ego

人間のように考え行動するAIキャラクターと3D空間で交流し、自分だけの世界を作るソーシャルゲームプラットフォーム

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概要

Ego AIは、キャラクターAI + Robloxを構築しています。egoは、3D実装、ゲーム内での共有活動、人間のような個性を持つAIが、消費者向けAIチャット体験の維持に影響を与える、低リスクで浅く一般的な相互作用という既存の問題を解決すると確信しています。egoは、キャラクターが実際の人と区別できないような人間らしい方法で動作するようベースモデルを微調整し、ユーザーがこれらのAIキャラクターと意味のあるつながりや相互ストーリーを作成、体験、形成できるように、これを中心としたUGCプラットフォームを構築しています。私たちのプラットフォームであるシムワールド（Simworld）で、ユーザーはAIキャラクターが暮らし、働き、遊びながら豊かな内面生活を送るStardew Valleyスタイルのシミュレーションの村にキャラクターを配置します。これらのAIキャラクターの友達との絆を深めたユーザーは、彼らをDiscord、Minecraft、またはNetflix-n-chillのセッションに招待します。Unrealをベースに構築されたキャラクターエンジンであるego AIを通じて、ユーザーはCCProtocolをサポートするすべてのサーフェスでキャラクターを作成、配信し、収益化することもできます。私たちのキャラクターの最初のユースケースは、DnDスタイルのロールプレイング、Minecraft RP、Twitch配信になる予定です。キャラクターは常に他のAI（および人間）と一緒にシムタウン（Simtown）に暮らし、存在し、現実世界の人間のように葛藤、危険、機会、愛に満ちた多様な内面生活を送ります！ YC期間中、egoはエンジンを使用して、Stanfordのジェネレーティブエージェント論文の3DインタラクティブTwitchライブストリームであるTownWorld（https://www.twitch.tv/townworld）を構築しました。私たちの知る限り、リアルタイムのYCローンチによる小さな町の最初のAI 3Dシミュレーションです。 - https://www.ycombinator.com/launches/KeD-ego-an-ai-native-3d-simulation-engine-getting-us-closer-to-the-matrix-one-pixel-at-a-time デモビデオ: https://docsend.com/view/mzf6i7kiwkkgg669 AI 3D TownWorld動画: https://docsend.com/view/ig6t2shuz26z7wha

差別化ポイント

Ego AIは、テキストベースの対話を重視するCharacter.aiとは異なり、「Behavior is All You Need」という理念のもと、3D環境における「行動」と「欲求」のシステムを優先しています。最大の差別化要因は、オープンソースフレームワークの「キャラクター・コンテキスト・プロトコル（CCP）」です。Inworld AIのような競合他社が個々のゲームエンジン内での最適化に注力しているのに対し、複数のプラットフォーム（Unity、Unreal、Roblox、Discord）間でキャラクターの記憶とアイデンティティーを途切れることなく維持できる「相互運用性」を中核的な価値として掲げています。

主な機能

Character Context Protocol（CCP）オープンソース — プラットフォーム間でAIキャラクターの記憶・アイデンティティを維持
Unreal Engineに基づく高品質3D AIキャラクターレンダリング
葛藤・欲求・感情を含む、人間に類似した内面行動モデル
Stardew ValleyスタイルのAI市民シミュレーションの村「Simworld」
Discord、Minecraftなどの外部プラットフォームとのクロスプラットフォームキャラクター連携
character.world — 小型言語モデル＋強化学習ベースのキャラクターエンジン

メリット・デメリット

ウェブ検索で収集したユーザーの声をまとめたものです

メリット

最大の長所は、キャラクターの継続性です。CCPにより、ユーザーとの間に築かれた絆が特定のアプリ内に閉じ込められることなく、複数の環境へ引き継がれます。単なるチャットボットを超えた「生きている存在」のような感覚をもたらします。また、6.7Mドルのシード資金を調達しており、OpenAIやDeepMind出身の人材、シンガポール国立大学などによる強力な研究ネットワークを有しているため、モデルの信頼性が高いとされています。小規模言語モデル（SLM）と強化学習を組み合わせることで、キャラクターが実際の人間のように気まぐれに振る舞ったり、感動したりするなど、立体的な感情表現が可能だと評価されています。

デメリット

現時点では技術的に初期段階にあり、SDKへのアクセスはウェイトリスト（Waitlist）制で限定されているため、一般ユーザーがすぐにすべての機能を体験するにはハードルがあります。キャラクターの精巧な3D行動モデリングには高いコンピューティングリソースが必要であり、モバイル端末や低スペック環境ではパフォーマンスが低下する可能性が懸念されています。また、対話の論理的な完成度という点では、ChatGPTのような汎用LLMより専門性が劣る可能性があります。CCPが業界標準として定着するまでは、対応する外部プラットフォームの数が限られることも、実利用上の制約として指摘されています。