「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

三宅 陽一郎y.m.4160@gmail.com

twitter:
twitter miyayou

Contact Information
Youichiro Miyake• Mail：y.m.4160@gmail.com• Twitter: @miyayou• Blog：http://blogai.igda.jp• LinkedIn: http://www.linkedin.com/in/miyayou• Facebook： http://www.facebook.com/youichiro.miyake日本でもゲームＡＩを盛り上げて行こう！
(1) IGDA日本 ゲームＡＩメイリングリスト
ゲームＡＩの情報がたくさん！
参加されたい方は、三宅まで、
企業名と名前、登録メイルアドレスを送ってください。

(2) IGDA日本 SIG-AI （ゲームＡＩ専門部会）
上記のＭＬと同義です。

(3) ゲームＡＩコミュニティ in mixi
SIG-AI の mixi のコミュニティ・サイトです。
ML や SIG-AI に関係なく自由に参加してください。

「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

三宅 陽一郎y.m.4160@gmail.com
IGDA Blog:
Blog 「y_miyakeのゲームＡＩ千夜一夜」 (IGDA日本)

http://blogai.igda.jp/

GDC 2010

会場

講演風景

AWARD

Expo

miyayou@GDC2010
3/9

3/10

Case Studies:
AI in Recent Games

Suspending Disbelief:
Bringing
Your Charactersto Life with Better AI

Behavior Trees:
Three Ways ofCultivating Strong AI

Why So Waryof AI Middleware?

Little Big AI:
Rich Behavior
on a Small Budget

Deciding onan AI Architecture:
Which Tool for the Job?

Improving AI Decision
Architecture Mashups:
Mashups:Modeling ThroughInsights into
Utility Theory
Intertwined
Architectures
AI and Interactive
Storytelling:
Experimental Game AI:
How We Can Help
Live Demos
Each Otherof Innovation
AI developers
Rant!

Answering the Designers’
AI Wish List

3/11

3/12

FINAL FANTASY XIII's
Code and Complexity:
MotionMotion-Controlled
Managing EVE's
RealReal-Time
Automatic Sound
Expanding Universe
Triggering System
The AI of BioShock 2:
Methods for Innovation
and Iteration
Design in Detail:Changing the Time
Between Shots for the
Sniper Rifle from
0.5 to 0.7 Seconds
for Halo 3

Artificial Intelligencein Computer Games
Roundtable

基調講演

3/13
Where Did
My Inventory
Go?
Refining Gameplay
in Mass Effect 2
Modeling Individual
Personalitiesin The Sims 3

Animation and Player
Control in Uncharted:
Animation Warping for
Drake's Fortune
Responsivenessandin FIFA Soccer
Uncharted II:
Among Thieves
Procedural, There is
Nothing Random
About it

Designing Assassin's
Creed 2

Dynamic Navmesh –Multiplayer
AI in the Dynamic
Level Design
Environment ofin
Splinter Cell: Conviction Red Faction GuerrillaAI
lectureAI
Animation

Procedural

Game
DesignCodeＧＤＣ資料GDC 07,08,09,10, Austin GDC などの発表資料、

一部音声、映像は以下のサイトで公開されています。
http://www.gdcvault.com/

A.I.Summit 2010
http://aigamedev.com/open/coverage/gdc10-slides-highlights/
Photo: http://www.flickr.com/photos/davemark/sets/72157623498177349/detail/欧米のゲームＡＩの系譜
欧米
AIの内面
内面モデル
モデルと
環境との
との相互作用
相互作用の
モデル
と環境
との
相互作用
の探求

日常

(Ex.)The Sims

FPS

迅速な
意思決定、
柔軟な
アクション、
迅速な意思決定、柔軟なアクション、 賢い移動、連携(Ex.)Halo, F.E.A.R, Killzone,
SprinterCell

AI
日本
？

講演コンテンツI.

Killzone 2 のＡＩ (1５分)

II.

The Sims 3 のAI（10分）

III. まとめ(5分)
IV. 参考情報（付録）講演コンテンツI.

Killzone 2 のＡＩ (1５分)

II.

