平成30年度 文部科学省 専修学校による地域産業中核的人材養成事業
Society5.0等対応カリキュラムの開発・実証

ゲーム分野の先端技術活用を促進する
AIゲーム人材育成プログラム開発

事業報告書

平成31年3月
学校法人こおりやま東都学園

目次
第１章

事業概要 ...................................................................................... 3

第１節

目的 ......................................................................................... 3

第２節

背景 ......................................................................................... 4

第３節

実施 ......................................................................................... 91）

実施計画 ...................................................................................... 92）推進体制 .................................................................................... 12

第２章

調査 .......................................................................................... 14

第１節

業界企業アンケート ................................................................... 151）

調査目的 .................................................................................... 15

2）

実施概要 .................................................................................... 153）

調査項目 .................................................................................... 15

4）

回収数 ....................................................................................... 165）

調査結果 .................................................................................... 176）

調査まとめ ................................................................................. 30

第２節

業界企業ヒアリング ................................................................... 31

1）

調査目的 .................................................................................... 31

2）

回答企業 .................................................................................... 31

3）

調査結果 .................................................................................... 32

4）

調査まとめ ................................................................................. 58

第３節

専門学校アンケート ................................................................... 591）

調査目的 .................................................................................... 59

2）

実施概要 .................................................................................... 593）

調査項目 .................................................................................... 59

4）

回収数 ....................................................................................... 605）

調査結果 .................................................................................... 616）

調査まとめ ................................................................................. 79第４節

事例調査 ................................................................................. 801）

調査目的 .................................................................................... 80

2）

実施概要 .................................................................................... 80

3）

収集事例 .................................................................................... 80
1

4）

ゲーム AI に関連する書籍 ............................................................... 83

5）

ゲーム AI に関連する論文 ............................................................... 98

6）

ゲーム AI に関連する専門学校専門課程 ............................................ 117

7）

ゲーム AI に関連するセミナー ....................................................... 124

8）

調査まとめ ............................................................................... 131

第３章

プロトタイプ開発 ....................................................................... 132

第１節

開発スキーム .......................................................................... 133

1）

概要 ........................................................................................ 133

2）構成 ........................................................................................ 133

第２節

スキル標準............................................................................. 134

1）

概要 ........................................................................................ 134

2）構成 ........................................................................................ 134

第３節

カリキュラム .......................................................................... 138

1）

教育プログラムの全体像 .............................................................. 138

2）

科目構成 .................................................................................. 139

3）

科目概要・時間数 ....................................................................... 141

第４節

シラバス ............................................................................... 143

1）

概要 ........................................................................................ 143

2）

様式 ........................................................................................ 143

第５節

講義教材 ............................................................................... 144

1）

概要 ........................................................................................ 144

2）

構成 ........................................................................................ 144

第６節

演習教材 ............................................................................... 146

1）

概要 ........................................................................................ 146

2）構成 ........................................................................................ 146

第４章

今後の展開 ............................................................................... 148

第５章

参考資料 .................................................................................. 149

2

第１章 事業概要
第１節

目的

第 4 次産業革命により実現される Society5.0 社会に向けて、クールジャパンコンテン
ツ関連業界も大きな変革を迎えることが予想されている。中でも、情報端末上でコンテンツ開発・運用・利用するゲーム分野における AI 技術は、コンテンツの高度化・品質向上
や、開発・運営コストの省力化等のゲーム制作上の最重要課題の解決に直結するため大きな成果を期待できる。世界市場での日本のゲーム業界の存在感が薄れてきている昨今、Society5.0 社会の変革に当たり、この業界がさらなる発展を遂げるためには、海外諸国に先んじてゲーム制作現場への AI 技術導入・活用を進め、ビジネスの効率化とコンテンツの質的向上に取組む必要がある。そのためには、ゲーム技術と AI 技術を結び付けることのできる人材が求められる。
そこで本事業では、ゲーム分野の AI 技術に明るく、ビジネスモデルの扱いが堪能で、制作現場への AI 技術導入・活用を促進することのできる AI ゲーム人材の育成を目的とす
る教育プログラムを開発する。本プログラムは、主にゲーム分野の専門学校卒業した者を対象に、専門学校の進学学科 1 年制での運用を想定している。この事業成果により、日本のゲーム業界での AI 技術の導入・利活用を促進し、ゲーム業界の特に中堅企業群と専門学校の振興に寄与する。

3

第２節

背景

◆ クールジャパンコンテンツ業界の変革
第 4 次産業革命により実現される Society5.0 社会では、人工知能（以下、AI）や
IoT、ロボット等の先端技術が発展・普及し、様々な業務機能を機械が代替するようになる。この影響はあらゆる分野に波及すると予想されており、ゲーム・アニメ・マンガなどのクールジャパンコンテンツ関連業界にも大きな変革が訪れると考えられている。
例えば、これらの業界では往々にして作品制作過程で膨大な単純作業を必要とする。これをゲームプログラマーやアニメーター、漫画家アシスタントなどの薄給で雇われた多数の作業員が、人海戦術で処理する構図になっていることは今や周知の事実であり、社会問
題として取り扱われる場合もある。しかしながら、これらの作業を代替する AI やロボッ
トの各制作現場への導入が進むと、多数の作業員は不要となり、作品制作に必要な時間・
人員・コストが大幅に省力化される。このようにゲーム・アニメ・マンガなどの作品制作の在り方が大きく変革すると予想されている。
したがってクールジャパンコンテンツ業界は、来たる Society5.0 社会の変革に備え、制作に関わる技術・環境・人員・内容・コストから始まり、事業戦略・収益構造・他社との連携構造等に至るまで、あらゆる側面からビジネスを見直し始めることを迫られていると言える。
◆ ゲーム業界における AI 技術
クールジャパンコンテンツ業界の中でも、情報端末上でコンテンツを開発・運用・利用するゲーム業界では、AI 技術によるビジネスの効率化・コンテンツの質的向上に高い効果が期待できるとされており、既に様々な動きが表れている。
下の図は、日本を代表するゲーム業界企業の一つである株式会社スクウェア・エニック
スが、ゲームに関わる AI 技術を整理した概念図である。この図で示すように、ゲームに関わる AI 技術は現時点でも様々あり、2 種類に大別することができる。ゲームの中、すな
わちコンテンツ内部に組み込まれてゲームの構成要素となる AI と、ゲームの外、すなわ
ちゲームの開発・運用・管理上で活用される AI である。
4

ゲームの中、ゲームの外の AI 技術

出典：株式会社スクウェア・エニックス
これらの技術の中には、現時点で既に実用化・活用段階に入っているものもある。例えば、同社の人気シリーズの最新作である「ファイナルファンタジーXV（2016 年 11 月発売）」では、上図で示す“ゲームの中の AI”であるところの、ゲーム全体のコントロールを行う「メタ AI」
、キャラクターを自律的に行動させる「キャラクターAI」、プレイヤーの誘導やオブジェクト表現の管理を行う「ナビゲーション AI」の 3 種の AI 技術が導入された。このように、ゲーム業界において AI 技術は既に未来の技術ではなく、現実的に活用が開始されている技術となっている。
このような AI 技術の影響は大きい。ゲーム内に組み込まれる AI 技術はコンテンツのリ
アリティや柔軟性等を劇的に向上させる。また運営・管理に活用される AI 技術は、ユーザー動向に関わるビッグデータの収集・分析等を行い、柔軟で素早い調整・修正等の対応を可能とする。開発段階に活用される AI 技術は、複雑かつ膨大な作業の自動化等を可能とし、人的・時間的・資金的リソースの余力を生み、より高度な取組みを試みやすくする。これらの技術はゲームコンテンツの品質向上・高度化、開発・運営コストの省力化等のゲーム制作上の最重要課題の解決に直結すると考えられている。
したがって今後の日本のゲーム業界の振興を考えるとき、各制作現場への AI 技術の普及・導入・活用の促進は必要不可欠である。

5

◆ ゲーム業界の現在情勢
近年、日本国内のゲーム市場は年々拡大しており、KADOKAWA の「ファミ通ゲーム白書 2018」によれば、2017 年には過去最高の 1 兆 5,686 億円に到達した。内訳を見ると、2008 年時点では「家庭用ソフト」が最も多く、次いで「家庭用ハード」、「オンラインプラットフォーム」は最も少なかった。しかし近年、日本ではゲームアプリ市場が急成
長し、「オンラインプラットフォーム」が国内ゲーム市場の約 7 割を占めるまでに成長した反面、「家庭用ソフト」「家庭用ハード」は徐々に減少する傾向にある。モバイルプラッ
トフォームの急速な市場拡大は、国内に限らず世界でも同様である。
これを見ると一見、日本のゲーム業界全体が大いに成長しているかのように見えるが、実態は異なる。日本のゲーム業界はかつて、世界的で大きなシェアを占め、世界のゲーム業界を牽引する存在であった。しかしながら現在では、かつての勢いはない。ゲーム市場
専門調査会社である Newzoo の「Top 25 Public Companies by Game Revenues(2017)」によれば、ゲーム収益の世界企業ランキング上位 25 位のうち、日本企業は 9 企業で、その他は欧米・中国・韓国の企業である。また 10 位以内に限定すると日本企業は2 位「Sony」9 位「任天堂」10 位「バンダイナムコ」のみとなる。さらにこれらの 9 企
業と他国のゲーム企業と比較すると、成長率が高いと言える企業はわずかしかない。このように現在では、世界のゲーム業界を日本が牽引しているとは言えない状況になっている。
日本のゲーム企業はもともと家庭用ゲーム機時代に様々なビッグタイトルを世界市場に展開してきたが、オンラインゲーム全盛時代の今、日本のゲーム市場が成長すると共に海外企業が次々と参入している一方で、日本企業は世界市場でのユーザー獲得力が高いとは言えない。日本のオンラインゲームでは過剰な課金制度が社会問題となっており、世界的に見ても日本人の課金額は圧倒的な一位であることから、日本のオンラインゲーム市場におけるビジネスモデルが海外では受け入れられにくいと推察できる。国内市場では社会問題化していることからこれ以上の成長は望みづらく、海外展開も進めづらいとなれば、既存のビジネスモデルによるコンテンツの成長は限界を迎えていると考えられる。
したがって今後の日本ゲーム業界の成長を促進するためには、上記の現状と前項で述べた AI 技術によるゲーム業界の大きな変革と併せて考えれば、ゲーム制作現場での AI 技術の導入・活用を促進し、既存のビジネスモデルに変革をもたらす人材が必要である。
6

◆ Society5.0 社会におけるゲーム業界中堅企業に求められるゲーム人材
前述したように、Society5.0 社会では AI 技術によりゲームビジネスの在り方が大きく変革する。日本のゲーム業界がこの変革にあわせてさらに発展し、グローバル競争に打ち勝つためには、海外諸国に先んじてゲーム制作現場への AI 技術の導入を進め、これを活用した優れたコンテンツを展開していかなければならないと考える。またゲーム業界の中でも、比較的組織の規模の小さい中堅企業は、フレキシブルに新技術を取込むことが可能であると考えられ、さらなる発展が期待される。
これを実現するために必要な人材は、ゲーム分野の AI 技術を熟知し、ゲーム技術と AI技術を結んで各ゲーム制作現場での AI 技術の導入・活用によるビジネスの効率化・コンテンツの質的向上を図ることができる AI ゲーム人材である。ゲーム AI 人材は、既存のビ
ジネスモデルの効率化・質的向上だけでなく、将来的には新技術を活用した新たなゲーム
ビジネスモデル・コンテンツの創出にも貢献する可能性が高く、ゲーム業界の中堅企業の振興に大いに寄与すると考えられる。
このような人材には、まずゲーム分野の AI 技術に関わる技術・知識、ゲームビジネスに関わる見識が必要である。具体的には、ゲーム AI 技術に関しては、AI 技術全般に関わる動向や機械学習・データマイニング・統計分析など基礎的な知識をはじめ、ゲーム分野に活用可能な AI 技術の詳細に関する知識やゲーム AI を設計・構築する技能が求められる。また、ゲームビジネスについては、一般的なビジネスの基礎となる企業経営に関する知識やプロジェクトマネジメントに関する知識をはじめ、ゲーム分野のビジネス構造や先行事例、ビジネスプランニングに関する知識を習得する必要がある。そしてさらには、これらのゲーム AI 技術やゲームビジネスに関する知識・スキルを実践的に活用して、AI を活用したゲームビジネスを実現するための企画立案力・計画遂行力・プレゼン力等のマネ
ジメント人材としてのコンピテンシーが求められる。
◆ 専門学校による Society5.0 社会に対応する AI ゲーム人材の育成
専門学校は、業界企業と密接につながりを持ち、実務的な技術・知識の教育を目的とする教育機関である。したがって、上記のような人材を育成する教育機関としては非常に適合性が高い。そこで、本事業ではゲーム技術と AI 技術を結ぶ AI ゲーム人材の育成を目的とした 1 年制の専門学校研究科を想定する教育プログラムを開発する。受講対象者はゲー
7

ム分野の専門学校専門課程卒業予定者または既卒者の中で AI ゲーム人材の適性の高い者とし、1 年間でゲーム分野の AI 技術およびゲームビジネスに関わる知識・技術を集中的に学習すると共に、プロジェクトの企画立案・実行を行う PBL を通してマネジメント人材としてのコンピテンシーを醸成する。この教育活動を通して Society5.0 社会に対応する A
ゲーム人材を育成・輩出することで、日本ゲーム業界における AI 技術の導入・利活用を促進し、新たな価値の創出を支援することで、当該業界の特に中堅企業群の振興に寄与す
る。

8

第３節
1）

実施

実施計画

本事業は平成 30 年度から平成 32 年度にかけての 3 年間で推進する予定である。各年度の活動概要および活動項目を以下に示す。
◆ 平成 30 年度＜概要＞
まず業界調査・事例調査を行い、業界の AI 技術に関わる実態やゲーム AI 技術教育・ゲームビジネス教育の事例を収集する。次に調査結果等を参考にして、ゲーム AI ブリッジ人材に必要なスキル項目を整理し、スキル標準を開発する。これに基づき「ゲーム AI
技術系統」のカリキュラム・教材プロトタイプを開発する。
＜活動項目＞〇調査
・業界調査（アンケート調査・ヒアリング調査）
・学校調査（アンケート調査）
・事例調査（インターネット調査）〇開発
・スキル標準開発
・カリキュラム開発
・シラバス開発
・教材開発
・ゲーム AI 技術系統教材〉講義教材プロトタイプ版〉演習教材プロトタイプ版
〇実証
なし
〇会議
・推進協議会（3 回）
・調査分科会（2 回）
9・開発分科会（2 回）◆平成 31 年度＜概要＞
30 年度成果のスキル標準に基づき「ゲームビジネス系統」のカリキュラム・教材プロト
タイプを開発する。次に、30 年度・31 年度の開発成果をもって第 1 回実証講座を開催
し、カリキュラム・教材プロトタイプの検証を実施する。さらに実施結果を整理・分析
し、開発方針策定後、「ゲーム AI 技術系統」の教材のフルスペック開発を実施する。
＜活動項目＞〇調査なし〇開発
・シラバス開発・ゲーム AI 技術系統教材開発〉講義教材フルスペック版〉演習教材フルスペック版
・ゲームビジネス系統教材開発〉講義教材プロトタイプ版〉演習教材プロトタイプ版〉実習教材（PBL）プロトタイプ版〇実証
・第 1 回実証講座（プロトタイプ検証）〇会議
・推進協議会（4 回）
・開発分科会（4 回）
・実証分科会（2 回）◆平成 32 年度＜概要＞
31 年度策定した教材開発方針に基づき、「ゲームビジネス系統」の教材をフルスペック開発する。さらに、2 系統の基礎科目群の講義映像 e ラーニング教材を開発する。最後に、事業全体の最終成果の検証を目的とする第 2 回実証講座を開催する。その実施結果
10

を整理・分析して、カリキュラム・教材に反映した後、事業最終成果のとりまとめを行う。
＜活動項目＞◆調査なし◆開発・ゲーム AI 技術系統教材開発〉e ラーニング教材
・ゲームビジネス系統教材開発〉講義教材フルスペック版〉実習教材（PBL）フルスペック版〉e ラーニング教材◆実証・第 2 回実証講座（全体運用試験）◆会議
・推進協議会（4 回）
・開発分科会（3 回）
・実証分科会（2 回）

11

2）

推進体制

① 構成機関
本事業における推進協議会および分科会の構成員・構成機関等は次の通りである。

組

織

名

代

学校法人こおりやま東都学園

表者

専務理事 大本研二

東都国際ビジネス専門学校
学校法人智晴学園

理事長 儀間 智専門学校琉球リハビリテーション学院
学校法人秋葉学園

理事長 秋葉 英一

東京豊島 IT 医療福祉専門学校
公立大学法人 産業技術大学院大学

名誉学長 石島 辰太郎

ジョルダン株式会社代表取締役 佐藤 俊和

ViZO 株式会社代表取締役 ホー·フィ·クーン

エスディーテック株式会社

代表取締役 川端 一生② 推進体制概要
事業推進機関として、本学（学校法人こおりやま東都学園）を代表機関とする推進協議会を設置した。本会議は事業期間中、定期的に開催し、事業基本方針や事業推進計画の検討、各事業成果の評価、事業成果普及方策の検討等を行った。
さらに本事業で実施する「調査」「開発」「実証」の 3 系統の活動について、それぞれ専門的に計画・推進する分科会を設置する。ここでは、各活動の企画・計画の立案、作業の具体化、活動成果の分析、活動報告書のとりまとめ等を行った。
また、本事業推進上発生する支出管理等の経理業務や事務連絡、会議準備等の各種事務作業を行うための事務局を本学内に設置した。

12

▼事業推進体制図13

第２章 調査

14

第１節
1）

業界企業アンケート

調査目的

ゲーム AI 人材養成プログラムの検討にあたって、まずゲーム業界企業における AI 技術の現状の導入・活用状況、今後の活用意向等に関わる情報を収集するために、ゲーム業界企業に対しアンケート調査を実施した。ここで得た結果からゲーム業界全体の AI 技術に対する認識・動向、必要な人材、今後の将来像などを分析し、本事業で養成する「AI ゲーム人材」に対するニーズ、業界企業の求める人材像、当該人材に必要な知識・技術等を明確化することを主な目的とした。

2）

実施概要

下記の実施方法でゲーム業界企業に対しアンケート調査を実施した。なお、アンケート
調査票については郵送としたが、回答率向上の観点から、回答方法は記入済みの調査票の返送、または Web 回答フォームへの入力のいずれかを選択することとした。
調査手法

郵送アンケート調査（回答方法は調査票返送または Web 回答フォーム
への入力）

調査対象

ゲームの製作等に関わる企業 877 社

調査期間

平成 31 年 2 月 1 日（金）～平成 31 年 2 月 15 日（金）まで

3）

調査項目

本アンケート調査では、以下の大項目 5、小項目 23 で構成されるアンケート調査票を作成し、郵送した。使用したアンケート調査票については「第 5 章 参考資料」に掲載するので、参照いただきたい。
I.

回答者情報
(1) 従業員規模(2) 記入者情報15

(3) 主な事業形態
II. 事業・人材の現況(1) 全体での現状の人材の過不足感(2) 人材が特に不足している、または将来的に不足する見込みの職種(3) 人材不足への対応策(4) 社員を対象とする人材育成の取組み
III. ゲーム開発の現況(1) ゲーム開発に関連する職種のうち、人材が不足しているもの(2) ゲーム開発を行う際、人材が不足している工程(3) ゲーム開発を行う際、コストダウン・効率化を図りたい工程
IV. ゲーム AI 技術に対する意識・状況(1) AI 技術への対応の必要性(2) 関心のあるゲーム AI 技術の種別(3) ゲーム AI 技術をゲーム開発業務に取り入れていく意向(4) ゲーム AI 技術を取り入れているゲーム開発業務の具体的内容(5) ゲーム AI 技術の活用を検討する際の課題(6) AI 技術に関わる知識・技術を持つ人材の育成や獲得
V. 専門学校に対する意識(1) ゲーム分野の専門学校卒業生の採用状況(2) 採用した専門学校卒業生の平均的な能力水準(3) 専門学校の教育内容についての印象(4) ゲーム分野の専門学校に対しての意見・要望等(5) 専門学校との連携への関心
VI. AI ゲーム人材育成に対する関心・意見(1) AI ゲーム人材育成への関心(2) AI ゲーム人材育成の取組みに関しての意見・要望等

4）

回収数

本アンケート調査では 41 件（回収率約 4.7%）の回答を得ることができた。

16

5）

調査結果

以下に調査票を構成する各質問項目に対する解等の集計結果を掲載する。
I.

回答者情報

(1) 御社について、下記項目にご記入ください。
（従業員規模）501人以上, 1, 2.6%

従業員規模

301人以上500人以下, 0, 0.0%
101人以上300人
以下, 3, 7.7%

10人以下,
15, 38.5%

51人以上100人以
下, 2, 5.1%

11人以上50人以下,
18, 46.2%(2) 御社の主な事業形態について、次の選択肢の中から該当するものを 1 つ選び、〇をつけてください。

事業形態
自社製品開発を主としている,11, 29.7%

受託開発を主受託開発比率：51.7%としている,
26, 70.3%
受託開発比率：81.0%

17

II. 事業・人材の現況(1) 御社全体での現状の人材の過不足感について、次の選択肢の中から該当するものを 1
つ選び、〇を付けてください。

現在適正で、維持でき会社全体の人材の過不足感

る見込み, 3, 8.1%
現在は適正だが、今後不足する見込み, 2, 5.4%
過剰である, 1, 2.7%
やや過剰である,
0, 0.0%

不足している,15, 40.5%

やや不足している,
16, 43.2%(2) 御社で人材が特に不足している、または将来的に不足する見込みの職種はどれですか。次の選択肢の中から該当するものをすべて選び、〇を付けてください。

人材が不足している職種
0

経営戦略
研究
開発
営業
マーケティング
企画
経理
人事
法務
国外対象事業
その他

5

10

15

20

25

30

35

40

7
4
34
8
7
15
3
2
0
6
1

その他：運営（ゲーム）、プランナー、ディレクター、エンジニア
18

(3) 御社で人材不足への対応策として、実施するご意向があるものはどれですか。次の選
択肢の中から該当するものをすべて選び、〇を付けてください。

人材不足への対応策
0

5

10

15

日本人の採用枠拡大・採用基準の軟化

20

25
22

外国人の採用開始または採用枠拡大

11

オフショアなど海外企業との連携拡大

7

国内企業へのアウトソーシング拡大

9

新技術・設備等による業務の効率化

11現在、対応策を検討中

11

その他

1

その他：海外へ安価にアウトソーシング(4) 御社では社員を対象とする人材育成の取組みを実施していますか。次の選択肢の中から該当するものを 1 つ選び、〇をつけてください。
（人材育成の取組例：社内外でのセミナー・講習会・研修・勉強会など）社員を対象とするセミナー等の実施状況
受講必須のセミナー等を設定している, 4,
10.5%

当面設定する予定はない, 14, 36.8%

受講推奨のセミナー等を設定している, 11, 28.9%

現在は設定していないが検討中である, 9, 23.7%

19

III. ゲーム開発の現況(1) 御社のゲーム開発に関連する職種のうち、人材が不足しているものはどれですか。次の選択肢の中から該当するものを 1 つ選び、〇を付けてください。

特に人材不足の職種
その他, 3, 12.0%

プロデューサー,2, 8.0%

どの職種も不足しディレクター,3, 12.0%ていない, 2, 8.0%
デバッガ―, 0, 0.0%
デザイナー, 2, 8.0%

プログラマー,11, 44.0%

グラフィッカー,2, 8.0%

その他：PM、制作管理、ディレクター プログラマー(2) 御社でゲーム開発を行う際、特にどのような工程で人材が不足しているか、お教えく
ださい。
· 制作進行（ディレクター）· 起案や方針、仕様の取り決め、管理的なもの、コアなもの。
· 全体を把握できる人。および設計できる人· 企画、開発、制作· linux 系サーバーに精通した技術者· ゲームデザイン（企画）の出来るＰＧ· 基礎となるプログラムを作れるものが限られている· ディレクター、プランナー、プログラマー、 アートディレクター
· 3D デザイナー· イラスト業務全般· 技術職プログラマ· Pgm 開発工程
· クライアント開発· 下流工程20

(3) 御社でゲーム開発を行う際、特に人件費圧縮や時間短縮など、コストダウン・効率化を図りたい工程があれば、お教えください。
· PM 人材が不足しているが、ヒューマンスキルに依存しがちなのでどうにかしたい· 開発· 自動 build や自動 deploy 単純なデバッグ処理· クリエイティブ制作／デバッグ· バックオフィス業務· 全て· 初期の開発（プロト制作など）· 量産部分
· 契約書関係· 量産的な作業。
· 「企画～開発制作～販売」までの全工程において人件費圧縮や時間短縮など、コストダ
ウン・効率化を図りたい。
· 前述の通り、当社におけるエンターテインメントコンテンツの開発において、企画から制作、販売、運用までをプロジェクトとしてチームに委任している。すべての機会において、人件費圧縮や時間短縮など、コストダウン・効率化を図りたい。
· 課金、データベース構築、管理画面など運営においてゲームジャンル問わず共通的に使用できる機能の開発· デバック・テストプレイ· 下流工程21

IV. ゲーム AI 技術に対する意識・状況(1) 近年、AI 技術の研究・実用化が進んでおり、様々な産業に大きな変化が訪れるといわれています。ゲーム業界のビジネスにおいても、企画・開発やマーケティング、販
売、他社との連携など様々な場面で影響が出ると考えられます。御社ではこのような近年の状況を受けて、AI 技術への対応の必要性を感じておられますか。次の選択肢の中から該当するものを 1 つ選び、〇をつけてください。

AI技術への対応の必要性に関する認識
まったく必要性を感

強く必要性を感じていじていない, 1, 4.2%

る, 6, 25.0%

あまり必要性を感じていない, 5, 20.8%

まあまあ必要性を感じている, 12, 50.0%22(2) ゲーム AI 技術には大きく分けて「ゲームコンテンツに組み込まれる AI 技術」と「ゲーム開発・運営を補助・効率化する AI 技術」の 2 系統があると言われています。御社ではどのような AI 技術に関心をお持ちですか。次の選択肢の中から該当するものをすべて選び、〇をつけてください。

関心を持っているAI技術
0

2

4

6

8

ゲームコンテンツに

10

12
10

組み込まれるAI技術
ゲーム開発・運営を

13

補助・効率化するAI技術
現時点ではよくわからない

7ので何とも言えない
その他

14

2

その他：シナリオ、翻訳、両方(3) 上記のような AI 技術について、御社のゲーム開発業務の中に取り入れていくご意向はありますか。次の選択肢の中から該当するものを 1 つ選び、〇をつけてください。

AI技術を取り入れていく意向
取り入れる意向はない,

すでに取り入れ始2, 8.7%

めている, 4, 17.4%

今後取り入れてい今は考えていないが今きたい, 6, 26.1%

後検討する, 11, 47.8%

23

(4) (3)で「1. すでに取り入れ始めている」とご回答された方にお伺いします。具体的にどのような AI 技術をご活用されているか、お教えください。
 乗り物の自動運転など
 経路探索、画像分析、自然言語解析
 守秘事項(5) 御社で今後、ゲーム開発の様々な場面でゲーム AI 技術の活用を検討する際、特にどのようなことが課題になり得ますか。次の選択肢の中から該当するものをすべて選
び、〇をつけてください。

AI技術の活用を検討する際の課題
0

2

4

6

8

10

12

AI技術の種類・活用方法に関する知識

14

16

11

AI技術の導入時に必要となる資金

9

AI技術を導入・運用するための技術力

15

AI技術研究・導入準備のための時間

5

AI技術研究・導入準備に割く人的資源10

特に課題となりそうなことはない

2

その他

1

その他：社員の抵抗

24

(6) 現在御社では、AI 技術に関わる知識・技術を持つ人材の育成や獲得を進めていますか。次の選択肢の中から該当するものを 1 つ選び、〇をつけてください。

AI技術に関わる人材育成・獲得状況
かなり積極的に進めている, 2, 8.7%
やや積極的に進めている, 4, 17.4%
まったく進めていない, 11, 47.8%あまり進めていない, 6, 26.1%(7) ゲーム AI 技術の種類や導入・活用方法に関わる知識・技術を持つ人材は、今後のゲーム業界にとって必要になると思いますか。次の選択肢の中から該当するものを 1
つ選び、〇をつけてください。

今後のゲーム業界におけるゲームAI人材の必要性
まったく必要ないと思う, 1, 4.3%
あまり必要ないと思う,
0, 0.0%必要になると必要になる可能性があ思う, 12, 52.2%

ると思う, 10, 43.5%

25

V. 専門学校に対する意識(1) 御社ではゲーム分野の専門学校卒業生の採用を行っていますか。次の選択肢の中から該当するものを 1 つ選び、〇をつけてください。

ゲーム分野専門学校卒業生の採用状況
まったく採用して多数採用していない, 5, 20.8%

いる, 7, 29.2%

ほぼ採用していない,
3, 12.5%
少数だが採用している, 9, 37.5%(2) （1）で「多数採用している」「少数だが採用している」とご回答された方にお伺いします。御社で採用した専門学校卒業生の平均的な能力水準について、どのような印象をお持ちですか。次の選択肢の中から該当するものを 1 つ選び、〇をつけてください。

採用した専門学校卒業生の能力水準に対する満足度
大いに満足している,
0, 0.0%

大いに不満がある, 2, 12.5%

やや不満がある,2, 12.5%

まあまあ満足している,
12, 75.0%26

(3) （1）で「多数採用している」「少数だが採用している」とご回答された方にお伺いします。御社で採用した専門学校卒業生の入社時点での平均的な知識・技術を鑑み、専門学校の教育内容にどのような印象をお持ちですか。次の選択肢の中から該当するものを 1 つ選び、〇をつけてください。

専門学校の教育内容に対する満足度
大いに満足している,
0, 0.0%

大いに不満がある,
1, 7.1%

まあまあ満足している, 5, 35.7%

やや不満がある,
8, 57.1%(4) ゲーム分野の専門学校に対して、ご意見・ご要望があれば、ご記入ください。
· 作成されたソースコードの重要部分のライブラリがほぼ学校提供という お粗末な現状をなんとかしてほしい。
· 中小企業なので即戦力となる人材 特に運営がほしい· もっと数学のカリキュラムを増やしたほうが良い· 各学校で共通したフォーマットを使用してほしい· ビジュアルスタッフの採用に関わっていますが、美大と比較し基礎造形力が低い印象があります。
· 応募者の中には「ゲーム業界への強い指向性を持つ学生」がいるが、実際のエンターテ
インメント系ビジネスの状況の多様性の中において「ゲームだけ」という配属は、当社の場合は無いので、この点についての理解を求めている。ゲーム以外の仕事への参加（配属）もあるということを事前に確認している。但し、専門学校生に限った条件ではない。
· 一人で完成させること。
· ビジネスとしての現実を教えておいて欲しい。
27

(5) 御社では専門学校との連携（インターンの受入れ、講師派遣、教材開発協力、イベン
ト共催など）に関心をお持ちですか。次の選択肢の中から該当するものを 1 つ選び、〇をつけてください。

専門学校との連携への関心
当面連携するつもり

関心があり、現在連はない, 3, 12.5%

携している, 5, 20.8%

関心はないが要請があれば検討する, 3, 12.5%

関心はあるが、現在連携はない, 13, 54.2%

28

VI. AI ゲーム人材育成に対する関心・意見(1) 現在、専門学校とゲーム業界企業等の連携のもと、ゲーム分野の AI 技術・ビジネスに関する知識を持ち、制作現場での AI 技術の導入・活用を促進する“AI ゲーム人材”の育成を目的に、教育プログラムの検討を進めています。御社は“AI ゲーム人材”の育成にご関心をお持ちですか。次の選択肢の中から該当するものを 1 つ選び、〇をつけてください。

AIゲーム人材の育成への関心
とても関心がまったく関心がない,
3, 12.5%

ある, 2, 8.3%

まあまあ関心がある, 10,
41.7%

あまり関心がない,
9, 37.5%(2) “AI ゲーム人材”育成の取組みに関して、ご意見・ご要望があれば、ご記入ください。
· 自動センシングによる AD・DA コンバートやハードウェアの知識、経験も必要。特にAR,VR,MR においては重要。
· 学校における教育指導方法として合同チームでの制作を多く見受けるが、採用に当たって評価するのは個人の能力や経験であるので。合同による作品のどの部分を自分が担当したのを明確にしてほしい。もちろんベストなことは「一人で完成させた作品があること」である。

29

6）

調査まとめ

本件のアンケート調査結果について以下にまとめを記載する。
本件のアンケート調査に対する回答企業は、「10 人以下」「11 人以上 50 人未満」の回
答企業が 85%を占めており、多くが比較的中小規模の企業となっている。こうした企業
では人材不足が深刻な状況を本調査結果から見て取ることができ、特にプログラマーなどの開発系の人材については約半数が不足していると回答している。
AI 技術への対応の必要性に関しては約 75%の回答者が「強く必要性を感じている」「ま
あまあ必要性を感じている」と回答した。関心のある AI 技術としては「ゲームの開発・運営を補助する AI 技術」が最も多かった。ただし、現状既に AI 技術の導入を開始している回答者は少なく、「今後取り入れていきたい」「今後検討する」という回答が約 8 割を占めていた。
このような状況下で、AI 技術に見識を持つ人材の育成・確保については約 25%の回答者が開始しており、本事業で開発する教育プログラムで養成する“ゲーム AI 人材”の今後の必要性については、「必要になると思う」が約 5 割、「必要になる可能性があると思う」が約 4 割であり、約 9 割が必要性ありと回答している。このことから、本事業で養成する“ゲーム AI 人材“のニーズを確認することができた。
また、ゲーム分野専門学校教育に対しては、教育内容に「やや不満がある」「不満がある」という回答が過半数となっている。自由記述に寄せられたコメントと併せてみると、実務に耐えうる人材の養成が望まれていることが推察され、その水準に専門学校卒業生が到達していないことが多いことが予想される。しかし一方で、専門学校との連携に関しては関心があると回答した企業が約 75％となっており、積極的な産学連携体制の構築による教育の質的向上に努めていく必要性が見て取れる。

30

第２節
1）

業界企業ヒアリング

調査目的

ゲーム業界企業を対象としたアンケート調査実施結果を踏まえ、ゲーム業界企業の実態に関するさらなる詳細情報を収集するため、ヒアリング調査を実施した。本件のヒアリン
グ調査では、人材の過不足状況、ゲーム開発プロセス、ゲーム AI 技術に関する認識や導入状況・意向等について質問を行った。

2）

回答企業

本調査では以下 10 件のゲーム業界企業の協力を得て、ヒアリング調査を実施した。次節にて、上記各企業に対するヒアリング調査結果を掲載する。
No.

回答企業名

①

Linkblue 合同会社②

株式会社 Gamesmile③

株式会社エッジワークス④

株式会社スタジオトリガー⑤

株式会社ゼレオ⑥

株式会社デジタルメディアラボ⑦

有限会社ぴっくる⑧

株式会社ファミエル

⑨

ゲーム業界企業 ※企業名・回答者名公開不可⑩

大手ゲーム業界企業 ※企業名・回答者名公開不可

31

3）

調査結果

① Linkblue 合同会社
調査対象名

Linkblue 合同会社

回答者名

Founder & CEO 高橋則行

調査対象企業プロフィール
代表者

Founder & CEO 高橋則行

構成員規模

18 名

事業内容

ゲーム開発

所在地域

東京都中央区、ホーチミン

調査対象名
1.

ゲーム分野の開発形態（受注・自社製品）
2.

自社タイトルを企画、開発中。
ゲーム開発の大まかなプロセス
3.

ゲームの企画から開発を行っている。
ゲーム開発に関わる人材の過不足状況・不足している職種



ゲーム業界数年から新卒が取りにくくなり、中途採用はコストが増加した。そのため前職でもオフショアの人材開拓を行っていた。



国内では採用活動を行っても 50 名くるのがやっと、採用 1 名がやっとのところ、
ホーチミンではあっという間に 100 名が集まり、採用できる。このため海外での展開を行っている。

4.

上記開発工程の中で、特に時間的・人的コストのかさみやすい工程


開発に時間がかかる。ただし、自社開発のため、差し戻しは少なく、余計な手間は発生していない。

5.

ゲーム AI への対応の必要性に対する認識


6.

ゲーム開発に AI は必須だと考えている。
関心のあるゲーム AI の種類



ゲーム開発を AI で行う、また運営をしていかないといけないゲームに AI を導入したい。



イベント管理やコンテンツが正しく遊ばれているかのチェック、テストプレイをAI でやりたい。
32

7.

ご関心をお持ちの具体的なゲーム AI 技術（あれば）街を自動でつくる、自動車や人が自律的に動く AI。

8.

ゲーム AI の導入状況、今後のご意向
極めて現実的に考えており、0 から開発といより、オープンソースを使って開発す



ればよい。
9.

ゲーム AI の人材育成・確保状況、今後のご意向
AI を開発する必要はなく、AI を活用できる人材が必要だと考えている。



10. ゲーム AI 人材の必要性に対するご認識
実現化の課題は、データの取得。AI はアルゴリズムのトライアンドエラーのコストがかかるので、そのためのデータの蓄積が必要。再来年には着手したい。コスト
は、トライアンドエラー部分にかかると考えている。
・前職のセキュリティ関係で機械学習、AI もやっているし、開発者なので流行の技術をさわっているからわかる。
11. ゲーム分野の人材育成やゲーム分野専門学校等に対する自由意見

知人が外国人材を日本で採用するため、ベトナムで日本語を教えて日本で働かせようとしている法人をたてようとしている。またミャンマーでは介護学校作って日本へ送り込む企業もあり、海外人材の活用が進んでいると思う。

② 株式会社 Gamesmile
調査対象名

株式会社 Gamesmile（株式会社レクシード）

回答者名

代表取締役 木賀大介（レクシード取締役）

調査対象企業プロフィール
代表者

木賀大介

構成員規模

6名

事業内容

ゲーム開発

所在地域

東京都中央区

回答内容
1.

ゲーム分野の開発形態（受注・自社製品）
・ 当社は、レクシード内のゲーム制作チームが昨年 7 月に独立した形。ただし、勤務33

地もレクシード社内であって、一応囲った、程度のくくりである。内容は受託開発。
2.

ゲーム開発の大まかなプロセス
・ 当社はレクシードからの受託である。レクシードでは大手からの受託の他、自社企
画のモバイルゲームの開発も行っている。

3.

ゲーム開発に関わる人材の過不足状況・不足している職種
・ ゲームデザイン（企画）の出来るプログラマーが不足している。

4.

上記開発工程の中で、特に時間的・人的コストのかさみやすい工程
・ クリエイティブな部分の他、デバックに時間がかかる。

5.

ゲーム AI への対応の必要性に対する認識・ ゲーム内の AI は既に実現されていると思う。
・ 海外のゲームでよくある、街の中で人が動いているものは手作業ではできないのでAI 技術が活用されている。また敵が自律的に動くのも AI 技術である。

6.

関心のあるゲーム AI の種類
・ スマートフォンゲーム運営の効率化ができるのであれば、AI を導入してみたいと思う。ただし、それぞれのゲームタイトルの運営内容が同じで、同じ AI 技術が担当する形になると、ゲームタイトル間で差別化できなくなることが危惧される。
・ 各ユーザーがスマートフォンゲームに使う金額はほぼ一定と想定されるので、他のゲームタイトルからユーザーを奪わなければならない。したがって、スマートフォ
ンゲームの運営では、他のゲームタイトルとの差別化を行い、ユーザーを獲得することによって利益を出すことが望まれる。

7.

ご関心をお持ちの具体的なゲーム AI 技術（あれば）・ バグを自動で発見する AI 技術に関心がある。
・ また全ての分岐パターンをロジックで総当たりする AI 技術があれば欲しい。
・ 作業の効率化を AI 技術が行ってくれるのであれば、ぜひ導入したい。
。

8. ゲーム AI の導入状況、今後のご意向
34

・ 現在は導入していない。
・ クリエイティブについては同じ AI がやると、同じ結果になってしまう。自社の AI
技術を進化させていくことで差がでてくるのだろうが、そうなると自社で AI を保有する必要が出てくる。
・ ゲームの場合は、一般のシステムと異なり、面白いか、面白くないか、である。したがって業務システムは支障なく動けばよいが、ゲームの場合は動けばよいというものではない。“面白い“を実現するためのアイデア出しを AI 技術ができるとは思えない。
・ また、絵については指示が必要で、例えば「ドラゴンボール風にしてくれ」という指示は簡単だが、そうなると出来上がる作品はすべて同じになってしまう。どのよ
うに差別化を図るかが大事になるのではないか。
9. ゲーム AI の人材育成・確保状況、今後のご意向
・ 現状では考えていないが、ゲーム業界に AI を使える人材が出てくれば必ず使う。
10. ゲーム AI 人材の必要性に対するご認識・ 将来的に必要になると思う。
・ 例えば、Unity という開発環境は、開発工程を楽にしてくれるツールだが、AI 技術も同じような補助ツールとして現場で使われるのではないか。
・ Excel で関数を入れれば結果が出てくるようなツールがでてくると期待している。
11. ゲーム分野の人材育成やゲーム分野専門学校等に対する自由意見
・ ゲーム運営に関わる人材育成に期待したい。ゲームの運営、例えばガチャの用意や、毎週のイベントの企画などは新人でも可能なので、この分野の人材であれば即戦力として通用する。
・ 正直、開発計の人材については、2,3 年勉強した程度のロースキルでは、実務で通用しない。大手であれば、大規模開発のチームに新人を入れて育てながら使うことが可能だが、それができるのは一部の大手だけ。ゲーム業界の大部分を占める中小企業は即戦力を求めている。しかし、入社してすぐ開発で活躍できるような優秀な
人材は中小企業には回ってこないという現実がある。
・ 専門学校への提言としては、学校でゲームを一本開発して、有償で運営してみてはどうか。そうすれば、実務現場の苦労もわかる。場合によってはゲーム会社と協力
35

して実施してもよいのではないか。

③ 株式会社エッジワークス
調査対象名

株式会社エッジワークス

回答者名

代表取締役 山野辺 一記 様

調査対象企業プロフィール
代表者

代表取締役 山野辺 一記

所在地域

構成員規模

７名

事業内容

アニメーション等のシリーズ構成・脚本

東京都調布市ゲームの企画・プロット・チャート・シナリオ作成
コミック原作
小説の執筆
演劇・イベントの脚本作成
調査対象名
1.

ゲーム分野の開発形態（受注・自社製品）


ゲーム分野においては、企画、設計、構成の立案、シナリオの制作、執筆を行っている。

2.

ゲーム開発の大まかなプロセス

ゲームのプログラミング前の工程を担当している。ゲーム開発の企画から、もしく
は企画が立ち上がった次に、新しいゲームの設定、オリジナルキャラの設定、ゲームの背景、物語の作成を行う。



原作のあるゲームであれば、例えばどのエピソード付近の話なのか、から世界観を立ち上げ、また有名連作ゲームの最新作の設定も行っている。



構成は、シナリオが何画面あるのか、あるいはアクション系であれば、アクション
シーンが何シーンあるのか、などを設定、ボリューム感を決定する。ソーシャルゲ
ーム系であると、初期制作の他、運営の進展の中で随時更新が発生する。

3.

ゲーム開発に関わる人材の過不足状況・不足している職種


ゲーム業界においては、プログラマとデザインが不足している。これはアニメの世界でも同様であるが、海外に外注に出すといっても限界があり、国内での人材不足が深刻である。



当社の行っている上流工程でも人材は不足している。上流工程では特にクオリテ
ィの高い人材が求められるため、人材は常に不足している。
36

4.

上記開発工程の中で、特に時間的・人的コストのかさみやすい工程


当社は企画からシナリオ部分の担当であるため、他の部分は伝聞であるが、プログ
ラミングの人的コストが大きいと聞いている。

5.

ゲーム AI への対応の必要性に対する認識


ゲーム制作において、AI は必要だと認識している。そのため、当社でも慶応大学との産学連携において、AI 制作ツールの開発を進めている。



IGDA(NPO 法人国際ゲーム開発者協会 https://www.igda.jp)の日本支部において、AI 分科会があり、そちらでの活動が進んでいる。



現時点で AI 抜きではゲーム制作はできない、と認識している。例えば NPC(ノンプレイヤーキャラクター 村人など)の動きは AI で行っているし、自動的に地図を生成するなどの機能は AI で実装されており、ゲーム開発大手 10 社あたりでは、AI は常時動いている。



ゲーム制作を AI が行う場合と、人間が手作業で行う場合の違いは、クライアントの意向による、と考えている。ユーザーがそのゲームが AI が作成したのか、人間が作成したのか、はゲームそのものではわからないレベルになる。ゲーム開発のクライアントが、手作業で作成するように依頼し、手作業で作成したものが、ある種のブランディングとなって流通する。



例えば、コンビニエンスストアで販売している寿司と、寿司屋で職人が握った寿司があったとして、寿司屋で眼の前で握るので、手作業とわかるのであって、単に寿司を二種類並べて、わかるかどうか、ということである。



自動的に絵をかいたり、彩色したりするソフトは既に存在する。これも産学連携で開発され、AI が自動的に判別し彩色を行うもので、７，８割の作業はボタン一つで終わる。ここで 7 割が問題で、3 割は誤っており、この 3 割を人が手作業で直すことになると、工数削減になるのか不明で、最初から人間がやったほうがよいのでは、ということなる。

6.

関心のあるゲーム AI の種類

企画シナリオ分野の AI である。



当社のような企画、シナリオ分野においても AI は必須である、と考えている。は
当社慶応義塾大学理工学部 栗原聡教授研究室と共同研究を行っており、2018 年
5 月に AI によるストーリー作成方法について論文を発表している。



システムとして、実用化の壁になっているのは、データ入力部分である。AI が機能するためには、多量のデータが必要であるが、このデータ入力について、AI が37

正しく認識できる形でのデータ入力が多量に必要であり、ここが課題になっている。
AI システムそのものは、特別な技術や知識がなくても使えるようになっているが、データの入力は、きれいなデータとしての入力や、共通認識の上でのデータ入力が必要である。例えば、「父と子の葛藤」がテーマであるのに、そこに「恋愛」というメタファが入ってしまうと、AI の出力したものが、結果として意図とは異なるものになってしまう、ということである。

7.

ご関心をお持ちの具体的なゲーム AI 技術（あれば）

上記の通り、シナリオ・企画 AI である。アイルランド、ダブリンで開催される
ICIDS2018 で AI によるストーリー作成方法について、論文発表を行った。

8.

ゲーム AI の導入状況、今後のご意向

ゲーム制作に AI の導入は既に進んでいるし、今後も必須となる。AI の導入は二極化が進み、コストを削減して低価格で販売するゲームは AI 中心で、ブランド力があり高価格なものは手作業で作ることになる。

9.

ゲーム AI の人材育成・確保状況、今後のご意向

当社の想定する AI は、使い方自体は容易なものと想定している。産学連携で開発した AI システムがあるが、データ入力を適切にできる人材が必要である。ただし、それが当社内の人材として必要かどうかは検討の余地がある。

10. ゲーム AI 人材の必要性に対するご認識
・ 今後ゲーム AI に必要な人材は、AI にデータを適切に入力できる人材である。現時点では、データアナリストという分野に近いものかもしれないが、専門学校でも育成可能な人材だと考えている。
・ また、AI のオペレーションを説明できる人材が必要になる。AI をプロジェクトの工程のどこに、どの程度導入するのか、また AI を導入した前後の工程のスタ
ッフに AI を説明する折衝役、コミュニケーション役、プロジェクトリーダーが必要である。
11. ゲーム分野の人材育成やゲーム分野専門学校等に対する自由意見・ 当社では、他の企業と連携し、専門学校へ講師派遣を行い、産学連携を積極的に推進している。
・ 専門学校での役割は、最低限のルールを教えること。その後の仕事、の部分は実38

際の仕事とかかわらないと理解できない。そのため、当社では、連携している専門学校に、産学連携の形で、小さい単位の仕事を発注し、経験をさせるようにしている。
・ 専門学校は、正直学校による格差が大きいと感じている。輩出される人材学校次第で、講師の質、学校の風土によって明確に差が出ている。専門学校に求めたい
ことは、きちんとした教育理念をもって教えてほしいということである。

④ 株式会社スタジオトリガー
調査対象名

株式会社スタジオトリガー

回答者名

一本様

調査対象企業プロフィール
代表者

代表取締役 三木 享

所在地域

京都市中京区

構成員規模

11 名

事業内容

家庭用ビデオゲーム機、スマートフォン、携帯電話など電子機器や電子玩
具でのプログラム、 グラフィックデザイン（２Ｄ、３Ｄ）、企画開発

調査対象名
1.

ゲーム分野の開発形態（受注・自社製品）


ゲーム分野においては、受託により開発部分を担当している。一部自社開発のゲームもリリースしている。

2.

ゲーム開発の大まかなプロセス3.

ゲーム開発の元請けよりプログラミング部分を受託し開発を行う。
ゲーム開発に関わる人材の過不足状況・不足している職種



技術力のあるプログラマーが常時不足している。ゲーム業界において従業員 100名以内の中小企業はすべて人材不足している。



ネットワークゲームの増加によりネットワークプログラマも不足。



人材不足対応方法として、他社では専門学校とタッグを組んで学校で講座を行い。
即戦力としてほしい人材を採用する、ということを行っている。同社にも単独で。
学校に講義にきてほしいとの要請あるが、今のところ参加していない。

4.

上記開発工程の中で、特に時間的・人的コストのかさみやすい工程


開発の他、デバックに時間がかかる。
39

5.

ゲーム AI への対応の必要性に対する認識


専門学校が力を入れていて、AI 部門は入れていくべき、という話が出ているが AI
を活用する仕事がまわってこない。

6.

関心のあるゲーム AI の種類


7.

街の住人が自律的に動くゲーム AI は既に実用化されており、関心をもっている。

ご関心をお持ちの具体的なゲーム AI 技術（あれば）

8.

