情報処理学会研究報告
Game Programming Workshop 2012

次世代デジタルゲームにおける人工知能の研究課題について
三宅陽一郎
y.m.4160@gmail.com
デジタルゲームにおける人工知能技術は、この 10 年でゲームメカニクスやキャラクター制御と言った要素から独立し、明確に一つの分野として独立した．同時に、ゲーム製作の中で引き受けることになった諸問題は大きく深い．
デジタルゲームにおける人工知能は、そういった問題に対して、従来の人工知能技術のみならず、認知科学、心理学、生物学などから概念を借用しながら、徐々に問題を整理し技術を確立して来た．ここでは、これまで確立されて来た概念を基礎に、これからの次世代デジタルゲームにおいて中心的研究課題となる問題をリストし順番に簡単な解説を行う．それによって本分野の全体像を描く．

Recent Research Topics Summaries
for Next-generation Digital Game AI
YOUICHIRO MIYAKE†1
AI technology of digital games is established in these 10 years as a independent technology field. While it becomes now
distinguished from game-mechanics or character control, it is responsible for many kinds of deep technical problems of gamedevelopment. AI technology of digital game has overcome such problems by using not only traditional AI techniques but also
knowledge of other academic field; cognitive science, psychology, and biology. This article, recent main research topics of digital
game AI are listed and explained in, draws a whole image of the field.

1. はじめにらを収集して全体像をつかむにはかなりの労力を必要とする仕事である．

デジタルゲームには 40 年に渡る歴史があり、その中でそこで本稿ではデジタルゲーム AI の分野で大きな課題

AI が明確に独立した分野として確立したのは、この 10 年となっている研究テーマをリストアップし、簡単な解説をのことである．これまでゲームシステムやキャラクター制行うことで、デジタルゲームにおける人工知能分野の全体御といった他のゲーム製作に必要な分野と混在して来たが、像を描いて行く．同時に、代表的な参考文献も示して行く．

次第に独立した分野として形成されると同時に、人工知能

以下、本稿では、キャラクターAI と言えば、キャラクター特有の問題を内包するようになり、それらの諸問題に対しの持つ知能の指し、キャラクターとエージェントという用AI の高度な技術がいよいよ必要とされるように至った．同語を同義で用いる．

時に、必要とされる AI 技術の高度さは、専門性の高いエンジニアと研究者を呼び寄せることになり、この数年間で、ゲーム AI に関する２つの国際的な産業カンファレンス

2. 研究トピックス(Game Developers Conference AI Summit 、 Game AI(1) キャラクター・ナビゲーションのための世界表現

Conference) と 2 つ の 国 際 学 会 （ IEEE Computational

デジタルゲームでは、広いマップをキャラクターに移動

Intelligence and Games, AIIDE）が設立されることになった．

させる場合、レベル（level、ゲームステージのこと）をナ

国際的にデジタルゲームにおける人工知能を研究する気運

ビゲーションメッシュ(Navigation Mesh)やウェイポイントは高まりつつある．

(Waypoint)のネットワークグラフとして表現する．ネット

しかし、全体的な進歩のスピードに対して情報環境が整ワークグラフの 2 点間最短経路を導く A*アルゴリズムを備されておらず、依然としてデジタルゲームの AI に関す使用し、ダイナミックに経路を計算して移動させる．ナビ

る情報は集めにくい環境にあり、研究者もエンジニアもそゲーションメッシュやウェイポイントのようにゲーム世界のせいで参入がしにくい状況にある．資料は幾つかの書籍

全体の表現は世界表現（World Representation）と呼ばれる．にも集められているが、多くはインタ－ネット上のデータ

世界表現には、他にも「影響マップ」や「ビジビリティマとして分散している．そもそも論文の体裁となっていないップ」など様々な種類があり、複数の組み合わせによって、文献も多く、それらは研究者にとっては障壁である．それより知的な移動や環境認識を実現することができる．

1情報処理学会研究報告
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Remco Straatman, Arjen Beij,John Bellomy : Animating NPC's in UNCHARTED, GDC 2011

