miHoYoのAIオールインと日本開発者85.8%のAI活用、その実効性ギャップ：AI軍拡競争の二面性#

皆さんこんにちは、无边です。ここ2週間、ゲーム業界における生成AI関連のニュースが異常に密集していました。一方では、miHoYoの創業者で社長の劉偉（Liu Wei）氏がキャンパス採用の説明会で、「2〜3年以内にmiHoYoを中国産大規模モデルチームにおいて重要な存在にする」と公言しました。他方、日本コンピュータエンターテインメント協会（CESA）の調査によると、日本のゲーム開発者の85.8%がすでに業務で生成AIを積極的に使用しており、前年の51%から大幅に跳ね上がっています。

この2つのニュースは、一見すると東と西、企業と業界と別々の話に見えますが、実は同じことの2つの側面を語っています。投入側では、企業が大金を賭けており、実効性側では、開発者はツールを使いこなしているものの、その恩恵がなかなかプレイヤーに届いていないのです。モバイルゲームやオンラインゲームを書き、趣味で大規模モデルの実装を追いかけている者として、この2つの事実を並べて比較することは、どちらか一方だけを見るよりも興味深いと感じています。本記事のすべてのデータは公開報道とCESA調査の検証済みの情報に基づいており、公式に公表されていない部分は明確に「非公開」と記載し、推測は行いません。

1. 1週間の2つのニュースが描く、同じことの2つの側面#

まずタイムラインを整理しましょう。この2つの動きは10日間隔で、ちょうど「お金を出す側」と「ツールを使う側」を代表しています。

最初のニュースだけを見ると、AIがすでにゲーム業界全体に浸透しているように感じます。2つ目のニュースだけを見ると、これはある企業の豪語に思えます。しかし、両方を並べて見ると、問題はこう変わります。これほどの投資と、開発者のこれほど高い利用率が、最終的にどれだけプレイヤーが感じられるものになったのか？ CESAのデータは、まさにこの問いに対する冷徹な注釈を提供してくれています。

2. 投入側：miHoYoがAIをメインミッションとしている理由#

2.1 投資から自社開発の表明まで：5年間のタイムライン#

miHoYoのAI戦略は、9月27日のスローガンではなく、継続的な動きとして確認できるリズムを持っています。公開情報を時系列で並べると以下のようになります。

ここで、2023年の時点に立ち止まって見てみる価値があります。大規模モデル技術がNPCのインテリジェント対話やストーリーの動的生成に使用され、しかもコアゲームプレイのカテゴリに分類されているのです。これはオフィスの効率化ツールではなく、モデルの能力を長期運用されている製品に直接組み込んだことを意味します。コンテンツの更新ペースに定評のあるアニメ系モバイルゲーム企業にとって、NPCの対話やストーリー生成は膨大なリソースを消費する部分であり、モデルの能力を製品ラインに組み込むことの意義は、技術ブログを数本公開することよりもはるかに大きいのです。

2.2 劉偉氏の発言：自信、方向性、そして計算資源#

劉偉氏が説明会で述べた3つの言葉は、この会社の姿勢を明確に物語っています。

• 「私は強い自信を持っています。今後2〜3年以内に、miHoYoは中国産大規模モデルチームにおいて重要な存在であり続けるでしょう」——目標は中国産大規模モデルの第一集団に直接向けられています。
• 「私はもっとクールなものを作りたいと思っています。私がここにいる限り、miHoYoが方向性を見失うことは決してありません」——AIを創業者自身が方向性を賭けるものとして位置づけています。
• 「どのチームも、計算資源とスケールに本気で取り組まなければ、モデルをトップレベルにすることは絶対にできません」——今後の計算資源と規模への投資への布石となっています。

3つ目の言葉が、私にとって最も情報量が多いと感じました。AI研究に携わる者なら誰でも、計算資源とデータ規模が大規模モデル競争の入場券であることを理解しています。この言葉は、miHoYoが「他社のAPIを使ってアプリを作る」という軽量なアプローチではなく、自社開発モデルという資産集約的なルートを進むことを公に認めたも同然です。今年5月の共有会で、劉偉氏はより具体的な数字を示しました。AI投資は「3年で最大1000億」であり、最終的に成功しなかったとしても「それも認めます。大きな花火だと考えればいい」と述べたのです。上限の数字と、損失を認める姿勢、その両方をカバーしています。

