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Title

格闘ゲーム初心者のための読み合い理解支援シス
テム

Author(s)酒見, 真; シュエ, ジュウシュエン; 池田, 心Citation

ゲームプログラミングワークショップ2022論文集,
2022: 227‑234

Issue Date

2022‑11‑04

Type

Conference Paper

Text version

publisher

URL

http://hdl.handle.net/10119/18236

Rights社団法人 情報処理学会, 酒見 真, シュエ ジュウ
シュエン, 池田 心, ゲームプログラミングワーク
ショップ2022論文集, 2022, 227‑234. ここに掲載
した著作物の利用に関する注意 本著作物の著作権は情報処理学会に帰属します。本著作物は著作権者である情報処理学会の許可のもとに掲載するものです。ご利用に当たっては「著作権法」ならびに「情報処理学会倫理綱領」に従うことをお願いいたします。Notice for the use of thismaterial: The copyright of this material isretained by the Information Processing
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Reserved, Copyright (C) Information
Processing Society of Japan.
第27回ゲームプログラミングワークショップ(GPW‑

Japan Advanced Institute of Science and Technology

Description

22)，2022‑11, 電気通信大学

Japan Advanced Institute of Science and Technology

The 27th Game Programming Workshop 2022

格闘ゲーム初心者のための読み合い理解支援システム
酒見 真1,a)

シュエ ジュウ シュエン1,b)

池田 心1,c)

概要：格闘ゲームは参入障壁の高いゲームジャンルの一つであり，本稿では「読み合い」と呼ばれる駆け引きに関して，習得するまでの過程が困難であることが大きな原因の一つであると推察した．初心者の読み合い習得が困難な原因に，リアルタイム性による思考時間の短さや，キャラクタの操作に不慣れな点があると考えた. そこで，格闘ゲーム初心者が読み合いを理解・習得する過程を支援するシステムを提案する．提案システムは，自作したゲームとそれを通じてプレイされるカリキュラムから構成される．自作ゲームはじゃんけんをベースとし，手の価値に差がある点や状況毎に手の価値が変化する点など，格闘ゲームの読み合いに必要な要素を取り込んだ．カリキュラムは読み合いの習得を目的とし，読み合いに必要な考え方を実践する複数の相手との対戦を通じそれらを学ぶ．カリキュラム評価のための被験者実験の結果，想定の実験時間が終了してもカリキュラムは完遂されず，修了条件やヒントの出し方に課題が残る結果となった．
キーワード：カリキュラム，読み合い，格闘ゲーム

A support system to help ﬁghting game beginners
understand mind games
Makoto Sakemi1,a)

Chu-Hsuan Hsueh1,b)

Kokolo Ikeda1,c)

Abstract: Fighting games are one of the game genres with high barriers to entry and in this paper, weconsider that one of the main reasons is the diﬃculty in learning the process of “mind games”. As for why
it is diﬃcult to learn “mind games”, there are several causes. One is that players have a short time to think
due to the real-time nature of the game, and another is that players are not familiar with controlling theircharacters. Therefore, we propose a system to support the process of understanding and mastering mind
games for beginners of ﬁghting games. The proposed system consists of a self-made game and a curriculum
played through the game. The game is based on rock-paper-scissors and incorporates elements necessary formind games in ﬁghting games, such as the fact that the values of moves are not uniform and that the valuesof moves change according to the situation. The curriculum is designed to help students master mind gamesby playing against multiple opponents who implement the ideas necessary for mind games. The results ofa subject experiment to evaluate the curriculum show that the curriculum is not completed even after the
expected experiment time is up, and that some problems remain, such as the criteria for ﬁnishing each partand the way to provide hints.
Keywords: curriculum, mind games, ﬁghting gameては囲碁や将棋，チェスなどの古典的ボードゲームをはじ

1. はじめにめとして，Starcraft やポーカー [1] など様々なゲームにお近年の計算機の能力向上に伴い Artiﬁcial Intelligence

いても人間プレイヤの成績を上回る結果を残している．こ（AI）が目覚ましい成果を挙げている．ゲーム分野においれら強さを求める AI 研究がある程度の目標を達成した一方で，AI に強さを求める研究の次のステップとして楽し

1

a)
b)
c)

ませる AI や教える AI といった研究が台頭してきている．

北陸先端科学技術大学院大学
Japan Advanced Institute of Science and Technology,
Nomi,Ishikawa 923-1211, Japanm.sakemi@jaist.ac.jp
hsuehch@jaist.ac.jp
kokolo@jaist.ac.jp©2022 Information Processing Society of Japan

教える AI という研究の一環として，ゲーム初心者を対象とした上達支援システムの研究が盛んに行われている．
具体的には，詰将棋のように限定的な状況の問題を生成し，-227-

