機械学習システムは，コンテキストデータから，プレイヤーがゲーム内リソースを使用して課題を克服することを支援する。

　ソニーから最近出願された特許では，機械学習を使用して，プレイヤーをデジタルストアに向かわせることでゲーム内の課題を克服できるようにしている。

　World Intellectual Property Organizationを通じて提出された「ゲーム内リソースサーフェシングプラットフォーム」は（参考URL），現在のゲーム内の状態を評価し，それに応じて提案を行うことで機能する。

　プレイヤーのコンテキストデータ，およびゲームのコミュニティからの追加データに基づいて，ゲーム内リソースを検索および識別する。そこから，プレイヤーがどのように進むことができるかについての提案が行われる。

　これらの推奨事項のいくつかは，DLCまたはマイクロトランザクションにお金を費やすデジタルストアフロントにプレイヤーを向かわせる。

　また，システムはゲーム内のリソースを提案し，他のプレイヤーの成功した試行からのデータを識別し，関連するソリューションを提示する。

　特許申請で，ソニーはこの特許がゲーム数の増加とプレイヤーの注意を引き付ける競争の激化への対応するものであることを示唆している。プレイヤーのゲーム内での進行を支援する適切なガイダンスは，ゲームの増加に「追いついていない」と述べている。

　「したがって，問題のゲーム内だけでなく，プレイヤーが参加する複数の追加ゲーム全体で，プレイヤーをそれらのリソースと一致させるためにゲーム内プラットフォームを開発および統合する必要性と利点があります」申請書で述べている。

　「さらに，ゲームパブリッシャと仮想ストアプラットフォームには，ゲームプレイでプレイヤーを補完する特定のゲーム内リソースを識別し，それらを伝えることができる必要性と利点があります」

　これは，人工知能を使用してゲーム内を異常な方法で駆動しようとする大手ゲーム会社の最初の特許ではない。

　2017年，Activision Blizzardは，マルチプレイヤーマッチメイキングをゲーム内アイテムをプッシュするための隠れたマーケティングツールの一種として使用する特許を取得した（関連英文記事）。

　これは，業界の収益化慣行に関する最近の調査で強調されたアデレード大学の特許研究者のリストの1つだ（関連英文記事）。