2.3 1000億とはどれほどの規模か：評価額の半分#

「3年で最大1000億」という数字は、その重みを測るための基準が必要です。

つまり、miHoYoが自社のAI戦略に設定した投資上限は、会社全体の評価額の約半分に相当します。これは、一般的なゲーム企業が単一の技術分野に予算を組む際には見られない割合です。もちろん強調しておきたいのは、これは上限の数字であり、約束された支出ではないということです。資金構造、段階的なペース、会計上の扱いについては、現時点で詳細は公表されていません。これを「すでに使うと決めたお金」として計算している分析を見かけますが、それは誤読です。

2.4 組織と採用：発表会よりも正直なシグナル#

発表会では理想を語ることができますが、組織構造や採用リストは嘘をつけません。今年6月、miHoYoは2つの完全子会社を設立しました。

同時に、miHoYoの中途採用サイトには現在、モデルのトレーニング、運用、データ、オーディオ、エージェントなどの分野をカバーする50件以上の大規模モデル関連の求人が掲載されています。私は求人票の詳細を確認しましたが、いくつか代表的なものを紹介します。

• 大規模モデル推論プラットフォーム開発エンジニア——論文ではなく、オンラインサービスを構築するためのもの。
• 大規模モデルトレーニングプラットフォーム開発エンジニア——自社開発のトレーニングインフラに不可欠なポジション。
• AIストレージシニア開発エンジニア（大規模モデル）——大量のトレーニングおよび推論データのための基盤ストレージを構築。
• 汎用オーディオ理解モデル研究員——音声や効果音の方向性を示すマルチモーダル機能。
• LLMデータ処理、Agent開発エンジニア（データ分野）——データエンジニアリングとエージェントアプリケーション。

トレーニング、推論、ストレージ、データ、オーディオ、エージェント。この求人リストを組み合わせると、モデル企業の完全な輪郭が浮かび上がります。留意すべき限界として、miHoYoの自社開発大規模モデルの製品名、パラメータ規模、リリース時期は、公式にはまだ公表されていません。現在のところ、「自社開発モデルの進捗」に関するすべての発言は、表明と組織構築のレベルにとどまっており、私はこれをすでに成果が出ているものとしてではなく、建設中のプロジェクトとして見ています。

2.5 なぜこのような賭けができるのか：収益の基盤#

大きな賭けの前提となるのは、資金とシーン（活用場所）です。収益面では、AppMagicの統計によると、2025年の世界のアニメ系モバイルゲーム収益ランキングトップ10のうち、miHoYoは3タイトルを占め、その中でも『崩壊：スターレイル』が4億2000万ドルで首位を獲得しました。シーン面では、前述のNPCインテリジェント対話やストーリーの動的生成がすでに数年間稼働しています。つまり、この会社は「1000億の上限を支払えるキャッシュフロー」と「モデルの能力を消化できる自社製品ライン」の両方を備えており、これがAIをツールから戦略へと昇格させる自信の源泉となっています。ちなみに、同時期に『原神』が属する中国のアニメ系モバイルゲーム市場の競争激化も、企業に技術への投資を促しています。この業界では、前進しなければ後退するというのは、決して比喩ではありません。

3. 実効性側：CESA調査に見る「高普及、低実効」#

3.1 調査の基本データ#

視点を日本に切り替えましょう。CESAは9月17日、東京ゲームショウ2026の開幕日に『CESAゲーム白書2026』プレビュー版を公開し、その中で生成AIに関する初の特別調査を発表しました。データはCEDEC開発者アンケートに基づくもので、有効回答数は1349件、回答者の大半は日本国内の商用ゲーム開発者です。完全なレポートは12月に公開される予定です。「個人アンケート」という性質を覚えておいてください。後で調査の限界について触れる際に役立ちます。

3.2 使用率：1年で51%から85.8%へ#

個人レベルの主要データは以下の通りです。

85.8%という数字に63%という日々の使用率が加わると、生成AIが日本のゲーム開発の現場でもはや試用段階ではなく、検索エンジンのような日常的なツールになっていることがわかります。本当に目を引くのは最後の行です。これほど多くの人が使っているにもかかわらず、規定を策定している企業の割合はわずか1桁台です。ツールが制度の前に走っているのです。

