『ラブライブ！スクールアイドルフェスティバル ALL STARS』の機械学習によるコンテンツ制作支援〜譜面作成ヘのディープラーニング活用〜
・機械学習によるコンテンツ制作支援に関心がある方
・リズムアクションゲームを支える譜面制作支援システムやワークフローに関心がある方
・機械学習によるコンテンツ制作支援の実用化事例
・リズムアクションゲームの譜面制作を効率化するためのシステム開発ノウハウ
『ラブライブ！スクールアイドルフェスティバル ALL STARS』での機械学習による譜面作成支援の事例を紹介します。
・本セッションで紹介する譜面作成支援ツールは、機械学習を活用し、音源からゲーム譜面の元データを生成します。GANなど最新のモデルも導入し、ディープラーニング技術を使ったコンテンツ制作支援をいかに実現したかを解説します。
・使いやすいWEBアプリの形でツールを提供することで、効率的なワークフローを実現し、譜面作成の時間を最大50%削減しました。
・ツール開発にあたって、サウンドチームとどのようにコラボレーションしたかを紹介します。
オウ リンジィャン
KLab株式会社
KLabGames事業本部
エンジニア
<講演者プロフィール>
『ラブライブ！スクールアイドルフェスティバル ALL STARS』の関連開発業務と、既存ワークフローの自動化・効率化ツール開発を行っています。
<受講者へのメッセージ>
高田 敦史
KLab株式会社
開発推進部機械学習グループ
エンジニア
<講演者プロフィール>
データエンジニアとして、全社横断のデータ基盤システム構築に立ち上げより関わる。現在は、データの活用をより推進するため、機械学習グループの立ち上げメンバーとして参加。機械学習によるゲーム開発・運用の支援に取り組んでいる。
<受講者へのメッセージ>