プログラミング工程をある程度自動化してくれる技術があれば使ってみたい。
ゲーム AI の導入状況、今後のご意向

ゲーム業界では、力を入れている会社と、そうでない会社が二極化、取り扱っている案件次第ではないか。AI の利用が必須な案件が、AI を活用できる企業に発注されることになると思う。

9.

ゲーム AI の人材育成・確保状況、今後のご意向

大手企業が、自社の余力を作るために、中小企業に保守などのプロジェクトを外注で委託、そこで生じた余力を AI などの研究開発にまわしている、という図式である。そのため、大手企業は AI 人材の育成など可能だと思うが、中小ではその余力がないのが現実である。



結局人材不足のため、AI の研究にかけるなら、現場に回す、が本音。AI 人材を抱えている会社を知っているが、未来に向けた投資かな、と思っている。

10. ゲーム AI 人材の必要性に対するご認識・ 今後 AI 人材は必要であると考えるが、当社で雇用育成できるかは疑問である。
11. ゲーム分野の人材育成やゲーム分野専門学校等に対する自由意見
・ 新卒で優秀な人材は大手に取られてしまい、当社のような中小にはなかなかまわってこない。専門学校と連携して人材育成を行っても同様だと考えている。

⑤ 株式会社ゼレオ
調査対象名

株式会社ゼレオ40

回答者名

代表取締役 大畑和幸様

調査対象企業プロフィール
代表者

代表取締役 大畑和幸

所在地域

構成員規模

約 10 名事業内容

ゲームソフトウェア開発・販売

東京都

回答内容
1.

ゲーム分野の開発形態（受注・自社製品）
2.

主にプログラミングフェーズを一次請けから受託。
ゲーム開発の大まかなプロセス

1 次受け会社が、ゲームの企画、仕様をまとめ、プログラミングのフェーズを当社に依頼する。



当社は、単に受けたものを作るというより、企画段階まで踏み込んだ提案を行う。
これは開発工程における矛盾や、差し戻しを減らす効果がある。クライアントには、当社が口うるさいことを予め伝えているが、結果的によいコンテンツが作成で
きている。



別途デザインのコース削減のためのフェードバックのツールなども自社で開発し提供することで、当社だけではなく、コンテンツ開発全体の工程、スケジュールを踏まえた提案を行っている。

3.

ゲーム開発に関わる人材の過不足状況・不足している職種


人材不足は一番の課題である。ある意味で、仕事をとるより、人を入れて育てないとならない。



当社はプログラミングフェーズのため、プログラミング人材が必要である。基本的には、採用時点でかなりの選別を行い、社内で育てていく、という姿勢である。



人材育成のために、研修を実施、その他会議などで新人のコードのチェックなどを行う。その結果、5 年目の社員がメインを担当できるようになり、また 2 年目の社
員も一人前として活動できるようになっている。



創業依頼の離職者は 1 名のみ。定着率が高い。



新卒の採用は、意向はあるものの実現していない。ある程度のノウハウをもった人
材を教育し、一人前にしていく。



当社では自社開発の開発支援ツールを使用している。Unity やアンリアルエンジン
は、ゲームプログラミングというより、組み合わせツールであり、仕様書にそったプログラムにはなるが、プログラマは育たない。当社では自社ツールを利用することでプログラマの育成につながっている部分もある。
41



アートディレクターを採用し、ゲームを１本全て受託できる体制を作りたいと思っているが、アートディレクター人材が採用できていない。将来的にアートディレ
クターになれそうな人材を採用していきたい。

4.

上記開発工程の中で、特に時間的・人的コストのかさみやすい工程


ゲームの開発期間は、例えば 1 年半ほどとして、実装時間とデバック時間がかかることは確かである。しかし、それよりも設計に 2,3 ヶ月の時間をかけることで、戻りが少ないなど、その後の工程管理が楽になり、結果としてスケジュール通りの開発が可能となる。遠回りのようだが、仕様がきたら時間をかけて設計することが必要と感じている。

5.

ゲーム AI への対応の必要性に対する認識

現時点ではゲームの AI 導入に関して検討を行ったことがなく個人的な感想となる
が、AI というのはビックデータを扱うものと認識している。ゲーム内でキャラク
ターを自律的に動かすなどは AI としてありえると思う。ただし、これらの AI は
ゲーム個々のものであり、全てのゲームにデータの蓄積が活きる AI というのは企業もゲームも異なるので、存在しないのではないか。



例えば木や山を作り、テクスチャを自動的に貼り付けても、自分の思ったものと異なれば、結果的に手作業になってしまうのではないかと感じている。

6.

関心のあるゲーム AI の種類


開発支援においては、過去のバグデータを蓄積し、似たような事例を提示する、といった使い方はあるだろう。



スクエニ AI やっている人がいるようだ。ファイナルファンタジーのモンスターの AI はそういうのを使っている。

7.

ご関心をお持ちの具体的なゲーム AI 技術（あれば）

日本で AI が有効か疑問に思う。日本人は民族性として自分でやりたがり他の人にやらせないという、職人としてのプライドを持っている。バグ情報のようなものは別として、開発そのものに AI が入ることは難しいと思う。

8.

ゲーム AI の導入状況、今後のご意向

作業の簡略化には使いたい。基本的にはデータ、情報の検索を支援してくれるツー
ルがあればと思う。

42

9.

ゲーム AI の人材育成・確保状況、今後のご意向

正直、AI に興味は無いので、現状で導入意向などは考えたことがない。

10. ゲーム AI 人材の必要性に対するご認識・ 正直、AI に興味は無いので、現状で導入意向などは考えたことがない。
11. ゲーム分野の人材育成やゲーム分野専門学校等に対する自由意見
・ 積極的に学校回りは行っていないので、個人的な感想になるが、専門学校の学生は、個人のモチベーションが低いと感じる。先日の報道で、なりたい職業ランキ
ング１位がプログラマであったが、プログラミングを学ぶのであれば、専門学校に行く必要はないのでは、と感じる。専門学校生は能力水準が実務に見合わないという話を他のゲーム会社でも聞いたことがある。
・ 自身は、小学校のときからゲームに触っており、その後独学でプログラミングに触った。今ではインターネットもあるので、Unity を自身で使うなど、独学でゲームづくりを学ぶことができると思う。
・ 学校で学ぶ、ということではなく、中学生や高校生が、サークルのように集まる、あるいは、３日間合宿でゲームを作ろう、といった方法の方が効果的ではないか。
・ 当社では、ブランド力がないので、優秀な新卒者の採用は難しいと考えている。
第二新卒のような年齢層の人材を採用し、育成していく方針である。

⑥ 株式会社デジタル・メディア・ラボ
調査対象名

株式会社デジタル・メディア・ラボ

回答者名

第一事業部 松本様

調査対象企業プロフィール
代表者

浦澤 貴洋

構成員規模

118 名

事業内容

映像制作

所在地域

東京都中央区

回答内容
1.

2.

ゲーム分野の開発形態（受注・自社製品）
3DCG を中心としたグラフィック部分の受託を主としている。



ゲームの他、エンタテインメント（遊戯）も広く受注している。
ゲーム開発の大まかなプロセス
43



当社ではゲーム開発の企画、設計、開発、テストの大きな流れの中における、開発のうち、グラフィック部分の受託である。



まずグラフィック部分の仕様がゲーム制作会社から送られてくる。この仕様は非常に複雑かつ曖昧な場合が多く、ニュアンスを読み取って分析する必要がある。これをもとに開発を行って、納品するのが大まかな流れである。

3.

ゲーム開発に関わる人材の過不足状況・不足している職種


当社は、グラフィックの部分であり不足しているのは３DCG デザイナー。2D を学ぶ学生は多いが、３DCG を学ぶ学生は少ない。



グラフィックデザイナーはモデラー、アニメーター、エフェクトなどそれぞれパー
トで別れている。このうち、エフェクトやりたいひとがあまりおらず、特に不足を
感じる。



4.

ゲーム業界全体で言うと、ゲームの企画を考えるプランナーが不足している。
上記開発工程の中で、特に時間的・人的コストのかさみやすい工程

5.

元の絵を描く部分が、能力に依存するため、ある意味コストがかかる。
ゲーム AI への対応の必要性に対する認識

自分でかしこくなるゲーム AI はあるのかと感じる。格闘ゲームでプレイヤーの動きを真似するものが AI と謳われていたことは知っているが、厳密には AI ではない。この例の場合、キャラクターの動きを学習した上で、新しい動作を行うことはない。



ゲーム AI については、ほかにもこれまで失敗例を多く見ている。例えばファミコン時代の「ドラゴンクエスト 4」では、NPC が戦闘結果を学習して成長しているということになっていたが、その AI には学習機能はなく、決められた効率のいい戦い方をするようにプログラムされているだけだった。



アルゴリズムで動いているものをゲーム AI というが、聞いたことはない。またしばらくの間はそういう動きはないのではないか。

6.

関心のあるゲーム AI の種類


あまり AI については興味がないのでわからない。



会社全体でみてもゲーム AI に興味をもっている者はおそらくいないのではないか
44

と思う。
7.

ご関心をお持ちの具体的なゲーム AI 技術（あれば）

ゲーム AI はシステム開発に近いと思うので、グラフィック部分が主の弊社ではあまりよくわからない。

8.

ゲーム AI の導入状況、今後のご意向

ゲーム業界の最新技術というと、例えばお金になりやすい VR などには興味があるが、AI に対する対応の必要性はないと現時点では考えている。
。



冒頭で述べたように、我々の仕事はまず仕様を読み下さなければならないが、この仕様は複雑かつ曖昧で、AI が読み下せるようなものではないと思う。



また、もし 3D グラフィックの作成を簡単に行うことができるような AI 技術が出てきたとしても、そこにデザイナーの個性が反映されることはない。デザイナーの仕事は、各デザイナーの個性がありきであり、デジタルツールを使ってはいるが、仕事の中身は伝統技術、職人の世界に極めて近い。例えば、ドラゴンボールを自動で考えて描けるかといえば、それはできないと思う。この業界にハマりづらく想像ができない。



万が一、上記のようなことまでも可能な AI 技術があったとしても、極めて高いコストがかかり、一般に使用されるものではないと思う。またその AI があったとして、その AI に指示を出す新たな職種の人材が必要になる。複雑で曖昧な仕様書をAI に読み込ませるためには、それに関する専門技術を持った人材が必要になるはずだが、発注元の大手ゲーム開発会社は、その人件費を自社内に置きたくないために外注を行う業界構造なので、AI を導入することでメーカーコストがあがる結果になるのではないか。

9.

ゲーム AI の人材育成・確保状況、今後のご意向

現状では必要性を感じていないので、育成、確保も特に考えていない。

10. ゲーム AI 人材の必要性に対するご認識

今現状は考えていないものの、将来的に必要になる可能性はあると思う。ただ、やはり遠い先の話であるとは思う。

45

11. ゲーム分野の人材育成やゲーム分野専門学校等に対する自由意見
デザイン面でいえば、美術大学とデザイン分野専門学校で比べると、基本的な能力

に関しては、美術大学卒業者のほうが高い印象がある。
備考
特になし⑦ 有限会社ぴっくる
調査対象名

有限会社ぴっくる

回答者名

代表取締役 星山孝明

調査対象企業プロフィール
代表者

星山孝明

構成員規模

8名

事業内容

ゲーム受託開発所在地域

東京都武蔵野市

回答内容
1. ゲーム分野の開発形態（受注・自社製品）
・ 自社でのアプリ開発の他、受託開発を行っている。ボリュームは受託開発が多い
（90%）
。
2.

ゲーム開発の大まかなプロセス
・ 発注元から仕様書とともに、開発受託が来る。ただ、業務プログラムと異なり、きっちりした仕様があるというよりは、大まかなものが多い。その部分でオリジナリ
ティを発揮する余地がある。

3.

ゲーム開発に関わる人材の過不足状況・不足している職種
・ 不足しているのは、プログラミングを行うプログラマーである。特に開発プロジェ
クトの主導を担えるプログラマーや、プログラムだけでなくシステム設計まで対応できるプログラマーは常に募集している。
・ またディレクターも不足している。ディレクターは企画を考えたり、チームのスケ
ジューリングを行ったりする業務を担う。開発チームの規模が大きくなってきていて、ゲーム開発全体を見れる人がいない。
46

4.

上記開発工程の中で、特に時間的・人的コストのかさみやすい工程
・ ゲームのプログラムは、機械的にコードを組んでいくものではないため、考えることが必要で、時間的=人的コストがかかる。

5.

ゲーム AI への対応の必要性に対する認識
・ 主人公以外のキャラクターを AI で動かすという部分では実用化されている。

6.

関心のあるゲーム AI の種類
・ 開発ではデバックなどはありえるのではないか。今は人件費の方が安いので人手を投入してこなしている作業だが、必要コストが逆転するようになれば全て AI に任せるになるだろう。
・ 開発業務が全て AI 技術で代替されることはなく工程の部分を置き換えていくことになるのではないか。

7.

ご関心をお持ちの具体的なゲーム AI 技術（あれば）・ いろんな画面でいろんなボタンを押すデバックを行う AI 技術。
・ ゲームには、特定のタイミングでボタンを押すとバグがでるというタイミング系バグと呼ばれるものがある。このバグは人間が様々な試行錯誤を行うことで発見する必要があるが、再現が難しい。
・ この試行錯誤を AI が代替するようになると楽になる。

8.

ゲーム AI の導入状況、今後のご意向
・ 現状でも機械やツールがゲーム開発の部分的な補助を担っているが、それが AI と呼べる水準に達したものかはわからない。
・ ただ人間の要望を受けて予測的にプログラムを作ってくれるような AI 技術が出てくれば発展すると思う。何をしたいのか、どのような文章が好みかといった、要望にあたる部分まで含めて対応する AI 技術は難しく、上流工程はやはり人間が考える必要がある。

9.

ゲーム AI の人材育成・確保状況、今後のご意向
・ 現時点では考えていない。
47

10. ゲーム AI 人材の必要性に対するご認識
・ 国として考えた時に AI 人材はいたほうがいいと思う。しかし、直接ゲーム業界にとってどの程度メリットがあるかについては疑問を感じる。
・ 不確定要素が大きいし、ゲーム AI 技術に力を入れるなら、面白いゲームをつくるにはどうしたらよいかを考えたほうがよいのではないか。どこまでいっても AI 技
術はゲームを作るツールに過ぎず、例えば、AI がひとつのゲームの分析を極めても面白いゲームを作れない。
11. ゲーム分野の人材育成やゲーム分野専門学校等に対する自由意見

現実を無視して理想を言えば、専門学校に入試を採用してほしい。専門学校では入学希望者は基本的に全員入学させているが、ゲームプログラミングは誰でもできる仕事ではなく、向き不向きがある。それまでの人間形成やロジカルな思考を身に着けているかどうかが重要であり、不向きな人もいる。しかし多くの学生はゲームで遊ぶのが楽しいという軽い気持ちで入学しているように見える。



専門学校も「簡単に作れるよ」と入学させるため、就職してからのミスマッチが起きてしまうのではないか。入学段階で夢を見させてほしくない。



社会にはいってきて、仕事の厳しさに挫折する若者も多い。



学校では、学校側が用意したプログラムでゲームつくらせている場合があり、学生
自身もゲームが作れると勘違いするし、作品を見て判断しようとする企業も学生がゲームを作れると勘違いする。そのため実務上になると技術や知識の不足が露呈する。

備考
・回答者は、専門学校（HAL、アーツカレッジヨコハマ）での講師を行っているので、専門学校の現実は把握している。
・国際アート＆デザイン大学校にて文科省委託事業に参加経験あり。
http://www.fsg-hi.jp/digital-contents/report-game.html

48

⑧ 株式会社ファミエル
調査対象名

株式会社ファミエル

回答者名

代表取締役 大比良修一

調査対象企業プロフィール
代表者
構成員規模
事業内容

代表取締役 大比良修一

所在地域

東京都大田区-名
携帯電話コンテンツの開発
それらに付随する業務

調査対象名
1.

ゲーム分野の開発形態（受注・自社製品）


基本的なゲームの開発形態は、主にモバイル系ゲームの開発受託である。



最近は、開発に問題が生じた際のサルベージ作業の受託もある。サルベージ作業
は、ゲーム開発過程における問題を発見し解決するもので、自社開発より手間はかかるが、売上への寄与度は高い。

2.

ゲーム開発の大まかなプロセス


サルベージ作業は、ゲーム開発が企画通りの作業を行ったにもかかわらず動作しないなどの状況の際に依頼があり、その問題に対応、解決する作業である。手順としては、企画内容を確認した後に、プログラムを解析し、問題点を発見、プログラ
マーやデザイナに指示を出して修正させる、という流れである。

3.

ゲーム開発に関わる人材の過不足状況・不足している職種


高い技術を有した技術者が不足している、と感じている。Unity やアンリアルエン
ジンといったツールを使用しゲームを組み上げるのであれば、誰でもできるが、そのようなプログラマーでは「プログラムを組んでいる」とは言えないため、プログ
ラムの問題点を指摘できないことが多い。



サルベージができるような技術者は、自らライブラリを作ることができ、GPU に直接書き込むことができるなど、問題に対応することが可能となる。



現在のゲームの多くは、ネットワークが必須となっており、サーバー側の知識も必要であることが多い。

4.

上記開発工程の中で、特に時間的・人的コストのかさみやすい工程


サルベージ作業を例にとると、プログラムの問題の解析の他、プロデューサーとプ
ログラマーの意思疎通の確認に時間的コストが嵩む。問題の根本原因の多くは、プロデューサーの意思が正しくプログラマーに伝わっていないことにあり、その意
49

思疎通を改めて行う。
プロデューサーは問題のボトルネックを判斷できず、自身ではプログラマーに指示を出せないため、サルベージにおいて、プロデューサーの意思を確認した上で、改めてプログラマーに説明を行うこととなる。

5.

ゲーム AI への対応の必要性に対する認識

ゲーム AI では図形認識と言語認識を行動認識につなげるようにしたいと考えている。



行動認識とは、例えば将棋であれば、駒の動きを認識し、その次の指し手（＝人間の行動）を認識する、という一連の処理であるが、これをゲームでも実装していかないとならない。



現状 AI のように見えるものも、実際はビヘイビアである。ビヘイビアとはある行動が発生したら、次に定められた行動をする、例えば「村人に話しかけたら、この回答をする」、というものであって、本当の意味での AI ではない。



本来のゲーム AI は、ディープラーニングを活用した行動認識である。今後通信環
境が５G になると、常にサーバーと高速通信を行い、複雑な処理はサーバーで処理できるようになる。そのときに行動認識のパッケージを実装すれば、行動認識を使ったゲーム AI を活用できる。例えば、NPC が現在は一定のことしか話さないが、言語認識ができれば、その場に応じて適切なメッセージを回答するというものである。



サーバー側で処理を行うようになると、その部分をクライアント側にプログラミ
ングする必要がなくなるメリットも生じる。

6.

関心のあるゲーム AI の種類


現在本当の意味でのゲーム AI は無いと考えている。



NPC が動く群衆管理は「作られた AI」であって、自分で判斷する AI ではない。
この自分で判斷する AI を実装するには現状のクライアントマシンではパワー不足
であり、マシンパワーの向上、５G などの通信環境の整備もゲーム AI 実装の要件の一つである。

7.

ご関心をお持ちの具体的なゲーム AI 技術（あれば）

海外でも現時点では、本来的なゲーム AI は無いと考える。



ゲーム以外の分野では、Google や Microsoft など、ビックデータとディープラー
ニングを組み合わせた AI が実用化されているが、ゲームの世界ではこれから実装されていくと認識している。
50



間接管理、マネジメント作業、オペレーショナルな単純作業、テストに AI が使えるのではないかと考えている。



ゲームがオンラインとなり、ゲーム販売後、継続的に、ゲーム運営の管理コストがかかるようになっている。運営にかかるカスタマーサービスに AI を活用できると考えている。

8.

ゲーム AI の導入状況、今後のご意向

ゲームの種類に関わらず、音声認識、文字認識からの行動認識ができればゲーム
AI として導入できる。



ゲームではないが、今 AI で実現しているのは家具を配置するアプリケーション。
家の三面図を与えると、建物を作ってくれて、そこに家具を配置する、というものはあるが、この場合は多少処理が遅くとも問題にならない。ゲームの場合はリアル
タイムが大事であり、処理の遅延はトラブルになるため、その解決が必要である。



開発補助を行う AI はコストが合わないと考えている。人が作業して、開発するほうが結果的に低コストであると考えている。



入出力が定型化されている作業、テンプレート化されている作業は AI による補助がありえる。

9.

ゲーム AI の人材育成・確保状況、今後のご意向

本来的には、AI を理解、ディープラーニングの中身を理解している人材がいることが望ましいが、AI の動作の理屈を知らなくとも、AI に必要なデータ与え、結果を出せるオペレーションができる人材が必要である。

10. ゲーム AI 人材の必要性に対するご認識

これからは AI を使える人材が必要であるが、その前提として、AI を動作させるデータを揃えることが必要である。



正しい入力と正しい出力を多量に集めないとならず、このデータを用意する人材が必要ではないか。

11. ゲーム分野の人材育成やゲーム分野専門学校等に対する自由意見
・ 上述したように、プログラマーにはコミュニケーション力が必要である。特にメインプログラマーは、プロデューサーやディレクターなど企画側の人間から提示された開発コンセプトを理解し、技術的に可能かを検討した上で、技術側の各職種の人々に伝達したり、技術的に困難であればそれを企画側の人間に説明したりする必要がある。したがって、コミュニケーション能力は非常に重要である。
51

⑨ ゲーム業界関連企業
調査対象名

ゲーム業界関連企業

回答者名

プロデューサー職者

調査対象企業プロフィール
代表者

代表取締役社長 佐藤俊和

所在地域

構成員規模

約 200 名事業内容

パッケージソフトの開発・販売

東京都新宿区システム設計・製造
デジタルコンテンツ制作
インターネットコンテンツの提供
携帯コンテンツの提供
旅行業法に基づく旅行業
調査対象名
1.

ゲーム分野の開発形態（受注・自社製品）


ゲーム分野においては、アプリケーション開発を行っている。企画から一連の開発、マネタイズ部分まで一貫して受託している。

2.

ゲーム開発の大まかなプロセスTV 放映されるアニメ作品について、大手代理店から、ゲーム企画の依頼を受託、ゲームの種類や内容などの企画、プロジェクト予算等を立案し、承認を得た上で、ゲーム開発プロジェクトを開始。パートナー企業と連携し、スケジュール管理、予算管理を行いながらゲーム開発を進める。

3.

ゲーム開発に関わる人材の過不足状況・不足している職種


当社は純粋なゲームメーカーでないが、どの企業、どの職種でも人材不足であると感じている。その理由の一つは、ゲーム開発の本数が増えてきていることにもある。以前のゲームの開発期間は 2 年前後が通常であったが、現在は最短 3 ヶ月程
度と、小規模なゲームが増えている。



ゲーム開発本数が増えたため、どの職種においても人材が不足している。

コンシューマゲームはリリース後は修正できなかったが、今はネットワークゲー
ムが中心で、リリース後もアップデートが可能となった。その半面、継続的に管理しなくてはならず、運用のための人材も必要になっている。



能力の高いプログラマー、デザイナーが不足している。デザインは海外に発注が可52

能だが、ゲームのコア部分は国内で開発作業を行わなければならず、国内の現場において、能力の高いプログラマーが必要である。
4.

上記開発工程の中で、特に時間的・人的コストのかさみやすい工程
プログラムが最もコストがかかる。計算単価的にも高く、作業期間的にも長いため
である。

5.

ゲーム AI への対応の必要性に対する認識

近い将来に実現する可能性があるものとして、良いバランスで遊び相手になれるゲーム AI が必要だと考えている。ある領域は得意、ある領域は苦手、というユーザーを分析判斷して、ユーザーごとに異なる対応ができる AI があればよい。



サーバーと連携することで、例えば会話の中に時事ネタを取り込んだ AI を作ることができる。このようにユーザー個別に対応を変えることでできるようになり、バ
ランスのよいゲーム AI が実現できる。

6.

関心のあるゲーム AI の種類

本当の意味でゲーム AI は、今後開発されると考えている。本来の AI はディープ
ラーニングを使うことになるが、現時点では、処理速度の問題で実現していない。
この処理をサーバーで行うようになれば、ゲーム AI として実現可能と考えている。

7.

ご関心をお持ちの具体的なゲーム AI 技術（あれば）

実現性の高いゲーム AI として、例えば恋愛シミュレーションが想定される。言語
認識して、サーバーでディープラーニングによる判定を実施、適切な会話を返すという仕組みが考えられる。



企画フェーズに AI が利用可能だと考えている。プロジェクト企画時に、過去のプ
ロジェクトに関するデータがあれば、どこでプロジェクトがスタックしそうか、どんな人材が必要か事前に判斷ができるようになる。

ビジュアルのデバックに AI が使える可能性がある。ソースコードのデバックは単価が安く、専業企業もあるので、AI の導入コストと見合わないと考えている。

8.

ゲーム AI の導入状況、今後のご意向

開発部分に AI を導入することは費用対効果が合わないのではと考えている。



リダクション（ハイポリゴンをローポリゴンにする作業）は AI 導入の可能性がある。現在は、個人的能力に依存する作業だが、このデータを収集することで、自動53対応できるようになる可能性はある。
9.

ゲーム AI の人材育成・確保状況、今後のご意向
ゲーム分野以外の部分の AI 導入について、専門部署を設置し、動き出している。



この部署にはいずれ AI 人材を確保していくことになる。
10. ゲーム AI 人材の必要性に対するご認識
・ 労働人口が減少していく以上、ゲームにもなんらかの形で AI が入っていかざるをえないと考えている。
11. ゲーム分野の人材育成やゲーム分野専門学校等に対する自由意見
・ 専門学校は、高校生相手の入り口と就職の出口のギャップが大きいように感じる。ゲーム業界に就職したい高校生を、企業ニーズにあった形で育成してほしいと感じる。
備考※企業名・回答者名は公開不可。

⑩ 大手ゲーム業界企業
調査対象名

大手ゲーム開発会社

回答者名

開発本部部長

調査対象企業プロフィール
代表者

-

所在地域

-

構成員規模

約 1000 名

事業内容

家庭用ゲームソフト、業務用ゲーム機、モバイルコンテンツ、PC コンテンツなどの企画・開発・運営

回答内容
12. ゲーム分野の開発形態（受注・自社製品）


企画から開発まで自社で行っている。

13. ゲーム開発の大まかなプロセス

元の会社より開発機能を分社化し独立。コンテンツ開発に特化し、最適化された制度・仕組み等を導入。自立型のクリエイター・エンジニア集団としてゲーム開発を54

行っている。
14. ゲーム開発に関わる人材の過不足状況・不足している職種


企画の不足を感じている。企画業務を行う人はいるが、ディレクターレベルの人はほとんどいない。極端に言えば、アニメの宮崎駿監督クラス。そこまでではなくとも、筋の通った提案できる人がほぼいないのが現状である。



新卒を採用しても、企画の素養があるかはある程度経験を積まないとわからない。
新人は実務経験がないことからコスト感覚に乏しく、企画の現実味に欠けるため、他の社員を説得するのが難しい。他の社員を説得して協力を得られないと企画のアウトプットは難しい。他の社員が耳を貸す水準に達するまで、最低でも 5 年は時間がかかるように思うが、そこまでに到達する年齢が年々上がっている傾向にある。



昔は新卒を多数採用していたが、今は数名程度。そのため社員の年齢分布のバランスが悪く、平均年齢が高くなってしまっていることは社内でも課題になっている。
ユーザーの年齢層は若い方が多いので、ユーザーと感性が乖離してしまうことが危惧される。



エンジニアも不足している。エンジニアは IT 業界等でも活かせるスキルを持つ人
材のため、ゲーム業界内での競合他社はもとより、他の業界との取り合いになっている。

15. 上記開発工程の中で、特に時間的・人的コストのかさみやすい工程


コストという意味ではプログラミングの工程で時間的・人的コストがかさみやす
いが、この部分は外注化も可能である。もちろんその分の費用は発生する。

16. ゲーム AI への対応の必要性に対する認識


現状は AI に対応する必要性は強く感じてはいない。



物量を多く処理しないとならない人手がかかる部分に AI が入ることはある。街を作る、街の中で動く車を動かすなど。



この分野では海外企業が強く、日本は負けていると思うことが多い。

17. 関心のあるゲーム AI の種類

業界的にはゲームコンテンツに組み込む AI 技術は徐々に発達してきており、自動55

化が進んでるように思う。自動配置など、手作業で行ってきたことは減ってきているが、AI というレベルではないと思う。


個人的には開発を補助する AI 技術に関心がある。

18. ご関心をお持ちの具体的なゲーム AI 技術（あれば）

街がちゃんとできる、という技術に興味がある。



アメリカの Rockstar Games 社の『グランド・セフト・オート』では、街を作り、ゲーム内で車が自由に走っているが、おそらくここに AI が使われており、驚異に感じる。システムがゲームコンテンツの質とゲーム開発の効率化に繋がっている。



デザインに関して言えば、イラストにフィルターをかけて一覧表示するなどの制
作補助を行う AI 技術があれば便利だと思う。

19. ゲーム AI の導入状況、今後のご意向

企業全体としてのゲーム AI 技術に対する温度感、力の入れ具合は把握できていない。ということは、まだ本腰を入れて取り組んでいる状態ではないと思う。本気になるとエース級の人材をその分野に投入するが、まだその動きはない。

20. ゲーム AI の人材育成・確保状況、今後のご意向

現状では積極的には行っていない。ただ、既存の評価基準である開発技術（プログ
ラミング、デザイン作成など）に加え、AI 技術にも対応できる人材であれば、関心は当然持つと思う。

21. ゲーム AI 人材の必要性に対するご認識・ いずれ AI に対応できる人材は必要になるとは思うが、現状では具体的なプラン
としては動いていない。
22. ゲーム分野の人材育成やゲーム分野専門学校等に対する自由意見・ 当社で採用検討を行うときは、技術力・表現力に加え、学習力や問題解決力などの基本的な力を見る。専門学校生の場合、技術力や表現力が飛びぬけて優れている学生が稀に見受けられる。しかし平均的にみると、大学生のほうが基礎的な技
術力や学習力や問題解決力などが高い傾向にあり、専門学校生は基礎的な力が低い傾向にある。
56

・ 当社で採用率が高いのは、絵だけでなく自分の世界観を持ってムービーまで作ることのできる人材。というのも、これを実現するためには、基礎力、デッサン力が備わった上で、表現力を持ち、絵を描いてモデルをつくり、動きをつけるという技術が必要。専門学校在学中の 2 年程度でそこまで実現する力を身に着けるためにはよほどの努力が必要であり、そのような努力ができる人材は採用する。
・ 専門学校生のほうが、「ゲームをつくりたい！」と考えて入学していることが明確であり、大学生と比べてミスマッチの可能性が少なく使いやすい印象がある。
・ 専門学校との連携については社内で話を聞かないので、最近はあまり実施していないと思う。もともとあまり積極的に行っているわけではなく、専門学校から企画が持ち込まれ、その企画にちょうど良い人材が社内にいれば対応する程度で行っていた。
・ 専門学校生が弊社に対し就職活動を行う際、まずは学生からエントリーシートが送られてくる。その後、特に優秀な学生については、専門学校から弊社に内々に推薦する形で情報提供がある。弊社にとっては選考しやすくなるので助かるが、学生の立場からすれば厳しい現実だと思う。
備考※企業名・回答者名は公開不可。

57

4）

調査まとめ

今年度実施したヒアリング調査結果のまとめを以下に記載する。
今回ヒアリングにご協力頂いたゲーム業界企業は、比較的小程度の規模の企業が 7 社、100 名を超える比較的大きな規模の企業が 3 社となっている。いずれの企業も人材不足は課題になっていると回答しており、特にプログラマーやデザイナーなどの開発に関わる人
材が不足していることが判った。この結果は前節で報告したアンケート調査結果と一致しており、業界全体で開発系人材が不足していると推察される。また、その他に企画設計に携わる人材の不足を指摘する回答が見受けられた。
ゲーム分野における AI 技術に対する見解は、今後大いに AI 技術の導入・活用していく
必要性を指摘する企業と、ゲーム業界における AI 技術の導入に対し否定的な見解を持つ企業とに、現状 2 極化していることがわかった。これは、現状まだゲーム業界において AI
技術を活用している事例が見受けられず、またイメージがわかないと回答している企業も散見されることから、ゲーム業界においては AI 技術を活用するイメージが現状まだ具体化されていないことが 1 つの原因であると考えられる。
関心のある AI 技術としては、ゲームコンテンツ内に組み込む AI 技術、ゲームの開発・補助を運営する AI 技術のいずれも回答としては挙げられた。ただし、このうち特に後者については、肯定的な意見と否定的な意見にわかれている。肯定的な意見を挙げた企業の回答では、デバッグやデザインの支援など補助的な業務の代替に期待する声が見受けられた。一方否定的な意見の企業の回答を見ると、クリエイティブな要素を多分に含む業務を
AI 技術が代替する可能性は低いという指摘が見受けられる。
また、ゲーム分野の専門学校の教育に対して様々な意見が寄せられた。アンケート調査
結果と同様に、専門学校で養成される人材と、ゲーム業界の人材ニーズとの間に乖離があることを推察できる意見が比較的多く見られた。したがって、本事業で教育プログラムを検討する上でも、産業界のニーズを踏まえた人材の養成を図る必要がある。そのためにも、今回の調査で構築したゲーム業界とのつながりを基礎に、積極的に産業界との連携体制を検討していきたいと考える。

58

第３節
1）

専門学校アンケート

調査目的

本事業で開発するゲーム AI 人材養成プログラムは、既存のゲーム分野等の専門学校の卒業者を対象とすることを想定している。そこで、ゲーム分野専門学校専門課程の教育実態や AI 技術への関心について調査するために、ゲーム分野専門学校に対するアンケート調査を実施した。この調査により、教育プログラム想定受講者の知識・技術レベルを明確化することを目的とした。

2）

実施概要

下記の実施方法でゲーム業界企業に対しアンケート調査を実施した。なお、アンケート
調査票については郵送としたが、回答率向上の観点から、回答方法は記入済みの調査票の返送、または Web 回答フォームへの入力のいずれかを選択することとした。
調査手法

郵送アンケート調査（回答方法は調査票返送または Web 回答フォーム
への入力）

調査対象

ゲーム分野の専門課程を持つ全国の専門学校 67 校

調査期間

平成 31 年 2 月 1 日（金）～平成 31 年 2 月 15 日（金）まで

3）

調査項目

本アンケート調査では、以下の大項目 4、小項目 21 で構成されるアンケート調査票を作成し、郵送した。使用したアンケート調査票については「第 5 章 参考資料」に掲載するので、参照いただきたい。
I.

ゲーム分野専門課程の教育内容(1) 現在人材育成を行っているゲーム関連領域(2) ゲームプログラミング系学科の主な学習項目(3) ゲームプログラミング系学科に今後追加したい学習項目
59

(4) ゲームビジネス系学科の主な学習項目(5) ゲームビジネス系学科に今後追加したい学習項目(6) ゲーム業界との産学連携の実施状況(7) ゲーム業界との産学連携の実施内容(8) ゲーム業界との産学連携に関する今後の意向(9) ゲーム分野専門課程の卒業生の主な就職先業界
II. ゲーム AI 技術に対する意識・状況(1) ゲーム AI 技術教育への対応の必要性に関する現状の認識(2) 関心のあるゲーム AI 技術の種別(3) ゲーム AI 技術をカリキュラムに取り入れていく意向(4) ゲーム AI 技術教育の具体的内容
III. ゲーム分野専門教育に関する課題等(1) ゲーム分野の専門教育等について課題と感じていること(2) ゲーム AI 技術に関わる教育を実施する上での課題(3) ゲーム業界に関わる団体への加盟状況(4) ゲーム業界に関わる団体での活動内容
IV. AI ゲーム人材育成に対する関心・意見(1) AI ゲーム人材育成プログラムへの関心(2) 事業活動等に関わる情報提供に関する希望の有無(3) 実証講座への協力の可否(4) 事業や教育プログラムに対する意見・要望等

4）

回収数

本アンケート調査では 15 件（回収率約 22.3%）の回答を得ることができた。

60

5）

調査結果

以下に調査票を構成する各質問項目に対する解等の集計結果を掲載する。

I.

ゲーム分野専門課程の教育内容(1) 御校で人材育成を実施しているゲーム関連領域として、次の選択肢の中から該当す
るものをすべて選び、〇をつけてください。

人材育成を実施しているゲーム関連領域
0
ゲームプログラミング
ゲームデザイン
ゲームCG
ゲームビジネス
ゲームプランニング
ゲームサウンド
eスポーツ
ゲームAI
VR・AR
その他

2

4

6

8

10

12

1

12
11

3
3

8

1

選択肢

回答数

ゲームプログラミング

14

ゲームデザイン10

ゲーム CG

12

ゲームビジネス1

ゲームプランニング

11

ゲームサウンド3

e スポーツ1

ゲーム AI

3

VR・AR

8

その他

1

61

16
14

10
1

14

(2) ゲームプログラマなどの人材を養成するゲームプログラミング系学科を設置している専門学校様にお伺いします。当該学科のカリキュラムで取り扱っている主な学習
項目として、次の選択肢の中から該当するものをすべて選び〇をつけてください。

主な学習項目
0
C++
C#
Ruby
Java
HTML
Python

2

4

6

8

選択肢

12

1

11

8

4

2

16

8

5

2

14
12

9

0

ゲーム企画設計
キャラクターデザイン
シナリオ制作
ビジネスプランニング
マーケティング
プロジェクト管理
プレゼンテーション
コミュニケーション
ビジネスマナー
ゲーム制作実習
ゲームプロジェクト実習
インターンシップ
数学
統計学
ITリテラシー
その他

10

7

13
13

11
12

7
1

14

10
9

3

回答数

選択肢

回答数

C++

12

プロジェクト管理

7

C#

9

プレゼンテーション

13

Ruby

0

コミュニケーション

13

Java

8

ビジネスマナー

11

HTML

5

ゲーム制作実習

14

Python2

ゲームプロジェクト実習

12

ゲーム企画設計11

インターンシップ

7

キャラクターデザイン

8

数学

10

シナリオ制作4

統計学

1

ビジネスプランニング

2

IT リテラシー

9

マーケティング

1

その他

3

62

※その他：Linux，データベース，PHP, PHP,MySQL をつかった LAMP 環境でのサーバー構築系授業(3) (2)にご回答の方にお伺いします。御校のゲームプログラミング系学科において、今後、教育項目として追加していきたい内容などございましたら、ご記入ください。
コンシューマゲーム
Unity 等のゲームエンジンツールの使い方について
AI ゲーム関連
C#、C++、ゲーム AI
ゲーム AI（DeepLearning）
VR・AR コンテンツ制作のプログラミング実習(4)ゲームプロデュサーやゲームディレクターなどの人材を養成するゲームビジネス系学科を設置している専門学校様にお伺いします。当該学科のカリキュラムで取り扱っている主な学習項目として、次の選択肢の中から該当するものをすべて選び、〇をつけてください。
選択肢

回答数

選択肢

回答数

C++

1

プロジェクト管理

1

C#

1

プレゼンテーション

1

Ruby

0

コミュニケーション

1

Java

1

ビジネスマナー

1

HTML

0

ゲーム制作実習

1

Python0

ゲームプロジェクト実習0

ゲーム企画設計1

インターンシップ

0

キャラクターデザイン

0

数学

0

シナリオ制作1

統計学

0

ビジネスプランニング

0

IT リテラシー

1

マーケティング

1

その他

0

63

(5) (4)にご回答の方にお伺いします。御校のゲームビジネス系学科において、今後、教育項目として追加していきたい内容などございましたら、ご記入ください。
※回答なし

(6)

御校では、ゲーム業界との産学連携による教育活動を実施していますか。次の選択肢の中から該当するものを 1 つ選び、〇をつけてください。

産学連携による教育活動の実施

8

0%

10%

20%

30%

5

40%

50%

60%

70%

1

80%

定期的に実施している

不定期だが実施している

実施意向はあるが、実現していない

実施していない

選択肢

90%

回答数

定期的に実施している

8

不定期だが実施している

5

実施意向はあるが、実現していない

0

実施していない

1

64

100%

(7)(6)で「1. 定期的に実施している」「2. 不定期だが実施している」とご回答された方にお伺いします。御校で実施している産学連携の取組みの具体的な内容について、可能な範囲でお教えください。
 年度末に行われる制作展に出展するゲームの、レビューや指導などを行っていただいている。 定期的に来校していただき、その都度改善指導を行うようにしている。 ゲームが完成した際に、ゲーム業界の方に成績を付けていただく。
 年 10～12 回にわたりゲームの企画立案・開発・リリースまでの一連の流れを学習 ゲーム企業の方の講演や講師をお願いしており、インターンシップや会社見学を実施している。
 短期ゲーム共同制作演習。
 ゲーム制作の中間・最終段階での作品講評。ゲーム業界に関する講演など。
 月一回程度、現役のディレクター、グラフィッカー等を招いて業界内定取得に向けて、セミナーや特別授業を実施している。
 夏季集中講座などでゲスト講師を招いての授業の実施 ・インターンシップの実施 ・学
内企業説明会 ゲーム会社の方を講師に招いて授業を行っている。
 企業の講師による授業の実施
 プロ e スポーツチームと連携した大会開催 ・ゲーム制作企業からの講師派遣による集中講義 ・ゲーム企業による就職説明会
 バンダイナムコ様による、カタログ IP オープン化プロジェクトにおける、素材提供を受けています。 そのほかは、複数企業との共同開発で、ゲームエンジンを HUB とした、
バーチャルキャラクターを使った デジタルサイネージシステムの開発などを行っています。
 ゲーム開発関連の業界団体関係者を学校に招き、学生によるゲーム企画のプレゼンテー
ションについて評価・助言を頂く授業を行なっている。

65

(8)

御校では、ゲーム業界企業との産学連携を、今後拡大していくご意向はございますか。次の選択肢の中から該当するものを 1 つ選び、〇をつけてください。

今後の産学連携

9

0%

(9)

10%

20%

30%

5

40%

50%

60%

70%

80%

90%

積極的に拡大を図りたい

機会があれば拡大していきたい

現状の連携企業との関係を維持したい

産学連携を縮小していきたい

選択肢

回答数

積極的に拡大を図りたい

9

機会があれば拡大していきたい

5

現状の連携企業との関係を維持したい

0

産学連携を縮小していきたい

0

100%

御校のゲーム分野専門課程の卒業生の主な就職先業界として、次の選択肢の中から該当するものをすべて選び、〇をつけてください。また、各業界に卒業生のどの程度の割合が就職するか、可能な範囲でお教えください。
就職先

①

②

比率

ゲーム開発業界

卒業生のうち 3 割 程度

ゲーム周辺業界

卒業生のうち 1 割 程度

ゲーム業界以外の IT 業界

卒業生のうち 4 割 程度

その他の業界

卒業生のうち 2 割 程度

ゲーム開発業界

卒業生のうち 5 割 程度

ゲーム周辺業界

なし

ゲーム業界以外の IT 業界

卒業生のうち 4 割 程度

その他の業界

卒業生のうち 1 割 程度
66

③

④

⑤

⑥

⑦

⑧

⑨

⑩

⑪

ゲーム開発業界

卒業生のうち 2 割 程度

ゲーム周辺業界

なし

ゲーム業界以外の IT 業界

卒業生のうち 6 割 程度

その他の業界

卒業生のうち 2 割 程度

ゲーム開発業界

卒業生のうち 9 割 程度

ゲーム周辺業界

なし

ゲーム業界以外の IT 業界

なし

その他の業界なし

ゲーム開発業界

卒業生のうち 8 割 程度

ゲーム周辺業界

なし

ゲーム業界以外の IT 業界

卒業生のうち 1.5 割 程度

その他の業界

卒業生のうち 0.5 割 程度

ゲーム開発業界

卒業生のうち 6 割 程度

ゲーム周辺業界

なし

ゲーム業界以外の IT 業界

卒業生のうち 3 割 程度

その他の業界

卒業生のうち 1 割 程度

ゲーム開発業界

卒業生のうち 2 割 程度

ゲーム周辺業界

卒業生のうち 1 割 程度

ゲーム業界以外の IT 業界

卒業生のうち 6 割 程度

その他の業界

卒業生のうち 1 割 程度

ゲーム開発業界

卒業生のうち 1 割 程度

ゲーム周辺業界

卒業生のうち 2 割 程度

ゲーム業界以外の IT 業界

卒業生のうち 1 割 程度

その他の業界

卒業生のうち 6 割 程度

ゲーム開発業界なし

ゲーム周辺業界

卒業生のうち 2 割 程度

ゲーム業界以外の IT 業界

卒業生のうち 3 割 程度

その他の業界

卒業生のうち 5 割 程度

ゲーム開発業界

卒業生のうち 1 割 程度

ゲーム周辺業界

卒業生のうち 1 割 程度

ゲーム業界以外の IT 業界

卒業生のうち 7 割 程度

その他の業界

卒業生のうち 1 割 程度

ゲーム開発業界

卒業生のうち 1 割 程度

ゲーム周辺業界

卒業生のうち 1 割 程度
67

⑫

⑬

⑭

ゲーム業界以外の IT 業界

卒業生のうち 7 割 程度

その他の業界

卒業生のうち 1 割 程度

ゲーム開発業界

卒業生のうち 1,2 割 程度

ゲーム周辺業界

卒業生のうち 1,2 割 程度

ゲーム業界以外の IT 業界

卒業生のうち 5,6 割 程度

その他の業界

卒業生のうち 1,2 割 程度

ゲーム開発業界

卒業生のうち 3 割 程度

ゲーム周辺業界

なし

ゲーム業界以外の IT 業界

卒業生のうち 6 割 程度

その他の業界

卒業生のうち 1 割 程度

ゲーム開発業界

卒業生のうち 1 割 程度

ゲーム周辺業界

なし

ゲーム業界以外の IT 業界

卒業生のうち 8 割 程度

その他の業界

卒業生のうち 1 割 程度

68

II. ゲーム AI 技術に対する意識・状況(1)

近年、AI 技術の研究・実用化が進んでおり、ゲーム業界においても、企画・開発やマーケティング、販売、他社との連携など様々な場面で影響が出ると考えられています。御校ではこのような近年の状況を受けて、ゲーム AI 技術教育への対応の必要性を感じておられますか。次の選択肢の中から該当するものを 1 つ選び、〇をつけてください。

ゲームAI技術教育への対応の必要性
6
0%

10%

20%

8
30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

強く必要性を感じている
まあまあ必要性を感じている
あまり必要性を感じていない
まったく必要性を感じていない
現時点ではよくわからないので何とも言えない

選択肢

回答数

強く必要性を感じている6

まあまあ必要性を感じている

8

あまり必要性を感じていない

0

まったく必要性を感じていない0

現時点ではよくわからないので何とも言えない

0

69

100%

(2)

ゲーム AI 技術には大きく分けて「ゲームコンテンツに組み込まれる AI 技術」と「ゲーム開発・運営を補助・効率化する AI 技術」の 2 系統があると言われています。御校ではどのような AI 技術に関心をお持ちですか。次の選択肢の中から該当す
るものをすべて選び、〇をつけてください。

関心を持つAI技術
0

2

4

6

8

10

12

ゲームコンテンツに組み込まれるAI技術

12

ゲーム開発・運営を補助・効率化するAI技術

5

現時点ではよくわからないので何とも言えない
その他

14

2
0

選択肢

回答数

ゲームコンテンツに組み込まれる AI 技術
例：自律的に行動するキャラクターAI、プレイヤーをナビゲ

12

ートする AI など
ゲーム開発・運営を補助・効率化する AI 技術
例：自動データ収集・解析、自動バランシング、自動テスト

5など
現時点ではよくわからないので何とも言えない

2

その他

0

70

(3)

ゲーム AI 技術について、御校のゲーム分野の学科カリキュラムに取り入れていくご意向はありますか。次の選択肢の中から該当するものを 1 つ選び、〇をつけてください。

ゲームAI技術のカリキュラム取り入れ
2
0%

7

10%

20%

30%

40%

5
50%

60%

70%

80%

90%

100%

すでに取り入れ始めている
今後取り入れていきたい
今は考えていないが今後検討する
取り入れる意向はない
現時点ではよくわからないので何とも言えない

(4)

選択肢

回答数

すでに取り入れ始めている

2

今後取り入れていきたい7

今は考えていないが今後検討する

5取り入れる意向はない

0

現時点ではよくわからないので何とも言えない0(3)で「1. すでに取り入れ始めている」とご回答された方にお伺いします。

具体的にどのような内容の AI 技術教育を取り入れているか、お教えください。
 ゲーム組み込み AI 技術
 （シラバスからの抜粋） 有限ステートマシンの復習 有限ステートマシンの実装 メッセージ処理 自ら動きを決定する自立エージェントの作成 障害物回避の仕組を作成。 空間
分割法で多数のビークルに対応、処理速度が落ちないようにする 不自然な動きをスムーズにする エルミート曲線を使ったパス補間による移動。 平面における総当たり経路探査のアルゴリズムを学ぶ FDS を最短距離を見つけるように 改良する。 各地点の距離の重みを考慮した 実用的な経路探査 ダライストラのアルゴリズムを改良し、CPU コストを抑える。 Gale-Shapley の解法を使って最適なペアの組み合わせを算出する。 など
71III. ゲーム分野専門教育に関する課題(1)

御校で実施している現状のゲーム分野の専門教育等について、課題と感じていることはありますか。次の選択肢の中から該当するものをすべて選び、〇をつけてください。また、可能な範囲でその内容をご記入ください。

ゲーム分野の専門教育等についての課題
0

2

4

学生募集

6

8

10

14

4

教員確保

13

教材調達

4

設備整備

3

就職支援

6

産学連携
その他

12

4
0

選択肢

回答数

学生募集

4

教員確保

13

教材調達

4

設備整備

3

就職支援

6

産学連携

4

その他

0

〇学生募集に関する課題
 入学前のイメージと授業内容とのギャップが大きい レベル（意識）の高い学生募集が難しい。ゲーム業界（特に開発現場）の事をあまり分かっていない。
 2Ｄイラストレーターの需要は大いにあるが、ゲームクリエイター（プログラマーやＣＧ
デザイナー）はまだまだ少ない

