機械学習ベースの自動プレイエージェントを用いたバランス設計効率化の追求
受講スキル
ゲーム開発・運用経験
受講者が得られるであろう知見
ゲームバランス設計における効率化
セッションの内容
本セッションは、昨年度のCEDECで発表した「オートプレイによる最適なパラメータシミュレーション〜自動化時代のゲームフレームワークに求められること〜」に続くものとなります。
ゲームの運用において、バトルのバランス設計はゲーム体験に直結する重要な仕事の一つであると同時に、リリース頻度が高く、スピードが求められるスケジュールの中で莫大な工数を要する仕事となっています。
今年度のセッションでは、より緻密な設計が求められる高難易度のボスバトルコンテンツに対して、強化学習、ハイパーパラメータ最適化、進化的手法などを利用したオートプレイを実装し、できる限りのバランス設計効率化を追求してきた取り組みをご紹介します。特に強化学習は実用化に向けた課題も多いと思っており、現在進行形の苦闘や、どのようにリスクをマネジメントしているか、を共有することで皆さまのお役に立てればと思っております。
講演資料
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講演者プロフィール
プロフィール
2016年新卒としてグリーに入社。
プランナーとしてアイドル系IPプロダクトにて運用や新規イベントの企画進行を経験し、WFSにて「アナザーエデン」や、「ダンまち〜メモリア・フレーゼ〜」のイベントプランナーチームのリードを務める。
《講演者からのメッセージ》
バトルのバランス設計で頭を抱えているプランナーの皆様へ、少しでもヒントになれば幸いです。
プロフィール
ちょうど今年で現職で10年働いています。10年働くとリフレッシュ休暇(10日間)が貰えました。
https://www.linkedin.com/in/sohei-morita-9445339a/
《講演者からのメッセージ》
今回発表させていただく内容が、少しでも皆さまのお役に立てば嬉しいです。
どうぞよろしくお願い致します。