The Sims 3 のAI（10分）

III. まとめ(5分)
IV. 参考情報（付録）Killzone 2 のAI
Based on: Alex Champandard, Tim Verweij, Remco Straatman, "Killzone 2 Multiplayer Bots",
http://files.aigamedev.com/coverage/GAIC09_Killzone2Bots_StraatmanChampandard.pdf

Killzone 2 AI (マルチプレイヤーモード)(1) Killzone 2 のAI思考(2) Killzone 2 のマップ自動解析

Killzone 2 Screen

Killzone 2 AI (マルチプレイヤーモード)(1) Killzone 2 のAI思考(2) Killzone 2 のマップ自動解析

Killzone2 AI
集団のＡＩのコントロールの仕方を考える

Killzone2 AI

防衛、
前進など
など戦術
戦術を
防衛
、前進
など
戦術
を指示
戦術の
成功・・失敗
失敗を
戦術
の成功
を報告
フィードバック））（フィードバック

ターゲット指示
ターゲット
指示
指示の
指示
の再発行要求

移動地点を
移動地点
を指示
戦況を
報告（（フィードバック
フィードバック））
戦況を報告各ＡＩのアーキテクチャ

HTN Planner

HTN (Hierarchical Task
Network)

HTN (Hierarchical Task
Network)
Domain

MethodMethodBranchMethodBranchBranchBranchPrecondition

Precondition

Precondition

Precondition

Precondition

Task
Task
Task

Task
Task

Task
Task
Task
Task

Task

Task
Task
Task

BranchTask を実行する
実行する順序する順序などは
順序などは決などは決められている

Task
Task
Task

Task
Task

HTN (Hierarchical Task
Network)

Dana Nau et al., “SHOP2: An HTN Planning System”,
Journal of Artificial Intelligence Research 20 (2003) 379-404

HTN (Hierarchical Task Network)

Task はプラナー
プラナーのの規則によってによって整列
整列される
規則
によって
整列
される

Dana Nau et al., “SHOP2: An HTN Planning System”,
Journal of Artificial Intelligence Research 20 (2003) 379-404

HTN (Hierarchical Task
Network)

Dana S. Nau,"Hierarchical Task Network Planning", Lecture slides for Automated Planning:
Theory and Practice http://www.cs.umd.edu/~nau/cmsc722/notes/chapter11.pdf

HTN (Hierarchical Task
Network)

Task はプラナーのプラナーの規則によって規則によって整列
によって整列される
整列される

Dana S. Nau,"Hierarchical Task Network Planning", Lecture slides for Automated Planning:
Theory and Practice http://www.cs.umd.edu/~nau/cmsc722/notes/chapter11.pdf

HTN (Hierarchical Task Network)

HTN (Hierarchical Task Network)

Precondition
Task

Precondition
Task

HTN (Hierarchical Task
Network)
各AIの思考分岐(Branch)分岐
分岐(Branch)
分岐
分岐リスト
分岐リスト
TaskList

分岐リスト
分岐リスト

TaskList

Squad AI アーキテクチャ

Killzone2におけるHTN統計

各ＡＩのアーキテクチャ

HTN Planner

兵士へ
兵士へ命令

スカッドを目的に応じて動的に構成

Killzone2

復習：Halo3のチームＡＩ <解説>
GDC2008に見るＡＩ、プロシージャル、製作パイプライン技術の発展
http://igda.sakura.ne.jp/sblo_files/ai-igdajp/AI/IDGA_GDC08_Miyake_public.pdf

Halo 3 AI Objectives Systemイメージ
Squad

Squad Squad

タスクが
自分で
自分の
各タスク
が自分
で自分
の
オンオフと
プライオリティーをオンオフとプライオリティーを計算

トップ（（最も高い）プライオリティー
プライオリティーの
トップ
の
タスクを
考慮する
高いタスク
を考慮
する

現在、
タスクを
現在
、タスク
を割り当てられる
Squad をリスト
リストする
する

タスクの
条件に
タスク
の受け入れ条件に合う Squadてて行を割り当てて行く

タスクが Squadを選ぶ

Designer UI

Active or inactive

種族によるによるフィルター
種族
による
フィルター
（受け入れ条件
条件））

復習：Halo3のチームＡＩ <解説>
終了
GDC2008に見るＡＩ、プロシージャル、製作パイプライン技術の発展
http://igda.sakura.ne.jp/sblo_files/ai-igdajp/AI/IDGA_GDC08_Miyake_public.pdf

スカッドを目的に応じて動的に構成

http://www.bungie.net/Inside/publications.aspx

Killzone2

スカッドを目的に応じて動的に構成スカッドを目的に応じて動的に構成
攻撃対象、護衛対象はゲーム内で動的に決定対象が決まれば対象からの距離など
からスカッドを形成。
或いは、既にあるスカッドに対象を割り当てる。

最初から決まっている
最初から決まっているKillzone 2 AI (マルチプレイヤーモード)(1) Killzone 2 の AI思考
(2) Killzone 2 のマップ自動解析