72

〇教員確保に関する課題
 ゲーム業界出身者で、且つ学生対応まで出来る人が少なく、立地的に非常勤講師を呼ぶ事も難しい。
 現場での経験やレベルの高い講師不足
 学生数増加に伴う教員数の確保
 外部講師をお願いする際に企業勤めの方にお願いするのが難しく、個人事務所またはフリーランスの方を探しあたらないといけない 業界経験者の教員がほしい ゲームプログラミングの指導をできる教員の確保が難しい
 今のゲーム開発の現場に関わっている方を講師に呼びたいが定期的にこれる人が見つからない 特にプログラミングの指導教員の確保に苦労しております。
 ゲーム開発経験がある専任の教員確保が難しい〇教材調達に関する課題
 新書が少ないため、各教員が資料を作成して教える事が多い 特にプログラミングの指導教員の確保に苦労しております。
〇設備整備に関する課題
 PC などを新しくする事が容易ではない〇就職支援に関する課題
 就職先の企業で教育できる環境が整っていない
 近隣にゲーム関連会社がなく、きめ細かいサポートがしにくい 2 年制で就職活動までに作品が仕上がらず、学生がゲーム企業に対してハードルを感じている ゲームクリエイターとしての就職実績向上に苦慮している〇産学連携に関する課題
 長期にわたり連携できる企業が少ない。
 デザイン系と比べると、インターンシップが成立しにくい傾向があります。

73

(2)

御校で今後、ゲーム分野で活用される様々なゲーム AI 技術に関わる教育を実施する場合、特にどのようなことが課題になり得ますか。次の選択肢の中から該当するものをすべて選び、〇をつけてください。

ゲームAI技術に関わる教育を実施する場合の課題
0

2

4

6

8

10

12

具体的な教育内容の検討

14

11

授業時間の確保（既存カリキュラムの調整）

10

使用教材の確保・調達

6

AI技術教育に対応可能な教員の確保

12

受講生（入学者）の確保

3

特に課題となりそうなことはない

1

その他

1

選択肢

回答数

具体的な教育内容の検討

11

授業時間の確保（既存カリキュラムの調整）

10

使用教材の確保・調達

6

AI 技術教育に対応可能な教員の確保

12

受講生（入学者）の確保

3

特に課題となりそうなことはない

1

その他

1
その他：学生が AI 分野まで学べるほど基礎学力が高くない

74

(3)

御校が加盟しているゲーム業界の企業・教育機関等からなる団体について、次の選択肢の中から該当するものをすべて選び、〇をつけてください。

加盟しているゲーム業界の団体
0

1

2

3

4

5

6

7

8

4

一般社団法人コンピュータエンターテインメント協会

2

日本クリエイター育成協会

1

その他の団体8

特に団体には加盟していない

選択肢

回答数

一般社団法人コンピュータエンターテインメント協会

4

日本クリエイター育成協会

2

その他の団体1

特に団体には加盟していない

8
その他：文科省委託事業の各協議会(4)(3)でいずれかの団体に加盟していると回答された方にお伺いします。ゲーム業界の企業・教育機関等からなる団体では、現在、ゲーム分野教育に関してどのような活動を実施しておられますか。可能な範囲でお教えください。
 地域産業中核的人材養成事業
 CESA：日本ゲーム大賞、CEDEC 日本クリエイター育成協会：人材育成マップ、作品発
表会、教員研修、ゲーム共同制作
 東京ゲームショウへの出展 ・CEDEC へのボランティアスタッフとしての参加

75

IV. AI ゲーム人材育成に対する関心・意見(1)

現在、専門学校やゲーム業界企業等との連携のもと、ゲーム分野の AI 技術・ビジネスに関する知識を持ち、制作現場での AI 技術の導入・活用を促進する“AI ゲーム人材”の育成を目的に、教育プログラム開発事業を推進しています。本プログラ
ムにご関心はございますか。次の選択肢の中から該当するものを 1 つ選び、〇をつけてください。

教育プログラム開発事業への関心

4

0%

10%

9

20%

30%

とても関心がある

40%

50%

まあまあ関心がある

選択肢

60%

1

70%

80%

あまり関心がない

100%

まったく関心がない

回答数

とても関心がある4

まあまあ関心がある9

あまり関心がない

1

まったく関心がない

0

76

90%

(2)

今後、ゲーム分野専門学校様に向けて、上記の教育プログラムのご紹介や、事業活動成果報告会のご案内、ゲーム業界企業のご紹介などの情報提供活動を行っていきたいと考えております。御校にもこのような活動のご案内をお送りしてもよろしいでしょうか。次の選択肢の中から該当するものを 1 つ選び、〇をつけてください。

情報提供活動の案内について

13

88%

90%

1

92%

94%

96%

98%

案内送付を希望する案内送付を希望しない

選択肢

回答数

案内送付を希望する

13

案内送付を希望しない

1

77

100%

(3)

上記の教育プログラムを活用して、次年度以降に講座を企画・実施します。その際には、ゲーム分野専門学校の皆様に実施協力を依頼する予定です。御校の協力のご意向について、次の選択肢の中から該当するものを 1 つ〇をつけてください。

講座の実施協力について

14

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

ぜひ協力したい

内容によっては協力を検討する

あまり協力するつもりはない

協力はできない

選択肢

90%

100%

回答数

ぜひ協力したい0

内容によっては協力を検討する

14

あまり協力するつもりはない

0

協力はできない0(4) “AI ゲーム人材”育成の取組みや教育プログラムに関して、ご意見・ご要望があれば、ご記入ください。
 AI をゲーム教育にどのように取り入れていくのか事例があれば紹介いただきたい。
 短い履修期間の中で業界で求められる技術をピンポイントで習得する必要があるが、 ・業界で求められる技術が何か ・短期間で身につけるためにはどんな教育内容にすればよ
いか という点に課題を感じている。
 急速に AI に関しての関心が高まりつつありますが、実際の教育への落とし込みは幅が広く、 また学ぶべきフィールドも多岐に渡るため、内容の絞り込みはかなり難しくなると考えています。 また、単にゲーム分野での適用ということではなく、ゲーム分野での適応を起点として、世の中の役に立つ ものの考え方を教育していく必要も感じており、今後も慎重に検討を重ねていきたいと考えております。 今後ともよろしくお願い申し上げ
ます。
78

6）

調査まとめ

本アンケート調査結果のまとめを以下に記載する。
今回回答した専門学校はすべてがゲームプログラマーなど開発系の人材を養成する専門課程を設置していた。またゲームビジネス系人材を養成する専門課程を設置している専門学校からも 1 件回答を得ることができた。
ゲームプログラミング系の学科の教育内容を見ると、プログラミング言語については C
言語の教育を実施しているという回答が多く、その他、Java や HTML などの回答が比較的多かった。AI 技術に関連した言語では現在 Python が使用される場面が多いが、こちらについても数校が教育に取り入れていることがわかった。また、技術教育と併せて、プレゼンテーションやビジネスマナーなど、コンピテンシーに関わる教育を実施している学校が多いことがわかった。
ゲーム AI 技術に関しては今回回答したすべての専門学校が対応していく必要性を感じていると回答しており、関心のある AI 技術としてはゲームコンテンツに組み込まれる AI技術を多くの学校が挙げた。ただし、第 1 節で報告した業界企業アンケートの結果では最も回答数が多かったゲームの開発・補助を行う AI 技術については、関心のある学校が比較的少なく、ゲーム業界とゲーム分野専門学校とでは傾向の異なる結果であったことに注目したい。また、既にゲーム AI 技術教育を教育に取り入れ始めている専門学校もあり、本プログラムの検討を行う上で参考としたい。
現状の課題としては、多くの学校が指導者の確保を挙げた。中でも業界経験者や実務者
教員の確保に苦慮しているというコメントが散見され、ゲーム分野の専門学校では比較的共通性の高い課題であると考えられる。この点についてはゲーム AI 人材養成プログラムの普及を図る際にも課題となることが予想されるため、重点的に検討を行う必要がある。
また卒業生の就職について質問したところ、多くの学校の卒業生はゲーム関連業界以外に就職していることが判った。前節までに報告した業界企業調査結果も鑑みれば、専門学校で育成される人材と業界の人材ニーズの間に乖離があることが推察できる。このことは専門学校におけるゲーム関連人材育成を考える際の大きな課題である。
79

第４節
1）

事例調査

調査目的

教育プログラムの開発にあたって、国内のゲーム AI 教育の動向を把握すると共に、活用可能性のある教材等や専門家・専門機関に関する情報の収集するために、主にインター
ネットや文献を用いた事例調査を実施した。本調査により、ゲーム AI 教育の内容傾向・動向の分析を目的とした。

2）

実施概要

下記の実施方法でゲーム業界企業に対しアンケート調査を実施した。なお、アンケート
調査票については郵送としたが、回答率向上の観点から、回答方法は記入済みの調査票の返送、または Web 回答フォームへの入力のいずれかを選択することとした。
調査手法

インターネット調査・書籍調査

調査対象① ゲーム AI を題材とする書籍・教材等② ゲーム AI を題材とする論文等③ ゲーム AI を題材とする専門学校カリキュラム等④ ゲーム AI を題材とするセミナー等

3）

収集事例

以下に掲載する 4 分類計 30 件の事例を収集した。事項に各事例の詳細情報を掲載する。

① ゲーム AI に関連する書籍
No.
①

事例名
実例で学ぶゲーム AI プログラミング80

②

人工知能の作り方 ――「おもしろい」ゲーム AI はいかにして動くのか③

ゲーム AI と深層学習: ニューロ進化と人間性④

将棋 AI で学ぶディープラーニング⑤

ゲーム開発者のための AI 入門⑥

ゲーム情報学概論- ゲームを切り拓く人工知能⑦

人狼知能で学ぶ AI プログラミング⑧

作って動かす ALife ―実装を通した人工生命モデル理論入門⑨

デジタルゲームの教科書（ソフトバンク パブリッシング）⑩

デジタルゲームの技術 開発キーパーソンが語るゲーム産業の未来② ゲーム AI に関連する論文
No.

事例名

①

AI 技術のゲームコンテンツへの適応②

LSTM を用いた人狼予測と人狼ゲーム分析③

ディジタルゲームにおける人工知能技術の応用の現在④

線形補外と k 近傍法を用いた格闘ゲームにおける敵の位置と行動の予測⑤

ビデオゲームと AI は相性が良いのか？

⑥

汎用ゲーム AI エンジン構築の試みとゲームタイトルでの事例⑦

リアルタイムサッカーシミュレーションの Ai システムの一手法について⑧

ディジタルゲームの人工知能⑨

大規模ゲームにおける人工知能─ファイナルファンタジー XV の実例をもとにー⑩

ゲーム AI 分野，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究報告書③ ゲーム AI に関連する専門学校専門課程
No.

事例名

①

東京デザインテクノロジーセンター専門学校 ゲーム AI エンジニア専攻②

情報科学専門学校 先端 IT システム科 ゲーム AI エンジニア専攻③

OCA 大阪デザイン＆ＩＴ専門学校 ゲーム AI エンジニア専攻
81④

近畿コンピュータ電子専門学校 ゲーム分野学科⑤

ECC コンピュータ専門学校 マルチメディア研究学科④ ゲーム AI に関連するセミナー
No.

事例名

①

ゲーム AI 連続セミナー②

プランナー・プログラマのための、ゲーム AI 入門勉強会③

黒川塾 52「誰にでもわかる ゲーム AI(人工知能)の話④

SHIBUYA SYNAPSE#2⑤

ゲームに見るエンターテインメントコンテンツへの人工知能技術の応用と課題

82

4）

ゲーム AI に関連する書籍① 実例で学ぶゲーム AI プログラミング
書籍名実例で学ぶゲーム AI プログラミング

イメージ

執筆者・出版社

著 者

MAT BUCKLAND（フリーランスのプログラマー兼ライ

ター）
訳 者

松田 晃（家電メーカ主幹研究員、金沢工業大学大学院

客員教授）
出版社

オライリー・ジャパン

出版年月2007 年 9 月 26 日初版 1 刷発行

価格3800 円+税

ページ数

536 ページ

対象者

目次の内容から初めてゲーム AI を学習する人用だと思われる。

内容概略

ゲーム AI プログラミングの名著“PROGRAMING GAME AI BY
EXAMPLE”の邦訳です。プレイヤーのスキルが向上し、より面白
くてワクワクするようなゲームが好まれるという市場の変化に伴い、ゲームの開発現場では AI(人工知能)技術を使ったインテリジェントエージェントやボットの開発が注目されるようになりました。
本書では、AI 技術を使ったインテリジェントエージェントの構築を、実例(動くサンプル)を多用しながらステップバイステップで丁寧かつ分かりやすく解説します。

目次構成

1 章 数学と物理入門
2 章 ステート駆動エージェントの設計
3 章 自律的に動くゲームエージェントの作成方法
4 章 スポーツシミュレーション――シンプルサッカー
5 章 グラフの不思議な世界
83

6 章 スクリプトにするべきかやめるべきか、それが問題だ
7 章 Raven：概要
8 章 実践的な経路プランニング
9 章 ゴール駆動型エージェントの行動
10 章 ファジー論理
付録 A

C++テンプレート

付録 B UML クラス図
付録 C 開発環境を設定する
付録 D 自然言語による対話処理
参考 URLhttps://www.oreilly.co.jp/books/9784873113395/
https://www.ohmsha.co.jp/book/9784873113395/② 人工知能の作り方 ――「おもしろい」ゲーム AI はいかにして動くのか
書籍名

人工知能の作り方 ――「おもしろい」ゲーム AI はいかにして動
くのか

イメージ

執筆者・出版社

著 者

三宅陽一郎 （ゲーム AI 開発者。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。
）

出版社

技術者評論社

出版年月

2016/12/6

価格

2,480 円＋税

ページ数

352 ページ

対象者

人工知能に興味のある人
ゲーム AI について学びたい人
最新ゲーム開発の動向を知りたい人

内容概略「ユーザーの心をとらえるゲーム AI はどのように作りだせばよいのか？」ビッグタイトルや壮大な MMO を除けば，じつは現在も84

80～90 年代の AI 技術をベースに多くのゲームは制作されています。しかし，世界に通用する優れたゲームを提供するためにはより自由さを表現することが必要となっています。
本書は FF シリーズはじめ，最新ゲームテクノロジーの事例を用いて，より高度な「～らしさ」を求める AI 制作のため，認知科学や自然科学の分野まで縦横無尽に思考していきます。ゲーム開発者
のみならず，人工知能に興味をもつすべての人におすすめできます。著者初，渾身の書き下ろし。
目次構成

序章 知能の海へ
1 章 知能ってなんだろう?～自然知能と人工知能
2 章 知性を表現する手法～ゲーム AI 基礎概念
3 章 人工知能の根底にあるもの～ AI の根本概念
4 章 キャラクターの意志はどう決められるか～意志決定のアルゴリ
5 章 ゲーム AI は世界をどう認識するか～ゲーム AI 基礎概念
（深部）
6 章 成長する AI～学術・ゲームにおける共通概念
7 章 身体と AI～身体感覚をつなぐインターフェース
8 章 集団の知能を表現するテクニック ～群衆 AI の技術
9 章 人間らしさの作り方 ～ゲームを面白くするための AI

参考 URLhttps://gihyo.jp/book/2017/978-4-7741-8627-6③ ゲーム AI と深層学習: ニューロ進化と人間性
書籍名ゲーム AI と深層学習: ニューロ進化と人間性

イメージ

執筆者・出版社

著 者

伊庭 斉志 （東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻教授）
85

出版社

オーム社

出版年月

2018/8/25

価格3132 円

ページ数

224 ページ

対象者〇ゲーム AI など、人工知能の最新の話題について興味がある方〇情報関連系学部の学生・教員〇人工知能初級研究者、プログラマやソフトウエアの初級開発者

内容概略

本書は、最近のゲーム AI 手法をさまざまな実例で解説するとともに、実際にゲーム AI を構築できるような技法の習得を目指します。さらに、人工知能の最新の話題として、人間らしいゲーム AI
や深層学習、機械学習、強化学習についても解説しています。

目次構成

第 1 章 パズルとゲームの AI 今昔物語
第 2 章 パズルを解く AI
第 3 章 制約従属のパズルと非単調な推理
第 4 章 ゲームを解く AI
第 5 章 学習・進化とゲーム AI
第 6 章 ゲーム AI と人間らしさ※著者による書籍内で解説されているソフトウェアの配布ページ
http://www.iba.t.u-tokyo.ac.jp/software/gameHP/

参考 URLhttps://www.ohmsha.co.jp/book/9784274222528/④ 将棋 AI で学ぶディープラーニング
書籍名将棋 AI で学ぶディープラーニング

イメージ

執筆者・出版社

著 者

山岡 忠夫 （プロブラム開発者）

出版社

マイナビ出版
86出版年月

2018/3/14

価格

3,434 円

ページ数288 ページ

対象者

プログラミングの経験のある方を読者に想定

内容概略

人より強い"将棋プログラム"を作ろう。将棋プログラムの作成を通してディープラーニングをより深く理解できる。
2016 年 3 月、プロ棋士に勝つには後 10 年かかると言われていたコンピュータ囲碁で DeepMind が開発した AlphaGo がトップ棋士に勝利しました。その AlphaGo で使われた手法がディープラーニングです。AlphaGo では局面を「画像」として認識し打ち手の確率と局面の勝率を予測することで、次の打ち手を決めています。画
像とは具体的にどのようなものか、次の打ち手をどうやって決めるのか？AlphaGo の論文をヒントに、ディープラーニングを使い棋譜を学習した将棋 AI の開発を行います。強化学習のみでトップレベルの強さを持つ AlphaZero で用いられた手法についても取り入れています。
［導入編］では、コンピュータ将棋の歴史とディープラーニングの関係、コンピュータ将棋の大会の概要と参加方法について紹介。
［理論編］では、実装する将棋 AI の前提となる理論について解説します。従来のコンピュータ将棋のアルゴリズム、コンピュータ囲
碁で用いられているモンテカルロ木探索と AlphaGo がどのようにディープラーニングを応用したか。基礎的な知識について解説しつつ、これらを将棋 AI に応用する方法について述べます。
［実践編］では、ディープラーニングを使った、実際に対局できる
以下の３つの将棋 AI について、Python と Chainer で実装していきます。①方策ネットワーク（policy network）を使って指し手の予測のみでプレイする AI。②価値ネットワーク（value
network）を使って 1 手探索を行う AI。③方策ネットワークと価値ネットワークを使ってモンテカルロ木探索を行う AI。
最後に、より強い将棋 AI を作りたいという方のために、ヒントとなる情報を紹介します。

目次構成

第Ⅰ部 導入編
第1章

コンピュータ将棋について

第 II 部 理論編
第2章

コンピュータ将棋のアルゴリズム
87

第3章

コンピュータ囲碁のアルゴリズム

第4章

AlphaGo の手法

第5章

ディープラーニングについて

第 III 部 実践編

参考 URL

第6章

ディープラーニングフレームワーク

第7章

方策ネットワーク(policy network)

第8章

将棋 AI の実装

第9章

学習テクニック

第 10 章価値ネットワーク(value network)

第 11 章学習テクニック その 2

第 12 章モンテカルロ木探索

第 13 章さらに発展させるために

https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=88752⑤ ゲーム開発者のための AI 入門
書籍名ゲーム開発者のための AI 入門

イメージ

執筆者・出版社

著 者

David M. Bourg（海軍建築家および海洋技師、ソフ

トウェア開発者）
著 者

Glenn Seemann（ゲームプログラマ）

訳 者

株式会社クイープ（コンピュータ開発会社）

出版社

オライリージャパン

出版年月

2005/1/12

価格

4,104 円

ページ数392 ページ

対象者

ゲーム開発者（アマチュア、プロ）
ゲーム系専門学校の学生
88

その他ゲーム愛好者
内容概略

近年の 3D グラフィック技術の進化により、ビジュアル面におけるゲームのリアリティは大きく進歩しました。ゲームのリアリティを向上させる次のステップは、ゲームに人工知能（AI）を導入することです。本書は、ゲームプログラミングにはじめて取り組むプロ
グラマと、AI 技術を理解する必要のあるゲームプログラマの両方を対象に、（従来の）決定論的な AI 技術と、（新しい）非決定論的「パな AI 技術を紹介します。本書で解説するのは、「追跡と逃避」
ターンムーブメント」「フロッキング」「ポテンシャル関数に基づく
ムーブメント」「基本的な経路探索とウェイポイント」「A*アルゴ
リズムによる経路探索」「AI のスクリプト化とスクリプティングエ
ンジン」「有限状態機械」「ファジー理論」「ルールベースの AI」「ニュ「確率の基礎」「不確定な状況下での意思決定 ─ ベイズ法」
ーラルネットワーク」「遺伝的アルゴリズム」など。豊富に掲載された図版と C/C++のサンプルコードが読者の理解を助けます。

目次構成

参考 URL

1章

Game AI とは

2章

追跡と逃避

3章

パターンムーブメント

4章

フロッキング

5章

ポテンシャル関数に基づくムーブメント

6章

基本的な経路探索とウェイポイント

7章

AI アルゴリズムによる経路探索

8章

AI のスクリプト化とスクリプティングエンジン

9章

有限状態機械

10 章

ファジー理論

11 章

ルールベースの AI

12 章

確率の基礎

13 章

不確定な状況下での意思決定−ベイズ法

14 章

ニューラルネットワーク

15 章

遺伝的アルゴリズム

付録

ベクトル演算https://www.oreilly.co.jp/books/4873112168/
https://www.ohmsha.co.jp/book/9784873112169/

89

⑥ ゲーム情報学概論- ゲームを切り拓く人工知能
書籍名

ゲーム情報学概論- ゲームを切り拓く人工知能

イメージ

執筆者・出版社

著 者

伊藤 毅志（大学院情報理工学研究科 情報・通信工学
専攻）

著 者

保木 邦仁（電気通信大学大学院情報理工学系研究科
准教授）

著 者

三宅 陽一郎（ゲーム AI 開発者。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。
）

出版社

コロナ社

出版年月

2018/05/18

価格

本体 3,000 円＋税

ページ数

234 ページ

対象者

ゲームのプログラムに興味を持った初心者（出版社のレビューを参考）

内容概略

ゲームは，古くから人工知能，認知科学の中心的な研究テーマとして扱われてきた。本書では，まずこの研究分野の基礎的な知識と歴史を押さえ，それを支える重要な理論について述べ，デジタ
ルゲームの応用分野まで概観する。
〇松原仁先生（公立はこだて未来大学）の書評 抜粋
日本には将棋と囲碁（囲碁は中国発祥のゲームだが今のように発展したのは日本である）という貴重なゲームがあるので、それを対象とした研究をしない手はないということで遅ればせながらゲ
ーム情報学という名称を冠した研究領域を立ち上げた（もっともらしい学問の名前をつけないと認められなかった）。それから 20
年でようやく体系化にこぎつけることができたのが本書である。
90

伊藤氏が思考ゲームの認知科学的な側面を、保木氏が思考ゲームの情報科学的な側面を、そして三宅氏が最近日本でも盛んになってきたデジタルゲームへの応用を説明している。ゲームの研究を進める上での基礎を本書でぜひ学んでほしい。
目次構成

第Ⅰ部 ゲーム情報学概論
1. ゲームとはなにか
2. ゲーム情報学の基礎
3. ゲーム AI と認知研究
第Ⅱ部 ゲーム情報学のアルゴリズム
4. 最短経路の探索とコスト関数：15 パズル
5. ゲーム理論の基礎知識：囚人のジレンマ，ジャンケン，三目並べ
6. ミニマックスゲーム木とその探索：三目並べ，オセロ，チェス，将棋
7. モンテカルロ法を用いた強化学習：ブラックジャック
第Ⅲ部 デジタルゲームへの応用
8. ゲーム AI：アクションゲームとボードゲームの比較
9. キャラクターAI
10. ゲーム AI の知識表現と意思決定アルゴリズム
11. ナビゲーション AI
12. 学習・進化アルゴリズムの応用

参考 URLhttps://honto.jp/netstore/pd-book_29040525.html⑦ 人狼知能で学ぶ AI プログラミング
書籍名人狼知能で学ぶ AI プログラミング
欺瞞・推理・会話で不完全情報ゲームを戦う人工知能の作り方

イメージ

91

執筆者・出版社

著 者

狩野芳伸（静岡大学 情報学部 行動情報学科 准教

授）
著 者

大槻恭士（山形大学, 大学院理工学研究科, 准教授）

著 者

園田亜斗夢（東京大学工学部システム創成学科）

著 者

中田洋平（明治大学 総合数理学部 ネットワークデザイ
ン学科 専任講師）

著 者

箕輪 峻（静岡大学情報学部）

著 者

鳥海不二夫（東京大学大学院工学系研究科システム創成
学専攻准教授）人狼知能プロジェクト
出版社

マイナビ出版

出版年月

2017 年 05 月 31 日

価格

3,974 円

ページ数

320 ページ

対象者

プログラミング初心者（出版社説明を参考）

内容概略

コミュニケーションゲームにおける人工知能の最先端がここにある！
「人狼ゲーム」とは、村に紛れ込んだ人食い人狼を、お互いに自分自身の正体がばれないようにほかのプレイヤーと話し合いながら、村人チームと人狼チームの生き残りを競うゲームです。与えられる情報に限りがあり、さらにプレイヤーごとに情報量に偏りがあるという「不完全情報ゲーム」で、騙す、嘘を見抜く、揺さぶるなど、「心理的な」駆け引きが重要になってきます。将棋や囲碁のように、お互いの情報が開示されている「完全情報ゲーム」における人工知能の研究は進んでおり、次のフロンティアは不完全情報ゲームであると目されています。
本書では、AI 同士で人狼ゲームを行う「人狼知能」を通して AI プ
ログラミングを学んでいきます。人狼ゲームを戦うプレイヤープロ
グラム「人狼知能エージェント」の概要、機械学習入門とそれを活用したエージェントの作成方法、さらには自然言語処理の基礎とそれを組み込んだエージェントの作成方法まで、人狼知能エージェン
トを作成するための知識が網羅されています。
付録として、コマンドラインやツールの基本、Java プログラミン
グの基礎やツールの活用、デバックの手法などが収められており、92

プログラミング初心者であっても、人狼知能エージェントの作成が学べる内容になっています。
「人狼知能エージェントの作成」をテーマに、「機械学習や自然言
語処理の入門的内容」を学んで「プログラミングする」という構成になっており、学習者に合わせて内容の一部を選ぶことで、大学などでのプログラミング教材となるようにも構成されています。
目次構成

はじめに
本書の読み方
第 1 章 人狼知能とは
第 2 章 人狼知能エージェントの基礎知識
第 3 章 人狼知能エージェントプログラミング
第 4 章 機械学習入門
第 5 章 機械学習を活用した人狼知能エージェント
第 6 章 自然言語処理入門
第 7 章 自然言語処理を利用した人狼知能エージェント
付録 A コマンドライン利用の基礎
付録 B Java プログラミングの基礎
付録 C オブジェクト指向の基礎と効率的なプログラミング
付録 D

参考 URL

Java 標準ライブラリの利用

https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=73009⑧ 作って動かす ALife ―実装を通した人工生命モデル理論入門
書籍名作って動かす ALife ―実装を通した人工生命モデル理論入門

イメージ

執筆者・出版社

著 者

岡 瑞起（筑波大学大学院 システム情報工学研究科 准教
授）
93

著 者

池上 高志（東京大学大学院 情報学環 教授）

著 者

ドミニク・チェン（株式会社ディヴィデュアル共同創業
取締役）

著 者

青木 竜太（株式会社オルタナティヴ・マシン代表取締役／ヴォロシティ株式会社代表取締役社長）

著 者

丸山 典宏（東京大学大学院総合文化研究科の池上高志研究室に所属）

出版社

オライリージャパン

出版年月

2018/7/28

価格

本体 2,600 円＋税

ページ数

224 ページ

対象者

人工生命に興味のあるエンジニア
学生（主に美大生）
研究者
アーティスト

内容概略

世界で初めての実装を通して ALife（人工知能）を学ぶ書籍。
生命性をコンピュータ上でシミュレートすることにより、生命の本質に迫る「ALife」は、人工知能（AI）の発展系として近年改めて注目されつつある研究分野です。その応用先は、デザイン、ゲー
ム、SNS、アート、建築と、人間の創造性が必要となる領域全般に及びます。本書は、さまざまな ALife のモデルを Python で書かれたサンプルコードで実装することで、理論モデルを体感的に学ぶことができる書籍です。

目次構成

1 章 ALife とは
2 章 生命のパターンを作る
3 章 個と自己複製.
4 章 生命としての群れ
5 章 身体性を獲得する
6 章 個体の動きが進化する
7 章 ダンスとしての相互作用
8 章 意識の未来

参考 URLhttps://www.oreilly.co.jp/books/9784873118475/
https://www.ohmsha.co.jp/book/9784873118475/

94⑨ デジタルゲームの教科書（ソフトバンク パブリッシング）
書籍名

デジタルゲームの教科書

イメージ

執筆者・出版社

著 者

デジタルゲームの教科書制作委員会（松井悠、新清士、小山友介、池谷勇人、記野直子、中村彰憲、佐藤カフジ、岩間達也、徳岡正肇、小野憲
史、中田さとし、藤本徹、鴫原盛之、七邊信重、三宅
陽一郎、八重尾昌輝、大前広樹、藤原正仁からなるこの本を作るためのグループ）

出版社

ソフトバンククリエイティブ

出版年月

2010/5/15

価格

2380 円+税

ページ数

536 ページ

対象者

ゲーム業界に関わる人、ゲーム業界を志す人

内容概略

18 人のオーソリティによるゲームの教養入門。ゲーム業界はどのように形成され、どのような状態にあり、そしてどこへ向かうのか。デジタルゲームの産業、カルチャー、そしてテクノロジーにまつわる 24 テーマを、各分野のオーソリティが鋭く論じる。業界に関わる人、そして業界を志す人のための必読書。

目次構成

第 1 章 ゲーム産業の全体像
第 2 章 ゲームが消費者に届くまで
第 3 章 ゲームとゲーム産業の歴史
第 4 章 転換期を迎える国内ゲーム市場
第 5 章 北米ゲーム市場
第 6 章 アジア圏のゲームシーン（韓国・台湾・中国・東南アジア）
第 7 章 ネットワークゲームの技術95

第 8 章 PC ゲームとオンラインゲームの潮流
第 9 章 アイテム課金制による無料オンライン PC ゲーム
第 10 章 ソーシャルゲーム
第 11 章 携帯ゲーム
第 12 章 日本タイトルの海外へのローカライズ
第 13 章 海外産のゲームの日本展開における課題
第 14 章 シリアスゲーム
第 15 章 デジタルゲームを競技として捉える「e-sports」
第 16 章 アーケードゲーム業界の歴史と現況
第 17 章 ゲーム業界に広がるインディペンデントの流れ
第 18 章 ノベルゲーム
第 19 章 ボードゲームからデジタルゲームを捉える
第 20 章 ARG（Alternate Reality Game）
第 21 章 ミドルウェア
第 22 章 プロシージャル技術
第 23 章 デジタルゲーム AI
第 24 章 ゲーム開発者のキャリア形成
参考 URLhttps://www.sbcr.jp/products/4797358827.html⑩ デジタルゲームの技術 開発キーパーソンが語るゲーム産業の未来
書籍名デジタルゲームの技術 開発キーパーソンが語るゲーム産業の未来

イメージ

執筆者・出版社

著 者

松井 悠（グルーブシンク代表取締役）

出版社

ソフトバンククリエイティブ

出版年月

2011/06/29

価格

2600 円＋税

ページ数

336 ページ
96

対象者

業界人、ゲームファン（出版社サイトを参考）

内容概略

これがゲームの舞台裏！どんな技術が日本のゲームを支えているのか。ゲームを取り巻く様々な要素をピックアップ、各分野の第一人者達にスポットを当て、ゲーム開発の仕組みを徹底解剖する。 現在の開発トレンド、そしてゲーム産業の未来がわかる、業界人＆ゲームファン必読の書！

目次構成

1.CEDEC を通じて日本のゲーム開発者に伝えたいこと
吉岡 直人 氏（株式会社スクウェア・エニックス/CEDEC 運営委員会）
2.ミドルウェアの過去、現在、そして未来
大前 広樹 氏（株式会社 KH2O）
3.アーティストとプログラマーの橋渡しを行うテクニカルアーティスト
麓 一博 氏（株式会社セガ）
4.技術の進化とともに変革を遂げてきたキャラクターアニメーシ
ョンの現在
金久保 哲也 氏（株式会社バンダイナムコゲームス）
5.これからデジタルゲームの AI の進む道を知るために知っておき
たいこと
三宅 陽一郎 氏（株式会社スクウェア・エニックス）
6.「神作画」への挑戦 ～「NARUTO―ナルト― 疾風伝 ナルティメ
ットストーム 2」～
竹下 勲 氏・渡辺 雅央 氏（株式会社サイバーコネクトツー）
7.ファイナルファンタジーXIII に搭載されたサウンドシステム「MASTS」から見るサウンドの現在
矢島 友宏 氏・土田 善紀 氏（株式会社スクウェア・エニックス）
8.「チューチューロケット！」から始まった、セガのネットワーク
ゲーム
節政 暁生 氏（株式会社セガ）
9.ゲーム開発現場で活用できる「プロジェクトマネジメント」の手法
橋本 善久 氏（株式会社スクウェア・エニックス）

参考 URLhttps://www.sbcr.jp/products/4797363234.html

97

5）

ゲーム AI に関連する論文① AI 技術のゲームコンテンツへの適応
論文名

AI 技術のゲームコンテンツへの適応～安易な技術導入は開発現場を泥舟化する。

執筆者

恵良 和隆（2009 年当時、（株）フロム・ソフトウェア）
三宅 陽一郎（2009 年当時、（株）フロム・ソフトウェア）

公開年月

2009/9/1

論文概略

ディジタルゲームを支える技術にはさまざまなものがあるが，ゲーム
コンテンツの『面白さ』を左右する技術要素として，AI（Artificial
Intelligence）技術が挙げられる．ゲームコンテンツ制作における AI
技術（ゲーム AI 技術）は，キャラクタの思考のような表現を創造する
ものから，ルールにしたがってデータを自動生成するものまで，多種多様なものが存在する．しかしながら，ゲーム制作現場での AI 技術への理解と浸透はまだ不充分であり，ゲーム AI 技術そのものも発展途上である．また，AI に限らず，技術をゲームコンテンツ制作に導入するためには，解決すべき問題がいくつもあり，これらを解消しなければ技術をゲームコンテンツに活用することはできない．本稿では，ゲームコン
テンツと AI 技術との関係やゲーム AI 技術，ゲームコンテンツ制作の流れを解説しながら，AI 技術の更なる活用に向けた障壁について紐解
いていく．そして，ゲームコンテンツ制作において AI 技術をどのように捉え，どのように導入すべきかについて言及する．

目次構成

1 まえがき2 ゲームコンテンツにおける AI とは
3 ゲーム AI 技術紹介
3.1 キャラクタ AI
3.2 メタ AI
3.3 展望4 技術導入における障壁
4.1 アイデアと技術の関連付け
4.2 ワークフローとデータパイプライン
4.3 テスト
5 日本的ゲーム開発への適応
5.1 ゲームコンテンツ開発プロセス
5.2 AI 技術導入のためのリスク管理98

6 むすび主要な参考文献

1 ） J.B. Ahlquist, Jr., J. Novak: "Game Artificial Intelligence",
ThomsonDelmar Learning（2008）
2 ） J. Orkin: Agent Architecture Considerations for Real-Time
Planning in Games, AIIDE 2005（2005）
3）三宅陽一郎：“ディジタルゲームにおける人工知能技術の応用”，人工知能学会誌，23，1，pp.44-51（2008）
4）三宅陽一郎：“ゲーム AI 分野”，ディジタルコンテンツ制作の先端技術応用に関する調査研究，ディジタルコンテンツ協会，pp.37113（2008）
5）三宅陽一郎：“プログラミング AI”, ディジタルコンテンツ制作の先端技術応用に関する調査研究，ディジタルコンテンツ協会，pp.73137（2009）6）AI Game Programming Wisdom, 1-3, Charles River Media
7）Mat Buckland: "実例で学ぶゲーム AI プログラミング”，オライリ
ー・ジャパン，（2007）

参考 URLhttps://www.jstage.jst.go.jp/article/itej/63/9/63_9_1218/_pdf/-char/ja② LSTM を用いた人狼予測と人狼ゲーム分析
論文名

LSTM を用いた人狼予測と人狼ゲーム分析

執筆者

大阪府立大学 工業研究科
近藤 まなみ（電気・情報系専攻 知能情報工学分野 博士課程）
長谷川 拓（電気・情報系専攻 知能情報工学分野）
森 直樹（電気・情報系専攻 知能情報工学分野）
松本 啓之亮（電気・情報系専攻 知能情報工学分野）

公開年月

2018/6/5

論文概略

近年，不完全情報ゲームの一種である人狼ゲームが人工知能(ArtiﬁcialIntelligence,AI)の分野で注目を集めている．特に，対人間を想定した AI エージェントの構築が期待されているが，人狼ゲームは状態が膨大である，運や確率に依存するなどの不完全情報ゲームとしての難しさに加え，駆け引きや説得などコミュニケーションゲームとしての性質も有するため，ゲームに勝つための戦略と自然な対話が可能な会話力が必要となるが，それらを兼ね備えたエージェントの構築に99

は様々な課題がある．
本研究では，戦略の観点で強い人狼エージェントの構築を目指しており，ゲームを有利に進める方法の一つとして未知情報の獲得に着目している．人狼ゲームでは様々な情報が不確定であるが，そのうちの一つである「役職」は知ることができればゲームを有利に進められうる情報の一つである．本論文では人狼の推定に焦点を当て，既知情報のみから未知情報である人狼の予測を試みている．音楽や言語などの分野で著しい成果を得ている深層学習は，近年ゲーム環境に適用した例も報告されている．本論文では人狼ゲームにおいて既知情報から人狼予測に繋がる特徴を抽出するために，深層学習の一種である
LSTM(LongShort-TermMemory)を用いる．また，学習の結果得られた人狼予測モデルを用いて，人狼予測における有用な情報や重要なフェーズについて分析する．
目次構成

1.はじめに
2.人狼ゲーム
2.1 進行
2.2 役職
2.3 設定3.提案手法
3.1 概要
3.2 ゲームログ
3.2.1 概要
3.2.2 リメイクログ
3.3 学習4.実験
4.1 実験概要
4.2 実験結果
5.分析
6.考察
7.結論

主要な参考文献1)

隅山淳一朗, 橋山智訓, 田野俊一. ぷよぷよにおける人間のプレイデータの特徴量抽出.

第31 回ファジィシステムシンポジウム,

2015.
2)

Vlad Firoiu, William F. Whitney, Joshua B. Tenen- baum. Beating
the worldʼs best at auper smash bros. with deep reinforcement100

learning. Cornell University Library, 2017.
3)

F. A. Gers, J. Schmidhuber, and F. Cummins. Learn- ing toforget:continual prediction with lstm. Technical Report IDSIA
01-99, 1999.

4)

烏海不二夫, 片上大輔, 澤博隆, 葉通将, 篠田孝祐, 狩野芳伸. 人狼
知能 だます・見破る・説得する人工知能. 森北出版株式会社, Mar.
2016.

5)

人狼知能プロジェクト. http://aiwolf.org/.

6)

Wojciech Zaremba. Recurrent neural network regular- ization.
Under review as a conference

7)

paper at

ICLR

2015, 2015.

Manami Kondoh et al. Agent of werewolf game applying deeplearning predictions. The 6th Asian Conference on Information
Systems, 2017.

参考 URLhttp://www.eng.osakafuu.ac.jp/graduate/field_electrical_engineering_information_science/computer_science_intelligent-systems
https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2018/0/JSAI201
8_1N103/_article/-char/ja/③ ディジタルゲームにおける人工知能技術の応用の現在
論文名

ディジタルゲームにおける人工知能技術の応用の現在

執筆者

三宅 陽一郎 （ゲーム AI 開発者。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）

公開年月

2014/11/17

論文概略

デ ィ ジ タ ル ゲ ー ム の 目 標 は ユ ー ザ エ ク ス ペ リ エ ン ス （ User
Experience，ユーザ体験）をつくり出し提供することにある．ゲーム
技術はさまざまなユーザ体験をつくり出す科学であり，グラフィクス，
サウンド，人工知能（以下，AI とも表記）などの複数の技術要素を組み合わせて各ゲームタイトル固有の体験を生み出す．ユーザの体験には楽しい・怖い・感動する・興奮するなど言葉を超えたさまざまなバリ
エーションと振れ幅がある．ディジタルゲームにおける人工知能技術
はその一つの要素であり「エンターテイメント AI」の一種である．
ディジタルゲームにおける人工知能技術の発展は，ディジタルゲーム
自身の発展と共にある．1980 年代にディジタルゲーム自身が 1 個の小規模なソフトウェアであった時代には，人工知能技術の応用事例は
101

極めて少数であり，人工知能技術やアルゴリズムを導入すると，ゲーム
全体が AI のコンテンツのメインとなり「AI ゲーム」となった．
しかし，ゲームが大規模化しソフトウェアとして複雑なアーキテクチ
ャをもち，多数のモジュールへ分解されコンポーネント化が進められた.
現在，人工知能技術はそれぞれの機能モジュールに埋め込まれ，各モジ
ュールを知性化している．ディジタルゲームの歴史は 1970 年代初頭
から 40 年近くになるが，この 10 年でソフトウェアとしての構造が整備され，ハードウェアの急速な進化が十分な計算・メモリリソースを提供し，ゲームと AI との融合を推進している．本稿では，急速に進歩するディジタルゲームにおける人工知能の全体像について概要説明を行う．
ロボット工学と同様にディジタルゲームの最大の特徴はリアルタイム
性にあり，通常 30 分の 1 秒か 60 分の 1 秒のフレーム更新を行わなければならない．AI もまたこれに近い制約を受けるリアルタイムシス
テムであり，この制限がディジタルゲームの AI に制限と特徴をもたら
している．
目次構成

1.概論
1･1 ディジタルゲームにおける三つの人工知能
1･2 ディジタルゲームの内部構成
2.キャラクタ AI のつくり方
2･1 エージェントアーキテクチャ
2･2 センサ
2･3 エフェクタ
2･4 知能3.意思決定アルゴリズム
3･1 ルールベース AI（Rule-basedAI）
3･2 ステートベース AI（State-basedAI）
3･3 ビヘイビアベース AI（Behavior-basedAI）
3･4 ゴールベース AI（Goal-basedAI）
3･5 ユーティリティベース（Utility-basedAI）
3･6 タスクベース AI（Task-basedAI）
3･7 シミュレーションベース AI（Simulation-basedAI）
3･8 階層構造・多層構造
3･9 意思決定とアニメーションの接続102

3･10 キャラクタ同士の協調
4.ナビゲーション AI のつくり方
4･1 世界表現
4･2 オブジェクト表現
4･3 事実表現
5.メタ AI のつくり方
5･1 メタ AI 事例
5･2 メタ AI のエージェントアーキテクチャ
5･3 メタ AI の将来
6.三つの AI の組合せ方
7.学習・進化・生成の手法
7･1 キャラクタの学習・進化
7･2 1990 年代の学習・進化アルゴリズムを使ったゲーム
7･3 2000 年以降の学習・進化アルゴリズムを使ったゲーム
7･4 プロシージャル技術
7･5 ゲーム進化技術
8.まとめ
9.ゲーム産業における AI の情報源後で書く
主要な参考文献1)

安藤 毅：「サカつく」のサッカー試合 AI システム，CEDEC（2010）．

2)

石田 亨，桑原和宏，片桐恭弘：黒板モデル，分散人工知能， 第 4 章，
コロナ社（1996）3)

岩谷 徹：パックマンのゲーム学入門， エンターブレイン（2005）

4)

三宅陽一郎：クロムハウンズにおける人工知能開発から見るゲーム AIの展望，CEDEC（2006）

5)三宅陽一郎：ゲーム AI 分野，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究報告書，第 3 章，第 5 章，デジタルコンテンツ協会（2007）

6)

三宅陽一郎：ディジタルゲームにおける人工知能技術の応用，人工知能学会誌，Vol. 23, No. 1, pp. 44-51（2008）7)

三宅 陽一郎, 横山 貴規, 北崎 雄之：エージェント・アーキテクチャに基づくキャラクターAI の実装，デジタルコンテンツシンポジウム
第 4 回，予稿集，2-2（2008）8)三宅陽一郎：Spore におけるゲーム AI 技術とプロシージャル，日本
デジタルゲーム学会，第 14 回月例研究会（講演録）（2008）9)三宅陽一郎：デジタルゲーム AI，デジタルゲームの教科書（ソフトバ
ンク パブリッシング），第 23 章，pp. 214-218（2010）

103

他

参考 URL

89 件

https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_
action=repository_view_main_item_detail&item_id=1798&item_no=1&page_id=13&block_id=23④ 線形補外と k 近傍法を用いた格闘ゲームにおける敵の位置と行動の予測
論文名

線形補外と k 近傍法を用いた格闘ゲームにおける敵の位置と行動の予測）

執筆者

浅山 和宣（大阪大学工学部応用自然科学科応用物理学科目）
森山 甲一（大阪大学, 産業科学研究所, 助手）
福井 健一（大阪大学, 産業科学研究所, 准教授）
沼尾 正行（大阪大学, 産業科学研究所, 教授）

公開年月2015/5/30

論文概略1940 年代にデジタルコンピュータが完成して以来コンピュータの性能は爆発的に向上しており、さまざまな用途に利用されてきた。ゲーム
をコンピュータに行わせるという試みもその一つであり、ゲームを行
うための人工知能アルゴリズム（以下 AI）の研究も進んだことで、チェス、オセロ、将棋といったボードゲームの多くで AI は人間を凌駕しつつある。
一方リアルタイムコンピュータゲームについては、研究が広く行われてきた[1] ものの、AI の操作するプレイヤー（ノンプレイヤーキャラ
クタ(NPC)）は上手な人間プレイヤーに対等な条件ではまだ敵わない。
リアルタイムコンピュータゲームでは、AI は複数のパラメータが刻々と変化する僅かな時間の間に行動を選択しなければならず、限られた計算時間で膨大な計算を行わなくてはならないという点でボードゲー
ムとは異なっている。そのため、人間の運動、認識を遙かに超えた動きをすることで AI にハンデが与えられている[2] という現状がある。
本研究では、リアルタイムコンピュータゲームの一種である格闘ゲー
ムを対象とする。AI が人間の認識能力を越えた動きをせず、AI と人
間プレイヤーが対等なキャラクタを操作することを条件とし、AI の操
作する NPC が人間にとってより手強い対戦相手となり、多くの人間プ
レイヤーが NPC との対戦を楽しめるようにすることを目的とする。

目次構成

1. 序論
2. 格闘ゲーム FightingICE
2.1 FightingICE とは
104

2.2 ゲームのルール
2.3 HP
2.4 ゲーム環境
2.5 対戦スコア
2.6 認識の遅れ
2.7 コンペティションと出場エージェント
3. 格闘ゲームと認識能力の関係
3.1 手法3.2 実験と結果
4. 対戦相手の位置と行動の予測
4.1 線形補外
4.2 k 近傍法
4.3 提案手法
5. 提案手法の検証
5.1 予測フレーム数 f の決定
5.2 k 近傍法による行動の予測実験
5.3 実験結果
主要な参考文献

1)

Chen, H. “Lighting and materials of Halo 3,” Game Developers
Conference, 2008.

2)

Robert L. Cook. "Shade trees," Computer Graphics (SIGGRAPH'84 Proceedings), pp. 223-231.

3)

Robert L. Cook., Loren Carpenter, and Edwin Catmull. "TheReyes Image Rendering Architecture." Computer Graphics(SIGGRAPH '87 Proceedings), pp.

4)95-102.

The Irradiance Volume, Greger, G., Shirley, P., Hubbard, P., andGreenberg,D.,

IEEE

ComputerGraphics&

Applications,18(2):32-43, 19985)

石田智史, "次世代機に向けたゲームエンジンの設計," CEDEC 2006,
2006. [Kaplanyan10] Anton Kaplanyan, Carsten Dachsbacher,"Cascaded Light Propagation Volumes for Real-Time Indirect
Illumination," ACM SIGGRAPH Symposium on Interactive 3D
Graphics and Games 2010.

6)

Masaki Kawase, " DOUBLE-S.T.E.A.L におけるリアルタイム CG
表現技法," CEDEC 2002, 2002.

7)

Masaki Kawase, " IMAGIRE DAY (1) レンダリスト養成講座 2.0,"
CEDEC 2008, 2008.

105

8)

Mittring, Martin, "Finding next gen: CryEngine 2," SIGGRAPH'07: ACM SIGGRAPH 2007 courses, 2007.

9)Colt McAnlis, "HALO WARS: The Terrain of Next-Gen,” Game
Developers Conference, 2009.

