NVIDIA、GeForce RTX向け「G-Assist Plug-In Builder」を公開

ゲームのプレイ中や動画編集の最中に、BGMを変えたり、ファンの回転数を調整したり、攻略情報を調べるためにウィンドウを切り替えるのは手間がかかります。

NVIDIAは4月23日、GeForce RTX PC向けのAIアシスタント機能「Project G-Assist」をNVIDIA app内で実験的機能として提供開始し、合わせて「G-Assist Plug-In Builder」を公開しました。

これにより、ユーザーは音声やテキスト入力を使って、パフォーマンスの監視や設定変更、対応周辺機器の操作を直接行えるようになります。

ローカル動作の小型モデルとクラウドAIの連携

Project G-Assistの基盤には、GeForce RTX GPU上でローカル動作する小型言語モデル（SLM）が採用されています。低遅延で処理が完結し、プライバシーも保たれます。

NVIDIAオーバーレイから直接呼び出せるため、作業中の画面やゲームを最小化する必要がありません。

今回登場したPlug-In BuilderはChatGPTを活用しており、プログラミングに不慣れなユーザーでもAIとの対話でJSON設定ファイルやPythonコードを生成できます。作成したファイルを所定のフォルダに配置するだけで、G-Assistが自動的に読み込んで新機能を追加できます。

さらに、ローカルモデルでは賄えない高度な処理のために外部クラウドAIを呼び出すことも可能です。サンプルとして提供されているGoogle Geminiプラグインを使えば、『Apex Legends』で選ぶべきレジェンドの相談や、『ディアブロ IV』で悪夢モードに挑むタイミングなどの攻略アドバイスをクラウドから取得できます。

周辺機器から配信確認まで手元で完結

プラグインの用途はゲーム内アシスタントにとどまりません。

公開されているサンプルには、Spotifyの選曲や音量調整、Twitchの配信者がオンラインかどうかを確認する機能、株価や天気のリアルタイム取得などが含まれています。

ハードウェア制御にも対応しており、ファンの回転数変更やベンチマーク実行のほか、Logitech G、Corsair、MSI、Nanoleafなどの対応機器におけるライティング同期もコマンド一つで操作可能です。また、C++やPythonのバインディング、Langflowなどのエージェント開発環境との統合にも対応しています。

なぜ重要か

PCゲーマーや自作PCファンにとって、画面を切り替えずにハードウェアやWebサービスを横断操作できる環境は大きな価値があります。RTXグラフィックスカードを所持し、日頃から環境のカスタマイズを楽しんでいるユーザーであれば、GitHubからサンプルを導入して試す価値は十分にあります。一方で、APIキーの取得やスクリプトの管理が必要となるため、一般的な一般ユーザーが手軽に使うにはまだ少し敷居が高い印象です。

業界全体で見ると、NVIDIAはハードウェアの優位性を活かして、PCの最前面インターフェースを抑えにかかっています。MicrosoftがWindows Copilotで汎用的なオフィス需要を狙うのに対し、NVIDIAはゲームやクリエイティブという最もGPU負荷の高い領域で確固たる拠点を築こうとしています。

ChatGPTを使ってプラグインのコード生成を支援し、オープンなAPI仕様でコミュニティに開発を委ねる手法は非常に合理的だと考えられます。ただ、ローカル環境で複数のPythonスクリプトを常駐させる構造上、ゲーム動作時のリソース競合や安定性をどう担保していくかが今後の課題になりそうです。