デジタルゲームにおける最新の人工知能システム
三宅陽一郎
http://www.facebook.com/youichiro.miyake
Twitter: @miyayou
感想・ご質問は メイルtwitter やfacebookまで

2014.1.10 @東京工芸大学 中野キャンパス

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

Works (2006-2012)

AI for Game Titles
Books

Books
Table of Contents
General Wisdom～
Movement and Pathfinding
Pathfinding Architecture Optimizations
Steve Rabin and Nathan Sturtevant
Choosing a Search Space Representation
Nathan R. Sturtevant
Creating High-Order Navigation Meshes through Iterative Wavefront Edge Expansions
D. Hunter Hale and G. Michael Youngblood
Precomputed Pathfinding for Large and Detailed Worlds on MMO Servers
Fabien Gravot, Takanori Yokoyama, and Youichiro Miyake
Techniques for Formation Movement using Steering Circles
Stephen Bjore
Collision Avoidance for Preplanned Locomotion
Bobby Anguelov
Crowd Pathfinding and Steering Using Flow Field Tiles
Elijah Emerson
Efficient Crowd Simulation for Mobile Games
Graham Pentheny
Animation-Driven Locomotion with Locomotion Planning
Jarosław Ciupiński
Strategy and Tactics
Tactical Position Selection: An Architecture and Query Language
Matthew Jack
Tactical Pathfinding on a NavMesh
Daniel Brewer
Beyond the Kung-Fu Circle: A Flexible System for Managing NPC Attacks
Michael Dawe
Hierarchical AI for Multiplayer Bots in Killzone 3
Remco Straatman, Tim Verweij, Alex Champandard, Robert Morcus, and Hylke Kleve
Using Neural Networks to Control Agent Threat Response
Michael Robbins～

Precomputed Pathfinding for Large and Detailed Worlds on MMO Servers
Fabien Gravot, Takanori Yokoyama, and Youichiro Miyake
http://www.crcpress.com/product/isbn/9781466565968

第一部

ゲームAIとは何か？

ゲームにおける人工知能• 知的な機能をゲームに提供する。
• ゲームデザインの柱となる。
• ダイナミックにゲームコンテンツを変化させる。
あらゆるゲーム技術の中で、このような性質を持っているのはAIだけです。

ゲームAIの３つの種類(1) メタAI ＝ ゲーム全体を監視するAI(2) キャラクターAI ＝ キャラクターの意思決定をするAI(3) ナビゲーションAI ＝ 地形を認識する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AIを作る過程
AI
チェス、将棋、囲碁など、
ボードゲームの人工知能は、人間の代わりをするAIであって、人間の代わりをする
ゲームデザインの一部ではない。

人ゲームAIを作る過程
アクションゲーム、RTS、RPGなど、
デジタルゲームの人工知能は、ゲームを構成するAIであって、ゲームを構成するゲームデザインの一部である
ゲームデザインの一部である。

http://www.giantbomb.com/total-war/3025-265/

ゲームAIは誰のもの？
• ゲームにおけるAIの仕組みはエンジニアが作ります。
• しかしスクリプトや調整パラメーターはゲームデザイナーが書くことが書くことが多いです。
• ゲームAIはゲームの一部だから、ゲームデザイナーは人工知能では人工知能で何ができるかをよく理解してゲームデザインしなければなりません。

第二部 第一章

ゲームを作ろう１：
キャラクターAI編

ゲームを作ろう• ゲームAIはゲームデザインの一部であると書きました。
• だから、ゲームAIを理解するには、ゲームを作りながら考えるのが一番です。
• ここでは、ゲームを作りながら、ゲームAIについて考えてみましょう。

ゲームデザイン• コンセプト• テーマ• テクニック＝ ゲームの仕組み＝ ファンタジー？ミリタリー？
＝ ゲームの細かいルール

ゲームデザイン• コンセプト• テーマ• テクニック… 多vs多でリアルタイムで魔法を打ち合う… ファンタジー… 体力があって０になったら戦闘不能。

ステップ１： イメージ
障害物

モンスター

ステップ２：コンセプト- 地形をうまく使いながら、魔法を撃ち合って戦うゲーム。
- 何のために戦うの？ モンスターが宝石アイテムをドロップする。
- それを指定された場所に持ち帰ると、クリア。