3.3 最も衝撃的な数字のセット：837、738、147#

今回の調査で最も価値があると私が感じたのは、恩恵の認識に関する一連の数字です。1349件の回答のうち：

同じアンケートで、AIが自分の生産活動を助けたと感じた開発者と、AIがプレイヤー体験を向上させたと感じた開発者の間には、5倍以上の人数差があります。回答者の多くは、AIが制作期間を短縮し、コストを削減したと認めており、この判断は837と738という数字と整合的です。しかし、「プレイヤーは本当に良いゲームを手に入れた」と認めた人はわずか147人でした。これが私の言う実効性ギャップです。普及率は高止まりしているのに、恩恵は生産ラインの中にとどまり、プレイヤーの前には届いていないのです。

3.4 何に使われ、企業はどう管理しているか#

使用シーンに関しては、開発者は生成AIをアート素材の生成に使用する一方で、ChatGPTやCopilotなどのツールを一般的な管理業務にも使用しています。半分は創作に、半分は雑用に使われており、これは多くの業界で観察されていることと一致しています。

企業側のデータは、CESAが会員企業を対象に実施した別の調査によるものです。

企業の最大の期待は業務効率と生産性の向上であり、次いで開発期間の短縮、開発運営コストの削減です。最も一般的な懸念は、著作権と知的財産権です。管理手法としては、AIの出力を人間が確認、修正、審査すること、使用可能なツールを指定または制限すること、AIの生の出力を直接採用しないことが挙げられます。個人側の85.8%と企業側の「27社が未使用、26社が使用中」を並べて見ると、明確な階層構造が見えてきます。ツールは個人の手の中ではすでに遍在していますが、企業の意思決定レベルになると、何重もの承認を必要とする管理されたリソースになります。 アート素材には特に慎重です。ビジュアルアセットに使用したのはわずか12社です。これはまさに著作権リスクが最も集中する部分だからです。

3.5 この調査の限界#

これらのデータを引用する前に、その範囲の制限を明記しなければなりません。これが、私がこのプレビュー版を見て最も気にした点です。

• サンプルは開発者個人を単位としており、同じ会社の複数の人が回答した場合、それぞれ別に集計されるため、企業全体の活用状況を数字に反映することができません。
• 昨年の51%と今年の85.8%が同じ基準で比較されているかどうか、レポートには明記されておらず、前年比の結論には割り引いて考える必要があります。
• 完全な方法論（アンケートの文言、企業と個人の割合など）は、12月の完全なレポートを待つ必要があります。

したがって、厳密に言えば、普及率が大幅に上昇したという方向性は確かですが、「51%から85.8%」という正確な幅には留保が必要です。 147人対837人のギャップも同様に基準の影響を受けますが、誤差を考慮しても、恩恵の認識が生産側とプレイヤー側でずれているという方向性は変わらないでしょう。

3.6 ギャップの背後にある業界の摩擦#

慎重な姿勢には理由がありません。先月、Level-5の日野晃博社長が、展示会で生成AIコンテンツを使用したことについて公に謝罪し、実験的な使用がプレイヤーの不快感を引き起こしたと述べました。以前にも、『クレイジータクシー：ワイルドトリップ』がAIコンテンツに対してプレイヤーからの反発を受けました。プレイヤーのAI生成コンテンツに対する感度が非常に高い現在、開発者は生産側でどれだけ恩恵を感じていても、それを提供する前に世論への影響を考慮せざるを得ません。これ自体が、147人という数字の一部の原因です。

4. 中間層のシグナル：AIアセットの表示がストアページの標準になりつつある#

投入と実効性の間に、見落とされがちな中間層のシグナルがあります。AIアセットの透明化が業界の慣行になりつつあるのです。

NCの『タワーオブアイオン2』（AION 2）のSteamストアページには、「一部のゲーム内アセットはAIツールを使用して作成された」と明記されており、具体的にはArcanaカードのデザインと一部のアイコンにAI生成アセットが使用されています。このゲームのスケジュールは、9月30日にアーリーアクセスを開始し、10月5日に世界正式リリース、基本プレイ無料で、PC版はSteamとPURPLEプラットフォームで提供されます。Kotakuはすでに、今年のGamescomで「ストアページにさまざまな程度の生成AIの使用を明記した」ゲームのリストにこれを含めています。

