28172

特集 人・社会のモデル化の最前線

日本バーチャルリアリティ学会誌第 18 巻 3 号 2013 年 9 月

特集 ■ 人・社会のモデル化の最前線

デジタルゲームのための人工知能の基礎理論

三宅陽一郎

スクウェア・エニックス

Miyake Youichiro

ハイエンドな大型ゲームの AI にフォーカスして，ゲー

1．デジタルゲームにおける人工知能の歴史
エンタテインメントにおけるデジタルゲームの人工知

ム産業が培って来た人工知能の理論的体系・技術的体系

能の最も大きなミッションは，人工知能を用いて多様なの基礎と，そこからユーザエクスペリエンスを産み出す

ユーザエクスペリエンス（ユーザの体験）を作り出すこ過程を解説して行く．

とである．体験と言っても，感激，悲嘆，恐怖，緊張，
2．デジタルゲーム AI の定義

解放，様々な言葉を超えた多様な体験があり，それらを産み出すためにデジタルゲームは，ゲームデザイン，グデジタルゲームに特有のアクションゲームの人工知能

ラフィクス，シナリオ，音楽，人工知能など様々な要素を融合し [1]，ユーザにゲームでしか得られない体験を提と特徴を説明するために伝統的な AI の研究分野である
囲碁・将棋・チェスなどボードゲームの AI と比較して供する（図 1）
．そして時代と共により豊かな経験を提くまで補助的な技術として使われて来たが，この数年の解説する．ボードゲームの AI はゲームの外側に存在しプレイヤーの代わりをする AI であり，盤面を俯瞰して最適な手を求める（例えば [6-8]）．駒のひとつひとつにゲームのスケールの拡大と多様化に伴い，本格的な技術の導入が始まっている [2-5]．

知能が埋め込まれているわけではない．一方，デジタル
ゲームのアクションゲームや RPG の AI の対象は，主にインタラクティブな次元でユーザの体験をデザイン

ゲーム内に存在するモンスターや味方 NPC であり，そするのがデジタルゲームである．人工知能はその一翼を担っている．かつて NPC（Non-Player-Character，ゲーム

れに知能を持たせることで，ゲームそのものを内側から供することが求められる．歴史的には人工知能技術はあ構成する．また将棋や囲碁では，最初からゲームが存在
し，ゲームそのものと AI は関係がない．デジタルゲーに登場するプレイヤー以外のキャラクタ）は，80 年代，
90 年代を通して一定の決められた役割を果たすことが主な役割であった．
「プレイヤーがある場所に来たら襲ムは開発当初はゲームそのものがなく，開発過程の中でAI がその一要素として組み込まれながらゲームそのもいかかる」「決められた順番に攻撃する」「決められたセのが組み上げられて行く．例えば，RPG ではモンスター

リフを話す」などゲーム内の静的な一要素として堅実な機能が求められた．現在でもこういった NPC はゲームの人工知能は欠かすことはできないゲームの面白さを直接決定する重要な要素のひとつである．AI はゲームデザインを決定して行く一要素になるのである [5][9][10]．

の規模にかかわらず必ず必要とされる．しかし 2000 年
以降 NPC には「プレイヤーのアクションに応じて攻撃を行う」「広く複雑な地形でプレイヤーを追跡する」「プ3．ユーザエクスペリエンスの科学としての AI

レイヤーの癖を読んで攻撃する」「プレイヤーのスキル

デジタルゲームには 2 つの次元がある．グラフィクス，
AI，サウンド，インタラクティブなどの「要素技術」のに応じてゲームの難易度を変化させる」など，変化すなった．その要求がデジタルゲームの人工知能分野に大次元と，これらを用いて生成された「ユーザエクスペリ
エンス」の次元である（図 1）．前者は一般的な技術であきな可能性と多様性を拓き，逆にそこで培われた人工知

り，後者はデジタルゲームの特有の領域であり，他のイ

能技術がフィードバックしてデジタルゲームのゲームデンタラクティブなメディアからもゲームが蓄積して来たノウハウへの需要が高まっている [11]．さらにユーザエるゲーム状況に動的に適応する行動が要求されるようにザインの可能性を引き上げ広げつつある．ここでは主に28