"Killzone’s AI : Dynamic Procedural Combat Tactics" (2005)

http://www.gdcvault.com/play/1014819/Animating-NPC-s-in

http://www.cgf-ai.com/products.html(「Uncharted 3」(Naughty Dog, 2011)のエンジニアによるキ(「Killzone」(Guerrilla,2004)という FPS ゲームの AI の世界ャラクターアニメーションの講演資料)

表現について解説した論文)(5) 記憶の動的構造・静的構造(2) 知識表現の問題

キャラクターが環境から得た情報をどのような形で（表レベル上のオブジェクトのみならず、状況、ゲームのル現の問題）、どのような場所に格納して行くか（記憶の静的ールについ AI が認識するための知識表現（Knowledge構造の問題）、という問題は心理学や認知科学のモデルを頼Representation）は、キャラクターAI における最も基本的なりに、ワーキングメモリ、短期記憶、長期記憶などの階層問題である．デジタルゲームではキャラクターを取り巻く構造が導入されている．同時にその呼び出し方を定義する

ゲーム世界のあらゆるオブジェクト、地形はデータである必要がある（記憶の動的構造の問題）．

から、そこに自由に情報を付与することができる．そこでAI がさまざまな対象をいかに認識するかヒントとなるデ(6) アフォーダンス

ータ（＝知識表現）をあらかじめ対象に付与しておく．例

アフォーダンスは生態心理学の用語であるが、キャラク

えば、リンゴの形をしたデータには「リンゴ、食べることターAI で特別に重要な概念である．アフォーダンスは、レができる、赤い」など AI の認識の助けとなる情報を付与

ベルにある様々なオブジェクトと AI の行動を繋ぐ概念でしておく．こうすることで、単なるポリゴンの集まりに過あり、キャラクターAI では、人間が無意識下で行っているぎなかったゲーム世界が AI にとって意味を持ち始める．

世界に対する意味付け（＝アフォーダンス）を、データとして準備してやる必要がある．例えばある地形が「歩くこD. Isla, P. Gorniak: "Beyond Behavior: An Introduction toとができる」かどうか、そのオブジェクトは「食べること

Knowledge Representation", AI Summit GDC 2009ができるかどうか」、そのドアは「開くことができるかどう

http://naimadgames.com/publications.html

か」という情報をオブジェクトに付与することで、AI はそ(「Halo2」「Halo3」(Bungie Studio,2004,2007)のリード AI プの場で行動し得る候補のリストを手に入れることができる

ログラマによる知識表現に関する講演資料)のである．

(3) 意思決定アルゴリズム［CEDEC 2011］AI に命を．
「ぽかぽかアイルー村」のアフキャラクターAI における意思決定アルゴリズムは 主にォーダンス指向による AI 事例, 4gamers (2011)(I)ケースベース (II) ステートベース (III) ゴールベース

http://www.4gamer.net/games/100/G010022/20110906085/(IV)タスクベース (V)ビヘイビアベース (VI)ルールベース（日本のゲーム産業カンファレンス CEDEC で発表された、(VII)ユーティリティベース (VIII) シミュレーションベー

実際のタイトルで大きくアフォーダンスの概念が適用されスの８つに分類される．さらにこれらを組み合わせることた講演の記事）

で多様な意思決定のアルゴリズムが生成される．一つ一つのアルゴリズムにもバリエーションがあり、また組み合わせ方にもコツがある．柔軟かつ一貫性のある思考を産み出すエンジニアリングが必要とされる．

(7) メタ AI
メタ AI はゲーム内に身体的実体を持たず、ゲーム全体を俯瞰しゲームをコントロールする AI である．例えば、プレイヤーのスキルを計測し難易度を調整する、プレイヤ

三宅陽一郎: はじめてのゲーム AI～意思を持つかのようにーの経路を予測しプレイヤーのスキルに合ったモンスター行動するしくみ～, WEB+DB PRESS, Vol.68, 特集 3の配置を行う．つまりメタ AI はゲームの外側からリアル(6 つの思考の型の分類と解説がされている)タイムにゲームの内容をコントロールする AI である．メタ AI は新しい分野で、これまで静的に固定されていたゲ(4) アニメーションと人工知能（意思決定）部分の接合
次世代ゲームのキャラクターAI においては、より複雑にームコンテンツを柔軟にし、動的にゲーム内容を変化させて行く可能性を持つ．

