人狼知能におけるデータ分析 人狼BBSから経験が人狼のプレイに与える影響を分析した．

1. 脱初心者！
経験は人狼力を向上させるのか？
～データから見るベテランの実力～
鳥海不二夫，稲葉通将
隆博澤大，輔大上片，祐孝田篠
ニコニコ学会βデータ研究会@NII
2015年04月12日

2. 人工知能は
人に勝てるのか？

3. コンピュータvs人間の歴史
• 1997年チェス
– ディープブルーがチェスチャンピオンに勝利
• 2013年将棋
– コンピュータがプロ棋士に勝利
• 2015年テレビゲーム
– GoogleのDQNが多くのレトロゲームを自動学習
• 2050年サッカー
– ロボットによるチームが
ワールドカップ優勝チームに勝利(予定)

4. コンピュータvs人間の歴史
• 2001年
– HAL9000の反乱
• 2004年
– SkyNetによる核戦争勃発
• 2005年
– ステルス戦闘機「F/A-37タロン」の暴走
• 2050年
– MATRIXによる人類支配

5. 将棋の次は
人狼だ

6. 完全情報
↓
不完全情報

7. 人狼知能
プロジェクト

8. 人狼知能プロジェクト
• 脱初心者！経験は人狼力を向上させるの
か？データから見るベテランの実力
• 人狼における能力者の戦闘力の推定
• 人狼でわかるコミュ力の正体
• 初音ミクに人狼をやらせてみた

9. 恐ろしい夜がやってきました
• この村には，人間の姿に化けられる人喰い人
狼が潜んでいる
• 人狼は人間と同じ姿をしており，昼間には区
別がつかず，夜になると村人たちを一人ずつ
襲っていく
• 村人たちは疑心暗鬼になりながら，話し合い
によって人狼と思われる人物を１人ずつ処刑
していくことにした・・・
「汝は人狼なりや」カバーストーリー

10. 人狼とは(1/3)
• 村人に隠れた人狼を見つけ出す
• 人間13人vs人狼3匹
• 勝利条件
– 村人陣営：人狼を全員処刑する
– 人狼陣営：村人陣営の数を人狼以下にする
• 与えられる情報
– 村人には自分の役のみ(誰が人狼であるかは不
明)
– 人狼陣営には誰が人狼の情報
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11. 人狼とは(2/3)
• 誰が人狼かを一定時間の対話で推測
• 各ターンごとに以下の行動が可能
– 全体：人狼っぽいプレイヤー1人を投票により追放
– 人狼：毎晩一人村人を襲撃(ゲームから脱落)
• 村人：会話をヒントに人狼を追放
• 人狼：追放されないように村人
のフリをする

12. 人狼とは(3/3)
• プレイヤー役職(能力)
– 村人：能力無し
– 占い師(予言者)：毎ターン一人のプレイヤーが人狼
かどうか知ることが出来る
– 霊媒師(霊能者)：前回追放したプレイヤーが人狼か
どうか知ることが出来る
– 狩人(ボディガード)：毎ターン一人を人狼の襲撃から
守る
– 共有者：お互いが共有者であることを知っているペア
– 人狼：毎ターン誰かを襲撃できる
– 狂人：能力は無いが，人狼陣営に所属
• 能力を駆使して所属する陣営を勝利させる
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13. 対面人狼・オンライン人狼
カード型人狼：パーティゲーム
• 一試合十数分程度
– 短い会話で嘘がつけるか
• 顔が見える環境での競争
– 相手の性格や反応を見る
• 狼同士の会話はジェスチャ
オンライン型人狼：言語ゲーム
• 一試合数日間
– 熟慮した発言が可能
• キャラクターによる匿名化
– 性別や見た目の影響排除
• 狼同士の会話を平衡で行う
– コミュニケーションミスの排除

14. 人狼ゲームのデータ分析
• 人狼知能実現に向けた課題の一つ
– 人狼とはどのようなゲームなのか？
– 人狼は運ゲーなのか？
• 人狼ゲームの解析
– 人狼BBSのデータを利用
– 統計的分析
人狼の学習可能性
経験とプレイの変化

15. 人狼BBSの分析
• 15人によるゲーム限定
– 村人6,人狼3,共有者2,占い,狩人,霊媒,狂人各1
データ種類 値
総ゲーム数 4778回
総プレイヤ数 14,416人
平均ゲーム終了日数 8.4日
村人の勝率 59.5%

16. プレイ回数の分布
初心者
中級者
上級者

17. 経験と勝利の関係
• 村人側と狼側で経験に差があるとどうなるか
– 村人側の平均プレイ回数：𝑃𝑣
– 人狼側の平均プレイ回数：𝑃𝑤
• 村人ベテラン率
– 𝑉𝑣 = 𝑃𝑣/𝑃𝑤
– 村人ベテラン率が高い→村人にベテランが多い
• 人狼ベテラン率
– 𝑉𝑤 = 𝑃𝑤/𝑃𝑣
– 人狼ベテラン率が高い→人狼にベテランが多い