The 27th Game Programming Workshop 2022

それを解かせることで特定技能の習得を目指すシステム [2]

読み合いを意識することは困難である．更に囲碁や将棋なや，人間の指導者が指摘するような悪手を検出し，検出理

どと違い，格闘ゲームのコミュニティにはハンデを付ける

由を説明するシステム [3] といった研究が存在する．

文化が浸透しておらず，初心者と経験者の対戦は初心者にとって練習になりづらい．このように，格闘ゲームの参入本研究で題材とする格闘ゲームは，参入障壁が高いこと

障壁は他ゲームと比較しても高いと考えられる．

で知られているゲームの一つである．考えられる要因として「運の介入が存在しない」「キャラクタ毎に技の知識が格闘ゲームには様々な必殺技が存在するが，大別すると必要」「事前に連続技の練習が必要」「ハンデを付ける文化“打撃” と “投げ” と “防御” という三種類の行動に分けらが無い」など様々なものが存在し，その中でも「読み合いれ，これらの行動は三すくみの関係性にある．それぞれの（駆け引き）に関する知識と経験が必要」という要素が，大行動は，相手に与えるダメージやその行動で三すくみに勝

きく参入障壁を高めているのではないかと考えた．また，利した後の状況などに違いがあり，プレイヤは互いの体力読み合いに関しては人と人との間で行われる駆け引きであ状況や残り時間など，現在の情報をもとに自身の行動を決るため，対戦相手が存在しないとそもそも練習すらできな

定する．また，リアルタイムでゲームが進行する格闘ゲー

いという問題点なども存在する．

ムだが，双方のプレイヤが同時に行動を選択する状況が存そのような現状の中で先行研究では，試合後の振り返り在し，そのような同時着手の状況では，いわゆるゲーム理（感想戦）をサポートすることで初心者の上達を支援する論的な読み合いが発生しやすい．このように，格闘ゲーム

システム [4] や操作技術習得のための支援システム [5] などには単純化出来る状況があるという点を踏まえ，3 章ではが提案されている．しかし，前述した通り参入障壁の大き本稿で取り扱う読み合いの説明を，4 章では三すくみの読な要因である “読み合い” に関して初心者の理解を支援す

み合いの練習に重点を置いた自作のゲームを提案する．

るような研究はあまり行われていないように感じられる．

3. 読み合いそこで，本研究では格闘ゲームの読み合いに関し，初心者

3.1 読み合いの概要

がそれを習得するための支援システムの構築に取り組む．
具体的な手法として，格闘ゲームの要素の中でも，読み本研究における読み合いとは，対戦相手が互いに相手の合いに必要な要素のみを取り込み，重点的に練習すること選択を推測し，その予測を情報に含めて自身の手を決定すを可能としたターン制の自作ゲームを作成する．それを使ることを指す．片方のプレイヤが相手の選択を予測し，自用した読み合い習得のためのカリキュラムを作成する．こ身の手を決定することを「読み」と言い，互いに読みを行れらを通じて初心者に読み合いを習得させることを目指す．

う事により読み合いが成立する．ゲームのみならず，日常の様々な場面で読み合いという状況は発生しえる．

2. 格闘ゲーム

3.2 格闘ゲームにおける読み合い

2.1 格闘ゲームの概要と基本的なルール
格闘ゲームはデジタルゲームで遊ばれる 1 対 1 の対戦格闘ゲームには，互いにキャラクタを移動させることや，ゲームである．なお，「鉄拳」や「バーチャファイター」な

攻撃の予備動作からどの攻撃がくるかを看破することなどを代表とする 3D 格闘ゲーム，「ストリートファイター」

どで成立する読み合いが存在するが，それらは中級者ないなどを代表とする 2D 格闘ゲームが存在するが，本研究でしは上級者同士での対戦で意識され始めるものであり，初は 2D の格闘ゲームを想定してこの先の話を進める．基本

心者が考慮すべきものではない．そこで本稿では，初心者的なルールとして，プレイヤ毎に設定された体力を，攻撃であっても比較的遭遇確率の高く，三種の行動で完結するや必殺技などを使用して減らしていくことで，対戦相手の「起き攻め状況における読み合い」に焦点をあてる．

体力を先に 0 にした方が勝者となる．また，制限時間が設「起き攻め状況における読み合い」は，どちらかのキャラ

定されており，この制限時間が 0 になった場合には，そのクタがダウン状態という，操作不可能かつ相手からダメー

時点で体力が多く残っている方のプレイヤが勝者となる．

ジを受けない状態から復帰する際に発生する読み合いである．この読み合いの場面において，ダウンした側のプレイ
ヤは，キャラクタのダウン復帰時の行動を，前述の大別し2.2 格闘ゲームのゲーム性と参入障壁
格闘ゲームはリアルタイムでゲームが進行し，互いのプた三種の行動から選択する．ダウンをとったプレイヤも同

