アマゾン ウェブ サービスは、Moonton が生成 AI テクノロジーを適用して優れたゲーム体験を生み出し、ビジネス上の意思決定を支援するのを支援します。

アマゾン ウェブ サービスは、上海ムーントン テクノロジー株式会社 (以下、「ムーントン」) がアマゾン ウェブ サービス Amazon Bedrock などの生成 AI サービスを使用して、プレイヤーに優れたゲーム体験を提供し、ビジネス上の意思決定を強化していると発表しました。ムーントンのゲーム製品「モバイルレジェンド：バンバン」（以下、「MLBB」）は、Amazon Web Servicesとそのパートナーの生成AI分野の革新的な技術とソリューションに基づいており、侮辱認識と世論分析の応答速度と精度が大幅に向上しています。侮辱認識の精度は90％以上に達し、プレイヤーのゲーム体験が大幅に向上しました。世論分析は現在 20 万トークンの入力をサポートしており、より正確な出力結果とセマンティック要約効果が保証され、その後のゲーム製品の最適化のための重要な情報と意思決定サポートが提供されます。

2014年に設立されたMoontonは、グローバルゲームの開発に注力しており、「Magic Rush: Heroes」、「Mobile Legends: Adventure」、「MLBB」、「Watcher of Realms」など、海外でよく知られているモバイルゲーム製品を多数リリースしてきました。そのうち、「MLBB」は2016年にグローバルにリリースされました。現在、このゲームは月間アクティブユーザー数が1億人を突破し、全世界での累計ダウンロード数は10億を超えています。これは、世界で最も人気のある MOBA (マルチプレイヤー オンライン バトル アリーナ) モバイル ゲームの 1 つです。 MLBB がこのような成果を達成できたのは、プレイヤー体験を重視するというムーントンの長期戦略と密接に関係しています。生成AI技術の波を受けて、Moontonは生成AIとゲームの垂直分野の融合を積極的に模索し、プレイヤー体験と密接な関係のある侮辱認識と世論分析の2つの側面で生成AIを活用し、プレイヤー体験のさらなる質的向上を実現しています。

「モバイルレジェンド：バンバン」

「MLBB」は世界中で人気です。プレイヤーにより優れたローカライズされた体験を提供するために、Moonton はさまざまな少数言語の国向けに「MLBB」のカスタマイズされた言語パックを構成しました。これには東南アジアだけでも 12 を超えるさまざまな少数言語が含まれます。侮辱を識別する従来の方法は、主にMLBBプレーヤーの自己申告によるもので、カスタマーサービススタッフは翻訳ソフトウェアを使用して判断を下します。これには多くの手動介入が必要になるだけでなく、判断サイクルが長く、判断精度も低いため、全体的な効果は良くありません。 Moonton は、Amazon Bedrock がサポートするパートナーの Claude Instant モデルを使用して、自動機械翻訳と認識を実行します。 Claude 基本モデルの平均応答時間は 1.3 ～ 1.5 秒と高速で、「MLBB」での侮辱認識の応答速度を大幅に向上できます。さらに、Amazon Bedrock サポートに基づく Claude モデルは、さまざまな少数言語を正確に識別でき、システム チューニングを使用して翻訳精度の問題を解決できます。同時に、Claude モデルには二次フィルタリング機能があり、「MLBB」侮辱認識の精度が 90% 以上に達することを保証することに成功しました。 Amazon Web Services は、モデルのプロンプトエンジニアリング最適化サービスも提供しており、Moonton がモデルプロンプトをより効果的に作成および調整できるようにすることで、モデルのパフォーマンスと出力の精度を向上させます。

一方、世論分析は、Moonton にとってゲーム製品を最適化するための重要な情報であり、重要な基盤です。ムーントンは毎日、さまざまな国からさまざまな言語で書かれた14,000件以上のコメントを受け取っています。限られた人員では膨大な数の意見を網羅することはできず、また、サンプリング分析では一般化につながり、粒度の高い細分化された世論分析を実現することは困難です。 Moonton は、Amazon Bedrock を使用して Claude2 モデルを呼び出してテキスト要約を行い、1 日あたり 14,000 件を超えるコメントをトークンとして入力できます。 Claude2 は最大 20 万トークン (約 15 万語または 500 ページのテキスト) のコンテキスト ウィンドウを提供します。つまり、市場で主流の 10 万トークンの大規模モデルと比較すると、Claude2 の情報処理能力は 2 倍になります。したがって、ユーザーからの 1 日あたり平均 50 万～60 万件のコメント入力に対して、Claude2 モデルはより少ないテキスト スライスを使用できるため、より正確な出力結果とセマンティック サマリー効果が保証されます。

さらに、Moonton は、Amazon Web Services の完全マネージド型 OpenSearch ログおよび検索サービスである Amazon OpenSearch Service も適用し、PB レベルのログ分析と検索、テキストおよび非構造化データの視覚化および分析タスクを簡単に完了できるようにしました。これにより、Moonton は重要なデータをすばやく見つけて抽出し、Amazon Bedrock プラットフォームに適用してより深い分析を行うことができました。 Amazon OpenSearch Service は、大規模で多次元のベクトル データを迅速にクエリして照合する機能も備えており、同義語や類似同義語を認識する機能も備えているため、Amazon Bedrock の意思決定を効果的に支援し、データ検索の効率とデータ分析の精度を大幅に向上させることができます。

ムーントンテクノロジーのインテリジェントサービス責任者である張文文氏は、「AWSは生成AIの分野でフルスタックレイアウトと強力な技術的優位性を備えており、ゲーム業界へのサービス提供において長年の豊富な実践経験を持っています。今後もAWSとの協力を深め、より多くのゲームシナリオへの生成AIの応用を模索し、ゲーム体験と運用効率をさらに向上させる革新的なソリューションを構築し、世界中のゲーマーのためにさらに高品質でエキサイティングなゲームを作り続けていきます」と述べました。