論文の概要: An Empirical Study of GenAI Adoption in Open-Source Game Development: Tools, Tasks, and Developer Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18029v1
- Date: Thu, 24 Jul 2025 02:03:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-25 15:10:42.831021
- Title: An Empirical Study of GenAI Adoption in Open-Source Game Development: Tools, Tasks, and Developer Challenges
- Title（参考訳）: オープンソースゲーム開発におけるGenAI導入に関する実証的研究:ツール,タスク,開発課題
- Authors: Xiang Echo Chen, Wenhan Zhu, Guoshuai Albert Shi, Michael W. Godfrey,
- Abstract要約: 生成AI(GenAI)は、コンテンツ作成、ゲームプレイシミュレーション、デザインアイデアのための新しいツールを提供することで、ゲームの設計と開発方法を再構築し始めている。
GenAIが現実世界のコンテキスト、特にオープンソースコミュニティにおいて、開発者によってどのように採用されているか、という経験的な理解は限られています。
本研究の目的は、GitHub上の課題議論を分析し、GenAI技術がどのように議論され、採用され、オープンソースゲーム開発に統合されるかを検討することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4299470464639639
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The growing capabilities of generative AI (GenAI) have begun to reshape how games are designed and developed, offering new tools for content creation, gameplay simulation, and design ideation. While prior research has explored traditional uses of AI in games, such as controlling agents or generating procedural content. There is limited empirical understanding of how GenAI is adopted by developers in real-world contexts, especially within the open-source community. This study aims to explore how GenAI technologies are discussed, adopted, and integrated into open-source game development by analyzing issue discussions on GitHub. We investigate the tools, tasks, and challenges associated with GenAI by comparing GenAI-related issues to those involving traditional AI (TradAI) and NonAI topics. Our goal is to uncover how GenAI differs from other approaches in terms of usage patterns, developer concerns, and integration practices. To address this objective, we construct a dataset of open-source game repositories that discuss AI-related topics. We apply open card sorting and thematic analysis to a stratified sample of GitHub issues, labelling each by type and content. These annotations enable comparative analysis across GenAI, TradAI, and NonAI groups, and provide insight into how GenAI is shaping the workflows and pain points of open-source game developers.
- Abstract（参考訳）: 生成AI(GenAI)の増大する能力は、コンテンツ作成、ゲームプレイシミュレーション、デザインアイデアのための新しいツールを提供することで、ゲームの設計と開発方法を再構築し始めている。
これまでの研究では、エージェントの制御や手続き的コンテンツの生成など、ゲームにおけるAIの伝統的な使用について検討されてきた。
GenAIが現実世界のコンテキスト、特にオープンソースコミュニティにおいて、開発者によってどのように採用されているか、という経験的な理解は限られています。
本研究の目的は、GitHub上の課題議論を分析し、GenAI技術がどのように議論され、採用され、オープンソースゲーム開発に統合されるかを検討することである。
我々は、GenAIに関連する問題と従来のAI(TradAI)とNonAIのトピックを比較し、GenAIに関連するツール、タスク、課題について検討する。
我々のゴールは、GenAIが他のアプローチとどのように違うかを明らかにすることです。
この目的を達成するために,AI関連トピックを議論するオープンソースゲームリポジトリのデータセットを構築した。
オープンカードのソートとテーマ分析をGitHub問題の階層化されたサンプルに適用し、それぞれをタイプとコンテンツ別にラベル付けします。
これらのアノテーションは、GenAI、TradAI、NonAIグループ間の比較分析を可能にし、GenAIがオープンソースゲーム開発者のワークフローと痛点をどのように形成しているかについての洞察を提供する。
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