18. 人狼のベテラン率による勝率の変化

19. 村人のベテラン率による勝率の変化

20. 経験と勝率
• 経験が高いほど勝率は上昇する
– 人狼側でその傾向は顕著
人狼は運ゲーではない
※運ゲー：運によってのみ決まるゲーム．じゃんけんなど

21. 経験は何をもたらすのか？
• 経験と生存率
• 経験と発話量
• 経験と語彙数
• 経験とプレイスキル
– 占い師のスキル
– 狩人のスキル
– 投票スキル
• 集団的知性としての人狼

22. 経験と生存率
3，4日目の初心者
の死亡率が高い

23. 初心者の追放率
• 初心者が追放される確率が高い
– 初心者の初日追放率：16%
– 初心者以外の初日追放率：11%
• 初心者は疑われやすい？
– ゲームになれていないため行動が変
– 発話が少ないなど・・・
• ゲームに慣れると追放されないか？
– プレイ回数と生存日数の相関は0.021
– 初心者は死にやすいが，それ以降は変化無し

24. 経験は何をもたらすのか？
• 経験と生存率
• 経験と発話量
• 経験と語彙数
• 経験とプレイスキル
– 占い師のスキル
– 狩人のスキル
– 投票スキル
• 集団的知性としての人狼

25. 経験と発話数

26. 経験と語彙数

27. 経験とコミュニケーション
• 3回目程度までは発話数語彙数ともに増加
– 3回くらいプレイすると慣れてくる？
• 比較的容易に対話の技術を習得可能

28. 経験は何をもたらすのか？
• 経験と生存率
• 経験と発話量
• 経験と語彙数
• 経験とプレイスキル
– 占い師のスキル
– 狩人のスキル
– 投票スキル
• 集団的知性としての人狼

29. 個人のスキルの向上
• 経験の増加→スキルの獲得？
– 占い師スキル
• 人狼を的中させる確率
– 護衛スキル
• 護衛を成功させる確率
– 投票スキル
• 人狼へ投票する確率

30. 人狼占い率
• 経験による有意差無し

31. 護衛成功率
• 初心者と上級者の間で有意差あり(1%水準)
– 護衛は経験とともにスキルが向上する

32. 人狼への投票率
• 初心者と中・上級者の間で有意差あり(1%水準)
– 若干ながら人狼を当てる能力は向上(1.2ポイント)

33. 経験は何をもたらすのか？
• 経験と生存率
• 経験と発話量
• 経験と語彙数
• 経験とプレイスキル
– 占い師のスキル
– 狩人のスキル
– 投票スキル
• 集団的知性としての人狼

34. 集団的知性の効果
• 人狼は集団によるチームプレイ
– 上級者による議論の誘導
• 嘘は一人が見破れればよい
– 集団のスキルに注目
• 集団としての経験
– 平均プレイ回数1～2：初心者集団
– 平均プレイ回数3～9：中級者集団
– 平均プレイ回数10～：上級者集団

35. 人狼占い率
• 集団の経験による有意差無し

36. 人狼への投票率
• 初心集団と中・上級集団の間で有意差あり(1%水準)
– 人狼を当てる能力は向上(27%->29.7%->31.8%)

37. 集団的知性
• 人狼を見破る確率
– 上級者集団・中級者集団>初心者集団
– 経験豊富な集団は嘘を見破りやすくなる
• 話し合いの成果
– 議論によって正解に近づく可能性
– 人狼の邪魔も上級者の知識には勝てない？
個人の経験よりも集団の経験

38. 結論
• 人狼は経験によってスキルが上達
– プレイ回数が勝率に寄与する
• 経験は数回のプレイで十分に上昇
– ゲーム構造を理解することが容易
– 発話数・語彙数などが上昇
• 上級者集団は高いスキルを持つ
– 人狼発見率が上昇

39. 今後の方針
• より詳細なデータ分析
– 人狼における一般戦略の発見
– 戦略の進化
– 人狼用語の発展
• エージェントによる学習と戦略
– 高々4000ゲームでは全状態は網羅不可
– 学習による最適戦略の発見

40. 人狼知能プロジェクトへの招待
• 学習用のデータの配布
– 人狼BBSでプレーされた4778ゲームのデータ
• エージェント作成チュートリアル
– 2015年6月27日@大阪府立大学i-Siteなんば
– 2015年7月4日@国立情報学研究所
• 2015年度夏・人狼知能大会
参加者募集中

41. 詳細情報はこちら
http://aiwolf.org/