目次
はじめに：現代ゲームとVRAMの戦い
現代のゲームは、かつてないほど高精細なビジュアルを実現している。4K解像度やレイトレーシングといった先進的なグラフィック技術が普及するにつれて、ゲームアセット、特にテクスチャのデータサイズは爆発的に増加している。例えば、一部のAAAタイトルはディスク上で100GBを超える容量を占めることがあり、その大部分がテクスチャデータに費やされている 。これは、リアルな物理ベースシェーディング（PBR）モデルが、アルベド、ノーマルマップ、ラフネス、メタリックなど、多数のパラメータ（チャンネル）を必要とするためだ 。
このテクスチャデータの肥大化は、グラフィックメモリ（VRAM）の消費を深刻化させている。特にVRAM容量が限られたGPU、例えば8GBモデルなどでは、テクスチャのストリーミング遅延やスタッター（カクつき）といったパフォーマンス上の問題を引き起こす主な原因となっている。ゲーマーはGPUを購入する際、将来的な高設定でのプレイ能力を測る指標としてVRAM容量を非常に重視する傾向がある。VRAM不足がパフォーマンス低下に直結するという経験則があるため、VRAM容量はしばしばGPUの「未来性」を測る重要な要素と見なされる。
こうしたVRAMの課題に対し、Nvidiaが提唱する「ニューラルテクスチャ圧縮（NTC）」は、AIを活用することで、ディスク上およびメモリ内のテクスチャサイズを劇的に削減しつつ、画質を向上させることを目指している 。この技術は、ゲーム開発者がより少ないVRAMでより多くの視覚的複雑さを実現したり、同じVRAM容量内でより高いグラフィック設定を有効にしたりする可能性を秘めている 。もしNTCがVRAM使用量を劇的に削減できるのであれば、VRAM容量に対するゲーマーの心理的な懸念を緩和し、
より手頃なGPUでも高画質体験を得られる道が開かれるかもしれない。これはGPUメーカーにとっても、より幅広い価格帯で高性能なグラフィック体験を提供できるという点で、市場戦略上の大きな意味を持つだろう。
現在、ゲーム開発者はVRAMの制約の中で、テクスチャの解像度や数に妥協を強いられることがある。NTCがVRAMフットプリントを大幅に削減できれば、開発者はより高解像度で複雑なテクスチャを自由に使えるようになる。これにより、アーティストは妥協なくビジュアルを追求でき、より没入感のある、フォトリアルなゲーム世界を創造する自由度が飛躍的に向上する。これは単なるパフォーマンス改善に留まらず、ゲームのクリエイティブな可能性を広げる触媒となり得ると考えられる。
ニューラルテクスチャ圧縮（NTC）とは何か？
NTCは、従来のテクスチャ圧縮とは根本的に異なるアプローチを取る。従来の圧縮が画素ブロックを固定のビットレートで圧縮するのに対し、NTCはAI、具体的には小さなニューラルネットワーク（MLP: Multi-Layer Perceptron）を活用する 。その動作原理は、「シーン内の各マテリアルに最適化された小さなニューラルネットワークを使用して、それらのテクスチャを解凍する」というものだ 。これは、テクスチャデータそのものを直接保存するのではなく、テクスチャを生成するための「 レシピ」（ニューラルネットワークの重みと少量の潜在データ）を保存するイメージだ 。
圧縮時には、元のテクスチャデータが、この小さなニューラルネットワークの重みと、テクスチャ座標をネットワークに通して色を再構築するための「潜在変数」の組み合わせに変換される 。この潜在変数をニューラルネットワークに通すことで、元のテクスチャを近似的に再構築する 。
NTCは、特に「 複数のチャンネルを持つマテリアル」（例：アルベド、ノーマル、ラフネス、メタリック、アンビエントオクルージョンなど）に対して最も効果を発揮する 。これは、これらの異なるチャンネル間に存在する構造的な相関関係をニューラルネットワークが学習し、利用できるためだ 。一般的なPBRマテリアルは9～10チャンネルを持ち、NTCは 最大16チャンネルまで圧縮可能だ 。
従来のテクスチャ圧縮（BCn）との決定的な違い
現在広く使われているブロックベースのテクスチャ圧縮（BC1～BC7など）は、固定サイズのピクセルブロックを固定のビットレートで圧縮する方式だ 。これらはランダムアクセスに最適化されており、GPUの特殊な機能ユニットによってハードウェアで高速に処理される 。しかし、BCnは通常、最大4チャンネル（RGBA）のテクスチャにしか対応できない 。
対照的に、NTCは「任意の数のチャンネル」に対応し、複数のテクスチャ（テクスチャセット）をまとめて圧縮することで、個別に圧縮するよりも高い圧縮率を実現する 。