マップ
ＡＩの基本原則：異なる目的に、異なるデータ表現を作成する
たとえ、同じ対象物であっても、ＡＩの行動用途に応じてデータ表現を作れ。

戦術思考

戦略思考

ウェイポイント

特に、マップに関してはを「データ階層化」しておくこと（世界表現）

Killzoneにおけるマップ
ＡＩの基本原則：異なる目的に、異なるデータ表現を作成する
たとえ、同じ対象物であっても、ＡＩの行動用途に応じてデータ表現を作れ。

戦術思考

戦略思考

ウェイポイント

特に、マップに関してはを「データ階層化」しておくこと（世界表現）戦略グラフを作りたいKillzone 2 のウェイポイント

ウェイポイントをクラスター化
サイズと含むウェイポイント数を決めてなるべく正方形になるように形成

戦略グラフ戦略グラフ
各エリア間で接するポイントをピックアップして結ぶ

戦略グラフ

何に使うのか？ グローバルな戦況判断

影響マップの方法 <解説>

Influence Map(影響マップ)
セル分割されたマップに、問題とする性質の評価値を記録して行く方法（例）①占有度

0,2

0,4

0,6

0,4

0,2

0,0

0,4

0,6

0,8

0,6

0,4

0,2

0,6

0,8

1,0

0,8

0,6

0,4

0,4

0,6

0,8

0,6

0,4

0,2

0,2

0,4

0,6

0,4

0,2

0,0

0,0

0,2

0,4

0,2

0,0

0,0

http://www.fdaw.unimaas.nl/education/4.5GAI/slides/Influence%20Maps.ppt

Influence Map(影響マップ)
セル分割されたマップに、問題とする性質の評価値を記録して行く方法（例）①占有度② 通過可能確率

0,2

0,4

0,6

0,4

0,2

0,0

0,4

0,6

0,8

0,6

0,4

0,2

0,6

0,8

1,0

0,8

0,6

0,4

0,4

0,6

0,8

0,6

0,4

0,2

0,2

0,4

0,6

0,4

0,2

0,0

0,0

0,2

0,4

0,2

0,0

0,0

http://www.fdaw.unimaas.nl/education/4.5GAI/slides/Influence%20Maps.ppt

Influence Map(影響マップ)（例）様々なIMから計算して戦略的な位置取りを計算する
4

6

8

4

6

8

4

6

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2

8

8

6

4

2

0

-1

-2

-4

8

8

8

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2

1

0

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-4

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8

8

6

3

1

0

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-4

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8

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4

6

8

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6

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1

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4

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6

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2

3

3

3

3

4

2

2

0

3

2

2

2

3

8

-4

-4

-2

-4

-2

-4

-2

-4

-4

-2

4
0
-1
-2
0,50
0,75
0,2 0,75
0,4
0,6
-4
-5
-3
-3

-4
1,00
0,4
-4

-4
-4 -2
0,75
0,50
0,2
0,0
-4
-2 -1

0

-4
-5
-5 1,00-8
0,75
0,4 1,00
0,6
0,8
-2 -4
-8
-10

-8
1,00
0,6
-10

-6
-4 0,50-2
0,75
0,4
0,2
-8
-4 -2

-10 0,75-8
1,00
0,8-10 0,75
1,0
0,8

-80,6 -4 0,25
0,50
0,4-2

-4

3

3

3

2

2

1

0

-4 0,75
-80,6

2

2

2

2

1

1

0

-3

-10

-8

1

1

1

1

0

0

-2

0,6 -8 0,75
0,8
-4 0,75-80,4 -81,00
-8

0,50
0,6
-8

0,25
0,2-8
-80,4 -8 0,00

0

0

0

0

0

-1

-1

-2

0

0

0

-1

-2

-2

-8
0,50
0,4
-8

-8

0

-5
-6
-6
-6
0,75
1,00
0,75
-2 -40,2 -4 0,4 -4 0,6
-6

-8
0,25
0,00
-80,2 -8 0,0-8

0

0

0

0

-1

-2

-2

0

0

0

0

-1

-2

-2

-2
-2
-2
-2
0,0 1,00
0,2
0,4
0,75
0,75
-2 -2
-2
-2
-2

-2
0,2
0,50
-2

-2
-2 -2
0,0
0,0
0,25
0,00
-2
-2 -2

0

0

0

0

-1

-1

-1

-1

-8

-1

-10

-1

-1

-1

-1

-8

-1

-4

-1

-2

-1

http://www.fdaw.unimaas.nl/education/4.5GAI/slides/Influence%20Maps.ppt

Age of Empire(AOE)における利用例
AOEはタイルベースのＲＴＳ（リアルタイムストラテジー）
マップは毎回、自動生成Age of Empire(AOE)における利用例①
金鉱発掘小屋の最適位置自動検出

Figure 3: Influence map around gold mines.

