オンラインゲームにおける人工知能・プロシージャル技術の応用
知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）Vol.22, No.6, pp.000（2010）
1

オンラインゲームにおける人工知能・
プロシージャル技術の応用
三宅 陽一郎＊
コンテンツを順番に消化することによってクリアされ１．オンラインゲームが要求するもの

るが，オンラインゲームは，比較的長時間，長い場合

1.1 オンラインゲームの発展には数年に渡って，同一の世界の中でプレイがくり返オンラインゲームの世界はオフラインにはない，複されるために，クエストや新規マップによるコンテン

数のユーザーとNPCが織り成す世界であり，ゲーム

ツ拡張・変化が可能でなければならない．この課題にデザインにおいても，それと関連するAI・プロシー

対して，マップ・クエストデータを追加し続けるといジャル技術（自動生成，自動制御技術を指す［1］）におう手法がある一方で，プロシージャルに（計算やアル

いても，新しくゲームの世界の地平を切り拓く可能性

ゴリズムによって）ステージを自動生成するという手を持っている．

法が幾つかのゲームで導入されており，将来有望な技

オンラインゲームは，その黎明から15年ほどの歴史術として注目を集めると同時に，複数の企業で研究がの中で，新しいゲームデザイン，新しい技術的応用の進められている．この実例を，第６〜８章で解説する．

領野を少しずつ探求・拡大して来たが，まだ，その入三つ目に，プレイヤーとNPCが織り成す仮想空間

り口のほんの最初の広間に出たという段階である．現上の社会を，よりリアルに演出する技術である．特に在はそこから様々な方向へ探求をすることが，待たれRPGのように，仮想世界でプレイヤーとNPCが生活ている．その探求の鍵の一端を握るのが，AI・プロする環境においては，実際の社会で見られるような社

シージャル技術である．

会現象の再現によって，ゲーム世界をより深みにある

オンライン上に構築される仮想空間・環境がゲームものへ変貌させることが出来る．その顕著な例が，プとして成立するためには，ゲームデザイン，レベルデレイヤーの行動に応じてゲーム世界の社会の反応が変

ザイン（狭義にはゲームステージのデザイン，広義に化する「評判システム」
である．この豊富な具体例を第はAIやギミックまで含めたステージ全般のゲームデザ９章で紹介する．

インを指す．本論文では前者の意味で用いる），AIにさらに上記ゲーム内の構造以外に，オンライン対戦

おいて，オフラインとは異なる仕組みと構造が必要で型ゲーム（対戦シミュレーションや格闘ゲームなど）である．ここでは，オンラインゲームにおいて新しく要は，大量のログインユーザー，ユーザーチームの中か求される本質的に課題を３つに分けて説明する．

ら，実力に応じた対戦相手を見出すという課題が存在する．人気タイトルでは，ユーザー数の規模は数百万

1.2 オンラインゲームの３つの基本課題に登る．そのため，プレイヤー・マッチング機能は，一つ目は，より深いリアリティである．オフライン

対戦がワンサイドにならず緊張感のあるゲームを継続

ゲームに比べ，オンラインゲームのレベルデザインもして成立させて行くために必要な技術である．この例

AIも，複数のユーザーの視線とプレイに耐え得る深いについては，第５章で説明する．

リアリティを持つ必要がある．複数のユーザーと協調

最後に，ゲーム開発の補助として，オンラインによするマルチエージェント技術のオンラインゲームにおるデータ収集とデータマイニングを利用する例を第10ける実例について，第２〜４章で解説する．

章で解説する．第11章では，オンラインをデータ交換

二つ目として，コンテンツの可塑性・拡張性である．オフラインとオンラインではゲーム・コンテンツの消費のされ方が異なる．オフラインゲームは一定の＊

Youichiro MIYAKE
株式会社フロム・ソフトウェア
FromSoftware,Inc.

2010/12にだけ用いるプロシージャル技術を利用した新しいゲームデザインについて紹介する．
オンライゲームが内包するゲームの可能性は，この15年の探求によって序々に明らかにされて来た．ここでは，実際に新規技術が導入されたゲームタイトルの事例に基づき解説して行く．

2

知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）

２．クロムハウンズにおけるマルチエー
ジェント技術
2.1 オンラインモードの台頭
現代の殆どの大型コンシューマーゲーム（家庭用ゲーム）では，一つのタイトルにオフラインモードとオンラインモードが組み込まれている．オフライン
モードがメインで，オンラインコンテンツはオマケ程度の場合もあれば，FPS（First Person Shooter，一人
称視点シューティングゲーム）を始めとする3D対戦型
ゲームのように，オフラインモードをチュートリアルとして，オンライン対戦モードが主要なコンテンツで

図１

クロムハウンズのゲーム画面［2］ある場合も多い．現在，ゲーム・コンテンツ全体で，オフラインに対してオンラインモードへの比重を強め続けており，この推移と共に，オンラインゲーム世界の中で活躍する能力を持つNPC（ノン・プレイヤー
キャラクター，プレイヤー以外のAIで駆動するキャラ
クター．他にAI，ボット，エージェントと呼ばれるが，デジタルゲームにおいては全て同義である）の開発が促されて来た．
2.2 階層型ゴール指向エージェント
クロムハウンズ（フロム・ソフトウェア，2006年，
図１）［2］は，ロボットを操作する 3Ｄアクションゲー
ムであり，機体の大きさを20mとして数キロメートル
四方の 3D 空間のマップを舞台に戦闘を行う．チュー

