HAI シンポジウム 2024

筑波大学大学院博士課程理工情報生命学術院システム情報工学研究群
宮 田 貫 誠-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Human-Agent Interaction Symposium 2024

協力型カードゲーム Hanabi における暗黙のシグナルの分析
Analysis of Implicit Signals in the Cooperative Card Game Hanabi
宮田 貫誠¹
大澤 博隆¹¹筑波大学¹Tsukuba University
Abstract：協力ゲーム Hanabi を用いてエージェントと人間のプレイを比較し協調行動を分析する研究が行われている。エージェントの得点は人間に及ばず、これは表情や会話等のゲームルール外の要素が影響している可能性がある。本研究では、これらの要素を制限できる web システムを利用し、表情やヒントの順番のみを教えられる 3 条件で、人間同士で Hanabi 実験を行った。結果として、悩む表情を伝えることや、ヒントの順番を教える行動が得点に影響していることが示された。また、web システム上では、エージェントと人間の組み合わせが人間同士よりも高い得点を取る傾向も見られた。

1. 序論
協力ゲームHanabiは、暗黙の意図伝達を手掛かりにした協調行動の分析に適したゲームである［1］。このゲームは、プレイヤーが自分の手札から同色のカードを数字順に並べ、並べた数でプレイヤー全員の得点が決まる協力型カードゲームである。Hanabi では、各プレイヤーは自分の手札を見ることができず他のプレイヤーの手札のみ見ることができるという大きな特徴があり、協力して得点を取ることを難しくしている。プ
レイヤーらは、他プレイヤーの手札に関する情報交換を許されるが、内容と回数に制限があるため、自分の手札を完全に把握した状態でプレイしていくことはできない。そこでプレイヤーらは、他のプレイヤーの情報の教え方や教えるタイミングなどから意図を読み取り行動決定のヒントを得たり、自分の意図を他プレイヤーに読み取らせるプレイを実行したりする必要がある。
このような性質からHanabiは、人間同士の協調行動における要因を分析する際に適したゲームであり、人工知能研究においては、Hanabi エージ
ェントと人と協力プレイさせた結果を比較する研究が行われてきた。例えば、リスクのある行動を選択肢に持つモデルと持たないモデルを用いて、Hanabi のシミュレーションをし、リスクのある行動を持つことは得点を向上させるための学習効率を下げることが分かっている［2］。また、コミュニケーションに成功した事例における場や手札の情報を事例として蓄え、複雑な状況でも事例の類似計算を施すことで得点向上に-1-成功している［3］。これらの研究では、人間同士、Hanabi エージェントと人間、Hanabi エージェ
ント同士でHanabiを行わせた比較を行い、人間の協調行動を分析している。
驚くべきことに、初めてHanabiをプレイしたプレイヤー同士で協力する場合さえ、Hanabi エージ
ェントと人間、Hanabi エージェント同士で協力する場合よりも高い得点を獲得している［2］［4］［5］。この理由として、従来の研究では、Hanabi
エージェントには、ゲームルール内での他者の行動の意図を類推し理解する力が不足しているからであると考えられてきた［7］
［12］
［13］
。
しかしながら、人間がHanabiを行うときには、意図せず表情、会話、視線などのゲームルール外の要素から情報を得ることが可能であり、それにより得点を獲得している可能性がある。そこで、本研究では、 既存の研究では着目されなかった、難しい表情やヒントを教える順番等のゲームルール外の行動が相手の判断に与える影響について検証する。具体的には、web システムを用いて、ゲームルール外の行動を制限した条件で人間同士や既存の AI エージェントと人間で協力プレイする実験を行い、その結果を比較することで、ゲームルール外の行動が与える影響について 検討する。
2. Hanabi の関連研究
Hanabi のルールは、引用部で示す通りである［19］。
Hanabi はルール上、限られた情報を元に、コミュニケーション能力や推論力を駆使してインタラクションしなければならない。そのたG-3

