以下上の雑訳。
Forza Motorsport開発者の最新作『Forza Race Regulations（FRR）』に追いつき、この機能の裏側を覗いてみましょう！
以下の記事は、2024年9月26日にForza公式Discordで開催されたプレゼンテーションとAMA（「何でも聞いて」）を編集したものです。ゲストはT10 LoungeToyとT10 OGです。これらの発言、説明、およびDiscordの視聴者からの質問に対する回答は、長さ、明瞭さ、正確性を考慮して編集されています。
INTRO
（スピーカー）T10 LoungeToyとT10 OG：私たちは2人とも、Turn 10 Studiosのシミュレーションチームの共同リーダーです。私たちの担当分野には、人工知能（AI）関連の側面、FRRとしても知られるペナルティシステム、車両力学やコースの表示方法など、ゲーム内のすべての物理的要素が含まれます。また、あらゆる入力方法（ゲームパッドコントローラー、ホイール、Xbox アダプティブ コントローラーなどの周辺機器）のチューニングやマッピングも研究しています。フォースフィードバックも、私たちの物理的作業に直接関係しています。私たちは車のバランス調整と車種管理を担当しています。どの車がどこに行くのか？ どのように感じられるのか？ 実際に箱から取り出したときにどのように感じられるのか、チューニングの限界はどの程度か、といったことです。
T10 LoungeToy: とはいえ、今日のプレゼンテーションではFRRに焦点を当てます。FRRは当社にとって非常に重要な機能であり、2017年から現在に至るまで長年にわたって投資を続けてきました。FRRはこれまで何度も改良を重ねてきましたが、現在の状況と当社のFRRに対する考え方について、概要を説明したいと思います。また、現在のリリースにおける当社の状況について、全体的な理解を深めていただければ幸いです。
今後、AI、物理、入力、車のバランス、車部門の管理、またはゲームに関するその他の分野など、皆さんが興味を持っているトピックについて、AMAセッションをさらに開催し、より深く掘り下げていければと考えています。Turn 10の内部の仕組みや、システムについてどのように考えているか、そして現状について透明性を確保し、もちろん、今後の方向性についても理解していただけるよう努めていきたいと考えています。
FRRとは何か？
T10 OG: ちょっと待って、みんなFRRが何か知ってる？
T10 Lounge Toy：良い指摘です。FRRはForza Race Regulationsの略で、モータースポーツの裁定システムであり、衝突やコースアウトに対するペナルティを特定、測定、割り当てするために使用されます。
衝突システムは、マシンラーニングシステムをベースにしています。このシステムは、私たちが障害の割り当てに使用する衝突データの集合によって訓練されます。興味深いことに、コース外ペナルティは別の技術で計算されますが、これについては後ほど説明します。しかし、衝突システムを構成する衝突データは、一般的に、あなたのようなプレイヤーによって作成されます。ゲーム内の衝突はすべて追跡され、私たちに送信されます。そして、これがFRRの判断材料となるデータの大部分を占めています。さらに、社内でのプレイテストや、T10 Raceboyのようなチーム内の専門家から、特定の衝突領域に焦点を当てたデータが提供されることもあります。多くの点で、T10 Raceboyは、私たちがFRRを判断する方法です（後ほど、それについても説明します！）。
時には、1日に100万件以上の衝突が発生することもありますよね。 私たちがFRRモデルに組み込みたいと考えているすべてのインシデントを実際に手作業で確認し、ラベル付けしなければなりません。 これは非常に時間のかかるプロセスであり、実際にその作業に使用するツールをお見せしましょう。 FRRの障害特定と改善は、まさにこの手作業によるデータラベル付けに依存しているのです。
それでは、私たちのタイムペナルティシステムについてお話しましょう。私たちは、衝突に対するタイムペナルティと、コースアウトやコースカットに対するタイムペナルティを設けており、それぞれに違いがあります。
衝突によるペナルティ時間は、重大度システムに基づいて決定されます。この重大度システムは、主に速度差（基本的に、衝突時の速度）に影響されます。あるプレイヤーが時速200マイルで走行している場合、もう一人のプレイヤーが時速20マイルで走行している場合、速度差は非常に大きくなり、そのプレイヤーに課せられるペナルティ時間に大きな影響を与えることになります。さらに、私たちは「スピード計算機」または「スピードコンピューター」と呼ばれるツールを用意しています。これは、特定の車やチューニングで可能な限りの速度でAIが運転した場合を想定し、いつでもあなたの速度がどの程度になるかを予測するものです。もしあなたがその予測速度を超えた場合、それもペナルティ時間に影響します。他のプレイヤーが衝突により順位を下げたり時間を失ったりした場合、そのデータも重大度の計算に組み込まれます。
コース外のペナルティについては、前述の「スピードコンピューター」を使用します。このコンピューターは、任意のコーナーやコース上の任意の場所を任意のタイミングで走るべき車の速度を把握しています。コースをショートカットしたり、何らかの理由でコース外に押し出された場合、スピードコンピューターは、あなたの速度または時間を予想速度または予想時間と比較します。ペナルティは、予想速度を超えた速度や、予想速度を超えた時間に基づいて課されます。
