AI（人工知能）とiGamingの交差点において、スタートアップはパーソナライゼーション、コンプライアンス、そして製品開発に対する業界のアプローチを急速に変革しています。2024年における世界のゲーム分野におけるAI市場は約33億米ドルの規模があり、2033年までに510億米ドルを超えると予測されており、年平均成長率は約36％に達すると見込まれています。一方で、ヨーロッパにおけるAIゲーム市場は2024年に約7億9500万米ドルを生み出し、2033年までに103億米ドルを超えると予想されています。
こうした変化を理解するため、SiGMAニュースはマルタで開催されたSiGMAヨーロッパ・地中海の会期中、Elevate AIの最高経営責任者であるキース・ザミット氏に話を伺いました。議論では、ヨーロッパとアジアでのAI導入の違い、開発者が直面する文化的・規制的課題、そしてプレイヤー体験・コンプライアンス・収益化において最も革新が進んでいる地域について探りました。
SiGMAニュース: ヨーロッパとアジアにおいて、iGaming事業者はどのように異なる形でAIを導入していますか。また、プレイヤーエンゲージメントや製品開発に関する地域的なトレンドはどのように見ていますか？さらに、これらの地域間で拡大や協業の機会もあるとお考えですか？
キース・ザミット氏（Elevate AI最高経営責任者）: ヨーロッパはより成熟した市場です。私たちが見ているのは、AIが効率性や最適化に焦点を当てて導入されているという点です。具体的には、ハイパーパーソナライゼーションやCRM（顧客関係管理）のフロー、ライフタイムバリューの向上、さらに責任あるギャンブルの実現にAIを活用する動きです。これは業界における非常に大きなニッチ分野だと考えています。製品開発の面では、オペレーター内部でのテストや再テストにもAIが利用されています。
アジア市場では状況が大きく異なります。より高速な展開に基づいており、マクロではなくミクロレベルでのパーソナライゼーションが重視されています。また、AIによるソーシャル・コミュニティ形成がアジア市場で大きく広がりつつあり、さらにゲームそのものにAIを組み込む形での実験的な製品開発も見られます。ヨーロッパでは規制対象となるような試みでも、アジア市場ではまだ実現可能です。
私たちElevate AIは現在、アジアのクライアントと協力し、この「ハイパーベロシティ型」の開発スタイルをヨーロッパ市場に導入することを目指しています。また、ヨーロッパでの知見をアジアに共有することでプレイヤーのライフタイムバリューを高めようとしています。当初の焦点は東南アジア、とくにフィリピンとマレーシアです。日本にもいくつかのつながりがありますが、こちらは主にソーシャルゲームやモバイルゲーム分野です。
SiGMAニュース: 文化的・言語的に多様な市場にAI主導のiGamingソリューションを適応させる際の主な障害は何でしょうか？
ザミット氏: 本当の課題は翻訳ではなく文化的ニュアンスだと思います。AIに言語を学習させるのは容易ですが、文化を学習させるのは非常に難しいのです。そのため、一部の企業ではこうしたニュアンスに特化したトレーニングを行っています。言語的な微妙な違いや、特定のフレーズや言葉はニュースや学習データには含まれなくても日常会話では頻繁に使われています。
また、文化的なシンボリズムも存在します。例えば中国では赤は幸運や繁栄を意味しますが、ヨーロッパでは赤は警告やネガティブな意味を持ちます。現在公開されている多くのAIはアメリカやヨーロッパのデータで訓練されており、アジアのデータで訓練されたものは少ないです。異なるデータセットを組み合わせることが今後の一つの方向性だと思います。さらに、行動データも重要です。私たちが協力している一部のスタートアップはヨーロッパ市場の豊富なデータを持っていますが、ヨーロッパのプレイヤーの行動パターンはアジアのプレイヤーとは大きく異なる可能性があり、その逆もまた然りです。
SiGMAニュース: ヨーロッパからアジアまで大きく異なるiGaming規制環境の中で、スタートアップやオペレーターはどのようにコンプライアンスを管理しているのでしょうか？
ザミット氏: AI開発そのものの原則を取り入れ、モジュール型のシステムを構築することが、コンプライアンスを支援するAIを実現する方法だと考えています。モジュール型のシステムやフレームワークは、コンプライアンス領域で起こる変化や違いをAIツールに学習させる手段になります。そうすることで、異なる市場にアプローチする方法を柔軟に適応させることが可能になります。
SiGMAニュース: プレイヤー体験をパーソナライズし、さまざまな市場でリテンションを向上させる上で、最も効果的だと証明されているAIの応用はどのようなものですか？
