01 物語分析班 / team: Story Analysis● 中村祥吾● 斉藤勇璃
● 石川一稀● 宇田朗子Nakamura Shogo
Saito Yuuri
Ishikawa Kazuki
Uda Akiko

03 視覚班 / team: Visual

02 システム班 / team: System● 西川和真● 宍戸建元● 稲垣武● 太田和宏Nishikawa Kazuma
Shishido Takeru
Inagaki Takeru
Ohta Kazuhiro● 白石智誠● 蓬畑旺周● 小川卓也● 友広純々野

Shiraishi Tomonari
Yomogihata Akinori
Ogawa Takuya
Tomohiro Suzuno

04 音響班 / team: Audio● 長野恭介Nagano Kyousuke● 山内拓真Yamauchi Takuma● 根本さくら Nemoto Sakura

教員 Professors : 村井 源 Murai Hajime / 平田 圭二 Hirata Keiji / 田柳 恵美子 Tayanagi Emiko / 迎山 和司 Mukaiyama Kazushi / 角 薫 Sumi Kaoru / 松原 仁 Matsubara Hitoshi

概要 Overiew
現在 , ゲームシステムの一部を自動生成する取り組みが行われている。成功例としては、ダンジョンの自動生成や、一定数アイテムを入手して帰ってくるなど単純な作業を繰り返す、いわゆる” お使いクエスト” と呼ばれるものの自動生成が挙げられる。また , ゲーム内に登場するキャラクターの行動や、会話の自動生成に挑戦している例も存在する。本プロジェクトではロールプレイングゲーム (RPG)を題材とし、シナリオ、マップ、BGM などゲームシステムの種々の要素に対して複数の自動生成アルゴリズムを適用したアプリケーションを開発した。

GameAI

Now, eﬀorts have being made to automatically generate parts of the gamesystem. As a successful example, automatic dungeon generation and,automatic generation of quest called “Errands Quest” . “Errands Quest” is aquest that repeats simple actions such as acquiring a certain number of items
and returning. Also, there is an example of challenging character actions andconversation automatic generation. This project choice for games of target that
automatically generate RPGs(Role Playing Games). And, we have developed
an application that applies multiple automatic generation algorithms to various
game system elements such as scenarios, maps, and BGM.

システム概要 Abstract of System
物語分析班 team: Story Analyze

システム班 team: SystemRPG のストーリーを分析し、タグを用いたクエストパターンの抽出パターンを基に、クエストの遷移確率を計算

遷移確率を基に、クエストテキストを自動生成

Analyzing stories RPG & Findout Quest patterns using tag

Calculating the transition
probability of the quests
based on the patterns

Generating automatically thequests texts based on thetransition probability of thequests

RPG のイベントシーンを分析し、感情と音響特徴量を選出

感情と音響特徴量を基に、ニューラルネットワークの学習モデル作成

学習モデルを基に、フリー
BGM リストから自動で楽曲選択

Analyzing Event scenes &select emotion and soundfeatures

Creating the learningmodelusing neural network
based on emotion and soundfeatures

Selecting music Automaticallyfrom free BGM list based onlearning model

キャラクターステージのデザインの作成

デザインを基にしたモデル、イラストの作成

シナリオを基にしたステージ & UI 素材の作成

Designing characters & stages

Creating models &illustrations

Developping stages based on
scenario & UI design

各班の成果物を融合し、ゲームシステムの制作
Fusioning of the whole product& develop Game System

音響班 team: Sound

ダンジョンの自動生成
Structing the system theDungeon generated
automatically

視覚班 team: Visual

今後の展望・活動 Future Prospects, Activities
北の四大学ビジネスプラン発表会 2019 に参加予定
秋葉原でのプロジェクト学習成果発表会に参加予定
制作したシステムの評価実験として，アンケート調査を実施する予定。
その結果と考察はグループ報告書及びプロジェクト報告書で公表する予定。

We are going to paticipate in the Business Plan Presentation 2019.
We are going to paticipate in the Project Learning Achievement Presentation in
Akihabara.
We are going to conduct a questionnaire survey as an evaluation experiment of
the developped system. The results and discussions will be made public in thegroup report and the project report.

現代のコンテンツにおいて音楽は重要な要素である。
適切な場面に適切な音楽を設定することによって場面を引き立たせることが可能

自動で音楽を設定することを、➡ 人工知能を活用し実現する

例：ゲーム中のイベントシーン

曲データベース

活動内容

入力

データフォーマット化されたテキストファイル

出力

音響特徴量の類似度を計算し、最も近い曲を選択

BPM

Hevner の 8 つの印象語郡を使用

66 の表現語を、意味の近い表現語を一つのグループにまとめ、合計8 グループで感情を表したもの

曲の決定

スペクトルセントロイド

8 つの感情群を0.0~1.0 でBGMクロマベクトル

BGM から 3 つの物理的な音響特徴量を抽出

学習用データセットの作成●3 層のパーセプトロン●データ数は約 500 個
入力 : 感情特徴量
中間層 : 5 ユニット
出力 : 1 つの音響特徴量のニューラルネットワークを作成

ニューラルネットワーク学習モデル[0,0,0,0,0,1]

ベクトルへ変換

BPM などファイナルファンタジー V ©SQUARE ENIX

分析対象のイベントシーン

音響特徴量を抽出● ニューラルネットワークの学習に用いるデータ数の不足➡ より多くのゲーム、シーンの分析が必要

BGM● 場面を引き立てられるような適切なＢＧＭであるか➡ 選曲結果の印象評価実験が必要

物語分析班と音響班が生成したテキストデータを基に、Unity 上で RPG を構築するプログラムを開発する

物語分析班 音響班

テキストデータ

システム概要イベント発生条件

1. テキスト読み取り

2. 要素ごとに分割

3. イベントの生成● 起動と同時にテキストデー
タの読み取り● 読み取りやすさのためテキスト型を採用● イベント、シーン、タグごとに分割● 分割したものを配列に挿入● マップ情報からイベントを選択● 読み取ったタグを基にイベントシーンを生成

