SPECIAL
ISSUE
VOL.68NO.02
2014

特集：インタラクティブコンテンツ

3 章 インタラクティブコンテンツデザイン

3-1 ディジタルゲームにおける人工知能エンジン
三 宅 陽一郎†
キーワード：キャラクタ，ゲームエンジン，インフォメーションフロー，エージェントアーキテクチャ，遠心性コピー，ブラックボードアーキテクチャ

１．まえがき項）．さらに高度な知性の特徴としては，アーキテクチャ内部に情報の循環を持つようになる（3.4 項）．この内部のディジタルゲームの大規模化と多様化に伴い，ゲーム内インフォメーションフローは，外部とのインフォメーショの AI も構造化が進められて来た．AI の構造化とは，ゲーンフローと相互作用しながら，一つ上位の知性を実現するム内のステージの変化を認識するのみならず，自分の身体基本構造となる．1 節で概論を述べた後，2，3 節で上記でを通した物理的インタラクションなど，複数の経路でもた述べたエージェント内部の構造についての基本概念を一つらされる膨大な情報を解釈し，そこから同じく複雑な自分一つ説明して組合せて行くことで，エージェントの知能のの行動を継続的に生成し続けるための「知能としてのメカ構造のダイナミクス全体を解説して行く．

ニズム」を意味する．このメカニズムの探求はこの 10 年強，1.1

ディジタルゲーム AI に求められるもの

ゲーム産業内やキャラクタ AI を研究する学会において進ディジタルゲームに「ユーザに対して映画やお化け屋敷められて来た．本文では，そのメカニズムの基本概念を説のようなセットの中で演出をして遊ばせる」，「ディジタル明することで，ゲームのみならずリアルタイムに駆動する空間の中に一つの世界を作って遊ばせている」という二つAI の作成に有効な技術と方法を提示する．

タイプがある．近年，ディジタルゲームの大型化で，このまず今回説明する「人工知能エンジン」は，ゲームエンジ両者の軸がより明確に顕在化されており，ディジタルゲーンの一部である．人工知能エンジンはゲームから情報を得ム内のキャラクタ（エージェントとも呼ばれる）の果たす役て情報を吐き出す．すべてが情報として扱えるところに，割も，この二つの軸の要求に沿う形となる．前者における仮想空間の AI の最も顕著な特徴の一つがある．まずこのキャラクタは役者のように振舞う「演出性」が必要とされる．

「情報の流れ」について解説する（1.3 項）．この情報の流れ

例えば，特定の状況で決められたタイミングでプレーヤをを受けて情報処理を行うのが「エージェントアーキテク

攻撃し決められた台詞を言い，味方がやられた時に駆けチャ」であり（2 節），このアーキテクチャはゲーム環境と寄って抱きかかえる，などの演技である．後者では，ゲー知能の間を情報交換することで結合させ，一連の情報の流ム世界の中で自律的に活動・生活する「自律性」が必要とされ（インフォメーションフロー）を形成する（2.1 項）．このれる．例えば，戦闘領域で岩などに隠れながら前進しながインフォメーションフローの中で情報は形を変えて循環すら敵を殲滅する，あるいは，仮想的な街の中で日常生活をる．その情報の形を「知識表現」と呼ぶ（2.2 項）．この知識営む，などである．このようにディジタルゲームにおける表現を工夫することで，認識と行動に新しい形がもたらさ

AI は「演出性」と「自律性」の二つ属性が求められる．そのれ，新しい知的特徴を実現することができる．知識表現の比重はゲームタイトルとその中でキャラクタの果たす役割

中でも，行動を定義する行動表現は行動の特徴を決定するに依存する．

重要な知識表現である（2.3 項）．ここまでが基礎的な概念

1.2

であるが，さらに発展として，多様な情報処理に耐えられゲーム全体が大規模になるに従い，ディジタルゲームは，人工知能エンジンる形にアーキテクチャは進化しており，最も顕著な特徴はソフトウェア構造として基本機能を提供する「ゲームエンジ階層化である（3.1 項）．階層化はインフォメーションフ

ン」部分と，その上に構築される「ゲームコンテンツ」部分にローの分岐，並行プロセス，統合を引き起こす．最終的に分離することとなった（図1）．
「ゲームエンジン」は，ラインAI は身体を通して世界に影響に及ぼす．具体的に身体をどタイムにおけるコアとモジュールのみならず，ゲーム製作う動かすかという問題はアニメーションの問題である（3.3

環境を含む総合的環境を指すようになって来た．
「ゲームコンテンツ」を作る側は，プログラマ，プランナに加えて，グ†株式会社スクウェア・エニックス テクノロジー推進部"Interactive Contents Design; AI Engine in Digital Game" by Youichiro
Miyake (Advanced Technology Division, SQUARE ENIX Co., Ltd. Toky.)