ザミット氏: ここではヨーロッパ市場に焦点を当てたいと思います。現在最も注目されている応用は「ダイナミック・ロビー」です。これまでもダイナミック・ロビーは存在しており、CRMによってマクロレベルでプレイヤーをセグメントごとに分類し、フィルタリングすることができました。しかしAIを用いることで、個々のプレイヤーに合わせた「ハイパーパーソナライゼーション」を実現し、それぞれのプレイヤー専用に設計されたロビーを構築できるようになります。
同様に、AIは予測能力を大きく向上させます。問題ギャンブル、不正、マネーロンダリングといった問題を、これまでのように事後的に対応するのではなく、事前に検知することが可能になります。最後に、AI主導のCRMの台頭があります。これは今後、市場においてますます重要な役割を果たしていくと期待しています。
SiGMAニュース: 国際市場において、AIはどのようにして問題ギャンブル行動を特定したり、不正防止に活用されているのでしょうか？
ザミット氏: 最近見た中で最も興味深い責任あるゲーミング向けのツールの一つは、プレイヤーがウェブサイトやゲームとどのように関わっているかを分析するAIシステムです。数百に及ぶデータポイントを用いて、プレイヤーが怒っているのか、悲しいのか、興奮しているのか、不安なのかを予測することができます。従来のように「数千ユーロを失ってから初めてサポートを受ける」といった事後対応ではなく、AIはリアルタイムで行動を識別し、即座に責任あるギャンブル担当者やカスタマーサポートへとつなぐことができます。
これは不正やマネーロンダリングにも同様に当てはまります。現在のほとんどのシステムは事後対応型であり、取引は1日の終わりに精査され、確認に24～48時間かかることも多いです。しかしAIツールであれば、取引が行われるその瞬間に監視し、疑わしい活動を即座にフラグ付けすることができます。
SiGMAニュース: AIによるイノベーションは、開発されるゲームの種類にも影響を与えていますか？また、それは地域によって異なりますか？
ザミット氏: 間違いなくそうです。AIはゲーム開発サイクルのさまざまな段階で活用されています。たとえば、XGENIAのような企業はコンセプトからプロトタイプまでを数分で構築しています。また、Flutter Groupのように、社内にAIチームを抱え、ゲームの最適化にAIを活用している大手企業もあります。さらに、小規模なスタートアップは「どのゲームが成功しているのか」「なぜうまくいっているのか」を分析し、その成功作が持つ特有の「秘訣」を再現しようとしています。
AIの利点はスピードとスケールです。従来なら何時間、場合によっては数日かけてデータを精査していた作業を、AIは瞬時に処理し、共通する要因を特定し、それを基により優れたゲーム開発につなげることができます。
SiGMAニュース: プレイヤーの行動やマネタイズ方法が大きく異なる市場ごとに、スタートアップはどのように最適なビジネスモデルを決定しているのでしょうか？
ザミット氏: これは私のアクセラレータープログラム「Elevate AI」が重点的に取り組んでいるテーマです。私たちの優先事項の一つは、AIで開発されるものに対して適切なマネタイズ手法を選択することです。現在見られる主なトレンドは3つあります。従来型の総粗収益（GGR）の一定割合を得るレベニューシェアモデル、成果報酬型モデル、そして最近多くのAIが移行しつつある「利用量ベース」のモデルです。
この背景にある考え方は、「AIに一律のアプローチは存在しない」ということです。あるAI製品は他のものよりも多くのリソースを必要とするため、クレジットや利用量に基づく仕組みが合理的です。一方で、自社の製品に自信のあるAI企業やスタートアップにとっては、レベニューシェアモデルが最適な場合もあります。今後数年で、これら3つの形態は融合し、「利用量＋レベニューシェア」や「利用量＋月額料金」といった混合モデルに進化していくと考えています。ツールや製品がますますパーソナライズされるのに合わせて、ビジネスモデルも同様に進化し、最終的にはレベニューシェアか従量課金に傾いていくでしょう。
SiGMAニュース: Elevate AIは拡大するAIソリューション需要をどのように管理していますか。また、クライアントのニーズとスタートアップの能力をどのようにバランスさせているのでしょうか？
ザミット氏: 私たちが行っているのは、スタートアップの世界と企業の世界（オペレーターやプラットフォーム提供者）の仲介役として、クライアントが求めるものとスタートアップが提供できるものを理解することです。その対話を通じて、意味のある中間点を見つけ出しています。