FRRの仕組み、そのためのデータの生成と調整、そして時間ペナルティの付与の基本です。
基本的なことを理解したので、上級コースに進みましょう！FRRの衝突の誤りを検出する部分は、現在、約89%の精度と推定されています（サービス開始時の80%から改善）。この1年間の変化をグラフでご覧ください。
（横軸では、各月は名称の最初の文字で表されています。）
私たちがローンチした際、5つの衝突のうち4つは、私たちの推定では、正しく裁定されていたことになります。つまり、5つのうち1つは誤って裁定されていたことになります。プレイヤーとして、あなたは誤って衝突の責任があるとされた（偽陽性）か、あるいは誤って衝突の責任がないとされた（偽陰性）可能性があります。いずれの場合も、FRRの裁定としては依然として誤りであると考えられます。
最新のリリースでは、全体的な精度は約89%です。ここで明確にしておきたいのは、まだ完成していないということです。この分野には多大な投資を行なっており、現在の目標と達成時期については後ほどお話します。ここで明確にしておきたいのは、モデルを改善する方法について、私たちは多くのことを学んできたということです。そして、ローンチした時点では、私たちが望んでいたレベルには達していませんでした。また、モデルを改善するのにどれだけの時間がかかるのか、私たちはよく理解していませんでした。しかし、ここ数か月の間に多くのことを学んだ結果、改善に向けた素晴らしい計画を立てることができたと思います。
現在、FRR に関してプレイヤーが抱えている最大の問題は、非常に特殊なレース インシデントで発生するこれらの誤検知であると考えています。たとえば、現在、典型的な「ミーム」の FRR 問題は、誰かが追突されて 4 秒または 4.5 秒のペナルティを受けることです。誰かが後ろに追突しただけなので、それは彼らのせいではありませんが、彼らは「おい、なぜペナルティを受けたんだ?」と思っています。そして、この状況はまさに私たちが現在解決しようとしていることです。
つまり、すべてのリリースで非常に興味深いことが起こりました。次のグラフ (下記) では、3 月 (2024 年) 頃に急増が見られます。
(横軸では、各月はその名前の最初の文字で表されます。)
3 月の時点では、モデルの全体的な精度は向上していたものの (最初のグラフで示した全体的な精度による)、特定の誤検知は大幅に悪化し、プレイヤーが遭遇する衝突 100 回のうち 10 回も発生するようになりました (リリース時には誤検知が約 4%、つまり 100 回のうち 4 回でした)。
その結果、3 月に FRR に関して大きな抗議が起こり、私たちはそれに応えて、改善すべき点についての考え方を変えました。私たちは、誤検知の精度向上を最優先事項として重視しました。現在までにご覧のとおり、前のグラフで示したように、全体的な精度が向上し、誤検知も大幅に減少しました (現在、発生率は過去最低です)。
私たちは、ゲーム内のあらゆるインシデントを視覚化するカスタムビルドのツールを持っています。衝突が起きたときはいつでも、先ほども述べたように、時には 1 日に 100 万件を超える衝突が起きますが、その衝突がどのようなものかを正確に視覚化する方法があります。T10 Raceboy のような人々がインシデントを見て、誰が悪いのか、衝突の重大度はどの程度なのかを分類するために使用できるツールがあります。これは私たちにとって初めての試みで、素晴らしいグラフィックスを披露するわけではない基本的な開発ツールの一部を紹介します。
ということで、これが初めて FRR ラベル付けツールです。先ほど言ったように、見た目は良くありませんが、FRR 経由で衝突が送信されると、このサンプル クリップのようになり、前後に再生できます。
- このツールでは、2台の車がトップダウンビューでレースをしている様子が表示されます。それぞれの車には、緑、黄色、赤に変化する色のついたバブルがあり、これはスピードコンピューターが予測した速度に対する実際の速度を示しています。
- コーナーに突っ込み過ぎると、気泡の色が緑（「想定速度内」）から黄色（「想定速度を少し超えている」）そして赤（「想定速度を超えている」）へと変化します。
- 車から伸びている青いバーはステアリングの入力を表しています。動画の冒頭では、赤い車は左に大きくステアリングが入力されていますが、緑の車は左に少しステアリングが入力されているだけです。
- 最後に、車両前面の矢印は、その時点でのスロットルの開度を示しています。緑色の車両はほぼ全開のスロットルであるように見えますが、赤色の車両はスロットルの開度が4分の1か2分の1程度であることが分かります。車両がブレーキをかけたり、何らかの減速が起こると、矢印は後方方向に向きます。
このインターフェースの右上部分をご覧になればお分かりいただけるかもしれませんが、当社の開発者はここにアクセスしてこのインシデントにラベルを付けることができます。このケースでは、深刻度レベル4段階のうち「2」と評価された赤い車を過失ありとラベル付けしました。
