションだった。

「原神」公式サイト