ゲームと社会と人工知能（Ｉ）－ 個としてのＡＩ －東京大学コンテンツ創造科学
産学連携教育プログラム
三宅 陽一郎（株式会社 フロム・ソフトウェア）

y.m.4160@gmail.com
２００８．６．４

Contact Information
Youichiro Miyake• Mail：y.m.4160@gmail.com• Twitter: @miyayou• Blog：http://blogai.igda.jp• LinkedIn: http://www.linkedin.com/in/miyayou• Facebook： http://www.facebook.com/youichiro.miyake自分が学生の頃に思っていたこと、多分、今東大生が考えている（と思う）こと(1)

ゲーム業界ってどういうところだろう？

(2)

ゲーム（ＡＩ）って実際にどうやって作っているんだろう？

(3)

ゲーム業界で（大）活躍するにはどうすればいいんだろう？

＋ とりあえず知っていることを全部喋ってほしい。後は自分で考えるから。

こういった要求になるべく応えるべく、授業を構成します。

コンテンツ
第１部 ゲームと社会（産業の話）(1) ゲームから社会を見る。
(2) 社会からゲームを見る。

第２部 ゲームと人工知能（技術の話）(1) ゲームＡＩとは何か？
(2) 演習（人工知能の基礎概念）①知識表現・世界表現 ②ゴール指向プランニング

第３部 社会と人工知能（これからの話）(1) 人はゲームＡＩに何を求めるか？
(2) ゲームＡＩの心理学[付録] ゲームＡＩの学習・研究の仕方

ゲームとは何か？
ゲーム

ゲームそのもの（コンテンツ・技術）

社会におけるゲームの意味と機能プロデューサー・ディレクターになろうとする人は、両方の意味を問い続ける必要がある。

社会とゲーム
社会

ゲーム

ゲームから社会を見ること / 社会からゲームを見ること

コンテンツ
第１部 ゲームと社会(1) ゲームから社会を見る(2) 社会からゲームを見る

第２部 ゲームと人工知能(1) ゲームＡＩとは何か？
(2) 演習（人工知能の基礎概念）①知識表現・世界表現 ②プランニング

第３部 社会と人工知能(1) 人はゲームＡＩに何を求めるか？
(2) ゲームＡＩの心理学

コンテンツ
第１部 ゲームと社会(1) ゲームから社会を見る。
(2) 社会からゲームを見る。

第２部 ゲームと人工知能
第３部 社会と人工知能

ゲームから社会を見る
社会

ゲーム製作会社

ゲーム

ゲームから社会を見る
社会
ゲーム販売会社（パブリッシャー）

ゲーム

ゲーム製作会社（プロダクション）

企業におけるゲーム開発機構（パブリッシャーも兼ねる場合）
経営企画
ゲームの
ゲームの製作本数
開発費、開発費、収益予測

プロデューサー

ディレクター

広報/宣伝
宣伝

ゲームの
ゲームの方向、方向、プラットフォーム
具体的な
具体的なゲームコンテンツ製作
ゲームコンテンツ製作

企画
製作管理
ゲームデザイン / シナリオ製作
シナリオ製作データ・
データ・人材・
人材・機材・
機材・
デバッグ工程管理
デバッグ工程管理

デザイナー

グラフィッカー

サウンド

デバッガー
データコンテンツ製作
データコンテンツ製作
デバッッグ

プログラマーシステム製作システム製作

データコンテンツを
データコンテンツをコントロール

企業におけるゲーム開発機構（開発会社の場合）
パブリッシャー
パブリッシャー
クライアント
営業や営業やＧＤＣ、Ｅ３
ＧＤＣ、Ｅ３などの商談の商談の場で契約

プロデューサー

ディレクター

広報/宣伝
宣伝

ゲームの
ゲームの方向、方向、プラットフォーム
具体的な
具体的なゲームコンテンツ製作
ゲームコンテンツ製作

企画
製作管理
ゲームデザイン / シナリオ製作
シナリオ製作データ・
データ・人材・
人材・機材・
機材・
デバッグ工程管理
デバッグ工程管理

デザイナー

グラフィッカー

サウンド

デバッガー
データコンテンツ製作
データコンテンツ製作
デバッッグ

プログラマーシステム製作システム製作

データコンテンツを
データコンテンツをコントロール

製作プランニング
製作の
製作の方向
仕様の
仕様の決定
企画

基本要素の
基本要素の
組み合わせ

量産体制

出荷準備

プロトタイプ

本制作

デバッグ

コンテンツ量産・各ステージ仕様決定・
α版・β版・マスター版

デバッグ・
メーカーチェック

デザイン・
市場調査・
自社開発力の ゲームシステ
ム・
検討
技術の検討

コンテンツにコンテンツに依存する
依存する技術導入
する技術導入の技術導入のチャンス（
チャンス（タイトル毎
タイトル毎、タイトル開発期間
タイトル開発期間は
開発期間は平均１
平均１～３年）
コンテンツにコンテンツに依存する
依存する技術導入
する技術導入の技術導入のチャンス

各段階でチェックがあり
があり、
見込みが
みが無
ければ製作中止
製作中止になることもあるになることもある。
各段階
でチェック
があり
、見込
みが
無ければ
製作中止
になることもある。

出荷よいゲームを作るにはどうしたらいいだろう？
(1) コンテンツ
どんなゲームをユーザーに届ければよいか？
(2) 技術
ハードウェアを使いこなす。
最先端の技術を使いこなす。
１回だけ作るのではない。コンスタントによい作品を世に出したい。
コンテンツ・パイプラン

コンテンツ・パイプラインとは？
ゲームを作るための製作工程① 明確な役割の分担（人材管理）② データフロー （ツールチェイン）
コンバー トツールコンバー トツールコンバー トツール

ゲームデータコンテンツ・パイプライン

ツール・プログラマー

ツール・プログラム
３Ｄツール

３Ｄモデル

２Ｄツール

２Ｄデータ

スクリプト言語

スクリプト

サウンドツール

サウンド

エクセルなど

ゲーム設定
ゲーム設定
データ

ツール・・チェイン
ツール

コンテンツ・・データ
コンテンツ

コンテンツ・パイプライン

アーティスト

デザイナー

ゲーム
エンジン
プログラム

ゲーム・プログラム

開発マネージメント

ゲーム・プログラマー
http://matsucon.net/

ゲームから社会を見る
社会

ユーザー

ゲーム販売会社（パブリッシャー）

ゲーム

ゲーム製作会社（プロダクション）

ゲーム会社にいると、会社やパブリッシャーのためにゲームを作っているという気になって、ユーザーの姿が見えなくなる（危険！）こうやってゲームを製作し出荷しますが、逆に、社会からゲームを見ると？