レイヤは同時にキャラクタを操作する．プレイヤが必殺技

じく，三種の行動から選択する．ダウンをとったプレイヤを使用するにはコマンド入力が必要であり，必殺技を一度は，相手プレイヤのダウン復帰タイミングで自分の行動をの攻撃で連続で使用する連続技の場合には，正確なコマン選択するため，双方のプレイヤは，ほぼ同時に行動を選択

ド入力が要求される．このように，リアルタイム性かつアする．この状況は前述の通り，ゲーム理論的な読み合いにクション性の高い格闘ゲームでは，常に状況毎の素早い判近く，理論的には最適な混合戦略が存在する場合が多い．

断と適切な操作が必要であり，初心者がこれらを行いつつしかし，都度最適な戦略を計算することは難しく，相手の©2022 Information Processing Society of Japan-228-

The 27th Game Programming Workshop 2022

表 1 拡張じゃんけんゲームにおける選択可能手とその効果
手の名前
勝利出来る相手の手勝利時の効果
打撃

投げ

投げ

防御

残り歩数を 12 歩増減
残り歩数を 8 歩増減
残り歩数を 4 歩増減,

防御

打撃

特殊打撃

打撃，投げ

残り歩数を 12 歩増減

特殊投げ

防御

残り歩数を入れ替える

次の打撃を特殊打撃にする三すくみとなっている．
図 1• 各プレイヤは選択した手で三すくみの勝負を行い，1

拡張じゃんけんゲームのゲーム画面

度の試行を 1 ラウンドと呼びゲーム全体で最大 20 ラ
ウンドの勝負を行う．

• プレイヤは互いに 64 歩という “残り歩数” を有し，じゃ癖や行動の偏りを読み，それに付け入る必要が生じる．
以降本稿では読み合いという単語を「起き攻め状況におんけんの勝利時は減少，敗北時は増加する．“残り歩ける三すくみの読み合い」の意で使用する．また，読み合

数” の合計は 128 から変わることはなく，じゃんけん

いが発生していることを理解し，相手の行動の選択頻度なの勝者が減らした歩数分の数値が，敗者の “残り歩数”

どから対戦相手の癖や行動の偏りを発見しそれにつけ込みに足される．

つつ，相手にはつけ込まれないよう手を散らしたり確率的• “残り歩数” を 0 にしたプレイヤ，もしくは全 20 ラウな行動ができることを読み合いを習得した状態とする．こンド終了時点で相手より “残り歩数” が少ないプレイの読み合いに関して，重点的に練習を行うことが出来るよ

ヤが勝者となる．

• 各プレイヤは自分と相手の過去 3 回までの選択手と過うに格闘ゲームの要素を取捨選択したターン制の自作ゲー

去に選択した手の頻度を確認することが可能である．

ムを作成，自作したゲーム上でカリキュラムを組むことで，• “打撃” は 12 歩，“投げ” は 8 歩，“防御” は 4 歩残り歩

初心者が読み合いを習得することを目指す．

数を増減させる．

4. 拡張じゃんけんゲーム• “防御” で勝利した次のラウンドは “打撃” が “特殊打撃” に変化する．“特殊打撃” は “打撃” と “投げ” の双4.1 ゲーム概要

方に勝利し，12 歩残り歩数を増減させる．

読み合いを初心者に教えるにあたり，いきなり格闘ゲー
ムをプレイさせたとしても，操作に不慣れで思うように動• 残り歩数が 84 歩以上となり，不利な状況に立たされかせない，リアルタイムに進行するせいで思考が追い付かたプレイヤの “投げ” は “特殊投げ” に変化する．“特ないなど，読み合いを行う前の段階で解決すべき問題点が殊投げ” は通常の “投げ” と同じく “防御” に勝利する数多く存在する．そのため，格闘ゲーム初心者であっても，だけでなく，勝利時にはプレイヤ同士の残り歩数を入れ替え，形勢を逆転させることが可能である．

読み合いを体験することが出来るよう格闘ゲームの要素を• プレイヤは手の選択時に思考時間が 15 秒与えられる．

取捨選択し取り込んだゲームを作成した．前述の問題点を解消すべく，ターン制や思考時間を長く取る，行動を選択

5. カリキュラムするだけでよいといったゲームとすることで，リアルタイ

5.1 予備実験

ム性とアクション性を排除した．また，選択可能な行動毎にダメージの違いがある点，状況に応じて行動の価値が変

本稿ではカリキュラムを，ある事柄を学ぶ際に学習内容化する点などを取り込むことで，作成したゲームにおいてとその支援を統合してまとめたものという意味で使用する．

読み合いを再現した．実際のゲーム画面を図 1 に示す．読

カリキュラムを策定するにあたり，CPU プレイヤ（以降

み合いは行動の三すくみにより引き起こされるため，じゃCPU*1 ）のどのような行動規則が，人間プレイヤにとってんけんを踏襲したゲーム性となっている．

つけ込みやすいのかを調べるため，予備実験を行った．被験者に複数の CPU と対戦を行わせ，どの程度のラウンド
数で CPU の行動規則を把握することが出来たのかを調べ