もう一つ注意すべき点として、緑色の車が少しだけジッターしているように見えるかもしれません。実際に見えているのは、レイテンシの問題かもしれません。レイテンシは、データをラベル付けする際に毎回考慮されます。
FRRの今後について
T10 LoungeToy: ここ6か月で私たちが成し遂げた最大の成果は、モデルを改善するために必要なことを理解したことだと思います。改善には多大な労力を要しますし、どこまで改善すべきかについての大まかな目標を定める必要もあります。そのため、最高のFRR裁定システムを構築できるのです。
現在、全体的な精度は約89%ですが、本当に良い状態になるには、少なくとも95%の精度が必要だと考えています。しかし、それ以上に重要なのは、99%という目標も掲げていることです。99%という目標は、私たちが「特定精度」と呼ぶ、特定のインシデントに関するものです。私たちの目標は、極めて単純なインシデントについては、99%の精度を確保することです。
T10 OG: 「単純明快な事件」つまり、私の母は事件を見れば、レースのことは何も知らないけれど、誰が悪いのかは分かるでしょう。
T10 LoungeToy: 95～99%の達成方法の詳細に入る前に、FRRに関連する機能が多数あり、それらを繰り返し改善しています。マルチプレイヤーで、フリープレイ内のオプションとして、また「Featured Multiplayer」シリーズの一部として、いくつかの新しいゴースト機能が追加されることをご存知の方もいらっしゃるでしょう。コースに戻ったり、コースをゆっくり走ったり、高速で激突したりといった状況は、近い将来、自動的にゴースト化される予定です。これにより、FRRの機能とFRRの全体的な精度に対する認識に大きな影響を与えることになります。現在開発中のゴースト化技術により、よりクリーンなレースが実現されるはずです。
もちろん、よりクリーンなレーサー同士のマッチメイクは、よりクリーンなレースを実現するはずです。 もちろん、安全レーティングやスキルレーティングにも関連する部分ですが、やるべきことはたくさんあります。 興味深いことに、最近「マルチプレイヤーの注目機能」としてマルチクラスを実装したところ、全体的に非常にクリーンで素晴らしいレースが展開されるようになりました。これはレースのスタートと、マルチクラスレースの第1コーナー手前でフィールドが実際に大きく広がる方法に大きく関係しています。これにより、レースの多くが改善されます。これは意図したものではなく、このスタイルのレースとこのタイプのレーススタートの結果です。したがって、これはFRRや人々の認識にも大きな影響を与えます。
ロビーの規模ですが、1日の平均的なロビーの規模は11か12で、ローンチ以来、かなり安定していると思います。そして、そのロビーの規模は、人々の気分次第で上下させることができます。もちろん、ロビーの規模が小さくなればなるほど、人々が楽しめるレースは少なくなる可能性もありますが、よりクリーンなレースになる可能性もありますよね？したがって、FRRの評価に大きな影響を与えます。もちろん、安全およびスキルレーティングの表示方法についても、多くの作業を行わなければなりません。例えば、最初の数レースを終えた後の安全レーティングや総合的な安全レーティングなどです。私たちは、多くの事柄を検討しています。
最後に、私たちは実際に、FRRの過失の割り当てについて考える際に本当に役立つレースのエチケットガイドラインを持っていますが、これまで一度も公表したことがなく、現在も「マルチプレイに参加してみませんか？ コース上の他のプレイヤーについて、このように考えてください」というようなことを、プレイヤーにきちんと説明していません。私たちは、プレイヤーに期待されることを理解することで、より良いレースを促進できる方法を模索しています。
FRR目標のスケジュールに戻りますが、今年末までに95%の精度を達成したいと考えています。これは非常に野心的な目標です。なぜなら、80%から89%に到達するまでにどれだけの時間がかかったかお分かりでしょう。基本的に1年かかりました。
ここで問題となるのは、ラベル付けのプロセスが非常に手作業に頼っていることです。そして、これまで私たちは基本的に、ラベル付けのほとんどを1人の人間に任せてきました。彼はここにいる観客の一人、T10 Raceboyです。彼はリソースが限られているわけですが、チームやモータースポーツ全般のために多くのことをこなしています。しかし、私たちが気づいたのは、この95%に到達するには、この膨大な量のデータをラベル付けするのに役立つ追加リソースをここに多数用意する必要があるということです。なぜなら、先ほども言いましたが、毎日100万件以上のデータが送られてくるからです。
この問題に本格的に取り組むため、ここにはフルタイムのスタッフを多数追加しました。現時点では、彼らは週に最大1000件ほどのインシデントをレビューしています。今後は、週あたり2000～3000件のラベル付けを行うようになるだろうと期待しています。これは、このモデルの全体的な精度を向上させる上で非常に重要な要素です。現在、このデータのラベル付けと精度向上に4倍以上のリソースを投入しています。取り組みは始まったばかりで、9月時点での効果です。このモデルの精度向上に本当に劇的な効果をもたらすと思います。