ステップ１： イメージ
進撃

モンスター

プレイヤー

宝石

ステップ１： イメージ
宝石を持ち帰ります。

ステップ１： イメージクリア！

ステップ１： イメージクリア！

ゲームデザインを再考する。
どうすれば、このゲームが面白くなるか？
＝ どんな体験をユーザーに与えたいか？
ユーザー・エクスペリエンス(UX = User Experience)ステップ１： イメージ

モンスターがどこにいるかわからない不安。
とつぜん、襲ってくる。
ドロップしたアイテムをリスクを冒して持って還る。

ユーザーエクスペリエンスを作る
モンスターがどこにいるかわからない不安。
とつぜん、襲ってくる。
ドロップしたアイテムをリスクを冒して持って還る。

では、ユーザーエクスペリエンスを作る要素とは？
- レベルデザイン（ステージ）- ゲームルール- デザイン- インタラクティビティ- キャラクター＝AI

ゲーム＝ユーザー体験を作ること。
すべてはユーザーの体験を作る要素。

エンターテインメント（ゲーム）におけるAI技術を知るとは、
AI
AIによってどのようなユーザーエクスペリエンスを知ることができるかを知ること。

ゲームにおける
ユーザーエクスペリエンスとは何か？
• ユーザーエクスペリエンスを科学する力＝ ゲームデザイナーの力- スターバックス- ディズニーランド
- 小説
- テレビ
- 会話
- twitter- facebook
- …
- ゲーム

いろんなエンターテインメントにおいて、どうやってユーザーエクスペリエンスが組み立てられているかを科学しよう！

スターバックス• お店に入る
注文の列に並ぶ
注文する
待つ
座る
コーヒーを飲む
本を読む
飲み終わる
読み終わる
ぼ～とする
店を出る

スターバックスのUX• コーヒーがおいしい（瞬時）• 本を読みながらコーヒーをすするのが楽しい（中期）• お店にいるのが心地良い（長期）エンターテインメントは、さまざまな時間スケールの楽しみを提供しなければならない。

複数の時間スケールのゲームデザイン

0.1秒

10秒

1分

Will Wright のゲームデザイン論
SporeにおけるゲームAI技術とプロシージャル - DiGRA JAPAN （三宅陽一郎）
http://digrajapan.org/?wpdmact=process&did=Ni5ob3RsaW5r

ゲームのUX• 敵と戦うのが楽しい（瞬時）• 後ろに回り込んだり位置取りをするのが楽しい（中期）• 宝石を集めるのが楽しい（長期）エンターテインメントは、さまざまな時間スケールの楽しみを提供しなければならない。

ゲームのUXのためのAI• 敵と戦うのが楽しい（瞬時）＝ AIとユーザーのアクションをどう定義するか？
• 後ろに回り込んだり位置取りをするのが楽しい（中期）＝ AIの位置取り（移動）をどのようにするか？
• 宝石を集めるのが楽しい（長期）＝ どうやって宝石集めを妨害するか？

エンターテインメントは、さまざまな時間スケールの楽しみを提供しなければならない。

AIとユーザーのインタラクション
キャラクターAI「キャラクターAI」をうまく作ることで、ユーザーとのインタラクションを作成する。

キャラクターAIの作り方
AI

エフェクターセンサー

世界

エージェントアーキテクチャ

キャラクターAIの作り方
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

世界

エージェントアーキテクチャ

エフェクターキャラクターAIの作り方
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

世界

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

エフェクターC4 Architecture

MIT Media Lab.
Synthetic Characters Group
Researching Virtual Pet in Digital World.
D. Isla, R. Burke, M. Downie, B. Blumberg (2001).,“A Layered Brain Architecture for Synthetic Creatures”, http://characters.media.mit.edu/Papers/ijcai01.pdf
http://naimadgames.com/publications.html

Halo Agent Architecture







Genre：SciFi-FPS
Developer： 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://halo.bungie.net/inside/publications.aspx

F.E.A.R Agent ArchitectureWorld
Sensors

WorkingMemoryTargeting
Planner
Navigation







Genre：Horror FPS
Developer： Monolith Production
Publisher : SIERRA
Hardware: Windows
Year： 2004

Animation /Movement

Weapons

World

Agent Architecture Considerations for Real-Time Planning in Games (AIIDE 2005)
http://web.media.mit.edu/~jorkin/AIIDE05_Orkin_Planning.ppt

Blackboard

キャラクターAIの作り方
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

世界

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

エフェクターキャラクターAIの作り方
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(Knowledge Making)