0.8 0.8 0.8
0.8 1.0 0.8
0.8 0.8 0.8-0.6-0.6-0.6-0.6-1.0-0.6-0.6-0.6-0.6

金鉱＝アトラクター(吸引源)

防壁＝デトラクター（排斥源）

ＡＩに金鉱の発掘小屋を適切な位置に置かせるには？
＝ 金鉱に近いが、近すぎてはいけないところに置く
金鉱の回りのタイル（仮想的）防壁を置いて、近すぎも遠すぎもしない点に最高点のタイルが来るようにする＝ 自動位置検出Age of Empire(AOE)における利用例②兵隊の配置の最適位置自動検出

0.8 0.8 0.8
0.8 1.0 0.8
0.8 0.8 0.8
高い場所＝アトラクター(吸引源)-0.6-0.6-0.6-0.6-1.0-0.6-0.6-0.6-0.6
家がある場所＝デトラクター（排斥源）

兵士を街からなるべく遠く、高台の場所に置かせたい＝ 高い場所(アトラクター)、家がある（デトラクター）とする

Age of Empire(AOE)における利用例③
兵隊の配置の最適位置自動検出-0.6-0.6-0.6-0.6-1.0-0.6-0.6-0.6-0.6

既知の敵のビル、以前通ったルート ＝ デトラクタ（排斥源）

この排斥源が与えるコストをパス検索のコストとすると、「なるべく遠ったことにない敵の基地からみつかりにくいパス」
を見つけることが出来る。

SimCity における影響マップの利用
第一層道路や道路や 鉄道、鉄道、 要素の要素の 大きさ要
きさ要
素間の素間の 関係 をシミュレーシ ョン
第二層「人口密度」「
人口密度」「交通渋滞」「交通渋滞」「交通渋滞」「環境
」「 環境
汚染度」「
汚染度」「 ランドバリュ ー」「
ー」「犯
」「 犯
罪発生率」
罪発生率」 をシミュ レーション

第三層
地形の地形の 影響 をシミュレーシ ョン

第四層「人口増加率」「人口増加率」「消防署」「 消防署」「
消防署」「警察」「 警察署」「 消防署の消防署の影響」「影響」「警察署」「 警察署の 影響」
影響」 をシミュレーシ ョン

Crime = Pop. Density^2 - Land Value - Police EffectLand Value = Distance[Zonetype] + Terrain + Transport“AI: A Desing Perspective” AIIDE 2005
http://www.aiide.org/aiide2005/talks/index.html
http://thesims.ea.com/us/will/

多摩 豊,角川書店, 1990
「ウィル・ライトが明かすシムシティーのすべて」,

影響マップの方法 <解説>終わり

Killzone 2 における影響マップ
ボット、砲塔、死亡ポイントの情報を反映させる
さまざまな意思決定に用いる

Killzone 2 における戦略的パス検索
スカッド毎にコストと影響マップを使って戦略パスを見出すKillzone 2 における戦略的パス検索
スカッド毎にコストと影響マップを使って戦略パスを見出すKillzone 2 における戦略的パス検索
スカッド毎にコストと影響マップを使って戦略パスを見出すKillzone 2 における戦略的パス検索
スカッド毎にコストと影響マップを使って戦略パスを見出す

危険

安全Killzone 2 における戦略的パス検索
スカッド毎にコストと影響マップを使って戦略パスを見出すKillzone 2 AIのまとめ(1) 各ＡＩ、スカッドＡＩに階層型タスクネットワークプラナー（HTN Planner） を導入した。
(2) 戦略マップを自動生成した（マップを階層化した）。
(3) 戦略マップ上に影響マップの方法を導入して、スカッドの戦略思考、戦略的パス検索を導入した。

References(1) AI Summit '10: Slides, Notes, Highlights and Photos
http://aigamedev.com/open/coverage/gdc10-slides-highlights/#session1(2) On the AI Strategy for KILLZONE 2's Multiplayer Bots
http://aigamedev.com/open/coverage/killzone2/(3) Killzone 2 Multiplayer Bots
http://files.aigamedev.com/coverage/GAIC09_Killzone2Bots_StraatmanChampandard.pdf(4)Maria Cutumisu, Duane Szafron, "An Architecture for Game Behavior AI: Behavior Multi-Queues",
http://webdocs.cs.ualberta.ca/~duane/publications/pdf/2009aiideMC.pdf(5)
Kutluhan Erol. James Hendler. Dana S. Nau., "HTN Planning: Complexity and Expressivity.",
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.57.6003&rep=rep1&type=ps(6)Dana S. Nau,"Hierarchical Task Network Planning", Lecture slides for Automated Planning:
Theory and Practice
http://www.cs.umd.edu/~nau/cmsc722/notes/chapter11.pdf

講演コンテンツI.

