DeepMindとFenris Creationsの提携内容
DeepMindは、EVE Onlineを運営する独立系スタジオFenris Creationsとの研究提携を、ゲームでのAI研究の「新しい章」と呼んでいます。また、2026年8月21日付の公式ブログによると、この提携は同じ年の早い時期に公表済みとのこと。8月の記事は、DeepMindがゲームで積んだ研究の経緯とあわせて、提携の内容を説明したものです。
EVE Onlineは数千人が1つの宇宙を共有するゲーム
EVE Onlineは、2003年に始まった宇宙が舞台の大規模オンラインゲームで、数千人のプレイヤーが1つの宇宙を共有しています。また、その宇宙は20年以上途切れずに進化してきました。
この世界の特徴は、プレイヤーが主導する経済です。需要と供給が実際に働き、数千の星系にまたがる交易網が広がっています。同盟や対立、外交といった人どうしのやりとりが、世界のありさまを左右しています。
DeepMindはこの世界を、AI研究にとって絶好の機会と見ています。止まらずに変わり続ける世界なので、最先端のAIに必要な能力がそのまま試されるからです。
"our major new research partnership with Fenris Creations and the EVE Universe that we unveiled earlier this year"／"Our latest research partnership with Fenris Creations, the independent studio behind the EVE Universe, represents a new chapter in our history of AI research in games."／"EVE Online, launched in 2003, is a massively multiplayer space simulation where thousands of players share a single universe that has evolved continuously for more than 20 years. Its player-driven economy features real supply-and-demand dynamics and trade networks spanning thousands of star systems. Its landscape — shaped by alliances, conflicts and diplomacy — is driven by human interaction."／"For AI research, this is a golden opportunity."（冒頭の部分／Exploring new frontiers の部分）— Google DeepMind より公式情報を見る →
一人称視点のEVE Vanguardも提携の対象に含まれる
EVE Vanguard（イブ・ヴァンガード）は一人称視点で遊ぶゲームで、この提携の対象に含まれます。また、EVE Onlineの続いていく宇宙に、地上での素早い戦術判断が加わります。
DeepMindは、EVE OnlineとEVE Vanguardを並べることで、宇宙規模の戦略から素早い戦術まで、抽象度の異なる複数の層で動作するエージェントを研究できると述べています。AIエージェントとは、目的を与えると達成までの手順をAI自身で考え、必要なツールを使い分けながら自律的に作業を進めるAIのことです。
EVE Frontier（イブ・フロンティア）も対象に入っています。世界のルールそのものが変わりうる環境なので、新しい仕組みに適応するAIが必要になる、とブログは述べています。
Fenris CreationsのCEO、Hilmar Pétursson（ヒルマー・ペートゥルソン）氏は、未踏の領域へ進む、とコメントしています。AIには、他のどのゲームよりも長い時間をかけて学び、適応し、覚えておくことが求められるとのこと。現実で同じ問題に向き合う前に、人とAIが仮想の世界で共存できるかを知る材料にもなると述べています。
"While EVE Online offers a large-scale single-shard persistent universe, EVE Vanguard is played from a first-person perspective, bringing ground-level, fast-paced tactical decision-making to the broader persistent world. This creates opportunities to study agents operating across multiple levels of abstraction, from twitch-level tactics to galaxy-spanning strategy."／"EVE Frontier — with its programmable "Smart Assemblies” and its open, extensible architecture — offers an open-ended environment where the very rules of the world can change, demanding agents that adapt to entirely new game mechanics."／"we’re pushing into uncharted territory where AI must learn, adapt and remember on timescales that no other game environment demands, while helping us understand how humans and AI can coexist in a virtual environment before we have to contend with the same questions in real life."（Exploring new frontiers の部分／Hilmar Pétursson, CEO of Fenris Creations）— Google DeepMind より公式情報を見る →