Intelのデモでは、NTCが従来のBC圧縮と比較して「最大5倍の圧縮率」を達成できる可能性が示されている 。Nvidiaの公式データでは、典型的なPBRマテリアル（BCnで約20 bits/texel）をNTCでは 約3 bits/texelで同等の品質（PSNR 40-50 dB）で圧縮できると報告されており、これは驚異的な削減率だ 。また、従来のBCnが「固定ビットレート/可変品質」であるのに対し、NTCは「調整可能な品質/固定ビットレート」として機能し、開発者が目標とする品質レベルに応じて圧縮形式を適応させることができる 。
従来のテクスチャ圧縮は、データ量を減らすことに主眼が置かれ、画質は二次的な考慮事項だった。NTCは、AIを活用することで「画質を維持しつつ、あるいは向上させつつ、データ量を劇的に減らす」という、より高次元の目標を達成しようとしている。これは単なる漸進的な改善ではなく、テクスチャ表現と圧縮の根本的なアプローチを変えるパラダイムシフトを示唆している。このシフトは、将来的にゲームグラフィックの「リアルさ」の定義そのものに影響を与える可能性がある。
NTCはテクスチャをAIで「生成」するため、一部のゲーマーからは「フェイクなテクスチャ」という批判を受ける可能性も指摘されている 。これは、DLSSの初期に「フェイクフレーム」という批判があったのと似ている。しかし、NTCのデモではネイティブ非圧縮テクスチャに非常に近い画質が示されており 、その品質が十分に高ければ、ゲーマーは最終的に「より良い体験」のために技術を受け入れるだろう。重要なのは、AIが生成した結果が人間の視覚にとって「本物らしく」見えるか、そしてそれがパフォーマンス向上という明確なメリットをもたらすか、という点だ。
小さなニューラルネットワークの魔法
NTCの鍵は、テクスチャごとに最適化された「小さな」ニューラルネットワークを使用することだ 。この「小ささ」が重要で、GPU上に保存され、リアルタイムに評価できるレベルの計算コストに抑えられている 。これにより、テクスチャのサンプリングとデコードプロセスが高速になり、ベースパスピクセルシェーダーやレイトレーシングヒットシェーダーなど、通常のマテリアルテクスチャをサンプリングするシェーダーで直接使用することが可能だ 。
NTCがゲーマーにもたらす驚異的なメリット
NTCの最大の魅力は、VRAM使用量の劇的な削減だ。Nvidiaのデモでは、フライトヘルメットのテクスチャが、非圧縮状態で272MB、従来のブロック圧縮で98MBだったのに対し、NTCではわずか11.37MBにまで削減されることが示された 。これは、従来の圧縮方法と比較しても1/8以上、非圧縮状態からは約24分の1という驚異的な圧縮率だ。Intelのデモでも、同様にVRAM負荷の高いマテリアルでNTCの有効性が示されており、両社が共通して「メモリフットプリントと帯域幅要件の削減」を目指していることが分かる 。
以下のテーブルは、NTCが従来の圧縮技術と比較して、いかにVRAM使用量を劇的に削減しつつ画質を維持できるかを示している。
| 項目 | 非圧縮 | 従来のブロック圧縮 | NTC | 画質コメント | 圧縮率（非圧縮比） | 圧縮率（BC比） |
| フライトヘルメットテクスチャ | 272MB | 98MB | 11.37MB | ネイティブ非圧縮に非常に近い鮮明さ | N/A | N/A |
| 圧縮率（倍） | N/A | 約2.8倍 | 約24倍 | N/A | N/A | 約8.6倍 |
画質の飛躍的向上：ネイティブに迫る鮮明さ
VRAM削減だけでなく、画質向上もNTCの重要なメリットだ。IntelのT-Rexデモでは、NTCで解凍されたテクスチャが、従来のブロック圧縮方法よりも「目に見えて鮮明でシャープ」であり、ネイティブの非圧縮テクスチャに「非常によく似ている」ことが示されている 。これは、NTCがテクスチャ間の相関関係を学習し、よりインテリジェントにデータを再構築できるためだ 。Wikipediaの記述では、NvidiaのNTCが「同様のストレージ要件で、2段階高い詳細レベル（16倍のテクセル、つまり4倍高い解像度）を可能にする」とされており、これは画質向上への大きな貢献を示唆している 。
パフォーマンスへの影響：わずかなコストで大きな恩恵
NTCの有効化にはわずかな計算コストがかかるが、このトレードオフは、固定リソースのより効率的な使用という点で十分に価値があるとされている 。Compusembleのシステム（RTX 5090を含む）での4Kデモでは、平均パス時間が0.045msから0.111msに増加（約2.5倍の増加）したが、これはフレーム全体の時間のごく一部に過ぎない 。このわずかなコストで、より高精細なテクスチャをVRAMに収めたり、VRAM不足によるスタッターを回避したりできるため、全体的なゲーム体験の質が向上する。
