UNLV報告書が示すAI活用の温度差

ゲーミング業界はAIの活用を慎重に探っているが、規制当局と事業者の間で温度差が生じている。

現代において、ゲーミング企業と規制当局はマネーロンダリング対策、サイバーセキュリティ、決済、責任あるギャンブルなど多くの課題で対立することが少なくない。しかし、ネバダ大学ラスベガス校（UNLV）の新たな報告書は、AIの利用と規制が業界の次なる内部的な難題となる可能性を示している。

「The State of AI in Gaming 2026」と題されたこの報告書は、UNLVの国際ゲーミング研究所がKPMGと協力して作成し、今週公開された。膨大なデータセットは主に企業と規制当局への調査を通じて、複数のセクターや国際的な管轄区域にわたり収集されている。（The State of AI in Gaming 2026.pdf）

「組織は実際にどのようにAIを展開しているのか？最大の課題はどこにあるのか？責任ある実装をどう確保するのか？そして将来のイノベーションを促す新たなAIの進展は何か？これらの問いに答えるために『The State of AI in Gaming』を作成した。これが年次シリーズの第一弾となることを嬉しく思う」と、IGIの研究ディレクターであり報告書の編集長であるカスラ・ガハリアンは述べている。

主要な発見として、ゲーミング業界はAIの採用と活用に関し、広範な経済全体と比較して低い評価にとどまっていることが挙げられる。研究者の「AI成熟度指数」の業界平均スコアは100点満点中45点にとどまった。指数は4つの柱で構成されており、いずれの柱も特に際立ったスコアではなかった。唯一「戦略」の柱のみが55点を超え、他の「インフラ」と「専門知識」はそれぞれ46点と47点、「ガバナンス」は30点にとどまっている。

これらの結果は、特に一部のセクターで現金やアナログのテーブルゲームに依存している厳しく規制された業界としては驚くべきことではない。しかし、AIの現在の利用状況と今後の方向性に関する認識のずれは意外であった。

企業はAI活用を急ぎすぎているか

業界セクションでは、世界中の合計83社からの回答が含まれている。内訳は44のサプライヤーと39のオペレーターで、サプライヤーは陸上型とオンライン型に均等に分かれ、オペレーターの71%は陸上型であった。比較対象として、規制当局からは合計113件の回答があり、そのうち94件は北米とヨーロッパからのものである。

企業の間でAIの現在の主な利用目的は技術・セキュリティと製品開発・イノベーションであり、両者で約50%の利用が占められている。最も少ない利用はリスクとコンプライアンスで14%にとどまった。

研究者は2025年までの3年間にわたりギャンブル関連会議でのトピックの一部を評価した。大半のセッションはコンプライアンスに焦点を当てており、マーケティングや顧客関係管理も多かった。ラスベガス・ストリップのオペレーターは、少なくとも4つの施設に影響を与えた一連のマネーロンダリングスキャンダルを受けて、コンプライアンスプロトコルの刷新に乗り出している。

「小売やメディアのように顧客向けAIが主な利用ケースとなるのとは異なり、ギャンブルオペレーターは規制された金融サービスに近く、技術、セキュリティ、製品の完全性を直接的なプレイヤーエンゲージメントより優先しているようだ」と研究者は記している。「これは規制の監視と、行動環境におけるAI駆動のパーソナライズのリスクの高さを反映している可能性がある」。

戦略とガバナンスのギャップ

成熟度指数のスコアに立ち返ると、研究者は「最も注目すべき発見」として企業のAI戦略とAIガバナンスの間に27ポイントもの大きなギャップがあることを明確に示している。業界は「方向性を設定する速度が、それを支える安全策の構築を上回っている」と著者らは述べている。

企業が指摘するAI導入に伴う最大のリスクはサイバーセキュリティのギャップであり、次いでデータプライバシーの失敗であった。逆に、AIが問題ギャンブルのリスクを増幅させることやプレイヤーに不公平な結果をもたらすことは低い順位にとどまった。

調査項目の一つによれば、AIガバナンス、責任あるAI、倫理、コンプライアンスに専任の役割を持つ組織はわずか22.9%にとどまっていることが判明した。

「これは明確な断絶を浮き彫りにしている。データプライバシーとガバナンスは業界の主要なAI懸念事項に挙げられているが、それに対応するためのガバナンス構造や専任の役割は多くの組織で未発達のままである」と研究者は指摘している。