コンテンツ
第１部 ゲームと社会(1) ゲームから社会を見る(2) 社会からゲームを見る

第２部 ゲームと人工知能(1) ゲームＡＩとは何か？
(2) 演習（人工知能の基礎概念）①知識表現・世界表現 ②プランニング

第３部 社会と人工知能(1) 人はゲームＡＩに何を求めるか？
(2) ゲームＡＩの心理学

社会をゲームを見る
社会

ユーザー

ゲーム販売会社（パブリッシャー）

ゲーム

ゲーム製作会社（プロダクション）

社会においてゲームはどんな意味を持っているんだろう？

社会におけるゲーム
社会においてゲームはどんな意味を持っているんだろう？
ゲーム

エンターテインメント

シリアスゲーム
・ 教育・学習・ リハビリ

ゲームという言葉が持つ意味は、日々進化している！
その意味を諦めないこと、固定化しないことが、クリーターとして必須！
この対立がとても大切…

ゲーム研究者は変化するゲームの再定義し続ける

社会からゲームを見る
社会

ゲーム学

ユーザー
ゲーム販売会社（パブリッシャー）

ゲーム

ゲーム製作会社（プロダクション）

社会においてゲームはどんな意味を持っているんだろう？

社会はどんなゲームを望んでいるのか？
社会

ゲーム学

ユーザー
文化
ゲーム販売会社（パブリッシャー）

ゲーム

ゲーム製作会社（プロダクション）

文化的差異はますますゲームに表現されつつある

ゲームにおける文化的差異
FC

SFC

SS, PS

Hardware

PS2,GC,Xbox

1999 DC

Xbox360, PS3, Wii

2005

（次世代）
次世代）

時間軸

抽象的な記号の意味が強い

文化的な差異がはっきり出ている

広く受け入れられやすい

文化的嗜好をはっきりと反映する
人を選ぶ

コンテンツは拡大するのに、ゲームはますますニッチになるこの先、世界で受け入れられるゲームを作るにはどうすればよいだろうか？

現在の傾向① 日本のゲームでは、海外で受けるものと受けないものがある。
（例）受け入れられる … MGS、塊魂
受け入れられない… モンハン

② 海外のゲームを日本人は（殆ど）しない。
（例）HaloなどのＦＰＳファンは少ない欧米と日本のコンテンツの決定的な違い
ゲームに求めるもの
欧米

日本

Reality

Fantasie

リアルなＣＧ (realistic CG)
リアルなＡＩ (realistic AI )ゲーム的なＣＧ
ゲーム特有のＡＩ

現実に近い世界をまるごと作る

ゲーム的な世界を構築

学との技術方向が一致

学とは平行線のままだった

ゲームに対する嗜好は、技術的な傾向にも影響する。

欧米と日本の開発体制の決定的な違い
日本

欧米

ツール
デザイナーによる
コンテンツ開発

コンテ ンツ

デザイナ
ーによる
コンテン
ツ開発

プログラマ ー
プログラマ ー

ツール
ツール

ツール

ツール

技術

ツール

統合環境

分業制

なんとなく一体となった
職人制

社会はどんなゲームを望んでいるのか？
社会

ゲーム学

ユーザー
文化
ゲーム販売会社（パブリッシャー）

ゲーム

ゲーム文化

文化
ゲーム製作会社（プロダクション）

ゲーム技術

ゲーム文化とゲーム技術は切り離せない関係にある

ゲーム文化
欧米

韓国

日本

ＰＣ

ＰＣ

コンシューマーパッケージ購入
ダウンロードダウンロードパッケージ購入

RPG(ネットワーク)
FPS

RPG
いろいろ

FPS
Sports
シミュレーション

第１章 まとめと考察
産業編(1) ゲーム産業は資本主義社会の一部であり、いろいろな理由と形でゲームを作る。
(2) 文化によって受け入れられるゲームは異なる。
(3) 表現手段の向上は逆にゲームコンテンツに局所性をもたらし、
グローバル展開を難しくする側面がある。
(4) 欧米と日本のゲーム文化の差はそのまま技術の差に直結する。

第１章 まとめと考察
開発者編(1) ゲーム開発者は「ゲーム」を根底観念としてではなく、毎日、
そこに新しい意味を求め、ゲームを新しく発見しなければならない（ゲームデザインの閉塞の打破）。
(2) ゲーム研究者は逆に、日々拡張するゲームを明確に定義する。

ゲーム開発者とゲーム研究者はお互いを刺激できる。

第１章 まとめと考察
エリート（東大生）編(1) どんな分野にせよ社会に出ることは、その分野の伝統を継承する担い手となるということ。
(2) 伝統には、悪いものもあり、良いものもある。
エリートの役割は、それを継承するだけではなく、よりよい社会のためにそれを変革して行くこと。
みんな変えたいと思っています。
もっと楽しく開発したい… ＾＾；慣性という壁（ふにゃふにゃで厚い）。安全な方へ逃げる。
日本のゲーム業界はとても保守的。

外からの
新しい力
（＝新人）

コンテンツ
第１部 ゲームと社会(1) ゲームから社会を見る(2) 社会からゲームを見る

第２部 ゲームと人工知能(1) ゲームＡＩとは何か？
(2) 演習（人工知能の基礎概念）①知識表現・世界表現 ②プランニング

第３部 社会と人工知能(1) 人はゲームＡＩに何を求めるか？
(2) ゲームＡＩの心理学

ゲームにおける人工知能とは（ゲームＡＩ）

２つのゲームＡＩ
ゲームＡＩ

システムＡＩ
ゲームとプレイヤーの間に立ってゲームシステムをコントロールするＡＩ（例） プロシージャル
レベルコントロール
インターフェース（自然言語解析）

キャラクターＡＩ
ＮＰＣ（ノン・プレイヤー・キャラクター）のブレイン（例） 意思決定

２つのゲームＡＩ
現実世界

ゲーム世界
ゲームシステム
ゲーム内世界ユーザーシステム
インターフェース ＡＩ

キャラクターＡＩ

現実におけるにおける感覚感覚をインターフェースによってによってディジタル
ディジタル世界
世界へ
延長する
現実
における
感覚
をインターフェース
によって
ディジタル
世界
へ延長
する

