モバイルタイトルにおける横断的な機械学習によるレベルデザイン支援システムの構築と運用
受講スキル
レベルデザインに携わったことのある企画スタッフ デバッグやレベルデザインの費用を抑えたいプロデューサーやディレクター 自動支援システムに興味のあるエンジニア
受講者が得られるであろう知見
実際にセガゲームスで複数タイトルに導入されているAI支援システムとその構築フローや実際にかかった時間、コスト、失敗事例、成功事例
セッションの内容
セガゲームス開発統括部で実際に開発・運営中のタイトルに導入した、レベルデザイン＆デバッグを自動化とAIにより支援するシステムの概要紹介と、そのシステム構築フロー、運営ワークフローを説明します。
3タイトル4事例を紹介しながら実際のシステム紹介に加え、導入する際に重要なこと、各タイトルでどのように運用されているか等も紹介します。
・事例１：「Ｄ×２ 新・女神転生 リベレーション」におけるクエスト難易度調整支援
・事例２：「Ｄ×２ 新・女神転生 リベレーション」におけるマップ設計支援
・事例３：「コトダマン」におけるデッキ調整・報酬設定支援
・事例４：新規タイトル事例(予定)
また現在検討中のユーザー動向を利用したより高度な支援システムの構想をお話しします。
講演資料
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講演者プロフィール
プロフィール
セガゲームスにて「ダービーオーナーズクラブ」シリーズや「運命と出逢う共闘RPG フォルティシア」のディレクタを担当。
現在は「Ｄ×２ 真・女神転生 リべレーション」の海外版開発リーダーを担当しながら、各タイトルへの機械学習を活用したレベルデザイン支援システムの研究、開発に従事。
《講演者からのメッセージ》
人工知能が様々な分野で活用される時代になり、ゲーム開発の現場でもより容易により幅広く人工知能を活用するケースが出てきました。
1組織内でAI基盤を共通化し複数タイトルに導入する中で共通化できたこと、できなかったことが興味を持って聴いて頂けるかと思います。この講演で皆様の人工知能導入の一助になれればと思います。