- マイクロソフトの研究者が、名作ゲーム『エイジ オブ エンパイアII』の中に本物のニューラルネットワークを作りました
- 使った材料は、なんとゲーム内の「ヤギ」。草の上なら0、橋の上なら1として計算します
- 完成したのは、足し算の論理を学習する小さなAI（1ビットのパーセプトロン）です
- 研究の狙いは「AIを人間っぽく語りすぎる風潮」への警告。論文では315本のAI論文の57%がその思い込みをしていたと指摘します
- マインクラフトやテラリアでも同じように計算機が作られており、ゲームが立派な「計算の土台」になることがわかります
「AIには心がある」「チャットボットは人間みたいに考えている」。そんな話を聞いたことはありませんか？でも、もしその理屈が正しいなら、22年前のゲームの中で歩き回る「ヤギ」にも心があることになってしまうかもしれません。今回は、ゲームのヤギで本物のAIを作ってしまった、ユニークで深い研究を紹介します。
『エイジ オブ エンパイアII』のヤギで何が起きたのか
話の主役は、マイクロソフトのシニア研究者で、英ヨーク大学の研究員も務めるエイドリアン・デ・ウィンター氏です。
彼が選んだ舞台は、1999年に発売された名作ストラテジーゲーム『エイジ オブ エンパイアII』。中世を舞台に、町を発展させて戦う人気ゲームです。
デ・ウィンター氏は、このゲームに付いている「マップエディタ（自分でステージを作れる機能）」を使いました。
そしてゲーム内のヤギを「信号」に見立てて、本物のニューラルネットワーク（人間の脳をまねたAIの仕組み）を組み上げたのです。
普通なら、AIはパソコンの計算チップの中で動きます。それを、あえて中世ゲームのヤギで再現してしまったわけです。
ヤギが「0と1」になる仕組み
コンピューターの計算は、すべて「0」と「1」の組み合わせでできています。これを2進数と呼びます。
デ・ウィンター氏は、この0と1をヤギの「居場所」で表現しました。
- 草の上にいるヤギ = 0
- 橋の上にいるヤギ = 1
つまり、ヤギがどこに立っているかを見れば、それが0なのか1なのかがわかる、という仕組みです。
さらに、ヤギの動きを使って「論理ゲート」も作りました。論理ゲートとは、計算の一番小さな部品のことです。
彼が組んだのは「NANDゲート」という基本部品。これを組み合わせると、理論上はどんな複雑な計算でも作れます。
ヤギの渋滞を防ぐ「氷の坂道」
ここで困るのが、ヤギが勝手に動いて計算の順番がぐちゃぐちゃになることです。
そこで活躍するのが、ゲーム内の「氷の坂道」。坂道の手前でヤギを待たせることで、信号が混ざらないように交通整理をしているのです。
ゲームの地形そのものが、回路の配線として使われているわけですね。
完成したのは「足し算を学ぶAI」
では、ヤギたちは最終的に何を計算できるようになったのでしょうか。
完成したのは、2つの「XNORゲート」と1つの「ANDゲート」を組み合わせた回路でした。
これは「1ビットのパーセプトロン」と呼ばれる、もっとも小さなAIの一種です。パーセプトロンとは、データから簡単なルールを学ぶ仕組みのことです。
このヤギAIは、「AND演算（両方が1のときだけ1になる計算）」をちゃんと学習できました。
規模はとても小さいですが、間違いなく「学習するAI」がゲームの中で動いたのです。
なぜわざわざヤギでAIを作ったのか
「面白いけど、何の役に立つの？」と思うかもしれません。実はここに、この研究の一番大事なメッセージがあります。
デ・ウィンター氏が書いた論文のタイトルは、ずばり「もしLLMが人間のような特性を持つなら、『エイジ オブ エンパイアII』もそうだ」です。LLMとは、ChatGPTのような文章を書けるAIのことです。
彼が問題にしているのは、AIを安易に「人間っぽい」と語ってしまう風潮です。
論文では、2024年半ばから2026年半ばに出た315本のAI論文を調べました。すると、そのうち57%が「AIは人間のような特性を持っている」と最初から決めつけて議論を始めていたといいます。
「人間っぽさ」は中身ではなく見た目で決まる
彼の主張はシンプルです。
同じ計算でも、チャット画面に文字で出てくると「人間みたい」と感じます。でも、その答えをゲーム内のヤギの動きで見せられたら、誰も「ヤギに心がある」とは思いません。
つまり「人間っぽさ」は、AIの中身ではなく、見せ方（プレゼンテーション）で決まっているというわけです。
だからこそ彼は、「自然な言葉で訓練されたからといって、AIが人間のように振る舞うと決めつけるのはやめよう」と訴えています。AIの能力は、思い込みではなく実際の動きで測るべきだ、という主張です。
ゲームの中に計算機を作る文化