今回はキャラクターＡＩに特化して話をすることにする

ゲーム世界とキャラクターＡＩ

環境

キャラクターＡＩを考えるときは、必ず周囲の環境と共に考えること

そもそも知性とは？
• 生き物が、外部の環境に対して、適応するために持ったシステム

内部状態
意識）
知性 （体、意識）

知性は境界に宿る環境人工知能とは？
自然言語会話内部状態

環境
知性
ニューラルネットワーク
論理的思考

遺伝的アルゴリズム
遺伝的アルゴリズム

生命の知能を機能ごとに、取り出して発展させたもの。

キャラクターＡＩとは？

生物
内部状態

現実
世界

仮想
世界

知性

生物の知性

キャラクター
内部状態

知性

mirror

キャラクターの知性

知性から
から抽出
抽出した
した技術
技術を
仮想世界に
生き物の知性
から
抽出
した
技術
を仮想世界
に 埋め 込 む
にその結果
結果から
から、
知性の
たるかを知
逆にその
結果
から
、人の知性
の何たるかを知るキャラクターＡＩを考えるときは、世界における自分の知能と相対させて考えてみよう！

ゲーム世界とキャラクターＡＩ

環境

キャラクターＡＩを考えるときは、必ず周囲の環境とキャラクターの内部状態と共に考えること

ここからは演習を通してキャラクターＡＩの基本概念を習得しましょう！

コンテンツ
第１部 ゲームと社会(1) ゲームから社会を見る(2) 社会からゲームを見る

第２部 ゲームと人工知能(1) ゲームＡＩとは何か？
(2) 演習（人工知能の基礎概念）①知識表現・世界表現 ②プランニング

第３部 社会と人工知能(1) 人はゲームＡＩに何を求めるか？
(2) ゲームＡＩの心理学

目標

迷路の中を自分で考え、自由に移動できるＡＩたちを作って、それを使ったゲームを考えよう！

作成工程
Ｓｔｅｐ１ ＮＰＣが迷路の中を自由に移動できるようにする。 第１回
Ｓｔｅｐ２ ＮＰＣが自分で行動を考えられるようにする。
Ｓｔｅｐ３ ＮＰＣたち互いにが協調できるようにする。
Ｓｔｅｐ４ ＮＰＣたちを使ってゲームを作ってみる。

第２回

Ｓｔｅｐ１

ＮＰＣが迷路の中を自由に移動できるようにする。
気軽に読もう！

NPCの自由な移動 ①
Ｑ1： 与えられた迷路を抜けることが出来るＡＩを考えてみよう！
どのように実装すればよいか？

NPCの自由な移動 ①

Ａ

Ａ1： 迷路をグラフとて表現する。

①「迷路内の移動＝グラフ上の移動」と問題が簡単になる。
グラフ検索のアルゴリズムでＡＩを動かすことが可能になる。
Ａ

① Ｂ

Ｃ

②

Ｆ

⑦

Ｇ
Ｉ

③

⑥

④

Ｄ

世界表現
Ｅ

最大３
分岐の
合流しない
しない迷路
迷路は
最大
３分岐
の合流
しない
迷路
は
等価である
である
２分木(binary tree)と等価

④
Ｅ

⑤
⑥

⑦

Ｈ

⑧

Ｂ
③

Ｃ

Ｄ

⑤

②

Ｊ

⑧ Ｇ

Ｆ
Ｉ

Ｊ

このように、ゲーム世界をＡＩの制御のために表現したものを世界表現という。

Ｈ

NPCの自由な移動 ①

Ａ
①

動作例
②
Ａ
Ｃ
Ｆ

① Ｂ

Ｄ

②
⑦

⑤

④

③

Ｃ

③

Ｂ

Ｄ

Ｅ

④
Ｅ

⑤
Ｇ
Ｉ

⑧

⑥

Ｈ

⑥

⑦
Ｊ
Ｆ

工程１：企画が迷路を製作する
Ｉ
工程２：プログラマーが世界表現（ここでは２分木）を実装する。
工程３： グラフ検索アルゴリズムを実装する。
ゲーム中：スタート地点からゴール地点までパス検索を実行し、ＮＰＣにパスにパスをたどらせる。

⑧ Ｇ
Ｊ

Ｈ

Halo2 における世界表現

ゲーム世界に情報を埋め込むことで、ＡＩは賢く世界を移動することが出来る。
世界表現

CounterStrikeにおけるパス移動

GDC 2004 : The Making of the Official Counter-Strike Bot
http://www.gdcvault.com

知識表現・世界表現とは？

Killzone 内容：地表を舞台にしたＦＰＳ
 開発元： Guerrilla 出版: SCEE （欧州）、SEGA (日本） Hardware: PS2
 出版年： 2004-2005 (ミリオンセラー) Online （日本版にはない）
欧州発のオリジナルＦＰＳにしてミリオンセラー
独自のアルゴリズムを用いた戦術的なＡＩで開発者を驚かせる

Killzone NPCの課題
広大なマップで戦術的に移動し攻撃するＮＰＣ

バトルフィールドではバトルフィールドでは
最大７最大７ｖｓ７
ｖｓ７(一人は一人はプレイヤー)
で 戦う

味方

人間

（強化）人間敵

知識表現とは？
！
世界
物
事象

ＡＩのための
知識表現
（データ）

？

人間が準備してあげる

世界表現とは？
ＡＩの属する世界の大局的な情報の知識表現
ポリゴンのモデルがどうしたの？

！

ＡＩのためのデータ

世界表現の例 パス検索データ
ポリゴンのモデルがどうしたの？

検索すれば道がみつかる

地形データ

ウエイポイントデータ

世界表現の例
パス検索データ＋ウエイポイントの明るさ
ポリゴンのモデルがどうしたの？

明るい道がみつかる

地形データ

ウエイポイントデータ
ウエイポイントの明るさ世界表現の
世界表現の例 パス検索データ＋ウエイポイントの明るさ＋ 東側に対して視線が通らない（見通しが悪い）
ポリゴンのモデルがどうしたの？

敵が東側から
東側から来から来るので、
るので、
東側から
東側から見
から見えにくくて暗えにくくて暗い道を通ろう

＋

-

＋
＋

- -

＋

地形データ

ウエイポイントデータ
ウエイポイントの明るさ
東側から見えやすいかどうか（＋、ー）８方向に対して、可視距離（キャラクターの体が見える限界距離）を計算する（参照テーブルとして持つ）

