今年初め、NVIDIAはついにProject G-Assistを発表しました。これは、2017年4月に「コンセプト」が初めて登場した、実際に試すことができる製品です。当初のアイデアは、プレイヤーが困難なレベルをスムーズにクリアできるよう、できる限りの支援を提供すること（冗談めかして）を中心に展開していましたが、実際の製品はAIに依存しており、ゲーム内アシスタント以上の機能を備えています。
Project G-Assistとは？
現在、Project G-Assistは、MetaのLlama-3.1-8B小型言語モデル（SLM）を使用しており、これはあなたのコンピュータのローカル、より具体的にはRTX GPU上で実行されます。NVIDIAの言葉を借りれば、「現代のコンピュータはますます強力になるにつれて、その操作もますます複雑になっています。G-Assistは、ゲームやシステム設定の最適化、フレームレートやその他の重要なパフォーマンス統計データの表示から、選択した周辺機器の設定（照明など）の制御まで、基本的な音声またはテキストコマンドを通じて、ユーザーがさまざまなPC設定を制御するのを支援します。」
このアイデアは、GoogleやAppleがそれぞれのデジタルアシスタントをAIモデルで強化する方法と大きく変わりません。これにより、システム内のさまざまな場所にある深いメニューをナビゲートすることなく、人間の言語をより良く理解し、設定を調整することができます。理論的には、これはカジュアルユーザーにとって特に役立ちます。私たちのような人はギークであり、自分の好きなように調整することが好きですが、GPUのオーバークロックやグラフィック設定の調整は、彼らにとっては非常に難しい場合があります。そこでProject G-Assistが登場します。
セットアップ
Project G-Assistをインストールする前に、知っておくべきことがいくつかあります。まず、システム要件です。最も重要なことは、RTX 30シリーズ以降のGPU（ノートパソコンのGPUは現在含まれていません）を所有し、少なくとも12GBのVRAMを搭載している必要があることです。残念ながら、過去数世代の製品における奇妙なVRAM構成のために、RTX 3060 12GBの所有者はモデルを実行できますが、ハイエンドのRTX 3080（10GBのVRAMを搭載）の所有者は実行できないという状況が発生しています。あちゃー。
GPUハードウェアが要件を満たしていると仮定すると、Windows 10またはWindows 11オペレーティングシステムと、GPUドライババージョン572.83以降も必要になります。ストレージに関しては、システムアシスタント機能を正常に動作させるには、少なくとも6.5GBのディスク容量が必要です（音声コマンドには追加の3GBが必要です）。現在、英語のみがサポートされています。
Project G-Assistをシステムで有効にするには、NVIDIA Appもインストールする必要があります。周辺機器関連のハードウェア要件については、現在のバージョンではMSIマザーボードと、Logitech G、Corsair、Nanoleafの周辺機器がサポートされています。これらのブランドのすべてのモデルがサポートされているわけではありません。詳細については、Project G-Assistのホームページにある「システム要件」タブを確認してください。
テストシステム
- CPU：Intel Core i9-13900K
- 冷却：Cooler Master MasterLiquid PL360 Flux 30th Anniversary Edition
- サーマルペースト：Thermal Grizzly Kryonaut
- マザーボード：ASUS ROG Maximus Z790 Apex
- GPU：NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition
- メモリ：Kingston FURY BEAST RGB DDR5-6800 CL34 (2x16GB)
- DDR5-6400 CL32 XMPプロファイルとして構成
- ストレージ：ADATA LEGEND 960 MAX 1TB
- 電源：Cooler Master MWE Gold 1250 V2 Full Modular (ATX12V 2.52) 1250W
- ケース：VECTOR Bench Case（オープンエアシャーシ）