図２

エージェント・アーキテクチャ［3，4，5］

トリアルとなるオフラインモードと，プレイヤーがチームを組んでチーム同士で対戦するオンラインモードが実装されている．
オンラインモードではプレイヤー同士のチーム対戦に加えて，AIチームとプレイヤーチームが最大15分
間，戦うことが出来るモードが準備されている．このオンラインモードは，オフラインモードのようにプレイヤーが辿る順序に従って敵を配置しているだけではなく，長時間，広大なフィールドを自律的に行動する
自律型知性を持つエージェントが必要とされる．さらに，チームとしてエージェント同士が連携させることが必要である．
エージェント・アーキテクチャとは，環境とAIの内部状態を明確に分け，センサーから得た情報から世界に対する認識を構築し，意思決定をし，身体動作を決定し，エフェクター（身体など）を通して，世界に影響

図３

階層的にゴールが分解されて行く模式図［8］を及ぼし，その世界から再びセンサーによって情報を獲得する AI 構造のことである（図２）［ 3，4，5］．

階層型ゴール指向プランニングは，意思決定によっクロムハウンズの各エージェントはエージェント・アーて選択された戦略ゴール（最も大きな目標，ここではキテクチャを基本フレームとして，意思決定に階層型

全戦略ゴールを評価式によって評価し最大値を取った

ゴール指向プランニングの思考が採用されている［6］．

ゴールを選択する）を達成するために，状況に応じて

Vol.22 No.6

オンラインゲームにおける人工知能・プロシージャル技術の応用

3

より小さなゴールへ順番に階層を経て分解して行く．

「敵基地攻撃」戦略ゴールからなり，最も適切なメン

そして最終的に小さな操作の序列を生成する（図３）．

バー（ここでは，敵基地に近く戦力のあるNPCたち）

これを，逐時実行して行くことで，戦略ゴールが達成を選択してゴールを割り当てる．ゴールを割り当てらされることになる．このように，階層型ゴール指向プ

れたエージェントは，現在実行中のゴールを再評価しランニングによって，各エージェントは，自分で大きた値と，割り当てられたゴールの評価値を比較して，なゴールを決定し，分解によって小さな行動の序列を

評価値の大きな方のゴール選択する（つまり命令への生成し実行することで，抽象的なゴールを達成する計

拒否権を持つ）．これはチームの大局的な判断とNPC

画行動能力を獲得することになる［7］．

の局所的な判断を競合させ，双方の自由度を競合しつつ保つためである．

2.3 ゴール指向によるエージェントの協調

チーム AI はゲームの終盤で勝敗を決するタイミン

プレイヤーチームに勝利するには，各エージェント

グで最も効果的に働かせる必要がある．一方で，個のが連携することが必要である．行動を連携させるため

エージェントの局所戦闘がメインとなる前半には，の思考モジュールとして，チーム AI を導入する．

チーム AI の統率力はそれ程必要ではない．

クロムハウンズにおけるチーム AI は，エージェン

そこで，チーム AI が割り当てるゴールとNPCが実トの選択すべき戦略ゴールをセットにした「チーム戦行中のゴールを比較する段階で，チーム側の評価値に略ゴール」を構成し，４つのチーム戦略ゴールから状

変動ファクターをかけてチーム制御の強さを調整す

況に応じて１つを選択する思考を行う．選択された

る．変動ファクターは序盤ではゼロ，中盤で序々に上チーム戦略ゴールに含まれる戦略ゴールを，適切な昇，後半では1.2に固定し，チーム AI の力が，中盤かエージェントに割り当てることで複数のエージェント

ら後半にかけて強まるように設定している（図５）．

が共通したゴールを選択し協調する仕組みである（図４）．

この仕組みによって，前半から中盤では，分散した

例えば，チーム戦略ゴール「敵基地攻撃」は，３つの戦力によって各個撃破されていたNPCは，終盤に向けて戦力を結集することでプレイヤーを撃退する．これは，実際の勝率を向上させるだけでなく，「勝利へ向かう意志をプレイヤーに表現する」という演出的効果も持つ［8］．

３．Killzone2 の戦況解析を行う AI
3.1 個体ボットのエージェント・アーキテクチャ「Killzone 2」（Guerilla Games， 2009）はFPSのゲー
ムであり，オフラインモードとオンラインモードを持つ．オフラインモードの中には，８体と８体のチーム対戦があり，１体はプレイヤーであるが，残りの15体
図４

チーム AI による戦略ゴールの割り当て［6］は AI によって動作する．また，オンラインモードにおいては，最大32人が２チームに分かれて戦闘することが可能である．メンバーが足りない場合には，ボット（プレイヤーの代わりをする AI，NPCと同義）を参戦させて戦わせることが出来る．即ち，AI とプレイ
ヤーの混成のチームが編成される．ただ，「Killzone 2」の場合，AI とプレイヤーが直接的な連携をするよりは，AI 同士の連携のみが実装されている．以下に個々の自律型エージェントの仕組みと集団を制御する AI の仕組みを解説する．
個々のボットは，個体として局所的戦闘を行う知能と，集団行動を行うための社会的に連携する知能のモードを有している．各ボットの個体はエージェン

図５

ト・アーキテクチャの形で，内部構造が構築されておゲーム進行とチーム AI の影響力の上昇［8］2010/12

り，センサー（感覚）から取得した周囲の環境情報から

4

知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）

図６ 各ボットの思考アーキテクチャ［10］周囲の局所的世界の状態を認識し，HTN（HierarchicalTask Network）［9］ によって，一連の行動タスク計
画を生成し，基本はその計画に則って行動する．一図７

