マイクロソフトのアクティビジョン・ブリザード買収を承認か？特許観点での買収シナジーは？
はじめに
筆者は大学生からゲームにハマり、ゲームで青春を謳歌し、今に至る。休みの日は資格試験勉強がなければ、必ず友人とゲームをしたいという渇望が湧く。遊ぶお金もかからないし、最高の娯楽と考えている。
学生時代はアクティビジョン・ブリザードがリリースしている
「Hearth Stone」をよくやったものだ。（大会も出たことがある。）
そんな中、マイクロソフトがそのアクティビジョン・ブリザードを買収したというニュースを発見した。
マイクロソフトが買収予定の「アクティビジョン・ブリザード」 買収目的と経緯
去年からゲーム業界を賑わせている出来事として、マイクロソフトのアクティビジョン・ブリザード買収がある。ちょうど1年前にマイクロソフトのプレリリースにおいて、買収を発表した。
ブリザードといえば、有名なゲームとして、
競技e-sportsとして人気な「Overwatch」
FPSで超人気ゲームである「Call of Duty」
MMOオンラインとして海外で人気な「World of Warcraft」
など数多くの人気ゲームを保有している。
この買収にあたって、マイクロソフトのメリットは商標やブランドの観点以外に何があるのか、特に特許の点はどうなのか？について考察したい。
マイクロソフトの買収(商標・ブランド・特許以外)のシナジー・メリット
そもそも、この買収により事業の売上高が増大する。
また、2022年のAnual reportでは、
過去数年間、コンテンツ、コミュニティ、クラウドにわたって行ってきた大きな賭けは、引き続き成果を上げています。 これまでの Xbox シリーズ S およびシリーズ X コンソールは、これまでのどの世代の Xbox よりも多く販売されており、Xbox Cloud Gaming により、ゲームをまったく新しいエンドポイントに届けています。 この 1 年間で、携帯電話、タブレット、テレビ、低スペックの PC で初めて、最も人気のあるタイトルの多くにアクセスできるようにしました。 Xbox Game Pass サブスクリプション サービスには、何百ものゲームへのアクセスが含まれています。 また、予定されている Activision Blizzard の買収により、プレイヤーがいつでもどこでも好きな方法で素晴らしいゲームをプレイできるようにすることを目指しています。 選択は、ゲームの多様な配信とビジネス モデルでサポートしたい開発者にとっても同様に重要です。 この買収により、イノベーションの機会が開かれ、業界の成長が可能になると信じています
どこでも好きな方法で（名作タイトル）ゲームができることを目指しているとのこと。実際近年、Xbox Cloud Gamingのサービスを開始し、ゲームソフトを買わなくても、好きなゲームをいつでも買えるサービス体制が出来上がっており、またサブスクリプションサービスも開始している。
また、
あらゆるデバイスでゲームに対する共通の愛を中心に人々を結びつける新しいゲーム体験を発明し、エンターテイメントの次の波を生み出すことで、コンソール ゲームと PC ゲームのイノベーションの境界を押し広げます。
とも記載されており、マイクロソフトの方針は明確である。
マイクロソフトの買収の特許面でのシナジー・メリット
特許の技術を大まかに理解する上で有用なのは、特許分類をみることだ。下記がブリザードの特許分類一覧である。（特許全件数での付与数で降順にしている）
特許は約20件（ファミリー）保有している。
こちらの分類を見ると、オンライン対戦やMMO（多人数同時参加型オンラインRPG）に関する特許があることがわかる（テクスチャや協力プレイ、観戦などの特許分類）。
実際に、ブリザードは、WoW（World of Warcraft）などのMMOのゲームを昔から保有している。（2004年から今まで続いており、ロングヒットゲームである。）
ブリザードは今までヒットしたWoWを運営しているが、Microsoftは、過去にMMOに挑戦したが、失敗している。
Vanguardは2014年にサービス終了
こちらも製作中止
この買収で、念願のMMOの技術・ノウハウをゲットできる可能性ができ、マイクロソフト自前のMMOヒット作品ができる可能性もある。
では、具体的な特許をみていく。
具体的特許例
出願番号：US 201414328964 A
タイトル ：ネメシスとアベンジャー システムを使用したプレイヤーの社会化の促進
