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

キーワード

LLM/VLM

CI/CD

対象プラットフォーム

なし

セッション難易度

求められるスキル

ソース管理やビルド基盤に関する基本的な理解
Git や P4 などのソース管理、ビルド自動化、CI/CD の基本的な考え方を知っていると、講演内容をより具体的に捉えやすくなります。

大規模アセットや開発環境運用への関心
数百GB〜TB級のアセットを扱う開発現場で、配布、複製、キャッシュ、ストレージ設計といった課題に関心がある方に向いています。

AI コーディング支援や開発ワークフロー改善への興味
GitHub Copilot などの AI 支援や、既存の開発プロセスに AI ワークフローをどう取り込むかに興味のある方は、実践的な観点で受講できます。

得られる知見

P4→Git 連携を前提とした Git / GitHub エコシステム導入の考え方
既存の P4 プロジェクトを維持したまま、GitHub Copilot や GitHub Actions などの Git 系ワークフローをどう接続し、段階的に導入していくかの実践パターンを持ち帰れます。

TB級アセットを扱うためのストレージ設計と配布戦略
COW ファイルシステムによる高速複製と、コンテンツアドレス型ストレージを用いた差分配布を組み合わせることで、大規模データを効率よく扱うための設計指針を学べます。

AI ワークフローを成立させる開発基盤の全体像
単なるリポジトリ移行やストレージ置換ではなく、ソース管理・データ共有・実行環境をどう組み合わせて、大規模ゲーム開発に現実的な AI ワークフローを導入するかという全体設計を把握できます。

写真撮影 / SNS投稿

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今日の大規模ゲーム開発では、数百GB〜数TB級のアセットを前提としたソース管理、ビルド、自動化基盤の再設計が避けられません。一方で、AIコーディング支援やCI/CDなど開発ワークフローはGit/GitHubエコシステムを中心に発展しており、Perforce（P4）のような既存環境とのギャップが導入の障壁になっています。
本講演では、既存の集中管理型ソース管理を活かしたままGit系ワークフローへ接続する仕組みと、TB級アセットを効率よく扱うためのCOW（Copy-on-Write）ファイルシステム、コンテンツアドレス型ストレージを用いた差分配布、OSのコンテナ技術を組み合わせた実践例を紹介します。これにより、P4→Git 連携を足がかりとして、AIコーディング支援や自動ビルド、アーティファクト配布を高速化し、検証環境の再現性向上と安全なAI活用をどのように実現したかを解説します。
単なるリポジトリ移行やストレージ置換ではなく、ソース管理・データ共有・実行環境を一体で再構成することで、大規模アセットを扱うゲーム開発に最新のAIワークフローを導入するための現実的な基盤パターンと、その運用知見を共有します。