ここで2つ目の変更点ですが、FRRを実際に動かしているさまざまなモデルについてです。あまり詳しく説明しませんが、私たちは現在、FRRの3つ目のモデルを使用しています。最も重要なことは、モデルが現在追跡している新しいデータポイントが、より正確な結果を得るのに役立つ可能性があるということです。また、特定の種類のインシデントに絞り込むこともできます。
最初のモデルでは、自動車の衝突がどこで発生しているかを追跡するデータがありませんでした。 自動車が前方、側面、後方から追突しているのか、といったことを本当に知ることはできませんでした。 それは初期のデータセットには含まれていなかったのです。 当初は、他のすべての入力（スロットル、ブレーキ、ステアリング入力、予想速度）が、解決すべき正しい入力であると考えていました。追跡するデータを追加すれば、改善したい衝突の種類を絞り込むのがより簡単になることが分かりました。
ですから、モデル2では、大量のデータを追加したと思います。モデル3でも同様です。私たちは現在、衝突している車の特定の部分を把握しています。これにより、今後は特定のタイプの衝突のみをフィルタリングすることが可能になります。ですから、例えば「今日は昨夜の前面から背面への衝突のみを調査し、それらにラベルを付ける」ということができます。これは私たちにとって大きな変化です。なぜなら、私たちは「特定の正確性」を追求し、「追突事故で誤検知が発生し、問題を抱えている人がいることはわかっています」と主張することができるからです。私たちは現在、特定の事故の種類に絞り込み、より改善し、そこに焦点を当てた取り組みを行うことができます。
つまり、私が申し上げた関連機能の存在により、今後は全体的な精度の数値はそれほど重要ではなくなるかもしれません。しかし、それよりも重要なのは、先ほど話題に上った「特定の精度」です。もし、私たちが注目している特定の種類のインシデントについて99%の精度を達成し、T10 OGが言及したような非常に単純なインシデントについて人々が不満を言わなくなれば、私たちは正しい場所にいることになると思います。
このラベル付け作業には、さらに多くの人員とリソースが割り当てられています。そして、FRRの全体的な精度を95～99%に高めるのに必要なツールと技術は、現在すでに揃っていると思います。
オーディエンスQ&A
「FRRシステムでは、衝突に対してどの程度のペナルティを課すかをどのように決定しているのでしょうか？ また、誰に過失があるかをどのように決定しているのでしょうか？ FRRシステムの開発中にどのような問題がありましたか？（SoraS1dewinderによる質問）」
T10 OG: 実は、最後の質問から始めたいと思います。FM7のサポート終了時に初めてFRRシステムの開発に着手した際には、多くの問題がありました。そして、最初のFRRのイテレーションを実装しました。このスクリプトシステムを構築することで、デザイナーが誰が原因なのかを判断するための簡単なルールを記述できるようになりました。このシステムを使用すれば、スクリプトでルールを修正し、ゲームコードを更新することなくゲームを更新できると考えました。つまり、タイトル全体を更新する必要がないのです。素晴らしい目標です。しかし、スクリプトシステムは十分な強力さや柔軟性を備えておらず、正しい結果を得ることはできませんでした。あるルールは特定のシナリオでは正しくても、別のシナリオでは間違ってしまうことがありました。今のような正確性にはほど遠いものでした。ですから、現在のタイトルについては、問題に対して異なるアプローチを取る必要があることは明らかでした。これは解決が非常に難しい問題であり、満足のいくレベルに到達するには、まだ多くの作業が必要であることは承知しています。
OK、T10 LoungeToyがこの件について少し話していましたが、少し繰り返してもいいと思います。FRRシステムでは、特定の衝突に対してどの程度のペナルティを課すかをどのように決定するのでしょうか？ その最大の要因は衝突の規模で、これは互いに衝突する車の相対速度によって決定されます。 それに加えて、いくつかの修正要素があります。ひとつは、衝突により順位を下げた車にはペナルティを修正します。もうひとつは、衝突が発生した際、コース上のその位置で、自分の車の最適速度を超えていた場合、例えばコーナーにあまりにも速く進入していた場合などには、それに応じて修正します。
10月にリリースされる次期バージョンでは、ペナルティの大きさをシステムがどのように決定するのかについて、大幅なアップデートを行います。また、ニューラルネットワークにもペナルティ時間を計算させる予定です。ニューラルネットワークについては、後ほどもう少し詳しくお話しします。ペナルティ時間は2つのシステムで決定することになります。最初の反復では、単純に2つのうち少ない方を採用する予定です。
最後の部分ですが、FRRはどのようにして誰が悪いかを判断するのでしょうか？ そこで私たちはニューラルネットワークソリューションを使用します。 今日はニューラルネットワークが何なのかについて深く掘り下げるつもりはありません。 実際、私もチームの専門家ではありません。 専門家は私のすぐ隣に座っており、このDiscord通話で私たちをサポートしてくれています。 しかし、これはニューラルネットワークの機械学習技術です。私たちがラベル付けした大量のデータを入力として取り込むように構築されています。T10 LoungeToyが話していたものです。適切に訓練すれば、パターンを認識し、賢明な判断を下すノードの層を構築することができます。