10) Jason Mitchell, Gary McTaggart and Chris Green,"Shading in
Valveʼs Source Engine," SIGGRAPH Course on Advanced RealTime Rendering in 3D Graphics and Games, 2006.
他 78 件

参考 URLhttps://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2015/0/JSAI201
5_1F24/_article/-char/ja⑤ ビデオゲームと AI は相性が良いのか？
論文名

ビデオゲームと AI は相性が良いのか？

執筆者

森川 幸人（株式会社ムームー取締役 ゲーム AI 開発者）

公開年月

2017/1/11

論文概略

昨今の AI ブームで，ビデオゲームに AI を使いたいという話をよく聞きます．しかし，具体的にどう使えばよいか，どういう利点，欠点があるのか？

ビデオゲームという遊びと AI は，果たして相性が良いのか？ などの問題は実際に使った者でないとなかなか理解しにくいと思います．
過去に実際にビデオゲームに AI を使った経験を踏まえて，その点について考察したいと思います．
目次構成

1.はじめに
2.ビデオゲームで AI が活躍できる場
3.ビデオゲーム中に AI を使うときの困った問題
3･1 デバイスのスペックが低い
3･2 必ず，「正解」に達しなくてはならない
3･3 短い時間で学習を終了しないといけない
3･4 学習曲線はゲーム的カーブを描かないといけない
3･5 追加修正学習をしないといけない
4.「がんばれ森川君 2 号」
5.「アストロノーカ」
6.「くまうた」
7.「てきとうパパ」
8.まとめ
106

主要な参考文献

1)

がんばれ森川君 2 号：プレイステーション用ビデオゲーム，©1997
Sony Computer Entertainment Inc.（1997）2)

アストロノーカ： プレイステーション用ビデオゲーム，©1998
muumuu co., ltd., SYSTEM SACOM Corp., SQUARE ENIX Co.,
Ltd.（1998）

3)

くまうた：プレイステーション 2 用ビデオゲーム， ©2003 Sony
Computer Entertainment Inc.（2003）

4)てきとうパパ：スマートフォン用ビデオゲーム， ©2013 muumuuco., ltd.（2013）

参考 URLhttp://cedil.cesa.or.jp/cedil_sessions/view/156⑥ 汎用ゲーム AI エンジン構築の試みとゲームタイトルでの事例
論文名

汎用ゲーム AI エンジン構築の試みとゲームタイトルでの事例

執筆者

長谷 洋平（株式会社バンダイナムコスタジオ ゲーム AI 開発者）

公開年月

2017/1/20

論文概略

ビデオゲーム（以下，ゲーム）はグラフィック，物理シミュレーション，
ネットワークなどの高度な技術の上に成り立つエンタテイメントコン
テンツである．人工知能もゲームを構成する技術の一つであり，代表的な使用方法はプレーヤとインタラクトするキャラクタの制御である．
ゲームにおける人工知能技術は，業務システムなどの一般的に目にする人工知能技術とは少し趣が異なることからゲーム AI と呼ばれることが多い．
ゲームで使用される各種技術は日々高度化しており，技術の共有化が重要な課題となっている．共有化を目指したものとしては，Unreal
Engine 4＊1 や Unity＊ 2 に代表されるようなゲームエンジンがその代表格であり，特定の技術に絞ったものはグラフィックエンジンや物理エンジンなどと呼ばれる．ゲーム AI エンジンもその一つで，ゲー
ム内で使われる人工知能技術について処理を共通化し，効率的に開発できるようにすることを目的としたプログラムである．
ゲーム AI はプレーヤとのインタラクションを受けもつという特性上，どのようなゲームかによって求められる AI は変わってくる．そのため，ゲームにおける AI の開発は依然としてゲームタイトルごとに行うことが多く，技術の共有化は遅れている．これは商用化されているゲー
ム向けの AI ミドルウェアが経路探索などの一部の技術しかサポート
しないことからもわかるとおりである．
107

当社では，このような現状を打開すべく，どのようなゲームジャンルであっても使用できることを目指した汎用的なゲーム AI エンジンの開発を行った．本稿では，エージェント AI などのゲーム AI での各課題において，それを解決するためのゲーム AI エンジンの設計と実際のゲームタイトルでの事例を紹介する．
目次構成

1. はじめに
2. エージェントアーキテクチャ
2･1 Layer-based Perception System
2･2 Behavior Tree
2･3 HTN プランニング
2･4 プランとしての Behavior Tree
2･5 BDI アーキテクチャ
3. ゲーム AI のヒエラルキー
4. AI Director
4･1 ペーシング
4･2 感情の推測
4･3 波の形成
5. まとめ

主要な参考文献

1)

Bratman, M. E.: Intention, Plans, and Practical Reason, Harvard
University Press（1987）（門脇俊介，高橋久一郎 訳：意図と行為─合理性，計画，実践的推論─，産業図書（1994））
2)

Field, S.: Screenplay: The Foundations of Screenwriting, Dell
Publishing Company（1979）（安藤紘平，加藤正人 訳：映画を書くた

めにあなたがしなくてはならないこと シド・フィールドの脚本術，フィルムアート社（2009））3)

長谷洋平：ゲーム産業における人工知能技術（人工知能の未来へ─全
脳アーキテクチャ，ディープラーニングを用いた人工生命，ゲーム AI
─の一部），CEDEC（2016）

4)

稲葉敦志： Action games without borders: Making platinum-quality
games for the World, GDC（2016）5)三宅陽一郎：ディジタルゲームにおける人工知能技術の応用の現在，
人工知能，Vol. 30, No. 1, pp. 45-64（2015）6)大野功二：「コントラスト」で考えるゲームデザイン・レベルデザイ
ン，CEDEC（2016）7)友部博教，半田豊和：AI によるゲームアプリ運用の課題解決へのア
プローチ，CEDEC（2016）

108

8)

Uexküll, von J. J. B. and Kriszat, G.: Streifzüge durch die Umwelten
von Tieren und Menschen Ein Bilderbuchunsichtbarer Welten, Springer
Berlin Heidelberg（1934）（日高敏隆，羽田節子 訳：生物から見た世界，岩波書店（2005））

参考 URLhttps://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/index.php?active_action=repository_view_main_item_detail&page_id=13&block_id=23&item_id=8635&item_no=1⑦ リアルタイムサッカーシミュレーションの Ai システムの一手法について
論文名

リアルタイムサッカーシミュレーションの Ai システムの一手法について執筆者

安藤 毅 （株式会社セガゲームズ ゲーム AI 開発者）

公開年月

2017/1/20

論文概略

本稿は，ゲーム開発者向け技術交流会 CEDEC＊1 において著者が発表を行った講演『「サカつく」のサッカー試合 AI システム』の内容を再構成し，文章化したものである．
家庭向けゲーム機というスペックの制約されたハードウェアで，「試合
シミュレータとしての納得感」，「映像としての面白さ」，さらには「処理負荷の軽さ」，「リアルタイム操作性」といったテーマに取り組んだ．
その結果，サッカーの試合局面を離散的な状態遷移で表現する AI シス
テムを開発するに至った．本稿ではこの AI システムの設計コンセプ
ト，実装内容，そして課題に対する効果の考察を行う．

目次構成

1. はじめに
2. 「サカつく」におけるサッカー試合
2･1 求められる要件
2･2 シリーズにおけるシステムの変遷§1 完全オーサリング方式§2 完全リアルタイム方式§3 プレイセット方式§4 ハイブリッド方式
3. プレイセット方式の試合 AI
3･1 「サカつく DS」固有の要件
3･2 プレイセットについて
3･3 試合 AI の処理シーケンス§1 試合状況判断109

§2 主要局面の選手動作選択§3 局面の結果判定§4 周辺選手の動作決定
3･4 CG シーン生成処理
4. 課題に対する効果の考察
4･1 CG 画面の見栄え
4･2 展開の多様性
4･3 シーン制作工数
4･4 結果コントロール
4･5 AI 処理実行速度
4･6 操作レスポンス
4･7 デバッグ・調整におけるプレイセット方式の利点
4･8 まとめ
5. おわりに
主要な参考文献

秋山英久：ロボカップサッカーシミュレーション 2D リーグ必勝ガイド，秀和システム（2006）

参考 URLhttps://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/index.php?active_action=repository_view_main_item_detail&page_id=13&block_id=23&item_id=8634&item_no=1⑧ ディジタルゲームの人工知能
論文名

私のブックマーク 「ディジタルゲームの人工知能」

執筆者

三宅 陽一郎 （ゲーム AI 開発者。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）

公開年月

2017/7/1

論文概略

ディジタルゲームにおける人工知能研究は，現実そっくりの仮想シミュレーション空間で，キャラクタという身体 をもつ知能をつくって試す，という取組みです．そこでは複雑な三次元の地形をつくって，複雑な身体の動作を決め させることもできれば（例えばファンタジー世界で渓谷を歩かせるなど） ，長時間に及ぶ複雑なミッションを解かせ る（例えば，敵の基地に潜入して設計書をもって帰る）こともできます．
時間を素早く進めて進化アルゴリズムや学 習アルゴリズムを用いることもでき，ニューラルネットワークで動作や選択を学習することもできます．ディジタル ゲームは多様で巨大な実験の場でもあります．
しかしゲーム大国といわれる日本，事実新しい種類のゲームを出すこ110

とにおいては他の追随を許さない日本において，2017 年現在ディジタ
ルゲームの人工知能の研究者はとても少ない 状態にあります．ここでは，研究を始める端緒，ご興味をもっていただく契機としてディジタル
ゲームの世界を深く 広く俯瞰する文献をご紹介できればと思います．
導入を考えて，あえて学術文献・論文のみに絞らずに，Web 記事や 書
籍，Web 上の解説なども含ませてありますので，ご了承ください．
目次構成（1） ディジタルゲームの人工知能とは（2） ディジタルゲーム AI の産業団体・産業会議（3） ディジタルゲーム AI の学術団体・学術会議（4） ディジタルゲーム AI の書籍（5） キャラクタ AI（6） ナビゲーション AI（7） メタ AI（8） 学習・進化アルゴリズムとディジタルゲーム AI（9） 身体アニメーションと人工知能（10） ソーシャルゲームと人工知能（11） 会話とキャラクタ AI（12） コンテンツ自動生成のためのプロシージャル技術（13） 群衆 AI（14） In Game Cinematics（カットシーン）とキャラクタ AI（15） ゲーム AI ツール（16） カメラ AI（17） ゲームエンジンの中の人工知能（18） ディジタルゲーム AI の歴史（19） 哲学とゲーム AI（20） 日本におけるゲーム AI 事例

主要な参考文献1)

三宅陽一郎：ディジタルゲームにおける人工知能技術の応用の現在，〈特集〉エンターテイメントにおける AI， 人工知能，Vol. 30, No.
1, pp. 45-64（2015）

2)

AI 書庫，人工知能，Vol. 32，No. 2（2017）3)

三宅陽一郎：人工知能の作り方―「おもしろい」ゲーム AI はいかにして動くのか，技術評論社（20164)

長 谷 洋 平 ： 複 数 タ イ ト ルで 使 わ れ た 柔 軟 性 の 高 い AI エ ン ジ ン（CEDEC 2015）5)三宅陽一郎 ほか：大規模ゲームにおける人工知能─ファイナルファ
ンタジーⅩⅤの実例をもとに─，人工知能，Vol. 32（2017）

111

6)

Mat Buckland: AI Techniques for Game Programming, Cengage
Learning PTR（2002）

7)

Mat Buckland：実例で学ぶゲーム AI プログラミング，オライリー
ジャパン（2007）

8)

Mat Buckland：Programming Game AI by Example

9)Game Programming Gems

10) GAME AI PRO

参考 URL

他 46 件、参考 URL は 128 件掲載

https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_
action=repository_view_main_item_detail&item_id=8822&item_no=1&page_id=13&block_id=23⑨ 大規模ゲームにおける人工知能─ファイナルファンタジー XV の実例を
もとに─
論文名

大規模ゲームにおける人工知能─ファイナルファンタジー XV の実例
をもとに─

執筆者

三宅 陽一郎 （ゲーム AI 開発者。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）
スクウェア・エニックススタッフ （今村 紀之、インギマル グード
ムンソン、小松 智希、下川和也、上段 達弘、白神陽嗣、高橋 光佑、並木 幸介、ファビアン グラヴォ、パサートウィットヤーカーン
パサート、ヘンドリック スクバ、マシュー ジョンソン、南野真太郎、横山 貴規 以下 15 名）
公開年月

2017/3/1

論文概略

本稿は大規模なディジタルゲームにおける人工知能技 術の解説である．本文でゲームといえばディジタルゲー ムのことを意味する＊．大規模なディジタルゲームとは PlayStation®4（ソニー・インタラクテ
ィブエンタテイ ンメント社，2013）や Xbox One（Microsoft 社，
2013） など据置き型の大型ゲーム機や，ハイスペックなパソコ ン用の大容量のゲームのことであり，個人がもち得る 時代の最先端の機器上で動くタイトルを指し，ときに AAA タイトルと呼ばれる．家庭用ゲーム専用機のこと を日本では「コンシューマゲーム機」と呼ぶ．これは和 製英語であるが，一般によく使われる用語である．本稿 では，大型コンシューマゲーム機（大型ゲーム機）の歴 史と照らし合わせながらディジタルゲームにおける人工 知能技術を解説する． 大型ゲーム
112

機の特徴は，グラフィックをはじめとする強力なシミュレーション能力と大きなメモリ領域である．そこではまた人工知能にも大きな計算，
メモリが割り当てられること，物理法則を含む正確な三次元空間が ゲームワールドとして再現されていることから，ディジ タルゲームにおける人工知能技術の導入と発展がこの 15 年間継続されている
目次構成

1.

はじめに
1･1 静的システムから動的システムへ

2.

大型ゲーム人工知能の全体の構成

3.

メタ AI
3･1 レベルとメタ AI
3･2 会話システム
3･3 AI モード

4.

キャラクタ AI
4･1 エージェントアーキテクチャ
4･2 センサ
4･3 意思決定
4･4 AI Graph Editor
4･5 アセット化・オーバライド

5.

ナビゲーション AI
5･1 世界表現
5･2 パス検索
5･3 ウェイポイント
5･4 ステアリング
5･5 モーション特性
5･6 攻撃モーション解析システム
5･7 回転モーション
5･8 戦術位置検索
5･9 ヒートマップ
5･10 まとめ6.

プレーヤ AI
6･1 意識表現
6･2 仲間コマンド

7.

アンビエント AI

8.

スナップショット AI

9.

まとめ
113

主要な参考文献1)

石田 亨，桑原 和宏，片桐 恭弘：黒板モデル，分散人工知能， 第 4章，コロナ社（1996）2)

岩谷 徹：パックマンのゲーム学入門，エンターブレイン（2005）3)

岩谷 徹：セルフゲームコントロールシステム，「パックマン」岩谷氏，「Rez」水口氏ら 4 人のクリエイターが語る世界のゲームデザイン論「International Game Designers Panel」（2005）

4)

上段達弘， 下川和也， 高橋光佑， 並木幸介：FINAL FANTASY ⅩⅤにおけるレベルメタ AI 制御システム，CEDEC 2016（2016）5)三宅陽一郎：クロムハウンズにおける人工知能開発から見るゲーム
AI の展望，CEDEC（2006）．

6)

三宅陽一郎：ゲーム AI 分野，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究報告書，第 3 章，第 5 章，デジタルコンテンツ協会（2007）．

7)

三宅陽一郎：ディジタルゲームにおける人工知能技術の応用，人工知能学会誌，Vol. 23, No. 1, pp. 44-51（2008）8)

三宅 陽一郎，横山貴規，北崎雄之：エージェント・アーキテクチャに基づくキャラクター AI の実装，デジタルコンテンツシンポジウム第4 回，予稿集，2-2（2008）9)三宅陽一郎：デジタルゲーム AI，デジタルゲームの教科書（ソフトバンク

パブリッシング），第 23 章，pp. 214-218（2010）

他 33 件

参考 URLhttps://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&activ
e_action=repository_view_main_item_detail&item_id=8636&item_no=1&page_id=13&block_id=23⑩ ゲーム AI 分野，デジタルコンテンツ制作の先端技術応用に関する調査
研究報告書
論文名

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究報告書

執筆者

三宅 陽一郎 （ゲーム AI 開発者。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）

公開年月

2009/3/? 日付は不明

論文概略

映像コンテンツの高精細化に伴い、特にインタラクティブなコンテンツにおいては、より高度な表現を求めて、物理シミュレーションや AI
処理などの先端技術の活用が高まっている。そこで先端技術のインタ
ラクティブ映像制作への応用を図るため、内外の関係情報を調査する
114

と共に、新世代のデジタル制作技術基盤の方向性を追求し、核となる緊要な先端技術についての活用方策の提言を行い映像産業の振興に寄与することを目的とした調査を実施した。
これまでの調査により、我が国での映像産業の技術分野の牽引役は、ゲーム産業が担っていると考えられる。そこで、21 世紀のデジタルコンテンツを念頭におき、我が国のゲーム産業を中心としたインタラ
クティブなコンテンツに関連する研究の、映像制作への応用を図るた
め、ゲームプラットフォームやゲームを開発するための技術の変遷や教育について、内外の関連する動向・事例を調査し、その方策を検討
した。
目次構成

1. はじめに（DCAJ）
1.1 調査研究の目的（DCAJ）
1.2 本年度の活動（DCAJ）
1.3 推進体制（DCAJ）
2. ゲーム開発技術ロードマップ
2.1 はじめに
2.2 シェーダの発展
2.3 ビデオゲームにおける物理シミュレーションの歴史について
2.4 ミドルウェア（佐藤委員）
2.5 シナリオ
2.6 ユーザーインターフェイス（ソフトウェア）
2.6 周辺機器メーカーから見たハードウェアインターフェースの変
遷
2.7 開発工程管理
2.8 ゲームローカライズの歴史とこれから
2.9 アセンブラ
2.10 日本のゲーム開発技術の全体像とこれからの課題
3. 様々な切り口から見たゲーム開発
3.1 技術革新と家庭用ゲーム産業
3.2 ゲームと価格のイノベーション
3.3 ゲーム開発者教育
3.4 集合的なユーザーの振舞いを解釈するための手法について（―ユーザーの偏り（文化差）を考える―）
3.5 現場から見たゲーム開発の変遷
115

4. ゲーム開発者に対するヒアリング調査
4.1 近藤敏信氏ヒアリング
5. ゲーム開発者の就労意識とキャリア形成の課題
5.1 はじめに―問題意識と目的
5.2 調査の方法
5.3 回答者・回答者の所属企業の概要
5.4 開発者の勤続・給与
5.5 開発者の求職・転職行動
5.6 開発者の働き方
5.7 開発者の育成
5.8 開発者に対する評価・処遇
5.9 開発者の満足度
5.10 おわりに―開発者の声･･･離脱・発言？
6. 海外におけるゲーム関連技術の現状調査
6.1 GDC2010 における海外産業動向 ～ソーシャルゲームについての側面を中心に～6.2 GDC2010 における海外のゲーム関連技術についての調査
7. 日本と世界のゲーム産業支援の現状と課題
7.1 調査委員会の成果
7.2 世界のゲーム産業振興政策
7.3 日本の新ゲーム産業戦略の策定に向けて
主要な参考文献1)「デジタルコンテンツの次世代基盤技術に関する調査研究報告書」(2006 年度), 20072)

「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究報告書」(2007 年度), 2008

3)

「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究報告書」(2008 年度),

4)

Alex Champandard, Tim Verweij, Remco Straatman, Killzone
2 Multiplayer Bots, Game AI Conference, Paris, 20095)

Richard Evans, Modeling Individual Personalities in The Sims
3, GDC2010, 20106)

三宅陽一郎, "「00 年代から 10 年代へ ゲーム AI とプロシージャル
手法の進化」",GDC2010 報告会(IGDA 日本) ,7)"AI Summit '10: Slides, Notes, Highlights and Photos",
AIGameDev, 20108)

三宅 陽一郎, 「GDC における海外のゲーム関連技術についての調116

査」, 財団法人デジタルコンテンツ協会「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究報告 書 」 (2008 年 度 ),pp.331-369, 20099)

三宅 陽一郎, 「ゲーム AI 分野」, 財団法人デジタルコンテンツ協会「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究報告書」(2007 年度), pp.37-113, 200810) スチュワート ラッセル、ピーター ノーヴィグ,「エージェントアプ
ローチ 人工知能」, 共立出版, 1997


参考 URL6）

他 13 件

http://www.dcaj.or.jp/project/report/pdf/2007/dc08_07.pdf

ゲーム AI に関連する専門学校専門課程① 東京デザインテクノロジーセンター専門学校
学校名

学校法人コミュニケーションアート
東京デザインテクノロジーセンター専門学校

学部・学科名ゲームワールド ゲーム AI エンジニア専攻

学習目標

ゲーム体験をより豊かにする AI を生み出す人材を養成。AI 技術とゲームを総合的に学び、ゲーム体験をより豊かにする AI を生み出すエンジニアを育成。

年制

3 年制

カリキュラムポイント① プログラム初心者でも基礎からしっかり応用まで学べる② 業界の最先端の知識・技術を得ることができる特別講演や企業訪問③ プランナー・グラフィッカーと専攻を越えてチームを作り、ゲーム開発をする「ゲームプロジェクト」でチームワークを学ぶ
基礎カリキュラム
●基礎を学ぶアルゴリズム基礎／IT 数学／IT 基礎／コンピュータ基礎／英会
話／HTML／Office／Python●プランニングを学ぶ
ゲーム企画／シナリオ／ストーリーボード／プロジェクト進行管
理●社会人基礎を学ぶ
117

Word／Excel／PowerPoint／英会話／Illustrator／Photoshop●ビジネススキルを学ぶ
プレゼンテーション／マーケティング／プロジェクトマネジメン
ト／コミュニケーションスキル／データ分析●資格を学ぶIT パスポート／情報ネットワークセキュリティ／基本情報／応用情報／CompTIA A+ ／CCNA●スペシャルカリキュラム
海外実学研修／特別講義
専門カリキュラム
●3D プログラムを学ぶ
OpenGL を使用したプログラムの作成（応用）●プラットフォームを学ぶ
HTML5／スマホゲーム／PC ゲーム●プログラムの応用を学ぶ
中級 C++を使った OpenGL プログラムの作成（基礎）／ゲーム
AI●開発環境を学ぶ
サーバー・データベース／ネットワーク●東京ゲームショウ向けゲーム制作●ゲーム大賞向けゲーム制作
チームを組んでプロジェクトを立ち上げる
就職対策カリキュラム
資格取得サポート、業界特別ゼミ・特別講義、海外実学研修、東京
ゲームショウ出展、ポートフォリオ指導、合同企業説明会、インタ
ーンシップ
就職先

目指せる仕事ゲームプログラマー、ゲームプランナー、ゲームクリエイター、ゲー
ムサウンドプログラマー、ゲームディレクター、アプリケーションエ
ンジニア、ゲームプロデューサー、AI エンジニア など
就職実績
2019 年 4 月開講のため実績なし

参考 URLhttps://www.tech.ac.jp/course/list/game-ai/
118

② 情報科学専門学校 先端 IT システム科

実践 AI コース

学校名

学校法人岩崎学園 情報科学専門学校

学部・学科名先端 IT システム科 実践 AI コース

学習目標

将棋ソフトがプロ棋士に勝利したり、接客ロボットが店頭で出迎えてくれたりなど、日々進化する人工知能(AI)。商品開発や病気の予防・発見など、さまざまな分野への応用も期待されています。機械学習やディー
プラーニングなど、AI に関する知識を深めるコースです。

年制

3 年制

カリキュラム（時間割例）

ビッグデータ処理演習
テラバイト(1 兆文字)〜ペタバイト(1,000 兆文字)級のビッグデータ
を複数のコンピュータで分析する Hadoop というツールを使い、AI のもととなる分析を行います。
Python 入門
AI 開発時のプログラミング言語として主流になっている Python を習得。Python を扱える技術者は平均年収が高いと言われており、就転職に有利な言語です。
ゲーム AI 開発
ボードゲームやオンラインゲームの対戦相手にもなっている、AI。これをより強く、より人間らしくする仕組みを学び、実際にスマホアプ
リなどで作成します。
会話 AI プログラミング
Pepper などのロボットには、人の声を聞き取って理解する、回答を考える、声に出して答える、という仕組みが搭載されています。この
会話部分の AI を、実際に作成。
「自然に接することができる会話ロボット」の開発を目指します。
就職先

情報なし

参考 URLhttp://isc.iwasaki.ac.jp/courses_t/ai.html
119

③ ＯＣＡ大阪デザイン＆ＩＴ専門学校 AI クリエーター専攻
学校名

学校法人コミュニケーションアート
ＯＣＡ大阪デザイン＆ＩＴ専門学校

学部・学科名ゲーム IT デジタルワールド AI クリエーター専攻

学習目標

ビジネスに生かす AI 技術は、あらゆる産業分野で求められています。
GPU やディープラーニングなど人工知能関連で急成長している分野を学びます。

年制

4 年制

カリキュラム1 年次
・プログラムの基礎を学ぶ
最新 AI プログラミングの基礎から AI 開発のベースとなるシステ
ム設計までを幅広く習得します。
・主なカリキュラムIT 基礎/C 言語



AI プログラミング/コンピュータ基礎



データベース構築基礎/ソフトウェア

2 年次
・応用力を鍛える
機械学習やディープラーニングのアルゴリズムを理解し応用力を鍛えます。
・主なカリキュラム


JAVAⅡ/I 学習

統計学/T リテラシー

機械学習/ディープラーニング

3.4 年次・実践力を身につけるシステム開発など実践的な学びで即戦力を身につけ、幅広い業界で求められるエンジニアを目指します。
・主なカリキュラム

就職先システム開発/企業プロジェクト



業界特別講義/インターンシップ



海外クリエーティブ研修/卒業・進級制作展

目指せる仕事AI エンジニア、 AI コンサルタント、 ソフトウェアプログラマー、 シ
ステムインテグレーター、 システムエンジニア、 データアナリスト、
120データサイエンティストなど
就職実績
2019 年 4 月開講のため実績なし
参考 URLhttps://www.oca.ac.jp/course/ai_creator/④ 近畿コンピュータ電子専門学校 ゲーム分野学科
学校名近畿コンピュータ電子専門学校

学部・学科名ゲーム分野学科 ゲームエキスパート専攻

学習目標

POINT① ゲーム開発に必要なスキルのすべてが学習できる
POINT② 卒業と同時に大学院入学資格が習得できる
POINT③ ネットワークに関する知識と技術が取得できる

年制

4 年制

カリキュラム

実習科目内に「ゲーム AI アルゴリズム」を設置。
同科目は 3 年次 136 単位、4 年次 136 単位。

121

※ゲーム AI アルゴリズム概要
テーマを基に、学生一人ひとりが AI プログラムを作成後、作成したAI 同士を対戦させて最強を決めていくカリキュラムです。楽しみ、競い合ってレベルアップを図ります。
※ゲーム分野カリキュラム
https://kincom.ac.jp/profile/game/curriculum/〇1 年次
ライブラリや C 言語の学習に加え、各種ソフトウェアの使い方や
2D ゲームを学習します。
〇2 年次
3D ゲーム制作に加え、3D アニメーション技術や Android アプリケーションについて学びます。
〇3 年次
より完成度の高い 3D ゲームを制作。インターンシップに参加し、実践的なスキルを磨きます。
〇4 年次
ゲーム制作に加えてネットワークを学習。オンラインゲームのプロ
グラミングに挑戦します。
就職先

就職実績
株式会社アイ・オーダー/アソビモ株式会社/株式会社アンビション/株
式会社イチカラム/株式会社インテリジェントシステムズ/Vogaro 株式
会社/株式会社永昌堂印刷/株式会社 Aiming/株式会社ガンバリオン/有限会社キャンプライズ/株式会社コロプラ/株式会社サイバーコネクト
ツー/株式会社サファリゲームズ/株式会社ジーン/株式会社シューワラ
イフサポート/辰巳電子工業株式会社/株式会社トーセ/株式会社日本一
ソフトウェア/株式会社 FULL/株式会ユークス その他 多数

参考 URLhttps://kincom.ac.jp/profile/game/game_expert/
122

⑤ ECC コンピュータ専門学校

マルチメディア研究学科

学校名

ECC コンピュータ専門学校

学部・学科名

マルチメディア研究学科 ゲームプログラム開発コース

学習目標

コンシューマからモバイルまで、 プログラミング技術を本格的に学習。
将来的にはメインプログラマとして チームをまとめる人材を養成。夏と春の集中講座で、 他専攻とのチーム制作を体験できる。

年制

3 年制

カリキュラム

〇1 年目
主題：レベル別＆少人数制でプログラミング言語を学び、ゲーム制作のための描画エンジンを自作。
科目：CG 概論、ゲーム 2D アート基礎演習、プログラミング概論、
ゲム C 言語/ゲーム C++、ゲームプログラミング、描画エンジン制作、ゲーム数学 など〇2 年目
主題：シェーダーや AI、モバイルなどゲーム制作に必要な応用技術を習得。
科目：レベルデザイン、シェーダープログラミング、ゲーム制作プロ
ジェクト演習、ゲーム AI プログラミング、オンラインゲーム
プログラミング、モバイルゲームプログラミング、ゲームエン
ジンプログラミングなど※ゲーム AI プログラミングは 2 年次通年。
〇3 年目
主題：VR/AR やサウンドプログラミングなど、技術の幅を広げる。
科目：ゲームサウンドプログラミング、就職対策、卒業制作、ゲーム
研究、XR ゲームプログラミング、iOS ゲームプログラミング、
組み込み制御プログラミング※詳細のカリキュラムフローは上記 URL の PDF を参照
https://comp.ecc.ac.jp/images/course_2019/4/4_701.pdf

就職先〇目指す職業
ゲームプロデューサー、ゲームディレクター、ゲームプログラマ、モバ
イルゲームプログラマ
〇就職実績
123

株式会社 bee tribe、株式会社ガンバリオン.株式会社スクウェア・エニ
ックス、株式会社セガゲームス、株式会社レベルファイブ、株式会社バンダイナムコスタジオ、株式会社 Cygames
参考 URLhttps://comp.ecc.ac.jp/course_2020/game_coll/col_info/kaihatsu/
https://comp.ecc.ac.jp/images/course_2019/1/1_701.pdf

7）

ゲーム AI に関連するセミナー① ゲーム AI 連続セミナー
講座名ゲーム AI 連続セミナー

対象者

ゲーム開発技術者、ゲームデザイナーなど

実施主体

IGDA 日本

講師略歴

三宅陽一郎（2007 年当時、株式会社フロム・ソフトウェア）
長久勝（2007 年当時、ハイパーコンテンツ株式会社）
小山友介（芝浦工業大学, システム理工学部, 教授）

講座概要

ゲーム AI 連続セミナーは、SIG-AI が 2006 年から 2007 年にかけて
全 6 回をかけて開催。各回独立したテーマを設定し、講演によって知識を理解し、グループワーク形式のワークショップによる議論、手を動かした作業によって知識の習得を目指す。実際のゲーム開発に活かすことを目的としたセミナー。

費用

各回 1000 円～1500 円程度

時間数

全 6 回 2006 年 12 月～2007 年 12 月

実施時期

各回 2~3 時間、計 15 時間程度
第 7 回 2010 年 6 月に別途開催 4.5 時間程度
2010/6/12 ■講演スケジュール（予定）学習項目

第 1 回「Killzone における NPC の動的な制御方法」
・技術テーマとゲーム説明
・静的位置検出 (Killzone の先行研究)
・動的位置検出 (Killzone’s AI) など
第 2 回「F.E.A.R におけるゴール指向プランニング」
・F.E.A.R におけるゴール指向型アクションプランニング・クロムハウンズにおける階層型ゴール志向プランニング など
第 3 回「Chrome Hounds におけるチーム AI」
・集団における知性
124

・群知能の方法
・クロムハウンズにおけるマルチエージェント技術 など
第 4 回「Halo2 における HFSM(階層型有限状態マシン)」
・FSM
・Halo
・Halo2 など
第 5 回「NERO における学習と進化」
・C4 アーキテクチャー
・遺伝的アルゴリズム
・ニューラルネットワーク など
第 6 回「次世代ゲームにおける自動生成技術」
・プロシージャルとは何か
・自動生成技術・プロシージャル AI など
第 7 回「The Sims における社会シミュレーション」
・これまでのゲーム AI 連続セミナーのレビュー・The Sims の AI と社会シミュレーション
・社会シミュレーションの現状とこれから など
使用教材

講師作成講演資料（下記 URL からダウンロード可能）
http://blogai.igda.jp/article/33936286.html

参考 URLhttps://codezine.jp/article/corner/28
http://old2014.igda.jp/modules/bulletin/index.php?page=article&storyid=308② プランナー・プログラマのための、ゲーム AI 入門勉強会
講座名第 1 回 プランナー・プログラマのための、ゲーム AI 入門勉強会
第２回 ゲームプログラマ、プランナーのための ゲーム AI『超』入門勉強会 in コロプラ 〜AI 導入実例もご紹介〜

対象者

ゲーム開発現場のプランナー、プログラマ

実施主体

モリカトロン株式会社

講師略歴

三宅陽一郎（株式会社スクウェア・エニックス ゲーム開発者
日本デジタルゲーム学会 理事）
森川 幸人（AI 研究家、AI ゲームクリエイター、グラフィック・ク
リエイター。モリカトロン AI 研究所 所長。
）
125

成沢 理恵（ゲームプロデューサー、モリカトロン株式会社 取締役、他 5 社取締役）
本城 嘉太郎（株式会社モノビット 代表取締役、モリカトロン株式会社 代表取締役）講座概要

第一回 プランナー・プログラマのための、ゲーム AI 入門勉強会
第一回目は、これからゲーム AI を学ぼう、利用しようとされている、ゲーム開発現場のプランナー、プログラマの皆様に向けて、ゲーム AI の全体像が学べる入門講座にしたいと思っています。そもそも AI ってどんな仕組みなのか？ゲーム開発に AI を使うことによって、具体的に何ができるようになるのか？どんな部分が楽になって、どこが使い所なのか？また、プログラマであれば、アルゴリ
ズムはなんとなく理解できるけれど、実際のゲーム開発に、どうやって応用すればいいのか？など。
第二回 ゲームプログラマ、プランナーのための ゲーム AI『超』入門勉強会 in コロプラ 〜AI 導入実例もご紹介〜
ゲーム AI の全体像が学べる入門講座に加え、実際にモリカトロン
がゲーム AI の開発をサポートした事例を交えて、ゲーム専用 AIって、どんな事ができるか？ 実際のゲーム開発現場において、どのように AI を活用していけば良いのか？など、技術だけでなく現場で役立つ生の情報をお伝えしたい。ゲーム AI の歴史に始まり、AI にできること、AI の特徴、AI をゲームの世界に入れると実現できること、人間と AI の違い（人間が苦手で AI が得意なこと／人間が得意で AI が苦手なこと）など。

費用

第 1 回 1500 円
第 2 回 500 円

時間数

第 1 回 2017 年 12 月 18 日 講座 1 時間 40 分

実施時期

第 2 回 2018 年 5 月 10 日 講座 1 時間 40 分

学習項目

第1回
・ゲーム AI できるようになること・ゲーム AI による効果
・ゲーム AI の使い所
・実際のゲーム開発への応用 など
第2回
・ゲーム AI の歴史
・AI にできること
126

・AI の特徴
・ゲーム AI によって実現できること・人間と AI の違い など
参考 URLhttps://peatix.com/event/331141
https://morikatron-vol020.peatix.com/?lang=ja
http://jp.gamesindustry.biz/article/1712/17122001/
https://be-ars.colopl.co.jp/special/ai.html③ 黒川塾 52「誰にでもわかる ゲーム AI(人工知能)の話
講座名黒川塾 52「誰にでもわかる ゲーム AI(人工知能)の話」

対象者

あらゆるジャンルのクリエイター、プロデューサー、ディレクター、
起業家、営業、販売促進など

実施主体

黒川文雄

講師略歴

森川 幸人（株式会社スクウェア・エニックス ゲーム開発者、日本
デジタルゲーム学会 理事）
三宅 陽一郎（AI 研究家、AI ゲームクリエイター、グラフィック・
クリエイター。モリカトロン AI 研究所 所長）
黒川 文雄（コンテンツアドバイザー、コンサルティング、コラムニスト、IT コンサルティング会社 mokha 取締役）
講座概要

黒川塾は、音楽、映画、ゲーム、ネット、ＩＴ、すべてのエンタテイ
ンメントの原点を見つめなおし、来るべき未来へのエンタテインメン
トのあるべき姿をポジティブに考える会です。開催時期に合わせてゲスト・テーマを決定し、参加者とそれらを共有し、現状分析、動向を研究し、新たな化学変化を起こし、まだ見ぬ方向性、あるべきエンタ
メ像を創造するものです。
黒川塾 52 においては、ゲームおよびエンタテインメントジャンルにフォーカスし、現時点で知っておくべき、人工知能の実態、展開事
例、可能性、さらにはその先にある課題について、初心者でも、わかりやすいトークセッションを開催します。今回はゲストとして、ゲーム AI 研究者の三宅陽一郎氏、そして、三宅氏と「絵でわかる人工知能」を共同著作された森川幸人氏をお招きします。

費用

一般 3500 円／ 学生 3000 円

127時間数・実施2017 年 8 月 17 日 約 90 分

時期
学習項目

〇誰にでもわかる ゲーム AI(人工知能)の話
・現時点で知っておくべき・人工知能の実態
・展開事例
・可能性
・その先にある課題 など

参考 URLhttps://peatix.com/event/288930?lang=ja④ SHIBUYA SYNAPSE#2
講座名

SHIBUYA SYNAPSE#2: 先端 AI 技術を活用した新たな価値あるサービスを共創するイベント

対象者

AI を事業に活用しようとしているビジネス・サービス企画担当者
機械学習や深層学習といった人工知能に関する技術を活用しているエンジニア・研究者・学生

実施主体

株式会社ディー・エヌ・エー

講師略歴セッション 1 講師
三宅陽一郎（株式会社スクウェア・エニックス ゲーム開発者、日本デジタルゲーム学会 理事）
眞鍋和子（株式会社スクウェア・エニックス テクノロジー推進部
AI エンジニア）
セッション 2 講師
甲野佑（株式会社ディー・エヌ・エー AI システム部 AI 研究開発
グループ AI 研究開発エンジニア）
セッション 3 講師
大渡勝己（HEROZ 株式会社 エンジニア）
セッション 4 講師
奥村エルネスト純（株式会社ディー・エヌ・エー AI システム部 AI
研究開発グループ AI 研究開発エンジニア）

講座概要「ゲームと AI」をテーマに、ゲーム AI のこれまでの歴史や今後の AI技術の活用事例について、様々な紹介が行われました

費用

無料

時間数

2017/11/23 講座約 4 時間
128

実施時期
学習項目

セッション 1
ゲーム AI のこれから〜ゲーム開発工程における人工知能「ゲームの外の AI」の促進に向けて〜
セッション 2
強化学習技術とゲーム AI〜今できる事と今後できて欲しい事〜
セッション 3
将棋プログラム Ponanza における強化学習とディープラーニングの応用
セッション 4
ゲーム体験を支える強化学習の実応用について

使用教材

https://shibuya.ai/report/02/
資料が多いので全て載っているサイトを掲載

参考 URLhttps://peatix.com/event/318107?lang=ja
https://shibuya.ai/report/02/
http://sionff.hatenablog.jp/entry/2017/11/30/073000⑤ ゲームに見るエンターテインメントコンテンツへの人工知能技術の応用と課題
講座名ゲームに見るエンターテインメントコンテンツへの人工知能技術の応
用と課題

対象者

東京 CSAJ 会員企業、会員外企業
大阪（ライブ配信）CSAJ 会員企業限定

実施主体

人工知能（AI）技術研究会

講師略歴

長谷 洋平（株式会社バンダイナムコスタジオ 技術統括本部 技術第1 開発本部 プログラム 3 部 プログラム 8 課）

講座概要

人工知能（AI）技術研究会では、人工知能に関する技術や最新動向について調査研究を行い、広く情報配信を行っております。
今回は AI 処理の多用されるゲームコンテンツの開発企業である株式
会社バンダイナムコスタジオより、CEDEC での講演も行う技術者の長谷様を招聘し、AI 技術のエンタメ分野での応用例について解説していただくためのセミナーを企画しました。

費用

CSAJ 会員企業：無料
129

会員外企業：2,000 円
時間数

2018 年 10 月 25 日

実施時期
学習項目

人工知能技術は以前から最適化を目的に使用されてきましたが、昨今のめまぐるしい発展と普及により AI アシスタントに代表されるようにユーザーとのインターフェイスとしてキャラクター性を持たせるな
ど従来の最適化の範疇を超えた人を楽しませる人工知能の需要が増えています。ビデオゲームの開発では以前からコンテンツをより面白くするという目的で人工知能技術が使われています。本セミナーでは、ゲーム開発での事例を紹介することでエンターテインメントコンテン
ツでの人工知能技術の応用可能性や課題について考察したいと思います

参考 URLhttp://www.csaj.jp/NEWS/committee/ai/181025.html

130

8）

調査まとめ

本事例調査結果のまとめを以下に掲載する。
今回の事例調査で収集したゲーム AI に関する書籍・論文・セミナーの事例については。近年になって公になった事例が比較的多く見受けられた。特に書籍については 2018
年出版の事例が複数見受けられ、現在まさに注目されはじめていることが伺える。
書籍についてはゲーム内で自律的に行動する AI やプレイヤーの対戦相手となる AI な
ど、ゲームコンテンツの中に組み込む AI 技術に関する内容を取り扱っているものが多い。ゲーム制作への AI 技術を中心に取り上げた書籍は見当たらず、現在はまだ研究途上にあることが推察できる。
論文については特に著者に注目したい。株式会社スクウェア・エニックスの三宅陽一郎
氏による論文が 10 年以上前から近年に至るまで多数公開されている。同氏はセミナーの講演者としても名を連ねており、有力なゲーム AI 技術研究者の一人であると考えられる。また、同様に論文執筆やセミナー講演を多数手がけている森川幸人氏は、2017 年に国内初のゲーム専門 AI の会社であるモリカトロン株式会社を設立している。本章第 1
節、第 2 節で報告したように、ゲーム業界ではまだ AI 技術の活用イメージが具体化されていない状況にあると考えられる。このような状況下でゲーム AI 人材の養成を考えるとき、次年度以降、彼らのような先行的にゲーム AI に関連する研究・活動を行っている方々の知見を取り入れていくための活動を検討したい。
また、専門学校について調査を行ったところ、ゲーム AI 技術教育を主要な教育テーマとした専門学校やゲーム AI 技術教育を既存のカリキュラムに取り入れている専門学校を発見することができた。前者については現時点では運用実績がある事例はないが、カリキ
ュラムを見ると機械学習やディープラーニングなどを取り入れており、本事業で教育プロ
グラムを検討する上で積極的に参考としていくために、次年度以降、より詳細な情報収集を行うための活動を検討していきたい。

131

第３章 プロトタイプ開発

132

第１節
1）

開発スキーム概要

本事業では日本のゲーム業界のさらなる発展を支援するために、ゲーム分野の AI 技術に明るく、ビジネスモデルの扱いが堪能で、制作現場への AI 技術導入・活用を促進する
ことのできる AI ゲーム人材の育成を目的とする教育プログラムの開発に取組む。
本プログラムの検討にあたっては、ゲーム業界の既存の開発プロセスや職種・職務、使用するツール・ドキュメント等の開発現場の実態に関わる情報を整理し、その中で AI ゲ
ーム人材が果たす役割や持つべきスキル等を定義する必要がある。
そこで今年度、教育プログラムの開発にあたってまず、前章で報告した調査結果をもとに、ゲーム制作企業の協力を得て、ゲーム業界の実務現場における開発プロセスや職種・職務等の従来型の開発スキームを整理した。
これをもって、次節以降に掲載する AI ゲーム人材スキル標準やカリキュラム・シラバ
スを検討する際の基礎資料とした。

2）構成

ゲーム制作現場における開発スキームとして以下 4 項目に関して情報の整理と検討を行い、資料を作成した。開発物は「第 5 章 参考資料」に掲載するので参照いただきたい。
資料名
開発工程概要概要
ゲーム制作現場における案件の発生から企画・設計、開発、
リリースまでの一連の工程を大まかに整理。またゲーム制作に関わる職種の各工程における関与度を評価。

職種別職務概要

ゲーム制作に関わる経営・管理、技術系、デザイン系、サウンド系の職種呼称とそれぞれの役割を整理。

使用ドキュメント

ゲーム開発工程で使用する代表的なドキュメント項目とその概要を整理。

使用ツール

ゲーム開発工程で使用する代表的なツール種別とその概要、
ソフトウェア例を整理。

133

第２節

1）

スキル標準

概要

調査結果および前節で報告した開発スキームをもとに、ゲーム分野の AI 技術の導入・活用を促進できる AI ゲーム人材に求められる知識・スキルを整理したスキル標準のプロ
トタイプ開発に取組んだ。
本スキル標準では、ゲーム AI 人材に求められるスキル領域として、「AI 技術スキル領域」「ツールスキル領域」「共通スキル領域」の 3 領域を設定した。各領域には複数のスキル項目を設定しており、ゲーム業界企業の協力を得て、各スキル項目についてゲーム制作に関わる各職種の到達目標を検討・評価し、設定した。
なお本スキル標準の構成を検討するには、IT 分野の人材評価指標の有力な先行事例である独立行政法人 情報処理推進機構（IPA）の IT スキル標準（ITSS）を参照した

2）

構成

以下に本スキル標準を構成する「AI 技術スキル領域」「ツールスキル領域」「共通スキル
領域」の 3 領域のスキル項目を掲載する。各スキル項目に対するゲーム制作関連職種の到達目標を記載した資料は「第 5 章 参考資料」に掲載する。
なお、到達目標について今年度は、職種別必須コンピテンシー度を「◎＝指示できる」「〇＝自らできる」「△＝指示を受けてできる」でき評価し、職種種別必須度を「◎＝必須」「〇＝できたほうがいい」「△＝なくても可」で評価した。
次年度以降はこのスキル標準のプロトタイプをもとに、各スキル項目の詳細要件定義やレベル設定による構造化などを検討していきたい。

① AI 技術スキル領域スキル項目
AI 技術領域のスキル項目は前掲の株式会社スクウェア・エニックスによって整理された
下図の技術項目を参考に設定した。

134

ゲームの中、ゲームの外の AI 技術

出典：株式会社スクウェア・エニックス
以下に AI 技術領域のスキル項目を掲載する。
分類

AI 技術スキル項目
メタＡＩ

ゲーム
の中の
ＡＩ

ナビゲーションＡＩ
キャラクタＡＩ

概要
ストーリーやマップといった要素の制御
ゲーム内でキャラクターが移動する空間を AIで制御するキャラクターが自律的に思考できるようになるための仕組みシミュレーションＡＩ

パラメータ生成

データマイニング

ロギング＆アナライジング

自動バランスＡＩ

遺伝的アルゴリズム、ニューラルネットワーク

ゲーム インターフェース上のＡＩ

音声解析、言語解析、ゼスチャー認識の外の プロシージャＡＩ

開発工程を助けるＡＩ

ＡＩ

ＱＡ－ＡＩ

ＱＡのためのＡＩ

ユーザーの生態信号制御の入出力値として生体信号を用いる

開発支援ＡＩ

開発イテレーションの効率化

データ可視化

ゲームを可視化する135

② ツールスキル領域スキル項目
ツールスキル領域では本章第 1 節で報告した開発スキーム内の「仕様ツール」をもとに、スキル項目を設定した。以下にツールスキル領域のスキル項目を掲載する。
スキル項目
統合開発環境(IDE）
プログラミング言語
テキストエディタ概要
ゲーム制作に必要なソフトウェアを一つに組み合わせたパッケージ。
コンピュータプログラムを記述するための形式言語。
プログラミングを行う際にソースコードを記述するために使用するソフトウェア。
グラフイックデザイン素材を制作したり動きを確認する

グラフィックデザインツール

ためのツール。ゲーム内へのアセットやモデリング～リ
ギング～スキニングは IDE を用いる。
制作関係者が使用の確認やイメージや動きのチェック等

コミュニケーションツール

を一元的に管理できるようにしたり、日常的な情報交換
や報告、連絡を行うツール。

ビジネスツール

ドキュメント作成業務上で使用する様々な書類、資料等を作成するために使用するツール。

③ 共通スキル領域スキル項目
共通スキル領域では、独立行政法人 情報処理推進機構の共通キャリア・スキルフレー
ムワーク（CCSF）に設定されたゲーム分野を含む IT システム系人材に求められる共通的なスキルを参照してスキル項目を設定した。以下に共通スキル領域のスキル項目を掲載す
る。
分類

スキル項目
事業戦略策定戦略策定

ビジネス系

戦略実行マネジメント
標準の維持・管理と品質管理
営業・調達活動136

契約管理
プロジェクトマネジメント
企画策定
企画評価
事業継続計画
資産管理
人的資源管理（人材育成）
カスタマーサービスマネジメント
システム要件定義
システム開発・構築
システム保守技術系

システム運用コンプライアンス
情報セキュリティマネジメント
新ビジネス・新技術に関する研究・検証と支援

137

第３節
1）

カリキュラム

教育プログラムの全体像

本事業で開発するのは、ゲーム技術に AI 技術を適用できる AI ゲーム人材を育成し、ゲーム業界の中でも特に中堅企業群の AI 導入・活用を促進することを目的とする教育プロ
グラムである。
本プログラムは、ゲーム分野の専門学校専門課程を卒業した者を主な対象とする 1 年制
研究科での運用を想定し、総学習時間は 850 時間以上とし、学習内容は「ゲーム AI 技術」
「ゲームビジネス」の 2 系統で構成する。
本教育プログラムの全体像を下表に記載する。
項目
名称

内容
Society5.0 に対応する AI ゲーム人材育成プログラム
AI 技術の普及により大きな変革を迎える Society5.0 時代に備え、日ポリシー

本ゲーム業界への AI 技術の普及・導入を促進し、ビジネスの効率化・コンテンツの質的向上に貢献すると共に、将来的には新たなビジネスモデル・コンテンツの創出を目指す人材を育成・輩出する。

対象

ゲーム分野の専門学校専門課程卒業予定者または既卒者
ゲーム分野の AI 技術に関わる最先端の知識・技術を学習する「ゲーム AI 技術系統」と、AI を活用したビジネスを企画立案するためのゲームビジネスに関わる知識を学習する「ゲームビジネス系統」で学習

学習概要

内容を構成する。これらの学習の上で、さらに、AI を活用したゲー
ムビジネスを実現するための企画立案力・計画遂行力・プレゼン力等のマネジメント人材としてのコンピテンシーを醸成する PBL 学習を行う。
ゲーム分野の AI 技術に関わる最先端の技術・知識とゲームビジネス

学習成果に関わる知識を併せ持ち、それらの知識を活用したビジネスモデル・
コンテンツを企画・立案すると共に、これを実現する実践力をも持つ
ゲーム AI ブリッジ人材の育成を目標とする。

学習系統
目的・概要

ゲーム AI の種類やそれぞれの詳細、他分野で活用
ゲーム AI 技術されている AI 技術の概要等の知識学習を行うと共に、ゲーム AI 構築技術を習得し、ゲーム制作現場
138