なるレベルデザインの中で、複雑になったキャラクター身体のアニメーションを制御する必要がある．周囲の環境をMichael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial

認識し、リアルタイムに自分の身体に応じた行動の可能性

Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference atを見出し、環境に応じた柔軟な運動を実現する強力な人工Stanford (2009)

知能が必要とされる．

Michael Booth, "Replayable Cooperative Game Design: Left 42

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Game Programming Workshop 2012
Dead," Game Developer's Conference (March 2009).
http://www.valvesoftware.com/publications.html(10) コミュニケーション
デジタルゲームではこれまで真正面からキャラクター同(「Left 4 Dead」(Valve Software,2008)でユーザーの緊張度に士のコミュニケーションに取り組んで来なかった．その理応じてゲーム内容を変化させるメタ AI の事例を解説した

由の一つはデジタルゲームが扱う状況が AI 同士のコミュ講演資料)

ニケーションを有効に活用できるほど大きくなかった、もう一つはコミュニケーションに負荷をかけるよりゲーム的(8) エージェント・アーキテクチャの設計演出でごまかす、という方法が取れるからである．しかしキャラクターAI を構築するフレームとしてエージェン

次世代ゲームに向けて、ゲームのスケールと複雑さが増し、ト・アーキテクチャが様々に発展している．複数のモジュそういったごまかしが利かなくなり、リアリティのある AIールや多様なアルゴリズムを内包して一つの知性としてパが求められるようになった．AI と AI、AI とプレイヤー間ッケージングして行くアーキテクチャとは何かが模索されのコミュニケーションはゲームデザインの幅を広げるためている．現代の FPS のキャラクターAI のエージェント・アに必要な技術である．コミュニケーションの形式やプロトーキテクチャの原型は、すべて MIT Media Lab Synthetic

コル、知識交換や知識更新の仕組みの整備が必要である．

Characters Group の C4 アーキテクチャを端緒としている．

三宅陽一郎：「社会シミュレーションとデジタルゲーム」、IGDA 日本ゲーム AI 連続セミナー第 7 回 (2010)

R. Burke, D. Isla, M. Downie, Y. Ivanov, B. Blumberg:

http://igda.sakura.ne.jp/sblo_files/ai-igdajp/AI/GameAI_seminar

CreatureSmarts: The Art and Architecture of a VirtualBrain,_7th_21.pdf

GDC 2001（IGDA 日本ゲーム AI 専門部会が主催している連続セミナ

http://alumni.media.mit.edu/~solan/creatureSmarts.pdf

ー第 7 回講演資料）(9) インフォメーション・フロー(11) 感情デジタルゲームにおける AI は、世界から AI に情報が流

感情はデジタルゲームのさまざまなジャンルにおいて最れ（認識し）、AI から世界に影響を与える（情報を流す＝も難しい問題の一つである．デジタルゲームでは感情をパ行動する）と見ると、AI と世界の間で環を為す情報の流れラメーターに還元させたり、動作に還元するというアプロ（インフォメーション・フロー）が形成されている．このーチがメインであり、あまり深く踏み込むことはしない．

インフォメーション・フローをどのように構築し、流れる

なぜなら、どんなにキャラクターの内部に複雑な感情モデ情報にどのような構造を持たせるか、という観点は、ソフルを作って行動させても、プレイヤーがそれに対して信憑トウェア科学とキャラクターAI を繋ぐ中心概念である．

性(believability)を持つとは限らないからである．エンター
テインメントとしてのデジタルゲームは、ユーザーを楽し

Jaime Griesemer,Chris Butcher:The Illusion of Intelligence,ませることが目的であるから、ユーザーが主観的にキャラ