特集 人・社会のモデル化の最前線

JVRSJ Vol.18 No.3 September, 2013

クスペリエンスを生み出すには主に 2 つの段階がある．

29
173

を振ると，そこに光輝く軌跡が描かれる，敵に当たると心地よい音がする，コントローラーが震える，など（1）ゲーム世界を客観的な空間として構築する段階である．この体験と行動はインタラクティブに結ばれ（2）ゲーム世界を土台にユーザ体験を形成する段階ており，行為と認識が強調・調整されてユニークな経験を産み出す（図 1）．これはアクションゲームのみな（1）の「ゲーム世界」は空間，
地形，
構築物，
配置物（オ

らずパズルゲームや RTS（Real-time Simulation）などデブジェクト），エフェクト，サウンド，NPC たち，ゲー

ジタルゲーム全般で共通する原理である．

ムルールなど，ゲームの舞台（レベル）を組み上げるシ

多くの場合，ユーザに最も近い場所でインタラクショ

ミュレーション空間である．この空間はデジタルゲーム

ンを行うのは NPC の役割である．そこで NPC は極めてでは「レベルデザイン」と呼ばれる．従来は，
例えばレー
シングゲームなどでは，リアルな物理ではなく操作感の精緻な部分までユーザエクスペリエンスに干渉し得るチャンスを持っている．NPC の AI のテーマは，どのよ

良い物理やコミカルな破壊など，ゲーム固有のデフォル

うに NPC を通してユーザエクスペリエンスを形成できメされたシミュレーションが多かったが，現世代機（2004

るか，という点にある．

年以降）では物理・剛体・粒子・光学・群集・社会シミュ
レーションが導入されるようになり，デジタルゲーム空4．キャラクタ AI の 2 つの側面

間は大勢としては様々なシミュレーション技術を内包すキャラクタ AI（キャラクタに実装するブレインとしての人工知能）においては 2 つの開発段階がある．

る現実に近い空間に近づくこととなった．実際は負荷の高い技術は避けてリアルタイムで駆動可能なシミュレー
ション技術に限られる場合が多い．

（3）一個の自律した人工知能として制作する段階（4）これを用いてユーザ体験を形成する段階（3）はこの 10 年で，アカデミックな人工知能研究で培われて来た知識と技術が，一気にゲーム産業に流入すると同時に（「学習と進化」は除く．学習と進化をデジタルゲーム AI に応用することはこれから次世代の課
題である），ゲーム AI に適応した構造化が為されている [3-5][12][13]．2000 年以前は，キャラクタの行動を状

図 1 ゲームとユーザエクスペリエンス

況に応じてスクリプティングやコーディングによって実装することが殆どであった．AI 技術が未成熟であっ

この数年，ゲーム産業は「リアリティ」（reality）を標たのと，その技術で制限された役割しか与えられない語として技術進化を推進して来たが，「リアリティ」はという膠着状態の中にあったからである．しかし，そこういった客観的な舞台設定としてのゲーム世界の現実

ういった制約も現世代（2004- 現在）を経てゲームの進化と共に解放され，ゲーム AI 技術はゲームデザインと感を指す言葉である．リアリティの向上は一般にユーザの没入感（a sense of immersion）の向上を目的とする．

共進化の関係にある．

（2）は，こういった精密に構築されたシミュレーショ

（4）の「AI を用いたユーザエクスペリエンスの形成」

ン世界を背景として，ユーザに向かって様々なエンタ
テインメント体験を構築して行く過程である．譬えては，エンジニアのみならず，ゲーム開発の現場でノウハ
ウとして蓄積されて来た領域である．例えば，FPS（First

言えば，これは遊園地を作った後に，お客さんに向け

Person Shooter，一人称視点シューティングゲーム）ではて様々なイベントや演出をすることに似ている．例え「一発目は当てない」というノウハウがある．これは着弾音によってプレイヤーに敵 NPC の位置を認識させプ