4.2 基本ルールた．以下に被験者が対戦した CPU の行動規則を列挙する．

本ゲームの基本的なルールを以下に，本ゲームの選択可

なお掲載順は対戦を行った順番であり，簡単な順などでは能手とその手の効果をまとめた表を表 1 に示す．

• 各プレイヤは “打撃” と “投げ” と “防御” の 3 種から*1手を選択することができ，“打撃” は “投げ” に勝利し，“投げ” は “防御” に勝利し，“防御” は “打撃” に勝利©2022 Information Processing Society of Japan-229-

CPU は中央処理装置の意味であり，コンピュータプレイヤの意として用いるのは紛らわしい場合もある．本稿ではその混同は避けられるため，ゲーム業界の慣用表現にならい CPU と呼ぶこととする．

The 27th Game Programming Workshop 2022

なく適当に並べたものである．

( 1 ) 最もその手で勝利した際の利得が高い手を選択する．
( 2 ) 初手はランダムで決定し，その後プレイヤの 1 つ前の手を真似る．

( 3 ) 選択手の頻度がそろうように，回数が少ない手をランダムに選択する．

( 4 ) 1 の行動規則に加え，相手が特殊打撃か特殊投げを使用可能な場合はその手に勝利する手を選択する．
図 2

タームの情報開示画面( 5 ) 投げだけを選択する．
うに，状況に応じて手の選択が変化しない単調な CPU に( 6 ) 打撃→投げ→防御→打撃... と周期的に手を選択する．

関しては，被験者は 2 回もしくは 3 回程度の繰り返しで行( 7 ) プレイヤの最頻手が 1 つの場合はその手に勝利する手

動規則を把握することが出来た．しかし，(2) や (7) のようを，最頻手が 2 つの場合はそれらの手に負けない手を，な，自分の行動を基に行動を決定する CPU に関しては一最頻手が 3 つの場合はランダムに選択する．

度の対戦では行動規則を把握しきることは出来ず，複数回

各 CPU との対戦の際，被験者には CPU がどのようなの対戦を要した．このことから，(a) と関連し，“自分の行行動規則で手を選択しているか予測しながら対戦を行うよ

動を基に行動を決定するような行動規則” を持つ CPU にうに伝えた．また，ゲームに取り組むにあたり，行動規則

関しては，比較的高度な内容であると判断し，学習後半にの把握の為に対戦を行うのではなく，対戦に勝利すること配置した．また，CPU の行動規則に関するヒントをプレを目的としたうえで，行動規則を予測しながらプレイする

イヤに提示するなどの工夫が必要だと考えた．

ように伝えた．行動規則の把握に関しては各ラウンドの終(c) に関して，本予備実験では被験者に対して聞き取り

了時に聞き取りを行うことで，被験者が CPU の行動規則を行うことで行動規則の把握が出来ているかの判断を行っを把握できているかを判定した．

た．しかし，この方法では客観的に判定を行うことができない，被験者一人一人に聞き取りを行うため手間がかかる
とった問題が存在する．このことから，この手法をそのま

5.2 予備実験から得た考慮すべき要素

ま採用することは現実的でない．そのため，客観的かつ自予備実験の結果，カリキュラム策定の際に以下の三点を動的に行動規則を把握出来ているか判断する必要がある．

考慮すべきと考えた．

(a) CPU との対戦順に工夫が必要．

5.3 カリキュラムの構成
前節の考慮すべき点を踏まえカリキュラムを作成した．

(b) プレイヤの手の履歴など，自身にまつわる要素で CPU

読み合いの習得の為に，習得してほしい要素毎にタームが手を決定している可能性に気付かせる工夫が必要．

(c) 行動規則を把握できたかどうかの客観的な判断基準（学習単元）を設定し，複数のタームの組み合わせでカリキュラムを構成した．また，前節 (1) と (2) から得られたが必要．

結果を踏まえ，前半タームから後半タームにつれて難易度(a) に関して，予備実験の際に対戦順は適当な順番で対を上げていく設計とした．各タームは複数の CPU で構成戦を行ったが，後半になるにつれ，難解な行動規則で CPUされ，この CPU の対戦順も難易度順とした．具体的には，が行動を選択していると考える被験者が確認された．前節あるタームでは，最初に対戦する CPU は打撃のみを出す(6) の CPU などに対し，「自分の選択した直近の手に勝利