概要：あるアプローチでは、第 1 のプレーヤー アカウントによって制御可能な 1 つまたは複数のプレーヤー キャラクターが、ゲーム世界のインスタンスでアクションを実行します。アクションがネメシスを作成するための 1 つまたは複数の条件を満たしている場合、ゲーム インスタンスを制御するコンピュータ システムは、ネメシスによって侵略される 2 番目のプレーヤー アカウントを選択します。 2 番目のプレーヤー アカウントが同じまたは異なるゲーム インスタンスでゲームをプレイする場合、コンピュータ システムは、選択されたアカウントの 2 番目の 1 人または複数のキャラクターが 1 つまたは複数の侵略条件を満たしているかどうかを判断します。侵略条件が満たされた場合、コンピュータ システムは、第 2 のプレーヤー アカウントの第 2 の 1 人または複数のキャラクターを倒すために、コンピュータ制御の敵 NPC を生成します。 2 番目のアカウントがネメシスの侵略を倒すと、1 番目と 2 番目のプレイヤー アカウントに報酬が生成されます。それ以外の場合、コンピューター システムはネメシス インベージョン用の 3 番目のプレイヤー アカウントを選択します。
おそらく、MMO RPGにおける、敵NPCの発生（環境変化）についての特許かと思う。
A63F 13/40 ・ ビデオゲーム装置の入力制御信号の処理，例．プレイヤーにより生成された信号または環境に由来する信号［２０１４．０１］
が付与されている。
出願番号：US 202117176740 A
タイトル：機械学習ベースの 2D
概要：構造化画像生成 機械学習 (ML) モデルを使用して入力画像のテクスチャ化されたバージョンを生成する多段階プロセスの手法について説明します。第 1 段階では、pix2pix ベースの ML モデルを使用して、構造化テクスチャの複数の画像領域を視覚的に識別する入力画像に基づいて、構造化テクスチャを表す自動生成画像が生成されます。第 2 フェーズでは、ニューラル スタイル転送ベースの ML モデルを使用して、スタイル イメージのスタイル (pix2pix ベースの ML モデルのトレーニング データセットからのターゲット イメージなど) を、第 1 フェーズで生成されたテクスチャ イメージに適用します。 (コンテンツ イメージ) を使用して、変更されたテクスチャ イメージを生成します。一実施形態によれば、第３段階中に、第１段階で生成された生成テクスチャ画像と、第２段階で生成された修正テクスチャ画像とが組み合わされて、適度な量の詳細を有する構造化テクスチャ画像が生成される。
出願番号：US 202117333494 A
タイトル：プレイアイテムのゲームセットを含むゲームで相乗的なバンドルを提供するためのテクニック
概要：本明細書では、プレイアイテム間の相乗効果の程度に基づいてプレイアイテムのバンドルを自動的に事前構築するための技術について説明する。プレイアイテム間の相乗効果の程度は、プレイヤーが構築したゲーム セットの内容と、それらのゲーム セットを使用した実際のゲームの結果に基づいて、経験的に決定されます。バンドルを自動的に事前構築するには、プレイアイテムのすべての可能なペア間でペアワイズ シナジー スコアを生成し、次に (2 つ以上のアイテムを含むバンドルの場合) それらのペアワイズ シナジー スコアを使用してバンドルワイズ シナジー スコアを決定する必要があります。プレーヤーに提供または授与するプレイアイテムの候補バンドルを識別するための技法が提供される。候補バンドルは、構築済みバンドルのそれぞれに含まれるプレイアイテムと、プレーヤーの特定のゲームセットに含まれるプレイアイテムとの間の相乗効果に基づいて決定される。
統計的な内容の特許なので、おそらく、戦略ゲームやカードゲームと考える。
ブリザードのオンライントレーディングカードゲームといえば、ハースストーンである。
出願番号：US 202117387321 A
タイトル：ヒューリスティックを使用した強化学習モデルの初期結果
概要：本明細書では、強化学習モデルの初期結果を改善するためのシステムおよび方法について説明する。一実施形態では、サーバーコンピュータは、モデル化されたシステムの強化学習モデルを開始する。強化学習モデルを実行している間、サーバーコンピュータは、強化学習モデルを使用して特定のアクションの第1の結果値を計算し、強化モデルとは別のヒューリスティックを使用して特定のアクションの第2の結果値を計算します。特定のアクションに対する第１の結果値および特定のアクションに対する第２の結果値に少なくとも部分的に基づいて、サーバーコンピュータは特定のアクションを実行する。サーバー コンピューターは、特定のアクションを実行した結果を判断し、強化学習モデルを更新します。