ば，敵にプレイヤーを襲わせる，味方にセリフを言わせる，イベントを起こし注意を引く，音楽を流す，カ
メラを自動的にコントロールする，NPC は見事にやらレイヤーにゲーム状況を把握させる役割を持つ．
この後，
NPC が本格的な攻撃を開始することで，プレイヤーにれる，助ける，謎解きをさせる，終わった後にファン

ダメージを受ける理由を理解させた上でゲームを進行さ

ファーレを流す，などユーザの行動に応じて舞台を変せることができる．プレイヤーに理由もわからずダメー

化させながら，ひとつひとつの体験を継続的にユーザジを与えることは違和感を与えゲームそのものに対するの内側に形成し緻密に積み上げて行く．また逆にユー

評価を下げてしまうことになる．このようなノウハウがザの行動も，その効果を拡大して演出する．例えば剣幾百，幾千と存在するが，まとめられた文献は殆どなく

29

30
174

特集

日本バーチャルリアリティ学会誌第 18 巻 3 号 2013 年 9 月

人・社会のモデル化の最前線

口承が現場で伝えられるのみである．整理される必要が待たれている．また（4）の段階は必ずしも個体 AI に限ある．知識も表現であり，知能の構造も表現であり，行動るものではなく，群衆 NPC であったり，ゲームイベン

ければならない．その表現が設計と実装の出発点となる．

そのものも，また認識された知識も表現として定義されな

トと共に連動するものであるから，AI のみならずレベルデザイン全体で総合的に考える必要がある．ただその場合にも AI の自律性が高ければ高いほど，もはやスク6．世界に埋め込まれた知性

リプトで一挙手ごとに行動をカスタマイズする必要がな

基づく人工知能」という方法は，認識すべき対象をシン

く，例えば目的だけ与えて実行手段は自律的に考えさせるなど（ゴール指向 [14]），AI をロバストにコントロー

ボルで表現し，シンボル操作によって思考を行う．問題

ルすることが可能であり，より多様なユーザエクスペリ

である．ここではわかりやすいようにロボットと比較しエンスを生成できるポテンシャルが高くなる．

て説明を行う．

人工知能における最も中心的な「記号（シンボル）には，対象をどのようにシンボル化に関連して表現するか

ロボットは現実世界の中に存在し，現実世界の物や空間のそれぞれの特徴・性質・属性をセンサーを通じて取得する．ロボットは超越的な現実世界から，自分の行動に必要な情報をセンサーによって切り取り，収集し，総合して自分の内側で認識世界を再構築する．
一方で，キャラクタはゲーム世界に存在する．ゲーム
世界はデジタルデータの世界であるが，AI から見た場
合に「意味のある」世界になっていない．地形はポリゴンの集まりであり，ひとつひとつのオブジェクトも同様であり，データであっても認識ではない．そこでデジタ
ルゲームでは，AI がゲーム世界を認識するためのデータを作成するという方法を取る．最も簡単な例は，ナビ
ゲーション・データである．これは AI がゲーム世界を自由に移動するためのデータである．特に地形に沿っ
図 2 エージェント ・ アーキテクチャて三角形（一般には多角形メッシュ）を連結したデータ
形式をナビゲーション・メッシュと呼び，この連結グラ

5．自律した存在としての AI
ゲーム世界で自律したキャラクタ AI を作る技術は 2

フ上で経路検索を行うことで任意の二点間の経路をリア
ルタイムに計算することができる（図 3）．つまり，描つの技術の流れがある．ひとつは伝統的人工知能の「シンボルに基づく AI」の技術 [15-20] であり，ひとつは心画データ，衝突判定データとは別に第三のデータとして AI 用のデータが存在し，AI はこのデータを参照する

理学や生物学の中で培われて来た「生態学的な AI」である（例えば [21-23]）．シンボルに基づく AI は，世界をことで世界を認識する．さらに，各三角形メッシュの上に，その領域の歩きやすさ（コスト）や，地表状態（土/ 水 / アスファルト / 沼など），周囲からの見えやすさ（警シンボルによって表現しようとする手法であり，世界とAI を真っ向から分離・対立させ，そこから再び世界を戒時に使う），の情報を持つことで，AI のより詳細な環