完全な
完全な精度ではないが精度ではないが、ではないが、射線判定が
射線判定が軽い演算で演算で出来てしまう
出来てしまう！
てしまう！

世界表現の使い方①軽い射線判定を
射線判定を用いて戦術的
いて戦術的な
戦術的な移動ポイント
移動ポイントを
ポイントを
リアルタイム計算
リアルタイム計算しよう
計算しよう！
しよう！

Step1

一定半径内のポイントを候補に上げる

この時点で他のポイントはこれ以降、評価しない

計算量の軽減Step2 第一の敵から射線の通るポイントを評価する

４０点 … 立った状態のみ射線が通る
２０点 … 座っても立っても射線が通る

Step3 第二の敵たちから射線の通らないポイントを評価する

Step4 攻撃最適領域内のポイントを評価する

Step5 Step1~4の評価値を重みをかけて足し合わせる

動的な戦術位置検出

NPCの自由な移動 ②
Ｑ２：金塊を集めて迷路を脱出するゲームを考えてみよう！
設定：
設定： ３つの金塊
つの金塊を金塊を集めて迷路
めて迷路を迷路を脱出する
脱出する。
する。

NPCの自由な移動 ②
Ａ２：世界表現の上に情報を埋め込む
ノードに情報を埋め込むことで、条件付きパス検索の問題になる。

Ａ
①

Ａ

① Ｂ

Ｃ

②

Ｆ

⑦

②

Ｄ
③
⑤

④

世界表現

Ｂ
③

Ｃ
Ｄ

Ｅ

④
Ｅ

⑤
Ｇ
Ｉ

⑧

⑥

Ｈ
Ｊ

⑥

⑦
Ｆ

⑧ Ｇ
Ｉ

作成した世界表現に情報を埋め込んで行くことで、ＮＰＣにより賢明な能力を付与することが出来る。

Ｊ

Ｈ

NPCの自由な移動 ②
Ａ

動作例

①
Ａ

① Ｂ

Ｃ

②

Ｆ

⑦

⑧

②
③

⑤

Ｇ
Ｉ

Ｄ

⑥

④

③

Ｃ
Ｅ

Ｂ

④

Ｄ

Ｅ

⑤

Ｈ
Ｊ

⑥

⑦
⑧ Ｇ

Ｆ
Ｉ

Ｊ

Ｈ

NPCの自由な移動 ③
Ｑ３：ＡＩに基本的な情報を与えよう！
設定：
設定： スイッチ（Ｓ）
スイッチ（Ｓ）を（Ｓ）を押すと迷路
すと迷路を
迷路を脱出する
脱出する扉
する扉（Ｄ）が（Ｄ）が開く。

ＳＤ

NPCの自由な移動 ③
Ａ３：「スイッチを押せばドアが開く」という知識を表現する
ＡＩが使える形で知識を与えることで、ＡＩは知識をベースとした制御が可能になる。
Ａ

① Ｂ

Ｃ

②

Ｆ

⑦

⑧

知識表現

③
⑤

Ｇ
Ｉ

Ｄ

⑥

④

Ｅ

Ｄを「開いている」状態にするにはＳを押せ。

ＨＳ

if(D is closed) push(S)

Ｊ Ｄ

ＡＩが
ＡＩが解釈するべき
解釈するべき情報するべき情報は
情報はＡＩがＡＩが利用できる利用できる形
できる形で与えることで、えることで、初めてＡＩ
めてＡＩに
ＡＩに知識に知識に基づいた行動づいた行動を行動を取らせることが出来らせることが出来る出来る。これを知識表現
これを知識表現という知識表現という。（という。（人工知能。（人工知能の人工知能の基本）基本）

NPCの自由な移動 ③

Ａ
①

動作例
②
Ａ

① Ｂ

Ｃ

②

Ｆ

⑦

Ｄ

⑤

③

Ｃ
③
④

Ｂ

Ｄ

④

Ｅ
Ｅ

⑤
Ｇ
Ｉ

⑧

⑥

ＨＳ
ＪＤ
「ドアが
まっている」」
ドアが閉まっている
ことを目撃
目撃する
する
ことを
目撃

if(D is closed) push(S)

⑥

⑦
⑧ Ｇ

Ｆ
Ｉ

Ｈ

Ｓ

Ｊ

Ｄ
スイッチＳ
Ｓを押しに行スイッチ
しに行こう！
こう！

知識表現CounterStrikeにおけるパス移動

GDC 2004 : The Making of the Official Counter-Strike Bot
http://www.gdcvault.com

ゲームＡＩでは、現実世界のＡＩとは違い、ゲーム世界に情報を埋め込むことで、ＡＩを賢くすることが出来る。
知識表現・世界表現

Ｓｔｅｐ２

ＮＰＣが自分で行動を考えられるようにする。
僕が僕の行動を考えるんです！

自分で行動計画を立てるNPC ①
Ｑ４：「金塊を取ってスイッチを押して迷路を抜ける」ように
ＮＰＣに計画を立てさせるにはどうすればいいだろうか？
設定：
設定： ３つの金塊
つの金塊を金塊を集めてから、めてから、スイッチ（Ｓ）
スイッチ（Ｓ）を（Ｓ）を押すと迷路
すと迷路を
迷路を脱出する
脱出する扉
する扉（Ｄ）が（Ｄ）が開く。

ＳＤ

行動計画を立てるNPC ①③
プランニングをを行 う
プランニング
Ａ４：「プランニング」を用いよ「プランニング」とは、ＡＩが未来の行動のプランを自ら作成する能力のことである。詳しくは第２回テキストを見て頂くとして、そのための下準備が必要である。ここでは、連鎖によるプランニングの準備を解説しよう。