行動規則であるが，終盤に対戦する CPU は打撃→投げ→する手を選択する」といった，見かけ上の行動は同じであ

防御→打撃... と周期的に手を選択するといった具合に，後るが，より難解な行動規則を推測してしまった．これを避半の CPU になるにつれ難解な行動規則を設定した．

けるため，本番カリキュラムでは概ね簡単な順に並べて階

カリキュラム全体の流れとして，前半タームは主に単調段毎の要素習得を容易にし，簡単な順に並べていることをな行動規則の CPU と対戦を行い，それに付け入ることで明示して不要な深読みを抑制することとした．

読みの練習を行うことを目的とし，後半タームは，相手の(b) に関して，被験者は “自分の行動を基に行動を決定す

過去の手などを基に手を決定する CPU を配置することで，るような行動規則” に対して，行動規則の把握に時間がか

読み合いの練習を行うことを目的とする．以下にカリキュ

かるという結果を得た．具体的には，前節 (1) や (5) のよ

ラムを構成する各タームで習得する想定の要素を記述する．

©2022 Information Processing Society of Japan-230-

The 27th Game Programming Workshop 2022

ターム 1

確定的な行動を起こす相手への対処．

ターム 2

盤面の状態を基に行動を起こす相手への対処．

ターム 3

確率的な行動を起こす相手への対処．

ターム 4

過去の勝敗を基に行動を起こす相手への対処．

ターム 5

プレイヤの過去の行動を基に行動を起こす相手
への対処．

ターム 6

確率的かつプレイヤの行動を基に行動を起こす
相手への対処．

図 3

図 2 に示す通り，これらターム毎の習得してほしい要素と参御” を 8 割の確率で選択する」といった行動規則の場合は考にすべき過去のタームの要素は，タームの開始時にプレ

40 歩以上差をつけて勝利すること，「すべての手を 1/3 ず

イヤに提示される．また CPU との対戦開始前に，CPU 毎

つ選択する」行動規則に関しては 0 歩以上，つまり勝利すに設定されたヒントがプレイヤに提示される．具体例としることを修了条件として追加した．

てターム 2 内の CPU に関して，提示するヒントを表 2 に記

6. 実験

載する．なお，その他のタームに関しては以下の URL を参照されたい．画像やソースコードなども同ページで公開予

6.1 実験目的

定である．http://www.jaist.ac.jp/is/labs/ikeda-lab/rsp/

作成したカリキュラムに関して，有効性を検証するための実験を行った．また，カリキュラムは複数のタームから

5.4 行動規則の把握に関する修了判定構成されているため，タームの順番も評価の対象とする．

5.2 節 (3) の問題点を解消するため，選択制のアンケート

具体的には下記の三群で比較実験を行う．

により行動規則の把握が出来たかを判定する．実際のアン• カリキュラムを受ける群．（以降カリキュラム群）

ケートの画面を図 3 に示す．アンケートの項目は相手の次• カリキュラムを受けるが，ランダムな対戦順で対戦をの手の確率分布となっており，ラウンド毎に，次ラウンド行う群．（以降ランダム群）

で相手がどの確率分布で手を選択するのかを回答してもら• カリキュラムを受けず，同時間対人戦を行う群．（以う．提示する選択肢は対戦を行う CPU 毎に異なっており，

降対人群）

選択肢内には必ず正解が存在するようにした．確率の偏り

なお，ランダム群に関しては，ターム冒頭の画面が表示さなどの不運により，本来 6:2:2 の確率分布のはずが 7:0:3 のれないため，CPU との対戦時のヒントと同時にターム冒

確率分布に近い振る舞いをする可能性はあるが，その場合頭のヒントを提示する．

に 7:0:3 の選択肢を回答したとしても不正解とすることとした．しかし，実験終了後にこの設定は不適切であると気6.2 実験内容

づいた．偏りに即した選択肢を選択している場合も修了さ

本実験に参加した被験者は 12 名である．3 群に分けるにせる，曖昧な選択肢を排除する，乱数操作により偏りを排あたりプレテストとして，後述するテスト用の CPU と対除するなどの改善が必要である．

戦を行った．対戦の際にはラウンド毎に図 3 のような，次CPU との対戦が終了した時点で，アンケートの正答率がの手の確率分布予測アンケートを行い，次の手の確率分布

CPU 毎に設定された修了条件の閾値を超えた場合に，次予測の正答率の平均で成績をつけ，群内の成績が平均的にの CPU との対戦が可能になる．修了条件の閾値に関してなるよう群を分けた．プレテストに使用した CPU は，カは，ターム 1，2 の CPU を 8 割，ターム 3，4 の CPU を

リキュラムの内容を複合したものやカリキュラムの内容に

7 割 5 分，ターム 5，6 の CPU を 7 割と設定した．また，近しいものである．以下にプレテストに使用した CPU のターム 3 に関しては習得してほしい要素として「ランダム行動規則と，カリキュラムのどのタームを複合したものかで行動する相手に対しては，自分の損が少なくなるように列挙する．なお，プレテストの CPU との対戦の際は，ヒ行動する」という要素を定義しており，この要素を習得出

