NVIDIAがローカルGPUで動作するゲーミングAI「Project G-Assist」をリリース

NVIDIAが、GeForce RTX 30～50シリーズのGPUで動作し、音声やテキストプロンプトによる入力でゲームの最適化やパフォーマンスのモニタリング、周辺機器の操作が可能なAIアシスタント「Project G-Assist(G-Assist)」の実験的機能を公開しました。

Project G-Assist: An AI Assistant For GeForce RTX AI PCs, Is Available Now In NVIDIA App | GeForce News | NVIDIA
https://www.nvidia.com/en-us/geforce/news/g-assist-ai-companion-for-rtx-ai-pcs/

No cloud needed: Nvidia creates gaming-centric AI chatbot that runs on your GPU - Ars Technica
https://arstechnica.com/gaming/2025/03/no-cloud-needed-nvidia-creates-gaming-centric-ai-chatbot-that-runs-on-your-gpu/

Nvidia’s AI assistant is here to optimize your gaming PC | The Verge
https://www.theverge.com/news/635155/nvidia-g-assist-ai-assistant-available-download

NVIDIAのG-Assistは、インターネット検索の代わりにゲームの攻略法や最適なシステム設定を見つけてくれるようになることを目指して開発されてきたAIアシスタントです。

NVIDIAがゲームお助けAI「Project G-Assist」を発表、「序盤最強の武器は？」「どのスキルを上げればいい？」「60fpsを維持できるように設定変更して」といった質問に応答可能 - GIGAZINE

そして、NVIDIAは2025年3月25日に公式ブログを更新し、同社のGPU設定ユーティリティソフト「NVIDIAアプリ」にG-Assistのシステムアシスタント機能の実験版を導入したことを発表しました。これにより、ゲーマーはローカルで動作するAIを通じてGPU、CPU、マザーボード、モニター、その他のデバイスなど1兆通りを超えるハードウェアとソフトウェアの設定の組み合わせを最適化できます。

G-Assistが実際に機能する様子は、以下の動画を再生するとよくわかります。

Project G-Assist | AI Assistant For Your GeForce RTX PC - Available Now - YouTube

G-Assistには、ゲームシステムの最適化を念頭に調整された小規模言語モデル(SLM)が搭載されており、自然言語を通じて「DLSSフレーム生成はどのように機能しますか？」などの質問を入力し、ローカルで回答を出力させることが可能です。

特筆すべき点は「Logitech G」「Corsair」「MSI」「Nanoleaf」といったサードパーティー製の周辺機器を操作できる点です。これにより、ユーザーはAIに頼むだけでファンを静音モードに切り替えたり、Logitech GのゲーミングデバイスのLEDが光る色を変更したり、部屋の照明を調節したりできます。

G-Assistが真価を発揮するのはゲームのプレイ中で、例えば負荷が気になったときに「CPUとGPUの使用率をグラフ化して」と指示すれば、G-Assistが自動的にパフォーマンスのモニタリング結果を出力してくれます。

PCの構成を最適化するよう依頼して、GPUのパフォーマンスを最大限に引き出したり、ゲームの解像度を抑えてフレッシュレートのカクつきを解消したりすることも可能です。

システム要件は以下のとおり。現行ではデスクトップ向けのGPUでしか動作しませんが、NVIDIAは今後のアップデートでノートPC向けのGPUもサポートするとしています。

GeForce RTX 4070でテストしたというIT系ニュースサイトのArs Technicaによると、モデルの操作が始まるとGPUの使用率が著しく増加したとのこと。最大設定のBaldur's Gate 3をプレイしながらG-Assistを実行してみたところ、プレイできないほどではないものの、FPSが約20％低下したそうです。

この結果から、Ars Technicaは「G-Assistは遅くてバグも多いので、今のところはあまり頼りにならず、システムとゲーム設定の大半はまだ自分で調整する方が早いです。しかし、これはハードウェア上で動作するAIモデルとしては興味深い進歩で、将来的にはゲームと言語モデルを同時に実行できるほど高速なGPUも登場するかもしれません」と評しました。