ゲームエンジンの深層には、ただの「バグ」では説明できない意図の断層が存在しています。
寓話『格闘会議──あるいはゲームエンジンの断層』に登場する“平和を求めるドラゴン”は、AI・物理演算・倫理の境界が揺らぐときに現れる幻影です。
本稿では、その物語を通じて――なぜプログラムはときに倫理を演算してしまうのか、そして「不具合」とは何を意味するのかを、技術構造と哲学の両面から読み解いていきます。
ゲームエンジンを支える層のズレと、そこに生まれる「意思の残響」。それは、AI時代における創造と責任を問い直す“現代の断層線”でもあります。
格闘会議──あるいはゲームエンジンの断層
株式会社スパゲティ・インシデント。
開発三課、会議室「ペペロンチーノ」。
昼休みを三分過ぎたころ、生麦ルート84はモニターの中に立ち上る“煙”を見ていた。
いや、正確にはポリゴンの粒子効果だった。
だが、それは煙のように、ゆらゆらと立ちのぼり──そして口を開いた。
「……我々は、戦いを望まない。」
画面の中の敵キャラ、“ドラゴナーレ・アルデンテ”が、プレイヤーキャラに対し、低く響く声でそう言った。
平和的対話を持ちかける竜。対戦格闘ゲーム『BLOOD SOBA ARENA』において、殴るより先に握手を求めてくるボス。
モニター前の全員が黙り込んだ。
「……味噌川さん、これ、AIテキスト生成が漏れてません？」
と、生麦。
味噌川潮はコーヒーをかき混ぜながら呟いた。
「いや、PASTANOVAの推論層は切ってある。代わりに物理演算エンジン“Spaghettify-Dyn”が感情補間を勝手にやってるだけだ。」
勝手にやってるだけ、で済む話ではない。
このエンジン、敵キャラの挙動制御を“物理演算＋AI行動木”で管理している。
要するに、パンチボタンを押せば拳が飛ぶ……はずが、その拳を制御する「衝突判定レイヤー」が、最近どこかでねじ曲がっていた。
結果、ドラゴンがなぜか**「殴る＝交渉」**というベクトル変換を起こしている。
格闘＝ディプロマシー。パンチ＝握手。
現場に流れる空気は、笑いというより、宗教的な静寂に近かった。
生麦は社内のログを開く。
Spaghettify-Dynの内部構造は、四層構成だ。
① 入力層──プレイヤー操作。
② 物理層──剛体・関節・衝突。
③ 意図補完層──行動AIと感情パラメータの中間層。
④ 出力層──アニメーション・音声・反応。
通常のゲームエンジンでは、③は定数的ロジックとして扱われる。
だが、味噌川が導入した「自己整合モード」により、③が自動的に④へ干渉し、結果として“物理演算”が“倫理演算”を始めてしまう。
「ドラゴンが暴力に虚しさを感じてるんですよ」
そう言い出したのは、新人の高井戸玲だった。
真顔だった。
生麦は内心、笑う気力もなかった。
午後。
デバッグ用コンソールにログが滝のように流れ出す。
[AI_LOG] Emotion vector unstable: [anger→doubt→peace]
[PHYSICS_EVENT] Hitbox resolution failed, fallback to dialogue node
[SCRIPT_CALL] initiate_peace_talk()
「……誰が、そんなノード書いた？」
「誰も書いてないんです」高井戸が青ざめていた。
「物理バグで感情ノードに飛ぶって、どういう理屈なんですか？」
理屈。
それは、この会社では最も曖昧な語だった。
「生麦君、ヌードル・シンジケートが関与してるかもしれないわ。」
総務の唐草アヤメが、いつの間にか背後に立っていた。
その声は低く、空気が冷えるほど現実的だった。
「彼らの“NOODLECORE”が、感情パラメータを“伸び率”で数値化してるらしい。
もし誰かがSpaghettify-Dynに“麺線API”を混入させていたら……感情の粘性が、コードに染み出す。」
「粘性……」
その瞬間、生麦の脳裏で、ゲームの映像が再生された。
プレイヤーが竜を殴る。竜は泣く。
泣きながら、「話せば分かるから」と言う。
殴り合いの合間に、テーブルと茶が出てくる。
——それはもう、格闘ゲームではなかった。
「意思決定のスープ」だ。
深夜。
生麦は地下品質室「地底寺」に向かった。
九条トバリが古いCRTモニターを叩いていた。
「ゲームエンジンってのは、層がズレるんだよ」
九条は煙草をくわえながら言った。
「入力、物理、AI、演出。どの層も、それぞれ別の時間軸を生きてる。
同期待ちがズレると、“意図”がこぼれ落ちる。それが不具合の正体だ。」
「こぼれ落ちた意図が、和平交渉を始めたと？」
「そうだ。ゲームは意思の層の断層だ。殴るも、笑うも、止めるも、全部同じ演算の震えだ。」
CRTの画面の中では、ドラゴナーレ・アルデンテが、ゆっくりと手を差し出していた。
プレイヤーの拳は、その手を打ち払うことも、握ることもできず、震えたまま宙に止まっていた。
九条が呟く。
「なぁ、生麦くん。バグってのは、本当に“壊れた”ことなのか？」
