「遊戯王ニューロン」における10000種類カード認識：エッジAIの手法と工夫
受講スキル
・機械学習に興味を持ち、ゲームへの組み込みを検討されている方 ・機械学習技術について基本的な知識がある事が望ましいです
受講者が得られるであろう知見
多種類分類モデルの制作、性能向上に関する知見。 iOS/Android端末で機械学習モデルの組み込みで起きる問題と対応手法。
セッションの内容
ゲームにおける機械学習の活用は実験段階から実活用にシフトしつつあります。
新しいゲーム体験の創出が期待される一方、実際のゲームへの組み込みにおいては実験段階と異なる課題、問題があります。
今回、機械学習を用いた画像認識モデルを組み込んだアプリ「遊戯王ニューロン」をリリースした事例から、エッジ（スマホ）で機械学習モデルを動作させる工夫を紹介します。
講演資料
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講演者プロフィール
プロフィール
1995年、KONAMI 入社。
主な参加タイトル：
『悪魔城ドラキュラX-月下の夜想曲-』(PS) / 敵キャラクターAI
『OZ』 (PS2) / 敵キャラクターAI
『SILENT HILL 4 THE ROOM』 (PS2) / エンジンプログラム、NPC AI
『幻想水滸伝ティアクライス』 (DS) / エンジンプログラム
現在は、ゲーム制作に関する技術の研究開発に従事。
《講演者からのメッセージ》
ゲームソフトに機械学習の技術が取り入れられるようになりました。私たちのケースをご紹介することで、さらなる新しい体験が生み出される一助になりましたら幸いです。
プロフィール
1997年 KONAMI入社。
・各種ゲーム作成(音楽ゲーム、ベンダー機、メダル機等)
・各種基板立ち上げ/ライブラリ作成
・e-amusement/コナステ関連
・遊戯王OCGのカード検出・識別
《講演者からのメッセージ》
だんだんと増えていくカードの種類、定期的に新しい学習データを追加して学習することになります。
カードの種類が増えると期待通りの識別性能まで上げることができなくなりました。
問題をどのように解決したのかを共有したいと思います。
プロフィール
2012年 株式会社コナミデジタルエンタテインメント入社
コナミアミューズメントゲームステーション（コナステ）において、クラウドゲーミングによるサービスの実現のため、Androidクライアントライブラリやバックエンドの実装を担当。
遊戯王ニューロン プロジェクトでは、画像認識処理・カード認識ライブラリ（iOS/Android）などの実装を担当。
《講演者からのメッセージ》
モバイル上で画像分類・物体検出モデルを動かす過程で様々な問題に直面いたしましたが、本講演で少しでも皆様のお役に立てるノウハウを共有できればと思います。