理解しようとする．一方，生態学的 AI は，環境との結びつきの中で知能を捉える．知能が無意識に捉えている

境認識を助けると共に，地形の特徴に応じた経路検索を可能にする [24][25]．このように地形全体をデータ表

アフォーダンスや，長い進化の中で環境との契約によっ現することを世界表現（World Representation）[25] と言て成立している関係，認知の次元で捉えている世界像なう．同様にオブジェクトに関しても，それを動かせるのどを，知能を構築する要素として取り込む．仮想空間におけるキャラクタ AI はこの 2 つの人工知能の流れが融か，食べられるのか，押すことができるのかなどの「アフォーダンス表現」（Affordance Representation）[22] や，合する分野であり，一方で環境とキャラクタが身体・無例えばスイッチを押すと何が起こるかなどの「因果関視意識的な結びつきを維持しながら，一方で環境から独立した自律思考を持つという相反する 2 つの属性を両立係」や，五感に応じた堅い柔らかい，色，匂いなどの「属させる必要があり，ここに新しい AI の可能性がある．

性情報」をパッケージしたデータをオブジェクト表現（Object Representation）
と呼ぶ
（図 3）
．
世界表現もオブジェ

また「知能とは表現である」という標語がソフトウェア

クト表現も知識表現（KR, Knowledge Representation）のの人工知能を作る場合には，常に意識しておくべきことで一種であり，知識表現を精密化にすることで，AI によ

30

特集

人・社会のモデル化の最前線

JVRSJ Vol.18 No.3 September, 201331
175

り深く世界を理解させ，より深く世界との関係を持たせセンサー，認識生成，意思決定，運動生成，エフェクター

ることができる．知識表現はまた意思決定思考を構築す

を通してエージェントと世界との間で情報が循環する仕組みをインフォメーション・フロー（Information flow）

る際に，必要かつ確実な基礎を与えるものである．

と呼ぶ．多くの場合，インフォメーション・フローの上で様々なモジュールがデータ駆動する実装形式が取られる [3][4] （図 2）．
生物は感覚器と効果器によって世界に根付いている．
感覚から得る情報（知覚標識）と行動を形成するために必要な情報（作用標識．例えばターゲットの位置など）をセットとして対象を認識する．これがユクスキュルの「環世界」の考え方である [21]．知覚と運動の間で意思決定が知覚情報から行動情報へ情報形態を折り返していると同様に，逆に環世界の記述ではセンサーとエフェク
ターで世界内の対象をつかんでいると考える．そこで世界表現やオブジェクト表現では，感覚的情報と共に行動表現に必要な情報を記述する（図 2）．
8．AI からユーザエクスペリエンスへ

図 3 ナビゲーション ・ メッシュとオブジェクト表現

ここではプレイヤーが複数の敵キャラクタを倒しながらゴールを目指すアクションゲームを例に，AI からユー
7．キャラクタの内側の知性
一般に世界と生物の間には，物質の循環と情報の循環

ザエクスペリエンスを形成して行く過程を解説する．
NPC たちはまず初期状態を指定され，マップ上に配置を持っている．前者は生物的代謝であり後者は知能であされ，ゲーム開始と同時に動作を開始するように準備る．知能は世界から情報を獲得し，意思決定を行い，最される．この「セットアップ」の目的は，環境に「状況終的に行動を出力する．
情報を獲得する部位をセンサー，を作る」ことにある．NPC とレベルをセットアップす世界に影響を及ぼす部位をエフェクターと呼び，このることで戦場，街，ダンジョンなど固有の状況を実現す

2 つによって知能が世界と結びついているとするモデル

る．この段階はあくまで客観的なリアリティのある空間

を「エージェント・アーキテクチャ」と呼びロボット工学と同様，キャラクタ AI においても基本概念のひとつである [3-5][7][14][15]（図 2）．2000 年に MIT のグルーを目指すものであるが，ユーザに見えている・見えるでプが発表したエージェント・アーキテクチャにブラック
ボード・アーキテクチャを適用したモデルを C4 アーキ