Killzone 2 のＡＩ (1５分)

II.

The Sims 3 のAI（10分）

III. まとめ(5分)
IV. 参考情報（付録）The Sims のAI
Based on: Richard Evans, “Modeling Individual Personalities in The Sims 3”,
http://cmpmedia.vo.llnwd.net/o1/vault/gdc10/slides/Evans_Richard_ModelingIndividualPersonal
itiesInTheSims3.pdf

The Sims Screen

The Sims 3 の２大目標(1) 自動物語生成(2) Simたちをもっと個性的にする

The Sims 3 の２大目標(1) 自動物語生成(2) Simたちをもっと個性的にする

自動物語生成～Sim たちの物語～

復習

The Sims のＡＩの概要

三宅陽一郎、「Spore におけるゲームＡＩ技術とプロシージャル」（DiGRA Japan 第１４回 月例研究会）
http://www.igda.jp/modules/mydownloads/visit.php?cid=2&lid=77

The Sims シリーズのＡＩの作り方
Meta

Peer
Sub

Meta
Peer
Sub

[原則
原則]
原則 周囲の周囲の対象に対象に対する、する、あらゆる可能
あらゆる可能な可能な行動から
行動から、から、
Happiness 係数を
係数を最大化する
最大化する行動する行動を
行動を選択する
選択する。
する。
Sims (not under direct player control) choose what to do by selecting, from all of thepossible behaviors in all of the objects, the behavior that maximizes their current
happiness.

人をダイナミクス（力学系、動的な数値の仕組み ）として動かす。
世界を動かす PeerAI(=キャラクターＡＩ) を構築。

オブジェクトに仕込むデータ構造
Data (Class, Sate)

パラメーターGraphics (sprites, zbuffers)
Animations (skeletal)

グラフィックス
アニメーション

Sound Effects
Code (Edith)-Main (object thread)-External 1-External 2-External 3

サウンド
メインスレッド
いろいろなインタラクションの仕方

Ken Forbus, “Simulation and Modeling: Under the hood of The Sims” (NorthWerstern大学、講義資料)
http://www.cs.northwestern.edu/%7Eforbus/c95-gd/lectures/The_Sims_Under_the_Hood_files/frame.htm

ＮＰＣに仕込むデータ構造

Ken Forbus, “Simulation and Modeling: Under the hood of The Sims” (NorthWerstern大学、講義資料)
http://www.cs.northwestern.edu/%7Eforbus/c95-gd/lectures/The_Sims_Under_the_Hood_files/frame.htm

最適な行動を選択する
ToiletMood +26-Urinate (+40 Bladder)-Clean (+30 Room)-Unclog (+40 Room)
Hunger +20
Comfort -12
Hygiene -30
Bladder -75
Energy +80
Fun+40
Social +10
Room -60

Bathtub
Mood +20-Take Bath(+40 Hygiene)(+30 Comfort)-Clean(+20 Room)

Mood +18[原則
原則]
原則 周囲の周囲の対象に対象に対する、する、あらゆる可能
あらゆる可能な可能な行動から
行動から、から、
Happiness （ここではMood）
） 係数を
ここでは
係数を最大化する
最大化する行動する行動を
行動を選択する
選択する。
する。

Moodの計算のためのウエイト

w_

w_

w_

w_

w_

w_

w_

w_

=

Mood (-100..+100)

Mood = W_Hunger * Hunger + W_Engergy * Energy + …

Mood を最大化

冷蔵庫が最も総合的にMoodを上昇させるから

Mood を最大化

冷蔵庫へ行きます。

Mood を最大化

お腹が膨れたので、ちょっと退屈だから、女の子と話します。

復習終わりThe Sims のＡＩの概要

三宅陽一郎、「Spore におけるゲームＡＩ技術とプロシージャル」（DiGRA Japan 第１４回 月例研究会）
http://www.igda.jp/modules/mydownloads/visit.php?cid=2&lid=77

