プロジェクト報告書（最終） Project Final Report

提出日(Date) 2020/01/22

クリエイティブ A.I.
Creative A.I.
白石智誠 Tomonari Shiraishi
1, 背景関する情報は集めにくく研究者もエンジニアも参入しに物語自動生成研究の一例として， 「気まぐれ人工知能プ

くい状況にあると述べている．

ロジェクト『作家ですのよ』」[1]が挙げられる． 2012 年

三宅(2015)は， デジタルゲームにおける人工知能は，にスタートしたこのプロジェクトは， 星新一らしい小説

1980 年〜90 年代に様々な応用が試みられたが， 90 年を自動生成することを目標としており，2016 年には星新代後半からその大規模化・構造化に伴い次第に役割が明一賞の一次審査を通過したことで話題を集めた． このよ晰化され， 大きく三つの人工知能「キャラクタ AI」，うに人工知能分野では， より人間の感性に基づく創造物「メタ AI」， 「ナビゲーション AI」に分化することとを自動生成する取り組みが試みられている． しかし， 文なったと述べている． 人工知能を用いたゲーム開発の成法や意味において「正しい」文章を生成するということや，功例としては， 1980 年に発売された「ローグ繋がりのある文章を生成するという部分においてまだま(Rogue)」が挙げられる． ローグとは， ダンジョン探だ課題が残されている．

索型の RPG である． マップが毎回自動生成されるた

また， ゲーム AI に関して三宅(2012)は， ゲーム AI にめ， 飽きがこないというのが特徴である．このローグに関する２つの国際的な産業カンファレンス(Game似た特徴を持つゲームは， ローグライクゲーム(Rogue-Developers Conference AI Summit，Game AI Conference)

like Games)と呼ばれ， 多くのソフトウェアが開発されと 2 つの国際学会（IEEE Computational Intelligence andていくこととなった． また， ゲームシナリオの自動生Games， AIIDE）が設立され， 国際的にデジタルゲーム

成において川野ら(2018)は， シナリオライターの負担軽における人工知能を研究する気運は高まりつつあるにも減と物語多様性の担保という観点から，ゲームシナリオかかわらず， 全体的な進歩のスピードに対して情報環境自動生成システムの開発が必要であると述べている． こが整備されておらず，依然としてデジタルゲームの AI にのゲームシナリオ自動生成システムにおいては， TRPG方式に基づく物語自動生成ゲームの開発[5]など挑戦例は視覚表現や音響などを統合したゲームシステムを挙げられるが， 未だ成功例はない．

開発することを到達目標に設定した．

本プロジェクトの目標は， 物語自動生成の技術， およびデジタルゲームにおける人工知能技術などを考案したう

3. 課題解決のプロセスとその結果えで， ロールプレイングゲーム(RPG)内の要素を自動生

本プロジェクトでは設定した課題を解決するために物語成する人工知能システムを開発することである．具体的に分析班，システム班， 視覚班， 音響班の４班に分かれては， ゲームシナリオの自動生成， ダンジョンマップの自活動を行った．物語分析班では「売り上げが多い」，「シ動生成， BGM の自動選択などが挙げられる． また， 自リーズが長く続いている」「認知度が高い」の 3 つに当て

動生成要素に加え， ゲームをより魅力的に魅せるためのはまるものを「面白い」RPG 作品であると定義して選定視覚的要素の制作も目標としている． プロジェクトのメを行った．クエストシナリオを自動生成するにはクエスト

ンバーは， 物語分析班， システム班， 視覚班， 音響班がどのような形で成り立っているかを定義した．このようの 4 班に分かれて作業を分担し， 開発を行った．にして用意したデータをプログラムで読み取り可能なテキストとした．このテキストを確立遷移モデルに基づいた

2. 課題の設定と到達目標

プログラムに読み込ませることで，RPG のシナリオを自本プロジェクトでは， 分析対象とするゲームのジャンル動生成した．最終的なフォーマットは前年度のものをと作品の決定， 分析方法の決， RPG のストーリー構造踏襲しつつ，前年度にはなかった要素を新たに含めるようやイベントの分析， 分析データからイベントを自動生成に手を加えた．また，細かな管理が必要になったため，よするプログラムの制作， イベント再生システムの制作，り詳細に要素を記述できるようにも手を加えた．新たに加自動生成されたイベントをイベント再生システムで読みえた要素としては，オブジェクトの番号，シーンの切れ目，取れるようテキスト化， ゲーム操作システムの制作， ゲ感情の情報，フラグ管理，テキストの挿入箇所である．