筑波大学大学院博士課程理工情報生命学術院システム情報工学研究群修士論文（2024 年 3 月）
宮 田 貫 誠--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------め、HAI分野では、人間と協力する Hanabiエー
ジェントの実装を通して、協調行動を修正する研究やエージェントに意図を持たせる研究が行われている。
川越らは異なる 2 種類のリスク回避度を持つエージェントと人間のHanabiプレイを行い、人は比較的近いリスク傾向を持つエージェントの行動を予測しやすいことを示した［18］。また、Eger らは心理学の手法とコミュニケーション理論から、人間がエージェントに対して何か意図を持って行動していると感じた時、人間はそのエージェントの能力を高く評価し好感を抱くということを、エージェントと人間でHanabiをプレイさせることにより示した。
［7］
このように、Hanabi を用いて協調行動を分析する研究が多く行われている。
Hanabi エージェントの戦略に焦点を当てた研究 として、Osawa は Hanabi において他者の視点と行動を シミュレートして、自分の状態を推測するエ ージェントを開発し、この戦略を用いることで確定情報のみに基づいて行動するエージェントより高い得点が得られることをシミュレ ーションにより示した［6］。Eger らはプレイして欲しいカードに優先的に情報を与えるエージェントを作成し、人間とHanabiを行わせることで、相手にできるだけ多くの情報を与えるエージェントよりも高い得点を取得できることを示した［7］。Christopher らは帽子推測ゲームを応用したHanabiにおける戦略について考察し、事前に戦略を共有したエージ
ェント同士のプレイにより 75％以上の確率で最高得点を得られることを示した［9］。
このように、Hanabi エージェントの分析のため、ゲームルール内の要素に焦点を当てた研究は多く行われているが、人間の表情等、ゲームルール外の要素に着目した研究は 少ない。
また、Hanabi エージェントの実装において検討される要素として、Sidii らは人間が Hanabiをプレイする場面を分析し、人間にあって AI エージェントに無い要素として、物理的な道具の活用、ルールの再確認、役割の確立、グレールールの交渉の 4 つの要素を発見した。これ
らの要素を考慮しながら AI エージェントを設計することの必要性を示した［11］。
以上のように、Hanabi の研究を行う際は、AIエージェントには無い要素を考慮した研究を行う必要がある。

3. 実験
本研究では、対人実験を行うため、筑波大学システム情報系倫理委員会の審査を受けた。
審査番号は 2023R814 である。
3.1. 実験の構成
本実験では、大学生及び大学院生 2名ずつ 15ペア（20~25 歳、男性 22 名女性 8 名）が参加した。お互いの画面が見えないよう 2 つのモニターを用いて、Katoらが実験で使用した webシステム［14］を少し改良した、図 1 のような webシステムでHanabiを行ってもらった。ゲーム中は会話を禁止することで人間同士が AI エージ
ェントと同じ状況でHanabiをプレイできるよう構成した。その中で、人間が実際に Hanabi を行う時には可能で、AI エージェントには不可能であり重要だと考えられる要素を 2 つ考案した。
1 つの要素に感情がある。人間は無意識のうちに表情を読み、理解しようとして行動に移す。その中でも、悩む行為は、Hanabi のような情報が制限されたゲームでは、相手に重要な情報を与えられる可能性が高い。さらに、
Hanabi のような協力ゲームでは悩む行為は多く登場する。そのため、今回は、相手に悩んでいることを伝えられる機能を追加したものを 1つの条件とした（difficult 条件）。実験では、自分のターン中 に図 2 上図の黄色のボタ ン（difficultボタン）を押すと、相手の画面上に図2 下図のように「難しい！」と通知が行くシステムが搭載された web システムを用いた。
2 つ目の要素として、ヒントを出す順番がある。Hanabi では、複数枚のカードにヒントを出すことがある。Hanabi を人間が行うときは、指をさしながら「“これ”と“これ”が 1 のカードです」といった具合に複数のカードに対して順番にヒントを与えることができる。しかし、このように複数のカードに順番を与えてヒントを出すことが実装された AI エージェン
トは既存の研究では存在しない。そのため、今回は、web システム上でヒントを出す順番を指定できる機能を追加したものを 1 つの条件とした（order 条件）。実験では、図 3 のようにヒントを出した順番が表示されるシステムが搭載された web システムを用いた。