こちらは、図がハースストーンのインターフェース（下図）そのままであり、オンライントレーディングカードゲームの特許である。強化学習モデルの特許に関することから、NPC・AIのプレイヤーが強化学習モデルに基づいてアクションを起こすという特許であろう。
出願番号：US 201213464871 A
タイトル：インタラクティブなゲームプレイのためのクロスレルムゾーン
概要：超多人数参加型オンライン ゲームで仮想世界のさまざまなインスタンスからのキャラクター間の相互作用を管理するクロスレルム ゾーンのインスタンスをホストするための方法、コンピューター読み取り可能なメディア、および特別に構成されたマシンについて説明します。仮想世界の異なるゾーンは、異なる数のレルムまたは異なるレルムの組み合わせをサポートする場合があり、仮想世界の一部のゾーンは単一レルム ゾーンのままである場合があります。キャラクターがゾーンに入ると、キャラクターがメンバーである仮想世界に基づいて、クロスレルム ゾーンのインスタンスにキャラクターを追加することができます。 1 つのクロスレルム ゾーンは、レルムのサブセットからゾーンに入るすべての文字を処理できますが、レルムのサブセットにない他のレルムからゾーンに入る文字は処理できません。クロスレルム ゾーン内のキャラクターは、所属や以前の社会的つながり、または相互の相互作用を持たない可能性があります。
こちらもMMOに関する特許である。
出願番号：US 202117160182 A
タイトル：3次元デジタルアイテムのダイナミックキャラクターモデルフィッティング
概要：本明細書では、異なるキャラクターモデルに適合するように三次元デジタルアイテムを修正するためのシステムおよび方法について説明する。一実施形態では、機械学習システムは、同じ３次元デジタルオブジェクトが第１のキャラクターモデルに適合するために必要な形状およびサイズに基づいて、第２のキャラクターモデルに適合するように３次元デジタルオブジェクトの形状およびサイズを計算するように構成される。サーバーコンピュータは、第１のキャラクターモデルに適合する特定の入力３次元デジタルオブジェクトに対する複数の特定の入力頂点を定義する特定の入力データを受信する。特定の入力データの受信に応答して、サーバーコンピュータは、機械学習システムを使用して、特定の出力三次元デジタルオブジェクトの複数の特定の出力頂点を定義する特定の出力データを計算し、特定の出力三次元デジタルオブジェクトは、 2 番目のキャラクター モデルに適合する特定の入力 3 次元デジタル オブジェクト。次に、サーバーコンピュータは、クライアントコンピューティングデバイス上に、第２のキャラクターモデルと結合された特定の出力三次元デジタルオブジェクトを表示させる。
こちらもMMOのテクスチャに関する特許であろう。
マイクロソフトが保有していない特許分類は？
マイクロソフトが持っていないブリザードの技術はないのか？
分析した結果、以下の分類であることがわかった。
H04N 21/658 ：･･･クライアントによるサーバ向けの伝送[2011.01]
こちらが付与された特許は以下のものである。
出願番号：US 201314025540 A
タイトル：離れた場所にいる聴衆からのフィードバックを選択的に取り入れる
概要：遠隔視聴者からのフィードバックをライブコンテンツに選択的に組み込むための方法、装置、および格納された命令が提供される。フィードバックは、セグメントの別の部分が視聴者に再生されると同時に、セグメントの一部に組み込まれます。フィードバック マネージャは、セグメントの最初の部分で聴衆メンバーからフィードバックを受け取ることができます。一方、セグメントの後半の 2 番目の部分はクライアント マシンによって視聴者に再生され、セグメントのさらに後の 3 番目の部分はクライアント マシンによって生成されます。コンテンツマネージャー。次いで、フィードバックマネージャは、フィードバックデータを格納された基準と比較して、再生コンテンツを変更するかどうかを決定することができる。
もう少し詳しくみてみる。
発明の分野
0001 本発明は、遠隔視聴者からのフィードバックを選択的に組み込むことに関する。
背景