ボットの組織階層と情報ネットワーク［10］方，自身の属するスカッド（小隊）からの命令やメッ

下向きの矢印は命令，上向きの矢印は取得したセージを受信し，世界の状態の認識を更新する機能，情報の報告を表す

命令に則って行動する機能を有している（図６）［10］．
3.2 集団としての階層型組織構造
ボットの集団は三階層の構造で組織化されている．
各ボットは，各スカッド（小隊）に属し，スカッドとして集団行動を行う．スカッドは複数編成され，各ス
カッドにはスカッドAI というスカッドを制御するAIが実装されており，複数のメンバーの行動を統括する．さらに，複数のスカッド全体を制御するストラテ
ジーAI（戦略 AI ）が存在し，各スカッドに命令を下す

図８ スカッド AI の思考アーキテクチャ［10］（図７）．
スカッド AI もまた各ボットと同様，エージェント・［3，4，12，13］．複雑化するゲーム世界の中で適切な行

アーキテクチャを持ち，ボットのようにセンサーを持動を産み出すための意思決定アルゴリズムとして，プ

つことはないが，スカッドメンバーのボットから受けラナーをコアとする思考システムは，中心を担うに値取るメッセージから，マップ全体の中規模的な状況をする機能と多様性を持っている．学術的には，長い歴認識し，さらに上位のストラテジー AI から戦略方針史を持つプランニングの研究であるが，それをアク命令を受けて，命令を遂行すべく各ボットへ命令を下

ションゲームのようなリアルタイムに連続的に変化す

す（図８）．最上位のストラテジー AI は，各スカッド

る環境において有効に動作するように適用すること

AI からの情報，各ボットからの情報を総合して，戦が，ゲーム AI 分野における課題であり，産と学の間

場全体の状況を把握して判断を下す［10］．

に渡るゲーム AI の大きな研究テーマの一つである．

Killzone 2 の AI の意思決定のアルゴリズムは，各
ボットにおいてもチーム AI においても HTNプラナー

3.3 ストラテジー AI と戦局把握が採用されている．プランニングは「現在，過去の記

ストラテジー AI は戦局全体から，各スカッドへの憶から認識した世界の状態に基づき，未来の一定期間命令を決定する意思決定機関である．戦局全体を把握

における行動を構築する技術」であり，HTNプラナー

するために，ストラテジー AI は，ゲーム中ではス

は，階層的に遂行するべきタスク列を生成するアルゴ

カッド AI と個々の AI からリアルタイムに局所的なリズムである［9］．

情報を吸い上げる．そして，事前にマップを，一定のオンラインゲームに限らず，デジタルゲーム AI において，プラナーはこれからのゲーム AI の技術フ

大きさを単位としてネットワーク化した戦略グラフの上に情報を更新して行く．

レームの最重要な項目である．これまで，様々な種類

戦略グラフは，各マップに対して以下のような手順のプラナーがデジタルゲームに応用されて来た［11］で自動生成する［10，14］（この生成は，ゲーム内でなくVol.22 No.6

オンラインゲームにおける人工知能・プロシージャル技術の応用5ているため，何度かプレイすることで，それらを記憶した上で予測プレイをすることでクリアすることが出来るが，同時に何度も同じゲーム内容を行うことで飽きが来てしまうという問題がある．Left 4 Dead では，この問題に対し，メタ AI と呼ばれる技術によってプレイする度に新しいゲーム内容に更新する手法を開発した．
メタ AI とは，ゲーム全体を動的に制御する AI である．例えば，プレイヤーのスキル，状態を認識・解析し，それに応じてゲーム内容を変化させる．最も典型的な例は，日本の80年代のコンシューマーゲームにおける「セルフ・ゲーム・コントロール・システム」である［16］．80年代のコンシューマーゲームにおいては，初めてデジタルゲームに触れるユーザー層と，
アーケードで熟練したゲーマーの両者のスキルレベル
図９ ウェイポイントから戦略グラフを生成する［10，14］にゲームを合わせるために，幾つかのゲームでは，ユーザーのスキルに応じてゲームの難易度を変化させる自動機能が実装されていた［4，17］．

ゲーム開発時にあらかじめ構築される）（ 図９）．
i） 各マップにウェイポイントを均等に分布する．

4.2 Left 4 Dead におけるメタＡＩii） ウェイポイント群を，なるべく正方形に，かつ規

Left 4 Dead においては，メタ AI を「セルフ・ゲー

定のウェイポイント数になるようにクラスター化

ム・コントロール・システム」より積極的に使用すして行く．

る．Left 4 Dead では，ユーザーの緊張度がまず，iii） クラスター同士を接続し，グラフ構造にする．

ユーザーのプレイ履歴などから計算される［18，19］（そ構築した戦略グラフの上に，各ノードにおける戦況の計算式は公開されていない）．ユーザーの緊張度はをアップデートして行くことで，戦局全体を逐時的に継続的にモニターされ，緊張度が緩んだ瞬間に敵を出追うことが可能になる．

現させるなどの仕掛けに用いることで，ユーザーの心

戦局の計算には影響マップ（Influence map）の手法

理に合わせて，動的にゲーム内容を変化させる［15］を用いて行う．影響マップは，マップ上の各点に（Adaptive Dramatic pacing と呼ばれる）（図10）．このおける種々の要素の影響度を数値化して，マップ全体変化のさせ方は，ユーザーやチームの特性で毎回変わの影響度の強さを認識する手法である（図14）．

