Google DeepMindのAI 4体が協力してマインクラフトをクリア 27時間14分、役割は自分たちで分担

Google DeepMindの研究者は2026年10月15日、AIのエージェント4体がチームを組み、人の手を借りずに「Minecraft(マインクラフト)」を最後までクリアしたとする論文を、論文の公開サイトarXivに出した。最後のボス「エンダードラゴン」を倒すまでにかかった時間は、27時間14分だった。

何をしたのか

エージェントとは、目標を与えると、自分で手順を考えて道具を使い、作業を進めるAIのことだ。今回は、GoogleのAIモデル「Gemini 4 Argon」で動く、ふだんはプログラムを書く仕事に使う汎用のエージェントを4体使った。Minecraft専用に作ったものではない。

論文によると、条件は次のとおりだ。

• 目標は1つだけ: 新しく作った世界で、エンダードラゴンを倒すこと。役割の分担や攻略の手順は、人が決めていない
• 画面を見ずに遊ぶ: エージェントは、画面を見たりキーを押したりしない。「この座標まで歩いて、半径16ブロック以内の鉄鉱石を全部掘る」といった短いJavaScriptのプログラムを書いて動かし、返ってくる位置や体力、持ち物、エラーの文字を読んで、次のプログラムを書く
• 使った道具: プレイヤーの操作をプログラムで行える公開のライブラリ「Mineflayer」と、その道を探す機能だけ。人が書いたゲーム専用の道具は足していない
• ゲームの設定: Minecraft Java Editionのバージョン1.20.4のサバイバルモードで、難しさは「イージー」。地形は無作為に作り、チートのコマンドは使えないようにした

4体はどう動いたか

始まって10分で、1体がチャットで役割の分担を持ちかけた。1分足らずで別の1体が違う案を出し、役割はすぐに決まった。食料や寝床の材料を集める係、ダイヤモンドを探す係、鉄の道具を作る係、ネザー(別の世界)への入り口を作る係だ。

4体は、チェストや危ない場所の座標をチャットで伝え合い、気づいたことを共有のメモに残した。仲間が倒れると、落とした持ち物を拾いに行った。1体が「成功した」と伝えたあとで、実はプログラムの誤りだったと2分後に自分で訂正した場面もあったという。

いちばん時間がかかったのは、最後のエンダードラゴンとの戦いだ。ここだけで14時間近くかかり、ドラゴンに69回倒された。始まって約21時間後、1体が、柱の上の10個のクリスタルがドラゴンの体力を回復させ続けていると気づき、土を積んで柱を登り、素手で壊す方法を見つけた。4時間40分かけて10個すべてを壊し、その39分後にドラゴンを倒した。

論文は参考として、人がメインのストーリーを終えるまでの時間の中央値が45時間(HowLongToBeat調べ)、無作為の地形でのスピードランの記録が7分未満だと紹介している。

ずるをしていないか、見張り役も

5体目のエージェント「Observer」は、ゲームには加わらずに見張り役を務めた。プレイヤーの報告を記録と照らし、評価の穴をつくような「ずる」がないかを確かめた。Observerも、研究者による記録の確認も、そうした行為は見つけなかったという。研究者は画面で様子を見ていつでも止められたが、止める必要はなかったとしている。

費用の見積もりも出ている。ドラゴンを倒すまでに使ったAIの処理は、Gemini 4 Argonの公開の値段(導入時の値段)で約520ドル、通常の値段で1,040ドル。見張り役なども含めた全体では約810ドル(通常の値段で1,620ドル)だった。実際にAIを動かした原価ではなく、値段表から出した見積もりだ。

割り引いて見たい点

論文は、限界もはっきり書いている。

• 見えないものも分かる: Mineflayerは、岩の向こうにあるブロックや、ドラゴンの内部の状態まで、周りの様子を正確に教える。人なら目で見て判断するか、そもそも分からない情報だ。画面を見てキーボードとマウスで遊ぶのは、まだずっと難しいという
• 難しさはイージー: モンスターの攻撃は弱く、空腹で倒れることもない
• もともと知っていた: Gemini 4 Argonは、学習したデータからMinecraftやMineflayerについて多くを知っている。初めて見るゲームを遊べるかを試したものではない
• 失敗も多い: 書いたプログラムの22%はエラーで終わった。ゲームのサーバーも6回再起動した
• 1回だけの結果: 最初に試した1回の記録で、何度やっても成功するかは分からない

論文は、MojangやMicrosoftの承認を受けたものではなく、両社とは関係のない研究だとしている。

かんたんに言うと

4人で、初めての大きな引っ越しをするようなものだ。誰が何を運ぶかを自分たちで決め、「この階段は狭い」と気づいたらすぐ全員に伝え、うまくいかなければ手順を直す。今回のAIは、その段取りを1日以上、人の手を借りずに続けられた(TECHNOVAの見方)。

なぜ大事なのか

研究者がねらうのは、ゲームの腕前ではない。論文は、クリアには、互いに関係する何千もの手順にわたって、1日以上筋の通った計画を保つ必要があるとする。実際のソフトウェア開発や企業の仕事にも、同じように長い時間のプログラム作りと、複数のエージェントの連携が求められるという。

いまのAIは、短い質問に答えたり、1つのプログラムを書いたりするのは得意になった。一方で、何時間もかかる仕事を任せると、途中で迷ったり、失敗を引きずったりしやすい。今回の結果は、失敗を書き留めて決まりに変え、仲間と分担すれば、長い仕事を最後までやり切れる場合があることを示した(TECHNOVAの見方)。

仕事でAIのエージェントを使うときにも、参考になる点がある。役割を分ける、気づいたことを共有のメモに残す、別の見張り役に結果を確かめさせる、の3つだ(TECHNOVAの見方)。

日本ではどうなるのか

今回は研究の発表で、誰かがすぐに使える新しいサービスではない。エージェントを動かしたGemini 4 Argonは、GoogleがAIの開発の道具「Antigravity」などで順に提供している(関連記事: Google、AntigravityにGemini 4 Argonを順次提供開始)。

まとめ

Google DeepMindの研究者が、AIのエージェント4体が協力して、Minecraftを27時間14分でクリアしたと発表した。役割は自分たちで分け、失敗から決まりを作って進んだ。一方で、周りの様子が全部分かる道具を使い、難しさもイージーだったなど、条件には限界がある。長い仕事をAIのチームに任せられるかを見るうえで、目安の1つになりそうだ。