X （10）

ラフィッカ，コンポーザなどアーティストである．マウス
操作，ペンタブレット操作，（ビジュアル）スクリプティン
映像情報メディア学会誌 Vol. 68, No. 2（2014）

3-1

ディジタルゲームにおける人工知能エンジン

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AIモジュール（身体と知能を持つ）
認識生成

意思決定

行動
生成

内部状態
記憶
図 1 ゲームエンジンと人工知能エンジン

エフェクタ

センサ
環境（ゲームワールド）
自然法則とゲームルールを持つグによるデータ制作を連携して一つのコンテンツを生成しインフォメーション・フローと物理的な力の流れて行く．アセット（コンテンツデータ）が複数の開発者の手をわたって加工されながら最終データになる過程を「コンテンツパイプライン」，「アセットパイプライン」と呼び，具体

図 2 循環するインフォメーションフローと力の流れ的にはツールの連携「ツールチェイン」による「データ生成パイプライン」が形成され，全体として開発者全員の「ワークフロー」が定義される．開発の初期においては，ゲームデザインと並行して，このようなコンテンツを積み重ねるためアービタ環境を構築する作業が主となる．人工知能部分も同様であり，人工知能パイプライン，人工知能ツールを整備する必要がある．ここでは，ディジタルゲームにおける人工知能エンジンの基本的な構造について解説する．
1.3

環境（ゲームワールド）

環境と知能の間の情報と力の流れ

モジュモジュール1．
．
（センサ） ール．

記憶領域

ディジタルゲームの AI は，ゲームステージやプレーヤの記憶領域

モジュール 8モジュール 9

記憶領域

記憶領域
（身体）

環境
（ゲームワールド）

インフォメーション・フロー

状態など，深くゲーム部分と絡むためにゲームコードの一ブラックボード部分として，裸の状態のコードや関数の形でコーディング

AI モジュールされる場合が多かった（現在でもそういう実装はある）．しかしゲームの大型化に際し AI 部分は，ゲーム部分からあ図 3 ブラックボードを用いたエージェントアーキテクチャる程度独立したモジュールとして実装されるようになった．AI モジュールは「知能」と「身体」を持ち，それにしたがって，AI は環境と内部の間に「情報の流れ」（インフォつモジュールに明確に分離されている点にある 4）5）．モ

メーションフロー）と「身体・物理的な力の流れ」を持つこ

ジュール同士の直接の連携は制限され，ブラックボード上とになる．この二つの流れが混在しているところに，知能のデータを介して連携する形となっている（図 3）．

を作る難しさと面白さの課題がある．
アーキテクチャの役割は AI の内部（身体・知能）構造を定義し，外部（環境）との情報と力学のやりとりを定義する

この構造によって，各モジュールの独立性が確保されると同時に，モジュールを入れ替え知能の多様なバリエーションを実現する多様性を獲得することになる．

ことである．内部と外部の接続と独立を実現するために，各知能モジュール群はそれぞれ専門的な機能を持ち，ブAI モジュールは世界から情報を取る「センサ」，世界へとラックボードを介して連携することで一つの総合的な知能影響を与える「エフェクタ」，さらに，その中間の「意思決を実現する．例えば意思決定モジュール，移動ナビゲー

定」が直列に組合されたアーキテクチャを持つ（図 2）．

ションモジュール，状況予想シミュレーションモジュール，

２．エージェントアーキテクチャ

運動生成モジュールなど独立に実装され，ブラックボードを介してデータを読み書きすることで連携する．知能モ

AI の内部構造は，エージェントアーキテクチャと呼ばれジュール群の上位にあるアービタは，各モジュールをいつ，1）る ．ディジタルゲームのキャラクタにおけるエージェント

どのタイミングでアクティブ・非アクティブ化にするかアーキテクチャの基礎となるのが，MIT メディアラボのを，AI の内部と外部の状態を監視しながら適切にコント

2）ロールする．それによって状況に応じたモジュールの制御テクチャである ．このアーキテクチャの特徴は，ブラックを実現し適切なインフォメーションフローをダイナミックボードアーキテクチャ（Blackboard Architecture）を採用しに産み出す．