もうひとつ質問があるのですが、ニューラルネットワークやその他のことについて、もう少し詳しく説明したいと思います。 基本的には、十分なデータがあればシステムが賢くなるという、本当に素晴らしい技術です。 ゲーム開発においても、まだ新しい分野ですよね？ 機械学習の中でも、非常に急速に進化している分野です。
「コース外のペナルティの与え方やアプローチに変更はありますか？ただ付け加えたいのは、時間とともにかなり改善されてきたとはいえ、タイヤを滑らせるのにそれほど時間をかけなかった場合でも、1秒またはそれ以上のペナルティが課されることがあるほど、コース外のペナルティは依然として非常に面倒です。（アッシュからの質問）」
T10 OG: それは本当に良い質問ですね。まずは現在のシステムの仕組みについて説明します。少し繰り返しになりますが、大丈夫です。特にコースアウトに対するペナルティについては、コースアウトして、それによってタイムのアドバンテージを得た場合にのみペナルティを与えるシステムを構築したいと考えていました。コースアウトしてもタイムのアドバンテージを得ていない場合は、ペナルティは課しません。
私たちがこれを把握する方法は、私たちのAIシステムを使用し、あなたの特定の車、特定のアップグレード、セットアップに最適なレーシングラインと速度を調べます。基本的に、コースを外れている区間をより速く走り、私たちのトップレベルのAIが「それはできない」と判断した場合、私たちはあなたが得た時間の分だけペナルティを課します。それに加えて、小さなスカラーも加算されます。ですから、コースアウトした際に定期的にペナルティを受けているのであれば、質問者のプレイヤーはかなり速いプレイヤーであることは確かです。なぜなら、ほとんどのプレイヤーは、私たちの最速AIよりも速く走っていないからです。これは間違いなく私たちが認識していることです。コミュニティでは、特に最速のドライバーや最もゲームをプレイしている人々にとっては、より重要な問題となっています。
ですから、重要なことなのです。ええ、私は、システムにいくつかの修正を加える必要があると考えています。正確な時期はまだ申し上げられませんが、これは問題であり、最速のドライバーの一部には作業が必要であると認識しています。ええ、ご意見ありがとうございます。
T10 LoungeToy: はい、そして、本当に手短に申し上げますと、私たちはスピードコンピューターの欠陥のいくつかと、それが私たちのコース外ペナルティにどのように影響するかを確かに認識しています。私たちは、まずFRRの衝突部分を正しく行うことに重点的に取り組んでいます。ですから、現時点での優先事項は、すべての衝突が適切に行われるようにすることであり、その後、コース外の対応などに取り掛かる予定です。私たちの優先事項がどのようなものであるか、ご理解いただけると思います。
「Turn 10 Studiosでの役割について、お気に入りの部分は何ですか？（PTGのジェイミーが質問）」
T10 LoungeToy: 私はこれまで多くの異なるスタジオで働き、多くの異なるゲームを作ってきましたが、このスタジオ、Turn 10 の最大の魅力は、毎日出社してマニアックな話をしたり、車やレースについて語ったりできることです。そんなことができるスタジオは他にありません。
素晴らしい例として、私はちょうどS54エンジンを壊してしまい、それは私に多くの費用がかかりそうです。それはハードなレースの夏でした。そして、その終わりに、私は何人かの人たちに試乗をさせましたが、少しやり過ぎたようで、それが私にコストがかかりそうです。スタジオには、S54エンジンの内部構造に深く関わっただけでなく、長年にわたってハードなレースを戦ってきた経験を持つスタッフが大勢います。ですから、私はすぐにスタジオに戻って、これらのエキスパートたちに「どうすればいい？この兆候は何ですか？ 選択肢には何がありますか？」といったことを、すぐに話し合うことができました。 メカニックのガレージ以外で、仕事中に「ねえ、S54を壊しちゃったんだけど、どうする？ どうやって再構築する？」と言えるような、世界でも他に類を見ないほどの、信じられないほどの知識ベースです。 繰り返しになりますが、私は考えたり、話し合ったり、車やレースについて熱中したりすることが大好きです。そして、それをやるのにここほどふさわしい場所はありません。
T10 OG: わかりました。私にとっては2つのパートからなる答えですね。まず、私にとって重要なのは一緒に仕事をする人たちです。毎日一緒に仕事をする人たち、つまりTurn 10です。私たちのチームは進化し続けています。非常に賢く、情熱的なゲーム開発者たちが、ほとんど毎日、毎日とは言わないまでも、ほとんど毎日、仕事に行くことを楽しんでいます。毎日出勤するのが好きだと言える人は多くありません。ですから、これは本当に素晴らしいことです。中には20年以上一緒に働いている人もいて、彼らは生涯の友人であり、家族同然の存在です。