るので，プレイする度に変化し，新しいコンテンツがKillzone 2 においては，各クラスター内における，提供されるのである．

敵，味方，自動砲台の情報，敵味方が殺傷された情報などを元に，それらを数値化して，戦略グラフの各ノードがどちらの陣営に優位かを計算する．この情報を元に，ストラテジーAIはスカッドAIに命令を下したり，スカッドAIのために安全な経路や，或いは逆に，敵と遭遇しやすい経路を指示することが可能となる．それらは，全体のチームとして知的に整合性に取れた行動を可能にするのである［10，14］．

４．Left 4 Dead におけるメタ AI
4.1 メタ AI とは？
Left 4 Dead（Valve Software，2008年）は４人のプレイヤーが一チームになってステージをクリアするオンライン・アクションゲームである．通常，アクショ
ンゲームは敵の出現ポイントやタイミングが決められ

2010/12

図 10 メタ AI の導入スキーム［17］6

知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）

５．Microsoft games におけるレー
ティングシステム
一般に，ある種のゲームでは，ゲームそのものではなく，ゲームが始まる前の段階で，ゲームのために準備する段階の試行錯誤の領域，メタゲームの領域が存在する．例えば，トレーディングカードゲームでデッキを組む段階，オンラインゲームでは対戦相手を決めるプレイヤー・マッチングの段階においてである．

図 12 True Skill におけるスキル値と標準偏差の変化の一例［20，21］

オンラインゲームでは，プレイヤーやチームのライ
ンキングを決定する為に，また，膨大なログインユー
すために，ユーザーのスキルのランキングを戦歴に応６．Empire Earth におけるマップ自動生成技術

じて適切に評価するシステムが要求される．特に，全Empire Earth（Stainless Steel Studios，2001）は対世界で数百万本を売り上げるHalo 3（Bungie，2007）な

戦型オンライン・リアルタイムゲームである．リアル

どの人気タイトルでは，膨大なユーザーに対するラン

タイムストラテジーでは，地形に基づいたプレイヤー

キング・システムとマッチング機能は，オンラインの判断がゲームを大きく支配するため，地形がずっとモードをゲームとして成立させるために必須な基本シ固定されたままであると，経験者が有利になったり，

ステムである．

プレイに飽きが生じやすくなる．そこで，リアルタイ

ザーの中からスキルに合った対戦相手を自動的に見出Xbox LIVE（Microsoft）のタイトルでは，True Skill（Microsoft）と呼ばれる統一したレーティングシステ

ムストラテジーゲームでは，ゲームの度に地形を自動生成する機能が付属されている場合が多い．

ムが導入されている［20］．このシステムは，国際的なEmpire Earthは，ユーザーがそれぞれの土地で資源

チェスのスキルランキングで利用されて来た二人対戦を利用して文明を育みながら他国を征服するゲームでに特化した Elo レーティングシステムをマルチプレイ

あり，毎回，マップが生成されることで，新しい戦略

ゲーム用に発展させたものである［21］．

を産み出しながらプレイすることが必要となる．地形

True Skill では，ユーザーのスキルと実際に試合で自動生成は新しいコンテンツを常に生成することで，発揮されるパフォーマンスの二つの値を区別し，パコンテンツの寿命を延ばす役割を持っているのである．

フォーマンスの分布はスキルの値を中心値として正規

Empire Earth では，「プレイヤー人数」「 チーム数」分布になると仮定する．そして，各試合の結果に応じ「マップサイズ」「天候」「マップタイプ」「乱数シード」のて，スキルと標準偏差を式（1，2）に基づき変化させる

入力に応じてマップがプロシージャルに自動生成され（図11）．

る．マス目で仕切られたマップにおいて出発タイルかスキルはスキル値と標準偏差からなり，試合を重ね

ら始めて，自身に接するタイルの中からランダムにタれば重ねるほど，対戦結果に応じてスキル値が変化すイルを選んで成長させて行く．最終的に，指定されたると同時に標準偏差が小さくなり，スキル値が一つの値に収束して行く（図12）．
式（1）

式（2）
図 11 スキル（u）とその標準偏差の勝者の変化式
n …スキルの値，v …標準偏差， ，c …定数．o，w は減少関数で，この関数の形で勝敗，引き分けの変化の影響の強さが決まる． 値によって関数の形状を決定する（ゲームによって決定する）．敗者の変化式も，よく似た形で符号を反転させた形になる［20，21］

図 13 Empire Earth における地形生成［22］Vol.22 No.6

オンラインゲームにおける人工知能・プロシージャル技術の応用

7

タイル数に到達した時点で，それに接するタイルを始クタ），地形が高い場所には高いポイントを与え（アト点として次の領域の生成が始まる．こうして，作られラクタ），双方の値を参照して計算することで，最適た連続タイルは陸地として，それ以外は海として利用

なポイントを見出すことが出来る（図14）．Age of Em-

される．これらの生成は，プレイヤーそれぞれの始点

pireでは，さまざまなオブジェクトがこのような手法から始めて生成して行く（図13）．

で自動配置される．

最終的には，生成した地形を解析し，配置物が自動配置され，地形タイルの上に，さらに精緻な地形モデ
ルデータを被せることで，見掛け上も美しい完成されたマップとなる［22］．

