強化学習を用いたゲームプレイAIは、賢いプレイを行うだけではなく、ゲームデザイナーによって感覚的に定められたゲーム仕様を定量化、視覚化してくれる、という側面も持ちます。
強化学習を用いて「桃太郎電鉄～昭和 平成 令和も定番！～」をプレイするAIを作成する事によって、複雑なゲームルールの個々の要素がどのようにゲームプレイを変化させているか、定量的に知ることができました。ゲームデザインにおける強化学習の活用可能性としてご紹介したいと思います。
また、昨今の運営型ゲームではゲーム内イベント等のために繰り返し短い期間でバランス調整を行う必要があります。「実況パワフルサッカー」では強化学習AIを使って、リリース前のシナリオのバランス調整を行っています。AIによるバランス確認は強力な一面を持つ一方、人の手によるテストプレイと異なる要素も持ち合わせます。私たちがどのようにAIを活用したか具体的にご説明し、ゲーム制作においてAIがどのような役割を持ち得たか共有します。
ゲームプレイを学習したAIについては、そのプレイ結果を知るだけではなく、AIがどのような行動を獲得したかを分析する必要もあります。この課題について、国立情報学研究所と共同研究を行いました。その活動内容についてもご紹介します。
講演者プロフィール
岩倉 宏介
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》
ゲーム制作において、機械学習を用いたAIがパートナーとなる時代となりました。しかしながら、制作者とAIの間でどのような関係を持てるのか、そこはまだ手探りの状態かと思います。
今回、私たちが経験した事例をご紹介させていただくことで、AIが教えてくれること、教えてくれないことについて、皆様が思索を深める際のご参考になりましたら幸いです。
池畑 望
2011年、KONAMI 入社。
コンソールゲーム開発を経て、実況パワフルサッカーの開発に従事。
現在は、ゲーム開発にAIを活かす研究・運用に従事。
《講演者からのメッセージ》
AI技術は近年身近なものとなり、今後、ゲーム開発のバランス調整工程においても活用していくケースは増えていくと予想されます。
私たちは強化学習を利用してバランス調整フローを改善することを試みましたが、実際の運用フローで強化学習を活用しようとした場合に、様々な問題が生じました。
今回の実況パワフルサッカーでの適用ケースを確認いただくことで、ゲーム制作に強化学習導入を検討されている方々の具体的なイメージの一助になりましたら幸いです。
宗政 俊一
1999年コナミコンピュータエンタテイメント東京入社。2009年に早稲田大学大学院情報生産システム研究科へ進学、2011年修士課程修了後、再びコナミデジタルエンタテインメントに入社。
主な参加タイトル：
・エルダーゲート(PS)
・Age of Empires 2(PS2)／ネットワーク・周辺機器
・ウイニングイレブンシリーズ／ネットワーク
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》
アルゴリズム研究等で使うためのゲームと比べ、実際のゲームは仕様がだいぶ複雑です。
強い桃鉄AIを作るためにこの複雑な環境での強化学習をどのように行い試行錯誤をしてきたか、
ゲームの仕様が強化学習にどのような影響を与えていたかを共有できればと思います。