Synthetic Characters Group が2000年に提案したC4アーキ
3）ている点であり，データを管理するブラックボードと呼ばこのアーキテクチャはその後の Halo2（Bungie Studios,れる共有メモリー空間と，そのデータを操作する権限を持2004）や，F.E.A.R.（Monolith Productions, 2005）といった（11） X

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特集：インタラクティブコンテンツモジュールモジュール

記憶領域

記憶領域

アービタモジュール モジュール モジュール モジュール

ブラックボード2モジュールモジュールモジュール モジュール モジュール
記憶領域
図 4 アービターとインフォメーションフローの変化

記憶領域

記憶領域

ブラックボード2モジュール

FPS（First Person Shooter）ジャンルのエージェントに応

モジュール

モジュール

図 5 内部運動を持つ記憶領野としてのブラックボード用され，この 10 年でゲーム産業内で広く応用されるに至った 6）．また，大学におけるゲームエージェント研究の基礎ともなった．現在，C4 アーキテクチャは拡張され，ブラックボードを多層化・階層化したり，モジュール間の複雑な連携を実装したり，さまざまな方向に発展している2.17）8）．

インフォメーションフロー

義する．例えば取得した情報に対して，取得時刻，取得センサ，信頼度など管理情報を付与することで，知識をメタ的にマネジメントすることが可能となる．例えば，敵 A のインフォメーションフローは各モジュールの連携によっ

位置は自分の目で見たのでその時点で信頼度は 1.0，だが時て形成される．逆に一度形成されたインフォメーションフ間の経過とともに情報の信頼度は減衰し 30 秒後は 0.2，仲ローはヒステリシスを持ち，環境の変化に対して変化しな間から聞いた情報なら信頼度 0.5, 10 秒後は 0，などと情報がらも，流れを維持するように各モジュールを連結する．

を内容にかかわらず外側から評価することが可能となる．

結果として，インフォメーションフローは各モジュールを知識表現もブラックボードアーキテクチャも，歴史的に結びつける機能を果たすことになる（図 4）．

はエージェント間のコミュニケーションを指向して，1970

インフォメーションフローは，内部（記憶）・外部（環境）

年代，1980 年代を通して発展した技術であるが 5），ディジからさまざまな情報が流れ込むことで変化して行くが，タルゲーム AI はそれをエージェント内部で使用している．

アービタはモジュールを駆使して，状況に合ったモジュー

2.3

ルをアクティブにすることで，インフォメーションフロー

ブラックボード上の記憶たちは，インフォメーションフを AI 内部と環境の間に形成し，環境に適応した思考を産ローの上で変換されて行くだけではなく，アーキテクチャみ出すことになる．
2.2

記憶のダイナミクスの内部で運動と変化を持っている（図 5）．例えば，あるモ

ブラックボードアーキテクチャと知識表現

ジュールは幾つかの情報から，より抽象的な情報を抽出し，インフォメーションフロー上にある情報は，環境から新し別のモジュールは得た情報から新しい別の情報を推論す

く取得された情報，それが思考によって解釈され抽象化さる．またあるモジュールは古くなった情報を破棄する．これた情報，そこから生み出された意思決定情報，などであのように，ブラックボード上の情報はモジュールの自律的る．各情報はブラックボード上の特定の位置に配置される．

な活動によって整理・発展する．それはまるでブラック

ブラックボード上に展開される情報は静的に変化するこ

ボード全体を「生きている情報体」のように機能させる．とのない情報と，動的に変化する情報がある．例えば，

2.4「この敵にはこの魔法が効く」，「回復薬を飲めば体力が上

知識表現の中でも行動を定義する知識表現は，キャラク

行動形式がる」というルールの知識は静的であるが，体力や魔法のタ AI の中心的課題である．例えば，行動の定義とは「どのパラメータ（HP，MP）は変化し続ける．ブラックボード上

ターゲットに，どの武器（魔法）で，どのタイミングで，攻に点在する各情報はパラメータとシンボルの集合であり，撃するか」，「どの方角に，どのタイミングで，何をしながモジュールの操作で結ばれている．例えば，ある情報が変ら，退却するか」などである．前者を A，後者を B とすれ化すると連動して他の情報も変化する，時間的に消滅する，ば，意思決定モジュールは A と B を同時に提案（生成）し，などである．