次に、私にとって重要なのは、本当にクールでやりがいのある問題に取り組むことです。特に、シミュレーションの分野では、物理やFRR、AI、ステアリングホイールなど、さまざまなものがあります。私は特にそういったものが好きです。私は10歳頃にプログラミングを学び、それ以来ずっと大好きです。友達には、Q Basicで簡単なゲームを作ってあげていました。今考えると、かなり時代遅れなことをしていたと思いますが、まあいいでしょう。自分が作ったものをみんなに遊んでもらって、喜んでもらえるのは、いつもとてもワクワクするものでした。そして今、私は同じことをして、その対価を得ています。まあ、悪くないですよね。
「私は主に生物学と航空宇宙分野に適用される機械学習の研究を行っている者ですが、FRRとそのアーキテクチャの背後にある技術的な側面について、概要や理解を得ることができればと思います。このようなシステムがゲーム環境でどのように展開されているのか、常に興味を持っており、もっと知りたいと思っています。（PJKによる質問）」
T10 OG: 生物学や航空宇宙における機械学習は、とてもクールですね！ ここで少し専門的なお話になります。まず、私たちがニューラルネットワーク機械学習技術を使用しているというお話をしました。この技術は、大量のデータを処理するように構築されており、適切に訓練すれば、ノードの層を構築したり、賢明な判断を下したりすることができます。つまり、これがニューラルネットワークのアーキテクチャの第一段階です。
システムへの入力についてお話しましょう。システムへの入力とは、訓練された人間の脳やレースの審判が衝突の責任の所在やどのような種類の罰則を科すかを決定するために必要とするであろうと考えるすべてのデータです。ですから、最初の衝突の前後およそ7秒間を捉えます。このデータを12ヘルツで捉えますので、1秒間に12回です。
私たちは、お客様の車の位置や、周囲の最寄りの車などを把握します。車の向きや、コースの方向に対する向きを把握します。車の速度、コースのその部分で最適な速度を把握します。車の入力、ブレーキを踏んでいるか？アクセルを踏んでいるか？コーナーにハンドルを切っているか、それともコーナーから離れているか？衝突にハンドルを切っているか、それとも衝突から離れているか？つまり、これらすべてのこと、そしてそれ以上のことが必要です。衝突のポイントが車に対して相対的にどうなっているか、衝撃の大きさはどの程度か、といったことです。
さて、ニューラルネットワークのトレーニングはどのように行うのでしょうか？プレゼンテーションでは、FRRトレーニングツールのクリップをご紹介しました。小売版ゲームでは、衝突に関するすべての入力を取得します。それらをサーバーに保存し、さまざまなタイプの衝突について確認することができます。また、コース上の車を俯瞰図で表示するシンプルなビジュアライザーツールも用意しています。ユーザーは、前後にスクロールしたり、あらゆる角度から事故を観察したり、そして誰に過失があるかをラベル付けすることができます。
これまでに数万のインシデントにラベル付けを行いましたが、まもなく数十万に達するでしょう。これがこのニューラルネットワークのトレーニングモデルにフィードされます。そして、すべてのトレーニングデータが揃うと、それを処理し、数時間かかりますが、ニューラルネットモデルが作成されます。
最後の部分は、そのモデルを訓練した後、どのように実行するのかということです。ゲーム中、私たちはあなたの車を追跡し、それらの入力すべてを追跡します。車が他の車と衝突した際には、その前後7秒間のデータが得られます。私たちはそれらのデータをすべて入力ベクトルに詰め込み、それをニューラルネットワークの実行コードに読み込ませます。私たちは実際に、あなたがプレイしているゲーム機上でローカルにコードを実行します。サーバーに送信して実行する、といったことは一切ありません。
ですから、私たちにとって厄介なことのひとつは、ゲームが24台の車を使って実行されているとき、ゲームはすでにCPUコアを限界まで使用しており、また、特定の事故を処理するにはかなりのCPUが必要になるということです。そこで、私たちは事故を数秒間、つまり100から200のゲームフレームにわたって処理することにしました。CPUの優先度の低いスレッドで実行することで、ゲームプレイのコア、レンダリングのコア、オーディオのコア、その他現在実行中のすべてのコードが常に高速で動作し続けることができます。FRRでは即時の結果は必要ないので、その時間だけ少し遅く実行して結果を得るようにしました。
「ストライク制を導入することは可能でしょうか。また、現在採用されているFRRシステム以外の他のシステムを検討したことはありますか？（アーティックによる質問）」
T10 LoungeToy: ペナルティシステムや裁定システムについて、他の方法を検討したことはありますか？ もちろんあります。iRacingのソリューションのようなものを検討し、同様のことを行うにはどうすればよいか、あるいはそこから何を学べるかについて、長時間にわたって話し合いました。私はそれを保険モデルのようなものだと考えています。ストライクシステムは、過失の有無を判断するタイプのシステムから離れることを示唆する、非常に似た考え方です。本当に興味深い議論のポイントばかりで、将来的に、現在の機械学習モデルとFRRがうまくいかなかった場合、別の方法を取ることもできるでしょう。
私が言えるのは、現時点では、私たちの裁定に別のソリューションを検討しているわけではないということです。まだです。私たちは機械学習モデルによるFRRに全力を注いでいます。そして、必要な場所に到達するために、適切なツールと適切な投資がすべて揃っていると思います。ですから、さまざまなモデルについて私が言えるのは、それだけです。しかし、現時点では、FRRを素晴らしいものにするチャンスが本当にあります。