で主導的に AI 技術の導入・活用を促進できる人材を育成。
ゲームビジネスの全体像に至るまでの全般的な知識
ゲームビジネスを習得すると共に、AI 技術を活用したゲームビジネスの在り方を実践的に研究することで、新たなゲームビジネスを創出し、実践できる人材を育成。

時間・単位数

総計 850 時間以上 76 単位以上（専門学校研究科 1 年制を想定）
AI ゲーム人材としての総合的な知識・スキルを求められるゲームビ

評価方法

ジネス PBL の取組み状況・取組姿勢や成果物等に対する指導教員による AI ゲーム人材スキル標準に基づく評価を主とする。

2）

科目構成

上述の通り、本教育プログラムの学習内容は、「ゲーム AI 技術」「ゲームビジネス」の 2系統に分類する。各系統に分類する科目の現状の想定を下表に示す。
「ゲーム AI 技術」「ゲームビジネス」の 2 系統の科目は、それぞれ実習・応用・基礎の3 科目群で構成する。
実習科目群では、両系統共通で、実践的な AI ゲーム人材を育成することを目的に、ゲームビジネスでの AI 技術の導入・活用を題材とする PBL（Project Based Learning）を実施する。PBL では、既存のビジネスモデルやコンテンツの持つ課題を AI 技術の導入により解決するプランの検討等、実務に準ずるテーマを設定し、学習者にチームでこのプロジェクトの推進させる形で実践的な学習を行う。
応用科目群では、AI を活用したゲームビジネスを企画立案・実現するために必要な専門的知識として、ゲーム分野に特化した AI 技術・ビジネスに関わる学習を行う。「ゲーム AI
技術系統」では、最先端のゲーム AI の種類やそれぞれの詳細を講義形式で学習すると共に、ゲーム AI のアルゴリズムの構築・検証等の技術演習も実施する。
「ゲームビジネス系
統」では、現状のゲームビジネスの概観や AI 技術を導入した際に予想される変化、ゲー
ムビジネスに関わる全般的な知識等を学習すると共に、AI 技術を活用したゲームの企画設
計を演習形式で実施する。
基礎科目群は、主に受講者のレベル合わせを目的とし、ゲーム分野に特化した学習を行
うための基礎となる AI 技術やビジネスに関わる汎用的な内容を学習する。受講者たちは139

自身の能力・学習経験に合わせてこの科目群から学習科目を取捨選択し、e ラーニングにより自己学習を行うことを想定する。
但し、以下に掲載する基礎科目群の構成項目は現状の想定であり、今後の実証講座等の活動を通して想定受講者のレベルを明確化した上で、スキル標準で設定したレベルとのギャップと対応するように、学習科目の追加等を検討していく予定である。
系統

ゲーム AI 技術

実習

ゲームビジネス・ゲームビジネス PBL・ゲーム AI 技術概論

・ゲームビジネス概論

ゲーム AI プログラミング・ゲームビジネスプランニング

成・ゲーム AI 技術演習 等

・ゲーム企画設計演習 等

科

・AI 技術オーバービュー

・ビジネス基礎・統計分析

・経営マネジメント

・機械学習・ディープラーニング

・コミュニケーション論

・データマイニング 等

・マーケティング論 等

構

目

応用

基礎

・共通 計 315 時間以上 28 単位以上
・実習・応用時間
単位数

・実習・応用計 315 時間以上 28 単位以上
・基礎（※任意）225 時間以上 20 単位以上
・基礎（※任意）e ラーニングを活用した自己学
習e ラーニングを活用した自己学
習
ビジネス系専門課程のマネージャ

AI 技術を取扱う IT 分野の専門課
検討・開発
方針

程のカリキュラム・教材を参考としながら、ゲーム AI 技術教育に特化する形で再編成し、追加開発を行う。

―教育を目的とするカリキュラ
ム・教材や、ゲーム分野専門学校のプランナー教育を目的とするカ
リキュラム・教材を参考としながら、ゲーム AI を活用したゲームビ
ジネス教育へと再編成し、追加開
発を行う。

140

3）

科目概要・時間数

前項に掲載した科目群について、下表に今年度検討した各科目概要と想定学習時間数を
示す。
系統

分類

科目名

概要

時間

既存のビジネスモデルやコンテンツの持つ共通

実習

ゲ ーム ビジ ネス

課題を AI 技術の導入により解決するプラン

PBLの企画提案等、実務に即したプロジェクト

315h

を学習者主導で実施
ゲームの開発・運営を支援する“ゲームの外
ゲーム AI 技術概の AI”と、コンテンツに組み込む“ゲームの論中の AI”について、その種別や役割、構造、

90h

導入事例等を学習
応用

ゲーム AI プログ

ゲームＡＩ技術

ラミング

ゲームビジネス応用

築の手順・方法を、C++や Python を使っ135h

たプログラミングを行いながら学習

ゲーム AI 技術演

学習者自身が与えられた課題をもとにゲー

習ム AI の設計・構築を行う演習

AI 技術オーバー

ゲーム分野に限らない様々な分野の AI 技術

7.5h

ビュー

の種類、動向、導入状況等を学習(eL)

AI に関わる統計分析の概要、手法、活用方

7.5h

法等について学習(eL)

機械学習・ディー

機械学習・ディープラーニングの概要、違

7.5h

プラーニングい、それぞれの手法、活用事例等(eL)

デ ータ マイ ニン

AI に関わるデータマイニングの概要、手

7.5h

グ

法、活用方法等について学習(eL)

ゲ ーム ビジ ネス

ゲームビジネスの事業構造、収益構造、人概論

事構造、連携構造等の概要を学習

ゲ ーム ビジ ネス

ゲームビジネスの企画立案・推進フローを

プランニング

事例分析を行いながら学習

ゲ ーム 企画 設計

AI 技術を活用したコンテンツのビジネスプ

演習

ランを学習者が検討・作成する演習

統計分析
基礎

ゲーム AI のプログラム構造および設計・構

141

90h

45h
90h
135h

一般的な企業経営・プロジェクト運営の基

7.5h

本的な構造を学習(eL)

経 営マ ネジ メン

企業の組織運営、財務管理、人事等のマネ

7.5h

ト

ジメントに関する全般的な知識を学習(eL)

コ ミュ ニケ ーシ

ビジネスに必要なプレゼンテーションスキ

7.5h

ョン論

ルや対人関係構築スキル等を学習(eL)

マ ーケ ティ ング

マーケティングの概要や手法、市場分析の

7.5h

論

観点・経営活動への反映方法等を学習(eL)

ビジネス基礎基礎

今年度はこの構成をもとに、さらに各科目の前期・後期の時間配分や時間割イメージの検討を行った。これに関連する資料については「第 5 章 参考資料」に掲載する。

142

第４節
1）

シラバス

概要

前節で報告した通り、本事業で開発する教育プログラムは「ゲーム AI 技術」と「ゲームビジネス」の 2 系統の科目群で構成される。これらの科目群に分類される各科目について、本事業内において、学習時間、学習形式、学習概要、講義計画（各コマの学習テー
マ）、評価方法等を掲載したシラバスを作成する。
今年度は特に「ゲーム AI 技術系統」に分類される科目群のシラバスの検討を行った。
次年度以降も引き続き今年度成果をもとに検討を進め、内容のブラッシュアップや詳細化を図ると共に、「ゲームビジネス系統」のシラバスの作成を進めていく。

2）

様式

本事業では以下の共通様式で各科目に対応するシラバスを作成する。今年度はこの様式に基づき、「ゲーム AI 技術系統」に分類される 7 科目についてシラバスを作成した。
「第5 章 参考資料」に掲載するので参照いただきたい。
講義名
講義時間
講義形式
講義概要
講義計画
第〇回

（学習テーマ）

第〇回（学習テーマ）

第〇回（学習テーマ）

評価方法
参考図書（書籍、論文等）

備考

143

第５節
1）

講義教材

概要

本事業では、Society5.0 に対応する AI ゲーム人材育成プログラムの構築・運用するために必要な、ゲーム AI 技術を題材とする講義教材の開発に取組む。今年度は、次年度以降の教材フルスペック版開発に先立ち、開発方針を具体化するために、本プログラムを構成するゲーム AI 技術系統科目群のうち、「ゲーム AI 技術概論」の一部学習項目に対応するプロトタイプ教材の開発を行った。

2）構成

今年度開発した講義教材プロトタイプは、メインコンテンツとサブコンテンツで構成され、合計 4 時間程度の学習をフォローすることができる。
メインコンテンツは、ゲーム AI 技術系統科目「ゲーム AI 技術概論」における「ゲームの中の AI、ゲームの外の AI」をテーマにした講義において、1 コマ 1.5 時間分をフォローするパワーポイント形式の講義教材である。
また、本事業で開発する教育プログラムでは e ラーニングによる基礎学習を取り入れていることから、メインコンテンツを内容的に補強する形で、講義映像とパワーポイント形式の講義資料で構成されるサブコンテンツを作成した。この教材では、ゲーム AI 技術の学習を進める上で必要な知識として、ゲーム制作実務現場においてデファクトスタンダードとなっている統合開発環境 Unity に関する知識やゲーム業界の現状の実態に関する知識を学習することができる。
以下に本教材に掲載した学習項目を掲載する。教材本体については「第 5 章料」に掲載する。
〇メインコンテンツ
・静的システムから動的システムへ－歴史的経緯－「力任せ法」と「自動化」の対決－静的なシステム－動的な方向への進化
144

参考資

・大型ゲーム人工知能の全体構成
・レベルとメタ AI
・Unity－プロジェクトを作成する－インターフェースの使い方－Stage の作成－Stage を静的なオブジェクトとして配置－プレイヤーの移動－プレイヤーの追加－ゲームの再生－世界の枠組みを作る
・まとめ〇サブコンテンツ
・ゲームプログラマーとは・Unity とは・Unity の学び方
・ゲーム AI とは・ゲーム業界への就職
・ゲーム業界動向
・ゲームプロデューサーの仕事
・プロダクトマネージャーとは・デザイナー
・就職活動

145

第６節
1）

演習教材

概要

本事業では、Society5.0 に対応する AI ゲーム人材育成プログラムの構築を行い、本プ
ログラムを運用するために必要なゲーム AI 技術に関する演習教材を開発する。そこで今
年度は、次年度以降の教材フルスペック版開発に先立ち、開発方針を具体化するために、本プログラムを構成するゲーム AI 技術系統科目群のうち、「ゲーム AI 技術演習」における一部の学習項目に対応した演習教材プロトタイプの開発を行った。

2）構成

今年度開発した演習教材プロトタイプは、ゲーム AI 技術系統科目「ゲーム AI 技術演習」における「ゲームにおける空間表現・物理表現」をテーマにした講義において、3 コ
マ 4.5 時間分をフォローする内容とした。
本教材は習者用資料と指導者用資料の 2 点から構成される。学習者用資料には、学習の流れ、課題設定、ワークシート、参考資料等を掲載した。指導者用資料には、課題の回答
例、指導のポイント、技術指導の手引き等を掲載した。
また、本教材はゲーム制作実務現場においてデファクトスタンダードとなっている統合
開発環境 Unity を使用して課題に取組む想定である。そこで各課題・回答例に対応するUnity のプロジェクトファイルを用意した。
以下に本教材に掲載した学習項目を掲載する。教材本体については「第 5 章料」に掲載する。
１．単純な動きの実装・効率化
課題①

iTween を使った移動

課題②

iTween を使ったサイズ変更

課題③

iTween を使った UI オブジェクトの色味変更

課題④

iTween を使った UI オブジェクトの透明度変更

２．オブジェクトの回転
課題⑤ オブジェクトの回転
146

参考資

課題⑥

iTween でオブジェクトの回転

３．アニメーション調整の効率化
課題⑦

iTween の移動位置をプロパティ化

課題⑧iTween の再生時間をプロパティ化

課題⑨iTween の透明度変更値をプロパティ化

４．アニメーションの実機確認．
課題⑩ 再生速度調整設定画面の実装
５．調整値の最終反映

147

第４章 今後の展開
今年度は多数のゲーム業界企業やゲーム分野専門学校の協力を得て、ゲーム業界における AI 技術の現状に関する情報を収集することができた。現状ゲーム分野においては AI 技術の導入・活用が大規模に実現している段階ではないが、多くの企業・専門学校が今後 AI技術に対応している必要性を感じている。その状況下で、本事業で養成を目指すゲーム AI
人材に対するニーズを確認することができたことは、今年度の大きな成果である。
次年度は今年度の調査結果を踏まえ、本格的に教育プログラム・教材の検討・開発に着手すると共に、実証的な講座の企画・開催を予定している。今年度の調査の中で、ゲーム分野における専門学校教育については、産業界の人材ニーズとの整合性やゲームプログラ
ミング教育、AI 技術教育に対応できる指導教員の確保などに課題があることも明らかになった。この課題に対する解決策も含めて、検討を行っていきたい。

148

第５章 参考資料① ゲーム業界企業アンケート調査票② ゲーム分野専門学校アンケート調査票③ 開発スキーム関連資料④ スキル標準関連資料⑤ カリキュラム関連資料⑥ シラバス関連資料⑦ 講義教材プロトタイプ関連資料⑧ 演習教材プロトタイプ関連資料

149ΰʖϞ‫ۂ‬ֆͶ͕͜Ζਕࡒಊ޴͹‫ݳ‬য়ͳఴ๮Ͷ‫ؖ‬ΚΖࣰସ௒ࠬ
Πϱίʖφ௒ࠬධ
,յ౶ं৚ๅ

‫ऀޜ‬Ͷͯ͏ͱɼԾ‫ߴى‬໪Ͷ͟‫ى‬೘͚ͫ͠͏ɽ
‫໌ۂة‬

ˠ࣏͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν̏ͯમΞͲʕΝ෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
ॊ‫ۂ‬ҽ

̏ɿ ਕҐԾ          ̐ɿ ਕҐ৏  ਕҐԾ‫و‬ໝ̑ɿ ਕҐ৏  ਕҐԾ     ̒ɿ ਕҐ৏  ਕҐԾ̓ɿ ਕҐ৏  ਕҐԾ         ̔ɿ ਕҐ৏ຌ௒ࠬධ͹͟‫ى‬೘ं༹Ͷͯ͏ͱɼԾ‫ߴى‬໪Ͷ͟‫ى‬೘͚ͫ͠͏ɽ

‫ى‬೘ं໌

ॶ଒෨ॼ

ༀ৮

͟ࢱ໌









7(/

͟࿊ཙ઎
0DLO









‫ऀޜ‬͹क͵ࣆ‫ܙۂ‬ସͶͯ͏ͱɼ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν  ͯમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿࣙऀ੣඾֋൅Νकͳ͢ͱ͏Ζʤण୙֋൅ׄ߻ʁ༁    ׄʥ̐ɿण୙֋൅Νकͳ͢ͱ͏Ζʤण୙֋൅ׄ߻ʁ༁    ׄʥ






150

,,

ࣆ‫ۂ‬ʀਕࡒ͹‫ڱݳ‬‫ऀޜ‬સରͲ͹‫ݳ‬য়͹ਕࡒ͹գ෈ଏ‫״‬Ͷͯ͏ͱɼ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν 
ͯમ;ɼʕΝ෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿ෈ଏ͢ͱ͏Ζ             ̐ɿΏΏ෈ଏ͢ͱ͏Ζ̑ɿΏΏգ৔Ͳ͍Ζ            ̒ɿգ৔Ͳ͍Ζ̓ɿ‫ࡑݳ‬ͺనਜ਼ͫ͗ɼࠕ‫෈ޛ‬ଏͤΖ‫ࠒݡ‬Ί  ̔ɿ‫ࡑݳ‬నਜ਼Ͳɼң࣍Ͳ͘Ζ‫ࠒݡ‬Ί‫Ͳऀޜ‬ਕࡒ͗ಝͶ෈ଏ͢ͱ͏ΖɼΉͪͺগཔదͶ෈ଏͤΖ‫ࠒݡ‬Ί͹৮झͺʹΗͲ͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Νͤ΄ͱમ;ɼʕΝ෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿ‫ܨ‬Өકྲྀ          ̐ɿ‫̑         ڂݜ‬ɿ֋൅ ̒ɿӨ‫̓            ۂ‬ɿϜʖίτΡϱή    ̔ɿ‫ة‬ժ ̕ɿ‫ܨ‬ཀྵ            ̖ɿਕࣆ         ̗ɿ๑ແ ̏̎ɿࠅ֐ଲেࣆ‫ۂ‬ʤք֐કྲྀʀք֐ϜʖίτΡϱήʀք֐Ө‫ۂ‬ʀϫʖΩϧ΢θ౵ʥ̏̏ɿͨ͹ଠʤ                              ʥ‫Ͳऀޜ‬ਕࡒ෈ଏ΃͹ଲԢࡨͳ͢ͱɼࣰࢬͤΖ͟қ޴͍͗Ζ΍͹ͺʹΗͲ͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Νͤ΄ͱમ;ɼʕΝ෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿೖຌਕ͹ࡀ༽࿰֨୉ʀࡀ༽‫خ‬६͹ೊԿ ̐ɿ֐ࠅਕ͹ࡀ༽֋࢟Ήͪͺࡀ༽࿰֨୉
̑ɿΨϓεϥΠ͵ʹք֐‫ͳۂة‬͹࿊‫֨ܠ‬୉ ̒ɿࠅ಼‫΃ۂة‬͹ΠΤφλʖεϱή֨୉̓ɿ৿ٗढ़ʀઅඍ౵ͶΓΖ‫ۂ‬ແ͹ްིԿ  ̔ɿ‫ࡑݳ‬ɼଲԢࡨΝ‫ݗ‬౾஦̕ɿͨ͹ଠʤ                               ʥ‫Ͳऀޜ‬ͺऀҽΝଲেͳͤΖਕࡒү੔͹खૌΊΝࣰࢬ͢ͱ͏Ή͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖
Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν  ͯમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
ʤਕࡒү੔͹खૌྭʁऀ಼֐Ͳ͹ιϝψʖʀߪसճʀ‫ݜ‬रʀห‫ک‬ճ͵ʹʥ̏ɿणߪචਤ͹ιϝψʖ౵Νઅఈ͢ͱ͏Ζ ̐ɿणߪਬও͹ιϝψʖ౵Νઅఈ͢ͱ͏Ζ̑ɿ‫ࡑݳ‬ͺઅఈ͢ͱ͏͵͏͗‫ݗ‬౾஦Ͳ͍Ζ ̒ɿ౲໚અఈͤΖ༩ఈͺ͵͏






151

˕ ࣏͹͑ͬɼ‫ৼؖ͗͟ऀޜ‬Ν͕࣍ͬ͹ΠϱίʖφͶ͟յ౶͚ͫ͠͏ɽྈ๏͹ΠϱίʖφͶ͟յ౶͏ͪͫ͏ͱ΍ߑ͏ΉͦΞɽˢ ΰʖϞ‫ۂ‬ֆ‫ۂة‬͹֐ࠅਕ‫༽׈‬য়‫ڱ‬ʀқ޴Ͷ‫ͤؖ‬ΖΠϱίʖφʤSʛʥˢ ΰʖϞ‫ۂ‬ֆ‫ۂة‬͹ $, ٗढ़಍೘ʀ‫༽׈‬қ޴Ͷ‫ͤؖ‬ΖΠϱίʖφʤSʛʥ






152

ΰʖϞ‫ۂ‬ֆ‫ۂة‬͹֐ࠅਕ‫༽׈‬য়‫ڱ‬ʀқ޴Ͷ‫ͤؖ‬ΖΠϱίʖφᶙɿ͞ΗΉͲ͹֐ࠅਕࡒ‫༽׈‬͞ΗΉͲͶ֐ࠅਕࡒΝ‫ͳͪ͢͞༽ޑ‬ͺ͍ΕΉ͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν̏ͯમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿ͍Ζ                ̐ɿ͵͏ˠ  Ґ߳ͺɼ  Ͳʰ̏ɿ͍ΖʱΝમ୔͠Ηͪ๏͹Ί͟յ౶͚ͫ͠͏ɽ͞ΗΉͲͶࡀ༽ͪ͢֐ࠅਕࡒ͹ࠅ੸Ν‫͏͚ͫ͠ͱ͓گ‬ɽਕ਼Ͳ৏Ғ͖̓ࠅΉͲ͟‫ى‬೘͚ͫ͠͏ɽʤ     ʥʤ      ʥʤ      ʥʤ      ʥʤ      ʥ͞͹਼೧ͲͺՁਕ͹֐ࠅਕࡒΝࡀ༽͢ͱ͏Ή͖ͤɽʤ     ʥਕ  ͞ΗΉͲͶࡀ༽ͪ͢֐ࠅਕࡒ͹‫ܙ༽ޑ‬ସͺʹΗͶ౲ͱͺΉΕΉ͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦
͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Νͤ΄ͱમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿਜ਼ऀҽ               ̐ɿ‫ܘ‬༁ऀҽ ̑ɿഁ‫ऀݥ‬ҽ              ̒ɿΠϩώ΢φ̓ɿͨ͹ଠʤ         ʥ Ͳʰɿਜ਼ऀҽʱͳʰɿ‫ܘ‬༁ऀҽʱͳ͟յ౶͠Ηͪ๏Ͷ͕ࢗ͏͢Ήͤɽ͞ΗΉͲͶࡀ༽ͪ͢֐ࠅਕࡒͺҐԾ͹ʹΗͶ౲ͱͺΉΕΉ͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν̏ͯમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿ৿ଖ͹Ί              ̐ɿ஦౏͹Ί̑ɿ৿ଖʀ஦౏ʹͬΔ΍͍Ζ       ̒ɿͨ͹ଠʤ           ʥ






153



 Ͳʰɿ৿ଖ͹Ίʱͳ͟յ౶͠Ηͪ๏Ͷ͕ࢗ͏͢Ήͤɽ͞ΗΉͲͶ‫৿ͪ͢༽ޑ‬ଖͶͯ͏ͱɼ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν̏ͯમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿೖຌࠅ಼͹ָߏ͹ଖ‫ۂ‬ਫ਼͹Ί     ̐ɿք֐͹ָߏ͹ଖ‫ۂ‬ਫ਼͹Ί̑ɿࠅ಼ͳք֐͹ྈ๏͹ָߏ͖Δࡀ༽ͪ͗͢ɼࠅ಼͹ଖ‫ۂ‬ਫ਼͹๏͗ଡ͏      ̒ɿࠅ಼ͳք֐͹ྈ๏͹ָߏ͖Δࡀ༽ͪ͗͢ɼք֐͹ଖ‫ۂ‬ਫ਼͹๏͗ଡ͏
̓ɿͨ͹ଠʤ                 ʥ͞ΗΉͲͶ֐ࠅਕΝ‫ͤ༽ޑ‬ΖࡏͶɼʹ͹Γ͑͵ูॄ๏๑Νࡀ༽͢Ή͖ͪ͢ɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Νͤ΄ͱમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿ‫ٽ‬ਕγ΢φ             ̐ɿ616 ΃͹߁ࠄ̑ɿ়ղ‫΃ंۂ‬͹‫ٽ‬ਕ          ̒ɿָߏ΃͹‫ٽ‬ਕ̓ɿͨ͹ଠʤ              ʥ͞ΗΉͲ͹֐ࠅਕࡒ͹ࡀ༽͹ࡏͶɼʹ͹Γ͑͵ࣁ࣯ʀ೵ྙΝ॑ࢻ͢Ή͖ͪ͢ɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν  ͯΉͲમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿ઒໵எࣟ         ̐ɿҲൢ৙ࣟ     ̑ɿαϝϣωίʖεϥϱ೵ྙ ̒ɿϕϪκϱτʖεϥϱ೵ྙ  ̓ɿ൅૟ྙ      ̔ɿೖຌ‫ྙޢ‬̕ɿӵ‫̖          ྙޢ‬ɿೖຌ‫ޢ‬ʀӵ‫ޢ‬Ґ֐͹֐ࠅ‫ྙޢ‬̗ɿҡชԿనԢྙ       ̏̎ɿϨʖξʖερϕ̏̏ɿқཋʀ೦қ       ̏̐ɿ੷‫ۅ‬੓     ̏̑ɿ‫ڢ‬௒੓̏̒ɿ੔੹ɼ‫̓̏       ྼܨ‬ɿͨ͹ଠʤ               ʥ͞ΗΉͲࡀ༽ͪ͢֐ࠅਕࡒ͹ೖຌ‫ޢ‬೵ྙΝ൓இͤΖ‫خ‬६ͳ͢ͱՁΝ॑ࢻ͢Ή͖ͪ͢ɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Νͤ΄ͱમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿೖຌ‫ޢ‬೵ྙࢾ‫ݩ‬ʤ-/37ʥ     ̐ɿϑζϋηೖຌ‫ޢ‬೵ྙτηφʤ%-7ʥ 

̑ɿ-FHUW                 ̒ɿࣙऀࡠ੔͹ೖຌ‫    ݩࢾޢ‬̓ɿͨ͹ଠ͹ೖຌ‫̔             ݩࢾޢ‬ɿ໚ં࣎͹Ԣଲ   ̕ɿೖຌ‫ޢ‬೵ྙͺ໲Κ͵͏         ̖ɿͨ͹ଠʤ            ʥ






154

  Ͳʰ̏ɿೖຌ‫ޢ‬೵ྙࢾ‫ݩ‬ʤ-/37ʥʱͳ͟յ౶͠Ηͪ๏Ͷ͕ࢗ͏͢Ήͤɽʹ͹ఖౕ͹ϪϗϩΝ‫خ‬६ͳ͢Ή͖ͪ͢ɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν̏ͯમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿ1̓              ̐ɿ1̒            ̑ɿ1̑
̑ɿ1̐              ̒ɿ1̏  Ͳʰ̐ɿϑζϋηೖຌ‫ޢ‬೵ྙτηφ %-7 ʱΝ͟յ౶͠Ηͪ๏Ͷ͕ࢗ͏͢Ήͤɽʹ͹ఖౕ͹ϪϗϩΝ‫خ‬६ͳ͢Ή͖ͪ͢ɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν̏ͯમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿ ఼Ґ৏ʤ-ʥ     ̐ɿ ఼Ґ৏ʤ-ʥ    ̑ɿ ఼Ґ৏ʤ-ʥ̑ɿ ఼Ґ৏ʤ-ʥ     ̒ɿ ఼Ґ৏ʤ-ʶʥ ࡀ༽ͪ͢֐ࠅਕࡒ͹೘ऀ࣎‫غ‬ͺ͏ͯͲ͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν̏ͯ
મ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿ݆̒          ̐ɿ ݆Ґ֐͹݆Ͳ೧  յ    ̑ɿ೧਼ؔյ ̑ɿܿҽ఼࣎        ̒ɿ਷࣎
̓ɿͨ͹ଠʤ            ʥ ֐ࠅਕࡒΝ‫ͪ͢༽ޑ‬ཀྵ༟Ͷͯ͏ͱɼ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν  ͯΉͲમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿೖຌਕऀҽ͗࣍ͮͱ͏͵͏ηΫϩΝึ͑ͪΌ          ̐ɿ༑ऴ͵ਕࡒ֮ฯ͹ͪΌ    ̑ɿք֐ϜʖίτΡϱή‫;ٶ‬ք֐਒ड़͹ͪΌ ̒ɿ֐ࠅ‫ޢ‬Ν࿫ͦΖਕࡒ͗චགྷ      ̓ɿೖຌਕ͹ਕࡒ͗෈ଏ͢ͱ͏Ζ     ̔ɿ৿͢͏൅૟Νචགྷͳ͢ͱ͏Ζ     ̕ɿऀ಼͹ਕࡒ‫׈‬੓Կ              ̖ɿξ΢ώʖετΡ‫ک‬Կ͹ͪΌ          ̗ɿͨ͹ଠʤ                            ʥ







155

 ‫͏ͱ͢༽ޑࡑݳ͗ऀي‬Ζ֐ࠅਕࡒͶ‫ͱؖ͢‬ɼ՟ୌ౵͗͟͡͏Ήͪ͢Δ͟‫ى‬೘͚ͫ͠͏ɽ






 ͞ΗΉͲͶࡀ༽ͪ͢֐ࠅਕࡒ͗म͏ͪ৮झͺɼʹ͹Γ͑͵΍͹͍͗ΕΉ͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Νͤ΄ͱમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿ‫ܨ‬Өકྲྀ          ̐ɿ‫̑         ڂݜ‬ɿ֋൅ ̒ɿӨ‫̓            ۂ‬ɿϜʖίτΡϱή    ̔ɿ‫ة‬ժ ̕ɿ‫ܨ‬ཀྵ            ̖ɿਕࣆ         ̗ɿ๑ແ ̏̎ɿࠅ֐ଲেࣆ‫ۂ‬ʤք֐કྲྀʀք֐ϜʖίτΡϱήʀϫʖΩϧ΢θ౵ʥ̏̏ɿͨ͹ଠʤ                              ʥ ‫Ͳऀي‬ͺ֐ࠅਕࡒ͹ਕࣆ඲ՃΝʹ͹Γ͑Ͷߨͮͱ͏Ή͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲
ͤΖ΍͹Ν  ͯમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿೖຌਕऀҽͳಋ༹Ͷ͢ͱ͏Ζ       ̐ɿೖຌਕऀҽͳͺҡ͵Ζ̑ɿͨ͹ଠʤ                ʥ    ֐ࠅਕࡒ͹‫ڇ‬༫ର‫ܧ‬Ͷͯ͏ͱɼ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν  ͯમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿೖຌਕऀҽͳಋ༹Ͷ͢ͱ͏Ζ       ̐ɿೖຌਕऀҽͳͺҡ͵Ζ̑ɿͨ͹ଠʤ                ʥ ֐ࠅਕࡒ͹ত਒‫ؽ‬ճͶͯ͏ͱɼ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν  ͯમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿೖຌਕऀҽͳಋ༹Ͷ͢ͱ͏Ζ       ̐ɿೖຌਕऀҽͳͺҡ͵Ζ̑ɿͨ͹ଠʤ                ʥ






156

 ֐ࠅਕࡒ͹ҡಊͶͯ͏ͱɼ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν  ͯમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ   ̏ɿೖຌਕऀҽͳಋ༹Ͷ͢ͱ͏Ζ       ̐ɿೖຌਕऀҽͳͺҡ͵Ζ̑ɿͨ͹ଠʤ                ʥ ֐ࠅਕࡒͶଲͤΖ‫ݜ‬र͹ࣰࢬ๏๑Ͷͯ͏ͱɼ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Νͤ΄
ͱમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿࣙऀͲࣰࢬ͢ͱ͏Ζ      ̐ɿଠऀ౵ͳҲॻͶࣰࢬ͢ͱ͏Ζ̑ɿଠऀ౵Ͷҗ୙͢ͱ͏Ζ     ̒ɿ਷࣎֋࠷͠Ηͱ͏ΖιϝψʖΝ‫͏ͱ͢༽׈‬Ζ̓ɿ‫ݜ‬रΝࣰࢬ͢ͱ͏͵͏̔ɿͨ͹ଠʤ                ʥ ֐ࠅਕࡒ͗ߨ͑‫ݜ‬र͹಼༲Ͷͯ͏ͱɼ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Νͤ΄ͱમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿࣰແ       ̐ɿϑζϋηϜψʖ      ̑ɿೖຌ‫ޢ‬̒ɿ‫ݜ‬रΝࣰࢬ͢ͱ͏͵͏̓ɿͨ͹ଠʤ                ʥ ‫ऀي‬͹ք֐਒ड़͹༙ໃͶͯ͏ͱ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν̏ͯમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿ਒ड़͢ͱ͏Ζ       ̐ɿҐ઴͢ͱ͏ͪ͗‫ࡑݳ‬ͺ͢ͱ͏͵͏̑ɿ਒ड़͹६ඍΝ͢ͱ͏Ζ   ̒ɿ਒ड़͹‫ݗ‬౾Ν͢ͱ͏Ζ̓ɿ਒ड़͹༩ఈͺ͵͏̔ɿͨ͹ଠʤ                ʥ    Ͳʰ̏ɿ਒ड़͢ͱ͏ΖʱΉͪͺʰ̐ɿҐ઴͢ͱ͏ͪ͗‫ࡑݳ‬ͺ͢ͱ͏͵͏ʱͳ͟յ
౶͠Ηͪ๏Ͷ͕ࢗ͏͢Ήͤɽ਒ड़ࠅʀஏҮ͹਼Ͷͯ͏ͱɼ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤ
Ζ΍͹Ν̏ͯમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ̏ɿ Ωࠅ           ̐ɿʛ ͖ࠅ         ̑ɿʛ ͖ࠅ  ̒ɿ ϴࠅҐ৏



157

   Ͳʰ̏ɿ਒ड़͢ͱ͏ΖʱΉͪͺʰ̐ɿҐ઴͢ͱ͏ͪ͗‫ࡑݳ‬ͺ͢ͱ͏͵͏ʱͳ͟յ
౶͠Ηͪ๏Ͷ͕ࢗ͏͢Ήͤɽ‫఼࣎ݳ‬ΉͲͶ਒ड़͢ͱ͏Ζɼ͢ͱ͏ͪࠅʀஏҮͶͯ͏ͱɼ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Νͤ΄ͱમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿ౨ΠζΠ                ̐ɿ౨ೈΠζΠ̑ɿΨʖηφϧϨΠʀωϣʖζʖϧϱχ    ̒ɿϦʖϫρϏ̓ɿ๼ธ                   ̔ɿ஦ೈธ
̕ɿͨ͹ଠʤ               ʥ ‫ऀي‬͹ऀҽؔͲ͹࢘༽‫ޢݶ‬Ͷͯ͏ͱɼ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν̏ͯમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿೖຌ‫ޢ‬͹Ί              ̐ɿӵ‫ޢ‬͹Ί̑ɿೖຌ‫ͳޢ‬ӵ‫ޢ‬Νญ༽̒ɿͨ͹ଠʤ               ʥ ‫ࠅ֐Ͳऀي‬ਕࡒΝࡀ༽ͪ͢͞ͳͶΓͮͱɼʹ͹Γ͑͵ްՎ͗ಚΔΗΉ͖ͪ͢ɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Νͤ΄ͱમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿք֐‫఼ڎ‬ΏखӀ઎ͳ͹‫޴ܐؖ‬৏     ̐ɿ৿‫֭ٮޒو‬ಚ̑ɿ৿‫̒             ୕֋ۂࣆو‬ɿҡชԿʀଡ༹੓͹ཀྵմ޴৏
̓ɿऀ಼‫׈‬੓Կ              ̔ɿήϫʖώϩԿ΃͹ཀྵմଇ਒
̕ɿͨ͹ଠʤ                                ʥ ‫ࠅ֐Ͳऀي‬ਕࡒΝ‫ࡏͪ͢༽ޑ‬ɼφϧϔϩΏ໲ୌɼ՟ୌ͵ʹ͍͗ΕΉ͖ͪ͢ɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Νͤ΄ͱમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ͍ͱͺΉΖ΍͹Ν͕મ;͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿ๑ྫ৏͹໲ୌ           ̐ɿଶ۲΃͹෈ຮ ̑ɿಋ྇‫;ٶ‬৏࢚ʀ෨Ծͳ͹ਕؔ‫̒  ܐؖ‬ɿऀ಼‫ۂ‬ແ৏͹໲ୌ ̓ɿଠऀͳ͹‫ۂ‬ແ৏͹໲ୌ       ̔ɿϕϧ΢ϗʖφͶ‫ͤؖ‬Ζ໲ୌ̕ɿಝͶφϧϔϩʀ໲ୌ͵ʹͺ͵͖ͮͪ̖ɿͨ͹ଠʤ               ʥ







158

   Ͳ͟յ౶͠Ηͪߴ໪Ͷͯ͏ͱɼՆ೵͵൥ҕͲ۫ରదͶ͟‫ى‬೘͚ͫ͠͏ɽ  ʥͲ͟յ౶͠Ηͪ֐ࠅਕࡒΝ‫Ͳͳͪ͢͞༽ޑ‬ਫ਼ͣͪ໲ୌͶͯ͏ͱɼʹ͹Γ͑͵๏͗͟ଲԢ͠ΗΉ͖ͪ͢ɽՆ೵͵൥ҕͲ͟‫ى‬೘͚ͫ͠͏ɽ
ʤྭʁ৏࢚ɼਕࣆ୴౲ंɼಋ྇ʀοʖϞϟϱώʖɼ֐෨‫ʹ͵ؖؽ‬ʥᶚɿࠕ‫ޛ‬͹֐ࠅਕࡒ‫༽ޑ‬‫ࡑݳ‬ɼ֐ࠅਕࡒΝ‫͏ͱ͢༽ޑ‬Ή͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν̏ͯમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿ‫͏ͱ͢༽ޑࡑݳ‬Ζ         ̐ɿҐ઴ͺ‫ࠕ͗ͪ͏ͱ͢༽ޑ‬ͺ͢ͱ͏͵͏̑ɿ͞ΗΉͲ‫  ͏͵͗ͳͪ͢͞༽ޑ‬̒ɿͨ͹ଠʤ               ʥࠕ‫ޛ‬͹֐ࠅਕࡒ͹ࡀ༽ʀ‫༽ޑ‬Ͷͯ͏ͱ͕ࢗ͏͢Ήͤɽ  Ͳʰ̏ɿ‫͏ͱ͢༽ޑࡑݳ‬ΖʱΝ͟յ౶͠Ηͪ๏Ͷ͕ࢗ͏͢Ήͤɽࠕ‫ޛ‬ɼࡀ༽΍‫؜‬Όͱ֐ࠅਕࡒ͹‫༽ޑ‬Ͷͯ͏ͱɼ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν̏ͯમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿࠕ‫ޛ‬΍‫̐         ͏ͪ͢༽ޑ‬ɿࠕ‫ޛ‬͹‫༽ޑ‬Ͷͯ͏ͱͺ‫ݗ‬౾஦̑ɿࠕ‫ޛ‬͹‫༽ޑ‬Ͷͯ͏ͱͺভ‫ۅ‬ద     ̒ɿ‫͏͵͢༽ޑ‬̓ɿͨ͹ଠʤ               ʥ






159

  Ͳʰ̐ɿҐ઴‫ࠕ͗ͪ͏ͱ͢༽ޑ‬ͺ͢ͱ͏͵͏ʱΝ͟յ౶͠Ηͪ๏Ͷ͕ࢗ͏͢Ήͤɽࠕ‫ޛ‬ɼࡀ༽΍‫؜‬Όͱ֐ࠅਕࡒ͹‫༽ޑ‬Ͷͯ͏ͱɼ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν
̏ͯમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿࠕ‫ޛ‬Ήͪ‫̐         ͏ͪ͢༽ޑ‬ɿࠕ‫ޛ‬͹‫༽ޑ‬Ͷͯ͏ͱͺ‫ݗ‬౾஦̑ɿࠕ‫ޛ‬͹‫༽ޑ‬Ͷͯ͏ͱͺভ‫ۅ‬ద      ̒ɿ‫͏͵͢༽ޑ‬๏ਓ̓ɿͨ͹ଠʤ               ʥ  Ͳʰ̑ɿ͞ΗΉͲ‫͏͵͗ͳͪ͢͞༽ޑ‬ʱΝ͟յ౶͠Ηͪ๏Ͷ͕ࢗ͏͢Ήͤɽࠕ‫ޛ‬ɼࡀ༽΍‫؜‬Όͱ֐ࠅਕࡒ͹‫༽ޑ‬Ͷͯ͏ͱɼ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν̏ͯમ̏ɿࠕ‫ޛ‬ͺ‫̐          ͏ͪ͢༽ޑ‬ɿࠕ‫ޛ‬͹‫༽ޑ‬Ͷͯ͏ͱͺ‫ݗ‬౾஦̑ɿࠕ‫ޛ‬͹‫༽ޑ‬Ͷͯ͏ͱͺভ‫ۅ‬ద      ̒ɿࠕ‫ޛ‬΍‫͏͵͢༽ޑ‬̓ɿͨ͹ଠʤ               ʥ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ  Ͳમ୔ͪ͢ཀྵ༟Ͷͯ͏ͱɼ͟‫ى‬೘͚ͫ͠͏ɽˠ  Ͳʰ̑ɿ͞ΗΉͲ‫͏͵͗ͳͪ͢͞༽ޑ‬ʱΝમ୔͠Ηͪ๏ͺ  ͶҢಊ͢ͱ͚ͫ͠͏ɽˠҐ߳͹࣯໲Ͷͯ͏ͱͺɼ ̏ Ͳʰ̏ɿ‫͏ͱ͢༽ޑࡑݳ‬ΖʱΉͪͺʰ̐ɿҐ઴ͺ‫͏ͱ͢༽ޑ‬ͪ͗ࠕͺ͢ͱ͏͵͏ʱͳ͟յ౶͠Ηͪ๏Ͷ͕ࢗ͏͢Ήͤɽ






160



‫͏ͱ͢༽ޑ‬Ζ֐ࠅਕࡒ͹ஏҮͶͯ͏ͱɼ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Νͤ΄ͱમ
;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿ౨ΠζΠ              ̐ɿ౨ೈΠζΠ̑ɿ౨ʀ౨ೈҐ֐͹ΠζΠ         ̒ɿϦʖϫρϏ̓ɿ๼஦ೈธ
̔ɿͨ͹ଠʤ               ʥࠕ‫ޛ‬ɼ֐ࠅਕࡒΝࡀ༽ͤΖ৖߻ɼ‫ܙ༽ޑ‬ସͺʹΗͶ౲ͪΕΉ͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖
Δ֚౲ͤΖ΍͹Νͤ΄ͱમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿਜ਼ऀҽ           ̐ɿ‫ܘ‬༁ऀҽ        ̑ɿഁ‫ऀݥ‬ҽ̒ɿΠϩώ΢φ         ̓ɿͨ͹ଠʤ               ʥ Ͳʰ̏ɿਜ਼ऀҽʱʰ̐ɿ‫ܘ‬༁ऀҽʱͳ͟յ౶͠Ηͪ๏Ͷ͕ࢗ͏͢Ήͤɽࠕ‫ޛ‬ɼࡀ༽
ͤΖ֐ࠅਕࡒͯ͏ͱɼ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν  ͯમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ
͠͏ɽ̏ɿ৿ଖ͹Ί                ̐ɿ஦౏͹Ί          ̑ɿ৿ଖʀ஦౏ʹͬΔ΍͍ΕಚΖ̒ɿͨ͹ଠʤ               ʥࠕ‫ޛ‬ɼࡀ༽ͤΖ֐ࠅਕࡒ͹৮झͶͯ͏ͱɼ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Νͤ΄ͱમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿ‫ܨ‬Өકྲྀ          ̐ɿ‫̑         ڂݜ‬ɿ֋൅ ̒ɿӨ‫̓            ۂ‬ɿϜʖίτΡϱή    ̔ɿ‫ة‬ժ ̕ɿ‫ܨ‬ཀྵ            ̖ɿਕࣆ         ̗ɿ๑ແ ̏̎ɿࠅ֐ଲেࣆ‫ۂ‬ʤք֐કྲྀʀք֐ϜʖίτΡϱήʀϫʖΩϧ΢θ౵ʥ̏̏ɿͨ͹ଠʤ                              ʥ







161



֐ࠅਕࡒΝࡀ༽ͤΖ໪దͳ͢ͱɼ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Νͤ΄ͱમ;ɼ˕Ν෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿೖຌਕऀҽ͗࣍ͮͱ͏͵͏ηΫϩΝึ͑ͪΌ          ̐ɿ༑ऴ͵ਕࡒ֮ฯ͹ͪΌ    ̑ɿք֐ϜʖίτΡϱή‫;ٶ‬ք֐਒ड़͹ͪΌ ̒ɿ֐ࠅ‫ޢ‬Ν࿫ͦΖਕࡒ͗චགྷ      ̓ɿೖຌਕ͹ਕࡒ͗෈ଏ͢ͱ͏Ζ     ̔ɿ৿͢͏൅૟Νචགྷͳ͢ͱ͏Ζ     ̕ɿऀ಼͹ਕࡒ‫׈‬੓Կ              ̖ɿξ΢ώʖετΡ‫ک‬Կ͹ͪΌ          ̗ɿͨ͹ଠʤ                            ʥࠕ‫ޛ‬ɼ֐ࠅਕࡒΝ‫ͤ༽׈‬ΖͶ͍ͪΕɼʹ͹Γ͑͵՟ୌ͍͗ΕΉ͖ͤɽՆ೵͵൥ҕͲ͟‫ى‬೘͚ͫ͠͏














162

ΰʖϞ‫ۂ‬ֆ‫ۂة‬͹ $, ٗढ़಍೘ʀ‫༽׈‬қ޴Ͷ‫ͤؖ‬ΖΠϱίʖφ,,, ΰʖϞ֋൅͹‫ڱݳ‬‫ऀޜ‬͹ΰʖϞ֋൅Ͷ‫ؖ‬࿊ͤΖ৮झ͹͑ͬɼਕࡒ͗෈ଏ͢ͱ͏Ζ΍͹ͺʹΗͲ͖ͤɽ࣏
͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν  ͯમ;ɼʕΝ෉͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿϕϫυϣʖγʖ           ̐ɿυΡϪένʖ̑ɿϕϫήϧϜʖ            ̒ɿήϧϓΡρΩʖ̓ɿυδ΢ψʖ             ̔ɿυώρΪʗ̕ɿʹ͹৮झ΍෈ଏ͢ͱ͏͵͏̖ɿͨ͹ଠ








‫Ͳऀޜ‬ΰʖϞ֋൅Νߨ͑ࡏɼಝͶʹ͹Γ͑͵޽ఖͲਕࡒ͗෈ଏ͢ͱ͏Ζ͖ɼ͕‫͚͓گ‬
ͫ͠͏ɽ







‫Ͳऀޜ‬ΰʖϞ֋൅Νߨ͑ࡏɼಝͶਕ݇ඇѻक़Ώ࣎ؔ୻क़͵ʹɼαηφξΤϱʀްིԿΝਦΕͪ͏޽ఖ͍͗Ηͻɼ͕‫͏͚͓ͫ͠گ‬ɽ










163

,9 ΰʖϞ $, ٗढ़ͶଲͤΖқࣟʀয়‫ڱ‬ۛ೧ɼ$, ٗढ़͹‫ڂݜ‬ʀࣰ༽Կ͗਒ΞͲ͕Εɼ༹ʓ͵ࢊ‫ۂ‬Ͷ୉͘͵รԿ͗๜ΗΖͳ͏ΚΗͱ͏ΉͤɽΰʖϞ‫ۂ‬ֆ͹ϑζϋηͶ͕͏ͱ΍ɼ‫ة‬ժʀ֋൅ΏϜʖίτΡϱήɼ൤ജɼଠऀͳ͹࿊‫༹ʹ͵ܠ‬ʓ͵৖໚ͲӪ‫͗ڻ‬ड़Ζͳߡ͓ΔΗΉͤɽ‫Ͳऀޜ‬ͺ͞͹Γ͑͵ۛ೧͹য়‫ڱ‬Νण͜ͱɼ$, ٗढ़΃͹ଲԢ͹චགྷ੓Ν‫͕ͱͣ״‬ΔΗΉ͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖
Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν  ͯમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿ‫͚ک‬චགྷ੓Ν‫͏ͱͣ״‬Ζ       ̐ɿΉ͍Ή͍චགྷ੓Ν‫͏ͱͣ״‬Ζ
̑ɿ͍ΉΕචགྷ੓Ν‫̒     ͏͵͏ͱͣ״‬ɿΉ͚ͮͪචགྷ੓Ν‫͏͵͏ͱͣ״‬ΰʖϞ $, ٗढ़Ͷͺ୉͚͘෾͜ͱʰΰʖϞαϱτϱςͶૌΊࠒΉΗΖ $, ٗढ़ʱͳʰΰʖϞ֋൅ʀӣӨΝึঁʀްིԿͤΖ $, ٗढ़ʱ͹  ‫ܧ‬౹͍͗Ζͳ‫ݶ‬ΚΗͱ͏Ήͤɽ‫Ͳऀޜ‬ͺʹ͹Γ͑͵ $, ٗढ़Ͷ‫ৼؖ‬Ν͕࣍ͬͲ͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Νͤ΄
ͱમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿΰʖϞαϱτϱςͶૌΊࠒΉΗΖ $, ٗढ़ʤྭʁཱࣙదͶߨಊͤΖΫϡϧένʖ$,ɼϕϪ΢ϢʖΝψϑΰʖφͤΖ $, ͵ʹʥ̐ɿΰʖϞ֋൅ʀӣӨΝึঁʀްིԿͤΖ $, ٗढ़ʤྭʁࣙಊυʖνफॄʀմੵɼࣙಊώϧϱεϱήɼࣙಊτηφ͵ʹʥ̑ɿ‫Ͳ఼࣎ݳ‬ͺΓ͚Κ͖Δ͵͏͹ͲՁͳ΍‫͏͵͓ݶ‬̒ɿͨ͹ଠʤ                               ʥ৏‫ى‬͹Γ͑͵ $, ٗढ़Ͷͯ͏ͱɼ‫ऀޜ‬͹ΰʖϞ֋൅‫ۂ‬ແ͹஦ͶखΕ೘Ηͱ͏͚͟қ޴ͺ͍ΕΉ͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν  ͯમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿͤͲͶखΕ೘Η࢟Όͱ͏Ζ      ̐ɿࠕ‫ޛ‬खΕ೘Ηͱ͏ͪ͘͏̑ɿࠕͺߡ͓ͱ͏͵͏͗ࠕ‫ݗޛ‬౾ͤΖ   ̒ɿखΕ೘ΗΖқ޴ͺ͵͏ Ͳʰ ͤͲͶखΕ೘Η࢟Όͱ͏Ζʱͳ͟յ౶͠Ηͪ๏Ͷ͕ࢗ͏͢Ήͤɽ۫ରదͶʹ͹Γ͑͵ $, ٗढ़Ν͟‫͠༽׈‬Ηͱ͏Ζ͖ɼ͕‫͏͚͓ͫ͠گ‬ɽ