- オペレーティングシステム：Windows 11 Home 24H2
テスト
上記のベンチマークシステム仕様で述べたように、この機能のデモンストレーションにはNVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Editionを使用します。このフラッグシップのBlackwell駆動GPUは、32GBのGDDR7 VRAM、第5世代Tensor Core、21,760個のCUDAコアを備えており、これらが組み合わさって3,352 TOPSのAI固有のFP4パフォーマンスを提供します（この数値はRTX 4090の1,321 TOPSとは直接比較できないことに注意してください。RTX 4090はFP8を使用しています）。
注意：テスト時、Project G-Assistはまだプレリリース版（バージョン0.1.9）であるため、一部の機能が不完全である可能性があります。以下に実行されるテストから生成される結果は、AIモデルと機能が時間の経過とともに更新されるにつれて結果が異なるため、このバージョンにのみ適用されます。
初めての使用
これは、Alt+Gキーで機能を有効にした後に最初に表示されるもので、完全に無効にするまで（Alt+Rキーでクイック設定から実行できます）画面上のどこかに永続的に配置されます。AI言語モデルと同様に、免責事項が適用されます。幻覚が発生する可能性があります（言語モデルは不正確な結果を生み出す可能性があり、通常は情報に通じていないユーザーを納得させます）。可能な限りエラーを確認してください。
最初にメッセージ/コマンドを入力するときにも免責事項メッセージが表示され、AIによって生成された結果が完全に保証されるわけではないことを再度宣言します。このメッセージが表示されると、チャットボットは自然言語でコマンドに応答する準備ができています。つまり、このバージョンでは、Webサイトで参照できる限られた数のコマンド（自然言語またはその他の方法）のみがまだ利用可能です。
システム情報とモニタリング
システムの性質など、簡単な質問から始めると、G-Assistは応答にリストされているすべての重要なハードウェア情報で適切に応答します。ただし、BenQ 4Kディスプレイの有効な解像度（つまり4K 60Hz）を取得するのは難しいようですが、それ以外の場合は、初期の匂いを嗅ぎ分けるテストに合格しました。
次に、もう1つの（おそらく）一般的なユースケースは、GPUの消費電力を監視することです。右上隅にはより従来のテレメトリデータがありますが、HWiNFO64のようなサードパーティツールがない限り、完全なグラフは提供されません。したがって、この場合、カジュアルユーザーはチャットボットに自分の必要な情報を提供するように求めることがあります。
Project G-Assistチャットボットに3つの異なる質問をしました。最初の2つの質問には問題なく応答しました。つまり、3番目の質問は、利用可能な場合にリアルタイム監視を提供することを最初に期待していたため、その能力を超えているようです。代わりに、現在のGPU消費電力を教えてくれました。
また、GPUが応答を生成するために苦労しているときは、利用可能な電力の大部分を使用することにも注意する必要があります。この場合、チャットボットにプロンプトを発行するたびに、RTX 5090 FEは瞬間的に350ワットを超える電力を消費していました。古いハードウェアまたは弱いハードウェアでは、応答を生成するのに時間がかかる可能性があります（最悪のケースはRTX 3060 12GBです。これは、この機能にアクセスするのに十分なVRAMを備えた最もローエンドのモデルであるためです）が、この場合、応答が生成される前に約半秒の「思考」時間が観察されました。
ゲームとパフォーマンス
切り替えて、ゲームを見てみましょう。Steamにフィルタリングできないほど大きなゲームライブラリがある場合は、チャットボットから直接ゲームを起動できます。何らかの理由で、デスクトップまたは「スタート」メニューにゲームのショートカットを配置していないと仮定すると（この場合、Forza Horizon 5の完全な名前をスペルする必要さえありません。起動するゲームを見つけることができます。ただし、これはシステム内の唯一のForzaゲームです）。