-2-筑波大学大学院博士課程理工情報生命学術院システム情報工学研究群修士論文（2024 年 3 月）
宮 田 貫 誠--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------て、Hanabi を行う（normal 条件）
2. 人間同士で、図 2 の web システムを用いて、悩んでいるときに相手に悩んでいることを伝えられる Hanabi を行う（difficult条件）
3. 人間同士で、図 3 の web システムを用いて、ヒントを出すときの順番を指定できる Hanabi を行う（order 条件）
4. 人間と AIエージェントで、図 1の web システムを用いて、Hanabi を行う（AI 条件）
AI 条件を入れた理由は、人間と AI エージェ
ント、人間同士で全く同じ状況でHanabiを行ったときの比較を行うためである。normal 条件との比較を行うため、扱う webシステムの機能はnormal 条件と同じ機能である。
difficult 条件では、「悩んだ時に difficult ボタンを押してください」と指示をした。
また、休憩中での反省や作戦会議は禁止した。
なお、回数を重ねると慣れにより得点が高くなる可能性があったため、実験条件の割り振りはランダムにした。また、seed を固定し山札と初期手札を 4 パターンにし、それをペアの条件毎に変更した。これにより、各条件間でのランダム要素を可能な限り減らした。

図 1 実験で使用した通常のweb システム

3.3. 仮説
本研究では、実験をする前に 2 つの仮説を立てた。なお、この論文における「意図を汲み取る」とは少ないヒントでプレイを成功させる、プレイ失敗を防ぐことと定義する。

図 2 dificult 条件の web システム

1.

dif 条件、order 条件は、normal 条件よりも点数が高くなり、意図が汲み取れる回数も増加する
2. AI 条件の点数は、normal 条件の点数と同等の点数となる
人間が実際のカードでプレイするときと近い状況の方がよりHanabiを行いやすいと考えたため、1.の仮説を立てた。
また、normal 条件と AI 条件は、プレイヤーが AI エージェントか人間かで異なるが、その他の状況は全て同じであるため、2 つの条件の点数は同等となる 2.の仮説を立てた。

図 3 order 条件の web システム
3.2. 実験の流れ
2 人の実験協力者に、初めに Hanabi のルールを説明し、web システム上でデモプレイを行ってもらった。その後、実験の構成を踏まえて、2 人で協力する Hanabiを 3条件、各自で AIエージェントと協力して行う Hanabiを 1 条件、合計4 回 Hanabi を行った。
具体的には以下の 4 条件である。
1. 人間同士で、図 1 の web システムを用い

3.4. AI エージェント
本研究で用いた Hanabi エージェントは、-3-筑波大学大学院博士課程理工情報生命学術院システム情報工学研究群修士論文（2024 年 3 月）
宮 田 貫 誠--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Osawa が提案した決定論的戦略を用いたエージ
ェント［6］に、予備実験で得られた知見を活かした機能を追加したエージェントである。
3.4.1. 予備実験
予備実験の流れは以下の通りである。2 名ず
つ 3 ペア計 6 名の実験参加者にカードを用いてHanabi を行ってもらい、その後反省会を 2 分行った。その後もう 1 度 Hanabiを行い、最後に再び 2 分の反省会を行った。
この予備実験で得られた反省内容の中で AIに実装する上で重要と考えられる要素が 2 点あった。
1. しばらく直接ヒントを受けていないカードがあったら不要な可能性が高いため、優先して捨てたほうが良い。
2. 多くの情報を与えた方が良いが、敢えて1 枚だけのヒントを出すということは、プレイして欲しいという意図である。