何をなすべきかを決定する(Decision Making)

行動
生成

行動をデザインする(Action Making)世界

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

エフェクター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

世界

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

エフェクタープレイヤーを認識しよう（中距離）。
• ここでプレイヤーに関する知識の形を決定しま
しょう。
• こういった知識の形のことをキャラクターに関する知識表現（Knowledge
Representation）と言います。

(例)
Struct Player_info{
float _time: // 観測時刻
float[4] _loc= (4.5,31.4,343.f,1.f); //位置//
float _velocity = 3.2f; //速度//
bool b_armed = true: //武装してた？
bool b_injured = falase ; // 負傷してた？
…
};

こういった情報を毎フレームか
数フレームごとに取る。

プレイヤーの観測データを積み上げることで、プレイヤーの経路を予測できる。

ここで
見失った！

プレイヤーを見失った場合でも、最終観測地点から隠れている場所を推測できる。

ここから出てくるかも！

見失ったプレイヤーの再出現位置を予測して、回り込む。

プレイヤーを認識しよう（近距離）。
• 接近戦闘は短時間のエンターテ
インメント。
• 面白い「ちゃんばら」を実現する。
• そのためにどういう知識表現が
必要か？

(例)
Struct Player_info{//近距離
Float angle = 17.f; // 自分と相手の軸線からの角度
bool b_right_attack =false; //右パンチの射程内か？
bool b_left_attack =true; //左パンチ射程内か？
Bool b_magic_distance = false ; //魔法届くか？
flaot _hp = 46; //相手に与えたダメージ
float rhp = 72: //相手から与えられたダメージ
Unsigned int num_kill = 3; //プレイヤーに倒された数…
//中距離
float _time: // 観測時刻
float[4] _loc= (4.5,31.4,343.f,1.f); //位置
float _velocity = 3.2f; //速度
bool b_armed = true: //武装してた？
bool b_injured = falase ; // 負傷してた？
…
};

こういった情報を毎フレームか
数フレームごとに取る。

中央領域

左領域

右領域

プレイヤーとキャラクター（ＡＩ）の空間の関係を記述する。

(例) Quake HFSM

http://ai-depot.com/FiniteStateMachines/FSM-Practical.html

状態遷移図を用いる

プレイヤーを認識しよう（遠距離）。
•
•
•
•
•

宝石ドロップに関して。
あまり頻度多く、宝石をドロップしたくない。
現在の宝石の収集がどれぐらいか？
長い間、宝石をゲットしていなかったら、倒されたら宝石を落とす
宝石を持っていたら、待ち伏せして
取り返す。

(例)
Struct Player_info{//近距離foat angle = 17.f; // 自分と相手の軸線からの角度
bool b_right_attack =false; //右パンチの射程内か？
bool b_left_attack =true; //左パンチ射程内か？
Bool b_magic_distance = false ; //魔法届くか？
flaot _hp = 46; //相手に与えたダメージ
float rhp = 72: //相手から与えられたダメージ
Unsigned int num_kill = 3; //プレイヤーに倒された数…
//中距離
float _time: // 観測時刻
float[4] _loc= (4.5,31.4,343.f,1.f); //位置
float _velocity = 3.2f; //速度
bool b_armed = true: //武装してた？
bool b_injured = falase ; // 負傷してた？
…
//遠距離
int _last_time_get_jewels = 133 //最後にアイテムをゲットした時刻
Int num_empty_jewels = 1; //残りアイテムスロット数
Bool b_has_jewel = true: // 宝石を運んでいる？ 運んでいない？
….
};

こういった情報を毎フレームか
数フレーム取る。

宝石
ドロップ

待ち伏せ

プレイヤー予測経路

待ち伏せ

プレイヤーと本拠の間をパス検索して予測経路を計算する（ゴールデンパス）。
ゴールデンパスの近くにＡＩを集合させる。

プレイヤー予測経路（ゴールデンパス）

宝石
ドロップ

待ち伏せ

プレイヤーと本拠の間をパス検索して予測経路を計算する（ゴールデンパス）。
ゴールデンパスの近くにＡＩを集合させる。

第二部 第二章

ゲームを作ろう：ナビゲーションAI編

ナビゲーションAI• ゲームステージを解析して、キャラクターに必要な位置情報を与える。

現在のプレイヤーの位置に対して隠れることができるポイントを地形解析
解析によって求める。

ナビゲーションAI（TPS, Tactical Point
System）

プレイヤーを攻撃しやすい位置（見えにくい位置）を地形解析によって求める。

ナビゲーションAI(TPS, Tactical Point
System)TPS(Tactical Point System)= 動的に必要なポイントを計算する

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”

