不完全情報ゲームCodenamesにおけるプレイヤー間の親密度とゲームへの習熟度がゲームパフォーマンスに与える影響の分析

人工知能技術の発展により，将棋や囲碁といった完全情報ゲームでは，すでに人間のチャンピオンに勝利するほどの能力を獲得している．そこで，より高度な知能を獲得することを目指し，完全情報ゲームより複雑かつ解決が困難なタスクである不完全情報ゲームを対象とした研究が進められている．不完全情報ゲームの1つである不完全情報コミュニケーションゲームは，他のプレイヤーとコミュニケーションを取りながら進めるゲームであり，例えば人狼ゲームを対象とした研究が進められている[1]．不完全情報コミュニケーションゲームの中でも，Codenamesは自然言語理解に焦点を当てたゲームであり，場は単語が書かれた25枚のカードから構成される．各カードにはそれぞれ色が割り当てられている．プレイヤーはスパイマスターと諜報員に分かれ，スパイマスターのみがカードの色の割り当てを確認できる．スパイマスターは諜報員に自チームの色のカードを選択してもらえるようにヒントを与え，諜報員はヒントをもとに単語が書かれたカードを選択するため，ヒントを通してスパイマスターと諜報員が意図を伝達/推測する設計のゲームとなっている．2019年にはCodenamesのAIの実装を目的とした「CodenamesAICompetition」が開催されており，関連した研究が行われている[2,3]．文献[2]では，word2vec[4]やGloVe[5]，文献[3]では，GPT-2[6]を用いた実装を提案しているが，実装において人間のゲームログは活用されていない．坪倉らは，日本語を対象としたCodenamesの研究の第一歩としてゲームログの収集を行いヒント行為を「汎化」や「言い換え」などに分類した[7]が，ヒント行為の分類を行ったのみでゲームのパフォーマンスや人間の特性といったことについての研究は行われていない．しかし，Codenamesでは単語によって与えられるヒントから別の単語を推測するというゲームの性質上，パフォーマンスがプレイヤーの前提知識に影響を受けると考えられる．そこで，本研究ではプレイヤー間の親密度とゲームへの習熟度に着目し，ヒントの出し手とヒントから推測する人の関係が親密であるほど前提知識の共有部分が多くなるためにゲームのパフォーマンスが向上する，ゲームに習熟しているプレイヤーほど効果的な行動を学ぶためにゲームのパフォーマンスが向上するという仮説のもと，ゲームログの収集およびパフォーマンスとの関係の分析を行った．.