Event( 地下 ){イベントシーン

フラグ

戦闘する敵の情報

主人公 . 主人公
g1,s1@「こんにちは」
z // シーンの区切り~~~~~~~}
x// イベントの区切り

クエスト報酬などの情報●ゲームに必要な必要な情報を記録●シナリオ上で取得したイベントアイテムや、味方のステータスやデータを管理

イベントアイテム所持のフラグ● マップ移動やオブジェクトへ接触した際に起こるイベント・フラグの管理● 視覚班とモーション・３ D モデルの動作や配置を協議、提供を受け制作→ダンジョンマップの自動生成システム

ステータス・アイテム情報● シナリオから受け取った敵情報をもとに、内部データに登録されている Enemy 作成●『ドラゴンクエスト』シリーズをもとに戦闘、キャラクターステータスを調整（出典：スクウェア・エニックス）→シナリオを盛り上げるような展開・戦闘● RPG 要素の追求
要素の追求（装備・お金・セーブなど）
装備・お金・セーブなど）● 可変シナリオマップの制作● より応用的・処理が高速なシステムへの改修

Unity自動生成に対応するため、様々な調整・応用が可能

C#Unity のスクリプト制作

Python
自然言語処理に対応しやすく、開発が容易● プレイヤーがゲームの世界観に入り込めるグラフィックや見せ方の検討する ( 質の高いデザイン・モデルなど )● プロジェクトメンバーのイメージを可視化することで、認識を統一させる●生成されたクエストに対して矛盾のない視覚部分を検討

物語分析班

テストシナリオ▲今回制作するゲームのコンセプトアート ( ラフ段階 )メンバーの認識を統一させる

活動内容● 視覚化すべき要素● 視覚部分の仕様- メインキャラクター x5 体
- 3DCG を用いることで、魅力的な見せ方を- 敵キャラクター x3 5 種の 15 体実現- ゲーム内ステージ x7 （町 ×4 室内- 3D 素体を一度作ることでキャラクターに
1. 舞台設定（コンセプトアート）制作
×3）
様々なポーズ・モーションの流用が可能- 武器 x2 種- 3Ｄだと、1 つのモデルを他のモデルに派生
2. キャラクターデザイン制作- 建物 ×6
して制作することが可能- マップのランドマーク ×4（城壁、風車、 3. モデリング作業●UI の制作灯台、船）- 世界観に合った、シンプルでわかりやすい- 小物類 ( ポーション、木箱、宝箱 ...)
もの- ゲーム内エフェクト- タイトル・イベント・マップ移動時・戦闘時の UI デザイン

1. ゲームに必要な要素の洗い出し
2. 視覚化すべき要素と制作物の優先度の決定
3. 制作ツールや視覚部分仕様の決定●キャラクターデザインをもとに素体を使用してモデル化●制作データの共有●●動作のテスト● 建物は６種のモデルに対して、町ごとにマテリアルを変更した● 町ごとの特徴を出すためにランドマークを作成●モブキャラクター・エネミーは単一のモデルで複数のテクスチャを使用
アルトリーヨトフ―

オズ●自動生成されるダンジョンの壁に対応可能なモデルを作成

UI
見やすく世界観にあった UI 素材を作成

エフェクト
火風水の魔法エフェク
トを作成

モデリングデザイン

Blender

Substance PainterUnity● 経験者多数● モデル制作に使用

テクスチャー ( モデルの質感 ) 作成が容易● マップ制作に使用

MediBang Paint

Photoshop● マップ・キャラクターデザインなどに使用

illustrator

AfterEﬀects

ロ ゴ・UI 資 料
制作に使用

エフェクト制作に使用

“RPG” のシナリオとしての「面白い」を探求する● ゲームの中で「面白い」の主軸を担っているものはシナリオであり、「面白い」ゲームのシナリオを分析することで「面白い」シナリオの構造がわかると仮説を立て、世間一般に「面白い」と評価されている RPG の構造分析をする● 分析した結果を用いて物語を自動生成するアルゴリズムを作り、「面白い」ゲームのシナリオを自動生成するEvent( 地下 ){主人公 . 主人公
g1,s1@「こんにちは」
z // シーンの区切り~~~~~~~“面白い” とされてるゲームを選定

シナリオの構造分析

データフォーマットの決定

活動内容「面白い作品」とは何か選定した作品の一部● 売り上げが多い● ドラゴンクエストシリーズ● シリーズが続いている● ファイナルファンタジーシリーズ● 多くの人が知っている● ドラゴンクエストやファイナルファンタジーなどの分析結果からクエストの遷移確率モデルを抽出した●得られた遷移確率モデルに基づいて、クエストの時系列を生成した▲ 分析データから抽出した遷移確率モデル● データフォーマットの決定● データフォーマットの対象の選定

そのためシナリオテキストをプログラムで読み込めるようデータフォーマットを決定しシステムに組み込めるようにテキストを整形した。

● 決定したデータフォーマット

01. 分析されたデータから、遷移確率行列の確率モデルの作成
02. 作成した確率モデルをもとにクエストの時系列を選択
03. ２つのシナリオ情報を合わせて、１つのクエストを作成

メインテキスト サブテキスト
発生 or 経過 or 結末テキスト
メインテキスト : クエストの大まかな流れを記述
サブテキスト : クエストの詳細な内容を具体的に記述

約 1800 のクエストを生成可能

メインテキストの種類

YESNO

テストプロット &テストシナリオの作成