Valveは7月11日、Steamの実験的機能をユーザー向けに公開するSteam Labsを発表した。ディスカバリー機能、機械学習などの分野における実験的機能を一般ユーザーが任意で試すことができる。現時点では「インタラクティブレコメンダー」「ミニ予告編（Micro Trailers）「自動再生ショー（Automatic Show）」という3つの機能が公開されている。
目玉となるのは「インタラクティブレコメンダー」。ユーザーのプレイ時間履歴などをもとに、ニューラル・ネットワークモデルの機械学習を進め、ユーザーにオススメ表示するゲームの最適化を図るという機能だ。Steam Blogでは「何百万人ものSteamユーザーと何十億のプレイセッションからのデータを学習させることで、プレイパターンの微妙な違いと、カタログを網羅する強力な結果を得ることができました」「プレイ習慣が類似するプレイヤーが、あなたがまだプレイしていないゲームをプレイする傾向にある場合、そのゲームがあなたへの良いおすすめとなるようにすることが狙いです」と説明されている。なお機械学習には、レビュースコアやタグといったゲームに関する情報は使用されていない（リリース日のみ学習）。ゲームの特質を、ゲームの内容ではなくユーザーの行動を通して学んでいくためだ。
『Where the Water Tastes Like Wine』開発者のJohnnemann Nordhagen氏は、所要プレイ時間の短いゲームに不利な「プレイ時間」をベースにしたレコメンド機能に懐疑的であった。だが実際に同機能を触ってみると、どうやらプレイ時間以外も考慮しているようで、思ったよりも上出来だという感想を述べている。
I played around with it and it's way better than I feared! It uses more than playtime, it seems, even though that's what is front-loaded in their explanation https://t.co/876rxpLmtD
— cohost.org/johnnemann (@johnnemann) July 11, 2019
機械学習によりオススメ表示を自動化するだけでなく、特定のタグ、発売時期、人気度（メインストリーム度）などの手動フィルタリングにより、オススメ表示される内容をカスタマイズできる。なおプレイヤーがいないゲームや、リリースされたばかりのゲームはデータがないため、同機能では取り上げられない。ディスカバリーキューを置き換える機能ではないのだ。デベロッパーは、各ゲームの既存の「トラフィックの詳細」ページにて、インタラクティブトレイラーにより生成されたページ訪問回数を確認できる。
「ミニ予告編」は、Twitter botの「Steam Trailers in 6s」（@microtrailers）を土台とした新機能。ゲームのプロモーション動画をもとに作られた、6秒の超ショートトレイラーである。特定ジャンルやキュレーターオススメといった、カテゴリ別の6秒トレイラーページが実験的に設置されており、気になるタイトルがあればトレイラーをクリックすることで、ストアページに遷移できる。
最後の「自動再生ショー」は、前述した「ミニ予告編」のようなショートトレイラーをつなげて制作された約30分のbot製動画。こちらから確認できる。1日1本のペースで、最新のSteamタイトルが紹介されるという。ぼんやり動画を眺め、気になるゲームが流れたらボタンひとつで該当タイトルのストアページへと遷移できる。当初の目標は、ストアページのゲーム説明文をもとにテキストを生成し、機械音声により自動で読み上げること。現状は自然な音声再生が難しく、実装されていない。
「インタラクティブレコメンダー」「ミニ予告編「自動再生ショー」はいずれも実験段階の機能であり、ユーザーからのフィードバックを参考にしつつ改善が図られていく。もちろん、ユーザーの反応や開発状況次第ではお蔵入りとなる可能性もある。