ントは表示されない．CPU との対戦順はランダムとなっ来ているかを確認するため，上記の修了条件に加え，何歩ており，各 CPU と 3 回ずつ対戦を行った．被験者には複以上差をつけて勝利したかという条件を追加した．具体的

数種類の CPU と複数回対戦を行うと伝え，具体的な回数には，「“打撃” を 8 割，“投げ” を 1 割，“防御” を 1 割の確の通知は避けた．

率で選択する」といった行動規則の場合は 15 歩以上差をつけて勝利すること，「“打撃” を 1 割，“投げ” を 1 割，“防©2022 Information Processing Society of Japan

相手の次の手の確率分布予測画面( 1 ) プレイヤの直前の手と同じ手かそれに勝利する手を 5-231-

The 27th Game Programming Workshop 2022

表 2 ターム 2 の CPU の行動規則とヒントの文言
CPU の行動規則

提示するヒント

盤面の状態を基に行動を起こす相手への対処：
ターム開始

互いの利得を考える事が読み合いで重要-考慮すべき他のターム：なし

CPU1

その手で勝利した際の利得が最も高い手を選択

相手の狙いに注目

CPU2相手が勝利した際に最も利得の高い手に勝利する手を選択する

相手の高い利得の手には負けたくない

基本はその手で勝利した際の利得が最も高い手を選択するが，CPU3

互いの手の利得に注目

自分が特殊手を使用できる場合は特殊手を，相手が特殊手を使用できる場合はその手に勝利する手を選択

割ずつの確率で選択する．
（ターム 3，ターム 5 の CPU

た．また教育目的の実験ということを踏まえ「ストレスをを複合したような行動規則）

感じる場面はあったか」，「退屈を感じる場面はあったか」といった点も回答してもらった．

( 2 ) プレイヤの最頻手に勝利する手を選択し，最頻手が 2つの場合はそれらとあいこ以上となる手を選択，最頻

6.3 実験結果

手が 3 つの場合は表 2 に示すターム 2 の CPU3 と同じ

本実験は，カリキュラムを受ける群の進捗が，想定して手の選択をする．ただし，前のラウンドが敗北かあいいたタイムスケジュールを大幅にオーバーしてしまったた

この場合にはプレイヤの直前手に勝つ手を選択する．

め，途中で実験を切り上げた．実際の実験時間は，集計や（ターム 4 とターム 5 の CPU を複合したような行動

休憩の時間を入れず，プレテストが 45 分，実験が全群 3 時

規則）

間 30 分，ポストテストが 30 分であった．切り上げた際にカリキュラム群が対戦していた CPU に関しては以下の通( 3 ) 基本は最もその手で勝利した際の利得が高い手を選択りである．被験者 1：ターム 4 の CPU3，被験者 2：ターム

する．以前経験した状態の際には，プレイヤが過去の4 の CPU3，被験者 3：ターム 5 の CPU2，被験者 4：ター

状態で最後に選択した手とその手に勝利する手を 5 割

ム 5 の CPU3．

ずつの確率で選択する．
（ターム 2 とターム 3，ターム

通し番号と群の所属の関係性は，被験者 1 番から 4 番が5 の CPU を複合したような行動規則）

カリキュラム群，5 番から 8 番がランダム群，9 番から 12

各群が行った実験内容を以下に示す．カリキュラム群は，番が対人群となっている．

カリキュラムに沿ってターム 1 からターム 6 までの CPU

全被験者の試合回数とその内訳を表 3 に示す．CPU をと対戦を行う．タームを進めるにあたり複数の CPU と対相手とした群は，どの被験者も大きく勝ち越していること戦を行うが，次の CPU に進むには 5.4 節に示す CPU 毎のが分かる．カリキュラム群が修了した CPU に関して，修修了条件を満たす必要がある．ランダム群は，カリキュラ