合、そのカードを廃棄する。
（6） 相手のプレイ可能カードへのヒント
相手がプレイ可能カードを持っており、そのカードの情報が不完備であった場合、ヒントを出す。数字も色も情報が不完備だった場合、教える情報をランダムに選択する。
（7） 相手の廃棄可能カードへのヒント
相手が廃棄可能カードを持っており、そのカードの情報が不完備であった場合、ヒントを出す。数字も色も情報が不完備だった
場合、教える情報をランダムに選択する。
（8） ランダム情報提供 orヒントを貰っていない古いカードを廃棄
青トークンが 3 以上の場合、相手の手札にランダムでヒントを出す。青トークンが 2 以下の場合、直接ヒントを受けていない最も古いカードを廃棄する。

本研究では、これらの重要要素を踏まえてAI エージェントを再構築した。
3.4.2. AI エージェントのアルゴリズム
本研究で用いた AI エージェントは以下の優先順位で行動を行う。
（1） プレイ可能カードのプレイ
自分の手札の情報と、観測可能カード（盤面、廃棄カード、相手カード）から自分の手札にプレイ可能カードがあった場合、そのカードをプレイする。
（2） 単独ヒントを受けたらプレイ相手から自分の手札の中の 1 枚だけに当てはまるヒントを受け、そのカードがプレイできる可能性があった場合、そのカードをプレイする。
（3） 相手のプレイ確定カードへのヒント
相手がプレイ可能カードを持っており、そのカードの情報の数字か色どちらかが不明であるなら、そのカードの数字か色で不明な方のヒントを出す。
（4） プレイ可能カードへの単独ヒント
相手がプレイ可能カードを持っており、そのカードの情報が不完備であり、そのカードにのみ当てはまるヒントを出せるとき、そのヒントを出す。
（5） 廃棄可能カードの廃棄
自分の手札の情報と、観測可能カード（盤面、廃棄カード、相手カード）から自分の手札に廃棄可能カードがあった場

4. 結果と考察
4.1. 結果
本実験では、15 ペア計 30 名に実験に協力してもらい、normal 条件、difficult 条件、order 条件をそれぞれ 1回ずつ行った。AI条件は実験参加者全員が AI エージェントと 1 回ずつ行ったため計 30 回行った。一部データが取れなかったため、各条件の正確なデータの数は表 2 に記載されている。
図 4 に各条件の得点の箱ひげ図を示す。横軸が各条件を表し、緑の三角点が平均値、白丸が外れ値を表す。表 1 には、各条件の平均点、平均ターン数、平均プレイ失敗回数（赤トークン）、および未確定カードの平均プレイ回数(unfix)を示す。なお、ここで言及されている「未確定カード」とは、数字か色のどちらか又は両方が確定していないカードのことを指す。表 2 には、各条件のデータを取得できた回数、赤トークンが 3 つになりゲームが早期終了した回数（red=3）を示す。
得点、ターン、unfix に関しては、normal 条件が最も小さく、赤トークンに関しては、normal条件が最も大きいことが確認できる。
表 1 の 4 項目に関して Steel-dwass 法で多重比較したところ、得点、ターン、赤トークンに関しては各条件間に有意差は見られなかった。
unfix に関しては、normal と difficult、normal とorder の間に有意差があった（normal と difficult
間 : p = .025、normal と order 間 : p = .009）。
-4-筑波大学大学院博士課程理工情報生命学術院システム情報工学研究群修士論文（2024 年 3 月）
宮 田 貫 誠--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