DeepMindがEVE Onlineで試す4つの研究課題
DeepMindがEVE Onlineで試す研究課題は、継続学習・記憶・長期計画・多数エージェントの力学の4つです。各課題の中身は次のとおりです。
EVE Onlineで試す4つの研究課題
| 課題 | 中身 |
|---|---|
| 継続学習 | 絶えず変わる世界で、前に学んだことを忘れずに新しい技能を身につける |
| 記憶 | 今のAIモデルが一度に読み込める分量に収まらないほど長い期間にわたり、知識をためて取り出す |
| 長期計画 | 数週間から数年にわたって推論する |
| 多数エージェントの力学 | 大規模な場での協調・競争・交渉・経済と、そこで自然に生まれる社会的なふるまい |
DeepMindは経験から学び続けるシステムを作るうえで、この4つが研究の中心になると考えています。目標は、学ぶ速さが時間とともに上がることです。
継続学習と記憶は、学んだことを覚えて積み上げる力
継続学習と記憶は、学んだことを忘れずに知識として積み上げ、必要なときに取り出す力です。継続学習とは、前に学んだことを忘れずに新しい技能を身につけることです。
記憶は、今のAIモデルのコンテキストウィンドウに収まらないほど長い期間にわたって、知識をためて取り出す力を指します。また、EVE Onlineのように止まらずに続く世界では、こうした長期の記憶が欠かせないと、DeepMindは述べています。
"Continual learning: Acquiring new skills without forgetting what came before, in a constantly changing world."／"Memory: Accumulating and retrieving knowledge across timescales that extend far beyond today's model context windows."（Exploring new frontiers の部分）— Google DeepMind より公式情報を見る →
長期計画は数週間から数年先まで見通す力
長期計画は、数週間から数年までの長い期間を見通して推論する力です。また、DeepMindはその期間を週・月・年の単位で書いています。
"Long-horizon planning: Reasoning over weeks, months, or even years."（Exploring new frontiers の部分）— Google DeepMind より公式情報を見る →
多数エージェントの力学は協調・競争・交渉の研究
多数エージェントの力学は、多くのAIが同じ世界で動作するときの協調・競争・交渉・経済を研究する課題です。そこで自然に生まれる社会的なふるまいも、研究の対象に入ります。また、EVE Onlineでは数千人のプレイヤーが同じ宇宙を共有しており、同盟や対立、外交が日々の情勢を左右しています。
"Complex multi-agent dynamics: Navigating cooperation, competition, negotiation, economics, and emergent social behavior at scale."（Exploring new frontiers の部分）— Google DeepMind より公式情報を見る →
DeepMindは2010年からゲームでAIを研究している
DeepMindは2010年の設立以来、ゲームの世界を使って知能を理解する研究を続けています。 ゲームは今も研究の中心にあると、ブログは述べています。
Deep Q-Network（DQN）は、ゲームごとの作り込みなしに、Pong・Breakout・Space Invadersを含む49種類のゲームを遊べるようになりました。2019年には、AlphaStar（アルファスター）が、StarCraft II（スタークラフト2）でグランドマスター級に届きました。試合はリアルタイムで進み、相手の手が全部は見えない不完全情報の中で戦ったとのこと。
AlphaFold（アルファフォールド）は、こうしたゲーム研究を応用して、50年来の大きな課題だったタンパク質の立体構造予測を解く助けとなりました。この成果は2024年のノーベル化学賞を受賞しています。
"Since DeepMind’s foundation in 2010, the constrained yet rich worlds of games have played a critical role in understanding intelligence."／"The Deep Q-Network (DQN) learned to play 49 different games — from Pong to Breakout to Space Invaders — without any game-specific engineering."／"In 2019, AlphaStar reached Grandmaster level in StarCraft II, navigating real-time complexity and imperfect information."／"AlphaFold applied these foundations to help solve the 50-year grand challenge of protein structure prediction, a breakthrough which was recognized with the 2024 Nobel Prize in Chemistry."（Games as the engine of AI research の部分）— Google DeepMind より公式情報を見る →
SIMAは映像と入力だけでゲームを遊ぶ汎用エージェント