TPS(Tactical Point System)= 動的に必要なポイントを計算する

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”

プレイヤー予測経路（ゴールデンパス）

プレイヤー予測経路
ナビゲーションAI(パス検索)

影響マップ＝敵の勢力を数値化したもの。赤＝強い。青＝弱い。

プレイヤー予測経路

影響マップ＝敵の勢力を数値化したもの。赤＝強い。青＝弱い。
敵勢力をパス計算のコストに載せると、敵勢力を避けるようなパスが計算される。

プレイヤー予測経路

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）。

パス検索＝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

Counter Strike (2000)

The Official Counter-Strike Bot by Michael Booth
http://aigamedev.com/insider/presentation/official-counter-strike-bot/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/Path Following (デモ)The Official Counter-Strike Bot by Michael Booth
http://aigamedev.com/insider/presentation/official-counter-strike-bot/Dragon Age

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

第二部 第三章

ゲームを作ろう：
メタAI編

メタAI
• ゲーム状況を監視し、ゲームの流れを作る人工知能• ゲーム状況とはここでは、ステージの状態やユーザーの進行具合、スキルなどを言う。

メタAI

プレイヤーを休ませろ。

プレイヤーを休ませろ。

プレイヤー予測経路

メタAI

退路を開けろ。
退路を防ぐな。

プレイヤー予測経路

メタAI

退路を防げ。
退路を防げ。
隠れて待て。
プレイヤー予測経路

メタAI
ゲームAIの二つの種類キャラクターＡＩ
キャラクターの頭脳（意志決定機構）

ゲームＡＩ

メタＡＩ
ゲーム全体を俯瞰する頭脳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

（例）「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

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

適応型動的ペーシング[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

メタAI(=AI Director)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(1) 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AIが環境を認識する方法

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が作用を行う領域(AAS=Active Area Set)

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が作用を行う領域(AAS=Active Area Set)

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が作用を行う領域(AAS=Active Area Set)

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

安全な領域までの道のり(Flow Distance)
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

AAS に対して行うこと。
メタＡＩは AAS に移動に伴い、敵の群れを生成・消滅させたりする。

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

プレイヤーからの可視領域可視領域では、例えば、敵のスパウニング（発生）などはできない。

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

敵出現領域

背後

前方

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

高頻度

敵の種類、アイテムの種類ごとに出現頻度が違う。
低頻度

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

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

ボス出現アルゴリズム
Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford.
http://www.valvesoftware.com/publications.html(1) Ｎ体を予想される逃走経路上に配置(2) ３つのイベントパターン（何もいない、を含む）（例） Tank, Witch, 何もいない(3) 同じパターンのくり返しは禁止(例) Witch, 何もいない、Witch はＯＫ。
Witch, Witch はだめ。

何もいない

具体的なアルゴリズム(1) 各エリアに、出現数 N を決定する(2) 出現数Nは予想される逃走経路の長さと要求される密度によって計算される.
(3) あるエリアがAAS の中に入るとクリー
チャーがN体生成される(4) そのエリアがAAS の外に出ると生成が中止され、クリーチャーは消滅される。
(5) Ｎはそのエリアがプレイヤーから見えている場合、或いは、プレイヤーがリラックス
モードの場合には、強制的に０になる。

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

まとめ

メタAIを入れ替えるだけで、ゲームコンテンツが入れ替わる。メタAIという軽い部分だけを配信することでコンテンツを入れ替えることができる。

第三部

まとめ

メタAI

キャラクターAI

ナビゲーションAI

現代のゲームAI• メタAI、キャラクターAI、ナビゲーションAIの三者が協調して、ゲーム全体を作り上げる。
• 動的にゲームを制御することで、固定されたデータが少なくし、ユーザーに応じて柔軟にゲームを変形させる。
• ゲームコンテンツが生成されるので、コンパク
ト（ミニマル）なシステムで大きなコンテンツを作ることができる。

デジタルゲームにおける最新の人工知能システム
三宅陽一郎
http://www.facebook.com/youichiro.miyake
Twitter: @miyayou
感想・ご質問は メイルtwitter やfacebookまで

ご清聴ありがとうございました。
2014.1.10 @東京工芸大学 中野キャンパス