表 1 各条件の平均値
normaldifficult

order

AI

得点
ターン

15.86
63.71

18.86
69.29

17.67
65.73

17.45
68.14

赤トークン
unfix

1.71
10.79

1.5
14.21

1.47
14.2

1.34
11.38

表 2 各条件の回数と途中終了回数
normaldifficult
order
AI
データ数
red=3145

14
115
3293

図 4 各条件の得点の箱ひげ図
4.2. 考察
normal条件と difficult条件、normal条件と order
条件の間に unfix の有意差が出た理由としては、ターン数の長さが影響していると考えられる。
なぜなら、短いゲームでは 30 ターン、長いゲームでは 70 ターンで終了し、ターン数が長いとその分、未確定カードをプレイする機会も増えるためである。そこで、unfix をターン数で割った、1 ターン当たりの未確定カード平均プレイ数の有意差を検証したところ、どの条件間にも有意差は見られなかった。
さらに、1 ターン当たりの未確定カード平均プレイ成功数を算出するため、未確定カードのプレイ成功回数をターン数で割った。この値について normal 条件と order 条件で比較した
ところ、order 条件の方が有意に未確定カードプレイ成功数が多かった（p=.039）。この要因
として、order 条件では、相手がプレイできるカードとできないカードにヒントを出した 84回のうち、プレイできるカードのヒントを最初に出した回数は 81 回であった。参加者のほとんどがプレイできるカードのヒントを最初-5-に出すことを共通認識できていたためだと考えられる。したがって、order 条件では未確定カードのプレイ成功数が増加したため、normal条件よりも平均点が 1.8 点高くなったと考えられる。
続いて、difficult条件の方が normal条件より平均点が高くなった理由を考察する。
表 1 および表 2 から、normal 条件では、ゲームが早期終了した回数が多いため、平均ターン数が短くなっていることがわかる。ターン数の減少は得点獲得の機会も減少させ、平均点の低下に繋がる。そこで、difficult条件で早期終了した回数が減少した原因が difficult ボタンと関係しているのかを調査するために、difficultボタンが押下後の動向に注目して分析する。
この分析では、データ数の確保のために order条件のデータも使用した。
normal 条件、order 条件でヒントを出された後に未確定カードをプレイした回数と未確定カードを捨てた回数、difficult 条件で difficult ボタンを押されてヒントを出された後に未確定カードをプレイした回数と未確定カードを捨てた回数を Fisher's exact test で分析した。その結果、difficult 条件で difficult ボタンを押された後の方が有意に未確定カードを捨てた回数が増加した（p = .006）。廃棄もプレイも確定していない
カードのヒントを受けた時、difficultボタンを押した後だとカードを廃棄する傾向が高くなった。difficultボタンはプレイを抑制する効果を示した。
また、表 3は、red=2が赤トークン 2個で終了した回数、red=3 が 3 個で早期終了した回数を表している。difficult 条件は red=2 が 8 回に対して red=3 は 1 回、normal 条件は red=2 が 3 回に対して red=3 は 5 回と、difficult 条件は normal 条件
よりも赤トークンが 2 個になったときの失敗回数が減少していることが読み取れる（difficult条
件は 9 回中 1 回失敗、normal 条件は 8 回中 5 回失敗）
。そこで、ヒントが自分のターンに可能（青トークンが 1 個以上）で、赤トークンが 2個の状況でヒントを出された次の行動を分析する。その結果、normal 条件、order 条件でヒントを出された場合と比較して、difficult 条件でdifficultボタンを押さずにヒントを出された場合の方が、ヒントを行った回数に対する廃棄した回数が有意に増加した（p=.031）。difficult 条件では、あと一度プレイを失敗すればゲーム終了で失敗が許されない状況で difficult ボタン