評価値や優先度によってどちらかを選択する，多くの行動

そ れ ぞ れ の 情 報 の 形 式 は ， 知 識 表 現（ K n o w l e d g e

案を生成しその中から選択する意思決定法は，ユーティリ

Representation）と呼ばれ，知識体の構造や操作方法を定ティベース（Utility-Based）と呼ばれる．ゲームではこれをX （12）

映像情報メディア学会誌 Vol. 68, No. 2（2014）

3-1

センサモジュール

意思決定モジュール

行動生成モジュールディジタルゲームにおける人工知能エンジン

記号情報認識結果行動

運動

インフォメーション・フロー問題ドメイン
ブラックボード

図 6 「認識」，「結果」，「行動」，「運動」と問題ドメイン

記号情報

インフォメーション・フロー（記号）シンボル・記号層ブラックボード

抽象化

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具象化

感覚情報

感覚情報
インフォメーション・フロー（感覚）

抽象化
力学作用
環境（ゲームワールド）

知覚・刺激層ブラックボード
物理的・化学的な現象のフロー

具象化
力学作用

身体・物理層ブラックボード
AIモジュール

環境（ゲームワールド）

図 7 AI の階層的表現含めて 7 つの代表的な意思決定法がよく使用される 9）．

逆に外部的に環境で運動する身体は世界からの作用を物理

行動がインフォメーションフロー上で意思決定される的に受ける．例えば，外部からの力に応じて体勢を維持すと，身体へと向かってより具体的な情報へ分解されながら，る，安全な場所に逃げ込むなどの物理的運動を行う．これ

行動生成モジュールで実際の運動が生成される．実際の運は情報に対する反射とは別の物理的・身体的な反作用であ動が行われると，環境とのインタラクションによって反応り，身体の状態がこれによって変化する．知能が行動の生が得られる．

成した時に自分自身として想定する運動（遠心性コピー）と，知能がこの反応を「結果」として認識するためには，結果実際の結果として運動の差が，身体に対する作用として認の知識表現が準備されなければならない．例えば，結果の識される．

知識表現は「どのターゲットが，どのよう状態変化し，ど（2）知覚・刺激層のような状態になったか」あるいは「自分自身の体力，魔法五感から得た情報を中心に，情報処理，反射の結果とし力，ステータスがどう変化したか」などである．結果の表て行動を行う．例えば，危険な敵を認識したから逃げる，現が決められると，そこからその結果を形成する情報を集

食べ物の匂いがしたから近づく，などである．

めるためのセンサ・認識のパスが決定される．例えば，（3）言語・シンボル層「暗闇の中で石を投げて床の状態を知る」のであれば聴覚感覚によって得た情報を総合・抽象化して新しい判断を（正確には石と床の衝突した面の属性）を，「右パンチで相行う．文字・シンボルなどの記号情報操作による高い情報手を叩く」のであれば右手とターゲットの衝突検出の有無

伝達の能力を使用し，記号情報に基づいて知的な行動する．

を判定する必要がある．

例えば，命令を受け取って行動する，自分の意思を言葉や行動の知識表現と，結果の知識表現の実体は同一のイン泣き声で仲間に伝える，求愛する，などである．

フォメーションフロー上で対応付けられ，これによって行

このように生物は自己の知能を階層的に構造化しながら動の評価と学習が可能となる．つまり「認識」，「結果」，外部世界に対応している．これによって生物は，その根底「行動」，「運動」の四つ要素は一つの問題ドメインを形成すで原始的に環境と深い結びつきながらも，抽象化した情報るためのセットであり，インフォメーションフロー上で一レベルでも世界に応答することができる．

連の要素（シークエンス）として結ばれることになる（図 6）．

３．エージェントアーキテクチャ内部構造の発展

そこでブラックボードは，単なる情報の置き場を超えて，身体を表現する領域，知覚を表現する領域，記号情報を表現する領域として段階的に拡張され，統合して「階層型領域より複雑な環境における高度な役割を持つエージェント

ブラックボード」5）としてキャラクタの内部状態全体を表現は膨大な情報処理能力を必要とするため，内部を構造化すする．各階層には異なるインフォメーションフローが並列る．ここでは，階層化，サブサンプション，内部循環インして流れ，異なる問題ドメインを解決する思考が並行してフォメーションフローなど，より発展したエージェント内エージェントアーキテクチャ内部を流れることになる．