NTCによるVRAM使用量の劇的な削減は、既存のGPUが持つVRAM容量を「実質的に増加させる」効果がある。例えば、8GB VRAMのGPUでも、NTCが広く採用されれば、まるで16GBや24GBのGPUを使っているかのように高解像度テクスチャを扱えるようになるかもしれない。これは、GPUの買い替えサイクルを延ばし、ゲーマーが最新のゲームを高設定で長く楽しめる可能性を秘めている。GPUメーカーにとっては、VRAM容量競争の緩和や、より低コストで高性能なGPUを提供できる機会にもなり得る。
さらに、テクスチャデータはディスク上のゲーム容量の大部分を占めるため 、NTCによる圧縮はゲームのインストールサイズを大幅に削減できる可能性がある 。メモリ内のテクスチャサイズも小さくなるため、ゲームのロード時間や、オープンワールドゲームにおけるテクスチャのリアルタイムストリーミング性能が向上する。これは、ゲーマーの体験において、待ち時間の短縮とよりスムーズなゲームプレイという直接的なメリットをもたらす。
NTCの心臓部：DirectX Cooperative Vectorsの役割
NTCのようなニューラルレンダリング機能が実用的なパフォーマンスで動作するためには、現代のGPUに搭載されているAIアクセラレータ（NvidiaのTensor Cores、IntelのXMXエンジン、AMDのAI Accelerators）の活用が不可欠だ 。
「Cooperative Vectors（CoopVec）」は、Nvidia、Microsoft、Intel、AMD、さらにはQualcommといった主要ベンダーが共同で開発したDirectX 12ファミリーの追加APIだ 。このAPIは、プログラマーがGPUの行列またはテンソルコアに、ベンダー固有のAPI（例：NvidiaのCUDA）を使わずに直接アクセスできるようにするものだ 。これにより、AIワークロードに不可欠な行列-ベクトル演算をシェーダー内で直接ハードウェア加速することが可能になり、NTCのデコード処理を劇的に高速化する 。
以下のテーブルは、Cooperative Vectorsに対応する主要なGPUベンダーと、それぞれのAIアクセラレータの名称、そして対応状況を示している。
| GPUベンダー | AIアクセラレータ名称 | Cooperative Vectors対応状況 | 備考 |
| Nvidia | Tensor Cores | 対応（RTX 40/50シリーズ推奨） | Microsoft, QualcommもCoopVecをサポート |
| Intel | XMX Engine | 対応（Arc GPU） | |
| AMD | AI Accelerators | 対応（RDNA 4 RX 9070、旧世代も検討中） |
Nvidia、Intel、AMD、Microsoftが協力する次世代API
Cooperative Vectorsは、ゲーム開発者会議（GDC）でMicrosoftと主要GPUメーカーによって発表され、3Dグラフィックスの未来における「画期的な技術」として注目されている 。これは、
業界全体がAIを活用したグラフィックスの方向性で足並みを揃えようとしている重要な兆候だ。Nvidiaは、既にRTX Texture Compression、RTX Neural Materials、RTX Neural Radiance CacheといったCoopVecを活用した技術を開発している 。Intelも独自のNTC技術を開発しており、CoopVecがこれらの技術の実用化に貢献している 。
Cooperative Vectorsは、GPUベンダー固有のAPI（CUDAなど）に縛られることなく、DirectXという共通のAPIを通じてAIアクセラレータにアクセスできるという点で、AIハードウェアの「民主化」を進める。これにより、開発者は特定のGPUに依存することなく、AIを活用したグラフィック技術を実装できるようになり、ゲーム開発の標準化と効率化が促進される。これは、AIがゲームグラフィックの主流になる上で不可欠なステップだ。
なぜCooperative VectorsがNTCの実用化に不可欠なのか
