プレイヤーの「上手さ」とゲームの「難しさ」を分析する手法とレベル自動生成への応用
受講スキル
・データ分析を用いたゲームデザインやゲームプレイの評価に興味がある方 ・強化学習AIによるレベルの自動生成に興味のある方
受講者が得られるであろう知見
・プレイヤーの「上手さ」とゲームの「難しさ」を分析する方法 ・分析結果をゲーム中で可視化する実例 ・分析結果に基づいて、ゲームの演出や展開が変化する実例 ・本手法と強化学習AIを組み合わせて、各プレイヤーの上手さに合ったレベルを自動生成する実例
セッションの内容
本セッションでは、プレイヤーの「上手さ」とゲームの「難しさ」を分析する手法を紹介します。たとえばRPGでは、敵を倒す、敵の攻撃を避ける、アイテムを拾う、などさまざまな能力がプレイヤーに求められます。本手法を用いると、そのような得意、苦手、易しい、難しいと感じる要素を詳しく分析できます。
まず、本手法をシンプルなシューティングゲームに実装し、プレイヤーの能力を評価するデモをご紹介します。さらにそこで得られた評価値からプレイヤーの「上手さ」とゲームの「難しさ」に応じて、演出やゲーム展開を動的に変化させるデモをご紹介します。最後に応用として、本手法と強化学習AIを組み合わせることで、各プレイヤーの「上手さ」に合ったレベルを自動生成する手法についての知見を共有します。
講演資料
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講演者プロフィール
プロフィール
2022年にスクウェア・エニックス入社。デジタルゲームにおけるプレイヤー能力やゲームの難しさの分析、モチベーション向上のための技術開発に従事。
《講演者からのメッセージ》
本講演ではシューティングゲームを例に手法をご紹介しますが、他にも色々なジャンルのゲームに活用することができます。
プレイヤー分析でゲームをより面白く、遊びやすくできる可能性を感じていただければ幸いです。
プロフィール
青山学院大学大学院にて強化学習を専門に研究し、工学の修士号を取得。
その後、スクウェア・エニックスにAIプログラマーとして入社。
現在は、主に強化学習や画像生成などのAI技術を活用したゲーム制作支援に取り組んでいる。
《講演者からのメッセージ》
AIを活用したゲーム制作の将来には、大きな可能性があります。
それにはコストの削減、AIならではのゲーム演出などが挙げられます。
本セッションでは、その一例をご紹介させていただきます。
皆様にAIを活用したゲーム制作の可能性を強く感じて頂ければ幸いです。
共同研究・開発者
里井 大輝（株式会社スクウェア・エニックス AI&エンジン開発ディビジョン）
坂田 新平（株式会社スクウェア・エニックス AI&エンジン開発ディビジョン）
水野 勇太（株式会社スクウェア・エニックス AI&エンジン開発ディビジョン）
三宅 陽一郎（株式会社スクウェア・エニックス イノベーション技術開発ディビジョン）