前提条件

なし

金塊クリア

ドアが
ドアが開いている

行動

金塊を
集める

スイッチを
押す

扉を通る

効果

金塊クリア

ドアが
ドアが開いている

迷路クリア

前提条件 … 行動をするために必要な条件
行動… 実際のアクション効果… 行動による結果
このように、「行動のデータセット」を作っておくと…

プランニング
金塊を
金塊を
集める

連鎖

スタート

スイッチ
を押す

金塊を
金塊を集めて脱出する
脱出する「効果」から「前提条件」を検索して、行動をつなぐ「連鎖」によって行動プランを自動的にＡＩに立てさせることができる。

なし
金塊を
金塊を
集める

連鎖

扉を通る

金塊を
金塊をクリア

金塊を金塊をクリア
スイッチを
スイッチを
押す

連鎖

ドアが
ドアが開いている

連鎖

ドアがドアが開いている

扉を通る

ゴール

迷路クリア
迷路クリア

迷路クリア

行動計画を立てるNPC ①

Ａ
①

動作例
②
Ａ
Ｃ
Ｆ

① Ｂ

Ｄ

②
⑦

⑤

④

③

Ｃ

③

Ｂ

Ｄ

Ｅ

④
Ｅ

⑤
Ｇ
Ｉ

⑧

⑥

ＨＳ
ＪＤ

⑥

⑦
⑧ Ｇ

Ｆ

Ｈ

Ｓ
Ｉ

Ｊ

Ｄ

プランニングとは？

F.E.A.R

内容：閉鎖空間の中のホラーＦＰＳ
開発元： Monolith Production
出版: SIERRA
Hardware: Windows, PS3
出版年： 2004年
FPSとホラーを, 映画的な演出によって結びつけたエポックメーキングな名作。
長年発展させて来たＡＩ技術の本領が発揮され、開発者、プレイヤーから高い支持を集める。

プランニングとは？
初期状態

行動１

行動２

行動３

行動４

ゴール

プラナー

基本概念：

初期状態

ゴール

プラナー

アクションプランニングの例
行動(アクション)によるプランニング＝

アクションプランニング

初期状態

ゴール

のどが
かわいた

のどは
かわいて
ないよ

移動する

水を飲む

プラナー
あなたは何ができるの？

移動する

水を飲む

連鎖による方法

プランニングにおける行動の表現
前提条 件

水のある場所を知っている

水 を 手 に とる ことが できる

振 る舞 い水 のある場 所
へ行く

水 を飲 む効果

水 を 手 に とる こと
が出来る

のどが
乾いていない前提条件 ＝ その行動を実行するために必要な条件
効果＝ その行動を起こしたことによる効果

F.E.A.Rでは、前提条件、効果をシンボルで記述する。

連鎖による方法

連鎖によるプランニング
プラナー

初期状態
水のある場所を知っている

喉がかわいている

のどがかわいた

水のある場所を知っている

ゴール
水のある場所
へ行く

水を手にとることが出来る

連鎖

水のある場所を知っている水を手にとること
ができる

水を飲む

のどが
乾いていないアクションのアクションのプール

喉がかわいていない
のどは
かわいて
ないよ

連鎖による方法

プランの分岐連鎖による方法

初期条件による
プランの分岐プランニング(F.E.A.R.)

プランニング(クロムハウンズ)

ゲームＡＩは、プランニングによって時間を制御する力を手に入れる
プランニング

第２章 まとめゲームと人工知能
ゲームＡＩの作り方① ＡＩがゲーム世界を認識できるように知識表現・
世界表現を作る。
② 知識表現をうまく作ると、ＡＩに思考を効率のよいエレガントな形で作ることが出来る。
③ ＡＩが時間を操る技、それがプランニングである。
④ プランニングと知識表現・世界表現をあわせる
ことで、AIがゲームにおける空間と時間を制御出来るようになる（ゲームＡＩの基本）。

コンテンツ
第１部 ゲームと社会(1) ゲームから社会を見る(2) 社会からゲームを見る

第２部 ゲームと人工知能(1) ゲームＡＩとは何か？
(2) 演習（人工知能の基礎概念）①知識表現・世界表現 ②プランニング

第３部 社会と人工知能(1) 人はゲームＡＩに何を求めるか？
(2) ゲームＡＩの心理学

第３部 ゲームＡＩと社会（人間）キャラクターＡＩとは？

生物
内部状態

現実
世界

仮想
世界

知性

生物の知性

キャラクター
内部状態

知性

mirror

キャラクターの知性

キャラクターＡＩを考えるときは、世界における自分の知能と相対させて考えてみよう！

社会はどんなゲームを望んでいるのか？

人はどんなゲームＡＩを望んでいるか？
社会

ゲーム学

ユーザー
文化
ゲーム販売会社（パブリッシャー）

ゲーム
ゲームＡＩ

ゲーム文化

文化
ゲーム製作会社（プロダクション）

欧米と日本のゲームＡＩの決定的な違い
ゲームＡＩに求めるもの
欧米

日本

Reality

Fantasie

リアルな世界のリアルなＡＩ (realistic AI )産学連携の展開
知識表現・世界表現
プランニング
人に近い知性を本気で目指すゲーム世界（お化け屋敷の）ゲーム特有のＡＩ
学とは平行線のまま（未だに…）スクリプティングＡＩ
限りなく忠実な
デザイナーの操り人形

欧米におけるゲームＡＩ技術の発展
理論の
理論の蓄積
AIに
に関する多数する多数の多数の成果と成果と論文

学問としての学問としてのAIのとしての の発展

無理なくAIのテクノロジーを実現
できる環境が整備されたHardwareの発展
演算能力の演算能力の向上シミュレーション能力
シミュレーション能力
容量（
容量（メモリ）メモリ）の拡大

実用例の
実用例の
蓄積

ゲームAIに
ゲーム に関する多数
する多数の
多数の論文

Killzone
Quake, F.E.A.R.

人工知能技術の人工知能技術の導入の導入の適切な
適切なタイミングはいつか
タイミングはいつか？
はいつか？
FC

SFC

SS, PS

PS2,GC,Xbox

1999 DC

Hardware2005

Xbox360, PS3, Wii
（次世代）
次世代）

時間軸

TV game
3D
成長期
成熟期
インパクト

Network
AI

技術の技術の歴史的な歴史的な流れから見れから見て、人工知能技術の
人工知能技術のゲームへのゲームへの応用
への応用は
応用は、
次世代で
次世代で成長し
成長し、次々世代で世代で成熟するだろう
成熟するだろう。
するだろう。

欧米と日本におけるゲームAIの開発の比較
欧米

日本

情報公開
文献

論文、会議で発表

不明

論文や書籍の膨大な蓄積

とても少ないアカデミズムとの関係取り組むAIの分野
業界としての取り組み

大学でゲームAIを研究。

希少

大学から開発の現場へ参加。
FPSを中心とするキャラク
ターメインのゲーム

さまざまなゲーム

標準化への流れがある

標準化の流れに参加する形(IGDA AIISC(人工知能インタフェース標
準化委員会） )(AIのミドルウエア市場の形成)( 例)

