Practical AI Applications for Improving Game Development Pipelines／ゲーム開発パイプラインを改善するための実践的なAI活用

セッション分野

ENG (エンジニアリング)

セッション関連分野

PRD

AC

キーワード

AI/ML CI/CD

セッション難易度

受講スキル

The attendee should be familiar with video game development, either as a developer or a stakeholder . Knowledge of software development practices, particularly Continuous Integration and code review processes, is crucial. Additionally, an intermediate understanding of AI technologies, including Machine Learning and Deep Learning, will be beneficial.

受講者は、開発者または利害関係者のいずれかの立場で、ビデオゲームの開発に精通している必要があります。ソフトウェア開発におけるプラクティス、特に継続的インテグレーションおよびコードレビューのプロセスに関する知識が不可欠です。さらに、機械学習やディープラーニングなどのAIテクノロジーについて中級程度の理解があると役立ちます。

得られる知見

Attendees will leave with practical examples they can apply directly to their game development projects. They will understand current and emerging trends in using AI within development pipelines and gain practical insights on integrating AI to assist developers and improve both efficiency and stability. The talk will also offer straightforward strategies for balancing cost, efficiency, and quality when adopting AI tools, helping attendees make informed decisions and enhance their development processes.

受講者は、自分のゲーム開発プロジェクトに直接活用できる実践的な例を学びます。開発パイプラインにおけるAI活用の現状と新たなトレンドを理解できるほか、AIを統合して開発者を支援し、効率性と安定性の両方を向上させるための実践的な知見を得ることができます。また、AIツールを導入する際にコスト、効率、品質のバランスを取るための分かりやすい戦略も紹介し、受講者が情報に基づいた意思決定を行って開発プロセスを強化できるように支援します。

写真撮影 / SNS投稿

通訳の種類

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セッション内容

Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing the field of game development, offering unprecedented enhancements to various aspects of the development pipeline. While initial interests are predominantly centered on code and content generation, AI's potential extends far beyond these early applications. This talk will delve into the strategic use of AI to ensure the efficiency and stability of game development pipelines. First, we will explore AI-based optimization techniques for Continuous Integration (CI), showing how their application can provide developers with faster feedback and reduce the number of CI failures. Then, we will present a second use case for code review automation, where AI can reduce the review burden by reorganizing the review flow and suggesting review comments to code reviewers. Through a detailed presentation of these approaches and their validation processes, we will highlight the effectiveness of AI in these critical areas while also discussing the trade-offs between cost, efficiency, and quality, providing valuable insights on how to balance these factors when integrating AI into your workflow.

人工知能（AI）はゲーム開発の分野に革命を起こし、開発パイプラインのさまざまな側面にこれまでにない進化をもたらしています。当初、人々の興味は主にコードとコンテンツの生成に集中していましたが、AIにはそうした初期段階の応用をはるかに超える可能性が広がっています。この講演では、ゲーム開発パイプラインの効率と安定性を確保するための戦略的なAI活用について掘り下げていきます。まず、継続的インテグレーション（CI）のためのAIベースの最適化手法について検討し、そうした手法によって開発者がどのようにフィードバックを迅速に取得し、CIの失敗を減らせるようになるかを説明します。その後、コードレビューの自動化に関する2つ目のユースケースを紹介します。AIによってレビューのフローを再編成し、コードレビュアーにレビューのコメントを提案することで、レビューの負担を軽減するという方法です。こうしたアプローチとその検証プロセスを詳細に紹介することで、これらの重要な分野におけるAIの有効性を強調します。また、コスト、効率、品質のトレードオフについて議論し、ワークフローにAIを組み込む際にこれらの要素のバランスをどのように保つかについて有益な知見を提供します。

講演者

Sarra Habchi

Ubisoft
La Forge
R&D Scientist