規制当局のAIリテラシーに疑問

規制側の回答は多くが業界の回答とやや食い違っており、近い将来のAI関連のより直接的な協力の舞台が整う可能性を示している。少なくとも、関係者はそう期待しているとみられる。

113件の規制回答のうち、14のAIリテラシー質問に回答したのは68件のみであった。14点満点中の平均スコアは8.6点であったが、AIトレーニングとAIリテラシーの相関は「非常に弱い」とされた。研究者は規制当局間で「AI利用とAIリテラシーの間に有意な関係は見られなかった」と結論付けている。

この主張は規制当局の多くのデータセット、特にAI認識の自己評価により裏付けられている。

規制当局はAI展開における倫理的リスクの特定や、AIにより規制を更新すべき領域の認識に最も自信を持っていると回答した。一方で、ライセンス保有者のAI利用の評価やギャンブルにおけるAIシステムの理解に最も自信がないとも述べており、これは明らかな矛盾を示している。

回答者の「内部専門知識の不足」や「新たなAIイノベーションの速度と量への追随の難しさ」への懸念から、研究者は規制当局が「今後のガバナンス課題を認識しているが、対応準備が不十分と感じている可能性がある」と指摘している。しかし、各機関がAIガイドラインや審査プロセスを計画しているかの質問には52%が「はい」、47%が「いいえ」と答えている。

規制当局と業界の認識の違い

報告書が強調するもう一つの大きな相違は、規制当局がライセンス保有者のAI利用をどう考えているかと実際の利用状況の違いである。前述の通り、技術・セキュリティと製品イノベーションが業界のAI優先事項の上位であり、前者は主にソフトウェア開発とサイバーセキュリティ、後者はゲーム開発やスポーツベッティングのトレーディングに関わる。

しかし規制当局は、企業が最も注力しているのは顧客向け機能であると考えており、2位との差は20%以上であった。リスクとコンプライアンスも規制当局の3番目に多い利用目的である一方、企業側は5番目（最下位）に挙げている。企業が最も挙げた技術・セキュリティと製品イノベーションは規制当局の回答では最も少ない利用目的となっている。

「規制当局の業界利用に対する認識と、実際に業界関係者がAIを展開している場所との明確な乖離は、ギャンブル特有の規制の必要性に対する規制当局の強い同意や、業界の自己規制に対する懐疑の根拠を問い直す」と研究者は記している。

規制当局の意見の一致度を問う調査では、最も合意が得られたのは州や国間の協力がAI監督の改善に最も効果的であるという意見であった。最も意見が割れた質問は「広範なAIおよびデジタルガバナンスの枠組みを認識しているか」であり、最も反対意見が多かったのはライセンス保有者の内部AIポリシーの知識や、現行規制が現在のリスクと機会に対応できているかに関するものであった。

大きな計画も現時点でのROIは限定的

業界にとってAIの即時的な期待は運用効率とコスト削減にあるようだ。特にサプライヤーを中心に近月多くの解雇が発表されているが、これらは直接的にAIに起因するものではない。実際、企業はこれまでのところAIの取り組みから多くの利益を報告していない。

「AIがコスト削減にどの程度寄与したか尋ねたところ、平均回答は5点満点中2.43点であった」と報告書は述べている。「回答者の大多数はAIによるコスト削減効果がほとんどないか全くないと報告しており、10.8%は全くないとし、48.2%はわずかな削減にとどまると答えている」。

今後の見通しでは、企業の期待は明確に分かれている。回答者の4分の1（26%）は1〜2年以内にAI投資のリターンを見込んでいるのに対し、20%は6〜12か月以内にリターンを期待している。さらに20%はすでに有意な成果を見ており、19%は判断が早すぎるとしている。リターンを全く期待していないのは3.6%にとどまる。

ガバナンスや専門知識のギャップがあるにもかかわらず、企業のほぼ半数（42%）はAI関連の採用計画がないと回答している。人員への影響は当面限定的とみられ、53%はAI関連の労働力変革が組織再編をもたらすが「総人員数の純変化はほとんどない」と答えている。