８．Eve Online における星系ルート生成
Eve Online（ CCP Games，2003）は，いくつもの星系が経路で連結された宇宙全体を舞台として，資源・商業・政治などを巡って戦うゲームである．その星系

７．Age of Empire における影響マッ
プによる地形解析と自動配置
Age of Empire（Ensemble Studios，1997年）は対戦型オンライン・リアルタイムストラテジーゲームでEmpire Earth と同様，地形を自動生成し，その生成した地形を自動解析して適切な場所に建築物や AI を配置する．
まず，生成した地形に対して，エリアがきちんと連結されているかをチェックし，次に，自動的に建築物を配置する．この時，影響マップ［15］の方法で適切な配置場所を計算によって求める［23］．

図 15

拡散律速凝集シミュレーション［24］

影響マップは，その位置における，種々の要素の影
響力を計算する手法である［15，17］．例えば，街の守全体の生成は，DLA（Diffusion Limited Aggression，りを行う兵士を配置するポイントは，街から離れてい拡散律速凝集シミュレーション）を用いて生成されてて，かつ高台であることが条件である．そこで，街かいる［24］．これは，ランダムウォークする粒子が積みら離れるごとにマイナスのポイントを低くし（デトラ

重なる現象をシミュレーションした技術で，大規模で複雑なグラフを生成することが出来る．

９．オンラインRPG における評判伝播モ
デルオンラインゲームにおける特徴の一つは，複数のユーザーが作る社会性にある．特に多数のユーザーが同時のログインするオンラインRPG では，その度合
いが強く，例えば，最も初期のオンラインRPG，Ultima
Online（Origin Systems，1997）では，善行を表す「カルマ」と有名度を表す「フェーム」の二つのパラメー
ターが設定されている．前者は，他者に施しをした
り，悪いモンスターを倒すと上昇し，後者は，単に自分より「フェーム」の高い敵を倒して行くことで上昇する．カルマはいわば倫理パラメーターであり，これによってN P C たちのプレイヤーに対する対応が変わる．一方，フェームは純然たる有名度であり，これによってゲーム内で行使できる特権が変化する．
Ultima Online にヒントを得て，それ以降のオンラ
イRPGでは，評判システムやキャラクターのある種の種族やギルド内のポイントといった社会的パラメー
図 14 影響マップのアトラクタ，デトラクタ

2010/12ターによって，参加できるクエストや許容される行動

8

知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）

図 16 オンラインゲームにおける社会的パラメーターを持つゲームの系譜（一部）
図 18 Gunslinger における登録されたイベントの知識
表現の詳細［25］

図 17

Gunslinger における評判システム［25］が広がって行くといったシステムが実装されることが非常に多く，また，そのバリエーションも様々に派性

図 19 Neverwinter Nights における評判のパラメー
ター変化表［26］した．
最も精密な評判システムを組み立てたのは，Gunslinger（Surreal Software，2000）である．これはオフ族に対する評価を変化させることで，NPCの社会のラインゲームであるが，後にオンラインゲーム，Never-

中でプレイヤーに対する評判が伝播して行く
［25］
（図17）
．

winter Nights（Bioware，2002）に，より簡素な形で実また，あるNPCが同じ対象に対する新しい別のイ装された．ここでは，Gunslinger の評判システムを解

ベント記憶を所持した場合，イベントの種別によって説する．

一方が消去され，新しい記憶に上書きされることもあ

このシステムでは，まず，プレイヤーやNPCに起る．このように知識ベースによる記憶は，記憶同士のこしたイベントが，「誰が」「誰と」「いつ，どこで，どインタラクションを定義することで，様々な伝播と記のようなインタラクションをしたか」…という知識憶の蓄積のあり方を定義することが出来る．

ベースの情報（図18）として，マスターイベントリスト

Neverwinter Nightsでは，より簡潔に，パラメーに登録され，イベントを目撃したNPCの記憶に保存

ターベースで評判が変化するシステムとなっている

される．各NPCは，イベント記憶の内容によって，（図19）［26］．Neverwinter Nights では，

他の種族やプレイヤーに対して，自分がどのような好① あるキャラクターが倒した種族が，そのキャラク感度を持つかが計算される．直接事件を目撃しなかっターの友好種族であったか，中立であったか，敵たNPCも，仲間のNPCと合うと，イベント記憶を相対種族であったか

互に交換して更新し，その記憶に対して新しく他の種② その事件を目撃した種族が，倒された種族の，友Vol.22 No.6

オンラインゲームにおける人工知能・プロシージャル技術の応用

9

好種族であったか，中立であったか，敵対種族であったかによって評判の変化の仕方がゲーム内の社会でグローバルに変化して行く．

10．ゲーム検証のためのヒートマップと
データマイニングオンラインゲームではリリースに先立ち，限定したユーザーに対して製作中のゲームをプレイして，テス
トする b テストと呼ばれる期間が存在する．主たる目
的は，デバッグであるが，この間のユーザーのプレイ
データをオンラインを通じて収集することで，ゲームデザイン，レベルデザインの検証に役立てることが出来る．

図 20 ユーザーがプロシージャルに作成したコンテン
ツをサーバーを介して交換する ［33］特に，ゲームマップ上のどのポイントにおいて，ユーザーがどのようなやられ方をしたか，をマップ上