164




‫ޛࠕͲऀޜ‬ɼΰʖϞ֋൅͹༹ʓ͵৖໚ͲΰʖϞ $, ٗढ़͹‫༽׈‬Ν‫ݗ‬౾ͤΖࡏɼಝͶʹ͹Γ͑͵͞ͳ͗՟ୌͶ͵ΕಚΉ͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Νͤ΄ͱમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿ$, ٗढ़͹झྪʀ‫༽׈‬๏๑Ͷ‫ͤؖ‬Ζஎࣟ  ̐ɿ$, ٗढ़͹಍೘࣎Ͷචགྷͳ͵Ζࣁۜ
̑ɿ$, ٗढ़Ν಍೘ʀӣ༽ͤΖͪΌ͹ٗढ़ྙ ̒ɿ$, ٗढ़‫ڂݜ‬ʀ಍೘६ඍ͹ͪΌ͹࣎ؔ
̓ɿ$, ٗढ़‫ڂݜ‬ʀ಍೘६ඍͶ͚ׄਕదࣁ‫̔ ݱ‬ɿಝͶ՟ୌͳ͵Εͨ͑͵͞ͳͺ͵͏̕ɿͨ͹ଠʤ                             ʥ‫Ͳऀޜࡑݳ‬ͺɼ$, ٗढ़Ͷ‫ؖ‬ΚΖஎࣟʀٗढ़Ν࣍ͯਕࡒ͹ү੔Ώ֭ಚΝ਒Όͱ͏Ή͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν  ͯમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿ͖͵Ε੷‫ۅ‬దͶ਒Όͱ͏Ζ      ̐ɿΏΏ੷‫ۅ‬దͶ਒Όͱ͏Ζ
̑ɿ͍ΉΕ਒Όͱ͏͵͏         ̒ɿΉ͚ͮͪ਒Όͱ͏͵͏ΰʖϞ $, ٗढ़͹झྪΏ಍೘ʀ‫༽׈‬๏๑Ͷ‫ؖ‬ΚΖஎࣟʀٗढ़Ν࣍ͯਕࡒͺɼࠕ‫ޛ‬͹ΰʖϞ‫ۂ‬ֆͶͳͮͱචགྷͶ͵Ζͳࢧ͏Ή͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν  ͯમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿචགྷͶ͵Ζͳࢧ͑          ̐ɿචགྷͶ͵ΖՆ೵੓͍͗Ζͳࢧ͑̑ɿ͍ΉΕචགྷ͵͏ͳࢧ͑        ̒ɿΉ͚ͮͪචགྷ͵͏ͳࢧ͑







165

9

઒໵ָߏͶଲͤΖқࣟ‫Ͳऀޜ‬ͺΰʖϞ෾໼͹઒໵ָߏଖ‫ۂ‬ਫ਼͹ࡀ༽Νߨͮͱ͏Ή͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ
֚౲ͤΖ΍͹Ν  ͯમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿଡ਼ࡀ༽͢ͱ͏Ζ          ̐ɿঙ਼ͫ͗ࡀ༽͢ͱ͏Ζ̑ɿΆ·ࡀ༽͢ͱ͏͵͏         ̒ɿΉ͚ͮͪࡀ༽͢ͱ͏͵͏ʤʥͲʰଡ਼ࡀ༽͢ͱ͏Ζʱʰঙ਼ͫ͗ࡀ༽͢ͱ͏Ζʱͳ͟յ౶͠Ηͪ๏Ͷ͕ࢗ͏͢Ήͤɽ‫ͪ͢༽ࡀͲऀޜ‬઒໵ָߏଖ‫ۂ‬ਫ਼͹ฑ‫ۋ‬ద͵೵ྙਭ६Ͷͯ͏ͱɼʹ͹Γ͑͵һেΝ͕࣍ͬͲ͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν  ͯમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿ୉͏Ͷຮଏ͢ͱ͏Ζ         ̐ɿΉ͍Ή͍ຮଏ͢ͱ͏Ζ̑ɿΏΏ෈ຮ͍͗Ζ           ̒ɿ୉͏Ͷ෈ຮ͍͗ΖʤʥͲʰଡ਼ࡀ༽͢ͱ͏Ζʱʰঙ਼ͫ͗ࡀ༽͢ͱ͏Ζʱͳ͟յ౶͠Ηͪ๏Ͷ͕ࢗ͏͢Ήͤɽ‫ͪ͢༽ࡀͲऀޜ‬઒໵ָߏଖ‫ۂ‬ਫ਼͹೘ऀ఼࣎Ͳ͹ฑ‫ۋ‬ద͵எࣟʀٗढ़ΝؓΊɼ઒໵ָߏ͹‫گ‬ү಼༲Ͷʹ͹Γ͑͵һেΝ͕࣍ͬͲ͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν  ͯમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿ୉͏Ͷຮଏ͢ͱ͏Ζ         ̐ɿΉ͍Ή͍ຮଏ͢ͱ͏Ζ̑ɿΏΏ෈ຮ͍͗Ζ           ̒ɿ୉͏Ͷ෈ຮ͍͗ΖΰʖϞ෾໼͹઒໵ָߏͶଲ͢ͱɼ͟қ‫ݡ‬ʀ͟གྷ๮͍͗Ηͻɼ͟‫ى‬೘͚ͫ͠͏ɽ







‫Ͳऀޜ‬ͺ઒໵ָߏͳ͹࿊‫ܠ‬ʤ΢ϱνʖϱ͹ण೘Ηɼߪࢥഁ‫ݥ‬ɼ‫֋ࡒگ‬൅‫ྙڢ‬ɼ΢ϗϱφ‫ʹ͵࠷ڠ‬ʥͶ‫ৼؖ‬Ν͕࣍ͬͲ͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν  ͯમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ

̏ɿ‫͍͗ৼؖ‬Εɼ‫ࡑݳ‬࿊‫͏ͱ͢ܠ‬Ζ    ̐ɿ‫ৼؖ‬ͺ͍Ζ͗ɼ‫ࡑݳ‬࿊‫ܠ‬ͺ͵͏̑ɿ‫ৼؖ‬ͺ͵͏͗གྷ੧͍͗Ηͻ‫ݗ‬౾ͤΖ  ̒ɿ౲໚࿊‫ͤܠ‬Ζͯ΍Εͺ͵͏






166

9, $, ΰʖϞਕࡒү੔ͶଲͤΖ‫ৼؖ‬ʀқ‫ݡ‬‫ࡑݳ‬ɼ઒໵ָߏͳΰʖϞ‫ۂ‬ֆ‫ۂة‬౵͹࿊‫ܠ‬͹΍ͳɼΰʖϞ෾໼͹ $, ٗढ़ʀϑζϋηͶ
‫ͤؖ‬ΖஎࣟΝ࣍ͬɼ੏ࡠ‫ݳ‬৖Ͳ͹ $, ٗढ़͹಍೘ʀ‫༽׈‬Νଇ਒ͤΖn$, ΰʖϞਕࡒ|͹ү੔Ν໪దͶɼ‫گ‬үϕϫήϧϞ͹‫ݗ‬౾Ν਒Όͱ͏Ήͤɽ‫ऀޜ‬ͺn$, ΰʖϞਕࡒ|͹ү੔Ͷ͟‫ৼؖ‬Ν͕࣍ͬͲ͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν  ͯમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ̏ɿͳͱ΍‫͍͗ৼؖ‬Ζ          ̐ɿΉ͍Ή͍‫͍͗ৼؖ‬Ζ
̑ɿ͍ΉΕ‫̒          ͏͵͗ৼؖ‬ɿΉ͚ͮͪ‫͏͵͗ৼؖ‬

n$, ΰʖϞਕࡒ|ү੔͹खૌΊͶ‫ͱؖ͢‬ɼ͟қ‫ݡ‬ʀ͟གྷ๮͍͗Ηͻɼ͟‫ى‬೘͚ͫ͠͏ɽ










Ґ৏ͳ͵ΕΉͤɽ͟յ౶͍Ε͗ͳ͑͟͡͏Ήͪ͢ɽ





167

ΰʖϞ෾໼઒໵ָߏͶ͕͜Ζ઒໵‫گ‬ү౵͹‫ڱݳ‬ʀఴ๮Ͷ‫ؖ‬ΚΖࣰସ௒ࠬ
Πϱίʖφ௒ࠬධ
,յ౶ं৚ๅ

‫ߏޜ‬Ͷͯ͏ͱɼԾ‫ߴى‬໪Ͷ͟‫ى‬೘͚ͫ͠͏ɽ

ָߏ໌ॶࡑ‫໌ݟ‬ָՌ໌ʀαʖη໌ָՌ໌ ʤ                        ʥαʖη໌ʤ                        ʥΰʖϞ෾໼
અ஖ָՌָՌ໌ ʤ                        ʥαʖη໌ʤ                        ʥָՌ໌ ʤ                        ʥαʖη໌ʤ                        ʥຌ௒ࠬධ͹͟‫ى‬೘ं༹Ͷͯ͏ͱɼԾ‫ߴى‬໪Ͷ͟‫ى‬೘͚ͫ͠͏ɽ

͕ༀ৮
͟ࢱ໌





7(/

͟࿊ཙ઎
0DLO













168

ఈҽ


໌


໌


໌

,,

ΰʖϞ෾໼઒໵՟ఖ͹‫گ‬ү಼༲‫Ͳߏޜ‬ਕࡒү੔Νࣰࢬ͢ͱ͏ΖΰʖϞ‫ؖ‬࿊྘Үͳ͢ͱɼ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Νͤ΄ͱમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿΰʖϞϕϫήϧϝϱή  ̐ɿΰʖϞυδ΢ϱ     ̑ ΰʖϞ &*̒ɿΰʖϞϑζϋη     ̓ɿΰʖϞϕϧϱωϱή   ̔ɿΰʖϞγΤϱχ̕ɿH ηϛʖς       ̖ɿΰʖϞ $,         ̗ɿ95ʀ$5 ͨ͹ଠʤ                              ʥΰʖϞϕϫήϧϜ͵ʹ͹ਕࡒΝ཈੔ͤΖΰʖϞϕϫήϧϝϱή‫ָܧ‬ՌΝઅ஖͢ͱ͏Ζ઒໵ָߏ༹Ͷ͕ࢗ͏͢Ήͤɽ౲ָ֚Ռ͹ΩϨΫϣϧϞͲखΕѽͮͱ͏Ζक͵ָसߴ໪ͳ͢ͱɼ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Νͤ΄ͱમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿ&           ̐ɿ&           ̑5XE\̒ɿ-DYD          ̓ɿ+70/          ̔ɿ3\WKRQ̕ɿΰʖϞ‫ة‬ժઅ‫̖     ܯ‬ɿΫϡϧένʖυδ΢ϱ   ̗ɿεψϨΨ੏ࡠ ϑζϋηϕϧϱωϱή  ɿϜʖίτΡϱή        ϕϫζΥέφ؇ཀྵ ϕϪκϱτʖεϥϱ    αϝϣωίʖεϥϱ     ϑζϋηϜψʖ ΰʖϞ੏ࡠࣰस      ΰʖϞϕϫζΥέφࣰस   ΢ϱνʖϱερϕ ਼ָ           ౹‫            ָܯ‬,7 Ϩτϧεʖɿͨ͹ଠʤ                              ʥʤʥͶ͟յ౶͹๏Ͷ͕ࢗ͏͢Ήͤɽ‫ߏޜ‬͹ΰʖϞϕϫήϧϝϱή‫ָܧ‬ՌͶ͕͏ͱɼࠕ
‫ޛ‬ɼ‫گ‬үߴ໪ͳ͢ͱ௧Յ͢ͱ͏ͪ͘͏಼༲͵ʹ͟͡͏Ήͪ͢Δɼ͟‫ى‬೘͚ͫ͠͏ɽɽ








169



ΰʖϞϕϫυϣγʖΏΰʖϞυΡϪένʖ͵ʹ͹ਕࡒΝ཈੔ͤΖΰʖϞϑζϋη‫ָܧ‬ՌΝઅ஖͢ͱ͏Ζ઒໵ָߏ༹Ͷ͕ࢗ͏͢Ήͤɽ౲ָ֚Ռ͹ΩϨΫϣϧϞͲखΕѽͮͱ͏Ζक͵ָसߴ໪ͳ͢ͱɼ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Νͤ΄ͱમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿ&           ̐ɿ&           ̑5XE\̒ɿ-DYD          ̓ɿ+70/          ̔ɿ3\WKRQ̕ɿΰʖϞ‫ة‬ժઅ‫̖     ܯ‬ɿΫϡϧένʖυδ΢ϱ   ̗ɿεψϨΨ੏ࡠ ϑζϋηϕϧϱωϱή  ɿϜʖίτΡϱή        ϕϫζΥέφ؇ཀྵ ϕϪκϱτʖεϥϱ    αϝϣωίʖεϥϱ     ϑζϋηϜψʖ ΰʖϞ੏ࡠࣰस      ΰʖϞϕϫζΥέφࣰस   ΢ϱνʖϱερϕ ਼ָ           ౹‫            ָܯ‬,7 Ϩτϧεʖɿͨ͹ଠʤ                              ʥʤʥͶ͟յ౶͹๏Ͷ͕ࢗ͏͢Ήͤɽ‫ߏޜ‬͹ΰʖϞϑζϋη‫ָܧ‬ՌͶ͕͏ͱɼࠕ‫ޛ‬ɼ‫گ‬үߴ໪ͳ͢ͱ௧Յ͢ͱ͏ͪ͘͏಼༲͵ʹ͟͡͏Ήͪ͢Δɼ͟‫ى‬೘͚ͫ͠͏ɽ
ɽ








‫Ͳߏޜ‬ͺɼΰʖϞ‫ۂ‬ֆͳ͹ࢊָ࿊‫ܠ‬ͶΓΖ‫گ‬ү‫׈‬ಊΝࣰࢬ͢ͱ͏Ή͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹
஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν  ͯમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿఈ‫غ‬దͶࣰࢬ͢ͱ͏Ζ        ̐ɿ෈ఈ‫͏ͱ͢ࢬࣰ͗ͫغ‬Ζ
̑ɿࣰࢬқ޴ͺ͍Ζ͗ɼࣰ‫̒  ͏͵͏ͱ͢ݳ‬ɿࣰࢬ͢ͱ͏͵͏








170



 Ͳʰ ఈ‫غ‬దͶࣰࢬ͢ͱ͏Ζʱʰ ෈ఈ‫͏ͱ͢ࢬࣰ͗ͫغ‬Ζʱͳ͟յ౶͠Ηͪ๏Ͷ͕ࢗ͏͢Ήͤɽ‫͏ͱ͢ࢬࣰͲߏޜ‬Ζࢊָ࿊‫ܠ‬͹खૌΊ͹۫ରద͵಼༲Ͷͯ͏ͱɼՆ೵͵൥ҕͲ͕‫͏͚͓ͫ͠گ‬ɽ









‫Ͳߏޜ‬ͺɼΰʖϞ‫ۂ‬ֆ‫ͳۂة‬͹ࢊָ࿊‫ܠ‬Νɼࠕ‫֨ޛ‬୉͢ͱ͏͚͟қ޴ͺ͟͡͏Ή͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν  ͯમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿ੷‫ۅ‬దͶ֨୉ΝਦΕͪ͏       ̐ɿ‫ؽ‬ճ͍͗Ηͻ֨୉͢ͱ͏ͪ͘͏
̑ɿ‫ݳ‬য়͹࿊‫ͳۂةܠ‬͹‫ܐؖ‬Νң࣍ͪ͢͏ ̒ɿࢊָ࿊‫ܠ‬Νक़ঘ͢ͱ͏ͪ͘͏

‫ߏޜ‬͹ΰʖϞ෾໼઒໵՟ఖ͹ଖ‫ۂ‬ਫ਼͹क͵म৮઎‫ۂ‬ֆͳ͢ͱɼ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚
౲ͤΖ΍͹Νͤ΄ͱમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽΉͪɼ֦‫ۂ‬ֆͶଖ‫ۂ‬ਫ਼͹ʹ͹ఖౕ͹ׄ߻͗म৮ͤΖ͖ɼՆ೵͵൥ҕͲ͕‫͏͚͓ͫ͠گ‬ɽ̏ɿΰʖϞ֋൅‫ۂ‬ֆ      ʁଖ‫ۂ‬ਫ਼͹͑ͬʤ          ׄఖౕʥ
̐ɿΰʖϞबว‫ۂ‬ֆ      ʁଖ‫ۂ‬ਫ਼͹͑ͬʤ          ׄఖౕʥ
̐ɿΰʖϞ‫ۂ‬ֆҐ֐͹ ,7 ‫ۂ‬ֆ ʁଖ‫ۂ‬ਫ਼͹͑ͬʤ          ׄఖౕʥ
̑ɿͨ͹ଠ͹‫ۂ‬ֆ       ʁଖ‫ۂ‬ਫ਼͹͑ͬʤ          ׄఖౕʥ









171

,,, ΰʖϞ $, ٗढ़ͶଲͤΖқࣟʀয়‫ڱ‬ۛ೧ɼ$, ٗढ़͹‫ڂݜ‬ʀࣰ༽Կ͗਒ΞͲ͕ΕɼΰʖϞ‫ۂ‬ֆͶ͕͏ͱ΍ɼ‫ة‬ժʀ֋൅ΏϜʖίτΡϱήɼ൤ജɼଠऀͳ͹࿊‫༹ʹ͵ܠ‬ʓ͵৖໚ͲӪ‫͗ڻ‬ड़Ζͳߡ͓ΔΗͱ͏Ήͤɽ‫ޜ‬ߏͲͺ͞͹Γ͑͵ۛ೧͹য়‫ڱ‬Νण͜ͱɼΰʖϞ $, ٗढ़‫گ‬ү΃͹ଲԢ͹චགྷ੓Ν‫ͱͣ״‬͕ΔΗΉ͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν  ͯમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿ‫͚ک‬චགྷ੓Ν‫͏ͱͣ״‬Ζ       ̐ɿΉ͍Ή͍චགྷ੓Ν‫͏ͱͣ״‬Ζ
̑ɿ͍ΉΕචགྷ੓Ν‫̒     ͏͵͏ͱͣ״‬ɿΉ͚ͮͪචགྷ੓Ν‫͏͵͏ͱͣ״‬̓ɿ‫Ͳ఼࣎ݳ‬ͺΓ͚Κ͖Δ͵͏͹ͲՁͳ΍‫͏͵͓ݶ‬ΰʖϞ $, ٗढ़Ͷͺ୉͚͘෾͜ͱʰΰʖϞαϱτϱςͶૌΊࠒΉΗΖ $, ٗढ़ʱͳʰΰʖϞ֋൅ʀӣӨΝึঁʀްིԿͤΖ $, ٗढ़ʱ͹  ‫ܧ‬౹͍͗Ζͳ‫ݶ‬ΚΗͱ͏Ήͤɽ‫Ͳߏޜ‬ͺʹ͹Γ͑͵ $, ٗढ़Ͷ‫ৼؖ‬Ν͕࣍ͬͲ͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Νͤ΄
ͱમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿΰʖϞαϱτϱςͶૌΊࠒΉΗΖ $, ٗढ़ʤྭʁཱࣙదͶߨಊͤΖΫϡϧένʖ$,ɼϕϪ΢ϢʖΝψϑΰʖφͤΖ $, ͵ʹʥ̐ɿΰʖϞ֋൅ʀӣӨΝึঁʀްིԿͤΖ $, ٗढ़ʤྭʁࣙಊυʖνफॄʀմੵɼࣙಊώϧϱεϱήɼࣙಊτηφ͵ʹʥ̑ɿ‫Ͳ఼࣎ݳ‬ͺΓ͚Κ͖Δ͵͏͹ͲՁͳ΍‫͏͵͓ݶ‬̒ɿͨ͹ଠʤ                               ʥΰʖϞ $, ٗढ़Ͷͯ͏ͱɼ‫ߏޜ‬͹ΰʖϞ෾໼͹ָՌΩϨΫϣϧϞͶखΕ೘Ηͱ͏͚͟қ޴ͺ͍ΕΉ͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν  ͯમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿͤͲͶखΕ೘Η࢟Όͱ͏Ζ      ̐ɿࠕ‫ޛ‬खΕ೘Ηͱ͏ͪ͘͏̑ɿࠕͺߡ͓ͱ͏͵͏͗ࠕ‫ݗޛ‬౾ͤΖ   ̒ɿखΕ೘ΗΖқ޴ͺ͵͏̓ɿ‫Ͳ఼࣎ݳ‬ͺΓ͚Κ͖Δ͵͏͹ͲՁͳ΍‫͏͵͓ݶ‬  Ͳʰ ͤͲͶखΕ೘Η࢟Όͱ͏Ζʱͳ͟յ౶͠Ηͪ๏Ͷ͕ࢗ͏͢Ήͤɽ۫ରదͶʹ͹Γ͑͵಼༲͹ $, ٗढ़‫گ‬үΝखΕ೘Ηͱ͏Ζ͖ɼ͕‫͏͚͓ͫ͠گ‬ɽ





172

,9 ΰʖϞ෾໼઒໵‫گ‬үͶ‫ͤؖ‬Ζ՟ୌ౵‫͏ͱ͢ࢬࣰͲߏޜ‬Ζ‫ݳ‬য়͹ΰʖϞ෾໼͹઒໵‫گ‬ү౵Ͷͯ͏ͱɼ՟ୌͳ‫͏ͱͣ״‬Ζ͞ͳͺ͍ΕΉ͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Νͤ΄ͱમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
ΉͪɼՆ೵͵൥ҕͲͨ͹಼༲Ν͟‫ى‬೘͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿָਫ਼ูॄʤ۫ରద಼༲ʁ                        ʥ̐ɿ‫گ‬ҽ֮ฯʤ۫ରద಼༲ʁ                        ʥ̑ɿ‫ࡒگ‬௒ୣʤ۫ରద಼༲ʁ                        ʥ̒ɿઅඍ੖ඍʤ۫ରద಼༲ʁ                        ʥ̓ɿम৮ࢩԋʤ۫ରద಼༲ʁ                        ʥ̔ɿࢊָ࿊‫ܠ‬ʤ۫ରద಼༲ʁ                        ʥ̕ɿͨ͹ଠʤ                               ʥ‫ޛࠕͲߏޜ‬ɼΰʖϞ෾໼Ͳ‫͠༽׈‬ΗΖ༹ʓ͵ΰʖϞ $, ٗढ़Ͷ‫ؖ‬ΚΖ‫گ‬үΝࣰࢬͤΖ৖߻ɼಝͶʹ͹Γ͑͵͞ͳ͗՟ୌͶ͵ΕಚΉ͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Νͤ΄ͱમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿ۫ରద͵‫گ‬ү಼༲͹‫ݗ‬౾    ̐ɿद‫ؔ࣎ۂ‬͹֮ฯʤ‫ع‬ଚΩϨΫϣϧϞ͹௒੖ʥ̑ɿ࢘༽‫ࡒگ‬͹֮ฯʀ௒ୣ     ̒ɿ$, ٗढ़‫گ‬үͶଲԢՆ೵͵‫گ‬ҽ͹֮ฯ̓ɿणߪਫ਼ʤ೘ָंʥ͹֮ฯ    ̔ɿಝͶ՟ୌͳ͵Εͨ͑͵͞ͳͺ͵͏̕ɿͨ͹ଠʤ                             ʥ‫͗ߏޜ‬Յ໏͢ͱ͏ΖΰʖϞ‫ۂ‬ֆ͹‫ۂة‬ʀ‫گ‬ү‫ؖؽ‬౵͖Δ͵Ζ஄ରͶͯ͏ͱɼ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Νͤ΄ͱમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿҲൢऀ஄๑ਕαϱϒϣʖνΦϱνʖτ΢ϱϟϱφ‫ڢ‬ճ̐ɿೖຌέϨΦ΢νʖү੔‫ڢ‬ճ̑ɿͨ͹ଠ͹஄ରʤ                            ʥ̒ɿಝͶ஄ରͶͺՅ໏͢ͱ͏͵͏








173



  Ͳ͏ͥΗ͖͹஄ରͶՅ໏͢ͱ͏Ζͳյ౶͠Ηͪ๏Ͷ͕ࢗ͏͢ΉͤɽΰʖϞ‫ۂ‬ֆ͹‫ة‬‫ۂ‬ʀ‫گ‬ү‫ؖؽ‬౵͖Δ͵Ζ஄ରͲͺɼ‫ࡑݳ‬ɼΰʖϞ෾໼‫گ‬үͶ‫ʹͱؖ͢‬͹Γ͑͵‫׈‬ಊΝࣰࢬ͢ͱ͕ΔΗΉ͖ͤɽՆ೵͵൥ҕͲ͕‫͏͚͓ͫ͠گ‬ɽ






9

$, ΰʖϞਕࡒү੔ͶଲͤΖ‫ৼؖ‬ʀқ‫ݡ‬‫ࡑݳ‬ɼ઒໵ָߏΏΰʖϞ‫ۂ‬ֆ‫ۂة‬౵ͳ͹࿊‫ܠ‬͹΍ͳɼΰʖϞ෾໼͹ $, ٗढ़ʀϑζϋηͶ‫ͤؖ‬ΖஎࣟΝ࣍ͬɼ੏ࡠ‫ݳ‬৖Ͳ͹ $, ٗढ़͹಍೘ʀ‫༽׈‬Νଇ਒ͤΖn$, ΰʖϞਕࡒ|͹ү੔Ν໪దͶɼ‫گ‬үϕϫήϧϞ֋൅ࣆ‫ۂ‬Νਬ਒͢ͱ͏ΉͤɽຌϕϫήϧϞͶ͟‫ৼؖ‬ͺ͟͡͏Ή͖ͤɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν  ͯમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿͳͱ΍‫͍͗ৼؖ‬Ζ          ̐ɿΉ͍Ή͍‫͍͗ৼؖ‬Ζ
̑ɿ͍ΉΕ‫̒          ͏͵͗ৼؖ‬ɿΉ͚ͮͪ‫͏͵͗ৼؖ‬ࠕ‫ޛ‬ɼΰʖϞ෾໼઒໵ָߏ༹Ͷ޴͜ͱɼ৏‫ى‬͹‫گ‬үϕϫήϧϞ͹়͟ղΏɼࣆ‫׈ۂ‬ಊ੔Վๅࠄճ͹͟Ҍ಼ɼΰʖϞ‫ۂ‬ֆ‫ۂة‬͹়͟ղ͵ʹ͹৚ๅ఑‫׈ڛ‬ಊΝߨͮͱ͏ͪ͘͏ͳ
ߡ͓ͱ͕ΕΉͤɽ‫ߏޜ‬Ͷ΍͞͹Γ͑͵‫׈‬ಊ͹͟Ҍ಼Ν͕ૻΕ͢ͱ΍ΓΘ͢͏Ͳ͢Β͖͑ɽ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν  ͯમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿҌ಼ૻ෉Ν‫س‬๮ͤΖ         ̐ɿҌ಼ૻ෉Ν‫س‬๮͢͵͏৏‫ى‬͹‫گ‬үϕϫήϧϞΝ‫ͱ͢༽׈‬ɼ࣏೧ౕҐ߳Ͷߪ࠴Ν‫ة‬ժʀࣰࢬ͢Ήͤɽͨ͹ࡏͶͺɼΰʖϞ෾໼઒໵ָߏ͹և༹Ͷࣰࢬ‫ྙڢ‬ΝғབͤΖ༩ఈͲͤɽ‫ߏޜ‬͹‫ྙڢ‬͹͟қ޴Ͷͯ͏ͱɼ࣏͹મ୔ࢸ͹஦͖Δ֚౲ͤΖ΍͹Ν  ͯમ;ɼʕΝͯ͜ͱ͚ͫ͠͏ɽ
̏ɿͧͽ‫̐           ͏ͪ͢ྙڢ‬ɿ಼༲ͶΓͮͱͺ‫ྙڢ‬Ν‫ݗ‬౾ͤΖ
̑ɿ͍ΉΕ‫ͤྙڢ‬Ζͯ΍Εͺ͵͏     ̒ɿ‫ྙڢ‬ͺͲ͘͵͏








174



 n$, ΰʖϞਕࡒ|ү੔͹खૌΊΏ‫گ‬үϕϫήϧϞͶ‫ͱؖ͢‬ɼ͟қ‫ݡ‬ʀ͟གྷ๮͍͗Ηͻɼ͟‫ى‬೘͚ͫ͠͏ɽ










͟‫ࣂྙڢ‬Εɼ੥Ͷ͍Ε͗ͳ͑͟͡͏Ήͪ͢ɽ



175

176

ʱ඲Ճ

ʰϕϫφν΢ϕॽʱࡠ੔ʰ‫خ‬ຌ֕གྷઅ‫ܯ‬ζϱή࣎ؔυϠ౵ͶΓΖΪϗʖζͶΓΖ෈۫߻͹οΥρέɽυώρέʀΦʖ αϨζϥϱ൓ఈɼϏϧϟʖνਬҢ֮೟͵ʹ৆ࡋઅ‫ॽܯ‬͹֦ߴ໪͹֮೟Νߨ͑ɽΦʖζϱήͳͺௗ

ʕ

ʕ

ʕ
˗

˗

͵ʹ

˗

ήϪʖυΡϱήʁϧ΢τΡϱήʀΦϓΥέφʀγΤϱχ౵͹ૌΊࠒΊͳඏ௒੖ʀೋҝౕ௒੖ ‫׮‬੔ʀϨϨʖη νʖΰρφϜεϱ࢕༹Ͷ߻Κͦͱ఑‫ͤڛ‬Ζɽ ήϪʖυΡϱήΔ̛̠̜‫ࡠͲڧ؂‬੔ͤΖ৖߻΍͍Ζɽ

˗

ʕ

˗

˗

ʕ

˗

˜

˜

υδ΢ψ

ήϧϓ΢ρέ

ϕϧϱψ͗ϕϫυϣʖγʀυΡϪένɼϕϫήϧϜɼυδ΢ψͳαϝϣωίʖεϥϱΝखΕ͵͗οʖϞͲ‫׮‬੔‫ܙ‬ΝͤΕ߻Κͦͱ͏͚ɽ

ߨ͑৖߻΍͍Ζɽ

˗

ʱ඲Ճ

ࡠ੔

ʕ

˗

ʕ

ʰϕϫφν΢ϕ ‫ة‬ժॽΝ‫خ‬Ͷϟ΢ϱΫϡϧέν͹&*΢ϟʖζʤ̐'Ώ̑'ʥΏେනద͵Ϫϗϩ͹&*Ν੏ࡠ͢੏ࡠ

˗

ʕ

ʕ

ϕϪκϱ͹݃Վʁ඲Ճ݃ՎΝൕӫͦͪ͠‫ة‬ժॽΝ),;ɻΰʖϞ಼ϏʖςΏ࢘༽$3,͹ҲལΝࡠ੔ͤΖɽ˗ʰ৆ࡋઅ‫ॽܯ‬ʱ ΰʖϞ಼ϏʖςΏ࢘༽$3,͹৆ࡋઅ‫ܯ‬Νߨ͑ɽಋ࣎ดߨదͶϕϫφν΢ϕΝࡠ੔͢ʤ಼෨ʥ඲ՃΝ ϟ΢Ϋϱή ʰ‫ة‬ժॽʱ೟ʁοʖϞฦ੔༩ఈʁ֕ࢋ͹޽ఖනʀࡠ‫੷ݡྖۂ‬΍Ε

˗

˗

˗

ϕϧϱψ

˜

˗

κϱ

Ͷ‫ܠ‬ΚΖ஦ৼద਼໌ͶΓΕ‫ة‬ժ͖ΔϕϫφΉͲ‫׮‬੔ͦ͠Ζ৖߻΍͍Ζʥʰ‫ة‬ժҌʱϕϪ αϱιϕφ̘̩̫ʤΫϡϧένɼҢಊ෼ɼϪϗϩϪ΢ΠΤφ΢ϟʖζɼժ໚યҢɼ8,ΰʖζ౵֮ ʰ‫ة‬ժҌʱࡠ੔˗˗νʖΰρφ૜ʁνʖΰρφϜεϱϨϨʖη༩ఈ࣎‫غ‬ʁଠ˗νγʀυΡϪέ

ϕϫυϣʖ৮झพ‫ؖ‬ΚΕ๏ʁ˗ʻ஦ৼదɽʕʻγϔదɽ˜ʻึঁదɽ

‫ة‬ժͶචགྷ͵େනదགྷોΝʰ‫ة‬ժҌʱͶΉͳΌΖɽकͶϕϧϱψ஦ৼ͹ࡠ‫ۂ‬ɽʤ࠹ۛͲͺɼ੏ࡠ೟ʥʤ‫خ‬ຌགྷ݇͹֮ αϱιϕφʤૄ͏ʥʁ৿‫و‬੓ʤࠫพགྷ݇ʥʁ

φρϕξΤϱͶΓΖτʖϜ఑ࣖɽ಼෨Ώ֐෨࣍ͬࠒΊ‫ة‬ժͶଲͤΖ‫ݗ‬౾ғབ͹৖߻΍͍Ζɽ

 ൅ਫ਼



ϕϫιηพ͹ࡠ‫಼ۂ‬༲͹֕གྷΰʖϞ֋൅޽ఖ˙ΰʖϞ੏ࡠͶ͕͜Ζ֋൅޽ఖ֕གྷ

˗

˗

ʕ

˗

˗

ʕ

˗

˜

˜

ϕϫήϧϜ

˗

˗

ʕ

ʕ

Φʖν

֋൅޽ఖ֕གྷ

˗νγΤϱχέϨ υώρΪ τη

177

෾ྪ̐

υδ΢ϱ‫ܧ‬ٗढ़‫ܧ‬ΰʖϞ&*੏ࡠ

ύʖχΤΥΠ

λϓφΤΥΠ

੏ࡠ‫ة‬ժ‫ܧ‬‫ܨ‬Өʀ؇ཀྵ ࣆ‫ܯۂ‬ժʀ౹‫ׇ‬෾ྪ̏˙ΰʖϞ੏ࡠͶ͕͜Ζ৮झพ֕གྷ

οʖϞ಼֐͹ި௪੖ཀྵΰʖϞ͹఑Ҍʤ‫ة‬ժॽʥॽΝΉͳΌΖɽϪϗϩ௒੖ɽεψϨΨϧ΢ν‫݋‬͸Ζ৖߻΍ɽ৆ࡋ‫ة‬ժॽࡠ੔ʁ֦झժ໚‫خ‬ຌઅ‫ܯ‬ɼ8,‫خ‬ຌઅ‫ܯ‬ɼηέϨϕφ౵અఈɼΰʖϞώϧϱη௒ˠεΥʖυΡϱήɽϧ΢τΡϱήɽϕϫεʖζϡϩਫ਼੔ɽηέϨϕφͳϏ΢ϕϧ΢ϱͶ

αʖυΡϋʖνʀ֐஭؇ཀྵ

ϕϧϱψɻɻˠτέωΩϩΠʖτΡηφΦϓΥέφυδ΢ψ

8,8;υδ΢ψ

ϓΧϱφΏϟριʖζʀঋഌ͹݃Վժ໚ʤϨδϩφժ໚ʥല൅ΏԎɼԐɼΩϝψϨɼຒ๑ɼΫϧΫϧͪ͢ޭɼϐρφްՎΏࣙષ‫ݳ‬ে౵͹න‫ݳ‬δ΢ϱͳ੏ࡠ
ν΢φϩժ໚Ώϟωϣʖժ໚ʀΰʖϞ஦͹ରྙΰʖζΏϚνϱɼϜρϕɼΠ΢αϱʀʰΫϡϧένʖɼΠωϟʖεϥϱɼητʖζɼυϠϞʖϑʖ౵͹ήϧϓΡρέ෨඾͹υਫ਼ࢊઅඍٗढ़֋൅ɼ‫خ‬൚ࣰૹٗढ़֋൅ɼਫ਼ࢊϕϫιηઅ‫ܯ‬ਫ਼ࢊٗढ़ΰʖϞ&*υδ΢ψ

ᝓରઅ‫٭ྮܯ‬εητϞઅ‫֋ܯ‬൅ɼΩηνϞ෨඾અ‫֋ܯ‬൅‫ߑؽ‬અ‫ܯ‬ు‫ـ‬յ࿑અ‫ܯ‬અඍٗढ़֋൅
ు‫ـ‬յ࿑અ‫֋ܯ‬൅ɼεητϞ/6,અ‫)ܯ‬3*$֋൅ɼໃતٗढ़֋൅ɼਫ਼ࢊઅඍٗढ़֋൅

ऀ಼৚ๅεητϞ֋൅ɼऀ಼εητϞϋρφϭʖέ΢ϱϓϧ֋൅ɼ,7γϛʖφɼਫ਼ࢊϫήϧϜऀ಼޴͜,7εητϞ֋൅ٗढ़ϕϫήϧϜ൅ɼ֋൅‫ڧ؂‬ʤαϱϏ΢ϧʖ,'(ʥ֋൅ɼਫ਼ࢊઅඍٗढ़֋൅
γʖώʖϋρφϭʖέ΢ϱϓϧ֋൅ɼϓϫϱφΦϱχ֋൅ɼΰʖϞ௪৶֋൅Φϱζϱ֋൅ɼΰʖϞ֋൅༽ςʖϩ֋൅ɼΰʖϞλϓφ඾࣯؇ཀྵΨϘϪʖτΡϱήεητϞ֋൅ɼυώ΢ηχϧ΢ώʖ֋൅ɼ6'.ϓΟʖϞΤΥΠ֋ϋρφϭʖέγʖϑη֋൅ٗढ़ϕεητϞ֋൅ٗढ़ϕϫήϧϜ

ΰʖϞ֋൅ٗढ़ϕϫήϧϜ

‫ͤؖ‬Ζࡠ‫ۂ‬ɽ࠹నԿɽࢻְްՎ 9);‫ة‬ժॽ͖ΔΰʖϞࣰ‫ݳ‬͹ͪΌ͹અ‫ॽܯ‬੏ࡠɽ̛̠̜ςʖϩͲ੏ࡠɽΰʖϞ֋൅ɼΰʖϞ‫ة‬ժΝঐ඾ͳ͢ͱΉͳΌΖɽ਒ṁ؇ཀྵΏ࿊‫ۂܠ‬ແ؇ཀྵɽ‫ۂة‬͹ࣁࢊ؇ཀྵɽ

υΡϪένˠτέωΩϩΠʖτΡηφ‫ة‬ժ͹๏޴੓ɽ૱؄ಞɽ‫ۂة‬͹ࣁࢊ؇ཀྵɽ

ༀׄϕϫυϣʖγ৮झ‫ݼ‬স

৮झพ֕གྷ

178

ֺ‫ۄ‬ΏްՎԽΝड़ྙͤΖγΤϱχαϱφϫʖϩϕϫήϧϞ͹੏ࡠγΤϱχϕϫήϧϜ

ք֐൤ജ؇ཀྵӨ‫ۂ‬௪༃αʖυΡϋ΢φ

ࣁࡒ߬ഛϏϔϨρεϡࢩԋ

ਕࣆ

எదࡔࢊ

๑ແ

໲͏߻ΚͦଲԢ
ք֐ࢢճऀ͹൤ജࢩԋɽण஭ʀਫ਼ࢊघഓɽঐ඾͹༎ड़೘‫ۂ‬ແɽք֐൤ജυʖν͹؇ཀྵ൤ജકྲྀ͹ཱིҌϕϫϠʖεϥϱ൤ജଇ਒ࢬࡨ൤ജࢢճऀͳ͹࿊‫ࢤܠ‬৖෾ੵ͕‫༹͖ٮ‬Δ͹ࣟʙࢤ৖৚ๅ͹फॄʀ෾ੵखӀ઎͹௒ࠬʀમఈɽ
௪༃ʀຍ༃‫ۂ‬ແɽ֐෨λϓφϟʖΩʖ͹֋൅ηίζϣʖϩʀυώρή؇ཀྵɽཀྵɽ੣඾͕Γ;ߑ੔෨඾͹߬ഛਫ਼ࢊ‫ܯ‬ժཱིҌϨηέʀ೴‫غ‬؇ཀྵ੣඾ʀ෨඾͹Ճ֪ިম෨ࡒஎ

ਕࡒү੔͹ࣰࢬ
2(0ਫ਼ࢊण୙ɽλϓφ֋൅ʀ൤ജγϛʖφɽϧ΢ιϱηϑζϋηɽϫ΢ϢϨτΡʖ؇඾ଲࡨ඲Ճɼॴ۲ɼๅृɼෳཤ޲ਫ਼͵ʹ͹ਕࣆࢬࡨ͹‫ة‬ժʀӣ༽ɽࡀ༽ɼҡಊɼ‫ݜ‬रͳ͏ͮͪ

Өɽऀ಼͹αϱϕϧ΢Πϱη‫گ‬үஎదࡔࢊ͹‫ݘ‬ཤԿͳң࣍ɽ઎ߨͤΖஎదࡔࢊ‫ݘ‬͹௒ࠬɽஎࡔจ૬ʀ૎ৃ΃͹ଲॴɽໝแ

φʀ౦ࣁՊ޴͜߁ๅ
ࠅ಼֐͹खӀ઎ͳ͹‫ܘ‬༁గ݃ɽ੣඾Ώγʖϑη͹๑‫و‬੏͹న߻੓௒ࠬɽ‫ה‬क૱ճ͹ӣࡔແঀන͹ࡠ੔ɽୱରʀ࿊݃݀ࢋ‫ۂ‬ແɽ೴੭Ͷ‫ͤؖ‬Ζ‫ۂ‬ແɼ੣ଆ‫ݬ‬Ճ‫ࢋܯ‬ɽΠψϨηʤकͶ֐෨൅஭ʥֺ‫ۄ‬ΏްՎԽ

ްՎԽ੏ࡠ

‫ܨ‬ཀྵ

ʤकͶ֐෨൅஭ʥֺ‫ۄ‬ΏްՎԽֺ‫ۄ‬੏ࡠ

ΰʖϞϏρίʖζΏ߁ࠄɼΫϡϧένʖΝ༽͏ͪঐ඾ఴ֋Ͷ͕͜Ζυδ΢ψ

Πʖφϭʖέ੏ࡠ ήϧϓΡρέυδ΢ψ

‫ܨ‬Өʀ؇ཀྵ ࣆແ؇ཀྵ‫ܧ‬γΤϱχ‫ܧ‬ΰʖϞ‫ؽ‬͹υδ΢ϱ

ύʖχΤΥΠ੏ࡠ ϕϫξέφυδ΢ψ

৮झพ֕གྷ

179

‫ؽ‬೵໚Ώಊ͘͹εϝϣϪʖεϥϱ͗Ͳ͘Ζ΍͹ɽʰ‫خ‬ຌ֕གྷઅ‫ॽܯ‬ʱͲఈΌΔΗͪΰʖϞ಼͹େනదોࡒΏ‫ؽ‬೵ɼ૤ࡠɼනࣖ๏๑͵ʹ͹۫ରద͵࢕༹ΝఈΌͪࣁྋɽྋɽචགྷ͵ΰʖϞ಼͹େනదોࡒΏ֋൅ͤΖ‫ؽ‬೵͹Ҳལɼ֦ժ໚Ϫ΢ΠΤφ͹΢ϟʖζɼ૤ࡠʀනࣖ๏๑͵ʹΝ‫ࣁͪ͢ࡎى‬ϞͶචགྷ͵གྷો͟ͳͶϕϪκϱͤΖͪΌ͹ࣁྋɽΰʖϞϕϪ΢Ϣ͗ΰʖϞ಼Ͳʹ͹Γ͑Ͷߨಊ͢ɼՁΝ໪దͶΰʖϞΝ਒ΌΖ͹͖ɼʹ͹Γ͑͵รԿ͍͗Ζ͹͖͵ʹΝΰʖϕϫυϣʖγ͹ғབࣆߴͶଲ͢ɼΰʖϞͳ͢ͱ͹‫ܙ‬Ώαϱιϕφɼ৿‫و‬੓ɼνʖΰρφ౵͹‫خ‬ຌགྷ݇ΝΉͳΌΖɽ͢ɼ‫ة‬ժॽ͹ࠐࢢΝ֮೟ͤΖɽҲൢద͵఑Ҍғབॽʤ5)3ʥͶ૮౲ͤΖɽϕϫυϣʖγ͹ࣆ‫ܯۂ‬ժΏϜʖίρφɼ‫߻ڟ‬͹য়‫ʹ͵ڱ‬Ν૱߻దͶϐΠϨϱή

֕གྷ඲ՃΝߨ͑ࡏ͹؏఼ɼ๏๑ɼघॳ౵Ν‫ࣁͪ͢ࡎى‬ྋɽʤ඲Ճ࢕༹ॽʥ

ϏʖςɽϪϗϩ಼Ͷ͕͜ΖΫϡϧένΏΦϋϝ͹ಊ͘ɼ֦Ϫϗϩ͹য়ସΏΫϡϧέν͹૤ࡠ͵ʹଡझ͹གྷોพͶ඲ՃͤΖͪΌ͹౏஦͹੔Վ෼ɽϤωτΡ 8QLW\ ΏΠϱϨΠϩΦϱζϱ 8QUHDO(QJLQH ͵ʹ͹ΰʖϞ༽,'( ,QWHJUDWHG'HYHORSPHQW(QYLURQPHQW ౵Ν༽͏ͱ੏ࡠ͠Ηͪ඲Ճ༽͹ΰʖϞؔҩ͏Ώ‫ר‬ҩ͏ͶΓΖ෈۫߻͹૥‫غ‬൅‫ͳݡ‬૥‫غ‬րવϕϫφν΢ϕ͹қٝ οʖϞ಼Ͷ͕͜Ζ‫׮‬੔඾͹΢ϟʖζ͹‫༙ڠ‬ˠ෵਼ਕ਼ͶΓΖ੏ࡠͶ൅ਫ਼͗ͬ͢͵೟ࣟ͹ͥΗरਜ਼Ώ๏޴੓͹‫༙ڠ‬Կ͹ͪΌͶ॑གྷͲ͍Ζɽϕϫφν΢ϕͳͺʰυώρέεʖφʱ ඲Ճ࢕༹ॽͶ‫͠ࢬࣰͱ͏Ͱخ‬Ηͪ඲Ճ͹݃Վͳɼरਜ਼ʀրવΝགྷͤΖ఼౵ΝखΕΉͳΌͪๅࠄॽɽ

೟Ͳ͘Ζ΍͹ɽϕϕϫφν΢ϕ

υδ΢ϱϕϫφν΢ ϓΟϱέεϥψϩϕϫφν΢ϕͶ۫ରద͵υδ΢ϱɼώϧϱη‫ܙ‬ΝՅ͓ͪ΍͹Ͳ‫׮‬੔඾Ͷۛ͏ΰʖϞ͹સର΢ϟʖζΝ֮ϫφν΢ϕϓΟϱέεϥψϩϕ

ʰ৆ࡋઅ‫ॽܯ‬ʱʰ‫خ‬ຌ֕གྷઅ‫ॽܯ‬ʱʰ‫ة‬ժॽʱ

ʰ‫ة‬ժҌʱʤ‫خ‬ຌགྷ݇͹֮೟ʥ໌স˙ΰʖϞ੏ࡠͶ͕͜Ζେනద͵χΫϣϟϱφ

180

αϱϒϣʖνϕϫήϧϞΝ‫ى‬फ़ͤΖͪΌ͹‫ޢݶࣞܙ‬ɽϕϫήϧϝϱή‫ޢݶ‬ϑζϋηςʖϩαϝϣωίʖεϥϱςʖϩήϧϓΡρέυδ΢ϱςʖϩ

$WRPɼ(PDFVɼWHUDSDG͵ʹ͵ʹΝ࢘༽ɽ

-DYD͵ʹɽϕϫήϧϞλʖη͹รߍསྼ؇ཀྵͶͺ*LW,'(ηέϨϕφ͹ଠɻ9LVXDO6WXGLRɼ&ɼ&ɼճऀ͹‫ۂײخ‬ແ؇ཀྵ͹ͪΌ͹(53Ώ2⒑FH͵ʹྭ,OOXVWUDWRUɼ6NHWFK͵ʹࡠ੔ͤΖͪΌͶ࢘༽ͤΖςʖϩɽχΫϣϟϱφࡠ੔‫ۂ‬ແ৏Ͳ࢘༽ͤΖ༹ʓ͵ॽྪɼࣁྋ౵Νࠄɼ࿊ཙΝߨ͑ςʖϩɽ
:RUGɼ([FHOɼ3RZHU3RLQW͵ʹҲ‫ݫ‬దͶ؇ཀྵͲ͘ΖΓ͑Ͷͪ͢Εɼೖ৙ద͵৚ๅި‫׷‬Ώๅ :LNLΏ6/$&.͵ʹ

੏ࡠ‫༽࢘͗ंܐؖ‬͹֮೟Ώ΢ϟʖζΏಊ͘͹οΥρέ౵ΝήʛηΫωϱήͺ,'(Ν༽͏ΖɽΌ͹ςʖϩɽΰʖϞ಼΃͹ΠιρφΏϠυϨϱήʛϨάϱ 0RWLRQEXLOGHUɼDIWHUH⒐HFWɼ3KRWR6KRSɼήϧϓ΢ρέυδ΢ϱોࡒΝ੏ࡠͪ͢Εಊ͘Ν֮೟ͤΖͪ ̑'6WXGLR0D[ɼ=%UXVKɼ0D\Dɼ࢘༽ͤΖλϓφΤΥΠɽϕϫήϧϝϱήΝߨ͑ࡏͶλʖηαʖχΝ‫ى‬फ़ͤΖͪΌͶϏρίʖζɽ,QWHJUDWHG'HYHORSPHQW(QYLURQPHQWτΫηφΦυΡνΰʖϞ੏ࡠͶචགྷ͵λϓφΤΥΠΝҲͯͶૌΊ߻Κͦͪ֕གྷ౹߻֋൅‫ڧ؂‬झพ˙ΰʖϞ੏ࡠͶ͕͜Ζ࢘༽ςʖϩ

