ゲームAI専門部会紹介
http://www.facebook.com/youichiro.miyake
Twitter: @miyayou
y.m.4160@gmail.com
感想・ご質問は メイルtwitter やfacebookまで

三宅 陽一郎 (SIG-AI チェア)
2014.2.2 @関東ITS

学歴？

京都大学（数学）

大阪大学（原子核実験物理）

東京大学（エネルギー工学/人工知能）

高エネルギー加速器研究所（半年ぐらい。修士論文）
http://www.facebook.com/youichiro.miyake自己紹介• １９７５年生まれ• 自己紹介2004-2011
AI Programmer (FROM SOFTWARE)
2011-Present Lead AI Researcher (SQUARE ENIX)
2007-Present
2008-Present
2011-Present

IGDA JAPAN SIG-AI チェア
日本デジタルゲーム学会（DiGRA JAPAN）研究委員
CEDEC （日本ゲームカンファレンス）委員• 所属学会
人工知能学会(JSAI) , AAAI, IEEE CIS, ACM,
日本デジタルゲーム学会（DiGRA JAPAN）
コンテンツ文化史学会(JACHS)
経済産業省DCEXPO（デジタルコンテンツエキスポ）委員（DCAJ）

Works (2006-2014)

AI for Game Titles
BooksゲームAI専門部会の活動••••

セミナー
ラウンドテーブル・オン・ツイッター
CEDEC パネルディスカッション
書籍執筆

SIG-AIセミナー

国立情報学研究所の坂本一憲氏 / アルバータ大学（カナダ）のDavid Churchill氏「ゲーム「ゲームAIコンテストセミナー」（2013年11月6、11日）

CEDEC パネルディスカッション

Gamer’s Expres http://g-x.jp/52367efa-1c70-4fba-b7fd-293fcaac1ca2
独立行政法人理化学研究所研究院の脇坂崇平氏 ラ・シタデールLLC.の竹内ゆうすけ氏
クロスボーダー「AI×認知」パネルディスカッション（2013年8月6、11日）
クロスボーダー「
横浜パシフィコ メインホール

ラウンドテーブル・オン・ツイッター【【これまでのラウンドテーブル記録】
第第33回「人工知能と数学」
http://togetter.com/li/543548(2013/8)
第32回 「シンボルと人工知能」
第http://togetter.com/li/519026(2013/6)
第31回 「人工知能がプレイヤーを理解する」
第http://togetter.com/li/494214(2013/4)
第30回 「学習と適応」
第http://togetter.com/li/484096(2013/4)
第29回 「キャラクターの記憶と知識とは何か？」
第http://togetter.com/li/461364(2013/2)

2010年～毎月 開催 @miyayou

第28回 「行動の一貫性とはなにか」
第http://togetter.com/li/401309(2012/11)

執筆・監訳

http://g-x.jp/series/gameHorizon

デジタルゲームAIとは何か？
人工知能技術を用いて、ゲーム全体を知性化することゲーム

知性化されたゲーム

ゲームAIの３つの種類
ゲームAI
ナビゲーションAI ＝ 地形を認識するAI
キャラクターAI ＝ キャラクターの頭脳
メタAI ＝ ゲーム全体を俯瞰するAI

それぞれのAIが機能を発揮することで、ゲーム全体がいきいきとするナビゲーションＡＩ

ナビゲーションAI＝ゲーム内で任意の２点間の経路をゲーム進行中に計算する技術

https://www.youtube.com/watch?v=95aHGzzNCY8

ナビゲーションAI for カウンターストライクCounter Strike (2000)

The Official Counter-Strike Bot by Michael Booth
http://aigamedev.com/insider/presentation/official-counter-strike-bot/ナビゲーションAIfor カウンターストライク
自由に移動できる

The Official Counter-Strike Bot by Michael Booth
http://aigamedev.com/insider/presentation/official-counter-strike-bot/ナビゲーションAI for カウンターストライクThe Official Counter-Strike Bot by Michael Booth
http://aigamedev.com/insider/presentation/official-counter-strike-bot/ナビゲーションAI for Dragon Age

http://shop.newtrino.jp/eshopdo/refer/vid13655.html

http://shop.newtrino.jp/eshopdo/refer/vid13655.html

Dragon Age pathfinding program put to the test（University of Alberta）
https://www.youtube.com/watch?v=l7YQ5_Nbifo