「データ出力機能にテレメトリーデータを追加する予定はありますか？私たちはForza Motorsport用のアプリを開発していますが、他のドライバーからのテレメトリーデータ、ドライバー間のギャップ、タイヤの種類やタイプなど、より多くのテレメトリーデータを収集できるようになるのは素晴らしいことです。（Anotherjezによる質問）」
T10 LoungeToy: 私たちは常にデータを追加し、サードパーティの体験を本当に素晴らしいものにする方法を模索しています。テレメトリーやデータアウトの情報を基にした、非常に優れたHUD要素をいくつか見てきました。それらは本当に良くできており、私たちも刺激を受けました。優先順位の問題であり、皆さんが何を求めているのか、どのようなデータアウトを求めているのかを把握することが重要です。ぜひ、私たちの「Suggestions Hub（提案ハブ）」に追加してください。
「プライベートマルチプレイでAIが登場する可能性はありますか？（ジェスからの質問）」
T10 LoungeToy: 私のチームはAIの側面に取り組んでいますが、プライベートマルチプレイにおけるAIの話題をすべてカバーしているわけではありません。なぜなら、それを機能させるには私たちのチームだけでは不十分だからです。チームの全員がプライベートマルチプレイでAIを導入したいと考えています。優先順位の問題であり、スケジュールに組み込むことが重要です。現在、私たちは多くの課題を抱えており、現在の投資や機能、リリースがすべてスムーズに進むようにしています。しかし、これは間違いなく私たちのリストに入っています。私たちは文字通り毎日このことについて話し合っています。できるだけ早く実現させたいと考えています。
「あなたはゴーカートが好きですか？（h4rr1sが質問）」
T10 OG: もちろん、やりますよ！ 実は、シミュレーションチームは最近、ワシントン州ケントにあるPGPモータースポーツのPGPパシフィックにちょっとした遠足に出かけたばかりです。 そこには本格的なゴーカート用の素晴らしい屋外コースがあります。 かなりスピードが出るし、素晴らしいコースです。 ええ、シミュレーションチームにはゴーカートでかなり速い人もいます。速くなるにはかなりのスキルが必要ですが、私はパックの中ほどだったと思います。ヘルメットにGo-Proを装着した人もいました。素晴らしい映像がいくつか撮れました。その映像を実際にFRRモデルの改善に役立てることができるかもしれません。なぜなら、レースは常にクリーンなものではなかったからです！
T10 LoungeToy:ここにはカートファンの人がたくさんいて、チームの何人かは実際にリーグ戦などにも参加しています。
「Forzaのペナルティシステムでは、インターネットの遅延をどのように考慮しているのでしょうか？ 片方向の衝突を考慮し、一方のプレイヤーから他方への衝突検出に基づいてより適切なペナルティの決定を下すような方法はあるのでしょうか？ 余談ですが、コース制限のペナルティを計算する際に衝突は考慮されているのでしょうか？（A Lost Crayonによる質問）」
T10 OG: 素晴らしい質問です。まず、すべてのペナルティはローカルで計算されます。つまり、プレイしているXboxまたはPC上で計算されるということです。サーバー上で計算されるわけではありません。ペナルティを決定する権限のあるサーバーは使用していません。これには賛否両論ありますが、このケースでは良いことだと思います。ペナルティのニューラル ネットワークは、ローカル マシンから見た車の動きだけを見ているということです。
ですから、お客様の車では動作に遅延の問題は発生しません。しかし、周囲の車では遅延が発生する可能性もあります。遅延により、動作が不安定になる可能性もあります。当社のニューラルネットワークは、小売店から収集したこのデータでもトレーニングされています。当社がラベル付けしたすべてのインシデントは、特定のボックスから発生したものであり、データにはこのような実世界の遅延問題が含まれています。誰が悪いかをラベル付けした多くのインシデントでは、一部の車が同様の動きをすることがあります。これは、ニューラルネットワークが、そのような動きをするインシデントが十分にあれば、それに対処する方法を学習できることを意味します。
コース制限やペナルティを計算する際に衝突は考慮されますか？コースアウトした場合、それ以前に発生した衝突は考慮されますか？現時点では考慮されていません。考慮されるのは、あなたがコースを出た地点と入った地点の間の区間において、あなたの車がトップクラスの難易度AIと比較してタイムを稼いだかどうかだけです。ですから、他の車にコース外に押し出されて、その車がスピードを上げれば、その分は考慮されません。つまり、そのシステムには少し欠点があるということです。最近、この件について話し合っています。先ほどLoungeToyが話したように、これまでのFRRの改善では、車同士の衝突の改善に主眼を置いてきました。しかし、その改善が進むにつれ、コース外のペナルティについても検討し始めています。