GDC 2002

クターが感情を持っていると感じさせること、キャラクタ

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

ーに実装した客観的な感情の仕組みの二つは区別して考え(「Halo」(Bungie Studio,2002)のキャラクターAI のアーキテる必要がある．

クチャの講演資料)(12) 協調の仕組み
AI 同士が理解し協調するにはどのようにすればよいのか．黒板モデルを用いた協力の他、リアルタイムに運動するエージェント間の協調について、様々な方式が開発されている．コミュニケーションとも関連して、浅い連携の仕組みから深い連携の仕組み、たとえば、他の AI の意図を汲んで協調するなど、さまざな時間と空間のスケールの連携の方法が必要である.
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、第 4 回デジタルコンテンツシンポジウム(2008)
図1
Figure 1

インフォメーション・フローと知能の構造図
Information Flow and Structure of Intelligence

http://igda.sakura.ne.jp/sblo_files/ai-igdajp/dcs2008/YMiyake_
DCS_2008_6_11paper.pdf

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（ゴール指向プランニングを用いた協調の仕組みの論文）

http://web.media.mit.edu/~jorkin/(「F.E.A.R.」(Monolith Productions,2005)という FPS で導入(13) エージェントによる創作
キャラクターたちが協力してデジタル空間の中で建築を作り上げる、というコンテキストは、これまで環境に対しされたアクションをプランニングで繋いで一連の動作を構築する GOAP(Goal Oriented Action Planning)と呼ばれるプランニングに関する解説．)て受動的であったエージェントたちが、より積極的に環境を変えて行く技術として、次世代ゲームにおける一つのス(16) 学習トーリーテーマとなると予想される．例えばキャラクター

産業におけるデジタルゲームの AI と学術におけるデジたちが協力して街に建築物を組み上げる、渡れない河に橋タルゲームの AI の大きな違いは、産業においては学習アをかける、などである．

ルゴリズムを使用することは殆どないという点である．
学習アルゴリズムは開発者にとって (a) 原理の理解が難(14) マルチエージェント～群知能

しく (b) 収束を制御することが難しく (c) さらにゲーム

マルチエージェントから群知能まで、複数のエージェンデザインに沿ってカスタマイズすることが難しいからであトを制御する AI は、一部のシミュレーションゲームを除る．しかし次世代へ向けて次第にいくつかのタイトルで学

けば、デジタルゲームでは使用されて来なかった技術であ習アルゴリズムが使われつつあり、次世代では学習によるる．なぜなら、こういった制御は俯瞰視点から見れば連携ゲームＡＩのブレイクスルーがあると予想される．よっての面白さが見えるが、プレイヤー・キャラクターの一人称・事前に学習に関する研究を進めておく必要があるが、学術三人称視点からは、その面白さが見えにくいからである．

における数値的なレベルの学習アルゴリズムと異なり、キプレイヤーの視点から見えるマルチエージェントの面白さャラクターAI ではエージェントのアーキテクチャを構築を見せる技術が必要とされる．

した上で、その構造に則った内部学習を考える必要がある．
また最新の研究分野のトピックとしては、囲碁ＡＩにおい

Damian Isla, Building a Better Battle: The Halo 3 AI Objectivesて大きな威力を発揮した「モンテカルロ木探索」の方法が、System, GDC 2008.

アクションゲームへも応用の領域を広げている．

http://naimadgames.com/publications.html(「Halo3」におけるエージェント協調の仕組みの講演資料)

森川幸人 : テレビゲームへの人工知能技術の利用、人工知能学会誌、 Vol.14, No.2 (1999)

Alex J. Champandard, Remco Straatman, Tim Verweij: On the

http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai/whatsai/PDF/article-iapp-7.pdf

AI Strategy for KILLZONE 2's Bots, GDC 2010 AI Summit（遺伝的アルゴリズムを用いてＡＩを進化させた「アストロノーカ」(MuuMuu,1998)の AI に関する解説記事）

Remco Straatman, Tim Verweij, Alex Champandard: Killzone 2
Multiplayer Bots, Paris Game AI Conference
http://aigamedev.com/open/coverage/killzone2/(17) プロシージャル・コンテンツ・ジェネレーション
プロシージャル・コンテンツ・ジェネレーション（PCG、(Killzone2(Guerrilla,2009)におけるエージェント協調の仕組

