論文の概要: AI Native Games: A Survey and Roadmap

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.00527v2
• Date: Fri, 03 Jul 2026 14:06:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-07 13:04:58.380112
• Title: AI Native Games: A Survey and Roadmap
• Title（参考訳）: AI Native Games: 調査とロードマップ
• Authors: Zhiyue Xu, Fandi Meng, Kaijie Xu, Clark Verbrugge, Simon Lucas, Jian Zhao,
• Abstract要約: 生成AIにより、ゲームは実行時に対話、クエスト、キャラクタ、イメージ、世界を生成することができる。 しかし、世代だけでは、AIネイティブなゲームにはならないし、プレイ可能性も保証しない。 本稿では、生成型AIがコアループのランタイムであるかどうかによって、AIネイティブゲームを定義する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.187734244028075
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative AI now enables games to produce dialogue, quests, characters, images, and worlds at runtime. Yet generation alone does not make a game AI-native, nor does it guarantee playability. This paper defines AI-native games by whether runtime generative AI is constitutive of the core loop: if the AI component were removed or trivially replaced, the central form of play would collapse or become fundamentally different. This counterfactual criterion separates AI-native games from AI-augmented games and adjacent boundary artifacts. Using this definition, we screen candidate artifacts and analyze 53 publicly available AI-native games and prototypes. We introduce a dual-axis G/N taxonomy: the G-axis captures player-facing game type, while the N-axis captures the dominant AI mechanic that makes generative AI indispensable to play. The corpus is concentrated around language-forward designs, especially narrative adventure, epistemic interaction, and generative narrative, while categories such as semantic adjudication, multi-agent simulation, generative construction, and relationship/companion play remain less represented. We argue that the central design problem is organizing semantic openness into stable gameplay. AI-native design depends on mechanical invariants: goals, rules, state, feedback, pacing, and player agency that make open-ended AI outputs interpretable and consequential. We conclude with a roadmap for controllable generation, AI-as-mechanic design, multimodal and multi-agent systems, inference economics, evaluation, safety, and regulation.
• Abstract（参考訳）: 生成AIにより、ゲームは実行時に対話、クエスト、キャラクタ、イメージ、世界を生成することができる。 しかし、世代だけでは、AIネイティブなゲームにはならないし、プレイ可能性も保証しない。 本稿では,実行時生成型AIがコアループを構成するか否かでAIネイティブゲームを定義する。 この反事実的基準は、AIネイティブゲームとAI強化ゲームと隣接する境界アーティファクトとを分離する。 この定義を用いて、候補のアーティファクトをスクリーニングし、53の公開可能なAIネイティブゲームとプロトタイプを分析します。 G軸はプレイヤーが直面するゲームタイプを捉え、N軸は生成的AIがプレイに不可欠となる支配的なAIメカニックを捉えます。 コーパスは言語・フォワードデザイン、特に物語的冒険、疫学的相互作用、生成的物語に集中しているが、セマンティック・アジュディテーション、マルチエージェント・シミュレーション、生成的構成、関係・コンパニオン・プレイといったカテゴリーはいまだにあまり表現されていない。 我々は、セマンティックオープンネスを安定したゲームプレイにまとめることが中心的な設計問題であると主張している。 AIネイティブデザインは、ゴール、ルール、状態、フィードバック、ペーシング、そしてオープンエンドAI出力を解釈可能かつ連続的に作成するプレイヤーエージェンシーといった機械的不変量に依存する。 我々は、制御可能な生成、AI-as-mechanic設計、マルチモーダルおよびマルチエージェントシステム、推論経済学、評価、安全性、規制のロードマップで結論付ける。

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