今日はブログ特化型文章作成AIのRakurin回にしよう、と思ったらSSL証明書が切れているらしく、接続が安全ではないといわれる（！）…という事件が昨日起きていたわけですが。無事に証明書の更新を行っていただけたようなので、今日はRakurin回ですよー。

テーマは、昨日から考えている、ボードゲームのコンポーネントを画像生成系AIで作成するためには何から始めないといけないのか、です。

本文はRakurinが作るので、引用でコメントを入れていきます。

データセットとトレーニング

ボードゲームのコンポーネントを生成するプロジェクトは、データセットの準備から始まります。まず、どのようなコンポーネントが必要であるかを理解し、それに適したデータを集める必要があります。このプロセスには、データセットの種類の特定、収集方法の選定、そしてデータを用いたモデルのトレーニングと評価が含まれます。

必要なデータセットの種類

ボードゲームコンポーネントを自動生成するためには、多様なデータセットが必要です。主に、既存のボードゲームから得られるコンポーネントの画像、サイズ、形状、用途などの属性データ、そしてこれらコンポーネントがどのように利用されているかについての説明データが求められます。また、ユーザーの反応や人気度を分析するためのレビューと評価のデータも役立ちます。これにより、どの特性がユーザーに受け入れられやすいかをモデルは学習することができます。

データ収集の方法

データ収集は、主にボードゲーム製作者やユーザーからの直接インタビュー、オンラインのボードゲームフォーラムやレビューサイト、製品のカタログや公式の製品説明から行われます。重要なのは、データの多様性を確保し、さまざまなタイプのゲームから広範囲に渡るデータを集めることです。さらに、データの整合性と正確性を保つため、データのクレンジングと前処理が不可欠です。これにより、モデルはより信頼性の高い結果を生成することが可能になります。

学習プロセス

データセットが準備されたら、次はモデルのトレーニングに移ります。これには、教師あり学習、教師なし学習、または強化学習の技術が用いられることがあります。モデルは特徴抽出を行い、コンポーネントの生成に関連する要素を学習します。初期フェーズでは、簡単なコンポーネント生成から始め、徐々に複雑性を増していきます。このプロセスを通じて、モデルのパフォーマンスを段階的に向上させることができます。

モデル評価と調整

モデルがコンポーネントを生成した後、その結果の評価が重要です。生成されたコンポーネントは、デザインの正確性、ユーザーの期待に合致するかどうか、そしてゲームのルールや楽しさを損なわないか等を基に評価されます。評価を行うためには、実際のゲームデザイナーやプレイヤーからフィードバックを収集し、モデルの調整を行います。この繰り返しにより、正確で魅力的なボードゲームコンポーネントの生成を目指します。

まとめ

まとめもRakurinに書いてもらえばよかった！…まぁ、これを、一から、自分だけで、というのは無理な話だよな、と思いますよね。

BGGにルールを上げたり、画像を上げたりしている人が、仮にBGG側が「これらの画像を元に、ボードゲームのコンポーネントが作れるAIを作る！」と言い始めたとして、一定数のユーザからNGが出そうですしね。（別にBGGでなくてもいいのですが、そういう意味では、AIに使ってもいいよ、というコミュニティから立ち上げないと…みたいな話になったりして…）

ルート的に袋小路に入りそうな話になったので、今日のところは一旦ここで探索を打ち切って、別の枝を探索することにしましょう、というわけで、今日はこのへんで。ほなね！

例のAI画像のコーナー

ボードゲームのルールとコンポーネントを自分で考えてくれるAIがあったら、というのを画像にしてみました。