「Forzaの開発中、ペナルティを適用する方法として、どのくらいの選択肢を検討しましたか？レースの総合時間に加算するペナルティは、最初のアイデアであり、最初の選択肢でしたか？それとも、GT7のような強制的なブレーキ操作や、一時的なパワーやグリップのハンディキャップのような他の方法を検討しましたか？（Deutschmaschineによる質問）」
T10 LoungeToy: はい、その通りです。ペナルティの課し方については、これまでにもさまざまな方法を検討してきました。FRRがまだ初期の段階だったFM7で実際に実装した最初のコンセプトでは、GTのサイドミッションのように、コース上に減速エリアを設け、そこでタイムペナルティを課すというものでした。実際にその機能は実装されていました。しかし、製品版には搭載されませんでした。多くの問題がありましたし、その時点では、レース全体の時間に加算されるペナルティ時間を設けるという、より簡単な方法が最善でした。
そして、私たちはその方針を貫いてきましたが、概ね良い解決策だったと思います。ピット内でもコース上でも、タイムペナルティを課すことができるといったことについても話し合いました。そして、将来的には、この問題への他のアプローチ方法も検討しています。現在のシステムで私が気に入らないことのひとつは、誰かが大量のタイムペナルティを課された場合、そのドライバーとはレースすべきではないということです。なぜなら、そのドライバーはもはやレースに参加しているとは言えないからです。そして、それは本当に、レースの妨げになってしまいます。ですから、このバランスを調整する上で、検討すべきことは間違いなくあります。しかし、ペナルティの適用方法については、すでに数多くの方法を検討し、すべてがうまくバランスするようにしています。この件については、確実に検討していくつもりです。
「トラクションコントロールとABSについて、車ごとに変更できるより詳細な設定が得られるのでしょうか？オン/オフだけでなく、1-8のような設定でしょうか？（Lrapsody27による質問）」
T10 OG: ええ、これは私が非常に情熱を傾けているもので、シミュレーションの分野に携わる多くの方々も同様に情熱を傾けていると存じます。これは長い間、私たちのリストに載っていました。それまでは、他の優先事項が数多くありました。しかし、これはすぐにでも実現したいと考えています。
「練習中のラップタイムやレース後の画面に、タイヤのコンパウンド情報を追加することを検討したことはありますか？（Joshsmoshによる質問）」
T10 LoungeToy: はい、検討しました。簡単に申し上げると、HUDやUIの変更は、私たちにとって最も難しいことです。非常に難しく、時間もかかります。タイヤのコンパウンド情報のような一見単純なものでも、ゲームに追加するには最も難しいもののひとつなのです。しかし、安全評価やその類のものと同様に、プレイヤーに確実に認識してもらいたいことのひとつであることは間違いありません。特に「注目マルチプレイヤー」では、これらが本当に本当に役に立つことは確かです。私たちは、このデータをHUD UIやリーダーボードに表示する方法を検討しています。
「もしお金に糸目をつけなければ、次の用途にどの車/バン/SUV/ピックアップトラックが欲しいですか？ (1) 普段使い、(2) サーキット走行、(3) ゾンビの襲来に備えて？（Burnyさんからの質問）」
T10 OG: そうですね、普段使いの車は、私にとっては基本的な答えのようなものかもしれませんが、つい先日これを見ていたところでした。私は昔からBMWが大好きで、BMW M4の形も気に入っています。だから、私はこれにします。サーキット走行にはフォーミュラ・マツダを選びます。基本的な選択肢かもしれませんが、私は幸運にもボンドラント・レーシング・スクールに参加することができ、最終日にこれらの車を運転することができて、本当に素晴らしい経験でした。パワーの面では、アマチュアでも簡単に運転できるような感じですが、ハンドリングは驚くほど素晴らしいです。さて、ゾンビの黙示録。私たちが住んでいる場所では、テスラをたくさん見かけるので、最近サイバートラックをたくさん見かけるようになりました。そして、私はサイバートラックが醜いと思います。本当に。自分ではサイバートラックが欲しいとは決して言いませんが、ゾンビには良いかもしれません。誰が知っているでしょうか？
T10 LoungeToy: 私は非常にこだわりが強いので、これは誰もが日常的に運転する車だとは言えないでしょう。しかし、LFAは日常的な運転にも素晴らしい車だと思います。音が素晴らしいので。毎日の通勤でそのサウンドを聞きたくない人などいるでしょうか？ 素晴らしいでしょうね。 サーキット走行：GT4 RS、簡単です。 最高のハンドリング性能を誇る車の1台だと思いますし、ぜひ欲しいですね。 ゾンビの黙示録：シェルプ、それが何かご存知ですか？ お金に糸目をつけなければ、間違いなくそれを選びます。
初の「イン・ザ・ガレージ」セッションにご参加いただき、ありがとうございました。今後もForza Motorsportのチャンネルにご注目ください。今後、Turn 10 Studiosの他のチームとのAMAセッションをさらに開催していく予定ですので、どうぞお楽しみに。
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