The Sims 3 の４つの改善点(1) 階層型プランニング(2) オブジェクトとのインタラクション効率化(3) 自動欲求充足(4) ストーリー駆動制御

The Sims 3 の４つの改善点(1) 階層型プランニング(2) オブジェクトとのインタラクション効率化(3) 自動欲求充足(4) ストーリー駆動制御

各ＡＩのアルゴリズム
階層型プランニング

問題点：プログラムの分岐が多すぎる
あらゆる相互作用
相互作用を
あらゆる
相互作用
を考慮

注目する
するエージェント
エージェントの行動範囲だけをだけを考慮
注目する
エージェント
の行動範囲
だけを
考慮

計算量の
の軽減
計算量

The Sims 3 の４つの改善点(1) 階層型プランニング(2) オブジェクトとのインタラクション効率化(3) 自動欲求充足(4) ストーリー駆動制御

問題点：各ＡＩの感情パラメーター多すぎる動機パラメーターのシミュレーションの効率化
あらゆる同期
同期パラメーター
パラメーターをあらゆる
同期
パラメーターを考慮

動機パラメーター
パラメーターの物と動機パラメーターのマッピング

物と欲求の相互作用マップ
動機パラメーター

インタラク
ション

マップから
マップから
から満
満たしたい動機
たしたい動機
動機パラメーター
パラメーターにに関係した関係したパラメーター
インラクションだけをだけをピックアップ
ピックアップできる
インラクション
だけをピックアップできるThe Sims 3 の４つの改善点(1) 階層型プランニング(2) オブジェクトとのインタラクション効率化(3) 自動欲求充足(4) ストーリー駆動制御特定の欲求は自動的に充足

特定のの動機
動機パラメーター
パラメーターからの
からの影響
影響を
を軽減
特定
パラメーターからの影響

The Sims 3 の４つの改善点(1) 階層型プランニング(2) オブジェクトとのインタラクション効率化(3) 自動欲求充足(4) ストーリー駆動制御

メタAIが街全体をコントロールする
男女の
バランスを
男女
のバランス
を調整

雇用率を
雇用率
を調整

The Sims 3 の２大目標(1) 自動物語生成(2) Simたちをもっと個性的にするMaslow の欲求階層
人間の持つ欲求は段階的に階層がある個性化の２つの方針(1) 内面の構造を多様にする(2) 人との（社会的）インタラクションを変化させる
人間の個性の表現は、内面
内面をくこと、そして、内面を深く描くこと
状況的な行為によってによって表現されるのだ（ショーペンハウエル）。
状況的
な行為
によって

個性化の２つの方針(1) 内面の構造を多様にする(2) 人との（社会的）インタラクションを変化させる
人間の個性の表現は、内面
内面をくこと、そして、内面を深く描くこと
状況的な行為によってによって表現されるのだ（ショーペンハウエル）。
状況的
な行為
によって

個性化の方法(1) 各Simは80ある特性のうち５つをピックアップする(2) 特性は、各アクションの仕方を変化させる（例）歩き方、喋り方、待ち方、見回し方など。
(3) ゲームデザイナーがチューニングできるように、データドリブンの仕組みを作る。

問題点：時間帯によっては適しない（個性化のための）動機パラメーターがある

ある時間帯
時間帯は
は特定
特定の
の動機
動機パラメーター
パラメーターをを削除
ある時間帯
パラメーター個性化の２つの方針(1) 内面の構造を多様にする(2) 人との（社会的）インタラクションを変化させる
人間の個性の表現は、内面
内面をくこと、そして、内面を深く描くこと
状況的な行為によってによって表現されるのだ（ショーペンハウエル）。
状況的
な行為
によって

データドリブンなプロダクション・ルール

プロダクションルール

データドリブンなプロダクション・ルール

プロダクションルール

プロダクションルールは種類によってランク付けされていて、最もランクの高いルールが発火する。
ルールが発火すると他のSimは、その特性を理解する。

講演コンテンツI.

Killzone 2 のＡＩ (1５分)

II.

