■3行でわかるこの記事 

• 多言語・多画面・複数プラットフォームのLQAは、確認量の増加とともに納期を圧迫します。 
• Playable!LQAは、夜間を含め24時間365日解析することで、確認待ちの時間を短縮できます。 
• 比較検証では、16件中16件。同じまたは関連する問題を捉えました。

LQAは品質だけでなく、デリバリーを左右する 

ゲームの品質と向き合ってきたAIQVE ONEは、これまでQAサービスを通じて、多くのタイトルの開発・運営を支援してきました。LQAでは、翻訳が正しいかを見るだけでは足りません。ゲームの文脈に合っているか、UIの中で無理なく読めるか、各国の市場にとって問題がないかまで、丁寧に確かめる必要があります。 

しかし、多言語展開では言語数、画面数、プラットフォーム数が増えるほど確認対象も増えていきます。手動での確認は、担当者の稼働時間に依存します。品質を担保しようとすればするほど、リリースまでの期間やチームの負荷に影響が及ぶ。ここにLQAの難しさがあります。 

こうした現場の課題に向き合うため、QA業務で培った知見や不具合検出のノウハウを活用し、AIを用いたLQA支援ツール「Playable!LQA」を開発しています。 

私たちが目指すのは、AIだけでLQAを完結させることではありません。AIは同じ基準で多くの画面を見続け、人は作品の文脈を踏まえて判断する。両者の得意なことをつなぎ、品質を守りながら、確認にかかる時間を縮めること。それがPlayable!LQAを開発する出発点です。 

検証で確認したこと 

今回の検証では、プレイ動画をシーン区切りまたはキーフレームで画像化し、AIが問題候補を解析する手法を用いました。 

このため、人が確認を始める前に問題候補を用意でき、作業開始を待つ時間を減らせます。 

解析結果には、問題箇所の画像、説明文、カテゴリ、重要度を添えて表示します。担当者はゼロから探すのではなく、AIが示した候補を起点に、正確さや優先度を判断します。ここでは、その手法によって何ができたのか手動LQAの結果と比較して確認しました。 

検証条件 

検証結果 

同じ検証範囲で、手動LQAでは16件の不具合が報告されました。 

一方、Playable!LQAでは、同じ不具合を指摘できたものが11件、別の観点から問題を指摘できたものが5件という結果になりました。

結果からは、AIならではの捉え方も見えてきました。 

AIは人間と異なる視点で不具合を見る 

興味深かったのは、手動LQAとPlayable!LQAが、同じ画面上の問題を別の言葉で捉えた場面です。人は「なぜ起きたのか」や仕様との整合性から問題を整理します。対してAIは、画面に現れた切れ・ずれ・違和感を手がかりにします。視点が違うからこそ、報告内容にも差が生まれます。 

事例① 

手動LQA：全角スペースの混入

Playable!LQA：字間が広い／両端揃えによる表示上の違和感 

事例② 

手動LQA：開始ボタンの文字はみ出し

Playable!LQA：達成通知のテキスト切れ（UIの種類は誤認したが、同じ箇所で発生している『文字が枠に収まっていない』という指摘は手動QAと同じだった） 

報告の言葉が違っても、同じ品質上の懸念を指していることがあります。AIが挙げた候補を人が読み、原因や優先度を判断する。このひと手間を加えることで、見逃しを減らしながら、より立体的に画面を確認できます。 

AIが力を発揮しやすい領域 

網羅的な一次チェック 

画面を長く見続ける作業では、経験のある担当者でも集中力を保ち続けるのは簡単ではありません。最初のふるい分けをAIに任せることで、担当者は候補の精査や文脈を踏まえた判断に時間を使いやすくなります。 

UI表示異常の検知 

今回の検証では、テキスト切れ、表示崩れ、レイアウト異常、不自然な余白、UI表示上の違和感といった観点での検知が確認されました。

表示の崩れや不自然な余白は、プレイヤーが受け取る印象を大きく左右します。こうした表示上の問題の検知もAIの得意分野です。

大量コンテンツへの対応 

長期運営のタイトルでは、アップデートのたびにUIやテキストが追加・修正されます。多言語展開が加われば、確認対象はさらに増えていきます。

こうした繰り返し発生する作業ほど、AIによる一次チェックが力を発揮しやすい領域です。 

品質・デリバリー・コストを同時に見る 

AIがすべての不具合を見つけられるわけではありません。役割は人の確認をなくすことではなく、判断に入る前の時間を縮めることにあります。

役割を分けることで、品質、デリバリー、コストの三つに同時に目を配りやすくなります。 

※工数・コストに関する数値詳細は現在検証中です。 

Playable!LQAが向く現場 

特に、工数が増えやすい次のようなプロジェクトでは、Playable!LQAがLQA担当者の確認を支えやすいと考えています。  

• 継続運営により更新頻度が高いタイトル 

• 確認対象となるテキストや画面数が多いプロジェクト 

• UI修正・追加が頻繁に発生するプロジェクト 

• 人手によるLQA工数の最適化を検討しているチーム 

FAQ 

Q. Playable!LQAとは何ですか？ 

プレイ動画を入れるだけで、AIが全画面ローカライズ観点でチェックし、指摘をレポートまで自動でまとめるLQAツールです。 

Q. 手動LQAを完全に代替できますか？ 

いいえ。目指しているのは、手動LQAを置き換えることではありません。AIが一次チェックを担い、人が最終的に判断することで、品質と作業効率の両立を図ります。 

Q. どのような不具合を検出できますか？ 

翻訳文言の表記誤り・表記ゆれ・リリース地域の文化・視認性やアイコンの整合・翻訳漏れに対する指摘が検出できます。 

Q. 導入により期待できることは何ですか？ 

確認作業とレポート作成を効率化し、デリバリー期間の短縮につなげられる可能性があります。実際の効果は、対象範囲と運用設計を踏まえて検証します。 

まとめ 

Playable!LQAの価値は、AIが不具合をどれだけ検知できるかだけではありません。動画を取り込み、解析によって問題候補を整理し、レポートまで出力する。その流れによって、品質確認を待つ時間と、担当者が手作業に費やす時間の両方を減らせます。

今回の検証では、人が目視で発見する問題や関連する違和感を捉えると同時に、人とは異なる視点から画面上の課題を示したケースがありました。AIが広く確認し、人が最後に見極める。この組み合わせによって、ローカライズ品質を守りながら、より早く届けるためのLQAを目指します。

Playable!LQAの機能や資料は、サービスサイトをご覧ください。