Quakeを扱った修士論文は世界的に有名になった。

( IGDA JAPAN を通して紹介がされている。CEDEC
でも RoundTableがある）

やはり、ゲームＡＩは欧米、特に米で進化している。
日本は技術的に遅れていると言わざるを得ない。
現在、キャッチアップ中。
しかし、欧米にはない
日本独自のゲームＡＩもあるはず。
（第２回テーマ）それでも、ゲームＡＩとして
そういった差異を超えて「普遍な法則」というものがあります。

キャラクターＡＩに普遍な原理何故、人はキャラクターＡＩを知能として感じることが出来るか？
あるいは、キャラクターを知性として感じさせるには、
どうすればよいか？

ゲームＡＩの心理学

コンテンツ
第１部 ゲームと社会(1) ゲームから社会を見る(2) 社会からゲームを見る

第２部 ゲームと人工知能(1) ゲームＡＩとは何か？
(2) 演習（人工知能の基礎概念）①知識表現・世界表現 ②プランニング

第３部 社会と人工知能(1) 人はゲームＡＩに何を求めるか？
(2) ゲームＡＩの心理学キャラクターＡＩとは？

生物
内部状態

現実
世界

仮想
世界

知性

生物の知性

キャラクター
内部状態

知性

mirror

キャラクターの知性

キャラクターＡＩを考えるときは、世界における自分の知能と相対させて考えてみよう！

人はいつキャラクターに知性を感じるか？

プレイヤー
内部状態

現実
世界

仮想
世界

知性

生物の知性

キャラクター
内部状態

知性

mirror

キャラクターの知性

キャラクターＡＩを考えるときは、世界における自分の知能と相対させて考えてみよう！

人はいつキャラクターに知性を感じるか？

プレイヤー
内部状態

知性

キャラクター
内部状態

インターフェース

知性

現実世界

仮想世界

生物の知性

キャラクターの知性

mirror

プレイヤーがＡＩに知性を感じる場合は３つの場合がある

プレイヤーがＡＩに知性を感じる３つのパターン(1) 認識、記憶、インタラクション（基本）① 認識 ② 記憶 ③ インタラクション(2) ＡＩが現実でプレイヤーが取るような行動を取るとき（了解）① 道具を使う行為② 理屈として納得の行く行為③ 賢明な行動(3) ＡＩがプレイヤーに現実的な衝動を喚起するとき（反応）① 攻撃 ② 会話 ③ 恋愛

プレイヤーがＡＩに知性を感じる場合(1)プレイヤーはＡＩが何かを認識したり、記憶したりしているのを見るとそこに知性を見出す。特に、プレイヤー自身を認識し、記憶していることを表現することは絶大な効果を持つ。
① 認識
ＡＩがプレイヤー、オブジェクト、状況を認識していることを表現すること。
② 記憶
ＡＩがプレイヤー、オブジェクトについて記憶を持っていることを表現すること。
③ インタラクション
プレイヤー、もしくは状況の変化に行動に応じた行動を
取ること。

① 認識

プレイヤーを認識しないＡＩは空気みたいなもの。
（寂しい…）

① 認識

プレイヤーはＡＩに認識されると「うれしい」と感じるもの。
（寂しくない！）② 記憶「トロと流れ星」におけるキーワード・カテゴライズ（例）（技術が公開されているわけではなく、これは三宅ならこう実装するというものです）

ＴＲ 「みやけが好きなものは何かにゃ
ＴＲ 「この木は何ていうのかにゃ？」
Ｍ 「さくら」～」
Ｍ 「じてんしゃ
じてんしゃ」
ＴＲ 「みやけはさくらじてんしゃ
じてんしゃどっちが好き」
じてんしゃ
じてんしゃ
ＴＲ 「それは食べれるものかにゃ？」
Ｍ 「さくら」 (Yes or No)
ＴＲ 「トロもさくらと同じぐらい、みやけに大切に
Ｍ 「Ｎ」 (Yes or No)
ＴＲ 「それは大切なものかにゃ？」
してもらいたいにゃ～。
Ｍ 「Y」 (Yes or No)
せめて、じてんしゃ
じてんしゃぐらいに．．．」
じてんしゃ
ＴＲ 「どれぐらい大切かにゃ？」
Ｍ 「N」
Ｍ 「とっても」(上記はゲーム内のセリフのままではなく、解説のために三宅が構成したものです。)

SCE

タグ：じてんしゃ

タグ：さくら

属性：もの

属性：木

性質：好き

性質：好き

ランク：１ ⇒２

ランク：１

①ユーザーに言語データベースを作成させる。
②それを用いてセリフを生成する。
SCEI どこでもいっしょ http://www.dokodemoissyo.com/index1.html

「トロと流れ星」におけるキーワード・カテゴライズ（推測）

固定したセリフ特徴
適切な演出的効果
くり返し
誰がプレイしても同じユーザーの入力に応じて変化するセリフ特徴
ユーザー個性に合わせた演出効果
ユーザーだけのコンテンツSCEI どこでもいっしょ http://www.dokodemoissyo.com/index1.html

③ インタラクション

プレイヤーの行動に関わらず（ユーザーがドアを押さえたのに）
ドアから入ろうとする。

③ インタラクション

プレイヤーの行動に対応して、ドアを諦めてガラスを割って入る。

（例） リプランニング
１
P

A

Ａが「Ｐを攻撃する」というゴールを選択して実行

２
PA

Ｐへ向かう途中、Ｐがドアを締める。
リプラニング

３

P

A「脇のドアを壊して」「攻撃する」
ゴールを設定して攻撃プレイヤーがＡＩに知性を感じる場合(2)
ＡＩが現実でプレイヤーがするような行動を仮想空間で取るとき
プレイヤーはその行動を知性として了解する。
① 道具を道具を使う行為（例） 物陰に隠れながら後退する（Halo,Halo2,Halo3）
踏み台を使ってドアを破って進む（CounterStrike）
オブジェクトを転がして隠れる(F.E.A.R.)② 理屈として理屈として納得
として納得の
納得の行く行為（例） 敵の射線には出て来ない（CounterStrike）
敵の射線を避けたパスを通る(Killzone)

③ 賢明な
賢明な行動
（例） 長期的な計画（ChromeHounds）
威嚇射撃(Killzone)
学習（アストロノーカ）
話す（Halo,Halo2,Halo3）

① 道具を道具を使う行為
物陰に隠れながら後退する（Halo,Halo2,Halo3）

Halo では、設定された戦術位置から、敵の射線が通らない
位置を計算して（右図）選択し移動する。

① 道具を道具を使う行為
踏み台を使ってドアを破って進む（CounterStrike）

GDC 2004 : The Making of the Official Counter-Strike Bot
http://www.gdcvault.com

① 道具を道具を使う行為
オブジェクトを転がして隠れる(F.E.A.R.)

