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公開：2025-03-14

KLabがAISTATS 2025で革新的なAIモデル選択手法を発表、ゲーム開発の効率化に貢献へ

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• KLabがAISTATS 2025に向けた共著論文が採択
• AIモデル選択を効率化する手法を提案
• ゲーム開発のAI活用を加速する技術を開発

KLabの新AI開発手法がAISTATS 2025で採択

KLab株式会社の機械学習グループの濱田直希らが執筆した論文「Stochastic Gradient Descent for Bézier Simplex Representation of Pareto Set in Multi-Objective Optimization」が人工知能分野の国際会議AISTATS 2025に採択された。同論文は2025年5月にプーケットで開催される学会で発表される予定だ。^[1]

KLabは九州大学やカーネギーメロン大学と連携しながら、ゲーム産業におけるAI活用の研究開発を積極的に推進している。AIの開発効率化に焦点を当て、スーパーコンピュータを用いた長期の試行錯誤を必要とする従来の開発プロセスを改善することに成功した。

提案手法では、AIモデルの学習過程を表す「降下曲線」を「降下超曲面」に拡張することで、一度に複数のAIモデルの学習を可能にしている。この技術革新により、最適なモデルへの収束が理論的に保証され、変化の速いゲーム開発との並走が実現可能になった。

AISTATS 2025採択論文の詳細

降下超曲面について

降下超曲面とは、複数のAIモデルの学習過程を多次元空間上で表現する数学的概念である。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 複数のAIモデルの学習を同時に最適化可能
• 理論的な収束性の保証が可能
• 計算コストの大幅な削減を実現

従来のAIモデル選択では、各モデルを個別に学習させる必要があり、大規模な計算リソースと時間を必要としていた。降下超曲面を用いた手法により、モデル選択プロセスの効率化が実現し、ゲーム開発における実用的なAI活用への道が開かれた。

AISTATSでの論文採択に関する考察

KLabの論文がAISTATSに採択されたことは、ゲーム産業におけるAI研究の重要性を示す重要な成果である。特に、理論的な裏付けを持つ効率的なモデル選択手法の確立は、今後のゲームAI開発の加速に大きく貢献するだろう。

AI開発の効率化は、ゲーム業界全体にとって重要な課題となっており、この技術の実用化によって開発プロセスが大きく変わる可能性がある。一方で、実際のゲーム開発現場への導入にあたっては、開発者の技術習得やインフラ整備など、新たな課題も予想される。

今後は、この技術を基盤として、よりインタラクティブで魅力的なゲーム体験の創出が期待される。特に、リアルタイムでのAI応答が求められるゲームコンテンツにおいて、この効率化技術が新たな可能性を切り開くことになるだろう。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「KLab、AI分野のトップ国際学会「AISTATS 2025」にて共著論文採択 | KLab株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000835.000006348.html, (参照 25-03-14).

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