SIMA（Scalable Instructable Multiworld Agent）は、画面と普通のキーボード・マウス操作だけでゲームを遊ぶ汎用エージェントです。高得点を狙うのではなく、プレイヤーと同じ画面を見ながら、自然言語（日常で使う言葉）で出された指示に従って行動します。また、API（外部のプログラムから操作する仕組み）やソースコードは使う必要がありません。
従来の研究では、はっきりした目的と十分な訓練があれば、AIがどんなゲームも極められると分かりました。ただし現実の世界には、得点もルールブックもありません。そこでDeepMindは、人と同じようにどんなゲームの世界でも理解して関われるAIを目指して、SIMAを作りました。
SIMA 2はGeminiで動作する対話型の相棒
SIMA 2は、DeepMindの最先端AIモデルであるGemini（ジェミニ）で動作する、対話型の相棒です。リアルタイムで推論し、会話もできます。また、複雑な3Dの研究環境やビデオゲームで、人間らしいプレイを実現するとのこと。 Geminiは、SIMA 2のほかに実世界のロボット操作にも使われています。
"Powered by Gemini, our frontier AI models, SIMA 2 acts as an interactive companion capable of real-time reasoning and conversation. It achieves human-like play across complex 3D research environments and video games"（From mastering games to understanding them の部分）— Google DeepMind より公式情報を見る →
SIMAは既存のゲームをそのまま遊べるのか
遊べます。ゲームのコードを改造する必要はありません。 SIMAは画面を見て普通のキーボードとマウスで操作し、APIもソースコードも使いません。
ゲームを作る側にも、使い道があるとDeepMindは見ています。開発中はゲームが更新のたびに変わりますが、そうした状況でも品質テストを安定して行えるというのがDeepMindの説明です。公開後も、新しい内容が加わったりプレイヤーが想定外の動きをしたりしたときに、作り直さずにその場で適応できるとしています。
"For game developers, a truly general gaming agent would unlock AI capabilities that work with existing games — no modifications to the game code required."／"During development, when the game changes with every commit, such agents could enable truly robust QA testing. Post-launch, when new content is introduced or players behave unpredictably, they could adapt in real time — generalising to new situations without needing to be re-scripted."（From mastering games to understanding them の部分）— Google DeepMind より公式情報を見る →
まとめ：提携の中身と、まだ発表されていないこと
この提携は、継続学習・記憶・長期計画・多数エージェントの力学の4つを、20年以上続く世界で試す研究です。 開始時期と成果の公開予定は、ブログに書かれていません。
研究で最初に使った場は、EVE Onlineのオフライン版です。実際のプレイヤーから切り離された安全な環境だと、ブログにあります。
次の段階ではEVE Frontierを使い、人とエージェントが永続的で自由度の高い世界で共存できるかを調べます。EVE OnlineとEVE Vanguardへの導入は、能力が成熟してから検討するとのこと。DeepMindは、人間のプレイを豊かにすることを目的としています。
"Our longer-term research program begins with an offline instance of EVE Online, which is a safe sandbox, separate from live players. It then progresses through EVE Frontier as a space to study how humans and agents can coexist in a persistent and open-ended world. Only when capabilities are mature would we consider bringing them to EVE Online and EVE Vanguard with the aim of enriching human play."（Exploring new frontiers の部分）— Google DeepMind より公式情報を見る →
FAQ
- DeepMindはEVE Onlineで何を研究するのですか？
- 継続学習・記憶・長期計画・多数エージェントの力学の4つです。プレイヤーが主導する経済や同盟があり、20年以上続いてきた1つの世界を使って試します。
- SIMAとはどんなAIですか？
- 画面に映るものを見て話し言葉の指示を理解し、普通のキーボードとマウスで操作する汎用エージェントです。ゲーム側のAPIやソースコードは使いません。
- EVE Onlineはどんなゲームですか？
- 2003年に始まった、宇宙が舞台の大規模オンラインゲームです。数千人が1つの宇宙を共有し、20年以上途切れず続いてきました。需要と供給で成り立つ経済と、数千の星系にまたがる交易網があります。
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