筑波大学大学院博士課程理工情報生命学術院システム情報工学研究群修士論文（2024 年 3 月）
宮 田 貫 誠--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------が押されてないと、相手は困っていないと考え、ヒントを出さずに廃棄した回数が増加したと考えられる。実験後のアンケートでも、「ヒントが欲しいときに難しいボタンを押した」との回答があり、相手が難しいと感じていないため、ヒントよりも廃棄を優先したと考えられる。このことから、ヒントを必要と感じていない場面でのヒントの回数が減少し、得点増加につながったと考えられる。
したがって、difficultボタンで相手が悩んでいることを知ることで、ゲームの早期終了の可能性があるプレイよりも安定択の廃棄を優先するローリスクな行動を促すことができプレイ失敗の減少に繋がったと考えられる。結果的にゲームの早期終了回数が減少した。そして、difficultボタンで相手が悩んでいないことを知ることで、相手が困っていないと考え、自分でヒントを出すよりも相手がヒントを出した方が良いと考え、ヒントを出す回数が減少した。これらの理由からより協調的に行動でき、difficult条件の方が normal条件よりも平均点が 3 点高くなったと考えられれる。
最後に、AI 条件の方が normal 条件よりも平均点が高くなった理由を考察する。
表 1 および表 2 から、AI 条件では、ゲームの早期終了回数が少ないため、平均ターン数が長くなり、normal 条件と対照的であることが分かる。これは、今回使用した AI のアルゴリズ
ムでリスクを取って未確定カードをプレイする場面が特定の状況（3.4.2.（2））のみであり、それ以外は確定カードのみをプレイする。そのため、失敗数が減少したと推測できる。失敗数が減少したことで長いターン数プレイを継続でき、得点機会が増加したことが、平均点の増加に繋がったと考えられる。

ーリスクな行動を促し、得点が大きく向上した。また、ヒントを出す順番を伝えることで、未確定カードをプレイする回数が増加し得点向上につながった。
また、web システムを利用して同じ状況でHanabi を行った場合は、人間と AI エージェン
トで協力した方が人間同士で協力するよりも高い得点を記録した。しかし、人間同士でHanabi を行う際に、悩んでいることを伝えられる、もしくはヒントの順番を指定できるようにした場合、人間と AI エージェントで協力するよりも人間同士で協力した方が高い得点を記録した。
これらの結果から、人間が Hanabi を行う際、表情読み取り、ヒントの順番等のゲームルー
ル外の行動が得点に大きく影響していることが示唆された。
6. 今後の展望
本実験では、相手に悩んでいることを伝えることにより平均点を 3 点向上させることができた。今回の実験では人間同士でのみ行ったが、AI エージェントにも悩む行為等を実装し、人間と協調できるかを検証する必要がある。
謝辞
本研究を進める上で、多くのご指導をいただいた指導教員の大澤博隆先生、中内靖先生、北原格先生に深く感謝致します。また、日ごろより様々な知見を与えてくださったHAI研究室のメンバー、実験の協力をして下さった方々に心より感謝致します。
引用・参考文献［1］
M. Eger, C. Martens, P. S. Chacón, M. A.
Córdoba,and J.Hidalgo-cespedes, “Operationalizing Intentionality to Play Hanabi With
Human Players,” vol. 13, no. 4, pp. 388–397,2021.
［2］
川越 敦, 大澤 博隆. Hanabi ゲームにおける認知モデルを用いた協力行動分
析の提案. 第 36 回人工知能学会全国大会.
［3］
桑原 涼香, 長島 一真, 森田 純哉, 川越 敦,
大澤 博隆. 協力ゲーム Hanabi を用いた協調行動のモデル化 ー共通経験の蓄積に関する検討ー. 2022 年度日本認知科学会
第 39 回大会 P2-050.