ロシージャルに展開できるため［30，31］，転送するに統計情報として集積したマップを「ヒートマップ」

データ自身は，生成に最低限必要な比較的軽いデータ（Heatmap）と呼び，レベルデザインの検証に用いられのみで済むという点である．

る．Team Fortress 2（Valve Software，2007），Halo 3「UGC」「プロシージャル」「オンラインを通じたデーなどで利用されている［27］．また，オンラインゲーム

タ交換」という３種類の技術の組み合わせは，Spore

ではないが，Assassin s Creed 2（Ubisoft，2009 ）でが開拓した仕組みであり，他のゲーム，例えば，レベは，開発中のQA（Quality Assurance）の過程で利用さ

ルデザインをプロシージャルなツールを用いて生成しれている［28］．このような統計情報はゲームリリース

交換できる「Far Cry 2」（ Ubisoft，2008）にも応用されした後も集積される場合もあり，Halo 3 では，Webている［34］．

上で詳細が公開され続けている［29］．

12．これからの展望
11．ユーザー作成コンテンツのプロシー
ジャル技術によるオンラインを通じたデータ交換モデル

12.1 概要
これまで解説して来たように，オンラインゲームにおける本質的なゲームデザインの探求が，新しいSpore（ EA，Maxis，2008）はキャラクター・エディ

AI・プロシージャル技術を要求し，牽引して来た．そター，レベルデザイン・エディターによって自分自身のため，オンラインゲームでは，技術とゲームデザイのキャラクターやステージを，プロシージャル技術のンが融合した形で発展して来た事例を多く見ることが力を借りながら作成し，シミュレーションをくり返すできる．この比較的新しい分野においては，ゲームデ

ゲームである［30，31］．このようにユーザーがゲーム

ザインと技術の結びつきは，オフラインゲームよりも内で自ら作り出したコンテンツをユーザー作成コンテ一層密接であり，その技術的成果は，巡ってオフラインツ（UGC，User Generated Contents）という．UGC

ンゲームに対しても還元されつつあり，オンライン

自身の歴史は古いが，現代のデジタルゲームにおけるゲームの可能性の懐の深さを窺わせるものである．

UGC の重要なポイントは，UGCをオンラインを通じ

メタバースのようなユーザーが成立させて行く仮想て他のユーザーに「見せびらかすことができる」「配布

空間と異なり，オンラインゲームは大小，様々なゲーすることができる」という点である［32］．

ム体験の輪を組み合わせて，一つの大きなゲーム体験

Spore には，自分の作成したコンテンツがアニメーを成立させて行く．AI・プロシージャル技術においてションする様子をワンボタンでYouTube にアップロー

は，これまでゲームデザインの要求に応じて，マルチドできる機能が付いている．また，自分が作成したコ

エージェント，メタAI，地形解析-地形生成技術，プンテンツをサーバーにアップ出来ると同時に，他のレイヤー・マッチング技術などが開拓されて精錬されユーザーのデータをダウンロード出来るようになってて来たが，これはほんの端緒に過ぎない．オンラインいる［33］．ここで重要なのは，キャラクターのモデル

ゲームの深みと広がりを持つゲーム空間の上に，AI・やアニメーションデータは，Sporeエディター上でプ

プロシージャル技術はより大きく発展するチャンスを

2010/12

10

知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）

持っている．これからも，その可能性を一つ一つ形にくことが出来れば，一つのゲームデザインの突破口にしながら探求して行く為の多くの仕事が，実際のタイなると予想できる．

トル開発においても，技術開発・研究においても残されている．

12.3 大学・研究機関におけるゲーム技術研究の重要性

12.2 各技術のこれからの研究課題

は２〜５年の開発期間を要するため，多方面に渡る技

オンラインゲームに限らず，現代の大型ゲーム開発
ここでは，本論文で紹介して来た各技術のこれからの研究課題を各々解説して行く．
デジタルゲームにおけるマルチエージェント技術
は，経済や社会現象の研究で時々用いられる，複数の術研究の事業は，ゲーム産業全体の取り組みであり，
海外ではGDC（Game Developers Conference），国内
ではCEDEC，或いは論文や書籍を通じて，知識共有・交換が盛んになりつつある．

エージェントを箱庭の中でシミュレーションして俯瞰

本論文では，そのような場を通して，これまで公開して観測する視点とはやや異なる．デジタルゲームにされて来た情報を解説した．これらの技術の包括的なおけるマルチエージェントは，複数のプレイヤー＝人

解説によって，大学・研究機関の研究者に，産業にお間が，複数のエージェントの中に入って協調或いは敵けるオンラインゲームにおける技術的な研究課題を示対する行動の中で動作することを想定しなければならすことが本論文の目的である．

ない．そこで目的となるのは，シミュレーションの結デジタルゲームは，80年代はプログラミング作品と果よりも，ユーザーが主観的に体験し感じる集団の行

して，90年代は工業製品として，00年代は，商品で動である．ユーザーはそこで，現実における集団に対あると同時に研究成果としての側面を持つように変化する感覚や社会感覚を再現させ，エージェントにほぼして来た［35］．現在，大型ゲームの開発には，必ず，人間＝ユーザーと同等の役割を要求する．エージェン