ナビゲーションAI

ナビゲーションAI for Lichdom
危険度認識 (Tactical Point System)

Tactical Point System (CryEngine)
http://docs.cryengine.com/display/SDKDOC4/Tactical+Point+System

Spaces in the Sandbox: Tactical Awareness in Open World Games
Matthew Jack, Mika Vehkala
Moon Collider, IO Interactive A/S
http://gdcvault.com/play/1018136/Spaces-in-the-Sandbox-Tactical“Lichdom”

ナビゲーションAI for Killzone
危険度認識（影響マップ）

On the AI Strategy for KILLZONE 2′s Multiplayer Bots
http://aigamedev.com/open/coverage/killzone2/エリア（ウエイポイントをクラスター化したもの）ごとの敵勢力のパラメーター表示。赤＝強い（危険）。青＝弱い（安全）。

ゲームAIの３つの種類
ゲームAI
ナビゲーションAI ＝ 地形を認識するAI
キャラクターAI ＝ キャラクターの頭脳
メタAI ＝ ゲーム全体を俯瞰するAI

それぞれのAIが機能を発揮することで、ゲーム全体がいきいきとするキャラクターAI（Movie）

キャラクターAIの作り方
どのような形で行動を記述するか？

どのようなアルゴリズムで意思決定するか？
どのような形で知識を貯めるか？
意思AI
決定

認識センサー

自分を中心とした現状を認識する

何をなすべきかを決定する

行動
生成

行動をデザインする

エフェクター

世界インフォメーション・フロー
http://www.123rf.com/photo_10039937_foggy-forest-at-the-morning-at-autumn.html

エージェントアーキテクチャ

Halo キャラクターAIGenre：SciFi-FPSDeveloper： BUNGIE Studio
Publisher : Microsoft
Hardware: Xbox, Windows, Mac
Year： 2002
Jaime Griesemer(GDC 2002),The Illusion of Intelligence: The Integration of AI and Level Design in Halo
http://www.bungie.net/Inside/publications.aspx

ゲームAIの３つの種類
ゲームAI
ナビゲーションAI ＝ 地形を認識するAI
キャラクターAI ＝ キャラクターの頭脳
メタAI ＝ ゲーム全体を俯瞰するAI

それぞれのAIが機能を発揮することで、ゲーム全体がいきいきとするナビゲーションＡＩ

メタＡＩの歴史
1980

1990

2000

古典的メタAI

キャラクターＡＩ技術の発展
現代のメタＡＩ

古典的メタAI = レベル調整AI
岩谷徹氏：

ファンと一般のユーザーを満足させる方法のひとつは人工知能AIのような考え方です。
プレーヤースキルをプログラム側から判断して、難易度を調整していくというものです。
これを私はセルフゲームコントロールシステムと呼んで10年以上前から開発に使っています。
－ International Game Designers Panel －http://game.watch.impress.co.jp/docs/20050312/gdc_int.htm

古典的メタAI「ゼビウス」 敵出現テーブル巻き戻し
敵0
敵１
敵2
敵3
敵4

敵5

遠藤雅伸氏 あと面白い機能なんですけれど、 ゼビウスには非常に簡単なAIが組み込まれています。「プレイヤーがどれくらいの腕か」というのを判断して、 出てくる敵が強くなるんです。
強いと思った相手には強い敵が出てきて、 弱いと思った相手には弱い敵が出てきます。 そういったプログラムが組み込まれています。 ゲームの難易度というのは「初心者には難しくて、上級者には簡単だ」ということが、 ひとつの難易度で(調整を)やっていくと起きてしまうので、 その辺を何とか改善したいな、ということでそういったことを始めてみたのですけれど、 お陰で割合にあまり上手くない人でも比較的長くプレイできる、 うまい人でも最後のほうに行くまで結構ドラマチックに楽しめる、 そういった感じになっています。 － ゼビウスセミナー －http://spitfire.client.jp/shooting/xevious2.html

現代のメタAI
より積極的にゲームに干渉する。

メタAI

敵配位

敵スパウニング

ユーザー

ストーリー

レベル
動的生成

現代のメタAI[基本的発想](1) ユーザーがリラックスいている時に、ユーザーの緊張度が一定の敶居を超えるまで敵をぶつけ続ける。
(2) ユーザーの緊張度が一定の緊張度を超えると敵を引き上げる。
(3) リラックスすると敵を出現し始める(（１）へ）。

Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence andInteractive Digital Entertainment Conference at Stanford.
http://www.valvesoftware.com/publications.html

現代のメタAI

メタAIによるユーザーのリラックス度に応じた敵出現度
計算によって求められた理想的な敵出現数

ユーザーの緊張度

実際の敵出現数

リラックスを破るように敵を出現させる。
Build Up …プレイヤーの緊張度が目標値を超えるまで敵を出現させ続ける。
Sustain Peak … 緊張度のピークを3-5秒維持するために、敵の数を維持する。
Peak Fade … 敵の数を最小限へ減少して行く。
Relax … プレイヤーたちが安全な領域へ行くまで、30-45秒間、敵の出現を最小限に維持する。
Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford.
http://www.valvesoftware.com/publications.html

メタＡＩがゲームを認識する方法

キャラクター用に作成されたナビゲーションメッシュをメタＡＩがゲームの進行を認識するために使用する。

Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford.
http://www.valvesoftware.com/publications.html

メタAIがゲームの進行を認識する

Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford.
http://www.valvesoftware.com/publications.html

メタAIがゲームの進行を認識する

Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford.
http://www.valvesoftware.com/publications.html

現代のメタAI （プレイヤー経路予測）
安全な領域までの道のり(FlowDistance)
プレイヤー群の経路をトレース・予測- どこへ来るか- どこが背面になるか

Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford.
http://www.valvesoftware.com/publications.html

メタAIによる動的なモンスター配置

プレイヤーからの可視領域

プレイヤーからの不可視領域

キャラクター配置

Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford.
http://www.valvesoftware.com/publications.html

メタAIによる動的なモンスター配置【GDC 2013】広がるゲーム性を裏方で支える！ AI Summitレポート
http://game.watch.impress.co.jp/docs/news/20130326_593186.html
AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe
Daniel Brewer, Alex Cheng, Richard Dumas, Aleissia Laidacker
Digital Extremes, Firaxis, Ubisoft Montreal, Ubisoft Montreal
http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-CreedゲームAIの３つの種類
ゲームAI
ナビゲーションAI ＝ 地形を認識するAI
キャラクターAI ＝ キャラクターの頭脳
メタAI ＝ ゲーム全体を俯瞰するAI

それぞれのAIが機能を発揮することで、ゲーム全体がいきいきとするゲーム業界に入ってからの能力＝入る前の能力••

自分で勉強する。
今はいろんな技術コミュニティがある。（デジタルゲームＡＩについては三宅まで）

••••
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英語を勉強する。
エンジニア英語で論文を読めてそれを実装できる能力。
英語の文献量 ： 日本の文献量 ＝１０：１
英語で議論できる、議論に勝てる能力が必要。世界的にイニティアティブを取る。
英語ができる・できないで、技術者の伸びしろの最大値が決まる。
僕がゲーム業界に入ってから守っていること＝洋書を読もう（一次情報）。
一日２ページ（３０分で）で年間６００ページ読める。

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自分で新しい分野を拓く＝トップランナー
そして発表する。
発表する（CEDEC, IGDA, DiGRA）と必ず評価と反響が返ってくる＝コミュニティの法則（名刺を１００枚配るより一回発表しよう）•••

記録を残す。自分たちで積み上げる ＝ ゲーム業界の歴史を作る
コミュニティに貢献する。社会に貢献する。
同じ志、自分より志の高い仲間と出会う。

社内ＡＩセミナー（毎週～）
社内ＡＩセミナー（２５０回、フロム・ソフトウェア）
社内ＡＩセミナー（１００回、スクエ二）
各開発者と協力して自社タイトルに実装。
ＩＧＤＡ日本ゲームＡＩ連続セミナー
ＣＥＤＥＣ ＡＩ講演
海外講演
参加者が他社タイトルに実装してくれる。

(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「実例で学ぶゲームＡＩプログラミング」（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！

(II)参考文献（日本語）(II)参考文献（英語）
書籍

AI Game Programming Wisdom 1 - 4

ゲーム開発者、研究者による、それぞれのタイトルの実装例、研究成果

(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ゲームAI専門部会紹介
http://www.facebook.com/youichiro.miyake
Twitter: @miyayou
y.m.4160@gmail.com
感想・ご質問は メイルtwitter やfacebookまで

三宅 陽一郎 (SIG-AI チェア)
ご清聴ありがとうございました。

2014.2.2 @関東ITS