なぜ私がこの詳細に注目するのか？それは、「AIが何をしたのか」を業界内部の曖昧な領域から、消費者が直接見ることができるコンプライアンス声明へと変えたからです。上記のLevel-5の謝罪や『クレイジータクシー：ワイルドトリップ』の反発と合わせて考えると、ゲーム会社がAIコンテンツに対して取れるまともな選択肢は2つしかありません。事前に表示するか、事後に謝罪するかです。ストアページの一行のAIアセット表示は、創作の宣言からコンプライアンス声明へと変わりつつあります。 そして、表示が標準になれば、プレイヤーが足で投票するデータはよりリアルになります。AIによる生成アセットを受け入れるか、拒否するか、市場が答えを出してくれるでしょう。

5. 2つの軍拡姿勢、1つの未解決の問い#

5.1 パスの比較#

miHoYoと日本業界の動きを比較表にすると、2つのAI軍拡姿勢の違いが一目瞭然です。

一方は資金と人員を投入し、モデルの能力という未来に賭けています。もう一方はツールを使い倒しつつも、一歩一歩制度で枠にはめています。前者は「トップレベルのモデルを作ってこそ次世代の製品がある」と賭け、後者は「AIを使って問題が起きないか」を防いでいるのです。

5.2 投資と産出の問い：時間差こそが重要な変数#

冒頭の問いに戻りましょう。巨額の投資とプレイヤーが感じられる恩恵の間には、何があるのでしょうか？

CESAのデータは現状のスナップショットを提供しています。837人がAIが創作の幅を広げたと認め、738人が技術的なハードルが下がったと認めていますが、プレイヤー体験が向上したと感じたのはわずか147人でした。このずれは、業界内で繰り返し検証されてきた観察を指し示しています。AIが生産を改善することは、AIが製品を改善することとイコールではない。 制作期間の短縮やコスト削減は供給側の話であり、プレイヤーが買っているのはコンテンツそのものの質と体験です。その間には、創造性、品質管理、美学、そして世論という幾重もの関門が立ちはだかっています。

そして、miHoYoのパスは、実はこのずれに対する直接的な回答なのです。既存の生産ラインでコスト削減と効率化を行うよりも、賭け金をモデルの能力そのものに注ぎ込み、NPCの対話やストーリー生成といったコアゲームプレイを根本からモデルの上に育てる方が良いと考えています。2023年からMiniMaxの技術が『崩壊：スターレイル』のコアゲームプレイに導入されたのが、この考え方の最初の実装でした。この道のりの問題も同様に明白です。自社開発モデルの製品名、パラメータ規模、リリース時期はまだ公表されておらず、組織の構築からプレイヤーが感じられる体験の向上までの時間差について、誰も約束できません。1000億は上限であり、花火は冗談です。本当の問題は、この時間差が年単位なのか、3年単位なのかということです。劉偉氏自身の説明では、2〜3年以内にまず「中国産大規模モデルチームにおいて重要な存在」になることであり、これはモデルの能力に対する約束であって、プレイヤー体験に対する約束ではありません。

2つの注目点を挙げておきます。1つ目は、12月にCESAの完全なレポートが公開されることで、その時点で方法論の基準が補完され、147人という数字が成り立つのか、企業側のデータが修正されるのかを再確認する価値があります。2つ目は、miHoYoの50件以上の求人の進捗状況と子会社の今後の動きです。組織の拡大スピードは、発表会よりも早く戦略の真の優先順位を明らかにすることが多いのです。

結び#

ここまで書いて、2つの糸をまとめてみましょう。投入側では、miHoYoが評価額の半分に相当する投資上限、50件以上の求人、2つの子会社を通じて、AIをツールから企業戦略へと昇格させました。実効性側では、日本の開発者が85.8%という普及率でAIがすでに遍在するツールであることを証明しつつも、147人という恩恵の認識によって、それがまだプレイヤーにとって良いゲームになっていないことを認めています。中間層では、SteamストアページのAIアセット表示が、この問題をすべてのプレイヤーに対してオープンにし始めています。

私自身、AIの実装をこの数年追いかけてきて、「軍拡競争」という言葉がここで非常に的確であると感じるようになりました。競争の双方が比べているのは産出ではなく投入であり、スコアボードは会社の内部に掲げられており、プレイヤーには見えません。いつの日か、プレイヤーがあるゲームの中で「このNPCの反応は生きているみたいだ」と明確に言えるようになった日、この競争は初めて審判を得ることになります。それまでは、1000億も85.8%も、まだ過程のデータにすぎません。

——无边、NTGame編集部