Procedural Contents Generation）は、デジタルゲームの内部

みの開発者による講演資料)

において、アルゴリズムによって、或いは一定のデータからアルゴリズムによってコンテンツ（オブジェクトモデル、(15) プランニング

テクスチャ、アニメーション、音楽...）を自動生成するこF.E.A.R.に導入されたキャラクター・アクションをリアルとを言う．30 年前から Rogue などの自動生成ダンジョンなタイムに生成するプラナーは 2004 年以来の登場以来、このどが例があるが、時代と共により複雑なコンテンツを生成

10 年で最も革新的な仕事としてゲーム産業で高く評価さできるようになって来た．SIGGRAPH などにおける 90 年

れて、さらにいくつかのタイトルにも応用された．次世代

代の自動生成の研究成果が、時間を置いて、ゲーム開発のキャラクターの意思決定アルゴリズムとして、プランニン現場で使用されている．

グは最も有望な技術であり、さまざまな種類のプラナーが導入され続けている．
「変化し続ける環境におけるプランニ

三宅陽一郎: オンラインゲームにおける人工知能・プロシング」によってロバストな AI を作る仕組みが求められてージャル技術の応用, 日本知能情報ファジィ学会誌）Vol.22,

いる．

No.6 (2010)
http://igda.sakura.ne.jp/sblo_files/ai-igdajp/image/JSFTII_22-6_

Jeff Orkin: Three States and a Plan: The A.I. of F.E.A.R., GDC

online20game_Miyake.pdf

20064情報処理学会研究報告
Game Programming Workshop 2012(18) ストーリー・ジェネレーション
特に米においてストーリーを自動生成する研究が盛んに

R.Zubek: Engineering Scalable Social Games. GDC 2010
http://gdcvault.com/play/1012230/Engineering_Scalable_Social

なりつつある．主にプランニングを使った手法が多いが、_Gamesまだ初期的な研究段階にある．IEEE CIG や AIIDE で多く(Zynga のエンジニアによるゲーム内の AI に関する講演資研究が見受けられる．

料)

Michael Mateas, Andrew Stern: Facade (2005)(22) チューリングテストあるゲームを人間がプレイした映像と、AI がプレイした

http://www.interactivestory.net/(ドラマ自動生成の作品として広く知られている．)

映像を比較して、どちらが人間がプレイしたかを当てることで、AI のチューリングテストを行う AI をより人間に近づけることに役立つ．例えば、2KBotPrize では、FPS ゲー(19) 物理と AIムを題材に、毎年、Bot のプログラムが募集されており、動的な環境の下で、人間が物の運動を考慮して予測の上人間と Bot が混在したマルチプレイゲームの中でプレイヤで自らの行動を決定するように、AI も自分を取り巻く世界ーや他の Bot から人間と見分けがつかないかを評価する．の法則を知り、周囲のオブジェクトの運動をシミュレーションしながら自分の行動を決めて行く必要がある．AI が主The 2K BotPrize

観する理解する物理（定性物理）や、シミュレーションベ

http://botprize.org/

ースの思考は、それによってしか解けない運動の問題があり重要である．

(23) 意識モデル(20) ソーシャル AI

単なる効率の良い情報処理体から、自意識やアテンション

意識モデル（Machine Consciousness）はエージェントをソーシャル AI とは、社会性を持った AI のことを言う．

を持つ知性へとレベルアップさせようとする試みであり、これまでデジタルゲームでは AI は主にプレイヤーを倒す

様々なモデルが提案され動作検証が為されている．認知科

役割を持った孤立した攻撃的な AI であったが、一方で生学や心理学の知見をエージェント・アーキテクチャに導入

活シミュレーションやストーリーベースのゲームでは日常している．

的な会話を行ったり、社会生活を営む AI が必要とされる．
そのようなソーシャル AI において必要とされる AI 技術のRaul Arrabales,Agapito Ledezma,Araceli Sanchis:

研究はこの 2,3 年で急速に盛り上がりつつある.