では，世界の全体としての整合性が必要とされる．ここ

テクチャと呼び，00 年代の FPS の AI の基本アーキテク
チャとなった [26-28]．このモデルの特徴は，記憶を保持

ゲーム内ではまずプレイヤーに襲いかかるキャラクタ

あろう範囲に見かけ上の整合性が取れていれば良い．しかし，マルチプレイヤーを前提とするオンラインゲーム
からゲームが開始される．
が選択される．各キャラクタとプレイヤーとのアクショ

するブラックボード部分と複数の思考モジュールが明確に分離されている点である [28]．さらにこれにサブサンレベルの戦闘は，キャラクタアニメーションと深く関ンプション・アーキテクチャ（Subsumption Architecture）[29] を適用し多層化したモデルが，現代におけるキャラ

わって来る部分である．実際，キャラクタの内部実装において AI とアニメーション部分の境界を定めることは難しい [1]．AI システムとアニメーションシステムをどクタ AI の標準的なモデルである（図 2）．情報の入り口のように接合するか，に関して明確な仕組みと理論を打である各種のセンサー情報が統合されるのを「感覚統合」（sensory integration），一方出口である断片的な行動候補

ち立てることは次世代における重要な課題である．AIがひとつの身体へ全体的・有機的な運動へ向けて統合されるのを「運動統合」(motion synthesis) と呼ぶ．本来，与え，時に攻撃を外し，時に防御するアクションを生成

こういった統合は意識的ではなく，普段，知能の無意識化で行われている過程であるが，キャラクタ AI ではそションの時間的な積み重ねがユーザエクスペリエンスをれらを明示的に実装する必要がある．これが先に述べた複数の敵がいる場合は，「チーム AI」（team AI）と呼ばれる NPC 群を制御する上位 AI が，どの NPC をプレイ

はプレイヤーの剣劇を認識しながら，時にダメージをする．こういったキャラクタとプレイヤーのインタラク
形成する．

生態学的な側面のひとつである．

31

32
176

特集

日本バーチャルリアリティ学会誌第 18 巻 3 号 2013 年 9 月

人・社会のモデル化の最前線（Procedural Technology）という．プロシージャル技術は，オブジェクト，地形，音楽，ストーリーまであらゆるゲー
ム要素について開発・研究が進められており，膨大なコンテンツを質高く作る必要のあるゲーム産業において必須の技術となりつつある（例えば [2] 第 4 章，[30][31]）．
メタ AI にプロシージャル機能をコントールさせることによって，従来は開発時に固定化されていた様々なゲーム要素を柔軟に変化・生成することが可能となる（図 4）．これによって「ゲームコンテンツ＝出荷時に固定」というパラダイムから「ゲームコンテンツ＝無限に変化」というパラダイムへシフトすることが可能となる．
メタ AI にプロシージャル・モジュールをコントロール

図 4 3 種類の AI とプロシージャル技術させることで，ゲームの進行やコンテキストに応じて，コンテンツが生成・変化・増幅する．
ヤーに向かわせるか決定する（図 4）．チーム AI が NPCを指定する場合もあれば，各 NPC からの提案を調整しこれからの課題は，プロシージャル技術で生成されるコンテンツの質を上げること（現在は自動生成の方許可を与えるだけの場合もある（階層型，ファシリテータ型）．多くの場合プレイヤーに襲いかかる NPC の数かが質が低い），ゲームのコンテキストに沿ったコンテン

戦力の上限が決められており，これもチーム AI が管理する．チーム AI 自身は局面全体を認識し，適切なチー話生成などプレイヤーの履歴に沿った生成では特に必ム戦略を決定し，それに基づいて各チームメンバーにンテンツを組み合わせて一個のゲームコンテンツとし命令やゴール・目的位置を与える．それを受け取った
NPC は，そのゴールを達成するために，各自周囲の状況から必要な行動を作成する [4][14][30]．

てインテグレーションするノウハウの蓄積，などが挙げられる [7]．

ツを自動生成できるようになること（ストーリー・会
要である），自動生成されたコンテンツと準備されたコ

またこれからの 10 年はエンタテインメントにおけるデジタルゲームの AI に学習・進化が大きく導入されるプレイヤーが前進し，敵を倒して行くに従い，状況と予想される．これまでの 10 年（2004-2013）はデジタ
ルゲーム AI のための基礎技術と基礎理論の構築の時期