181υδ΢ϱ‫ܧ‬ٗढ़‫ܧ‬‫ܨ‬Өʀ؇ཀྵ

෾ྪ̏ࡠΰʖϞ&*੏

ήϧϜΰʖϞ&*υδ΢ψ

γΤϱχϕϫήϧϜ֋൅ٗढ़ϕϫήϧϜ

Ϝऀ಼޴͜,7εητϞϋρφϭʖέγʖϑ ࣁྋʰ৮झพ֕η֋൅ٗढ़ϕϫήϧ
གྷʱࢂল

ϫήϧϜ

εητϞ֋൅ٗढ़ϕΰʖϞ֋൅ٗढ़ϕϫΠτΡηφˠτέωΩϩΠʖ

ϕϧϱψ

஭؇ཀྵ

˗

˜

˜

ʕ

ʕ

˗

˗

˗

˜

˜

ͤΖ

˗

˜

˜

ʕ

ʕ

˗

˗

˗

˜

˜

˜

˗

˜

˜

ʕ

ʕ

˗

˗

˗

˜

˜

˜

࢕ૌΊ

ͪགྷો͹੏‫ؔ ޜ‬Ν$,Ͳ੏‫ ޜ‬Ͷ͵ΖͪΌ͹υΡϪέναʖυΡϋʖνʀ֐Ϋϡϧένʖ

̠Ϝρϕͳ͏ͮ ͗ҢಊͤΖ‫͘Ͳߡ ۯ‬ΖΓ͑

˜

ༀׄ

ΰʖϞ಼Ͳ

ϱ̘̠

ϱή
ҪఽదΠϩβ̘̠υʖνϜ΢ω ࣙಊώϧϱη

੔

˗

˜

˜

ʕ

ʕ

˗

˗

˗

ʕ

ʕ

ʕ

˗

˜

˜

ʕ

ʕ

˗

˗

˗

ʕ

ʕ

ʕ

˗

˜

˜

ʕ

ʕ

˗

˗

˗

ʕ

ʕ

ʕ

ϋρφϭʖέ

ψϧ΢ζϱή ωϣʖϧϩϏϧϟʖνਫ਼ ϫάϱήˏΠ ϨθϞɼεϥϱ̘̠ψϑΰʖεϥ Ϋϡϧέν̘ εϝϣϪʖηφʖϨʖΏ Ϋϡϧένʖ ཱ͗ࣙదͶࢧϟν̘̠ΰʖϞ͹஦͹̘̠

˗

˜

˜

˗

˗

˗

˗

˗

ʕ

ʕ

ʕ

οϡʖ೟ࣟ

‫ޢ‬մੵɼκηԽ੢մੵɼ‫ݶ‬

̘̠

̨̘ʷ̘̠

˗

˜

˜

˗

˗

˗

˗

˗

ʕ

ʕ

ʕ

͜Ζ̘̠

̘̠

˗

˜

˜

˗

˗

˗

˗

˗

ʕ

ʕ

ʕ

֋൅޽ఖΝঁ ̨̘͹ͪΌ͹̘̠ϕϫεʖζϡ

ΰʖϞ͹֐͹̘̠ϓΥʖη৏͹

΢ϱνʖΰʖϞ̘̠ٗढ़

ΰʖϞϑζϋη3%/৮झพචਤαϱϒτϱεౕʁ˗ʻࢨࣖͲ͘ΖɽʕʻࣙΔͲ͘Ζɽ˜ʻࢨࣖΝण͜ͱͲ͘Ζɽझพචਤౕʁ˗ʻචਤɽʕʻͲͪ͘Ά͑͗͏͏ɽ˜ʻ͵͚ͱ΍Նɽϕϫυϣʖγ৮झ‫ݼ‬স

λϓφΤΥ੏ࡠ‫ة‬ժ‫ܧ‬౹‫ׇ‬ࣆ‫ܯۂ‬ժʀ෾ྪ̐˙ΰʖϞ̘̠৮झพ$,ٗढ़ηΫϩ

˗

˜

˜

˗

˗

˗

˗

˗

ʕ

ʕ

ʕ

৶ߺΝ༽͏Ζ Կ

˗

˜

˗

˗

˗

˗

˗

˗

ʕ

ʕ

ʕ

஍ͳ͢ͱਫ਼ର εϥϱ͹ްི

˗

˜

˗

˗

˗

˗

˗

˗

ʕ

ʕ

ʕ

ԿͤΖ

ΰʖϞΝՆࢻ

֋൅ࢩԋ̘̠ υʖνՆࢻԿ੏‫ޜ‬͹೘ड़ྙ ֋൅΢τϪʖସ৶ߺϤʖδʖ͹ਫ਼

লพ‫ڠ‬௪ηΫϩʱࢂলʰBΰʖϞ$,৮झ

‫ڠ‬௪ηΫϩ

ΰʖϞ$,৮झพ$,ٗढ़ηΫϩพςʖϩηΫϩʱࢂʰBΰʖϞ$,৮झ

Ͷ‫ͤؖ‬ΖηΫϩ

‫ع‬ଚ͹ςʖϩ౵182ύʖχΤΥΠϕϫξ

έφυδ΢ψ

Πʖφϭʖέ੏ࡠήϧϓΡρέυδ΢ψ

Π੏ࡠ

Πʖφϭʖ

έ੏ࡠ

˜

˜

˗

ΦϓΥέφυδ΢ψ

ύʖχΤΥ

˗

8,8;υδ΢ψ

˜

˜

˗

˗

˜

ʕ

˗

˗

ड़ఴʁηέΤΥΠʀΦωρέη

˜

˜

˗

˗

˜

ʕ

˗

˗

˜

ʕ

˗

˗

˜

ʕ

˗

˗

˜

ʕ

ʕ

˗

˜

ʕ

ʕ

˗

˜

ʕ

ʕ

˗

˜

˜

ʕ

˗

˜

˜

˗

˗

ΰʖϞ$,৮झพ$,ٗढ़ηΫϩ

183

υδ΢ϱ‫ܧ‬ٗढ़‫ܧ‬‫ܨ‬Өʀ؇ཀྵ

෾ྪ̏

έ੏ࡠ

Πʖφϭʖ

ξέφυδ΢ψ

΢ψήϧϓΡρέυδ

Πʖφϭʖέ੏ࡠύʖχΤΥΠϕϫ

Π੏ࡠψΦϓΥέφυδ΢

˜

˜

˜

˜

8,8;υδ΢ψ

˜

ʕ

ʕ

˜

֕གྷʱࢂল

ʕ

ʕ

ʕ

˗

˗

ΰʖϞ&*υδ΢ψ

ϜγΤϱχϕϫήϧ

ϧϜϞ֋൅ٗढ़ϕϫή

ऀ಼޴͜,7εητήϧϜϑη֋൅ٗढ़ϕϫϋρφϭʖέγʖ

ϕϫήϧϜ

ύʖχΤΥ

ࡠ

ΰʖϞ&*੏

ϫήϧϜεητϞ֋൅ٗढ़

ΰʖϞ֋൅ٗढ़ϕΠτΡηφˠτέωΩϩΠʖ

ϕϧϱψ

֐஭؇ཀྵ

αʖυΡϋʖνʀ˗υΡϪέν

2⒑FH͵ʹ

ճऀ͹‫ۂײخ‬ແ؇ཀྵ͹ͪΌ͹(53Ώ˗ࣁྋʰ৮झพ

ༀׄ఑Ҍॽࡠ੔Ώ̧̜̩؇ཀྵӣ༽‫ۂ‬ແΰʖϞϑζϋη
ϕϫήϧϝϱή‫ޢݶ‬ʁαϱϒϣʖνϕ

ʹ

˜

˜

˗

ʕ

ʕ

˜

ʕ

ʕ

ʕ

˗

˗

ʕ

˜

˜

˜

ΰʖϞ̛̠̜ςʖϩʤ8QLW\Ώ8(ʥ͵Ί߻ΚͦͪϏρίʖζɽ

˜

ʕ

ʕ

˜

˜

˗

˗

˗

˗

˗

˜

˜

˜

˜

˜

༽ɽ

λʖη͹รߍསྼ؇ཀྵͶͺ*LW͵ʹΝ࢘&ɼ&ɼ-DYD͵ʹɽϕϫήϧϞ

,'(ηέϨϕφ͹ଠɻ9LVXDO6WXGLRɼ੏ࡠͶචགྷ͵λϓφΤΥΠΝҲͯͶૌ ϫήϧϞΝ‫ى‬फ़ͤΖͪΌ͹‫ޢݶࣞܙ‬ɽ

'HYHORSPHQW(QYLURQPHQW ʁΰʖϞ౹߻֋൅‫ ڧ؂‬,QWHJUDWHG

৮झพචਤαϱϒτϱεౕʁ˗ʻࢨࣖͲ͘ΖɽʕʻࣙΔͲ͘Ζɽ˜ʻࢨࣖΝण͜ͱͲ͘Ζɽϕϫυϣʖγ৮झ‫ݼ‬স

λϓφΤΥ੏ࡠ‫ة‬ժ‫ܧ‬౹‫ׇ‬ࣆ‫ܯۂ‬ժʀ෾ྪ̐˙ΰʖϞ৮झพචਤςʖϩηΫϩɻɻ

˜

ʕ

ʕ

ʕ

ʕ

˗

˗

˗

˗

˗

ʕ

ʕ

˜

˜

˜

ྭʁ$WRPɼ(PDFVɼWHUDSDG͵ʹ

Ͷ࢘༽ͤΖλϓφΤΥΠɽχΫϣϟϱφࡠ੔‫ۂ‬ແ৏Ͳ࢘༽ͤΖ

˗

˗

ʕ

˗

˗

˗

˗

˗

˗

˗

ʕ

ʕ

ʕ

ʕ

ʕ

ྭʁ:RUGɼ([FHOɼ3RZHU3RLQW͵ʹ࢘༽ͤΖςʖϩɽߨ͑ࡏͶλʖηαʖχΝ‫ى‬फ़ͤΖͪΌ ༹ʓ͵ॽྪɼࣁྋ౵Νࡠ੔ͤΖͪΌͶτΫηφΦυΡνʁϕϫήϧϝϱήΝ

ΰʖϞ$,ٗढ़

ΰʖϞϑζϋη3%/ΰʖϞϑζϋη

౵ΝҲ‫ݫ‬దͶ؇ཀྵͲ͘ΖΓ͑Ͷͪ͢

˗

ʕ

˗

˗

˗

˜

˜

˜

˜

˜

ʕ

ʕ

˜

˜

˜

3KRWR6KRSɼ,OOXVWUDWRUɼ6NHWFK͵ʹ

ʕ

ʕ

˗

˗

˗

˗

˗

˗

˗

˗

˗

˗

ʕ

ʕ

ʕ

0D\D ɼ 0RWLRQEXLOGHUɼ DIWHUHIIHFW ɼ ྭʁ:LNLΏ6/$&.͵ʹྭ ʁ ̑ ' 6WXGLR0D[ ɼ = %UXVK ɼΰʖϞ$,৮झพςʖϩηΫϩιρφΏϠυϨϱήʛϨάϱήʛηΫ Εɼೖ৙ద͵৚ๅި‫׷‬Ώๅࠄɼ࿊ཙΝ

ͤΖͪΌ͹ςʖϩɽΰʖϞ಼΃͹Πυδ΢ϱોࡒΝ੏ࡠͪ͢Εಊ͘Ν֮೟ ༽͹֮೟Ώ΢ϟʖζΏಊ͘͹οΥρέ

ήϧϓΡρέυδ΢ϱʁήϧϓ΢ρέ αϝϣωίʖεϥϱʁ੏ࡠ‫࢘͗ंܐؖ‬184

˙ΰʖϞ$,৮झพ‫ڠ‬௪ηΫϩυδ΢ϱ‫ܧ‬ٗढ़‫ܧ‬‫ܨ‬Өʀ؇ཀྵ

෾ྪ̏ࡠΰʖϞ&*੏

λϓφΤΥΠ

੏ࡠ‫ة‬ժ‫ܧ‬‫ׇ‬ࣆ‫ܯۂ‬ժʀ౹

෾ྪ̐ψΦϓΥέφυδ΢
˜

˜

˜

˜

8,8;υδ΢ψ

˜

˜

˜

˜

˜

˜

˜

˜

˜

˜

˜

ʕ

ʕ

˜

གྷʱࢂল

ʕ

ʕ

ʕ

ΰʖϞ&*υδ΢ψ

ϜϧϜγΤϱχϕϫήϧ

Ϟ֋൅ٗढ़ϕϫή

ήϧϜऀ಼޴͜,7εητϑη֋൅ٗढ़ϕϫϋρφϭʖέγʖϕϫήϧϜεητϞ֋൅ٗढ़

ϫήϧϜΰʖϞ֋൅ٗढ़ϕτΡηφˠτέωΩϩΠʖηφέωΩϩΠʖτΡϕϧϱψɻɻˠτ

֐஭؇ཀྵ

ʕ

˗

˗

υΡϪέν

αʖυΡϋʖνʀ

˗

ఈ

ྲྀࡨఈ

˗

ࣁྋʰ৮झพ֕

ༀׄϕϫυϣʖγ৮झ‫ݼ‬স

કྲྀࡨ

ࣆ‫ۂ‬ક

˜

˜

˜

˜

˜

˜

˜

˜

ʕ

˗

˗

˗

˜

˜

˜

˜

˜

˜

˜

˜

ʕ

˗

˗

˗

˗

඾࣯؇

φ

˗

؇ཀྵͳ

ң࣍ʀ
ಊ

˜

˜

˜

˜

˜

˜

˜

˜

ʕ

˗

˗

˗

˗

௒ୣ‫׈‬

Ө‫ۂ‬ʀ

˜

˜

˜

˜

˜

˜

˜

˜

˜

˗

˗

˗

˗

φϜϋ

ཀྵ

ʕ

ʕ

˗

˜

ʕ

ʕ

ʕ

˗

˜

˗

˗

˗

ʕ

ζϟϱ

ζΥέ

ϕϫ
‫ܘ‬༁؇

ΰʖϞϑζϋη
ඬ६͹

ζϟϱ

ߨϜϋ

કྲࣰྀ

৮झพචਤαϱϒτϱεౕʁ˗ʻࢨࣖͲ͘ΖɽʕʻࣙΔͲ͘Ζɽ˜ʻࢨࣖΝण͜ͱͲ͘Ζɽ

ఈ

ʕ

ʕ

˗

˜

ʕ

ʕ

ʕ

˗

˗

˗

ʕ

ʕ

ʕ

‫ة‬ժࡨ
Ճ

ʕ

ʕ

˗

˜

ʕ

ʕ

ʕ

˗

˗

˗

ʕ

˗

˗

‫ة‬ժ඲

˗

˗

˗

˗

˗

˗

˗

˗

˗

˗

˜

˜

˜

ఈٝ

Ϟགྷ݇

εητ

஛

˗

˗

˗

˗

˗

˗

˗

˗

ʕ

ʕ

˜

˜

˜

൅ʀߑ

Ϟ֋

εητ

˗

˗

˗

˜

˗

˗

˗

˗

˜

˜

˜

˜

˜

Ϟฯग

˗

˗

˗

˜

˗

˗

˗

˗

ʕ

ʕ

˜

˜

˜

Ϟӣ༽

εητ

ʕ

ʕ

ʕ

ʕ

ʕ

ʕ

ʕ

ʕ

˗

˗

˗

˗

˗

ϱη

ϧ΢Π

αϱϕ

ΰʖϞ$,ٗढ़εητΰʖϞϑζϋη3%/‫ڠ‬௪ద͵ɻ,7ʤΰʖϞΝ‫؜‬΋ʥεητϞ‫ܧ‬ਕࡒͶ‫ٽ‬ΌΔΗΖηΫϩɻɻˠ৆ࡋͺ,3$ʰ‫ڠ‬௪ΫϡϨΠʀηΫϩϓϪʖϞϭʖέʤྲྀস&&6)ʥ&RPPRQ&DUHHU6NLOO)UDPHZRUNʱΝࢂলʾKWWSVZZZLSDJRMSMLQ]DLLWVVFFVIGRZQORDGKWPO

ʕ

ʕ

ʕ

˜

ʕ

ʕ

ʕ

ʕ

˗

˗

˗

˗

˗

ϋζϟ

τΡϜ

ΫϣϨ

৚ๅι

˗

˗

˗

ʕ

˗

˗

˗

˗

˗

˗

ʕ

ʕ

ʕ

Ͷ‫ͤؖ‬

৿ٗढ़

ϋηʀ

৿ϑζ

ʕ

ʕ

ʕ

˜

ʕ

ʕ

ʕ

ʕ

ʕ

ʕ

˗

˗

˗

କ‫ܯ‬ժ

ࣆ‫ܩۂ‬
ཀྵ

ʕ

ʕ

ʕ

˜

ʕ

ʕ

ʕ

ʕ

˜

˜

ʕ

ʕ

ʕ

ࣁࢊ؇

˜

˜

˜

˜

˜

˜

˜

˜

˜

˜

˗

ʕ

ʕ

ηϜϋ

γʖϑ

Ϝʖ

Ωην

ΰʖϞ$,৮झพ‫ڠ‬௪ηΫϩ

ʕ

ʕ

ʕ

˜

ʕ

ʕ

ʕ

ʕ

ʕ

ʕ

˗

ʕ

ʕ

ү੔ʥ

ʤਕࡒ

‫ݱ‬؇ཀྵ

ਕదࣁ

ΰʖϞϑζϋη

185

੏ࡠ

΢ψ

˜

˜
˜

˜
˜

˜
˜

˜
˜

˜
˜

˜
ʕ

ʕ
ʕ

ʕ

 ɼ໲ୌմ݀೵ྙ ϛτϱεϡϩ  ɼՆ೵੓  ɼઞࡑ೵ྙ  ɼࣙ෾ࣙਐ͹͖ͮ͢Εͪ͢ௗ‫غ‬ϑζϥϱͱ‫ັڷ‬Ν࣍ͯ  ɼຌ࣯దͶ෼Νଌ͓ߡ͓ൊ͏ͱΊͪ͏ਕ ߨಊྙ  ɼࣰߨྙ  ɼߡಊྙ  ɼϨʖξʖερϕ  ɼཱࣙద͵ߨಊ  ɼ൓இྙ ɼ৙Ͷ߶͏Πϱτψ  ɼ୵‫  ͏ک͗ৼڂ‬ɼ߁͏ࢻ໼  ɼ͏ΘΞ͵෼ࣆͶଲ͖͢  ɼ‫ܗ‬ഃΕ͵‫ݺ‬੓ ޴৏ৼ  ɼ౔ྙΝੱ͢Ή͵͏  ɼ໎֮͵໪దқࣟ  ɼ৿͢͏ٗढ़ΝखΕࠒ΋қཋಢ૓੓  ɼϏλψϨτΡϏʖλψϨτΡ  ɼҲܵऴͲͱ͏Ζ  ɼνϪϱφ੓๝͹໎ᏹ͠  ɼ߶‫  ݩܨ‬ɼ‫ݩܨ‬ʀ೵ྙ  ɼ༹ʓ͵‫ݩܨ‬ʀஎࣟ ୯Ͷ΍ෝ͜͵͏ಚқ෾໼͍͗Ζ  ɼࣙ෾Νන‫͘Ͳݳ‬Ζ  ɼΨϨζψϨτΡ ̐ ɼਕ  ɼ࢕ࣆͶࣙਐΝ࣍ͯ  ɼॄ஦ྙ  ɼ஋‫͍͗ـ‬Ζ ઒໵எࣟ  ɼ઒໵ٗढ़  ɼٗढ़ྙ  ɼ߶ηΫϩ  ɼ෱߁͏எࣟʀٗढ़  ɼಆ೶Ζ  ɼࣧ஥ৼ  ɼࠞ‫  ـ‬ɼ՟ୌͶଲ͢ͱͳ͞ͳΞཱིͬ޴͖Κ͵͏ͳ‫ͤ͗ـ‬Ή͵͏ ɼ੥ࣰ͠  ɼٝཀྵਕ৚ ੻೜‫  ״‬ɼϕϫқࣟ  ɼ࠹‫ޛ‬ΉͲΏΕਲ਼͝Ζ  ɼ೴ಚͤΖΉͲచΌͥͶ૓Εକ͜Ζ  ɼଠ෨ॼͳ‫  ྙڢ‬ɼοʖϞ͹Ҳҽͳ͢ͱ͹ְࣙ  ɼौೊ͵ࢧߡ  ɼौೊ੓αϝϣωίʖεϥϱ೵ྙ  ɼ‫ڢ‬௒੓  ɼοʖϞϭʖέ  ɼήϩʖϕͲ࢕ࣆ͗Ͳ͘

οϡϪϱζ੠ਈ  ɼ੷‫ۅ‬੓  ɼ઴޴͘  ɼΠήϪρεϔ  ɼώ΢νϨτΡ ौೊ͵൅૟  ɼ૟଀ྙ  ɼ‫ة‬ժྙ  ɼາཔΝଌ͓Ζ‫ְ״‬దಆ೶ ৼΝଌ͓Ζຌ࣯ద͵‫״‬৚  ɼ࣎େΝ઎खΕͪ͢৿͢͏༣;Ν૓ଆͲ͘Ζ ൅૟ྙ  ɼΠ΢υΡΠ  ɼ૓ଆྙ  ɼέϨΦ΢τΡϔ͵ιϱη  ɼ༣;ৼ  ɼϑΰʖϞΝ໪ࢨͤ  ɼϤʖδ͗ʖֺ͢ΌΖΰϞΝ͢ΌΖΰʖϞΝ఑‫  ڛ‬ɼਕ͹೦қ  ɼಆֱΝ‫ͤݳ‬қཋ  ɼࡠΕͪ͏ΰʖϞ͍͗Ζ  ɼ୯΍ֺ͚͗͢༣΄ΖτϪΏΖ‫  ـ‬ɼқཋ  ɼ৚೦  ɼ΍͹Ͱ͚ΕͶ‫͍͗ັڷ‬Ζ  ɼໂΝ࣍ͮͱ͏Ζ  ɼΰʖϞ޹͘͵๏  ɼୱ͵ΖΰʖϞ޹͘Ґ৏  ɼຌ౲ͶΰʖϞ͗޹͘͵ਕ Ϝψ৙ࣟ  ऀճ੓  ΰϞΝ਼ଡ͚ߊྲྀͪ͢ਕͲͺ͵͏ αηφқࣟ͵ʹ͹‫ܨ‬Ө‫  ְ״‬ɼ‫ۂ‬ແ͹ްིԿΝਦΖࢡ੐ ݊߃ ΰʖϞ΃͹‫ৼؖ‬ऀճ੓Ϝψ৙ࣟαηφқࣟ

݊߃ઞࡑ೵ྙʀϛτϱεϡϩ

ߨಊྙʀ൓இྙ

޴৏ৼಢࣙ੓ʀ‫ݺ‬੓

எࣟʀٗढ़

੻೜‫״‬

εϥϱ೵ྙ

‫ڢ‬௒੓ʀαϝϣωίʖਈ੷‫ۅ‬੓ʀοϡϪϱζ੠૟଀ྙʀ൅૟ྙ೦қʀқཋΰʖϞࢊ‫ٽͲۂ‬ΌΔΗΖ೵ྙʀࣁ࣯

৿ٗढ़ͶଲͤΖ୵‫ৼڂ‬Ώौೊ͵༣;ৼΝέϨΦ΢νͶ‫ٽ͚ک‬Όͱ͕Εɼͨ͹ਕ෼଀ʤ೵ྙʀࣁ࣯ʥΝҲ֕Ͷͺଌ͓Ͷ͚͏͹͗‫͍Ͳࣰݳ‬Ζɽఈ੓ద͵න‫Ͳݳ‬ͺ͍Ζ͗ɼ‫ۂ‬ֆదͶΰʖϞέϨΦ΢νͶ‫ٽ‬ΌΖαϱϒτϱεͺɼ৮झพͶචਤͳ͵ΖςʖϩϨτϧεͳஎࣟͫ͜Ͳͺචགྷॉ෾ͳͺ‫͓ͥݶ‬ɼˠʲΦϱντ΢ϱϟϱφ‫ۂ‬ֆम৮ʽ೧൝ʾΰʖϞʳ'$,ʘ;ड़൝‫ࡎܟ‬஦ऀ͹༙ްυʖνͶΓΕࡠ੔ʰೖຌυζνϩΰʖϞָճʱ͹ϪϛʖφʰΰʖϞࢊ‫ۂ‬Ͷ͕͜Ζ৮‫ͳۂ‬ΫϡϨΠʱʤ೧݆ɻ౨‫ښ‬୉ָ୉ָӅ৚ๅָ‫؂‬ɻಝ೜ঁ‫گ‬౽‫ݬ‬ਜ਼ਖʥͶΓΖͳԾන͹Γ͑Ͳ͍ͮͪɽ

ҐԾʁࢂߡ

ψ

Πʖφϭʖέ ήϧϓΡρέυδ

੏ࡠύʖχΤΥΠ ϕϫξέφυδ΢

ʕ

ʕ
˜

ʕ
˜

ʕ
˜

ʕ
˜

ʕ
˜

ʕ
˜

ʕ
˜

ʕ
˜

˜
˜

ʕ
˜

˜

ΰʖϞ$,৮झพ‫ڠ‬௪ηΫϩ

˜

˜

186

৮
೵
พ
ୱ
Ռ
‫گ‬
ү

৮
೵
พ
ୱ
Ռ
‫گ‬
ү

ΰʖϞ֐̘̠੏ࡠ

‫ة‬ժઅ‫ܯ‬ԍस՟ୌմ݀‫ָ࠴ܗ‬ԍसʁΰʖϞAIٗढ़ԍसɼΰʖϞΰʖϞ಼̘̠੏ࡠ

‫غޛ‬

ͤUnity/Unreal EngineͶͯ͏ͱͺʰ พࢶࣁྋ1ʱ͕Γ;ʰพࢶࣁྋ2ʱΝࢂল

ʀ8QLW\8QUHDO(QJLQHɼ&*ςʖϩ౵͹ΨϘϪʖεϥϱָसʤΰʖϞϕϫφν΢ϕ͹մੵ౵ʥʀ̜̣‫ࡒگ‬ʤ֕࿨‫گેخ‬Ռ౵ ʀࢤ൤ॽ੸

੫ద‫ࡒگ‬ϧ΢ϔϧϨ

֕࿨ʀΰʖϞϑζϋηϕϧϱωϱή

ಋߪࢥक಍‫ܗ‬ԍसʁΰʖϞ$,ϕϫήϧϝϱή

ߪࢥक಍‫ָ࠴ܗ‬ʁ$,ٗढ़֕࿨ʀΰʖϞϑζϋη

޳‫ة‬ժϕϪκϱ

߻‫ۂ‬ϕϫήϧϞ‫ ܧ‬੏ࡠCGʀӫ଀‫ܧ‬‫ة‬ժ‫ܧ‬ଖ֦झ઒र઒໵ߏ

ָਫ਼क಍‫ܗ‬3%/ΰʖϞϑζϋη̧̙̣

઴‫غ‬

ಋ

೘

޳

ʰΰʖϞϑζϋη‫ܧ‬౹ʱAIΝ‫ͪ͢༽׈‬ϑζϋηΝ‫ة‬ժཱིҌͤΖͪΌ͹ΰʖϞϑζϋηͶ‫ؖ‬ΚΖஎࣟΝ

߻

ָसͤΖ

ड़

ʰΰʖϞAIٗढ़‫ܧ‬౹ʱΰʖϞ෾໼͹AIٗढ़Ͷ‫ؖ‬ΚΖ࠹઎୼͹எࣟʀٗढ़ΝָसͤΖ‫ۂ‬੏ࡠ‫ݳ‬৖Ͷ͕͜ΖAIٗढ़͹಍೘ʀ‫༽׈‬Νଇ਒Ͳ͘Ζਕࡒ໪ඬਕࡒ଀:ΰʖϞ෾໼Ͷ͕͜Ζ࠹৿AIٗढ़ͳΰʖϞϑζϋηͶ‫ؖ‬ΚΖஎࣟΝ‫݋‬͸ඍ͓ɼΰʖϞνʖΰρφ:ΰʖϞ෾໼̐ʛ̑೧੏઒໵ָߏଖ‫ंͪ͢ۂ‬AIΰʖϞਕࡒү੔ϕϫήϧϞ

ָस಼༲ʁ

ଖ

ϕϫήϧϞ‫ ܧ‬੏ࡠCGʀӫ଀‫ܧ‬‫ة‬ժ‫ܧ‬֦झ઒र઒໵ߏ

ָՌʤ༁ߏʥʹ

સର΢ϟʖζ

6RFLHW\ͶଲԢͤΖ$,ΰʖϞਕࡒү੔ϕϫήϧϞ

ΰʖϞ෾໼͹઎୼ٗढ़‫༽׈‬Νଇ਒ͤΖ$,ΰʖϞਕࡒү੔ϕϫήϧϞ֋൅ࣆ‫ۂ‬

৮
झ
ԥ
இ
ద
ٗ
೵
͹
र
ಚ

‫گ‬ү3*સର΢ϟʖζΰʖϞAIϕϫήϧϜ

ΰʖϞAIήϧϓΡρΩ

ΰʖϞAIϕϧϱψ

ΰʖϞAIυΡϪέν

ΰʖϞAIϕϫυϣʖγϏϔϨρεϡ

ΰʖϞ υϗϫρϏ

187พࢶࣁྋB,'(֋൅‫ڧ؂‬Ͷͯ͏ͱͤɽ஦Ͳ΍ʰ8QLW\ʱͳʰ8QUHDO(QJLQHʱͺΰʖϞ͹έϫηϕϧρφϓΧʖϞ֋൅‫ͱ͢ͳڧ؂‬υϓΟέφηνϱξʖχͶ͵ͮͱ͏Ήͤɽ‫Ͳࡑݳ‬ͺଡ͚͹ΰʖϞ͗ଡ͚͹νʖΰρφϜεϱͶଲԢͤΖචགྷ͍͗ΖͪΌʰέϫηϕϧρφϓΧʖϞ͹֋൅‫ڧ؂‬ʱ͗චགྷͶ͵ͮͱ͏Ή֋൅‫ڧ؂‬ͺ࣏͹झྪͶ෾ྪͲ͘Ήͤɽʀϋ΢τΡϔʤηνϱξʖχʥ͵֋൅‫ڧ؂‬ɻʀʀʀ̦̪ຘͶҡ͵Ζ֋൅‫ڧ؂‬ʀέϫηϕϧρφϓΧʖϞ͹֋൅‫ڧ؂‬ʀʀʀʀʀʀҲͯ͹λʖηͲ෵਼͹̦̪ͶଲԢͪ͢֋൅‫ڧ؂‬ΰʖϞ͹֋൅ͶͺɼνʖΰρφϜεϱ͹‫ڧ؂‬ʤྭ͓ͻɼηϜϙΰʖϞ͵Δ26ʤ$QGURLGͳL26ʥͶΓͮͱ֋൅‫͗ڧ؂‬ҡ͵ΕΉͤɽ֋൅‫ڧ؂‬ʤ̬̺̿͊ͅʙ8QUHDO(QJLQHʥɻͶͯ͏ͱࡀ༽͠Ηͱ͏Ζɽ͞͹̐ͯ͹,'(ͺɼΰʖϞࢊ‫ۂ‬Ґ֐Ͷɼ8(ͺଡ͚͹ඉΰʖϞ͹ϕϫζΥέφʤఽ౹ద͵ӫ଀੏ࡠΏΠωϟʖεϥϱλϓφΤΥΠ౵ʥͶ΍

7HFKQRORJLHV֋൅ ॵ൝೧ ʱͳʰ8QUHDO(QJLQHʤΠϱϨΠϩΦϱζϱʥྲྀ‫ى‬ʁ8(ɽ(SLF*DPHV֋൅ ॵ൝೧ ʱ͍͗ΖɽΉͪɼ͞͹Γ͑͵ΰʖϞ֋൅༽̛̠̜ͳ͢ͱ‫ࡑݳ‬ɼ੊ֆదͶ΍υϓΟέφηνϱξʖφͶ͵ͮͱ͏Ζ΍͹Ͷʰ8QLW\ʤϤωτΡʥ8QLW\

2QHɼ:LL8ɼ95$5‫حؽ‬ɼϏοϱαʀϏοηϫΝ‫؜‬΋ΠʖίʖχΰʖϞ‫حؽ‬౵΍‫؜‬ΉΗΖɽϨɼPDF26ɼ/LQX[ɼΤΥϔϔϧΤδ :HE*/ɼ8QLW\:HE3OD\HU ɼ3OD\6WDWLRQɼ3OD\6WDWLRQɼ3OD\6WDWLRQ9LWDɼ;ER[ɼ;ER[ΰʖϞͶ͕͜Ζνʖΰρφ‫ؽ‬ͺଡ‫ز‬ͶΚͪΕɼL26ɼ$QGURLGɼ7L]HQɼ$QGURLG79ɼ:LQGRZVɼ:LQGRZV3KRQHɼ:LQGRZVηφΠΠϕΖɽΰʖϞ֋൅Ͷ͕͜Ζ̛̠̜͹࠹୉͹ಝ௅ͺଡ͚͹ΰʖϞ‫حؽ‬ɼ̶̮̳ΠϕϨ౵ͶଲԢͪ͢έϫηϕϧρφϓΧʖϞ֋൅͗Ն೵͵఼Ͷ͍ঁɼϑϩχɼυώρήึঁ͵ʹΝ̞̬̠͖Δཤ༽Ͳ͘ΖΓ͑Ͷ͵ͮͱ͏Ζɽ‫͍Ͳڧ؂‬Εɼक͵౹߻֋൅‫ͱ͢ͳڧ؂‬ɼʰϕϫζΥέφʱͶΓΖϓΟ΢ϩ؇ཀྵɼώʖζϥϱ؇ཀྵɼ*8,͹ࡠ੔ɼοʖϞ֋൅ɼߑชΦϧʖึ(QYLURQPHQW ʱͳ‫ͻݼ‬ΗΖ΍͹Ͳ͍Ζɽ̛̠̜ͳͺαϱϏ΢ϧɼτΫηφΦυΡνɼυώρΪ౵Ν̞̬̠͖Δཤ༽Ͳ͘ΖΓ͑ͶΉͳΌͪึঁςʖϩ‫͗܊‬චགྷͲ͍Εɼ͞ΗΔΝ౹߻͵֋൅‫ͱ͢ͳڧ؂‬఑‫͏ͱ͢ڛ‬Ζ͹͗ʰ౹߻֋൅‫ڧ؂‬ʁ,'( ,QWHJUDWHG'HYHORSPHQW‫ؽ‬ͶಝԿͪ͢$3,΍චགྷͲ͍Ζɽ֦झΰʖϞ‫ؽ‬Ͷғଚ͢‫ڠ‬௪Ͷ‫;ݼ‬ड़͠ΗΖ‫خ‬ఊϧ΢ϔϧϨΏʤΰʖϞΦϱζϱͳ͏ΚΗΖʥΏΰʖϞ੏ࡠΰʖϞͶ࢘༽͠ΗΖϕϫήϧϞͺ‫Ͳࡑݳ‬ͺ&Ώ&ɼ-DYD͵ʹ͍͗Ζ͗ɼ26ΏαϱλʖϩΰʖϞ‫༙ݽؽ‬͹࢕༹ͶॊͮͱνʖΰρφΰʖϞ

B,'(֋൅‫ڧ؂‬Ͷͯ͏ͱ

พࢶࣁྋ

188

0DF26
2EMHFWLYH&6ZLIW:LQGRZV0DF26/LQX[$QGURLG-DYD.RWOLQ(FOLSVH$QGURLG6WXGLR

26

‫ޢݶ‬

ϋ΢τΡϔη

νϱξʖχ

ଲԢ

,'(

ϋ΢τΡϔ

,'(

νϱξʖχ'(
ύ΢ϔϨρχ

8QLW\8QUHDO(QJLQH;DPDULQ7LWDQLXP0RELOH$GREH$LU

0RQDFD3KRQH*DS7HOHULN3ODWIRUP&RUGRYD

ˠ:HEΠϕϨ֋൅༽݆ೖ͖ΔͺɼϏοϱαʀϏοηϫΝ‫؜‬΋ೖຌࠅ಼͹༣ٗ‫͕ؽ‬Γ;ΠʖίʖχΰʖϞ‫֋ؽ‬൅༽ϧ΢ιϱηʰ8QLW\IRU༣ٗ‫ؽ‬ʱ͹൤ജ΍֋࢟͠ΗͪɽพࢶࣁྋB,'(֋൅‫ڧ؂‬Ͷͯ͏ͱϧΤδ :HE*/ɼ8QLW\:HE3OD\HU ɼ3OD\6WDWLRQɼ3OD\6WDWLRQɼ3OD\6WDWLRQ9LWDɼ;ER[ɼ;ER[2QHɼ:LL8ͨ͢ͱ95$5޴͜͹֋൅ͶଲԢ͢ͱ͏ΖɽΉͪɼ೧

೧݆ͶϨϨʖη͠Ηͪώʖζϥϱ‫ࡑݳ‬ɼL26ɼ$QGURLGɼ7L]HQɼ$QGURLG79ɼ:LQGRZVɼ:LQGRZV3KRQHɼ:LQGRZVηφΠΠϕϨɼPDF26ɼ/LQX[ɼΤΥϔϔͪΰʖϞ֋൅ςʖϩͳ͢ͱஂਫ਼ͪ͢ɽࠕೖͲͺϜϩοϕϧρφϓΧʖϞͶଲԢͪ͢ΰʖϞΦϱζϱͶ੔ௗͪ͢ɽΦϱζϱͺ&‫͖ॽͲ&ޢݶ‬Ηͱ͏ΖɽηέϨϕφ‫&ͱ͢ͳޢݶ‬ɼ8QLW\6FULSW -DYD6FULSW ɼ%RR͹झྪ͹ϕϫήϧϝϱή‫ޢݶ‬ͶଲԢ͢ͱ͏Ζɽ೧Ͷ0DF26;ͶଲԢ͢ਕҐ৏͹֋൅ं͗ཤ༽͢ͱ͏Ζɽ8QLW\ͺकͶϠώ΢ϩΏϔϧΤδΰʖϞ੣ࡠͶ࢘༽ͤΖɽαϱλʖϩΰʖϞ‫͕ؽ‬Γ;3&ͶΰʖϞΝ಍೘ LQVWDOO ͤΖ͞ͳ͗Ͳ͘Ζɽ͞͹ΰʖϞτΡτέόϫζʖθζϡϏϱ߻ಋճऀɽΤΥϔϕϧή΢ϱɼυηέφρϕϕϧρφϓΧʖϞɼΰʖϞ‫ؽ‬ɼ‫ܠ‬ଵ‫͜޴حؽ‬͹αϱϒϣʖνΰʖϞΝ֋൅ͤΖͪΌͶ༽͏Ζɽຬ

8QLW\ʤพ໌8QLW\'ʥͺɼ౹߻֋൅‫ڧ؂‬Ν಼଄͢ɼ෵਼͹‫ ࡒؽ‬SODWIRUP ͶଲԢͤΖΰʖϞΦϱζϱͲ͍Ζɽ֋൅ͺϤωτΡʀτέόϫζʖθʤӵ‫ޢ‬൝ʥɽೖຌ๑ਕͺϤω

ʾʾKWWSVMDZLNLSHGLDRUJZLNL8QLW\B (%(%&($($(%(%(%

ฟ඾: ࣇ࣮ࣜⓒ⛉஦඾ࠗ࢘࢕࢟࣌ࢹ࢕࢔㸦Wikipedia㸧࠘

Unity (ࢤ࣮࣒࢚ࣥࢪࣥ)ԢφϓΧʖϞଲ

έϫηϕϧρ

ϋ΢τΡϔη

;FRGH

L3KRQH L26

ϕϧρφϓΧʖϞ$QGURLGˠʰϕϧρφϓΧʖϞพ֋൅‫ڧ؂‬ʱ೵ద͵੏༁΍ΆͳΞʹ͵͏͞ͳͶΓΖ΍͹Ͳ͍Ζɽ͞Ηͺɼϋ΢τΡϔΠϕϨΏΰʖϞ͹֋൅Ͷ͕͏ͱ֋൅रಚαηφ͗ఁ͚ϟϱτψϱηͲ૤ࡠ੓Ώॴཀྵଐౕ͗չనͲ͍Ζ͞ͳͶՅ͓ͱ‫ؽ‬

189

ʾKWWSVZZZXQUHDOHQJLQHFRPMDZKDWLVXQUHDOHQJLQH

ʾKWWSVXQLW\GFRPMS

8(ͶΓͮͱ֋൅͠Ηͪν΢φϩ਼ͺ༁௔

8QLW\ͶΓͮͱ֋൅͠Ηͪν΢φϩ਼ͺ༁௔ʾKWWSVHQZLNLSHGLDRUJZLNL&DWHJRU\8QLW\B JDPHBHQJLQH BJDPHVχϩΤΥΠͳ‫ڠ‬Ͷ࢘༽ͤΖͳ͘ɼαϱτϱφࡠ੔Ͷ͕͏ͱΰʖϞυδ΢ψʖͳΠʖτΡηφ͹ྈ๏ΝࢩԋͤΖ༹ʓ͵ςʖϩ΍఑‫͏ͱ͢ڛ‬Ζɽ

พࢶࣁྋB,'(֋൅‫ڧ؂‬Ͷͯ͏ͱଡ͚͹ΰʖϞαʖχͺ&Ώϕϫϕϧ΢ΦνϨ͵ηέϨϕφ‫͍Ͳޢݶ‬Ζ8QUHDO6FULSWͲ‫ى‬फ़͠ΗɼΰʖϞ͹୉෨෾ͺΦϱζϱ಼෨Ν਄͚୵‫ͥͦٽ‬ͶրྒྷͲ͘ΖɽՅ͓ͱɼ͹ϝγϛʖφ͢ͱ͏Ζɽ

8QUHDO(QJLQH͹αΠ෨෾ͺ&Ͳ‫ى‬फ़͠Ηͱ͏Ζɽ8QUHDO(QJLQHͺ߶Ϫϗϩ͹Ң৪੓ͳ͏͑ಝ௅͍͗ΕɼL26ɼ$QGURLGɼ1LQWHQGR6ZLWFKɼ3OD\6WDWLRQɼ;ER[2QH͵ʹΝͳ͢ͱάϋη੊ֆ‫ى‬࿧Ͷ΍͵ͮͱΖɽ

1$6$͹Ӌநඊߨ࢞‫܉‬࿇ΏΤΧϩφʀυΡθωʖʀΩϱϏωʖ͹ӫժ੣ࡠͳτʖϜϏʖέͶཤ༽͠ΗΖ͵ʹ༹ʓ͵ζϡϱϩͲ࢘ΚΗɼʰ࠹΍੔ޯͪ͢ϑυΨΰʖϞΦϱζϱʱଠऀ͗֋൅ͪ͢ʲϪ΢ϱϚʖερέηʳεϨʖθɼʲϪρχητΡʖϩʳɼʲώ΢Ψεϥρέʳ͕Γ;ʲϝϧʖθΦρζʳ͵ʹଡ͚͹ΰʖϞͲࡀ༽͠Ηͱ͏Ζɽͨ͹ଠͶ΍ɼ

8QUHDO(QJLQHͺΦϒρέΰʖϞθ͗ࣙऀͲ֋൅ͪ͢ʲ8QUHDOʳɼʲ8QUHDO7RXUQDPHQWʳεϨʖθɼʲ*HDUVRI:DUʳεϨʖθ͕Γ;ʲ,QrQLW\%ODGHʳͺ΍ͬΘΞ͹ࣆɼಋ‫ۂ‬ͲॵΌͱࣰૹ͠Ηͪɽ

8QUHDO(QJLQHʤΠϱϨΠϩΦϱζϱʥͺɼ(SLF*DPHVΓΕ֋൅͠ΗͪΰʖϞΦϱζϱͲ͍Ζɽ೧ͶϓΟʖηφϏʖλϱʀεϣʖτΡϱήΰʖϞ )36 Ͳ͍Ζʲ8QUHDOʳ㸼㸼KWWSVMDZLNLSHGLDRUJZLNL8QUHDOB(QJLQH

ฟ඾: ࣇ࣮ࣜⓒ⛉஦඾ࠗ࢘࢕࢟࣌ࢹ࢕࢔㸦Wikipedia㸧࠘

Unreal Engine

8QUHDO(QJLQHޮࣞϘʖζ

8QLW\ޮࣞೖຌ‫ޢ‬Ϙʖζ

190

,'(

ϧρφϓΧʖϞ$,ͳέϫηϕ৮Ү͹ᐈຖԿ࢘༽ςʖϩ‫ࡑݳ‬͹෾‫ۂ‬࣯Ώαηφ؇ཀྵ

$,‫༽׈‬ͶΓΖ඾υΡϪένϕϫυϣʖγʀ2⒑FH͵ʹ

͹ͪΌ͹(53Ώճऀ͹‫ۂײخ‬ແ؇ཀྵυΡϪένϕϫυϣʖγʀδ΢ψήϧϓ΢ρέυ
ϕϫήϧϜ

ϩΤΥΠ

ϓΧʖϞ,'(ͳϝχϋ΢τΡϔϕϧρφ

ϕϫήϧϜυώρΪ τηνΦʖνγΤϱχέϨΤΥΠԽςʖϩͳϝχϩ

ήϪʖξυώρΪ τηνࡪ‫ޣ‬ΰʖϞϕϪ΢̾́౵Ͷड़ྙɽްՎ ਕքકढ़ͶΓΖࢾߨֺ‫ۄ‬Ν:DYɼ$,))ɼ

Φʖν

γΤϱχέϨ

ֺ‫ۄ‬Ν:DYɼ$,))ɼ
DIWHUH⒐HFWɼ3KRWR6KRSɼ,OOXVWUDWRUɼ6NHWFKΤΥΠԽςʖϩͳϝχϩ

'73λϓφΏ̑'6WXGLR0D[ɼ=%UXVKɼ0D\Dɼ0RWLRQEXLOGHUɼ ̾́౵Ͷड़ྙɽްՎ

ϧή΢ϱ

ಊ௒੖

͹֨୉

ࢊ‫΃ۂ‬

Πωϟ

พࢶࣁྋB,'(ͳ$,౵φϒρέη

ϢΦʖζΥϱφΏࣙ$,‫༽׈‬ͶΓΖϕϪ΢

έϫηϕϧρφϓΧʖϞ,'(ʤ8QLW\Ώ8QUHDO(QJLQHʥͳ֦झϝχϩΤΥΠɼ$,༽ϕτέωΩϩΠʖτΡηφ

ϕϧϱψ

0RWLRQEXLOGHUɼλϓφ౵
DIWHUH⒐HFWɼ

%UXVKɼ0D\Dɼ

̑'6WXGLR0D[ɼ=δ΢ψήϧϓ΢ρέυ

‫ة‬ժॽࡠ੔༽͹'73

ϕϧϱψˠ΢τϪʖεϥϱʁྭ͓ͻ෤‫ح‬͹ξϟʖζͳ͹‫ܐؖ཯ړ‬͹รߍࡠ‫ۂ‬ʤϑϩχʛαϱϏ΢ϩʛϕϪ΢τηφʥ͗ॊཔ෾͖͖ͮͪΖࡠ‫͗ۂ‬භͲՆ೵Ͷ͵Ζ͵ʹɽΝࣖࠨ͢ͱ͏Ζɽ֋൅Ͷ͕͜Ζࡠ‫ۂ‬෾୴ʤΰʖϞ஦͹གྷોຘ͹઒໵Կʁٗढ़దΠʖτΡηφͳυδ΢ψʖͳϕϫήϧϜʖʥ΍౹߻͠Ηͱ͏͚Ն೵੓

ͪɼλʖηαʖχͶ௜ંඊΞͲɼ9LVXDO6WXGLRͲฦॄՆ೵ɽ͞ΗΔࡠ‫ؔ࣎ۂ‬͹୻क़ɼްིԿࣰ͗‫֨ݳ‬௃͠ΗΖ͞ͳͶΓͮͱΰʖϞ௜ંదͶΠρϕυʖφͤΖ͞ͳ͗Ͳ͘ɼΉͪɼʰ.LVPHWʱυώράϱήΦϱζϱͲͺαʖχ͹τηφ஦Ͷ௜ંӫ଀ड़ྙՆ೵ɽΉ˖,'(ͳ෾‫ۂ‬ର੏͹ร༲ʁ‫ࡑݳ‬͹8(͹࠹৿ώʖζϥϱͺ8(Ͳ͍Εɼ8(Ͳͺ΢τϪʖεϥϱˠ͹յ਼Ν‫ݰ‬Δ͢ɼ&͹αʖχ͹Ίࠒ΋͞ͳͲΰʖϞ಼ͶૌΊࠒ΋͞ͳ΍Ն೵ʤ,QWHUQDOʥɽָस݃ՎΝ‫ݫ‬Ͷ3\WKRQ৏͹7HQVRUsRZ͖Δࢨࣖʤ([WHUQDOʥͪ͢Εɼ7HQVRU)ORZ6KDUSΝ8QLW\ͶଲԢͦͪ͠76)8QLW\3OXJLQΝૌ,'(Ͷ͕͜Ζ$,͹ཤ༽ͺɼྭ͓ͻɼ8QLW\͹0/$JHQWͲͺ5HLQIRUFHPHQW/HDUQLQJʤ‫ک‬Կָसʥ͹ΠϩβϨθϞΝࡀ༽͢ͱ͕Εɼ˖,'(ͳ$,