[0002] ゲームショー、スポーツおよび e スポーツ、リアリティ ショー、ライブ放送、およびライブ ストリーミング メディアは、視聴者にとって人気のあるエンターテイメントのソースです。これらのエンターテイメントのソースは、物理的および/または仮想環境の側面をキャプチャすることによって生成されるビデオおよび/またはオーディオ コンテンツのセグメントに依存しています。セグメントの一部または編集された形式のセグメントは、コンテンツ プロバイダーからクライアント マシン (テレビ、デスクトップ コンピューター、ラップトップ、スマートフォン、タブレット、ラジオなど) に送信されます。視聴者のメンバーは、クライアント マシンで部分を見たり聞いたりして、セグメントの送信された部分を消費します。
【０００５】 視聴者はまた、ビデオゲーム参加者間で公開または共有される競技であるｅスポーツを見ることができる。Starcraft™ 大会は、おそらく過去 10 年間で最も人気があり、よく発達した e スポーツです。Starcraft II™ では、オブザーバーはゲーム インスタンスに参加して、ゲーム インスタンスが発生するときに、2 人のゲーム参加者間の競争を見たり聞いたりすることができます。オブザーバー自身はゲームプレイに参加しませんが、オブザーバー同士でゲームのイベントについてチャットすることができます。その結果、ゲーム インスタンスはオブザーバーにとってより面白いものになる可能性があります。
0006 この節で説明するアプローチは、追求できるアプローチであるが、必ずしも以前に考え出された、または追求されたアプローチではない。したがって、別段の指示がない限り、このセクションに記載されているアプローチのいずれかが、単にこのセクションに含まれているという理由だけで、先行技術としての資格があると見なすべきではありません。
ゲーム内で、ゲーム観戦と観戦者同士のコミュニケーション取れるものようだ。
実際ブリザードは観戦機能にとても力を入れている。
特に特許に該当する内容としては、以下の内容だと考える。
マイクロソフトの通信技術の強さを考えると、シナジー・メリットはゲーム観戦技術となるかもしれない。
まとめ
マイクロソフトの買収にあたって、マイクロソフトのシナジー・メリットは商標やブランドの観点以外に何があるのか。
特許の点で調査・分析した結果、マイクロソフトのシナジー・メリットは以下を推察する。
MMO（ヒット作品）の技術及び特許（事業拡大のシナジー）
ゲーム観戦の技術及び特許（×マイクロソフトの通信技術とのシナジー）
業界シェアや売り上げでなく、技術の面でも大きなメリットはあると考える。
以上
おまけ
ブリザードのその他の特許
出願番号：US 201615374523 A
タイトル：ゲームプレイ イベントに基づいてゲームのプレイを決定する
概要：あるアプローチでは、ゲームサーバーは、複数のゲームクライアントを使用してプレイされるビデオゲームの試合中に発生するイベントを記録する。試合が終了した後、ゲームサーバーは、ゲームカテゴリの複数のプレイに対応する複数の基準に従ってイベントを採点する。スライディング ウィンドウは、いくつかの増分でイベントに渡されます。各増分中に、スライディング ウィンドウ内にある各イベントのスコアがカテゴリごとに集計されます。次に、ゲーム サーバーはゲーム カテゴリのプレイを選択し、そのカテゴリの最高の集計スコアを決定します。決定されると、ゲーム サーバーは 1 つ以上の命令をゲーム クライアントに送信します。これにより、ゲーム クライアントは、選択されたカテゴリの上位の集計スコアに対応する時間ウィンドウの増分中に発生したイベントのリプレイを表示します。
出願番号：US 201313737902 A
タイトル：過去の入力を再生してゲームプレイを復元する
概要：過去の入力を再生することによってゲームプレイを復元するための方法、コンピュータ可読媒体、およびコンピューティングデバイスが本明細書で説明される。ゲームプレイ中、キャプチャ ロジックは、ゲーム オブジェクトの状態を変更するために受信した参加者の入力をキャプチャします。キャプチャ ロジックは、キャプチャした情報をゲームプレイの期間の電子記録に保存します。ゲームプレイの期間の後、リプレイ ロジックは、過去のゲームプレイの期間からの時点から始まる次のゲームプレイを開始する要求を受け取ります。リプレイ ロジックは、保存された状態情報をロードし、キャプチャされた参加者の入力をリプレイすることによって、少なくとも部分的にその時点から後続のゲームプレイを開始させます。