NTCのデコード処理は、小さなニューラルネットワークの推論実行を伴うため、計算コストがかかる。Cooperative Vectorsが有効になっていない場合、NTCは5.7msという驚くべきパス時間を必要とし、これは実用的なフレームレートを達成する上で大きなボトルネックとなる 。しかし、Cooperative VectorsとGPUの行列エンジンを活用することで、このパス時間はわずか0.111msにまで短縮され、フレーム全体の時間のごく一部に収まる 。これは、Cooperative Vectorsと専用AIハードウェアがNTCを「実用的な」技術にする上で不可欠であることを明確に示している 。Nvidiaは、DirectX 12 Agility SDKのプレビュー版を通じてCooperative Vectorsのサポートを導入し、開発者がRTX Tensor Coresを直接利用できるようにしている 。
Cooperative Vectorsの登場は、将来のGPUアーキテクチャにおいて、AIアクセラレータが単なる付加機能ではなく、レイトレーシングコアと同様に「必須の」要素となることを強く示唆している。AMDがRDNA 4世代でようやくAIアクセラレータを本格的に導入し、CoopVecをサポートし始めたこと は、このトレンドが業界全体で加速している証拠だ。ゲーマーにとっては、GPU購入時にAIアクセラレータの有無や性能が、DLSSやNTCといった次世代グラフィック技術の恩恵を享受できるかどうかの重要な指標となるだろう。
NTCの導入とゲーム開発の未来
NTCは非常に有望な技術だが、その導入にはゲーム開発者側の対応が不可欠だ。NTCはグラフィックドライバーレベルで既存タイトルに適用できるようなものではなく、ゲーム開発者が自社のゲームエンジンやパイプラインにNTCのサポートを「追加」する必要がある 。
ゲーム開発者がNTCを採用する際の課題とメリット
メリットとしては、VRAM使用量の劇的な削減、画質の向上、ロード時間の短縮、そしてよりリッチなマテリアル表現の実現が挙げられる。特に、多くのレイヤーを持つマテリアル（ノーマルマップ、オクルージョン、不透明度など）に対してNTCは最高の効果を発揮する 。
既存ゲームへの適用は？新規タイトルでの可能性
既存のゲームにNTCを後から適用するには、開発者が多大な労力を費やしてアップデートを行う必要がある。そのため、NTCが既存のゲームを「救済する」可能性は低いと考えらえる 。しかし、
新規開発されるタイトル、特に今後数年でリリースされるAAAタイトルでは、NTCが標準的なテクスチャ圧縮技術として採用される可能性は十分に高い。NvidiaはUnreal Engine向けにRTX Neural Rendering Techをリリースしており、開発者がNTCを統合するためのツール（RTX Neural Shaders SDK）を提供している 。低スペックハードウェア向けには、「Inference on Load」モードも提案されており、NTCテクスチャをゲームやマップのロード時に従来のブロック圧縮形式（BCn）にデコードしてVRAMに格納することで、リアルタイム推論の負荷を回避することも可能だ 。
NTCのような技術が、テクスチャの生成と圧縮というゲームグラフィックの根幹部分にAIを導入することは、AIがゲーム開発において不可逆的な存在になりつつあることを示している。DLSSがフレーム生成でAIの価値を証明したように、NTCはアセットの効率化と品質向上でその価値を証明しようとしている。これは、ゲーム開発のワークフロー、ツールのあり方、そして最終的なゲーム体験そのものが、今後AIによって大きく再定義されることを意味する。
NTCの導入には、ゲームエンジンへの統合やパイプラインの変更が必要だ 。これは、リソースが豊富な大規模なAAAスタジオにとっては比較的容易かもしれないが、中小規模のインディー開発者にとっては大きな障壁となる可能性がある。NvidiaがUnreal Engine向けにSDKを提供しているのは、この普及を加速させるためだが、それでも技術的な学習コストや実装コストは存在する。NTCの真の普及は、主要なゲームエンジンがネイティブでNTCをサポートし、開発者が容易に利用できるツールが提供されるかどうかにかかっている。これにより、技術格差が広がる可能性と、それがどのように解消されるかが今後の課題となる。
「AI生成テクスチャ」へのゲーマーの反応は？
NTCはAIがテクスチャを生成するため、「フェイクなテクスチャ」という批判にさらされる可能性も指摘されている 。しかし、デモで示された画質がネイティブに非常に近いこと、そしてVRAM削減とパフォーマンス向上という明確なメリットがあることから、最終的にはゲーマーの受け入れが進むと予想される。重要なのは、目に見える品質とパフォーマンスのバランスだ。
Nvidiaのエコシステム（RTX Kit, DLSS, Unreal Engine）との連携