偶然にも、ドライバのアップデートがゲーム内の設定をめちゃくちゃにし、FH5がひどい15 FPSでスタックする可能性があります。トラブルシューティングに苦労するカジュアルプレイヤーは、すぐにAlt+Gホットキーを叩き、「何が起こったのか」をG-Assistに尋ね始める可能性があります。しかし、これはG-Assistの限界があるところです。ゲーム設定を読み取る機能がなく、代わりに問題の診断に関するいくつかの基本的な方向性をユーザーに提供する一般的な応答を提供します。
手動診断を通じて、ゲームが何らかの形で内部フレームレート制限をわずか15 FPSに切り替えたことがわかりましたが、G-Assistはこれをまったく検出していません。その応答は「フレームレートリミッターが無効になっている」と表示しており、これはNVIDIA AppのNVIDIAのドライバレベルの設定を指している可能性がありますが、カジュアルユーザーが自分でこの問題を解決することは難しく、このあまり望ましくない応答によって誤解される可能性があります。
次に、Counter-Strike 2に持ち込み、NVIDIAがPCの遅延を改善する方法を見つけることができるかどうかを確認します。これは競技的なゲーマーが注意する必要がある指標ですが、誰もが簡単に理解できるわけではありません。G-Assistに平均遅延レポートを提供するように求めるのは簡単ですが、この指標をさらに改善するための具体的な推奨事項を提供できませんでした（そして、Forza Horizon 5で見たのと同じ応答が得られました）。
NVIDIA ReflexがFPSゲーマーが最も知っている可能性のある機能であるほど、NVIDIAがその機能をうまく推進していると想定しているため、これはそれでも問題ありません。では、CS2の非常に複雑なゲーム内設定でそのオプションの場所を見つけることができず、チャットボットに尋ねることを選択した場合はどうなるでしょうか。残念ながら、Reflexが実際に有効になっていることにまったく気づいておらず、無効になっていると教えてくれました。これが、エラーを確認するように注意されている理由だと思います。
その他のシナリオ
次のシナリオでは、チャットボットをプローブして、RTX Video Super Resolution（RTX VSR）を有効にする方法を見つけることができるかどうかを確認します。これは、オンラインビデオ（YouTubeやTwitchなど）で有効解像度を向上させ、圧縮アーティファクトを削減するように設計されたビデオアップスケーリングテクノロジーです。さて、League of Legendsに慣れている場合は、場合によってはチームファイトが画面を非常に混乱させ、すべてのブロック状のピクセルとして存在する視覚的なアーティファクトを引き起こすことがあることをご存知でしょう。または、他の状況では、1080pストリームを4Kディスプレイにアップグレードしたいと考えています。
公平を期すために、Project G-Assistは、機能の名前を明示的に言及していませんが、私たちが探している機能を何とか見つけ出しました。しかし、その機能が有効になっているかどうかを検出する能力はありませんでした。（G-AssistがNVIDIA Appの設定をチェックするのは非常に簡単ではないでしょうか？これは奇妙です。）
わかりました。これで十分です。機能の有効化のために設定ページに直接移動するようにチャットボットに依頼するだけで、可能な限り最高のチャンスを与えることができます。これも機能しません。チャットボットはそれ以上の推奨事項を提供せず、カジュアルユーザーにGoogleに質問するように促します（現在の状況を考えると、別のAI生成の結果が得られる可能性が高くなります）。
Project G-Assistの詳細な分析：NVIDIAのAIアシスタントは目標を達成できるか？
NVIDIAのProject G-Assistは、AIを活用してPC管理を簡素化し、ゲーム体験を向上させることを約束しています。MetaのLlama-3.1-8B SLMを搭載し、ローカルで実行され、音声またはテキストコマンドを通じてシステム設定の最適化、パフォーマンスの監視、周辺機器の制御を目標としています。このアイデアは有望ですが、実際のパフォーマンスは完璧からは程遠いです。
セットアップの難しさ：ハードウェアとソフトウェアの障壁
Project G-Assistのセットアップには、いくつかのハードルがあります。まず、RTX 30シリーズ以降のGPU、および少なくとも12GBのVRAMの要件は、潜在的なユーザーベースを大幅に制限します。この制限により、多くのパフォーマンスの低いGPUを所有するプレイヤー、特に多くのRTX xx60シリーズの所有者が除外されます。さらに、特定のオペレーティングシステムバージョンとドライバへの依存は複雑さを増します。
