次世代アクション「For Honor」のアニメーション技術が次世代すぎる！

従来のアニメーションシステムの問題点

自然な動きを実現するにはアニメーションクリップ間のツナギをユーザーの操作に合わせて柔軟に変化させる必要があるが、具体的にどうすればよいのか？

従来的なアニメーション遷移システムでは組み合わせの爆発が起きるため、大雑把にしか対応できない

　このように、説得力のある動きと、アクションゲームならではの応答性の双方を、「For Honor」で実現されているレベルまで高めるには、従来的な方法ではほとんど不可能だ。

　人の手でアニメーションクリップの遷移を設定していく限り、歩く・走る・止まる・方向転換をするといった各アクションのツナギ部分を、どうしても少数のパターンに絞らざるを得ない。キャラクターの現時点の状況と、プレーヤーの入力による変化を正確に再現しようとすれば、遷移の入り口と出口の数が莫大になり、人の手で網羅することが無理になる。

　このため従来のゲームでは、アニメーションのつなぎ目の部分でプログラム的に方向や勢いを補正し、動きを近似させるという手法が採られていた。このやり方の場合、どうしても足がきちんと地面についていなく、滑っているような動きが描写されてしまう。キャラクターアニメーションに見られるゲームっぽさの原因だ。

　「For Honor」ではこの問題を、非常に大胆な方法（それも次世代機でなければとても実現不可能な）で解決した。それが本公演で明かされた“Motion Matching”という手法だ。

走る→止まるだけのモーション制御でも、プレーヤーの入力に忠実に反応しつつ、本当に自然な動きを実現するためには多くの課題がある

膨大なモーションキャプチャデータをフレーム単位で総検索！

ものすごく簡単なアルゴリズム

1種類の動きを撮るため、似たような動きを5分間も続ける

30分の1秒に1度、次のアニメーション片が検索される

速度と姿勢について、いくつかの代表点を抽出してマッチングが行なわれる

　Clavet氏がみずから「馬鹿げているほどに力づくなアニメーションシステム」というこの手法、原理はびっくりするほど簡単だ。毎フレーム、全てのモーションキャプチャーデータを探索し、最適なフレームを見つけて、そこにアニメーションを遷移させるのである。

　例えば「疲れた状態で歩く」というモーションがある。ゲームで使われるのは、アクターがその動きを微妙に変化させながら5分間も繰り返したモーションデータだ。同じような動きでも手足の位置、腰の高さ、頭の方向などが微妙に違う、一連のモーションデータができあがる。

　これを複数のクリップに分割せず、ひとつなぎのままゲームで用いるというのがポイントだ。その5分間のアニメーションデータの中を、フレーム単位で探索し、求める動きに最も適した範囲に遷移し続けるのである。人の手でアニメーションの遷移図を作る必要は無し！

　候補となるアニメーションフレームは、次のような基準で選ばれるようになっている。

１．プレーヤーの入力から予測される移動曲線との適合度
２．キャラクターの現在の姿勢と勢い（足、頭、手の位置）への適合度
※高速化のため、各フレームには上記データを事前計算したパラメータが入力されている

　例えば「走りながら90度ターンする」という動きだけでも、モーションキャプチャデータの中には何パターンも存在する。その候補の中から、現在の姿勢に最も近いフレームが選ばれる。それがフレーム単位で繰り返されるので、ユーザーの入力にはこれ以上なく機敏に反応してくれるし、アニメーションのツナギ目も全くわからないわけだ。

いろいろなシチュエーションのモーションキャプチャーデータをひたすら撮り続ける。データは分割されずにそのままゲームに突っ込まれる

プレーヤーの入力を基準に向かうべき方向を予測し、それに近い移動方向・将来位置・将来姿勢を持つアニメーションを選択する

キャラクターアニメーション技術の革命児になる？

軌道予測でアニメーションマッチングの精度を向上させている

傾斜面での応用にも対応

本手法のメリットは、機敏に操作可能なハイクオリティのアニメーションを実現でき、さらに、手作業も減ること。いいことづくめ？

　この手法は従来のアニメーションシステムとは全く異なり、どのアニメーション片からどのアニメーション片へ遷移するのかは、このモーションマッチングによる結果論でしか語ることができない。キャプチャデータを作った人ですら、どのフレームからどのフレームに遷移するかは事前に予測できないほどだ。

　このあたりなんとなく、最近話題のディープラーニングに似ていて面白い。膨大なモーションデータを元に、新たな一連の動きが創発されるシステム。新たなもモーションを「学習」させれば、それに応じてアニメーションの精度が向上していく。

　だからこその弱点もある。「しゃがんだ状態で右スタンスで左に旋回しながら後ろに歩く」といった複雑な組み合わせも実現できるこのシステムだが、遷移図を手作業で作るものではないため、ゲームプレイ的に必要な動きを全て網羅できたかの確認が難しい。特定の操作の組み合わせなど、思わぬパターンで盲点（キャプチャデータの不足）が出てくることがある。その場合、あまりマッチしないフレームに遷移してしまい、動きの再現度がドカンと下がってしまうのである。

　そこで「For Honor」開発チームでは、ゲーム内の動きが不自然になるシチュエーションを毎度チェックし、毎週ごとに“穴埋め”のためのモーションキャプチャーセッションを実施。少しづつ盲点をなくしていきながら、ゲームの完成度を高め続けている。

　当然ながらこの手法を実行するための負荷は高い。大量のモーションデータを用いるためデータ容量が非常に巨大になり、最適フレーム探索のためのCPUパワーも必要と、完全に次世代機向きの技術だ。しかしこれは本当に革命的なゲーム用アニメーションシステムであることは間違いない。

　アクションのスムーズさとリアルさが命のゲーム「For Honor」。これほどの技術を投入してどのようなゲームが出来上がるだろうか。アクションゲーマーとして非常に楽しみだ。