部の構造を解説する．
3.1

階層化

特にその構造化の中で顕著に見られる特徴は階層構造である（図 7）．ここで代表的な三つの階層を解説する．

3.2

サブサンプションアーキテクチャ

階層化とともに導入される構造がサブサンプションアー
キテクチャである（図 7）．
上位の階層はそれより以下の階層のメタ表現であり，上（1）身体・物理層位の階層はより下位にある層を監視・コントロールするこ

生物は内部的に，食欲や排泄の生理的機能や自己保存本とができる．これは，拡張されたサブサンプションアーキ

能を持ち，内部現象に起因する生理的な自律的運動を行う．

テクチャである．各階層は独立かつ並列に運動しながら協（13） X

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特集：インタラクティブコンテンツ

AIモジュール

インフォメーション・フロー（記号）シンボル・記号層
シンボル・記号層ブラックボード

知覚・刺激層インフォメーション・フロー（感覚）身体・物理層
知能内部のインフォメーション・フロー

知覚・刺激層ブラックボード
物理的・化学的な現象のフロー環境（ゲームワールド）
自然法則とゲームルールを持つ

仮想的
身体

身体・物理層ブラックボード

インフォメーション・フローと物理的な力の流れ

図 8 複数の運動生成パス

図 9 情報の内部循環と外部循環調する．各層が自分自身に必要な情報を集めて意思決定を行い，行動を決定し競合しながら身体の制御を行う．

3.4

内部循環インフォメーションフロー

環境から身体を通して情報が集積し意識が作られ，逆に，各階層において行動と結果の表現は決定されており，そ知性は意識から身体を通して環境に働きかける．その途切の対応にしたがって各階層ごとの記憶と学習が可能となれることにない継続的な循環を示すのがインフォメーショ

る．例えば身体層は，運動の記憶と学習であり，知覚の層ンフローであるが，一方で内部で循環するインフォメーは認識と行動の学習であり，最上層はシンボルに基づく学ションフローが存在する（図 9）．内部で循環するインフォ習である．一般に生物進化は下位から上位に向かって進化

メーションの主な機能は蓄積された記憶の整理と，そこかして来たと考えられるが，各階層で解決される問題領域がら推論・演繹される新しい情報の抽出と獲得である．

異なるため，それぞれの層で，ゲーム要件に応じた問題ドメインのフレームを設置して行く必要がある．
3.3

身体運動の形式

外部と内部をつなぐインフォメーションフローの中で運ばれた情報は記憶として蓄積される．内部循環インフォ
メーションフローは，現前で知覚している対象をキーとし身体運動を制御するアニメーションモジュールと AI モて内部記憶を検索し，連想される記憶をもって知覚対象をジュールの協調の方法は，近年の高度なエージェントの設修飾する．例えば，目の前の「モンスター A」を見ている時，計で最も重要な課題の一つである．離散的な意思決定思考

その「モンスター A」に付随する記憶が連想され，その記憶に対して，アニメーションは時間的に連続なシステムであが「モンスター A」に紐付けられ，その集合体が新しい認識り，準備されたアニメーションデータ群を接続・複合するとなる．

か，プロシージャルに自動生成することで必要なアニメー

また生物は眠っている時，外部からの情報が極限まで制ションを状況に合わせて作り出す．アニメーションは環境限され，内部におけるインフォメーションフローのループ

要因（いきなり床が抜ける，目の前にボールが飛んで来る）が大きくなり，蓄積した記憶が変化・整理されて行く．こなど身体的に反応する必要がある反射的行動と，跳び箱やれは夢の作用と同じである．内面で閉じたインフォメー

ハードルを飛ぶ，敵から隠れる，など思考のもとで運動をションフローは知能内部の強い自己構造化に寄与している

作って行く計画的行動がある．と予想され，今後のエージェント内部構造の研究課題の一

そこで実現したい運動問題のドメインによって，複数の経路で運動を形成して行く必要がある．階層構造を用いて「身体レベルで解くパス」，「知覚レベルで解くパス」，「抽つである．

４．むすび

象的思考で解くパス」など複数の運動形成パスを並列に動知性がその属する世界に存在することは，世界と深い関作させ，最終的に身体レベルで統合する手法が考えられるわり合いの中で生きるということである．単に見えている（図 8）．さらに生成された運動に対して，ポストプロセス現象を超えて，知性と環境の間では長い進化の過程で知性としてアレンジを加える手法がある 10）．と環境の相互の関係が形成されており，知性は変化する環