出願番号：US 202117327187 A
タイトル；機械学習による小道具の配置
概要：本明細書では、訓練された機械学習メカニズムを利用する自動化された小道具配置ツールによって地図上に小道具を配置することを容易にするための技法について説明する。機械学習メカニズムは、小道具が配置された 1 つ以上のトレーニング マップに基づいてトレーニングされます。機械学習メカニズムは、(a) 関連する空間ルール、(b) 小道具固有のルール、(c) 小道具とマップ構造の間の小道具から固定オブジェクトまでの距離、および (d) の間の距離に基づいて配置を提案するようにトレーニングすることができます。小道具。機械学習メカニズムがトレーニングされると、小道具配置ツールは、(a) ターゲット マップを定義するマップ データ、および (b) ターゲット マップ上に配置されるターゲット小道具のセットを指定する小道具データとして、入力として提供されます。この入力と機械学習メカニズムのトレーニング済みモデルに基づいて、小道具配置ツールは、ターゲット マップ上の各ターゲット小道具の推奨配置を出力します。
出願番号：US 202117160182 A
タイトル：三次元デジタルアイテムのダイナミックキャラクターモデルフィッティング
概要：本明細書では、異なるキャラクターモデルに適合するように三次元デジタルアイテムを修正するためのシステムおよび方法について説明する。一実施形態では、機械学習システムは、同じ３次元デジタルオブジェクトが第１のキャラクターモデルに適合するために必要な形状およびサイズに基づいて、第２のキャラクターモデルに適合するように３次元デジタルオブジェクトの形状およびサイズを計算するように構成される。サーバーコンピュータは、第１のキャラクターモデルに適合する特定の入力３次元デジタルオブジェクトに対する複数の特定の入力頂点を定義する特定の入力データを受信する。特定の入力データの受信に応答して、サーバーコンピュータは、機械学習システムを使用して、特定の出力三次元デジタルオブジェクトの複数の特定の出力頂点を定義する特定の出力データを計算し、特定の出力三次元デジタルオブジェクトは、 2 番目のキャラクター モデルに適合する特定の入力 3 次元デジタル オブジェクト。次に、サーバーコンピュータは、クライアントコンピューティングデバイス上に、第２のキャラクターモデルと結合された特定の出力三次元デジタルオブジェクトを表示させる。
出願番号：US 201615374523 A
タイトル：ゲームのプレイ
概要：あるアプローチでは、ゲームサーバーは、複数のゲームクライアントを使用してプレイされるビデオゲームの試合中に発生するイベントを記録する。試合が終了した後、ゲームサーバーは、ゲームカテゴリの複数のプレイに対応する複数の基準に従ってイベントを採点する。スライディング ウィンドウは、いくつかの増分でイベントに渡されます。各増分中に、スライディング ウィンドウ内にある各イベントのスコアがカテゴリごとに集計されます。次に、ゲーム サーバーはゲーム カテゴリのプレイを選択し、そのカテゴリの最高の集計スコアを決定します。決定されると、ゲーム サーバーは 1 つ以上の命令をゲーム クライアントに送信します。これにより、ゲーム クライアントは、選択されたカテゴリの上位の集計スコアに対応する時間ウィンドウの増分中に発生したイベントのリプレイを表示します。
出願番号：US 202117338536 A
タイトル：ゲームシステム内のユーザーランキングのテクニック
概要：本明細書では、各ユーザの内部スコアおよび外部スコアを維持するゲームシステムの技法について説明する。システムは、実証されたユーザー スキルを反映する内部スコアを維持します。システムは、正確な内部スコアを使用して、内部スコアに基づいてゲームプレイ インスタンスに参加するように選択されたユーザーに関連付けられたクライアント コンピューティング デバイス間の通信を容易にします。ユーザーに表示される、システムによって維持される外部スコア。外部スコアはマッチメイキングに使用されないため、外部スコアは内部の一貫性を必要とせずに何らかの方法で調整できます。たとえば、ゲームプレイの停滞に対処するために、ゲームプレイ システムは維持されている外部スコアを定期的にリセットします。しばらくの間、リセットされた外部スコア間の比較は、ゲーム内のユーザーのランキングを正確に反映しません。ただし、ユーザーがゲームプレイに参加すると、外部スコアはユーザーの内部スコアと同様のレベルに戻ります。