もちろん課題もあります。多くの企業はリスクを減らすためにレベニューシェア方式を好みます。しかし一方で、マクロかつグローバルな視点で見ると、多くの企業はAIサービスを必要に応じて迅速に立ち上げ、不要なときには縮小できるようにすればコストをより効果的にコントロールできると気づき始めています。レベニューシェアモデルでは、結果的に予想以上にコストが高くなることもあるのです。
SiGMAニュース: 複数の地域で確立されたiGamingプラットフォームとAIソリューションを統合する際の利点と課題は何でしょうか？
ザミット氏: 「統合」が共通テーマです。大きく3つの課題があると考えています。シンプルな統合、データの断片化、そして変化への抵抗です。これらが根本的な問題です。
業界において統合は長年の課題でしたが、現在のAI技術はAPIドキュメントにアクセスし、統合を完了するスピードが非常に速いです。最大の制約は「データの断片化」です。あるアイデアがあったり、特定の問題を解決する製品やツールを作りたいと思っても、データが複数のソースに散在していることが多いのです。これにより、データを失ったり漏洩したりするリスクが生じます。適切な技術や構造化されたフレームワークを用いることで、特にニーズに合わせて構築された、または適切にセキュア化されたソリューションを利用すれば、これらのリスクを軽減することができます。
SiGMAニュース: AI主導のiGaming成長において、最も有望だと考える地域はどこで、その理由は何でしょうか？
ザミット氏: 私自身マルタ出身で、Elevate AIもマルタを拠点としているため、私たちは地元でのAIイノベーションを推進しています。しかし、最も有望な機会は、北米、ラテンアメリカ、アフリカといった「規制前市場」にあると考えています。さらに東南アジアでのAIイノベーション拡大にも取り組んでいます。
これら規制前の地域では、特定のデータ利用を制限する規制がないため、AI製品を自由に展開することが可能です。また、これらの市場では技術をテストし、セキュリティと有効性を検証することもできます。そのうえで、ヨーロッパや東南アジアの規制当局と連携し、実証済みのイノベーションをより成熟したゲーミング市場に導入することができるのです。
SiGMAニュース: 今後5年間で、特にユーザーエンゲージメント、コンプライアンス、イノベーションの観点から、AIは世界のiGamingの風景をどのように変えるとお考えですか？
ザミット氏: ユーザーエンゲージメントに関しては、5年よりもむしろ2年以内に「個別化」が進むと考えています。これまでのように固定化された公式を使うのではなく、ユーザー一人ひとりに合わせたアプローチになるでしょう。AIは各ユーザーの行動を理解し、最適な体験を提供できるようターゲティングを行い、楽しんでもらうだけでなく積極的に保護することも可能になります。
コンプライアンスに関しては、受動的な対応から能動的な保護へと移行していくと考えています。AIによってコンプライアンスや責任あるギャンブルのチームはリスクのあるプレイヤーを特定し、保護できるようになり、見落としの可能性を大幅に減らすことができるでしょう。
イノベーションの面では、生成的な創造へと向かっていくと考えています。つまり、ユーザーや社内チーム自身に創造の力を与える方向です。すでに業界内の多くのチームは「バイブ・コーディング」を用いてプラットフォームやツールをカスタマイズしています。AI導入の進展とスタートアップ文化の広がりにより、企業内の小規模チームが独自の製品やシステムを構築し、それをメインスタックに統合していく流れが生まれるでしょう。私はこれが「企業内イノベーション」を促進することにつながると期待しています。
ザミット氏は議論を締めくくるにあたり、Elevate AIがiGaming分野におけるイノベーション支援に引き続き注力していることを強調しました。AIツールの構築や専門人材の採用には依然として課題がありますが、同社のアクセラレーターはすでに開発を進めているスタートアップと企業をつなぐことで、このプロセスのリスク低減を支援しています。通常、協業は4～6か月続き、その後、企業がチームや製品を自社に統合することもあります。
またザミット氏は、AIイノベーションにおけるより広い個人参加の必要性を呼びかけました。現状ではヨーロッパは米国やアジア市場に遅れをとっていると指摘し、Elevate AIのような取り組みを通じて、業界ネットワークやフレームワークへのアクセスを提供し、スタートアップや個人が成功する製品を構築し、進化するiGamingの景観に貢献できるようにすることを目指していると述べました。
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