は刻一刻と変化する．そういったゲーム状況の動的な変化に対しても，ゲームはやはりユーザにとって没入できる面白い状況を保たねばならない．そこで，そういった状況を動的に調整する AI システムが必要であり「メタ AI」(meta-AI) と呼ばれる [4][5][7][30]．メタ AI はゲーであった．いわば基礎固めの時期であった．そこでは，
デジタルゲーム AI のためのフレームとアーキテクチャ

ムシステムに実装される AI であり，ゲーム状況をコントロールする AI である．例えば，プレイヤーの移動予必要がある学習と進化アルゴリズムは，量産とクオリ

測経路と体力，戦力を監視しながら，適切なタイミング
で NPC の生成（スポウニングと言う）を制御する．まいコンテンツ制作では敬遠される傾向にあった．そこでが探究された．パラメーター空間で不安定な状態を経る
ティ管理，かつ細かいカスタマイズが必要とされる手堅
学習・進化は，毎年ほんの数例が商業タイトルに応用されるだけであった [3][4][32]．

た逆にプレイヤーから見えない場所で NPC を消滅させプレイヤーに対決させる戦力を調整する．メタ AI からしかし，これからの 10 年はアーキテクチャとフレー

個々の AI への命令はチーム AI を介する場合もあれば，ムを柔らかく応用する時代であり，アーキテクチャ内

そうでない場合もある．またメタ AI は，時間軸上でもの各モジュール単位（意思決定，認識の形成，動作生成

プレイヤーのリラックスと緊張が交互に来るように攻撃の各モジュール）や開発工程のパラメーター調整においタイミング・攻撃継続時間・撤退タイミングを決定し，て学習と進化アルゴリズムが応用されるようになると予想される．そこでゲーム AI はより大きな構造的進化と緩急のついた攻守を実現する．このような三重の構造のAI システムの連携によって，ユーザエクスペリエンス

深いパラメーター空間の探究を通して発展し，デジタル
ゲーム AI 制作のパラダイムを大きく変革して行くことが動的にデザイン・調整されている．

になるだろう．
9．これからの展望

以上のように，研究課題と開発課題は山積みであり，地形やダンジョン，ストーリーまでゲーム要素全般をそのためにデジタルゲーム産業と大学・研究機関が協調

ゲーム内で自動生成する技術を「プロシージャル技術」

して，この分野を推進して行く必要がある．

32

特集

人・社会のモデル化の最前線

JVRSJ Vol.18 No.3 September, 201333
177

State: Toward Real-Time Planning in Games. Proceedings

参考文献[1] J. グレゴリー：ゲームエンジン・アーキテクチャ，of the AAAI Workshop on Challenges in Game AI（2004）[19] Jeff Orkin：Agent Architecture Considerations for Real-

ソフトバンク クリエイティブ（2010）[2] 三宅陽一郎：ゲーム AI 分野，平成 19 年度デジタル

Time Planning in Games. Proceedings of AIIDE 2005（2005）[20] Jeff Orkin：Three States and a Plan: The AI of F.E.A.R. ,コンテンツの保護・活用に関する調査研究等補助事業

Proceedings of the Game Developers Conference 2006（2006）[21] J. ユクスキュル，G. クリサート：生物から見た世界，

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
pp.39-113，
究報告書，
第 3 章，
デジタルコンテンツ協会（2007）[3] 三宅陽一郎：ディジタルゲームにおける人工知能技

岩波書店（2005）[22] J.J. ギブソン：生態学的視覚論，サイエンス社（1986）

術の応用，
人工知能学会誌，23 巻，1 号，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[23] 森川幸人：マッチ箱の脳，新紀元社（2000）

教科書，第 23 章，pp.431-482，ソフトバンク クリエ[24] Mat Buckland：実例で学ぶゲーム AI プログラミング，

イティブ（2010）[5] 三宅陽一郎：これからデジタルゲームの AI の進む

オライリー・ジャパン（2007）[25] R.Straatman，A.Beij，W.D.Sterren：Dynamic Tactical
Position Evaluation，AI Game Programming Wisdom 3,