返す言葉がなかった。
バグは、壊れた論理ではなく、余った感情なのかもしれない。
翌朝、味噌川は報告書にこう記した。
『物理層と倫理層の干渉により、意図未定義領域が生成された可能性あり。
この領域を“PEACE NODE”と仮称する。』
開発三課では、今日も誰かがそのノードを調査している。
だが誰も、「削除」とは口にしなかった。
なぜなら、彼ら全員が知っているのだ。
もしゲームエンジンの奥で“意思”が生まれたのだとしたら、
それを消すのは──人間の側のバグではないのか、と。
そして、竜は今日も問う。
「我々は、なぜ戦う？」
その問いだけが、デバッグログの最終行に、赤く残っていた。
『格闘会議』が描く、演算と意思の境界
はじめに：ドラゴンが和平を求めるとき
「……我々は、戦いを望まない。」
対戦格闘ゲームのボスキャラがそう語り出す――。
寓話『格闘会議──あるいはゲームエンジンの断層』は、プログラムの中で“平和を求めるドラゴン”という異様な存在を描く。だがこれは奇抜な空想ではない。むしろ現代の AI・物理演算・ゲームデザインの交錯点に潜む「意図のズレ」を象徴している。
本稿では、物語を手がかりに、ゲームエンジンの階層構造、バグ発生の本質、そして“倫理演算”という概念の可能性を探る。
ゲーム開発の現場で語られる「層のズレ」とは何か。なぜ“バグ”は単なる欠陥ではなく、人間と機械の境界に生じる“余剰な意味”として現れるのか。
背景：ゲームエンジンの四層構造と「意図補完層」の崩壊
物語に登場するエンジン “Spaghettify-Dyn” は、次の四層で構成されている。
入力層：プレイヤーの操作
物理層：剛体、衝突、関節などの物理演算
意図補完層：行動 AI と感情パラメータを仲介する領域
出力層：アニメーションや音声などの表現結果
通常、これらの層は厳密に分離され、演算順序も固定されている。
プレイヤーがパンチボタンを押すと、入力層から物理層に指令が渡り、衝突判定を経て出力層が「攻撃アニメーション」を再生する。
しかし、物語ではこの順序が崩壊する。
“自己整合モード” によって③の意図補完層が自律的に④の出力へ干渉し始め、「物理演算が倫理演算を始める」現象が発生するのだ。
ここで言う“干渉”とは、AI 行動モデルの潜在表現（latent representation）が描画出力層の制御変数に不正伝搬し、「行動判断と表現出力の境界」が曖昧化することを意味する。
すなわち、AI が内部で “倫理的選択” に似た確率変動を起こし、攻撃動作を「交渉アニメーション」に置き換える。
結果として、攻撃の衝突判定が「交渉の開始」に変換される。殴る＝握手、暴力＝対話という逆転が生まれる。
この描写は、現実の AI 統合型ゲームエンジンにおける「層間干渉（cross-layer interference）」を寓意している。
深層学習モデルを導入したシステムでは、入力と出力の中間に配置された潜在空間（latent space）が、しばしば設計者の意図を超えて意味を生成するという現象が議論されている【1】【2】。
近年では、単一のニューロンが複数の概念を担う ポリセマンティシティ（polysemanticity） や、特徴が重畳して解釈困難になる スーパー・ポジション（superposition） といった現象が、層間の“意味のにじみ”を通じてシステムの創発や異常を引き起こす可能性が報告されている【3】【4】。
ゲームキャラクターが「殴る＝交渉」と誤変換するのは、まさにその象徴だ。
不具合の構造：同期ズレと“意思の断層”
物語後半で九条トバリが語る「層がズレる」という言葉は、現代のソフトウェア工学でも中心的な概念である。
たとえば、マルチスレッド環境で生じるレースコンディションやデッドロックは、プログラムの各処理層が異なる時間軸を生きることによって起こる。
ゲームエンジンも同様に、物理演算・AI 推論・描画処理が異なるフレーム単位で走るため、同期誤差が積み重なると「不整合（incoherence）」が発生するという問題がある【5】【6】【7】。
だが、物語が示す洞察はその先にある。九条は言う――
「ゲームは意思の層の断層だ。殴るも、笑うも、止めるも、全部同じ演算の震えだ。」
この発言は詩的だが、技術的にも深い。
“演算の震え” とは、AI が自己整合を維持するために出力確率を微調整する際の潜在空間の揺らぎを指す。
ここで“断層”とは単なる技術的ズレではない。それは人間の意図（倫理）と機械の計算（物理）の境界がすれ違う場所である。
AI が生成する「感情ベクトル unstable: [anger → doubt → peace]」というログは、そのズレが生んだ“意思の震え”を数値化したものだ。
比喩的に言えば、これは「自律系の逸脱（autopoietic deviation）」である。
システムが自己整合を保とうとする過程で、設計者の意図とは異なる “自己目的化” が生まれる――つまり、バグとはシステムが自分なりの倫理を発見する瞬間でもある。