新規技術の研究を伴うことが世界的に標準となっていトに対するユーザーの感覚は非常に鋭敏であり（敵とる．日本はこの流れにやや遅れている．ゲーム開発

してのエージェントより味方としてのエージェントにに，研究のベクトルを大きく導入することが，現在，より鋭敏になる傾向がある），体験時間が長期になる

ゲーム産業にとって急務となっている．

ほど微かな非人間的な行為にも違和感を抱き始める．

そのためには，研究するに値する難易度の高い問

そのような感覚を抑え人間的な AI として感じさせる

題，かつ，それを解くことによってデジタルゲームのためには，どのような技術的解決や，心理的解決との進化を促すような問題を見出し，解決して行く環境を組み合わせが必要であるかを探求して行くことが，デ構築して行くことが必要である．同時に，より問題をジタルゲームにおけるマルチエージェント技術の今後一般化し公知することで，産業と大学・研究機関が，の課題である．

隔てなく，この問題に挑戦し，成果を発表し合える場

メタAIは，Left 4 Dead において一躍，大きな注目を作って行くことで，デジタルゲーム技術研究の流れを集め，開発者に再認識された技術である．メタAIを強く推進して行く必要がある．それは大学・研究機

は，積極的，かつ，リアルタイムにゲーム世界を変化

関に対して産業から工学的問題を提供すると同時に，させ，コンテンツを多重化して行く技術である．現在

大学・研究機関から産業へ向けて優れた研究成果や高は，Left 4 Dead の事例以外に，どのような活用法が度な知識を伝播する場ともなるはずである．

あるのか，開発者による試行錯誤が為されている時期である．

欧米では既に，実際のタイトル内の技術開発を，産学で共同開発する例が増えつつあり［36］，また，デジ

地形生成−地形解析技術は，オンラインゲームでタルゲームの AI に特化した学会や国際会議も増えつ

は，10年余りに渡る長い歴史を持つ技術であるが，現つある［37］［ 38］［ 39］．そこでは，開発者・研究者が在のところ，特定のレベルデザインに特化したニッチ

共に参加し意見や成果を交換する．

な手法が多い．ゲーム毎に生成の手法もまちまちであ

本論文は，まず，オンラインデジタルゲームにおける．シミュレーションゲーム，ダンジョンゲームに応る主要な技術的領野を広く解説することで，多くの研用される事例が多く，また，対戦や限定されたクエス

究者に，この分野の概観と研究課題を提示するものでトの中に独立した形で使用される場合が多い．今後，ある．

地形生成技術は，技術的には体系化され，より高度な生成アルゴリズムの研究を推進して行き，汎用的な応用のレベルまで引き上げられることが必要である．その上で，大型ゲームに包括的に応用して行く基礎を築

Vol.22 No.6

オンラインゲームにおける人工知能・プロシージャル技術の応用
参

考

文

献

［１］ 三宅陽一郎： プロシージャル技術 ，デジタルゲームの教科書，第 22 章，ソフトバンク・クリエイティブ，
2010［２］ フロム・ソフトウェア： Chromehounds ，2006
http://jp.chromehounds.com/jp/［３］ 三宅陽一郎： ディジタルゲームにおける人工知能技
術の応用 ，人工知能学会誌，vol.23，pp.44− 51，2008［４］ 三宅陽一郎： デジタルゲーム AI ，デジタルゲームの教科書，第23章，ソフトバンク・クリエイティブ，2010［５］ 三宅陽一郎： エージェント・アーキテクチャーから作るキャラクター AI ，CEDEC 2007 講演資料，2007
http://blogai.igda.jp/article/33936286.html［６］ 三宅陽一郎： クロムハウンズにおける人工知能開発から見るゲーム AI の展望 ，CEDEC2006，2006
http://blogai.igda.jp/article/33936286.html［７］ 三宅陽一郎： 人工知能が拓くオンラインゲームの可能性 ，AOGC2007，2007
http://www.bba.or.jp/AOGC2007/2007/03/download.
html［８］ 三宅陽一郎： エージェント・アーキテクチャに基づくキャラクター AI の実装 ，第４回デジタルコンテン
ツシンポジウム プロシーディングス 2.2，2008［９］ Kutluhan Erol. James Hendler. Dana S. Nau: HTN
Planning: Complexity and Expressivity , In Proceedingsof AAA − I 94, 1994
［10］ Champandard, A., Verweij, T. and Straatman, R.: The
AI for Killzone 2 s multiplayer bots , Proceedings ofGame Developers Conference, Paris, 2009http://files.aigamedev.com/coverage/GAIC09̲
Killzone2Bots̲StraatmanChampandard.pdf［11］ Jeff Orkin: Three States and a Plan: The A.I. Of
F.E.A.R , Game Developers Conference 2006, 2006
http://www.jorkin.com/gdc2006̲orkin̲jeff̲fear.zip［12］ Jeff Orkin: Applying Goal − Oriented Action Planning
to Games , AI Game Programming Wisdom, vol.2,
pp.217 − 228, 2003［13］ Jeff Orkin: Agent Architecture Considerations for Real−Time Planning in Games, , Artificial Intelligence andInteractive Digital Entertainment Conference 2005
Proceedings., 2005
http://web.media.mit.edu/〜jorkin/aiide05OrkinJ.pdf［14］ Alex J. Champandard, Remco Straatman, Tim Verweij:
On the AI Strategy for KILLZONE 2 s Multiplayer
Bots , Game Developers Conference 2010, 2010
http://files.aigamedev.com/coverage/GDC10̲
Killzone2.pptx［15］ Paul Tozour: Influence Mapping , Game Programming Gems, vol.2, 3.6, pp.287 − 297, 2001［16］ 岩谷徹氏がゲームクリエイターの資質を問う , IT
Media, 2007
http://gamez.itmedia.co.jp/games/articles/0710/05/
news011.html［17］ 三宅陽一郎： プログラミング AI ，デジタルコンテン
ツ制作の先端技術応用に関する調査研究報告書（2008年度）， pp.73− 137，2009
http://www.dcaj.org/report/2008/data/dc̲08̲03.pdf［18］ Michael Booth: The AI Systems of Left 4 Dead , Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment

2010/1211

Conference at Stanford, 2009http://www.valvesoftware.com/publications.html［19］ Michael Booth: Replayable Cooperative Game
Design: Left 4 Dead , Game Developers Conference
2009, 2009http://www.valvesoftware.com/publications.html［20］ Microsoft Research: TrueSkill Ranking System:
Details ,http://research.microsoft.com/en − us/projects/
trueskill/details.aspx［21］ Ralf Herbrich: Forza, Halo, Xbox Live: The Magic ofResearch in Microsoft Products , Microsoft, The Student
Technology Day, 2008
http://www.microsoft.com/uk/academia/studenttechnologyday/default.mspx［22］ Shawn Shoemaker: Random Map Generation for Strategy Games , AI Game Programming Wisdom, vol.2,
7.4, pp.405 − 412, 2004［23］ Dave C. Pottinger: Terrain Analysis in Realtime Strategy Games , Game Developers Conference 2000, 2000
http://www.gamasutra.com/gdcarchive/2000/
pottinger.doc［24］ Halldor Fannar: The Server Technology of EVE
Online: How to Cope With 300,000 Players on One
Server , Game Developers Conference Austin 2008,2008
http://cmpmedia.vo.llnwd.net/o1/gdcradio − net/
2008/agdc/slides/S7922i1.ppt［25］ Greg lt, Kristin King: A Dynamic Reputation System
Based on Event Knowledge , AI Game Programming
Wisdom, vol.1, 8.6,, pp.426 − 435, 2002
［26］ Mark Brokington: Building a reputation system: Hatred, Forgiveness, and Surrender in NeverwinterNights , Massive Multiplayer Game Development,
vol.1, 6.5, pp.454 − 463, 2003［27］ Mike Ambinder: Valve s Approach to Playtesting: The
Application of Empiricism , Game Developers Conference
2009, 2009［28］ Patrick Plourde: Designing Assassin s Creed 2 ,Game Developers Conference 2010, 2010
http://www.gdcvault.com［29］ Bungie: Global Halo 3 Heatmaps , Bungie.net,
http://www.bungie.net/online/heatmaps.aspx［30］ Chris Hecker: Real − time Motion Retargeting toHighly Varied User−Created Morphologies , SIGGRAPH
2008, 2008
http://chrishecker.com/Real − time̲Motion̲
Retargeting̲to̲Highly̲Varied̲User − Created̲
Morphologies［31］ 倉地紀子： Spore のモーションリターゲット・パイ
プライン ，CGWORLD 2009 年 1 月号，vol.125，pp.80−
85，2009［32］ Chris Hecker: Meaning, Aesthetics, User Generated
Content , GDC China 2009, 2009http://www.gdcvault.com［33］ Will Wright: AI: A Design Perspective , Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment
Conference 2005, 2005［34］ 自作マップで本当にみんなで遊べるの？
『FAR CRY 2』

12

知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）

プロデューサーに聞いてきた ，ファミ通オンライン，
2008
http://www.famitsu.com/event/tgs/2008/1219017̲
1829.html［35］ 三宅陽一郎： 日本のゲーム開発技術の全体像とこれからの課題 ，デジタルコンテンツ制作の先端技術応用に関する調査研究報告書（2009年度），pp.146−179，2010
http://www.dcaj.org/report/2009/data/dc̲09̲03.pdf［36］ Nathan Sturtevant: Memory − Efficient Abstractions
for Pathfinding , Artificial Intelligence and Interactive
Digital Entertainment Conference 2007, 2007
http://webdocs.cs.ualberta.ca/ 〜 nathanst/papers/
mmabstraction.pdf［37］ IEEE Conference on Computational Intelligence andGames, http://www.ieee − cig.org/

著

者

紹

［38］ The Artificial Intelligence and Interactive DigitalEntertainment Conference（AIIDE）,
http://www.aaai.org/Conferences/AIIDE/aiide.php［39］ Paris Game AI Conference,
http://gameaiconf.com/（２０１０年１０月１０日 受付）［問い合わせ先］〒151−0073 東京都渋谷区笹塚2−26−2
株式会社フロム・ソフトウェア
三宅 陽一郎TEL：03−3320−6071
FAX：03−3320−5632
E−mail：y̲miyake@fromsoftware.co.jp,
http://fromsoftware.co.jp

介
み やけ

よういちろう

三宅

陽一郎 ［

会員］

1999年京都大学総合人間学部基礎科学科卒業．2001年大阪大学理学研
究科修士課程物理学専攻修了．2004
年東京大学工学系研究科博士課程（単位取得満期退学）．同年，株式会社フロム・ソフトウェア入社．人工知能学会会員．日本デジタルゲーム学会研究委員，会員．デジタルコンテンツ協会「デジタルコンテンツ制作の先端技術
応用 に関 する 調査 研究 委員 会」委 員（2007〜2009年度）．IGDA日本（国際
ゲーム開発者協会日本）ゲーム AI 専門
部会 ，チ ェア マン ．共 著「デ ジタ ル
ゲームの教科書」（ソフトバンク・クリ
エイティブ，2010年）．

Vol.22 No.6