ーム内 UI の制作， アイテムの使用設定， 戦闘システム

システム班は，物語班が生成したシナリオをイベント化し，の制作， コンセプトアートの制作， キャラクターデザイ

進行度を保存するプログラムの作成，ダンジョンの自動生ンの制作， ステージ・キャラクターのモデリング， 使用成，戦闘システム，マップ上の移動など，RPG ゲームの曲の決定， 曲の自動選択システムの制作， プログラムの基盤を作るとともに，自動生成したものをゲームに組み込統合を課題とした． これらの課題を達成するために，物むシステムを開発した．

語プロットを自動生成し，そのプロットに基づいた音響班はシステムの構成要素の一部として，BGM を自動選曲するシステムを開発した．分析対象であるゲーム中システム班は今回は実装しなかった「道具」やのイベントシーンに感情特徴量を定義し，その時鳴ってい「装備」などの RPG をより複雑にする要素を増やるＢＧＭの音響特徴量を抽出して，入力が感情特徴量で出すことによりゲームとしての面白さを追加すると力が音響特徴量であるニューラルネットワークに学習さともに，生成される物語のフォーマットに合わせせた．そしてその学習済みのニューラルネットワークを用て，読み取りの調整をしなければならない．

いた選曲システムを作成した．

今回の音響分析では場面に対して hevner の 8 つの印象

視覚班はキャラクターなどのグラフィックの実装を行っ語群を用い，音楽分析では分析項目として「BPM」

たが，自動生成される物語プロットに対応する必要がある「Spectral centroid」「chroma Vector」の 3 つを使用した．

ため，クエストの進行に必要な数のキャラクターやエネミ

ただ，この他に音楽面では楽譜が入手できると扱えるデーーのモデルやマップを用意する必要があった．3DCG をタが増えるので，別項目を使用した学習によってより良い用いてマテリアルのみの変更やモデルの簡易的な編集に結果が得られる可能性がある．さらに，イベントシーンにより必要なモデル数を用意した．

おける場面の感情以外に，音楽要素と強い関係がある分析項目が発見される可能性もある．今後は新たな分析項目の4.今後の課題

考察が進むことを音響班の今後の展望とする．

今後も，タグの種類は増減していくと思われる．

視覚班の今後の展望はさらにモデルを増やすこと

また，データフォーマットについてはかなり複雑により，生成されたクエストに対して視覚的に矛になってしまい，理解が困難になってしまった．

盾のない表現が必要である．またダンジョンにつよりシンプルかつ柔軟にテキストを記述できるよ

いてもさらに複雑な要素を追加する場合モデル等うにするためにも，シナリオの違和感をなくすたのグラフィックを追加することが今後の課題となめにも，データフォーマットとタグの改良が必要

る．

である．改良をするためには，シナリオを記述す

また，今回制作したシステムの評価実験を行い，る前に分類やタグの定義をより厳密に話し合った

矛盾のない物語になっているかどうか，シーンにり，何度かシナリオを書き，必要な要素を洗い出合った BGM が選択されているかどうか，物語にすべきと思われる．また，まだ正確に決まってい対して視覚的に矛盾のない表現ができているかどないタグ要素や非効率的な点もあるため，その部

うか，RPG の難易度や面白さはどうかなどを調査分を改善していく必要がある．

する予定である．

参考文献[1]松原仁， 佐藤理史， 赤川美奈， 角薫， 迎山和司，中島秀之， 瀬名秀明， 村井源， 大塚裕子(2013) コン
ピュータに星新一のようなショートショートを創作させる試み． An attempt at automatic composition of Shin’ichi Hoshi-like short short stories． 第 27 回人工知能学会
全国大会[2]三宅陽一郎(2012) 次世代デジタルゲームにおける人工知能の研究課題について． Recent Research Topics
Summaries for Next-generation Digital Game AI．
[3]三宅陽一郎(2015) ディジタルゲームにおける人工知能技術の応用の現在． Current Status of Applying
Artificial Intelligence for Digital Games． 人工知能，
30(1)， pp．45-64．
[4] 川野陽慈， 山野辺一記， 栗原聡(2018) シナリオ創発に向けたプロット生成に関する研究． Proposition ofautomatic plot generation framework for scenariobuilding．
[5]小野淳平， 小方孝(2016) TRPG 方式に基づく物語自動生成ゲームにおける場面連鎖拡張機構の試作． A
Prototype Systemof a SceneSequence
ExpansionMechanismin an Automatic Narrative
Generation Game based on TRPGMethod． 第 30 回人工知能学会全国大会．