知見共有で業界発展を！サイゲームスのCEDEC2020講演動画を期間限定で公開！
サイゲームスでは、ゲーム業界の技術交流の場である「CEDEC」を業界発展に繋がる重要な場と考え、毎年積極的に参加し、講演を行ってきました。昨年は新型コロナウイルスの影響によりイベント全体がオンライン化され、講演は動画配信形式となりましたが、イベント期間中にご覧いただけなかった方々も多くいらっしゃることと思います。
そこでサイゲームスでは、より多くの方に講演動画をご覧いただけるよう、本日からCEDEC2020での当社講演を期間限定で一般公開しています。
※2021年9月6日23時59分をもって動画公開は終了いたしました
ちなみに、「最高のコンテンツ」を目指すサイゲームスでは、講演自体も「最高のコンテンツ」となるように社内に実行委員会を設け、強力なサポート体制を敷いています。講演へのサポート体制についての詳細は以下の記事をご覧ください
「最高のコンテンツ」を目指した講演
日々の研鑽により積み上げた、良質なゲームを作るための技術
■講演１ ゲームの世界を完全再現する -グラブルフェスを支える技術とプランニング-
≪概要≫
ゲームコンテンツに関する新情報の発表やファンとのコミュニケーションの場として、大規模なリアルイベントを開催する事例が年々増えてきています。本講演では、2019年の総動員数が8万人を超える規模にまで成長したイベント「グラブルフェス」の事例を通じて、リアルイベント開催におけるコンテンツ制作やクオリティ管理の知見についてお伝えします。
≪講演者≫
メディアプランナー 間宮 小百合、堀 亜理紗
■講演２ 大規模プロジェクトで新卒が大活躍するには？ 未来の「最高のコンテンツ作り」を牽引する若手エンジニアの育成ノウハウ
≪概要≫
大規模プロジェクトでの活躍には、システムやゲームプレイの実装といったハードスキルだけでなく、チームメンバーとの円滑な意思疎通のためのソフトスキルも必要となりますが、若手エンジニアがこれらを学ぶ機会は極めて不足しています。本講演では、サイゲームス内の技術研修・育成チームのノウハウを開示し、若手エンジニアが飛躍的にスキルアップできる育成方法をお伝えします。
≪講演者≫
技術研修・育成チーム 藤井 崇渡
■講演３ 『プリンセスコネクト！Re:Dive』が目指した、アニメRPGとしてのゲーム演出制作事例 ～テレビアニメとゲーム演出、二つの制作手法を融合して生まれたカットインアニメーション～
≪概要≫
本講演では、『プリンセスコネクト！Re:Dive』でバトル中に流れるカットイン演出についてお話しします。テレビアニメで利用される「手描きアニメーション」とゲームで利用される「パーツアニメーション」を融合させることで、ゲームの演出として最適化された高品質なアニメーションを制作する手法や、キャラクターの魅力を引き出すための工夫やその品質を担保するこだわりについてご紹介します。
≪講演者≫
インタラクションデザインチーム 工藤 瑛子
■講演４ Python による大規模ゲーム開発環境 ～Cyllista Game Engine 開発事例～
≪概要≫
近年、ゲーム開発の規模が大きくなる例が多い中で、開発効率を如何に上げるかが重要視されています。規模やクオリティの高いタイトル（AAAタイトル）を開発するための内製ゲームエンジンとしてサイゲームスで開発中の Cyllista Game Engine では、レベルエディタやアセットブラウザを始めとする全てのツールでプログラミング言語に Python を利用しています。本講演では、Python を利用したCyllista Game Engine の開発事例をベースとして、Python を使うメリットや注意点、様々なノウハウについて紹介します。
≪講演者≫
Cyllista Game Engine 沖 幸太朗
■講演５ マルチプラットフォーム環境で実現するLLVM ClangによるSIMD自動ベクトル最適化
≪概要≫
昨今、コンパイラー基盤であるLLVMによるコードや言語などのプログラム最適化が活発になっています。本講演では、LLVMのフロントエンドで動作するコンパイラーの１つであるClang上で、自動ベクトル化を導入する利点についてお話しします。具体的には自動ベクトル化についての背景と基礎的な概要、そしてゲーム開発における最新のClangの活用例をご紹介するとともに、コンパイラーに検知されやすいベクトル化の記法や対策を解説します。
≪講演者≫
技術本部 コンシューマー 岩﨑 順一
今年もゲーム開発の知見をお伝え！
CEDEC2021 サイゲームスセッション紹介
2021年8月24日～8月26日、CEDEC2021が開催され、サイゲームスからも以下の2講演の発表が決定しています。今年も「最高の発表」となるよう、鋭意準備を進めておりますので、皆さまぜひご覧ください。
■不正検知を可能とする弱教師あり学習手法「DevNet」の紹介 〜膨大なデータに潜む異常を最小限のラベリングで見つける技術〜
≪概要≫
機械学習の導入には、データへのラベリング作業が発生し膨大な工数が必要となります。一方で、ルールベースや教師なし学習などのラベリングが不要な方式では性能が不足するという課題も生じています。本セッションでは、ラベリングの課題解決に有益な不正検知手法「DevNet」を紹介します。DevNetを導入した結果、既知の不正データを数百件ほど用意するだけで、従来の手法と比較して不正ユーザの検知数を平均20%改善することができました。DevNetの考え方は未知のデータは全て正常とみなすことで、異常検知問題をデータ量に偏りのある二値分類に落とし込むというシンプルなものです。それゆえに、ゲームジャンルやデータの形式に縛られずに活用できる余地があることを示します。
≪講演者≫
ゲームマスターチーム エンジニア 都築 圭太
ゲームマスターチーム エンジニア 閔 正媛
≪講演ページ≫
https://cedec.cesa.or.jp/2021/session/detail/s6049c42d69590
■ゲーム制作効率化のためのAIによる画像認識・自然言語処理への取り組み
≪概要≫
ここ数年でAIの社内導入を検討しているゲーム開発会社が増えていると思います。しかし実際に機械学習を社内で活用しようとした場合、どの領域にどのように導入すればよいか迷っている方が多いのではないでしょうか。
本講演では、株式会社Cygames社内で開発しているゲーム開発支援サービスへAIを導入した事例を２つ紹介します。
・画像認識/物体検出アルゴリズムを用いたリソースデータへの自動タグ付けの機能の開発
・シナリオデータへの形態素解析や自然言語処理モデルBERTを活用した表記揺れ
誤字検出機能の開発各機能を導入した背景から、具体的な実装、インフラの構築まで一通り紹介する予定です。ゲーム開発における一般的な事例ですので、これからAIの導入を考えておられる方の参考になると思います。
≪講演者≫
開発運営支援 ゲームエンジニア 立福 寛
≪講演ページ≫
https://cedec.cesa.or.jp/2021/session/detail/s6049c15401f23
CEDEC2021全般に関する情報はこちらからご覧ください。
以上、今回はCEDEC2020での当社講演動画と、CEDEC2021での当社講演についてご紹介しました。
また、本企画に連動した「Twitterフォロー＆リツイートキャンペーン」も開催しています！
素敵な賞品をご用意していますので、ぜひ以下のリンクから詳細をチェックしてみてください。