知能は複雑すぎる身体そのものの情報をすべて扱うことはできない．そこで，「仮想的身体」として実際の身体を簡境の中の動的平衡系として存在している．それは身体・物理的にも，また知覚情報的にも同様である．

易的な表現として持つ（身体の知識表現）．この表現をイン

知性は身体と頭脳を持ち，この二つは深い関連の中にあ

タフェースとして，アニメーションモジュールは身体を知り，どちらかを単独で考えることはできない．人間が身体覚し操作することが可能となる．

を動かしながらも，知覚から得た情報を解析して行動を形

X （14）

映像情報メディア学会誌 Vol. 68, No. 2（2014）

3-1

成するように，人工知能も身体・物理的な知と制御を持ち，同時に情報的な知と制御を持っている．知能は常に環境に対して相対的なものであり，環境の中の身体とあり方に強く影響されている．
このように，ゲームにおける人工知能は情報処理的なフレームを超えて，環境における身体・物理的なインタラクションを同時に考えることで，新しい研究課題を産み出し続ける．それは，単に情報的に定式化された問題を超えて，流れ続ける情報と変化する環境の中で，情報的存在・物理的存在としての自己の均衡を保つことである．
本文では，まずゲームという仮想的世界のキャラクタに対して，エージェントアーキテクチャという大きなフレームを用意した．さらに，エージェントアーキテクチャ内部で「リアルタイムに情報処理と意思決定が行われるためには，どのようなモジュール設計が必要か」という問題に対して，この十年のゲーム産業で蓄積されて来た基本的な設計アイデアを紹介した．そこでは，情報的存在と同時に物理的存在として安定化しようという二重の力の相克があり，階層構造やサブサンプションアーキテクチャが応用されることになる．ここで解説した技術は，変化し続ける環境の中でリアルタイム AI を作ろうとするエンジニアリングにおいて必ず直面する問題に対する一つの解答を与えており，ゲームで培われたリアルタイム AI の技術が，ゲームを超えて広く応用されることを期待するものである．

ディジタルゲームにおける人工知能エンジン〔文SPECIAL
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VOL.68NO.02
2014献〕

1）S.J.Russell, P. Norvig ： エージェントアプローチ人工知能第 2 版 ，pp44-51，共立出版（2008）
2）MIT Media Lab, Synthetic Characters Group http://characters.
media.mit.edu/（2013.12.17）
3）R. Burke, D. Isla, M. Downie, Y. Ivanov, B. Blumberg:"CreatureSmarts: the Art and Architecture of a Virtual Brain", GameDevelopers Conference 2001（2001）
4）D. Isla, B. Blumberg: "Blackboard Architecture", AI Game
Programming Wisdom, Charles River Media, 1, 7.1, pp333-344,（2002）
5）石田亨： 分散人工知能 ，pp70-91，コロナ社（1996）
6）三宅陽一郎： 第 23 章ディジタルゲーム AI ，ディジタルゲームの教科書，ソフトバンククリエイティブ，pp431-482（2010）7）三 宅 陽 一 郎 ： 次 世 代 キ ャ ラ ク タ A I ア ー キ テ ク チ ャ の 構 築 ，CEDEC（2012），http://cedil.cesa.or.jp/session/detail/891（2013.12.17）
8）R. Arrabales, A. Ledezma, A. Sanchis: "Towards the Generation ofVisual Qualia in Artificial Cognitive Architectures", BICS 2010（2010）9）三宅陽一郎： はじめてのゲーム AI 〜意思を持つかのように行動するしくみ〜 ，WEB+DB PRESS，68，技術評論社，pp87-120（2012）10）
B. Anguelov: Managing the Movement, GDC2013（2013）
み や け よういちろう

三宅陽一郎 1999 年，京都大学総合人間学部卒業．
2001 年，大阪大学理学研究科物理学専攻修士課程修了．2004 年，東京大学工学系研究科博士課程（単位取得満期退学）．2004 年，（株）フロム・ソフトウェ
ア入社．2011 年より，（株）スクウェア・エニックス
テクノロジー推進部リード AI リサーチャー．専門はディジタルゲームにおける人工知能．共著に，『ディジタルゲームの教科書』，『ディジタルゲームの技術』，監訳『ゲームプログラマのための C++』，『C++ のための API デザイン』．

（2013 年 11 月 26 日受付）

（15） X