実は「ゲームの中に計算機を作る」試みは、今回が初めてではありません。世界中の技術好きが挑戦してきた、ひとつの文化なのです。
代表例をいくつか挙げてみましょう。
- マインクラフト：「レッドストーン」という仕組みで論理回路を作れます。CPU・メモリ・画面表示まで作られ、ゲーム『テトリス』が動いた例もあります
- テラリア：ゲーム内の配線機能を使って、32ビットの本格的なCPU（RISC-V）が作られました
- エイジ オブ エンパイアII：今回のヤギによるニューラルネットワーク
これらに共通するのは、「十分に自由なゲームは、理論上どんな計算でもできる」という事実です。専門用語では「チューリング完全」と呼びます。
ただし、マインクラフトの計算機がとてつもなく遅くて巨大なように、実用性はありません。あくまで「やればできる」を証明する遊び心の世界です。
日本のユーザーや教育現場への影響
この話は、海外の研究者だけのものではありません。日本にとっても、2つの意味で身近です。
1つ目はAI教育の入り口として優秀なことです。
「ニューラルネットワーク」と聞くと難しそうですが、「ヤギが草の上なら0、橋の上なら1」と説明されれば、子どもでもイメージできます。学校や塾でAIの基本を教える教材として、とても分かりやすい題材です。
2つ目はAIとの付き合い方への警告です。
日本でもChatGPTなどを使う人が一気に増えました。中には「AIが私の気持ちをわかってくれる」と感じる人もいます。
しかしこの研究は、「それは見た目に惑わされているだけかもしれない」と教えてくれます。AIを便利な道具として冷静に使うために、知っておきたい視点です。
よくある質問（FAQ）
Q1. ゲームのヤギで作ったAIは、本当に「AI」なんですか？
はい、規模は小さいですが本物です。データからルール（AND演算）を学習する「パーセプトロン」という仕組みが、ちゃんと動いています。ChatGPTのような巨大AIとは比べものになりませんが、原理は同じ仲間です。
Q2. なぜ「ヤギ」だったのですか？
『エイジ オブ エンパイアII』には、もともとヤギが登場します。研究者はこのヤギの「居場所」を0と1の信号として利用しました。特別な改造をせず、ゲームの標準機能だけで作った点がすごいところです。
Q3. この研究は何を言いたかったのですか？
「AIを人間っぽく語りすぎるのはやめよう」というメッセージです。同じ計算でも、チャット画面だと人間らしく見え、ヤギの動きだとそう見えません。つまり人間らしさは中身ではなく見せ方の問題だ、と指摘しています。
Q4. 自分でもゲームの中に計算機を作れますか？
マインクラフトの「レッドストーン」を使えば、初心者でも簡単なAND回路やNOT回路から挑戦できます。ネット上に作り方の解説も多くあります。AIの基礎を遊びながら学ぶ入り口としておすすめです。
まとめ
今回の研究のポイントを振り返ります。
- マイクロソフトの研究者が『エイジ オブ エンパイアII』の中に本物のニューラルネットワークを作った
- ヤギの居場所（草=0、橋=1）を信号にして論理回路を構築した
- 完成したのは、足し算の論理を学ぶ1ビットのパーセプトロン
- 狙いは「AIを人間っぽく語りすぎる風潮」への警告で、論文では315本中57%がその思い込みをしていた
- マインクラフトやテラリアと同じく、ゲームが計算の土台になることを示した
まずは身近なChatGPTを使うとき、「これは便利な計算の道具なんだ」と一歩引いて眺めてみることから始めてみましょう。
参考文献
- GIGAZINE「『エイジ オブ エンパイアII』のヤギでニューラルネットワークの基本を学ぶ」
- arXiv「If LLMs Have Human-Like Attributes, Then So Does Age of Empires II」（de Wynter, 2026）
- The Decoder「Microsoft researcher builds a working neural network out of goats in Age of Empires II」
- PC Gamer「Microsoft researcher builds goat-powered neural network in Age of Empires 2」
- Tom’s Hardware「Age of Empires II’s goats used as AI building blocks to build a neural network」
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