表 3 ゲーム終了時の赤トークンの個数
normaldifficultorderAI
red=2
red=3358
1531235. 結論
本研究では、web システムを利用することで、人間が無意識に行うゲームルール外の行動を制限した中で Hanabi ゲームを行った。その結果、相手に悩んでいることを伝えることでロ-6-筑波大学大学院博士課程理工情報生命学術院システム情報工学研究群修士論文（2024 年 3 月）
宮 田 貫 誠--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

［4］

［5］

［6］

［7］

［8］

［9］

［10］

［11］

［12］

Jon Peoble. 2013. How good is your scorereally? The statistics. https://boardgamegeek.com/thread/1005947/howgood-your-score-really-statistics
Aron Sarmasi, Timothy Zhang, Chu-HungCheng, Huyen Pham, Xuanchen
Zhou,Duong Nguyen, Soumil Shekdar, andJoshua McCoy. 2021. HOAD: The Hanabi
Open Agent Dataset. In Proceedings of the20th International Conference on
Autonomous Agents and MultiAgent
Systems (AAMAS ’21). International
Foundation for Autonomous Agents andMultiagent Systems, Richland, SC, 1646–1648.
Osawa, H. (2015). “Solving Hanabi :Estimating Hands by Opponent’s Actions in
Cooperative Game with Incomplete
Information.” AAAI Workshop, Computer
Poker and Imperfect Information, (pp. 37–43)
Eger, M., Martens, C., & Córdoba, M. A.
(2017). “An intentional AI for Hanabi” IEEEConference on Computational Intelligenceand Games (CIG) (pp. 68– 75)
Gottwald, E. T., Eger, M., Martens, C.(2018)“I see what you see: Integrating eye tracking
into Hanabi playing agents”, Proceedings ofthe AIIDE workshop on Experimental AI inGames.
Christopher Cox, Jessica De Silva, PhilipDeorsey, Franklin H. J. Kenter, Troy Retter &Josh Tobin (2015) “How to Make the Perfect
Fireworks Display: Two Strategies forHanabi” Mathematics Magazine (pp. 323336)
Markus Eger, Daniel Gruss, (2019) “Wait asecond: playing Hanabi without giving hints”
FDG '19: 14th International Conference on
the Foundations of Digital Games (pp.1-7)
The Hidden Rules of Hanabi: How Humans
Outperform AI AgentsMatthew Sidji, WallySmith, Melissa J. Rogerson CHI 2023, April
23–28, 2023, Hamburg, Germany
Nolan Bard, Jakob N. Foerster, Sarath
Chandar, Neil Burch, Marc Lanctot, H.
Francis Song, Emilio Parisotto, Vincent
Dumoulin, Subhodeep Moitra, Edward
Hughes, Iain Dunning, Shibl Mourad, Hugo

［13］

［14］

［15］

［16］

［17］

［18］

［19］

-7-Larochelle, Marc G. Bellemare, and MichaelBowling. 2020. The Hanabi challenge: A
new frontier for AI research. ArtificialIntelligence 280 (March 2020)
Eisuke Sato and Hirotaka Osawa. 2020.
Reducing Partner’s Cognitive Load by
Estimating the Level of Understanding in theCooperative Game Hanabi. In Advances in
Computer Games, Tristan Cazenave, Jaap
van den Herik, Abdallah Saffidine, and IChenWu (Eds.). Springer International
Publishing, Cham, 11–23.
Takuya Kato and Hirotaka Osawa.2018. “IKnow You Better Than You Know Yourself:
Estimation of Blind Self Improves
Acceptance for an Agent”, HAI’18(pp.144 152)
E. Sato and H. Osawa, “Reducing Partner’sCognitive Load by Estimating the Level ofUnderstanding in the Cooperative GameHanabi,” in Advances in Computer Games,
2019, pp. 1–12.
板倉菜々香, 森田純也, and 大本義正,“協力ゲーム hanabi における学習と飽きに影響する内発的動機付けの行動分析,” in 日本認知科学会, 2020.
N. Bard et al., “The Hanabi Challenge: A
New Frontier for AI Research,” Artif. Intell.,vol. 280, p. 103216, Feb. 2020.
川越敦, 大澤博隆. 協力ゲーム Hanabiにおける人間の個性とエージェントの評価の間にある関係の調査. 第 34回人工知能学会全国大会.
https://boardgame-comunity.com/hanabi/