CEDiL - Center for the Design of Library

  • セッション検索(ホーム)
  • 利用規約
  • お問い合わせ
新規会員登録 ログイン
登録情報変更
ログアウト
  • セッション検索(ホーム)
  • 利用規約
  • お問い合わせ
  1. TOP
  2. セッション詳細
GS2
検索 ヘルプ

絞り込む

  • 指定しない
  • CEDEC 2026
  • CEDEC 2025
  • CEDEC 2024
  • CEDEC 2023
  • CEDEC 2022
  • CEDEC 2021
  • CEDEC 2020
  • CEDEC 2019
  • CEDEC 2018
  • CEDEC 2017
  • CEDEC 2016
  • CEDEC 2015
  • CEDEC 2014
  • CEDEC 2013
  • CEDEC 2012
  • CEDEC 2011
  • CEDEC 2010
  • CEDEC 2009
  • CEDEC 2008
  • CEDEC 2007
  • CEDEC 2006
  • CEDEC+KYUSHU 2025
  • CEDEC+KYUSHU 2024
  • CEDEC+KYUSHU 2023
  • CEDEC+KYUSHU 2022
  • CEDEC+KYUSHU 2021
  • CEDEC+KYUSHU 2020
  • CEDEC+KYUSHU 2019
  • CEDEC+KYUSHU 2018
  • CEDEC+KYUSHU 2017
  • CEDEC+KYUSHU 2016
  • KYUSHU CEDEC 2015
  • KANSAI CEDEC 2015
  • CEDEC+SAPPORO 2019
  • SAPPORO CEDEC 2014

セッション分野

新しい人工知能の意思決定プランニングの仕組み「ART-HTN」

CEDEC 2021 ENG GD
ポスト
日時
2021年08月25日(水)15時20分〜15時45分
形式
ショートセッション(25分)

受講スキル

・NPCやNPCの集合に計画的な行動をさせたいと考えている方 ・プランニング技術をAIアーキテクチャに利用したいと考えている方

受講者が得られるであろう知見

・リアルタイムの環境下で計画的な行動ができるAIアーキテクチャ ・HTNシステムのようなプランニング技術をリアルタイムゲームで利用できるように発展させる手法

セッションの内容

HTN(階層型タスクネットワーク、Hierarchical Task Network)システムはゲームにおいて長期的な行動を実現するAIシステムの一つです。しかし、HTNシステムは偶発的な変化や敵対的なエージェントの行動を扱う仕組みがありません。リアルタイムに状況が変化するような環境下でHTNシステムを利用する場合、従来のゲームではプランを作り直す「リプランニング」の頻度を上げることで、多様な状況変化に対応してきました。しかし過度のリプランニングは、AIの長期的思考を壊してしまう原因となりました。そのため私達はHTNシステムをよりリアルタイムゲームに適した形に発展させた「ART-HTN」(Advanced Real-Time HTN)を開発しました。主な改善点は以下の3点です。
(1) マルチシナリオ・プランナ:考えられる状況をシミュレートし複数の計画を同時に立てることで敵対的なエージェントの行動を考慮する。
(2) Lazy-Evaluation:実行時にタスクを評価、分解することでその状況に適した行動を行う。
(3)Executorの導入:計画を立てるPlannerの他に計画の実行を管理するExecutorを導入し役割を分けることで柔軟な計画の実行を実現する。
本セッションではHTNシステムがはらむ問題点に向き合い、様々な状況に対応できるように改良したこれらの手法について説明します。

講演資料

CEDEC21_ART_HTN_jp_cedil.pptx

※資料のダウンロードには ログイン が必要です。

講演者プロフィール

森 寅嘉

森 寅嘉

株式会社スクウェア・エニックス テクノロジー推進部

AIエンジニア

プロフィール

2019年、公立はこだて未来大学大学院修了。修士。同年より株式会社スクウェア・エニックスにてHierarchical Task Networkを用いたAI, プロシージャルアニメーション等AIとアニメーションを題材とした研究開発に従事。

《講演者からのメッセージ》

今回のセッションではプランニング技術として用いられているHTNをよりリアルタイムの状況下に対応させたART-HTNについてお話します。
これまでのプランニング技術がどのような問題を抱えていたのか。それに対してART-HTNではどのように解決を試みたのかをご紹介いたします。

並木幸介

並木幸介

株式会社スクウェア・エニックス テクノロジー推進部

シニアAIエンジニア

プロフィール

2008年よりゲーム業界に関わり、2012年株式会社スクウェア・エニックスに入社。
「FINAL FANTASY XV」「KINGDOM HEARTS III」「FINAL FANTASY VII REMAKE」などのタイトル開発にAIエンジニア、QA自動化AIエンジニアとして携わる。現在はテクノロジー推進部にて次世代AIの研究開発に従事している。

《講演者からのメッセージ》

次世代のゲームAIを支える有望な分野としてプランニング技術がありますが、実際にゲームに応用するのは難しいポイントが今までありました。今日は、私たちがリアルタイムゲームに向けて改善した新しいプランニング技術を紹介いたします。AIをより賢く動かしたい方、ぜひご視聴ください。

共同研究・開発者

Martins Gustavo(株式会社スクウェア・エニックス)

三宅陽一郎(株式会社スクウェア・エニックス)

坂田新平(株式会社スクウェア・エニックス)

セッション検索(ホーム)に戻る

PR

  • 株式会社WFS

関連リンク

  • CEDEC
  • YouTubeチャンネル
CEDiL

CEDEC Digital Libraryは、ゲーム開発者向けの技術情報を提供するプラットフォームです。

  • セッション検索(ホーム)
  • ログイン
  • お問い合わせ
  • 利用規約
CESA:一般社団法人コンピュータエンターテインメント協会

Copyright © CEDEC Digital Library All rights reserved.