② 理屈として理屈として納得
として納得の
納得の行く行為
敵の射線には出て来ない

GDC 2004 : The Making of the Official Counter-Strike Bot
http://www.gdcvault.com

Hard Aim

Easy Aim

③ 賢明な
賢明な行動
長期的な計画

③ 賢明な
賢明な行動
アストロノーカ（1998, muumuu）
遺伝的アルゴリズムを用いた学習
時間軸の中でとらえるhttp://www.muumuu.com/ga
mes/astro/

ＡＩ技術を使った傑作！

トラップ回避トラップ回避、回避、生殖進化

遺伝的アルゴリズム

アストロノーカ
アストロノーカ
http://www.1101.com/morikawa/1999-04-10.html

参考文献[概観] 森川幸人、赤尾容子「アリの知恵はゲームを救えるか？」CEDEC2003 (インタビュー)
http://www.muumuu.com/CEDEC2003_ants/CEDEC2003_ants.htm
http://www.watch.impress.co.jp/game/docs/20030815/mumu.htm[概観] 森川幸人「マッチ箱の脳」1011.com
http://www.1101.com/morikawa/index_AI.html

③ 賢明な
賢明な行動
言葉を使う（Halo,Halo2,Halo3）
会話のアルゴリズム（１）契機：意志決定と刺激から(例) 傷つけらる、死ぬ、敵を見る、
グレネードを投げる、隠れる場所を探す（2）発言内容の選択
A) 優先度、内容、ユニークネス（？）、関連性
B) ランダムにダイアログのタイプを選ぶ
C) 近い場所にいるキャラクターだけが答えられる。

（３）設定
５７のイベント
１６６のダイアログのタイプ
１２人の喋れるキャラクター
５１４７行の会話記録

会話（例）

プレイヤーがＡＩに知性を感じる場合(2)経験則
プレイヤーは、ＡＩが少しでも人がしないようなことをすると気付く。そして、不満を感じる。
そういったことをしないようにすれば、不満はないが、賢いとは思ってくれない！ （少し、悲しい…）

キャラクターＡＩでは、かなり演出を強くしないと、「賢い」とは思ってくれない。

プレイヤーがＡＩに知性を感じる場合(3)ＡＩがプレイヤーに現実的な衝動を喚起するとき（反応）欲求がリアリティーを与える。
① 攻撃
人間は自分が攻撃されれば「敵」として認識する。
攻撃衝動によって、その対象は知性として認識される。
② 会話
人の声や言葉にはそれそのものに知性を感じさせる力がある。話しかけられると話し返したくなる。
（例）シーマン③ 恋愛
セリフ、ストーリー、ボイスによって性的な感情をプレイヤーから引き出すことで、一枚の絵がキャラクターとして認知させる。

① 攻撃
人間は自分が攻撃されれば「敵」として認識する。攻撃衝動によって、その対象は知性として認識される。

① 攻撃
人間は自分が攻撃されれば「敵」として認識する。攻撃衝動によって、その対象は知性として認識される。

② 会話

http://www.seaman.tv/

人の声や言葉にはそれそのものに知性を感じさせる力がある。
話しかけられると話し返したくなる。
コミュニケーションへの欲求

③ 恋愛

略

セリフ、ストーリー、ボイスによって性的な感情をプレイヤーから引き出すことで、一枚の絵がキャラクターとして認知されるようになる。
恋愛シミュレーションゲーム（所謂、ギャルゲー）ではその欲求によって一枚絵と言葉で、キャラクターにリアリティーを持たせる。

プレイヤーがＡＩに知性を感じる場合(III)
ＡＩがプレイヤーに現実的な衝動を喚起するとき（反応）欲求がリアリティーを与える。
逆に弱い衝動で、日常としてのＡＩを賢く見せることはたいへんだったりする。
状況を限定すればするほど、人工知能は作りやすくなる。
ゲームＡＩはずっとそれを利用して来た（戦闘という極限状態）。
日常という散漫な状態のＡＩは作りにくい。
（たいていはパターンを埋め込む）

日常系ＡＩ欧米

シムピープル日本

絢爛舞踏祭

Halo3 AIデザインコンセプト
Declarative Method とは？

Damian Isla, "Building a Better Battle: HALO 3 AI Objectives" (GDC2008)
http://www.bungie.net/inside/publications.aspx「ＡＩが対象（タスク）を選択する方法」ではなく、「対象（タスク）がＡＩを受け入れるかどうかを選ぶ方法」

第３章 まとめ(1) 人は仮想世界においても、現実世界と同じように自分と同じ知性を求める。
(2) 人が仮想世界である対象を知性と認めるためには、幾つかの原則がある。

第３章 まとめ(3) その原則をゲーム研究は探求して行く必要があるが、まだ、きちんと研究されていない。これからの課題である。(ゲームＡＩと心理学)

ゲームＡＩから社会を見る
社会
ディジタル仮想空間

ゲーム学

ユーザー
文化
ゲーム販売会社（パブリッシャー）

ゲーム

ゲーム文化

文化
ゲーム製作会社（プロダクション）

ゲームＡＩ(4) 社会はますます仮想化されディジタル空間が拡大して行き、ＡＩの活躍の場はますます広くなる。その中でもゲームは最も密度の濃い内世界を構成し、人工知能の進化の場となるだろう。

[付録] ゲームＡＩの学習・研究の仕方(I) 日本語の文献が殆どない、或いは、資料
は英語でよいものが多いので英語は必須。
(II) ゲームＡＩの教科書は英語で多く出版されている。
(III) ＷＥＢ上にゲームＡＩでよい英語論文がみつかる。
(IV) 日本語の資料は少ないが質が高い。