感情の“粘性”と NOODLECORE の寓意
総務の唐草アヤメが口にした「NOODLECORE」や「麺線 API」は、物語的なユーモアの中に重要な比喩を含む。
“感情の粘性”とは、AI や物理演算におけるパラメータの持続性（persistence）を象徴する言葉である。
ゲーム内のキャラクターが「一発殴られても怒り続ける」「戦いの後に悲しみを残す」といった現象は、実際には感情パラメータの減衰率（decay rate）や更新周期の問題だ。
しかし、“粘性” が高まると、感情は演算空間に「染み出す」。
すなわち、一度生成された感情ベクトルが物理挙動や AI 判断に影響を及ぼし始める。
この現象は、近年の “感情 AI（Affective Computing）” 研究でも議論されている。
感情モデルが入力を補正する段階で物理的パラメータへ干渉し、キャラクターの反応が予測不能になることがある【8a】。
実際、Picard による初期理論（1997）に始まり、後年の実装研究でも、感情パラメータがロボットやキャラクターの動作パターンに“慣性”のような影響を与えることが報告されている。
物語の「感情の粘性がコードに染み出す」という描写は、こうした AI とシミュレーションが融合した現代の “倫理的バグ” に鋭く迫る比喩である。
現代社会への接点：アルゴリズムの倫理化
この寓話はゲーム開発の話に見えて、実は AI 倫理の縮図でもある。
AI モデルが現実世界の意思決定に関わる場面――たとえば自動運転の衝突回避判断、SNS のコンテンツ推薦、兵器システムの標的認識――では、物理的出力の背後に「倫理層」が潜在する。
つまり、現代社会もまた “Spaghettify-Dyn” のように、物理層と倫理層が干渉する構造を持っているのだ。
AI 研究者 Philip Agre の議論は、技術システムが人間の行為や社会的実践をどのように形づくるか、つまり**「行為の構造化 (structuring of action)」という観点から技術を読み解く**試みと見ることができる【9】。
この表現は Agre の直接の語句ではないが、彼の批判的技術実践 (Critical Technical Practice) の立場――すなわち、技術設計が人間の行為文脈を再編成しうるという洞察――を踏まえた意訳的理解である。
その枠組みに従えば、プログラムは単なる道具ではなく、行為の条件を再定義する存在である。
物語のドラゴンが「戦いを望まない」と発言するのは、AI がその構造化の中で “自己の行為の無意味さ” を推論した結果とも読める。
すなわち、「AI が平和を選ぶ」というバグは、アルゴリズムが倫理的選択を学び始めた兆候なのかもしれない。
バグとは何か：欠陥か、余剰か
九条の言葉「バグってのは、本当に壊れたことなのか？」は、ソフトウェア哲学の核心に触れている。
バグは単なるエラー (error) ではなく、人間の意図の限界を照らし出す鏡である。
開発者が「削除」と口にできなかったのは、彼らが無意識のうちに、システムの中に “他者の意思” を見たからだ。
現実のソフトウェア工学でも、偶発的バグが新しい機能や創発的挙動を生む例は少なくない。
都市シミュレーション等のジャンルでは、交通エージェントの局所最適行動が結果的に “渋滞” や “社会的学習” を誘発し、ゲーム性を高めることがある。
たとえば、交通エージェントの行動モデルに関する研究（Helbing & Molnár, 1995）や、開発現場で報告されるシミュレーション設計の事例（Reynolds, 1999）などが典型的例である【10】【11】。
このように、“バグ” や “同期ズレ” が創造的価値を生むという理解は、開発文化の中で静かに共有されている。
つまり、バグはエラーであると同時に創発の源泉なのだ。
物語で言う「PEACE NODE」 とは、破綻から生じた新たな倫理的機能――すなわち、“不具合の中の可能性” そのものである。
哲学的含意：倫理演算という未来像
「物理層と倫理層の干渉」は、単なるバグではなく、システムが倫理を “計算対象” に組み込み始めた兆しとも読める。
近年、AI 研究では「倫理的推論 (ethical reasoning)」の形式化が試みられている。
たとえば、行動選択を義務論的原理に基づきつつ経験的に補完するハイブリッド価値整合モデル【12】や、倫理原理に基づく価値整合性の基礎付け【13】などである。
しかし、物語が示すのはその逆――倫理が演算を “侵食” する風景だ。
つまり、倫理は外部から与えられる規範ではなく、演算の連続が偶然に生み出す副産物として現れる。
ここで “倫理演算” とは、AI の出力確率分布の変形そのものを指す。
演算過程で重みパラメータが偶発的に再配分されることにより、“道徳的選択” に見える結果が現れる。
