デジタルゲームのための人工知能技術の入門編です。 こちら後編となります。 前編 https://www.slideshare.net/youichiromiyake/ss-77549103

1. ゲームのための人工知能（下）
三宅 陽一郎
三宅陽一郎@miyayou
2017.7.5
https://www.facebook.com/youichiro.miyake
http://www.slideshare.net/youichiromiyake
y.m.4160@gmail.com

2. 目次
• 第一章 人工知能とは？
• 第二章 なぜ今、人工知能技術が注目されているか
• 第三章 人工知能の各種事例
• 第四章 人工知能の発展の方向
• 第五章 ゲームAIと人工生命
• 第六章 人工知能と創造性
• 第七章 メタAIの発展
• 第八章 モバイルゲームにおける人工知能
• 第九章 データ解析・学習によるオンラインゲームのサ
ポート

3. 第六章 人工知能と創造性

4. アーロンのアルゴリズム
• 知識ベースの人工知能
＝対象に対する知識をインプットして描かせる

5. アーロンのアルゴリズム
• 知識ベースの人工知能
＝ 閉曲線で描くことを学ぶ。
1981

6. アーロンのアルゴリズム
• 知識ベースの人工知能
(左) 学んだ知識から描く
（右） 架空のものを学んだものから描く
19851983

7. アーロンのアルゴリズム
• 知識ベースの人工知能
前後関係を取れるようにする。
1986

8. ブラウン運動
ロバート・ブラウン博士によって、１８２７年に発見された現象。
微粒が媒質（液体）の中で行う不規則な運動。
アインシュタイン博士によって、熱運動する媒質の不規則な
衝突によって引き起こされると説明された。
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%96%E3%83%A9%E3%82%A6%E3%83%B3%E9%81%8B%E5%8B%95

9. ブラウン運動から地形生成
ロバート・ブラウン博士によって、１８２７年に発見された現象。
微粒が媒質（液体）の中で行う不規則な運動。
アインシュタイン博士によって、熱運動する媒質の不規則な
衝突によって引き起こされると説明された。
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%96%E3%83%A9%E3%82%A6%E3%83%B3%E9%81%8B%E5%8B%95
宮田一乗「プロシージャル技術の動向」（CEDEC 2008）

10. ブラウン運動から地形生成
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%96%E3%83%A9%E3%82%A6%E3%83%B3%E9%81%8B%E5%8B%95
https://www.youtube.com/watch?v=m4JDNzwFZFI

11. ブラウン運動から地形生成
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%96%E3%83%A9%E3%82%A6%E3%83%B3%E9%81%8B%E5%8B%95
http://www.kenmusgrave.com

12. ブラウン運動から地形生成
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%96%E3%83%A9%E3%82%A6%E3%83%B3%E9%81%8B%E5%8B%95
http://www.kenmusgrave.com

13. NO MAN’S SKY (Hello Games, 2016)
http://www.no-mans-sky.com/
宇宙、星系、太陽系、惑星を自動生成する。

14. FarCry2 におけるプロシージャル技術
50km四方のマップを作る
オブジェクト（草木）＆アニメーションデータを自動生成

15. FarCry2 (Dunia Engine ) デモ
草原自動生成 時間システム
樹木自動生成 動的天候システム
動的天候システム
http://www.farcry2-hq.com/downloads,18,dunia-engine-nr1.htm

16. 目次
• 第一章 人工知能とは？
• 第二章 なぜ今、人工知能技術が注目されているか
• 第三章 人工知能の各種事例
• 第四章 人工知能の発展の方向
• 第五章 ゲームAIと人工生命
• 第六章 人工知能と創造性
• 第七章 メタAIの発展
• 第八章 モバイルゲームにおける人工知能
• 第九章 データ解析・学習によるオンラインゲームのサ
ポート

17. 第七章 メタAIの発展

18. Procedural Generation in WarFrame
• Warframe ではダンジョンが自動生成される。
Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015)
http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed

19. Black Combination in WarFrame
• ブロックを組み合わる
• 完全に零からの生成
ではない。
このような生成のことを
Semi-procedural と言う。
Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015)
http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed

20. WarFrame における自動生成マップの
自動解析による自動骨格抽出
• 自動生成するだけでなく、自動生成したダンジョンを、自動解
析します。ここでは、トポロジー（形状）検出を行います。

21. WarFrame における自動生成マップの
自動解析によるナビゲーションデータ作成
抽出した骨格に沿って
自動的にナビゲーション・データを作成します。
Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015)
http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed

22. スタートポイント、出口、目的地の
自動生成
Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015)
http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed

23. ヒートマップ（影響マップ）を用いて
ゲーム中にプレイヤーの周囲を自動解析
Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015)
http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed
ヒートマップ（影響マップ）とは、対象（ここではプレイヤー）を中心に、位置に温度（影響度）を
与える方法です。距離に応じて減衰します。また時間が経つと、周囲に熱が拡散します。

24. Tactical Map の例 (影響マップ)
（例）敵と自分の勢力をリアルタイムに計算する。
4 6 8 8 8 8 6 4 2 0 -1 -2 -4 -4 -4 -2
4 6 8 8 8 8 4 2 1 0 -2 -4 -4 -2
4 6 8 8 8 6 3 1 0 -2 -4 -4 -4 -2
4 6 8 8 8 6 6 4 1 0 -2 -4 -4 -2
2 4 6 8 6 6 4 4 0 -1 -2 -4 -4 -4 -2
1 2 4 6 6 4 2 2 -4 -5 -3 -3 -4 -4 -2 -1
3 3 3 3 4 2 2 0 -4 -5 -5 -8 -8 -6 -4 -2
3 3 2 2 2 0 -2 -4 -8 -10 -10 -8 -4 -2
3 3 3 2 2 1 0 -4 -8 -10 -10 -8 -8 -4 -2
2 2 2 2 1 1 0 -3 -8 -10 -10 -8 -8 -4 -2
1 1 1 1 0 0 -2 -4 -8 -8 -8 -8 -8 -8 -8 -8
0 0 0 0 0 -1 -1 -2 -5 -6 -6 -6 -8 -8 -8
0 0 0 0 -1 -2 -2 -2 -4 -4 -4 -6 -8 -8 -8 -8
0 0 0 0 -1 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2
0 0 0 0 -1 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2
0 0 0 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

25. ヒートマップ（影響マップ）を用いて
ゲーム中にプレイヤーの周囲を自動解析
「ヒートが増加する＝プレイヤーが近づく点」
「ヒートが減少する＝プレイヤーが遠ざかる点」
Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015)
http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed

26. アクティブ・エリアセット（Active Are Set）
Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015)
http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed
アクティブ・エリアセットは、プレイヤーの周囲の領域で、
リアルタイムにメタAIがゲームを調整する領域

27. メタAIがアクティブ・エリアセット内で
ゲームを調整する
「ヒートが増加する＝プレイヤーが近づく点」なので、モンスターを生成する。
「ヒートが減少する＝プレイヤーが遠ざかる点」なので、モンスターを停止する。
Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015)
http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed

28. メタAI （AI Director,）による
動的ペース調整
Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015)
http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed

29. メタＡＩ（自動適応ペーシング）
メタAI （AI Director,）による
動的ペース調整
Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015)
http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed

30. メタAIによる出会うモンスターの数の
大域調整
Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015)
http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed
プレイヤーのスタート地点から出口までの道のりで、
コンスタントにモンスターと出会うようにする。

31. FarCry 4 の事例
Julien Varnier, Far Cry's AI: A Manifesto for Systemic Gameplay
http://archives.nucl.ai/recording/far-crys-ai-a-manifesto-for-systemic-gameplay/

32. FarCry 4 の事例
Julien Varnier, Far Cry's AI: A Manifesto for Systemic Gameplay
http://archives.nucl.ai/recording/far-crys-ai-a-manifesto-for-systemic-gameplay/

