本手法をより複雑なゲームジャンルに応用する場合、いくつかの課題が考えられます。まず、ゲームメカニクスの多様性が挙げられます。複雑なゲームでは、異なるメカニクスやルールが存在するため、それに応じたレベル生成の条件付けが必要になります。これにより、生成モデルはより多くの変数を考慮しなければならず、設計が複雑化します。
次に、データの収集と前処理の難しさも課題です。複雑なゲームでは、プレイヤーの行動やレベルの評価に関するデータを収集することが難しく、十分なトレーニングデータを得ることが困難です。特に、プレイヤーの行動が多様である場合、データのスパース性が問題となります。
さらに、プレイアビリティの評価基準の設定も重要です。複雑なゲームでは、レベルの有効性を評価するための基準が多岐にわたるため、どのように評価するかを明確に定義する必要があります。これには、プレイヤーのスキルやプレイスタイルに基づいた評価指標の開発が含まれます。
最後に、生成されたレベルのバランス調整も課題です。複雑なゲームでは、レベルの難易度やプレイヤーの体験を調整するために、さまざまな要素を考慮する必要があります。これには、敵の配置やアイテムの出現率、環境の変化などが含まれ、これらを適切に調整することが求められます。