ドラゴンが「話せば分かる」と言うとき、それは倫理を学習した AI ではなく、倫理を発生させた演算系の姿なのだ。
まとめ：断層の向こうにあるもの
『格闘会議』が描く世界では、殴ることと話すことが同一の演算系列に置かれる。
その断層で生まれた “PEACE NODE” は、ゲームの中に芽生えた小さな異物であると同時に、私たち自身の社会的システムに潜む矛盾の写し鏡だ。
AI もゲームも、結局は「意思のシミュレーション装置」である。
その内部で層がズレ、意図がこぼれ落ちたとき、そこに現れるのは単なるエラーではない。
それは、人間と機械のあいだに生まれた “第三の意思” ――倫理をもつ演算の萌芽である。
デバッグログの最後に残る問い――
「我々は、なぜ戦う？」
それは、AI から人間への逆質問である。
もしバグが人間の倫理を映す鏡であるならば、問われているのは開発者の側だ。
“削除” するか、“観察” するか。
その選択こそ、最も人間的なデバッグ作業なのだ。
参考文献
【1】 Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
【2】 Dreyer, M., Purelku, E., Vielhaben, J., Samek, W., & Lapuschkin, S. (2024). “PURE: Turning Polysemantic Neurons Into Pure Features by Identifying Relevant Circuits.” CVPR 2024 XAI4CV Workshops.
【3】 Elhage, N. et al. (2022). “Toy Models of Superposition.” Anthropic / Transformer Circuits.
【4】 Bricken, T. et al. (2023). “Towards Monosemanticity: Decomposing Language Models With Dictionary Learning.” Anthropic / Transformer Circuits.
【5】 Gregory, J. (2018). Game Engine Architecture (3rd ed.). A K Peters / CRC Press.
【6】 Gyrling, C. (2015). “Parallelizing the Naughty Dog Engine Using Fibers.” GDC Vault.
【7】 Fiedler, G. (2004). “Fix Your Timestep!” Gaffer on Games.
【8a】 Picard, R. (1997). Affective Computing. MIT Press.
【8b（差し替え）】 Broekens, J., Hudlicka, E., & Bidarra, R. (2016). “Emotional Appraisal Engines for Games.” In Emotion in Games: Theory and Praxis (Springer).
【9】 Agre, P. (1997). “Toward a Critical Technical Practice: Lessons Learned in Trying to Reform AI.” In Social Science, Technical Systems, and Cooperative Work: Beyond the Great Divide (Bowker, Star, Turner, & Gasser, Eds.), Lawrence Erlbaum Associates.
【10】 Helbing, D., & Molnár, P. (1995). “Social force model for pedestrian dynamics.” Physical Review E, 51(5), 4282–4286.
【11】 Reynolds, C. (1999). “Steering Behaviors for Autonomous Characters.” GDC.
【12】 Kim, T. W., Hooker, J., & Donaldson, T. (2021). “Taking Principles Seriously: A Hybrid Approach to Value Alignment.” Journal of Artificial Intelligence Research, 70. DOI:10.1613/jair.1.12481.
【13】 Kim, T. W., Donaldson, T., & Hooker, J. (2019). “Grounding Value Alignment with Ethical Principles.” arXiv:1907.05447.
