遺伝的アルゴリズムによる人工知能を用いたゲームバランス調整
受講スキル
・人工知能に興味がある方 ・学習、進化アルゴリズムに興味がある方 ・自動ゲームバランス調整に興味がある方 （特に前提となる知識は必要ありません）
受講者が得られるであろう知見
QA・ゲームバランス調整への人工知能の利用方法、及び最先端の調査結果
セッションの内容
近年のゲームは、複雑さが増すことで、バランス調整を人の手で行うことが難しくなってきています。また、それは同時に、開発コストの増大の原因ともなっています。
こういった状況を背景に、ユーザーログからの学習や強化学習、進化アルゴリズムなどを用いてプレイヤーの代わりとなる人工知能を構築するという分野が立ち上がりつつあります。
本セッションでは、そのゲーム産業における最先端の現状をお知らせするとともに、弊社タイトル「グリムノーツ」を題材にした研究成果のデモを、広くゲーム開発者にお見せすることで、本分野の研究開発の端緒となることを目指します。
講演ではまず、プレイヤーAIを作成するコストと、それを上回るどんなメリットがゲーム開発に対してもたらされるかを説明します。
次に、具体的に遺伝的アルゴリズムを使ったプレイヤーAIの、作成例とデモを提示します。
最後に、今後の展望についてお話します。
講演資料
C17_40.pdf
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講演者プロフィール
プロフィール
経歴：
情報工学専攻（修士）卒業。
コンシューマ系ゲーム開発、ツールプログラマを経て、スクウェア・エニックスのAIユニットに合流。
現在は、AIによる自動QA・バランス調整に関する研究に従事。
《講演者からのメッセージ》
このセッションが、ゲーム開発現場へのAI普及の一助になれば幸いです。
共同研究・開発者
三宅 陽一郎（株式会社スクウェア・エニックス テクノロジー推進部）