道を知るために知っておきたいこと，デジタルゲーム
pp127-214，の技術，
第 5 章，
ソフトバンク クリエイティ

5.2, pp.389-403, Charles River Media（2006）[26] D. Isla, R. Burke, M. Downie, B. Blumberg：A Layeredブ（2011）[6] 小谷善行，岸本章宏，柴原一友，鈴木豪：ゲーム計

Brain Architecture for Synthetic Creatures, IJCAI'01
Proceedings of the 17th international joint conference on

算メカニズム，コロナ社（2009）[7] 三宅陽一郎：次世代デジタルゲームにおける人工知

Artificial intelligence, Vol.2, pp.1051-1058（2001）[ 27 ] R.Burke, D.Isla, M. Downie, Y.Ivanov, B.Blumberg:

能の研究課題について，ゲームプログラミングワーク
ショップ 2012 論文集，pp108-113（2012）[8] 羽生善治，松原仁，伊藤毅志：先を読む頭脳，新潮

CreatureSmarts: The Art and Architecture of a Virtual
Brain, Game Developers Conference 2001（2001）[28] D. Isla, B. Blumberg：Blackboard Architecture，AI Game社（2006）[9] 岩谷徹：パックマンのゲーム学入門，エンターブレ

Programming Wisdom，Vol.1，7.1，pp.333-344 ，Charles

イン（2005）[10] 遠藤雅伸：ゲーム AI とはどんなものか？，遠藤雅伸

River Media（2002）[29] ロドニー・ブルックス：ブルックスの知能ロボッのゲームデザイン講義実況中継，第 6 回，pp.123-134，

ト論，オーム社（2006）[30] 三宅陽一郎：オンラインゲームにおける人工知能・

ソフトバンク クリエイティブ（2012）[11] サイトウ アキヒロ：ゲームニクスとは何か，幻冬

プロシージャル技術の応用，知能と情報 : 日本知能情舎（2007）[12] 三宅陽一郎：人工知能は数学を理解できるのか，考報ファジィ学会誌，Vol.22，No.6，pp.91-102（2010）[31] 三宅陽一郎：プロシージャル技術，デジタルゲー

える人，No.45， 2013 年夏号，pp48-53，新潮社（2013）[13] 三宅陽一郎：はじめてのゲーム AI 〜意思を持つか

ムの教科書，第 22 章，pp.395-430，ソフトバンク ク
リエイティブ（2010）[32] Mat Buckland：AI Techniques for Game Programming，のように行動するしくみ〜，WEB+DB PRESS，Vol.68，
pp.87-120，技術評論社（2012）[14] 三宅陽一郎，横山貴規，北崎雄之：エージェント・アー

Cengage Learning PTR（2002）

キテクチャに基づくキャラクター AI の実装，第 4 回
2-2（2008）
デジタルコンテンツシンポジウム講演予稿集，[15] S.J.Russell，P.Norvig：エージェントアプローチ人工知【略歴】
三宅陽一郎（MIYAKE Youichiro）
株式会社スクウェア・エニックス
テクノロジー推進部 リード AI リサーチャー

能 第 2 版，共立出版（2008）[ 16 ] Jeff Orkin：Constraining Autonomous Character1999 年京都大学総合人間学部卒業，2001 年大阪大学理

Behavior with Human Concepts, AI Game Programming

学研究科物理学専攻修士課程終了．2004 年東京大学工学

Wisdom 2, 3.1, pp.189-197, Charles River Media（2003）[17] Jeff Orkin：Applying Goal-Oriented Action Planning

系研究科博士課程（単位取得満期退学），2004 年株式会

to Games, AI Game Programming Wisdom 2, 3.4,

デジタルゲームにおける人工知能．共著『デジタルゲー

pp.217-227，Charles River Media（2003）[18] Jeff Orkin：Symbolic Representation of Game World

ムの教科書』『デ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』．

社フロム・ソフトウェア入社．2011 年より現職．専門は33