The Sims 3 のAI（10分）

III. まとめ(5分)
IV. 参考情報（付録）まとめ

FPS(戦闘) ⇔ 日常系のＡＩの比較
FPS

日常系

内面

シンプル

複雑

思考

複雑

シンプル

スコープ時間

短期～長期

短期～長期

重要なもの

敵味方の生死自分の幸福度インタラクション

暴力. 治癒多様学術との関係

アルゴリズム

哲学、認知科学、心理学など

キャラクターＡＩの技術はこの両極にある

知能を構築するコツ：認識の階層化
知性の階層化はなぜ大切か？
人間（知性）は認識において、様々なスケールを持っている。
空間階層化

蟻の巣の中から日常、日常から自然界、宇宙まで
時間階層化

目の前の一瞬、明日、
来年、死後…

時空間認識のスケーリング
思考の
柔軟さ
思考の
思考
の柔軟
さ＝思考
の 賢さ
＝さまざまな時空間
さまざまな時空間
時空間スケール
スケールにあったにあった思考思考ができるができること
スケール
にあった
思考

階層的にＡＩを構築せよ！
空間時間階層型ＡＩの例• Killzone 2 … 空間、時間の思考の階層化• The Sims 3 … 行動思考の階層化• ChromeHounds… ゴール階層化• WCCF… ＡＩシステム全体の階層化• 他多数[参考] DiGRA JAPAN 2009年5月の公開講座「WCCF AIエンジニアリング：サッカーゲームＡＩの設計と実装」
http://www.digrajapan.org/modules/mydownloads/images/study/20090529.pdf

００年代から１０年代へ
なんとか、キャラクターＡＩのフレームが荒削りに完成

各分野を強化して統合する。
飛躍的なＡＩの向上 エージェントアーキテク エージェントアーキテクチャチャ パスプランニング パスデータ階層化
 階層型思考アニメーションと意思決定 プランニング パスプランニング

ノウハウの蓄積 パスデータ階層化
データマイニング
 階層型思考アニメーションと意思決定 プ
ランニング
プラナーの探求（人工知能で人工知能で３０年以上
３０年以上の年以上の研究の研究の蓄積）
蓄積）

コスト高

講演コンテンツI.

Killzone 2 のＡＩ (1５分)

II.

The Sims 3 のAI（10分）

III. まとめ(5分)
IV. 参考情報（付録）日本でもゲームＡＩを盛り上げて行こう！
(1) IGDA日本 ゲームＡＩメイリングリスト
ゲームＡＩの情報がたくさん！
参加されたい方は、三宅まで、
企業名と名前、登録メイルアドレスを送ってください。

(2) IGDA日本 SIG-AI （ゲームＡＩ専門部会）
上記のＭＬと同義です。

(3) ゲームＡＩコミュニティ in mixi
SIG-AI の mixi のコミュニティ・サイトです。
ML や SIG-AI に関係なく自由に参加してください。

IGDA (本体) SIG-AI
13年に渡るゲームＡＩのコミュニティ• SIG-AI Meeting• AI Progammers Dinner (毎年、GDC最終日の夕方)
AI Round Table で申し込む

AI Game Programmers Guild
ゲームＡＩの世界を大いに盛り上げるための団体

少なくとも１タイトルリリース
したことがある。

レビンさんまでグーグルでメイル
三宅で１０１番目のメンバー。

ご相談は三宅まで。

AIWisdom.com

http://www.aiwisdom.com/

参考情報
AI Summitレポート (GameWatch)
AIのサミットは初の開催。活発な知識共有が行なわれる
http://game.watch.impress.co.jp/docs/news/20090325_79918.html「ゲームAI」とは何か？
AIプログラマーのギルドがセミナーを開催 (4gamers)
http://www.4gamer.net/games/027/G002744/20090324048/

書籍紹介「デジタルゲームの教科書」
２０１０年４月発売（出版）
ソフトバンク・クリエイティブ
AI/Procedural/BoardGame
60/30/30 = 120

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 (DCAJ)
２００７年度 （３００ページ）
http://www.dcaj.org/report/2007/data/dc08_07.pdf
２００８年度 （４００ページ）
http://www.dcaj.org/report/2008/data/dc_08_03.pdf
２００９年度 （３００ページ）
http://www.dcaj.org/report/2009/data/dc_09_03.pdf「ゲーム開発技術ロードマップ」（２００８～２００９年の報告書に掲載）
全技術分野のエキスパートの原稿①過去３０年分の歴史的経緯（～１５ページ程度）②年表③これからの展望

DCAJ ゲーム開発技術ロードマップ
方針： ゲーム開発技術の歴史を編纂する
これまで殆
これまで殆ど編纂されることがなかった編纂されることがなかった
ゲーム開発技術
ゲーム開発技術の開発技術の歴史を
歴史を編纂し編纂し、現在までの現在までの日本
までの日本の
日本のゲーム開発技術
ゲーム開発技術の開発技術の系譜を
系譜を明らかにし、らかにし、これからの展望
これからの展望へ
展望へ繋げて行
げて行く