サポートされている周辺機器も、MSIマザーボード、およびLogitech G、Corsair、Nanoleafのデバイスに限定されており、これらの特定のブランドのハードウェアを持っていないユーザーの有用性がさらに制限されます。
現実世界でのパフォーマンス：混合した結果
現実世界でのテストでは、Project G-Assistはさまざまなタスクで一貫性のないパフォーマンスを示しました。システム情報の正確な取得とGPU消費電力の監視は可能でしたが、より複雑なクエリの処理には苦労しました。たとえば、BenQ 4Kディスプレイの正しい解像度を認識できず、ゲーム設定の最適化に関する具体的なガイダンスの提供に苦労しました。
ゲームに関しては、Project G-AssistはSteamでゲームを起動できますが、パフォーマンスの問題のトラブルシューティングにおける有用性は限られています。Forza Horizon 5でフレームレートの問題が発生した場合、G-Assistは根本原因を診断できず、ユーザーにとってあまり役立たない一般的な応答を提供しました。同様に、Counter-Strike 2では、遅延を削減するための具体的な推奨事項を提供できず、NVIDIA Reflexの状態を誤って報告することさえありました。
欠落している機能と限界
Project G-Assistの限界は、その一貫性のないパフォーマンスだけではありません。ゲーム設定の読み取りや、RTX Video Super Resolution（RTX VSR）の状態の検出などの重要な機能も欠落しています。これらの欠落は、包括的なPCアシスタントとしての有用性を大幅に制限します。
さらに、G-Assistはローカルで実行される言語モデルに依存しているため、大量の計算リソースが必要です。テスト中、チャットボットが応答を生成するたびに、RTX 5090 FEは最大350ワットの電力を消費しました。古いハードウェアまたはパフォーマンスの低いハードウェアを所有するユーザーの場合、これによりパフォーマンスの問題が発生する可能性があります。
より良いコミュニケーションと期待値の管理
現在の状態を考えると、NVIDIAはProject G-Assistがまだテスト段階にあることをより良く伝えるべきです。その限られた機能と一貫性のないパフォーマンスは、より洗練されたエクスペリエンスを期待するユーザーを落胆させる可能性があります。G-Assistの現在の能力について透明性を保つことで、NVIDIAは合理的な期待値を設定し、不必要な否定的なフィードバックを回避できます。
将来の可能性：今後の見通し
限界はありますが、Project G-Assistにはまだ将来の可能性があります。AI技術が進歩し続けるにつれて、NVIDIAは言語モデルを改善し、その機能を拡張し、そのパフォーマンスを最適化することができます。現在存在する限界に対処し、新機能を追加することで、Project G-Assistはカジュアルユーザーにとって貴重なツールになる可能性があります。しかし、その可能性に到達するまでには、まだ長い道のりがあります。
今のところ、Project G-Assistは、包括的なPCアシスタントというよりも、コマンドコンソールのより派手で自然言語版のように感じられます。いくつかの基本的なタスクを実行できるかもしれませんが、高度な問題を確実に解決したり、パーソナライズされたガイダンスを提供したりするほど洗練されていません。継続的な開発と改善によってのみ、Project G-AssistはPC管理を簡素化し、ゲーム体験を向上させるという約束を真に実現できます。
対処する必要のあるもう1つの重要な問題は、システム要件です。12GB以上のVRAMを搭載したかなりハイエンドなGPUを所有していない限り、この機能をまったく使用できません。これにより、すべてのRTX xx60シリーズの所有者（RTX 3060 12GB、RTX 4060 Ti 16GB、またはRTX 5060 Ti 16GBを所有している場合を除く）がほぼ除外されます。これらの所有者は、近年目にする多くのSteamハードウェア調査でNVIDIA駆動のPCの大部分を占めています。言語モデルを縮小して8GBまたは6GBのVRAMに適合させることができればと思いますが、そうでない場合は、NVIDIAがこれからGPUにさらに多くのVRAMをインストールしない限り、広く採用されることはありません。