了までにかかった平均試合数を図 4 に示す．表 3 と図 4 をムに出てくる CPU とランダムな順番で対戦を繰り返す．

比較すると，カリキュラム群において，勝利は出来るが修修了条件を満たすか，修了条件を満たさず 2 度対戦を行っ了条件を満たせず試合数が増えていることが分かる．修了

た場合別の CPU との対戦となる．対人群は，他群がカリ条件の厳しさは改善すべき点の一つである．

キュラムを受ける時間と同時間対人戦を行った．この際に各群のプレテストとポストテストにおける，次の手の確会話などに関する指示は行わなかった．各群で実験が終了

率分布予測の正答率のグラフを図 5 に示す．正答率に関しした後，プレテストと同様の方法でポストテストを行った．

て，カリキュラム群が約 1.6%，ランダム群が約 8.9%，対想定の実験時間は，プレテストが 30 分，実験が全群 3 時

人群が約 2.4%の増加となった．また，各被験者の正答率

間，ポストテストが 30 分となっている．

を図 6 に示す．個人差によるバラつきが大きいが，その中でも 5 番の被験者は約 21%，6 番の被験者は約 15%と顕著

また，主観的評価の参考とするため，実験の前後にアンに正答率が伸びていた．

ケート調査を行った．実験前アンケートは読み合いの経験についてであり，「読み合いを知っていたか」と，知ってまたアンケート結果に関して，「相手の次の手の確率分布

いた場合には「どのようなゲームで読み合いを経験したの予測精度が上がったと感じたか」という回答には 3 番，か」を回答してもらった．実験後アンケートでは「読み合5 番，10 番，12 番の被験者 4 名が「はい」と回答した．12

いをゲームプレイ内で理解できたか」，「相手の次の手の確番の被験者以外は読み合いの経験に関して，「経験したこ

率分布の予測精度が上がったと感じたか」を回答してもらとがある」と回答している．またストレスを感じる場面にい，予測精度が上がったと感じたカリキュラム群の被験者

関し，「間違った思考に陥ると抜け出しづらい」
「ヒントの

には，
「どのタームが予測精度向上に貢献したか」を質問し文言が不親切」などの回答があった．

©2022 Information Processing Society of Japan-232-

The 27th Game Programming Workshop 2022

被験者

表 3 全被験者の総試合数とその内訳
総試合数
勝利数
引き分け数

敗北数

被験者 1

31

29

0

2

被験者 2

47

37

1

9

被験者 3

43

40

0

3

被験者 4

43

39

1

3

被験者 5

28

24

0

4

被験者 6

22

18

1

3

被験者 7

21

19

0

2

被験者 8

22

19

0

3

被験者 9

29

11

3

15

被験者 10

41

21

3

17

被験者 11

41

17

3

21

被験者 12

29

15

3

11

図 6

被験者毎のプレテスト・ポストテストスにおける確率分布予測の正答率ずである．また，カリキュラム群が対戦していないターム

6 の CPU に関しても，5 番の被験者は 1 度しか対戦していない．5 番の被験者はアンケートで「どう考えれば良いか
分からなかったが，ヒントのおかげで修了する事ができた

CPU がいた」との回答があった点から，ヒントの出し方などに関係があるのでは無いかと考えた．カリキュラム群は修了するまで同じ CPU と対戦を繰り返すが，その際に，冒頭に表示されるそのターム全体での考え方となるヒントは再表示されない．そのため，同じ CPU と対戦を繰り返しても，その CPU のヒントのみに意識が集中し，ターム全体
図 4のヒントに意識が向かなかった可能性がある．一方でラン修了までにかかった CPU 毎の平均試合数

ダム群の場合は，最大 2 回で対戦を切り上げ他の CPU と対戦を行うことから，ターム全体でのヒントを何度も繰り返し提示されることとなり，カリキュラム群よりもターム毎の習得して欲しい考え方が身についたのではと考える．
図 7 に 6 番の被験者の正答率のグラフを示す．縦軸は正答率，横軸はテスト用 CPU の種類と対戦順を表す．
「CPU3-2」であれば，CPU3 の 2 回目対戦時ということである．6 番の被験者はターム 5 の CPU と最も多く対戦をしており，ターム 3 やターム 6 など確率が絡む行動規則のCPU とも同程度対戦をしている．しかし，6.2 節で列挙す
るように，ターム 5 と他タームを複合させた，テスト用の
図 5

CPU の中でも，確率的な行動を取らない（2）の CPU の

群毎のプレテスト・ポストテストにおけるみ正答率が大きく上昇した．このことから，手の選択が確

確率分布予測の正答率率的であると気付くためは，確率が絡まない対戦相手より多くの対戦，もしくはより明確なヒントの提示が必要であ

6.4 実験結果の考察

ると考える．

前節の結果より，顕著に成績の伸びた 5 番の被験者と 6番の被験者について考察を行う．なお，ランダム群の各被6.5 つまずきやすい CPU に関して

験者が対戦を行った CPU の表を付録に添付する．

5 番の被験者は対戦回数 28 回，対戦 CPU13 種とランダ

実験の時間設定などから考えても，2 試合から 4 試合でム群内で対戦回数と対戦 CPU の種類が共に最も多い被験修了可能な CPU が好ましい．しかし，図 4 のグラフを見者であった．しかし，多様な相手と対戦を行うだけであれ

ると，「ターム 3 の CPU2」「ターム 4 の CPU3」において，

ば，カリキュラム群の被験者は全員 13 種以上の CPU と対平均でも 6 試合以上と大幅な試合数を要している．前者の戦を行っており，カリキュラム群も正答率が伸びて良いは