(I) 参考文献（日本語）（１）「ＦＳＭ」「プランニング」「評価値法」など、ゲームＡＩの基礎技術については、

オライリー・ジャパン「実例
実例でで学ぶゲームゲームＡＩ
ＡＩプログラミング
プログラミング」」
ＡＩプログラミング
松田晃一訳））（Mat Buckland著、松田晃一訳の解説が優れています。
ソースコードはＷＥＢ

http://www.wordware.com/files/ai/
できれば原書で読みましょう！

(I)参考文献（日本語）（２）①「世界表現」「プランニング」については、ＩＧＤＡ日本のＨＰの「ダウンロード」から、三宅が書いた第１，２、５，６回セミナーの教科書、
ＣＥＤＥＣ２００６の資料がＤＬできます。
http://www.igda.jp/（センサーの実装の仕方、記憶の利用法などを知りたい方は必読）② ディジタルコンテンツ協会
デジタルコンテンツ制作
デジタルコンテンツ制作の制作の先端技術応用に先端技術応用に関する調査研究報告書する調査研究報告書（
調査研究報告書（第３章）
http://www.dcaj.org/report/2007/ix1_07.html(PDFファイルがダウンロード出来ます。)③ 人工知能学会誌 Vol. 23 No. 1 (2008 年 1 月 ) 「ゲームＡＩ特集」「ディジタルゲームにおける人工知能技術の応用」 （三宅）(II)参考文献（英語）WEB
Mat Buckland
ai-junkie http://www.ai-junkie.com/ai-junkie.html

Craig Raynolds
RAYNOLDS http://www.red3d.com/
リンク集
http://www.red3d.com/cwr/games/

Steven Rabin
GameAI

http://www.gameai.com/

CGF-AICGF-AI http://www.cgf-ai.com/
リンク集 http://www.cgf-ai.com/links.html

(II)参考文献（英語）書籍

欧米のゲームＡＩの歴史から最先端までがわかりやすく、解説されています。
文科系の方も理科系の方も読んで楽しめる本です。

John Ahlquist, Jeannie Novak
Game Development Essentials: Game Artificial IntelligenceReferences for Killzone[1] William van der Sterren (2001),"Terrain Reasoning for 3D Action Games",
http://www.cgf-ai.com/docs/gdc2001_paper.pdf[2] William van der Sterren (2001) ,"Terrain Reasoning for 3D Action
Games(GDC2001 PPT)", http://www.cgf-ai.com/docs/gdc2001_slides.pdf[3] Remco Straatman, Arjen Beij, William van der Sterren (2005) ,"Killzone's
AI : Dynamic Procedural Combat Tactics", http://www.cgfai.com/docs/straatman_remco_killzone_ai.pdf[4] Arjen Beij, William van der Sterren (2005),"Killzone's AI : Dynamic
Procedural Combat Tactics (GDC2005)", http://www.cgfai.com/docs/killzone_ai_gdc2005_slides.pdf[5] Damian Isla (2005), "Dude, where’s my Warthog? From Pathfinding to General
Spatial Competence", http://www.aiide.org/aiide2005/talks/isla.ppt

Reference for Halo & Halo2
 Damian Isla (2005), “Dude, where’s my Warthog? From
Pathfinding to General Spatial Competence”,
http://www.aiide.org/aiide2005/talks/isla.ppt
http://nikon.bungie.org/misc/aiide_2005_pathfinding/index.html

 Damian Isla (2005), Handling Complexity in the Halo 2
AI, Game Developer's Conference Proceedings.,
http://www.gamasutra.com/gdc2005/features/20050311/isla_01.shtml

 Jaime Griesemer(2002),The Illusion of Intelligence: The
Integration of AI and Level Design in Halo,
http://halo.bungie.org/misc/gdc.2002.haloai/talk.html

 Robert Valdes(2004), “In the Mind of the Enemy
The Artificial Intelligence of Halo2”,
http://www.stuffo.com/halo2-ai.htm (現在はclosed)References for C4 Architecture(1) MIT Media Lab Synthetic Characters Group,
http://characters.media.mit.edu/(2) R. Burke, D. Isla, M. Downie, Y. Ivanov, B. Blumberg,(GDC2001), “CreatureSmarts: The Art and Architecture of a Virtual
Brain”,http://characters.media.mit.edu/Papers/gdc01.pdf(3) D. Isla, R. Burke, M. Downie, B. Blumberg (2001)., “A Layered
Brain Architecture for Synthetic Creatures”,
http://characters.media.mit.edu/Papers/ijcai01.pdf(4) D. Isla, B. Blumberg (2002), “Object Persistence for Synthetic
Characters”,http://characters.media.mit.edu/Papers/objectPersistence.pdf(5) Movies of Duncan,http://web.media.mit.edu/~bruce/whatsnew.html(6) Object Persistence for Synthetic Characters. D. Isla, B. Blumberg. In
the Proceedings of the First International Joint Conference on
Autonomous Agents and Multiagent Systems,
AAMAS2002.,http://characters.media.mit.edu/Papers/objectPersistence.pdf

References for F.E.A.R.


論文 Orkin, J. (2006), 3 States & a Plan: The AI of F.E.A.R.,
Game Developer's Conference Proceedings.
Jeff Orkin, Applying Goal-Oriented Action Planning to Games, AI
Game Programming Wisdom 2, Charles
River Media., 217-228, (2003)
参考文献(I) Mat Buckland, “Programming Game AI by Example”,（第９章とそのサンプ
Chapter 9, WORDWARE publishing
ルコードはゴール指向型プランニングの優れた解説です。
ゲームＡＩについて最良の書の一つです。推薦します。）

教科書をお探しの方は、オライリージャパンより
オライリージャパンより「より「実例で実例で学ぶゲームＡＩ
ゲームＡＩプログラミング
ＡＩプログラミング」
プログラミング」として翻訳として翻訳が翻訳が出版されています
出版されています。
されています。



参考文献(II) Jeff Orkin’ HP http://web.media.mit.edu/~jorkin/（Jeff Orkin は、米におけるゲームＡＩにおけるゴール指向型プランニングの推進者の一人。著者のサイトに豊富な情報があります。）



参考文献(III) 星野 瑠美子,“F.E.A.R.のAI - 3つの状態とゴール
指向プランニングシステム”
http://www.igda.jp/modules/xeblog/?action_xeblog_details=1&blog_id=62(IGDA Japan サイト内、GDC2006講演の紹介）

次回予告

ゲームと社会と人工知能（ＩＩ）
ー 協調するＡＩ －(1) 日本と欧米のAIの差を越えて(2) マルチエージェントが見せる地平(3) 次世代技術とゲームデザイン

ご清聴ありがとうございました。

Photo from http://www.cyberleaf.com/

これ以外に、意見や質問があれば、メイルかアンケートへ

y.m.4160@gmail.com(IGDA Japan登録アドレス yoichi-m@pk9.so-net.ne.jp )http://www.igda.jp