CERA-CRANIUM: A Test Bed for Machine Consciousness
Research, International Workshop on Machine Consciousness

Richard Evans: Modeling Individual Personalities in The Sims 3,

2009

GDC 2010

http://novamente.net/machinecs/Arrabales.pdf

http://www.gdcvault.com/play/1012450/Modeling-Individual-Pe(The 2K BotPrize でも優勝した CERA-CRANIUM アーキ

rsonalities-in-The

テクチャの論文)(The Sims 3 という人間の生活をシミュレーションしたゲームの AI の仕組みを解説した講演資料)

3. まとめProm Week (2010)

本稿ではゲームＡＩの中心的な課題をリストアップし簡単

http://games.soe.ucsc.edu/project/prom-weekな解説を行った．しかし、デジタルゲームＡＩ分野は日々(UC Santa Cruz の研究グループのソーシャル AI の作品．

進歩しており、毎日キャッチアップする必要がある．以下

社会生活を営む AI たちが様々な形でインタラクションをに情報源となるサイトを挙げておく．

行う．)
Web サイト(i)(21) ソーシャルゲームにおける AI
携帯電話や SNS をプラットフォームとして、簡単な動作

AIGameDev
http://aigamedev.com/

で人と連携してプレイできるソーシャルゲームは、新しいゲームのジャンルとしていかに AI を導入するかが課題とデジタルゲームＡＩで最も有名なサイトである．一部有料されている．

記事であるが、ゲーム産業における動向を追うことができる．

5情報処理学会研究報告
Game Programming Workshop 2012

デジタルゲームの教科書（SBCr）サイト

公募による投稿から審査を経たゲーム AI に関する記事がhttp://www.s-dogs.jp/dgame/index.html

集められる書籍．2-3 年ごとに一冊のペースで刊行されている．記事によって質の違いはあるが、重要なゲームＡＩリファレンスのところにゲームＡＩとプロシージャル技術に関する記事が多数収録されている．

に関する主要な文献 300 件に渡るリンクリストがある．
(vi)
(ii)

学会

GDC Vault, CeDIL

年に一度開催される世界最大のゲーム産業カンファレンス

IEEE CIG (Computational Intelligence and Games)Game Developers Conference の講演資料置場．一部有料制

http://www.ieee-cig.org/

限がかかっているが多くの資料に無料でアクセスできる．

IEEE であるので学術よりの学会である．
AIIDE(ArtificialIntelligence

andInteractiveDigitalEntertainment Conference)

GDC Vault
http://www.gdcvault.com/

http://www.aiide.org/
毎年、スタンフォード大学で開催される．シリコンバレー

日本最大のゲーム産業カンファレンス CEDEC の資料置場という土地柄もあってゲーム開発者も参加する．

は以下で、登録すれば全ての資料にアクセスが可能．

またこれらの学会では、ゲームＡＩの産業応用を目指して、CeDIL

StarCraft、レーシングゲーム、FPS など各ジャンルの AI のhttp://cedil.cesa.or.jp/

競技会（コンテスト）が開催され、この分野の発展のエンジン役を担っている．

(vii)

教科書

Mat Buckland: 実例で学ぶゲームＡＩプログラミング,(iii)

産業カンファレンス

オライリー・ジャパン, 2007

GDC AI Summit
http://www.gdconf.com/conference/ai.html

はこの分野で最も出来の良い入門の教科書である．

世界最大のゲーム産業カンファレンス GDC の前二日に三宅陽一郎（共著）: デジタルゲームの教科書, SBCr, 2010

開催されている．
は、比較的最近のゲームＡＩとプロシージャル技術の動向
Game AI Conferenceがまとめられている．また参考文献が充実している．

http://gameaiconf.com/(文書おわり)AIGameDev が主催する欧州を中心としたゲーム AI カンフ
ァレンスである．
(iv)

メイリングリスト

AI Game Programmers Guild
http://www.gameai.com/
AI プログラマのコミュニティ．ギルドという名前とは違って普通のコミュニティである．ゲーム AI の仕事をした開発者に限られると書かれているが、実際それほど制限も強くない．メイリングリストが活発．業界の中心的人物が集まる．
(v)

書籍

AI Game Programming Wisdom I-IV
http://www.aiwisdom.com/

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