NvidiaはNTCを単独の技術としてではなく、より広範な「RTX Kit」というニューラルレンダリング技術スイートの一部として位置づけている 。これには、パス・トレーシングの効率化（Opacity Micromaps, Shader Execution Reordering）、RTX Mega Geometry、RTX Texture Streamingなどの技術が含まれる 。
DLSS 4は、AIスーパーレゾリューションとフレーム生成の「ゴールドスタンダード」となっており、NvidiaのAI技術の中で最も急速に普及している（100以上のタイトルで利用可能） 。NTCもDLSSと同様に、
RTX Tensor Coresを活用するAI技術であり、Nvidiaのエコシステム全体でAIによるグラフィック体験の進化を推進している。RTX Remix（クラシックゲームのリマスタープラットフォーム）も、DLSS 4や、ニューラルネットワークで間接光を推定する「RTX Neural Radiance Cache (NRC)」を搭載し、NTCのような技術の可能性を開発者やモッダーが探る場となっている 。
Half-Life 2 RTXの公開デモは、これらの技術が実際にゲーム内でどのように機能するかを示す好例だ 。
まとめ：NTCが描くゲームの未来図
Nvidiaのニューラルテクスチャ圧縮（NTC）は、単なる圧縮技術以上のものだ。VRAM使用量を劇的に削減しつつ、画質を飛躍的に向上させることで、ゲーマーによりリッチで没入感のあるゲーム体験を提供する可能性を秘めている 。これは、高解像度テクスチャの制約から解放され、開発者がより自由にビジュアルを追求できることを意味する。
NTCの実用化は、DirectX Cooperative Vectorsという業界横断的なAPIと、GPUのAIアクセラレータ（Tensor Coresなど）の重要性を浮き彫りにする 。これは、将来のGPUがAI処理能力をさらに強化し、
AIがゲームグラフィックの不可欠な要素となる方向性を示している。ゲーム開発者は、NTCのようなAI駆動型技術を積極的に採用することで、次世代のゲームビジュアルとパフォーマンスの限界を押し広げることができるだろう。NTCはまだ初期段階の技術であり、その本格的な普及には時間がかかるかもしれない が、その潜在能力は計り知れない。
NTCのような効率化技術が普及することで、ゲーマーやレビューアのVRAM容量に対する評価軸が、単なる「絶対的なMB数」から「VRAMをいかに効率的に利用できるか」という点へと移行する可能性がある。これは、GPU設計の優先順位にも影響を与え、VRAM帯域幅やAIアクセラレータの性能が、容量そのものと同じくらい、あるいはそれ以上に重要視されるようになるかもしれない。
NTCは、DLSSと同様に、ゲーマーが意識することなく裏側で動作し、ゲーム体験を向上させるAI技術の典型だ。このような「不可視のAI」がゲームの基盤技術として当たり前になることで、AIは単なるマーケティング用語ではなく、ゲームの品質を支えるインフラの一部として定着していくだろう。これは、ゲーマーがAIの存在を意識せずとも、その恩恵を享受できる未来を示唆している。
筆者のコメント
正直なところ、この記事を書いている間、頭が痛くなるほど複雑な技術だった。
途中で読むのをリタイアしてしまった読者に向けて簡単に説明すると、
NTC（ニューラルテクスチャ圧縮）がゲーム業界にもたらす影響は、シンプルに言って革命的だ。
この技術が普及すれば、近い将来、RTX 5060やRTX 5070といった、性能は高いがVRAM容量が控えめなGPUが再び脚光を浴びるかもしれない。なぜなら、NTCはテクスチャデータを劇的に圧縮し、VRAMの消費量を大幅に削減するからだ 。これにより、限られたVRAMでも高解像度テクスチャを問題なく扱えるようになり、
実質的にGPUのVRAM容量が増えたのと同じ効果が得られる。
そう、この技術が実用化されれば、Blackwell発表時に革ジャン（NVIDIA CEO）の言っていた
「RTX 5070はRTX 4090に匹敵する」
この言葉が嘘ではなくなるのだ※DLSS4 MFG有効時
さらに、テクスチャデータはゲーム容量の大部分を占めるため 、NTCは
ゲームのインストールサイズを劇的に小さくする可能性を秘めている 。これは、SSDの容量をより有効活用できるだけでなく、ダウンロード時間の短縮にも直結する。
つまり、NTCは、「VRAMが少ないから高画質は無理」という常識を覆し、ゲーム体験を根本から変える可能性を秘めた、まさに「ゲームの未来」を担う技術なのだ。
情報・参考
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