33. FarCry 4 の事例
Julien Varnier, Far Cry's AI: A Manifesto for Systemic Gameplay
http://archives.nucl.ai/recording/far-crys-ai-a-manifesto-for-systemic-gameplay/

34. FarCry 4 の事例
Julien Varnier, Far Cry's AI: A Manifesto for Systemic Gameplay
http://archives.nucl.ai/recording/far-crys-ai-a-manifesto-for-systemic-gameplay/

35. これからのゲームの作り方
オープンワールド
プロシージャル（自動生成）
適応型的AI
（自動AI配置、自動ミッション生成）

36. これからのゲームの作り方
オープンワールド
プロシージャル（自動生成）
適応型的AI
（自動AI配置、自動ミッション生成）
これからのゲームは、
広大なで多様なフィールドを持ちつつ、
稠密なゲームプレイを提供できるような
サービスとなる。
（低コストで）

37. 目次
• 第一章 人工知能とは？
• 第二章 なぜ今、人工知能技術が注目されているか
• 第三章 人工知能の各種事例
• 第四章 人工知能の発展の方向
• 第五章 ゲームAIと人工生命
• 第六章 人工知能と創造性
• 第七章 メタAIの発展
• 第八章 モバイルゲームにおける人工知能
• 第九章 データ解析・学習によるオンラインゲームのサ
ポート

38. 第八章
モバイルゲームにおける人工知能

39. FINAL FANTASY Record Keeper の
バトル難易度調整を
機械学習で支援する
AIによるゲームアプリ運用の課題解決へのアプローチ
友部博教、半田豊和（株式会社ディー・エヌ・エー）
https://cedil.cesa.or.jp/cedil_sessions/view/1511

40. 目次
• 第一章 人工知能とは？
• 第二章 なぜ今、人工知能技術が注目されているか
• 第三章 人工知能の各種事例
• 第四章 人工知能の発展の方向
• 第五章 ゲームAIと人工生命
• 第六章 人工知能と創造性
• 第七章 メタAIの発展
• 第八章 モバイルゲームにおける人工知能
• 第九章 データ解析・学習によるオンラインゲームのサ
ポート

41. 第九章
データ解析・学習によるオンラインゲーム
のサポート
井澤 正志 株式会社gloops（グループス）
データマイニングによって変わった「大熱狂!!プロ野球カード」のKey Performance Indicatorの事例研究
http://cedec.cesa.or.jp/2012/program/BM/C12_P0156.html

42. A Brief History of Matchmaking in Heroes of the Storm
Alex Zook, Blizzard Entertainment
https://archives.nucl.ai/recording/a-brief-history-of-matchmaking-in-heroes-of-the-storm/

43. A Brief History of Matchmaking in Heroes of the Storm
Alex Zook, Blizzard Entertainment
https://archives.nucl.ai/recording/a-brief-history-of-matchmaking-in-heroes-of-the-storm/

44. A Brief History of Matchmaking in Heroes of the Storm
Alex Zook, Blizzard Entertainment
https://archives.nucl.ai/recording/a-brief-history-of-matchmaking-in-heroes-of-the-storm/

45. Tom Mathews Making "Big Data" Work for 'Halo': A Case Study
http://ai-wiki/wiki/images/d/d8/AI_Seminar_177th.pdf

46. Tom Mathews Making "Big Data" Work for 'Halo': A Case Study
http://ai-wiki/wiki/images/d/d8/AI_Seminar_177th.pdf

47. Gameplay Data Analysis: Asking the Right Questions
Ian Thomas (Epic Games) http://www.gdcvault.com/play/1015482/Gameplay-Data-Analysis-Asking-the

48. Gameplay Data Analysis: Asking the Right Questions
Ian Thomas (Epic Games) http://www.gdcvault.com/play/1015482/Gameplay-Data-Analysis-Asking-the