抱えていた課題

Mobage事業では、長年の運営により蓄積されたアバターアセットの利活用を重視していた。しかし、従来のキーワード検索では、名称を推定しづらいアセットを発見できなかった
また、事前のタグ付けによる対処法は作業負荷が高く現実的でなかった

実現した結果

AIによるファジーな検索を実現するシステムを開発・導入
多様なアセットの中からでも、名称やタグと一致しない語句や画像による検索が可能となり、希望のアセットにスムーズに到達できるようになった

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Mobageはゲームやアバターなどのエンターテインメントのほか、コミュニティ機能や便利ツールがスマートフォンで楽しめる、2006年に開始したゲームプラットフォームサービスです。アバターはガチャやショップなどで専用のアイテムを入手でき、ユーザーはそれを使って、自身のアバターの着せ替えを楽しむことができます。

過去のアセットの検索性に課題

数多くのコンテンツを長きに渡り制作してきた本事業では、日々の業務において過去のアバターアセットを参照する機会が非常に多くありました。しかし、アセットの見た目とその名称に一貫性がないなどのことから、キーワード検索といった単純な検索手法では所望のアセットに到達するのが困難でした。
検索性を向上させるアイデアとして、アセットに検索用のタグを都度付加することが考えられましたが、運用上の負担の大きさから実現はしませんでした。

ファジーな検索を実現するAI検索システムを開発

そこで、曖昧な情報でアセットを検索できる社内向けAI検索システムを開発し、現場に導入しました。 以下で実例を2つご紹介します。

1つ目の例はテキストによる検索についてです。
実際に運用しているAI検索システムのスクリーンショット（一部加工）です。「ハロウィン」という検索ワードにおいて、名称に「ハロウィン」を含まなくても、ハロウィンがテーマのアセットを検索できていることがわかります。

2つ目の例は画像による検索です。
入力した「マッシュルームカットの髪型」の見た目に呼応し、おかっぱやボブの髪型アセットを検索できています。

これにより、コンセプトアートなどテーマとなる画像が存在するような制作業務においては、テキストによる検索より直接的で効率の良い検索を実現できます。

このAIモデルはアセットの名称と見た目のペアからなるデータセットで訓練されており、学習・推論において、タグなどのメタデータを必須としないため、運用に際するアセット管理の負担も最小限で済むという利点があります。

本システムの利用者からは「例えば、ほわほわしたエフェクトを検索したい時、元々の検索システムではアセットの名前が正確にわからないとたどり着けないことが多々ありました。しかし、このAI検索システムになってから『ほわほわ』『ほんわか』『ほんわり』など頭にパッと浮かんだ語句で検索できるので使いやすいです」という声も上がっています。

我々は今後もAIをアセット制作現場に導入しエンタメ提供の品質とスピードをさらに高めていきます。