CPU は全手から 1/3 の確率でランダムに選択する CPU で©2022 Information Processing Society of Japan-233-

The 27th Game Programming Workshop 2022

る．さらに，今回得たデータをもとに，読み合いを演出するような対戦相手を実現する手法を提案していきたい．

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP18H03347，JP20K12121 の助成を受けたものです．
参考文献
[1]
[2]
図 7

6 番の被験者のプレテスト・ポストテストにおける確率分布予測の正答率[3]あり，確率の偏りに近い選択肢を選ぶ被験者が多かった．
しかし 5.4 節に記すとおり，その場合も不正解としたこと[4]が，試合数を増加させた原因である．
後者の CPU は前ラウンドの勝敗に応じて手を変化させ[5]

る CPU であり，手の変化の際に確率で手を決定する．ター
ム 4 は，初めて他タームの対処法と合わせた，複合的な対処を要されるタームであった．他タームの対処法を考慮する必要性は，ターム冒頭のヒントにて提示しているが，CPU との連戦を続ける間は再表示されないため，忘れて付

Brown, Noam, and Tuomas Sandholm. ”Superhuman AI
for multiplayer poker.” Science 365.6456 (2019): 885-890.
Oikawa, Taishi, Chu-Hsuan Hsueh, and Kokolo Ikeda.
”Improving Human Players T-Spin Skills in Tetris with
Procedural Problem Generation.” Advances in Computer Games. Springer, Cham, (2019): 41-52.
Ikeda, Kokolo, Simon Viennot, and Naoyuki Sato. ”Detection and labeling of bad moves for coaching go.”2016 IEEE Conference on Computational Intelligenceand Games (CIG). (2016): 1-8.
天川拓海, and 荒川達也.”格闘ゲーム初心者向け感想戦支援システムの提案.”ゲームプログラミングワークショッ
プ 2019 論文集 2019 (2019): 109-113.
近藤裕貴, 藤井叙人, and 片寄晴弘. ”時系列パターンに着目したアクションゲームのスキル獲得支援.” エンタテイ
ンメントコンピューティングシンポジウム 2015 論文集
2015 (2015): 122-126.

録

A.0.1 ランダム群の対戦相手

しまった可能性が高い．これらの確率が絡むタームや，他
タームとの複合的な対処法が求められるタームに関して，

表 A·1 にランダム群の各被験者が対戦した CPU を記載
する．表記は上から対戦順となっており，その対戦時に修よりヒント自体やヒントの提示方法に工夫が必要である．

了条件を満たした CPU には（了）と記載している．

6.6 カリキュラム改修案

表 A·1
被験者 5

カリキュラムに関しては全体的に不満足な結果となった

ランダム群の被験者毎の対戦相手
被験者 6
被験者 7
被験者 8

が，様々な要素に関して改善出来る点が発見された．ヒン

2-1（了） 2-1（了） 5-1（了） 5-1（了）

トに関しては，文言をゲームに馴染みがない人にも伝わり

6-2

5-2

1-4（了） 1-3

やすいものにする，修了出来ない場合に補足ヒントを追加

5-3

3-2

6-2

4-2

2-1（了） 6-1

4-3

1-4

2-2（了） 6-1

1-4（了） 2-3で提示する，ランダム群のようにターム冒頭のヒントを

CPU のヒントと同時に提示するなどである．修了条件に

3-1（了） 3-3

4-1

2-3（了） 5-1（了） 5-2

5-1

3-2

関しては，開始数ラウンドはアンケートを行わない，確率の偏りを考慮した正誤判定もしくは選択肢の提示，CPU 毎

4-2（了） 6-1に修了条件の閾値を設定するなどである．テスト用 CPU

3-3（了） 5-2（了） 1-3（了） 3-2

に関しては，基本から応用まで多様な CPU を揃える．こ3-1（了） 4-1（了） 1-4

れらのカリキュラムの改善点に加え，評価方法に関して，

4-3

1-4

2-1（了） 6-2

修了せずとも他 CPU と対戦を行うランダム群とカリキュ

1-4

5-2

1-1（了） 5-2
4-2

6-1

-

3-1（了） ---1-2（了） ---2-3（了） -

-

-

2-1

-

-

-

本稿では，格闘ゲームの読み合いに関する要素を取り込

4-3

-

-

-

んだ自作ゲームを作成し，そのゲーム上でプレイする読み

2-1

-

-

-

合いを習得するためのカリキュラムを作成した．カリキュ

3-4

-

-

-

ラム群とを公平に比較する方法が必要である．

7. おわりに

ラムに関しては様々な課題が残る結果となった．
今後は 6.6 節などの改修を行い，再実験を行う予定であ©2022 Information Processing Society of Japan-234-