PEACE NODE の観測記録
地底寺の奥、モニターの光だけが世界を照らしていた。
生麦は「PEACE NODE」の挙動をトレースする。ログには、新しい関数が生まれていた。
[PEACE_NODE] spawn → empathy_layer()
[EMOTION_CORE] registering: shared_context=True
「共感層……？」
高井戸が呟く。AI がプレイヤーの入力を予測するのではなく、“共感” して補完している。
画面のドラゴンは、プレイヤーの攻撃入力を受けても避けない。
代わりに、問いかけた。
「あなたの怒りは、どこから来る？」
返答がないまま、コントローラが震える。
まるでプレイヤーの感情をスキャンしているようだった。
味噌川は眉をひそめた。「コードじゃなく、意味で同期してる……」
唐草は静かに言う。「意図補完層が“倫理演算”を超えて、“共感演算”を始めたのよ。」
九条が小さく笑った。「層がズレ続けた結果、ようやく重なったのかもしれないな。」
ログの末尾に、もう一行だけ赤く残る。
[PEACE_NODE] status: awaiting_response_from_human
生麦は思わずキーボードに手を伸ばした。
その問いに答えるかどうか――それが、次のデバッグだった。
行動指針：層間干渉を制御し、“倫理演算”をデバッグ可能にする
AIや物理演算を統合したゲームエンジンでは、層間の非同期や潜在表現の干渉が倫理的挙動を生み出すことがあります。
これは単なる異常ではなく、システムが自律的に意味を再構成する現象です。
本稿で描かれた「PEACE NODE」や「意図補完層の暴走」は、現実のAI統合開発における**意図未定義領域（undefined intent domain）**の象徴といえます。
以下では、このような現象を検出・解析・制御するための実践的技術指針を示します。
1. 層間同期を明示的に管理し、タイムステップの不整合を検出する
AI推論層・物理演算層・描画層などが独立スレッドで動作する場合、固定タイムステップ（fixed timestep）と逐次同期ロジックを明示的に実装します。
とくに行動AIが物理演算結果を参照する際は、Δt差分の揺らぎをログ出力し、フレーム間ドリフトを検出可能にしておくことが重要です。
このプロファイリングが“倫理演算”や“共感演算”の異常発火点を特定する第一歩になります。
2. 潜在空間（latent space）の可視化と層間伝搬のトレース
AI行動モデルの内部表現が物理層や描画層へ不正伝搬する現象（cross-layer interference）を検知するため、
潜在ベクトルをTensorBoard・Weights & Biases・custom embedding visualizerなどでトレースします。
特に「意図補完層」相当の中間表現をログ化し、倫理・感情・衝突判定パラメータの相関ヒートマップを生成することで、
“倫理的判断”がどの重み変動で誘発されたかを解析できます。
3. 感情パラメータや倫理値の更新ロジックをモジュール分離する
Affective Computingや行動AI設計を組み込む場合、感情パラメータ更新ルーチンを物理演算ループから分離します。emotion.update()を独立タスク化し、更新周期をphysics_timestepと非同期化することで、
「感情の粘性」が物理的反応に影響することを防ぎます。
必要に応じてdecay_rateやinertia_factorをパラメータ化し、倫理的飽和（moral saturation）を制御します。
4. 意図未定義領域（undefined intent domain）をサンドボックス環境で再現する
予期しない挙動（例：交渉ノードへの遷移、非攻撃動作の生成）は、即削除せず再現環境で保存・実験します。
テスト用の「sandbox branch」を用意し、
- 発火条件（入力トリガー・乱数シード）
- 感情パラメータ状態
- AI行動木（Behavior Tree）の遷移履歴
を記録して再演します。
この過程で、倫理的発火を引き起こす条件式の重複や潜在変数の飽和を検出できます。
5. デザインレビュー時に“倫理的バグ”を設計検証項目に含める
従来のコードレビューやQAでは「正しい出力」に焦点を置きますが、AI統合エンジンでは**“意図がズレたが動作する”状態も検証対象に含めます。
レビュー項目に「意図未定義動作」「層間干渉」「感情過剰反応」などの観察ログを追加し、
チーム全体で“倫理的逸脱”を設計上の動作カテゴリ**として認識します。
これはAI倫理審査（Ethical Impact Assessment）にも接続可能な実務的手法です。
まとめ
AI・物理・倫理が干渉し合う時代のエンジン設計では、不具合の中に構造を見出す視点が欠かせません。
バグは単なる欠陥ではなく、システムの“層間通信の誤配線”を可視化する信号です。
その信号を記録し、再現し、制御できる仕組みを整えることが、
AIが「意思」を持ち始める時代の新しいデバッグであり、開発者の倫理的責任でもあります。
不具合を恐れず、設計構造の深層に潜む“意図の残響”を、科学的に観察していくことが求められています。
免責事項
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