期間： ２００８年４月～２０１０年３月
実施方法：① 各分野のエキスパートに歴史的見地から執筆依頼② インタビュー
目標： ゲーム産業
ゲーム産業の産業の技術を
技術をゲーム産業自身
ゲーム産業自身が産業自身が明らかにする① 技術戦略の足場を固める。
② ゲーム産業の技術の歴史を明らかにする。
③ ゲーム産業の技術者の技術的位置と立場を明らかにする。
④ ゲーム産業の新人にこれまでの歴史を解説する。
⑤ 複数の視点から歴史を検証する

執筆者の皆さん（２１分野２１人）
ゲームデザイン 井上明人(国際大学GLOCOM研究員)
3D CG製作 川島 基展(東京工科大学 片柳研究所クリエイティブ
片柳研究所クリエイティブ・
クリエイティブ・ラボ)
サウンド製作
サウンド製作 細江 慎治（慎治（株式会社スーパースィープ
株式会社スーパースィープ)
アニメーション製作
アニメーション製作 金久保 哲也(株式会社バンダイナムコゲームス
株式会社バンダイナムコゲームス)
プログラミングＡＩ
プログラミングＡＩ 三宅 陽一郎（陽一郎（株式会社フロム
株式会社フロム・
フロム・ソフトウェア）
ソフトウェア）プログラミング グラフィックス描画
グラフィックス描画 宮澤 篤 大久保 明（株式会社バンダイナムコゲームス
株式会社バンダイナムコゲームス）
バンダイナムコゲームス）
プログラミング 物理・物理・衝突判定 長谷川 晶一（晶一（電気通信大学）
電気通信大学）
タスクシステム技術
タスクシステム技術 田村 祐樹 （株式会社ネバーランドカンパニー
株式会社ネバーランドカンパニー）
ネバーランドカンパニー） 大野 功二（
功二（オープランニング）
オープランニング）
黒須一雄（黒須一雄（株式会社モバイル
株式会社モバイル＆
モバイル＆ゲームスタジオ）
ゲームスタジオ）
プログラミング スクリプト 小久保 啓三（
啓三（専門学校HAL東京）
東京）
ネットワーク通信
ネットワーク通信 佐藤カフジ
佐藤カフジ（カフジ（フリーライター）
フリーライター）
開発方法論 長久 勝 （ハイパーコンテンツ(株)/早稲田大学メディアネットワークセンター
早稲田大学メディアネットワークセンター）
メディアネットワークセンター）
２Dグラフィックス 近藤敏信氏（近藤敏信氏（有限会社スタジオ
有限会社スタジオ）
スタジオ）
３Dグラフィックス シェーダー 今給黎隆 (株式会社バンダイナムコゲームス
株式会社バンダイナムコゲームス)
ゲーム物理
ゲーム物理シミュレーション
物理シミュレーション 今給黎隆 (株式会社バンダイナムコゲームス
株式会社バンダイナムコゲームス)
ミドルウェア佐藤カフジ
佐藤カフジ （フリーライター）
フリーライター）
シナリオ
すずきこういち （シナリオライター）
シナリオライター）
ユーザーインターフェイス（
ユーザーインターフェイス（ハードウェア）
ハードウェア） 大神佳人氏
大神佳人氏（株式会社HORI）
ユーザーインターフェイス（
ユーザーインターフェイス（ソフトウェア）
ソフトウェア） サイトウアキヒロ氏
サイトウアキヒロ氏（立命館大学）
立命館大学）
開発工程管理田村 祐樹 （株式会社ネバーランドカンパニー
株式会社ネバーランドカンパニー）
ネバーランドカンパニー）
ローカライズ 長谷川亮一 （セガ）
セガ）
アセンブラ
山口 誠 （株式会社グッド
株式会社グッド・
グッド・フィール）フィール）

AIに対するセンスを磨こう！

Twitter で Bot と話す• お薦めボット_Boogiepop

いい

コードギアスのbotたち(Nunnalｌy_bot など)

映画紹介「イヴの時間」
スタジオ六花アンドロイドが社会で一般的になった近未来の話
高度な頭脳を持ったアンドロイドは労働以外の時間に何を思うだろうか？

http://www.studio-rikka.com/eve/
Twitter: timeofeveご清聴ありがとうございました。

これ以外に、意見や質問があれば、メイルかアンケートへ

y.m.4160@gmail.com
Blog 「y_miyakeのゲームＡＩ千夜一夜」
http://blogai.igda.jp/