พࢶࣁྋ

191

ͤΖ͞ͳͶΓͮͱೖຌ͹৿͢͏Φϱνʖτ΢ϱϟϱφชԿ͹൅৶Ͷ‫ر‬༫ͤΖ͞ͳͫΘ͑ɽพࢶࣁྋB,'(ͳ$,౵φϒρέη

Ηͱ͏Ζɽ͞͹Γ͑͵,'(‫ڧ؂‬ด;Ͷ$,ٗढ़͹‫༽׈‬ͺɼΰʖϞࢊ‫ۂ‬͹Ί͵ΔͥΠωϟࢊ‫ۂ‬Ͷ͕͏ͱ΍‫ڈ‬པ͹੏ࡠ‫ڧ؂‬Ώघඵ͘͹ชԿ͖Δ୦‫٭‬ଠ৮झΝ‫݋‬ແͤΖ৿ͪ͵৮झ͗൅ਫ਼͢ͱ͏ΖɽΉͪΰʖϞ͹,'(ͺೖຌ͹ชԿͳ͢ͱ੊ֆΝ‫ݙ‬ӀͤΖΠωϟ੏ࡠͶ͕͏ͱ΍‫͠༽׈‬‫ـ‬ͶՅଐ͠Η‫ࡑݳ‬Ͷࢺͮͱ͏Ζɽ‫Ͳࡑݳ‬ͺɼ,'(͹਒ԿͶΓͮͱɼͨ͹෾‫ۂ‬͹‫ڧ‬ֆ͗ᐈຖͶ͵Ε͍ͯͯΖ΍͹͹ɼ‫ࡑݳ‬͹઒໵੓͹Ԉௗત৏ͶϜϩοϕϪ΢Ϣͳ͢ͱΰʖϞࢊ‫ۂ‬͹ᴊ໎‫غ‬ʤ೧େʥͶ͕͏ͱ৮झͺາ෾ԿͲ͍ΕɼϕϫήϧϜ͗&*ΏγΤϱχΝ੏ࡠ͢ͱ͏ͪ࣎‫͍ͪͮ͗غ‬ɽͨ͹‫ޛ‬ɼΰʖϞࢤ৖͹֨୉ͶΓͮͱɼΓΕ߶඾࣯ɼଡϕϧρφϓΧʖϞଲԢ͹ΰʖϞ͗‫ٽ‬ΌΔΗΖΓ͑Ͷ͵Εɼ৮झ͹઒໵Կ͗Ҳηढ़‫غޛ‬ɻԢ༽ʀ

ࣰस

̠

ٗ

η

ढ़

ΰʖϞ̘̠ٗढ़ԍस̘̠ٗढ़Ψʖώʖϑϣʖ౹‫ܯ‬෾ੵ

࠴ָ‫ેخ‬ʁ (/

‫ેخ‬ʁ (/

ϋ

ΰ
ổ

Ϟ

ϑζϋη‫ેخ‬‫ܨ‬ӨϜϋζϟϱφ

‫ેخ‬ʁ (/

‫ેخ‬ʁ (/

‫ેخ‬ʁ (/

ٗ

ΰ
ổ

Ϟ

‫ેخ‬ʁ (/

‫ેخ‬ʁ (/ϋζϑϜʖίτΡϱή࿨αϝϣωίʖεϥϱ࿨υʖνϜ΢ωϱή

‫ેخ‬ʁ (/

̠̘‫ؽ‬փָसʀυΡʖϕϧʖωϱήΰʖϞ‫ة‬ժઅ‫ܯ‬ԍस઴‫غ‬ɻԢ༽ʀ

ζΰʖϞϑζϋηϕϧϱωϱή࠴ָϑϞ ઴‫غ‬ɻԢ༽ʀΰ ઴‫غ‬ɻԢ༽ʀ ΰʖϞϑζϋη֕࿨
࠴ָ
ổ

ࣰस

̘

Ռ໪ߑ੔ͳָस࣎ؔ




૱਼࣎ؔ
ˠ‫گેخ‬Ռ͹(/ָसͺสٕ৏઴‫غޛ‬Ͷ෾ׄ͢ͱ͏Ζ͗ɼָਫ਼͹སरͺ͏ͥΗ͹‫غ‬͹̓ʀ̔‫͍Ͳݸ‬ΗͻསरՆ೵Ͳ͍Ζɽ

















૱αϜ਼







਼

‫ؔ࣎غޛ‬

߻‫ܯ‬





















‫غޛ‬
ZHHNO\α














਼

ZHHNO\αु౲αϜ਼ʹुʹ

઴‫ؔ࣎غ‬

઴‫غ‬Ϝʖίυ΢ϱέ͹֕གྷΏघ๑ɼࢤ৖෾ੵ͹؏఼ʀ‫ܨ‬Ө‫׈‬ಊ΃͹ൕӫ๏๑౵ΝָसϑζϋηͶචགྷ͵ϕϪκϱτʖεϥϱηΫϩΏଲਕ‫ߑܐؖ‬஛ηΫϩ౵Νָस‫ۂة‬͹ૌ৭ӣӨɼࡔແ؇ཀྵɼਕࣆ౵͹ϜϋζϟϱφͶ‫ͤؖ‬Ζસൢద͵எࣟΝָसҲൢద͵‫ܨۂة‬ӨʀϕϫζΥέφӣӨ͹‫خ‬ຌద͵ߑଆΝָस$,Ͷ‫ؖ‬ΚΖυʖνϜ΢ωϱή͹֕གྷɼघ๑ɼ‫༽׈‬๏๑౵Ͷͯ͏ͱָस

‫ؽ‬փָसʀυΡϕϧҲ್ϱή͹֕གྷɼԗ͏ɼͨΗͩΗ͹घ๑ɼ‫ྭࣆ༽׈‬౵$,Ͷ‫ؖ‬ΚΖ౹‫ܯ‬෾ੵ͹֕གྷɼघ๑ɼ‫༽׈‬๏๑౵Ͷͯ͏ͱָस

ΰʖϞ෾໼Ͷ‫ݸ‬Δ͵͏༹ʓ͵෾໼͹$,ٗढ़͹झྪɼಊ޴ɼ಍೘য়‫ڱ‬౵Νָस̘̠ٗढ़Ν‫ͪ͢༽׈‬αϱτϱς͹ϑζϋηϕϧϱΝָसं͗‫ݗ‬౾ʀࡠ੔ͤΖԍसΰʖϞϑζϋη͹‫ة‬ժཱིҌʀਬ਒ϓϫʖΝࣆྭ෾ੵΝߨ͏͵͗Δָस

ΰʖϞϑζϋη͹ࣆ‫ߑۂ‬ଆɼफӻߑଆɼਕࣆߑଆɼ࿊‫ߑܠ‬ଆ౵͹֕གྷΝָसָसंࣙਐ͗༫͓ΔΗͪ՟ୌΝ΍ͳͶΰʖϞ$,͹અ‫ܯ‬ʀߑ஛Νߨ͑ԍसߨ͏͵͗Δָस

ΰʖϞ$,͹ϕϫήϧϞߑଆ͕Γ;અ‫ܯ‬ʀߑ஛͹घॳʀ๏๑Νɼ&Ώ3\WKRQΝ࢘ͮͪϕϫήϧϝϱήΝ

ΰʖϞ̘̠ϕϫήϧϝϱή

ΰʖϞ͹֋൅ʀӣӨΝࢩԋͤΖΰʖϞ͹֐͹$,ͳɼαϱτϱςͶૌΊࠒ΋ΰʖϞ͹஦͹$,Ͷͯ͏ͱɼແͶଊͪ͢ϕϫζΥέφΝָसंक಍Ͳࣰࢬ

‫ع‬ଚ͹ϑζϋηϠυϩΏαϱτϱς͹࣍ͯ՟ୌΝ$,ٗढ़͹಍೘ͶΓΕմ݀ͤΖϕϧϱ͹‫ة‬ժ఑Ҍ౵ɼࣰΩϨΫϣϧϞ֕གྷϞ ઴‫غ‬ɻԢ༽ʀΰʖϞϑζϋη̧̙̣Ռ໪໌ͨ͹झพΏༀׄɼߑଆɼ಍೘ࣆྭ౵Νָसࣰस௪‫غ‬ɻ3%/ʀ෾ྪΰ ઴‫غ‬ɻԢ༽ʀ ΰʖϞ̘̠ٗढ़֕࿨
࠴ָ
ổ

‫ڠ‬௪

‫ܧ‬౹

˙Ռ໪ߑ੔ͳָस࣎ؔ

192‫ޛ‬ɻɻ‫غ‬$,͹અ‫ܯ‬ʀߑ஛Νߨ͑՟ୌմ݀‫ܗ‬ԍस‫غޛ‬Ͷ͕͏ͱɼָसंࣙਐ͗༫͓ΔΗͪ՟ୌͶଲ͢ͱ$,ٗढ़
Ν‫ͪ͢༽׈‬αϱτϱς͹ϑζϋηϕϧϱΝ‫ݗ‬౾ʀࡠ੔ͤΖ՟ୌմ݀‫ܗ‬ԍसस಼༲Ν‫خ‬Ͷָਫ਼क಍͹ΨϨζ
ψϩ‫ة‬ժͳ͢ͱ
ʰΰʖϞ಼̘

Ν֮೟͢͵͗ΔࣙकదͶH/‫ڧ؂‬ͶͱָसͤΖɽָसསྼ‫߻;ٶ‬൳൓ఈ΍ࢨ಍ं͗৙֮࣎೟ͤΖ͞ͳ͗Ͳ͘ɼ‫ͯ׎‬චགྷͶԢͣͱʤָसं͹‫ٽ‬ΌͶԢͣͱʥָस͹घঁ͜Νߨ͑ɽ‫ؽ‬փָसʀυΡϕϧωϱή‫ָેخ‬ՌɼԢ༽ָՌͶ͕͜Ζָसఖౕ͹਄ԿΝਦΖͳͳ΍Ͷɼ֦ΰʖϞ੏ࡠ͹৮झ͟ͳͶචགྷͳ͵Ζςʖϩ౵͹ΨϘϪʖεϥϱरಚΏγϱϕϩΰʖϞ౵͹υʖνߑଆΏ࢘༽͠Ηͱ͏Ζ̧̘̠౵͹մੵΏ‫ة‬ժཱིҌϕϪκϱτʖεϥϱ౵͹ָस͹༽ͶༀཱིͱΖɽαϝϣωίʖεϥϱ࿨ϜʖίτΡϱή࿨$,ΰʖϞ֕གྷ

ʀΉָͪՌͳͺพͶΰʖϞ੏ࡠͶ͕͜ΖυϓΟέφηνϱξʖχͳ͵ͮͱ͏ΖΰʖϞ੏ࡠ̛̠̜‫ڧ؂‬Ν΢ϱηφϧέν౵͹ࢨ಍͹ԾͶָਫ਼Ͷ֋๎͢ɼ֦

‫ܨ‬ӨϜϋζϟϱφ

ϑζϋη‫ેخ‬υʖνϜ΢ωϱή

ʀʰΰʖϞ̘̠ٗढ़ʱ͕Γ;ʰΰʖϞϑζϋηʱ͹‫ָેخ‬ՌͶ͕͏ͱͺɼH/ָस‫ڧ؂‬Ν఑‫͢ڛ‬ɼ઴‫غޛغ‬Ν௪ͣͱָसं͗ɼࣙ෾͹ָस਒ṁয়‫ڱ‬ཀྵմౕ౹‫ܯ‬෾ੵ

ྭ෾ੵΝ࠴ָͶͱָ΁ߪࢥक಍‫ָܗ‬स઴‫غ‬Ͷ͕͏ͱɼΰʖϞϑζϋη͹‫ة‬ժཱིҌʀਬ਒ϓϫʖΝࣆߑଆɼ࿊‫ߑܠ‬ଆ౵͹֕གྷΝ࠴ָͶͱָ΁ߪࢥक಍‫ָܗ‬स͑ɽ̠ʱ͹੏ࡠΝߨ઴‫غ‬Ͷ͕͏ͱɼΰʖϞϑζϋη͹ࣆ‫ߑۂ‬ଆɼफӻߑଆɼਕࣆ

ʰΰʖϞ֐̘

क಍‫ָܗ‬स̠ʱ͕Γ;‫غޛ‬Ͷ͕͏ͱɼָसंࣙਐ͗༫͓ΔΗͪ՟ୌͶଲ͢ͱΰʖϞ઴‫غ‬Ͷ͕͜Ζָͱɼͨ͹झพΏༀׄɼߑଆɼ಍೘ࣆྭ౵Ν࠴ָͶͱָ΁ߪࢥ઴‫غ‬Ͷ͕͏ͱɼΰʖϞ͹֐͹$,ͳΰʖϞ͹஦͹$,Ͷͯ͏ήϧϝϱήΝߨ͏͵͗Δָस

;અ‫ܯ‬ʀߑ஛͹घॳʀ๏๑Νɼ&Ώ3\WKRQΝ࢘ͮͪϕϫ઴‫غ‬Ͷ͕͏ͱɼߪࢥक಍ͶͱΰʖϞ$,͹ϕϫήϧϞߑଆ͕Γָसंक಍ͲࣰࢬͤΖ઴‫غ‬ʀ‫غޛ‬Ν௪ͣͱɼ‫ع‬ଚ͹ϑζϋηϠυϩΏαϱτϱς͹࣍ͯ՟ୌΝ$,ٗढ़͹಍೘ͶΓΕմ݀ͤΖϕϧϱ͹‫ة‬ժ఑Ҍ౵ɼࣰແͶଊͪ͢ϕϫζΥέφΝ

઴ɻɻ‫غ‬

̘̠ٗढ़ΨʖώʖϑϣʖΰʖϞϑζϋηϕϧϱωϱή

ΰʖϞϑζϋη֕࿨ΰʖϞ̘̠ٗढ़֕࿨

ΰʖϞ‫ة‬ժઅ‫ܯ‬ԍसΰʖϞ̘̠ٗढ़ԍससΰʖϞ̘̠ϕϫήϧϝϱήʀٗढ़ԍΰʖϞϑζϋη̧̙̣Ռɻ໪ɻ໌ָस͹ߑ੔ͳླྀΗਕࡒΝ$,ΰʖϞͶ͕͜ΖࣰແͶଊͪ͢‫ࡒگ‬ͶΓͮͱү੔ͤΖɽ֕གྷʁ‫ع‬ଚ͹ϑζϋηϠυϩΏαϱτϱς͹࣍ͯ՟ୌΝ$,ٗढ़͹಍೘ͶΓΕմ݀ͤΖϕϧϱ͹‫ة‬ժ఑Ҍ౵͗Ͳ͘Ζ˙$,ΰʖϞਕࡒү੔ϕϫήϧϞ͹֕གྷ

193

194

स

ָ

/

(

Ռ

ָ

ે

ΰʖϞ̘̠ٗढ़֕࿨

ήϱήΰʖϞϑζϋη3%/ΰʖϞϑζϋη3%/ϱήήΰʖϞ̘̠ϕϫήϧϝϱ

ήΰʖϞ̘̠ϕϫήϧϝϱ

ϱήΰʖϞϑζϋηϕϧϱω ΰʖϞϑζϋηϕϧϱω

ϱήΰʖϞϑζϋηϕϧϱω ΰʖϞϑζϋηϕϧϱω

ۜ

‫خ‬

ͺ

ͪ

Ή

स

ࣰ

̔‫ݸ‬

ζϋη͹‫ָેخ‬Ռζϋη͹‫ָેخ‬ՌͺɻΰʖϞ$,ʀΰʖϞϑζϋη͹‫ָેخ‬ՌͺɻΰʖϞ$,ʀΰʖϞϑζϋη͹‫ָેخ‬ՌͺɻΰʖϞ$,ʀΰʖϞϑζϋη͹‫ָેخ‬ՌͺɻΰʖϞ$,ʀΰʖϞϑζϋη͹‫ָેخ‬ՌͺɻΰʖϞ$,ʀΰʖϞϑζϋη͹‫ָેخ‬ՌͺɻΰʖϞ$,ʀΰʖϞϑζϋη͹‫ָેخ‬ՌͺɻΰʖϞ$,ʀΰʖϞϑζϋη͹‫ָેخ‬ՌͺɻΰʖϞ$,ʀΰʖϞϑࣙ༟ࣰसɻɻɻɻɻΉͪ ࣙ༟ࣰसɻɻɻɻɻΉͪ ࣙ༟ࣰसɻɻɻɻɻΉͪ ࣙ༟ࣰसɻɻɻɻɻΉͪ ࣙ༟ࣰसɻɻɻɻɻΉͪζϋη͹‫ָેخ‬ՌͺɻΰʖϞ$,ʀΰʖϞϑͺɻΰʖϞ$,ʀΰʖϞϑήΰʖϞϑζϋη3%/ΰʖϞϑζϋη3%/ΰʖϞϑζϋη֕࿨ΰʖϞϑζϋη֕࿨໨ࣙ༟ࣰसɻɻɻɻɻΉͪ ࣙ༟ࣰसɻɻɻɻɻΉͪ ࣙ༟ࣰसɻɻɻɻɻΉͪ ࣙ༟ࣰसɻɻɻɻɻΉͪ ࣙ༟ࣰसɻɻɻɻɻΉͪήΰʖϞ̘̠ϕϫήϧϝϱ ΰʖϞ̘̠ϕϫήϧϝϱ

ήΰʖϞ̘̠ϕϫήϧϝϱ ΰʖϞ̘̠ϕϫήϧϝϱ

ΰʖϞ̘̠ٗढ़֕࿨

ΰʖϞ̘̠ٗढ़֕࿨

ΰʖϞ̘̠ٗढ़֕࿨

ਭ

༟

̓‫ݸ‬

̒‫ݸ‬

̑‫ݸ‬

̐‫ݸ‬

Ւ

݆

ࣙ

क स

/ ਫ਼ ࣰ

% ָ ಍

3 ͺ क

಍ ͪ ࢥ

Ή ߪ

ָ

࠴

̏‫ݸ‬

˙઴‫ྭׄؔ࣎غ‬

࣎ؔׄྭ

195

स

ָ

/

(

Ռ

ָ

ે

स

ࣰ

/

%

3

ΰʖϞϑζϋη3%/ΰʖϞϑζϋη3%/ΰʖϞ̘̠ٗढ़ԍसΰʖϞϑζϋη3%/ΰʖϞϑζϋη3%/ΰʖϞ‫ة‬ժઅ‫ܯ‬ԍसΰʖϞ‫ة‬ժઅ‫ܯ‬ԍसΰʖϞϑζϋη3%/ΰʖϞϑζϋη3%/ΰʖϞ‫ة‬ժઅ‫ܯ‬ԍसΰʖϞ‫ة‬ժઅ‫ܯ‬ԍस

ۜ

‫خ‬

ͺ

ͪ

Ή

स

ࣰ

̔‫ݸ‬

ζϋη͹‫ָેخ‬ՌͺɻΰʖϞ$,ʀΰʖϞϑζϋη͹‫ָેخ‬ՌͺɻΰʖϞ$,ʀΰʖϞϑζϋη͹‫ָેخ‬ՌͺɻΰʖϞ$,ʀΰʖϞϑζϋη͹‫ָેخ‬Ռζϋη͹‫ָેخ‬ՌͺɻΰʖϞ$,ʀΰʖϞϑζϋη͹‫ָેخ‬ՌͺɻΰʖϞ$,ʀΰʖϞϑζϋη͹‫ָેخ‬ՌͺɻΰʖϞ$,ʀΰʖϞϑζϋη͹‫ָેخ‬ՌͺɻΰʖϞ$,ʀΰʖϞϑζϋη͹‫ָેخ‬ՌͺɻΰʖϞ$,ʀΰʖϞϑࣙ༟ࣰसɻɻɻɻɻΉͪ ࣙ༟ࣰसɻɻɻɻɻΉͪ ࣙ༟ࣰसɻɻɻɻɻΉͪ ࣙ༟ࣰसɻɻɻɻɻΉͪ ࣙ༟ࣰसɻɻɻɻɻΉͪζϋη͹‫ָેخ‬ՌͺɻΰʖϞ$,ʀΰʖϞϑͺɻΰʖϞ$,ʀΰʖϞϑ̓‫ݸ‬ΰʖϞϑζϋη3%/ΰʖϞϑζϋη3%/ΰʖϞ̘̠ٗढ़ԍसΰʖϞ̘̠ٗढ़ԍस໨ࣙ༟ࣰसɻɻɻɻɻΉͪ ࣙ༟ࣰसɻɻɻɻɻΉͪ ࣙ༟ࣰसɻɻɻɻɻΉͪ ࣙ༟ࣰसɻɻɻɻɻΉͪ ࣙ༟ࣰसɻɻɻɻɻΉͪΰʖϞϑζϋη3%/ΰʖϞϑζϋη3%/ΰʖϞ‫ة‬ժઅ‫ܯ‬ԍसΰʖϞ̘̠ٗढ़ԍसΰʖϞ‫ة‬ժઅ‫ܯ‬ԍस

ਭ

༟

̒‫ݸ‬

̑‫ݸ‬

̐‫ݸ‬

̏‫ݸ‬

Ւ

݆

ࣙ

಍

क

ਫ਼

ָ

स

ԍ

ָ

࠴

˙‫ྭׄؔ࣎غޛ‬࣎ؔׄྭՌ໪1Rɻ*$,
ߪٝ໌ΰʖϞ̘̠ٗढ़֕࿨
઴‫ؔ࣎غ‬ʻαϜʤຘुαϜʹुʥʹ෾

ߪٝ‫ָ࠴ ࣞܙ‬ʀࣰसʀ̶̣
ߪٝ֕གྷʁΰʖϞ͹֋൅ʀӣӨΝࢩԋͤΖ|ΰʖϞ͹֐͹̘̠|ͳαϱτϱςͶૌΊࠒ΋|ΰʖϞ͹஦͹̘̠|Ͷͯ͏ͱɼͨ͹झพΏༀׄɼߑଆɼ಍೘ࣆྭ౵ΝָसͤΖɽߪٝ‫ܯ‬ժ
୊յΰʖϞ$,ɻΨϨΦϱτʖεϥϱɻɻɻɻʀΰʖϞ͹஦͹̘̠ʤϟν̘̠ʀψϑΰʖεϥϱ̘̠ʀΫϡϧέν̘̠ʥʀΰʖϞ͹֐͹̘̠֕གྷ୊յʛ ΰʖϞͶ͕͜Ζ‫ؔۯ‬න‫ݳ‬౵ɻɻɻʀ௜ި࠴ඬʀ‫ͳ਼ؖ‬๏ఖࣞʀࢀֱ๑ʀϗέφϩʀϫʖΩϩ‫ͳؔۯ‬ϭʖϩχ‫ؔۯ‬յ୊յʛΰʖϞͶ͕͜Ζ෼ཀྵන‫ݳ‬౵ɻɻɻʀ࣎ؔʀ‫཯ړ‬ʀ࣯ྖʀҒ஖ʀଐౕʀՅଐౕʀྙ

յ୊յʛ ΰʖϞΠʖΫτέοϡ֕གྷɻɻɻɻʀ5DYHQB*DPHέϧηʀ5DYHQ͹Ϝρϕʀ5DYHQ͹෤‫ح‬ʀ൅ࣻ෼ʀφϨΪʖյ୊յʛ $,અ‫ܯ‬ɻɻɻɻɻɻɻʀ$,͹ࣰૹʀқࢦ݀ఈʀҢಊʀ‫ܨ‬࿑ϕϧϱωϱήʀஎְʀνʖΰρφ͹મ୔ʀ෤‫ح‬͹ѽ͏յ୊յʛ ཱࣙ‫ܗ‬ΰʖϞΦʖζΥϱφ͹ࡠ੔ɻɻɻɻʀཱࣙΦʖζΥϱφͳͺʀ૤ଫߨಊʀ୵ࡩߨಊʀಂૺߨಊʀ౺஥ߨಊʀ௧
յ੽ߨಊʀಂඈߨಊʀ㓤ኸߨಊʀ্֒෼յඈߨಊʀปյඈߨಊʀղ೘ߨಊʀӇਐߨಊʀ‫ܨ‬࿑௧ॊߨಊʀΨϓιρφ௧੽ߨಊʀॄ஄ߨಊʀ෾཯ߨಊʀ੖྽ߨಊʀ݃߻ߨಊʀϓϫρΫϱή

୊յʛ ʀεϝϣϪʖεϥϱΰʖϞʀϓΟζʖཀྵ࿨յ୊յʛ ΰʖϞ͹֐͹̘̠ʀεϝϣϪʖεϥϱ̘̠ʀυʖνϜ΢ωϱήʀࣙಊώϧϱη̘̠ʀ΢ϱνʖϓΥʖη৏͹̘̠ʀϕϫյεʖζϡ̘̠

୊յʛ ΰʖϞ$,ͳ֋൅޽ఖɼ඾࣯؇ཀྵ౵ʀ̨̘ʷ̘̠ʀϤʖδʖ͹ਫ਼ସ৶ߺʀ֋൅ࢩԋ̘̠ʀυʖνՆࢻԿյ඲Ճ๏๑ʁԍसͶΓΖ఼਼඲Ճͳ‫ة‬ժॽɼઅ‫ॽܯ‬౵͹੔Վ෼඲ՃͶΓΖɽʀࢂߡ࿨ช୉‫و‬ໝΰʖϞͶ͕͜Ζਕ޽எ೵KWWSVMVDLL[VTQLLDFMSHM"DFWLRQ SDJHVBYLHZBPDLQ DFWLYHBDFWLRQ UHSRVLWRU\BYLHZBPDLQBLWHPBGHWDLO LWHPBLG  LWHP
BQR  SDJHBLG  EORFNBLG ɽʀࢂߡ%ORJʰ࠹୻‫ܨ‬࿑୵ࡩΠϩβϨθϞξ΢έηφϧ๑&\JDPHV(QJLQHHUVb%ORJʲΰʖϞ$,‫ેخ‬ฦʲஎࣟන‫ͳݳ‬Ӫ‫ڻ‬ϜρϕʳʳKWWSWHFKF\JDPHVFRMSDUFKLYHVɽʀࢂߡਦॽʰࣰྭͲָ΁ΰʖϞ$,ϕϫήϧϝ
ϱήtɽʀࢂߡਦॽʰਕ޽எ೵͹ࡠΕ๏ʗʗʰ͕΍͢Θ͏ʱΰʖϞ$,ͺ͏͖Ͷ͢ͱಊ͚͹͖t
ࢀ୒ཇҲ࿢ ஸ ʱɽࢂߡਦॽʰࣰྭͲָ΁ΰʖϞ$,ϕϫήϧϝϱήtɽඍߡ196

εϧώηΰʖϞ$,ٗढ़֕࿨

Ռ໪1Rɻ*$7ߪٝ໌ΰʖϞ̘̠ϕϫήϧϝϱή
઴‫ؔ࣎غ‬ʻαϜʤຘुαϜʹुʥʹ෾

ߪٝ‫ָ࠴ ࣞܙ‬ʀࣰसʀ̶̣
ߪٝ֕གྷʁΰʖϞ$,͹ϕϫήϧϞߑଆ͕Γ;અ‫ܯ‬ʀߑ஛͹घॳʀ๏๑Νɼ&Ώ3\WKRQΝ࢘ͮͪϕϫήϧϝϱήΝߨ͏͵͗Δָ
सͤΖɽϝωΰʖϞΠϩβϨθϞΝୌࡒͶ&Ώ3\WKRQ͹ϨϜ΢ϱχʤरಚʥΝ໪ࢨͤɽߪٝ‫ܯ‬ժ
୊յΰʖϞ$,ϕϫήϧϝϱήɻΨϨΦϱτʖεϥϱ

୊յ
୊յ

ϏθϩΝմ͚$,ɻ̏

Ϗθϩ͹୵ࡩϕϫήϧϞ
૖‫ށ‬൬ʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞ୊յψϱώʖϨϱέ

ʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞ

୊յ
୊յ

സ೘Ε໊Ϗθϩ
ಋ৏ʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞ୊յϘήλϨτΡΠʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞ

୊յ
୊յ

ಋ৏
਼ಢ 3\WKRQʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞ

୊յ
୊յ

ಋ৏
1TXHHQʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞ

୊յ

તժմए

ʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞ

୊յ
୊յ

$706ͶΓΖմ๑ ৯໲ୌ$706ͶΓΖմ๑ ෶໚ࢋʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞ୊յοΥηϏθϩ

ʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞ

୊յ
୊յ

ಋ৏
έϊʖη͹ϐρϕϏθϩ
ಋ৏ʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞಋ৏ʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞ੏༁ॊ଒͹Ϗθϩͳඉୱ௒͵ਬཀྵ

୊յ
୊յ
୊յ

ΰʖϞΝմ͚$,ɻ̐

ʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞࢀ໪ด΄ʤ7LWWDFWRHʥ

ʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞ

୊յ

οΥη

ʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞ

୊յ
୊յ

ϜϨΨ$,
ϜϨΨ$, ਒ԿʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞ

୊յ
୊յ

ϏρέϜϱʤVPDOOZRUOGʥಋ৏ಋ৏ʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞϏρέϜϱʤϠϱτΩϩϫ໨୵ࡩʥಋ৏ʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞΨιϫʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞΨιϫͳIRRO VPDWH 3\WKRQ࣏̑‫ݫ‬7LWIRUWDWʤ[[ʥಋ৏ʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞ'41ͶΓΖΠνϨಋ৏ಋ৏ʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞεϝϣϪʖεϥϱ
ϜϨΨ$, ਒ԿʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞ

୊յ

ಋ৏

ʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞ

୊յ
୊յ

ಋ৏
ಋ৏

ʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞ

୊յ
୊յ
୊յ
୊յ
୊յ
୊յ
୊յ
୊յ
୊յ
୊յ
୊յ
୊յ

ָसʀ਒ԿͳΰʖϞ$,ʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞʰΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ʱ͖ΔϝωγϱϕϩΰʖϞ඲Ճ๏๑ʁHϧʖωϱήοΥρέεʖφͶΓΖɽࢂߡਦॽʁ઴ൔʾΰʖϞ$,ͳ਄૜ָसωϣʖϫ਒Կͳਕؔ੓ɻ൅ജೖ൅ߨ‫ݫ‬ΨʖϞऀɻஸंґఋ੬ࢦஸɽ
ࢂߡγϱϕϩϕϫήϧϞʾKWWSZZZLEDWXWRN\RDFMSVRIWZDUHJDPH+3ɽ
ඍߡʁ

197

εϧώηΰʖϞ$,ϕϫήϧϝϱή

Ռ໪1Rɻ*$7ߪٝ໌ΰʖϞ̘̠ٗढ़ԍस‫ؔ࣎غޛ‬ʻαϜʤຘुαϜʹुʥʹ෾

ߪٝ‫ָ࠴ ࣞܙ‬ʀࣰसʀ̶̣
ߪٝ֕གྷʁຌ‫گ‬Ռͺɼʰָसंࣙਐ͗༫͓ΔΗͪ՟ୌΝ΍ͳͶΰʖϞ$,͹અ‫ܯ‬ʀߑ஛Νߨ͑ԍसʱͲ͍Ζ͗ɼଠ͹ߪٝ‫͍Ͳࡒگ‬ΖʰΰʖϞ̘̠ٗढ़֕࿨ʱͳ͹‫ؖ‬࿊੓͗‫͏ک‬ɽʰΰʖϞ̘̠ٗढ़֕࿨ʱͶ͕͏ͱͺ֦द‫ͳ͟ۂ‬͹ߪ಼ٝ༲ͺ߁൥ҕͶΚͪΖ͗ɼຌʰΰʖϞ̘̠ٗढ़ԍसʱͲͺɼٗढ़֕࿨Ͷ͕͜Ζ಼༲͹஦͖ΔτʖϜΝમ;ɼ՟ୌͳ͢ͱָसंͶմ݀ͦ͠Ζ‫ࣞܙ‬ΝͳΖɽʰΰʖϞ̘̠ٗढ़ԍसʱͶ͕͏ͱͺɼָसंͺɼࢨ಍ं͹‫ؖ‬༫͹΍ͳͲΰʖϞ̘̠͹ΠϩβϨθϞ౵Ν֋൅ंͳ͢ͱ͹ཱི৖͖Δմੵ͢ɼ༫͓ΔΗͪ՟ୌͶଲͤΖմ݀ࡨΝ‫ݗ‬౾͢ɼ൅නͤΖ͞ͳͶΓͮͱࣰࡏ͹ΰʖϞ̘̠֋൅ϕϫιηΝໝ٘దɼ෨෾దͶର‫ָݩ‬सͤΖ͞ͳ͗Ͳ͘Ζɽߪٝ‫ܯ‬ժɻԾ‫ى‬τʖϜ͖Δ՟ୌΝમ;ָसंक಍͹ԍस‫ͤࢬࣰͲࣞܙ‬Ζɽ୊յʛΰʖϞ̘̠ٗढ़ԍसɻΨϨΦϱτʖεϥϱ୊յʛ

*DPH$,ͳͺ

8QLW\ΰʖϞʰ2EVWDFOH7RZHUʱʾʾ௧੽ͳಂඈ

KWW M
G W
 LW L E W O Wඬ६΢ϗϱφΝ࢘༽͢ͱɼͯ͹कགྷ͵໚ͲϤʖδʖର‫ͳݩ‬ϕϪ΢Ϣʖϑϖ΢୊յʛ୊յʛ ϏνʖϱϞʖϔϟϱφϑΠΝ௧੽͢Ήͤ ʾηϏʖητέηοϡʾ୊յʛ ϓϫρΫϱή

KWW G
LW G
M  0
O6
7 W
KW O
+HUH VDVHWRIIORFNLQJVFULSWV7KH\ZLOOIROORZDWDUJHWKDYHFRQWUROVIRU

L 
G

୊յʛ ϛτϱεϡϩ‫਼ؖ‬Ͷ‫͚Ͱخ‬Ϟʖϔϟϱ Ҳൢద͵࠹నԿʾ

G

G

ʾ)O

NL

φ
୊յʛ ‫خ‬ຌద͵‫ܨ‬࿑୵ࡩͳΤΥ΢ϛ΢ϱφ

KWW G
LW G
M  0
ψϑΰʖεϥϱͳ‫ܨ‬࿑୵ࡩʾ

O%

W3

୊յʛ $,ΠϩβϨθϞͶΓΖ‫ܨ‬࿑୵ࡩ

KWW G
LW G
M  0
ψϑΰʖεϥϱΦϨΠͳαηφ

O1

L

WL
WL

8 G

W

GL

3

KW O

୊յʛ $,͹ηέϨϕφԿͳηέϨϕτΡϱή ηέϨϕφ͹ࡠ੔ͳ࢘༽ʾ
ζ୊յʛ ༙‫ݸ‬য়ସ‫ؽ‬փ

KWW G
LW G
M 0ητʖφϜεϱ͹‫خ‬ຌʾ୊յʛ ϓΟζʖཀྵ࿨

KWW G
LW G
M  0
ϟϱώʖερϕ‫਼ؖ‬͹෵਼અఈ୊յʛ ϩʖϩϗʖη͹$,Ҳ࿊͹LIWKHQ‫ىͲࣞܙ‬फ़͠ΗΖϩʖϩ୊յʛ ི֮͹‫ેخ‬ϧϱξϞ͵ΰʖϞϕϪ΢གྷો͹௧Յʾ

O&

WL

$ G8 LO6W W 0KL

KWW G
LW G
M 0O5 G 1 E୊յʛ ෈֮ఈ͵য়‫ڱ‬ԾͲ͹қࢧ݀ఈϗ΢θ๑ ʤ3\WKRQͲର‫ͤݩ‬Ζϗ΢θਬ࿨3\0&ͶΓΖ0&0&೘໵ʥ

6 L W KW O
%

L

KW O

KW O

୊յʛ ωϣʖϧϩϋρφϭʖέ

8QLW\Ͳ‫ک‬ԿָसͲ͘Ζʲ8QLW\0/$JHQWVʳʾ୊յʛ ҪఽదΠϩβϨθϞ

KWW EO
WL
L G LW
KL
OLʤҪఽదΠϩβϨθϞΝ༽͏ͪϕϪ΢ϢʖΦʖζΥϱφͶΓΖυζνϩΰʖϞ͹ώϧϱη௒੖ʥ

඲Ճ๏๑ʁ࿇स໲ୌյ౶ΝUHSRUW఑ड़ɽ͕Γ;‫ة‬ժॽɼઅ‫ॽܯ‬౵͹੔Վ෼඲ՃͶΓΖɽࢂߡਦॽʁࣰྭͲָ΁ΰʖϞ$,ϕϫήϧϝϱή0DW%XFNODQGɻஸɼনీߌҲɻ༃ɽΰʖϞ֋൅ं͹ͪΌ͹$,೘໵ɽࣰྭͲָ΁ΰʖϞ'਼ָɽࢂߡਦॽʁΰʖϞ֋൅ं͹ͪΌ͹$,೘໵'DYLG0%RXUJ*OHQQ6HHPDQQɻஸɼ‫ࣞה‬ճऀέ΢ʖϕɻ༃೧
݆൅ߨ
ඍߡʀ&ϧ΢ϔϧϨέ΢ρέϨϓΟϪϱηɽ&ࣰભϕϫήϧϝϱή୊൝ɽ+HDG)LUVWυδ΢ϱϏνʖϱɽ80/έ΢ρέϨϓΟϪϱηɽ

198εϧώηΰʖϞ$,ٗढ़ԍसՌ໪1Rɻ*$7ߪٝ໌̘̠ٗढ़Ψʖώʖϑϣʖ઴‫ؔ࣎غ‬ɻHϧʖωϱή‫ࡒگ‬ߪٝ‫ ࣞܙ‬Hϧʖωϱή‫ࡒگ‬ߪٝ֕གྷʁΰʖϞ෾໼Ͷ‫ݸ‬Δ͵͏༹ʓ͵෾໼͹$,ٗढ़͹झྪɼಊ޴ɼ಍೘য়‫ڱ‬౵Νָसߪٝ‫ܯ‬ժ
୊յ֕གྷɻ୊ʛ࣏$,ϔʖϞωϣʖϧϩϋρφϭʖέ୊յεϱάϣϧϨτΡ
υΡʖϕϧʖωϱή୊յ‫ؽ‬փָस
‫ۂ‬ֆพ$,΃͹खΕૌΊ୊յΰʖϞ‫ۂ‬ֆࣆྭ
ҫྏࣆྭ

୊յ

‫گ‬үࣆྭ
ηϛʖς‫ۂ‬ֆࣆྭ

୊յ

95ࣆྭ
(&ࣆྭ

୊յ

༹ʓ͵෾໼͹ΫʖϜϱ඲Ճ๏๑ʁHϧʖωϱήοΥρέεʖφ඲ՃͶΓΖɽࢂߡਦॽʀ૱ແ঴ʰਕ޽எ೵ʤ$,ʥ͹‫ݳ‬য়ͳາཔʱʾ
KWWSZZZVRXPXJRMSMRKRWVXVLQWRNHLZKLWHSDSHUMDKSGIQSGIɽਕ޽எ೵ָճʾKWWSVZZZDLJDNNDLRUMSZKDWVDLɽਦॽʁΦϱζωΠ͹ͪΌ͹$,೘໵ 7KLQN,7%RRNV ʾ
KWWSVERRNLPSUHVVFRMSERRNVER[ERRNLQGH[
ඍߡʀ&ϧ΢ϔϧϨέ΢ρέϨϓΟϪϱηɽ&ࣰભϕϫήϧϝϱή୊൝ɽ+HDG)LUVWυδ΢ϱϏνʖϱɽ80/έ΢ρέϨϓΟϪϱηɽ

199

εϧώηΰʖϞ$,‫ેخ‬ᶅՌ໪1Rɻ*$7ߪٝ໌౹‫ܯ‬෾ੵ
઴‫ؔ࣎غ‬ɻHϧʖωϱή‫ࡒگ‬ߪٝ‫ ࣞܙ‬Hϧʖωϱή‫ࡒگ‬ߪٝ֕གྷʁ$,Ͷ‫ؖ‬ΚΖ౹‫ܯ‬෾ੵ͹֕གྷɼघ๑ɼ‫༽׈‬๏๑౵Ͷͯ͏ͱָस

ߪٝ‫ܯ‬ժ
୊յήϧϓυʖν͹෾ාয়ସΝਦࣖͤΖ๏๑౹‫ྖܯ‬ɻรྖ͹৖߻͕Γ;υʖν͹ඬ६Կ୊յ‫ݗ‬ఈɻ̐ߴ‫ݗ‬ఈ෾ࢆ෾ੵɻଡ॑ർֳ

୊յްՎྖͳ‫ݗ‬ఈྙɻฑ‫ۋ‬஍͹ࠫ͹‫ݗ‬ఈ͕Γ;෾ࢆ෾ੵਬఈɻϠʖϟϱφ๑ɼ෈ยਬఈྖͳҲ஗ਬఈྖ୊յ฾ॄ஄Ν૟ఈ͢͵͏෾ੵ୊յ$,͹‫ͳેخ‬સର଀‫ؽ‬փָस͹ΠϩβϨθϞ

୊յ‫ؽ‬փָस
౹‫ָܯ‬୊յΠϩβϨθϞ
གྷોͳ͹‫ܐؖ‬඲Ճ๏๑ʁHϧʖωϱήοΥρέεʖφ඲ՃͶΓΖɽࢂߡਦॽʁ઴ൔʁυʖν෾ੵ͹ͪΌ͹౹‫ָܯ‬೘໵Ԯຌ҈੘ ஸ !KWWSPFQZZZMZXDFMSf\RNDPRWRERRNVVWDWɻɻγϱϕϩϕϫήϧϞɻ&ʾKWWSPFQZZZMZXDFMSf\RNDPRWRERRNVVWDW%0ɽࢂߡਦॽʁΦϱζωΠ͵Δஎͮͱ͕ͪ͘
͏$,͹Ϋϙϱ‫ؽ‬փָसʀ౹‫ָܯ‬ʀΠϩβϨθϞΝΏ͚͢͠մઈɻஸंഗీ߄೯ɻஸʾ
KWWSVERRNLPSUHVVFRMSERRNVɽࢂߡ%ORJϑζϋηͶ‫ͤ༽׈‬ΖͪΌ͹$,Νָ΁ʾ
KWWSVWKLQNLWFRMSVHULHVɽࢂߡʁ3\WKRQηέϪ΢ϒϱή͹‫خ‬ຌͳࣰભυʖνγ΢ΦϱτΡηφ͹ͪΌ͹:HEυʖνफॄ
ढ़ʾKWWSVERRNLPSUHVVFRMSERRNVɽ

ඍߡʀ&ϧ΢ϔϧϨέ΢ρέϨϓΟϪϱηɽ&ࣰભϕϫήϧϝϱή୊൝ɽ+HDG)LUVWυδ΢ϱϏνʖϱɽ80/έ΢ρέϨϓΟϪϱηɽ୉ָਫ਼͹ͪΌ͹ৼཀྵָ9&ϕϫήϧϝϱή೘໵ɻԮຌ҈੘ʤஸʥʾKWWS\RNDPRWRSV\ODFRRFDQMSERRNVHWFLQWURYFSSɻˠγϱϕϩϕϫήϧϞ͗ർֳద๝෍

200

εϧώηΰʖϞ$,‫ેخ‬ᶆՌ໪1Rɻ*$7ߪٝ໌‫ؽ‬փָसʀυΡʖϕϧʖωϱή઴‫ؔ࣎غ‬ɻHϧʖωϱή‫ࡒگ‬ߪٝ‫ ࣞܙ‬Hϧʖωϱή‫ࡒگ‬ߪٝ֕གྷʁ‫ؽ‬փָसʀυΡϕϧҲ್ϱή͹֕གྷɼԗ͏ɼͨΗͩΗ͹घ๑ɼ‫ྭࣆ༽׈‬౵ߪٝ‫ܯ‬ժ
୊յԍࢋʙ૜͹௧Յɼଝࣨ‫਼ؖ‬ΏϠυϩ඲Ճ͵ʹ͹ࣰૹત‫ܙ‬յ‫ؾ‬ɻʗ‫ߨٱ‬྽ʙ෾մ๑͖ΔϫζητΡρέյ‫ؾ‬ΉͲ୊յγϛʖφϗέφϩϜεϱɻત‫ܙ‬690͹૤ࡠʙ࣏‫ݫ‬क़༁ɼඉત‫ܙ‬690ʙଡέϧη690͹ࣰૹ͵ʹ࠹ۛ๥๑ɻฦॄ‫཯ړ‬ɼ‫਼ؖ཯ړ‬͹ૌΊ߻Κͦɼ࠹ۛ๥๑͹ժ଀೟ࣟ͵ʹ୊յωϣʖϧϩϋρφϭʖέɻ࿨ཀྵΰʖφɼୱ૜ʙଡ૜ωϣʖϧϩϋρφϭʖέ͹ࣰૹ͵ʹ୊յࣙષ‫ॴޢݶ‬ཀྵɻ%R:ʙ7),')ʙηΫρϕήϧϞʙ&%2:͵ʹ୊յৠΊࠒΊωϣʖϧϩϋρφϭʖέɻୱ९͵&11ʙ߶ౕ͵&11ʙϠυϩ͹࠸φϪʖωϱή͵ʹ

୊յϨΩϪϱφωϣʖϧϩϋρφϭʖέɻ/670ʙ6HTXHQFHWR6HTXHQFHʙ6LDPHVH6LPLODULW\๑୊յҪఽదΠϩβϨθϞʙ࿊ཱི৙ඏ෾๏ఖ
ࣞ͵ʹ඲Ճ๏๑ʁHϧʖωϱήοΥρέεʖφ඲ՃͶΓΖɽࢂߡਦॽʁ7HQVRU)ORZ‫ؽ‬փָसέρέϔρέ3\WKRQϗʖη͹‫༽׈‬Ϫεϒɻஸं1LFN0F&OXUHɻஸ‫ࣞה‬ճऀέ΢ʖϕɻ༃ʾKWWSVERRNLPSUHVVFRMSERRNVɽਦॽʁ3\WKRQ‫ؽ‬փָसϕϫήϧϝϱήୣਕυʖνγ΢ΦϱτΡη
φͶΓΖཀྵ࿨ͳࣰભɻஸं6HEDVWLDQ5DVFKNDɻஸ9DKLG0LUMDOLOLɻஸ‫ࣞה‬ճऀέ΢ʖϕɻ༃ෳౣਇଢ࿗ɻ؄༃

ඍߡʀ‫ેخ‬3\WKRQɻஸं୉௣ਇɻஸʾKWWSVERRNLPSUHVVFRMSERRNVɽ‫ٱ‬Ӏ͘3\WKRQඬ६ϧ΢ϔϧϨ໪దพ͹‫خ‬ຌϪεϒʄɻஸंీ஦‫ݣ‬Ҳ࿢ɻஸ୉௣ਇɻஸʾKWWSVERRNLPSUHVVFRMSERRNV

201

εϧώηΰʖϞ$,‫ેخ‬ᶇՌ໪1Rɻ*$7ߪٝ໌υʖνϜ΢ωϱή
઴‫ؔ࣎غ‬ɻHϧʖωϱή‫ࡒگ‬ߪٝ‫ ࣞܙ‬Hϧʖωϱή‫ࡒگ‬ߪٝ֕གྷʁ$,Ͷ‫ؖ‬ΚΖυʖνϜ΢ωϱή͹֕གྷɼघ๑ɼ‫༽׈‬๏๑౵Ͷͯ͏ͱָस

ߪٝ‫ܯ‬ժ
୊յ

:HE͖Δ͹ηέϪ΢ϒϱή

୊յ౹‫ܯ‬దτΫηφॴཀྵ୊յυʖν෾ੵϕϫζΥέφ͹؇ཀྵ୊յࣆྭʁΠϟϨΩ৏Ӆ͹αϧϚϪʖεϥϱʀϋρφϭʖέࣆྭʁൔߑଆԿ͠ΗͪχΫϣϟϱφ͖Δ৚ๅΝൊ͘ड़ͤ୊յ

ࣆྭʁ7ZLWWHUΝ࢘ͮͪΠΩυϝʖৈ༩଎ࣆྭʁ໌࣊͹ஏཀྵద෾ාϜρϒϱή

୊յࣆྭʁ‫ܠ‬ଵు࿫͹υʖνफॄ୊յࣆྭʁঐ඾Ϫϑϣʖιϱοϟϱφ෾ੵ඲Ճ๏๑ʁHϧʖωϱήοΥρέεʖφ඲ՃͶΓΖɽࢂߡਦॽʁ5ͶΓΖࣙಊυʖνफॄʗ:HEηέϪ΢ϒϱήͳτΫηφϜ΢ωϱή͹ࣰભΪ΢χʗ6LPRQ0XQ]HUWଠஸʀ੶ీ‫߁خ‬೧݆ʾKWWSVZZZN\RULWVXSXEFRMSERRNGHWDLOɽࢂߡਦॽʁࣰકυʖνϜ΢ωϱή$,ͶΓΖ‫ͳה‬ҟ଺͹༩଎ɻࢀඝ8)-φϧηφ౦ࣁ޽ָ‫ ॶڂݜ‬ฦॄඍߡʀυʖνմੵλϓφ5ͳͺʾKWWSVZZZMVWDJHMVWJRMSDUWLFOHFRRNHU\VFLHQFHBBSGIɽਦॽʁ5Ͳָ΁υʖνʀϕϫήϧϝϱή೘໵ʗ56WXGLRΝ‫ͤ༽׈‬Ζʗ੶ీ‫߁خ‬ஸ೧݆ʾKWWSVZZZN\RULWVXSXEFRMSERRNGHWDLOɽࢂߡ%ORJʁ3\WKRQͲυʖνγ΢Φϱηɻɻ3\WKRQ Ϗ΢λϱ Ν࢘ͮͪυʖν͹౹‫ܯ‬෾ੵ͹घॳΏ࢘͏๏Ͷͯ͏ͱ়ղ͢Ήͤɽ3\WKRQͳ5͹ҩ͏ʀ‫਼ؖ‬͹ଲԢන͍ΕʾKWWSVS\WKRQGDWDVFLHQFHSODYR[LQIRɽ

202

εϧώηΰʖϞ$,‫ેخ‬ᶈ

203

204

205

206

207

208

209

210

211

212

213

214

215

216

217

218

219

220

221

222

223

224

225

226

227

228

229

230

231

232

233

234

235

236

237

238

239

240

241

242

243

244

245

246

247

248

249

250

251

252

253

254

255

256

257

258

259

260

261

262

263

264

265

266

267

268

269

270

271

272

273

274

275

276

277

本報告書は、文部科学省の生涯学習振興事業委託費による委託事業として、学校法人こおりやま東都学園が実施した平成 30 年度「専修学校による地域産業中核的人材養成事業」の成果をとりまとめたものです。

平成30年度 文部科学省 専修学校による地域産業中核的人材養成事業
Society5.0等対応カリキュラムの開発・実証『ゲーム分野の先端技術活用を促進するAIゲーム人材育成プログラム開発』
発行日 平成31年３月
発行者 学校法人こおりやま東都学園〒963-8834 福島県郡山市図景2-9-3
TEL 024-936-7788※本書の無断転載を禁じます。

FAX 024-936-7778