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日時：
2026年07月24日(金)11時10分〜12時10分
形式： レギュラーセッション(60分)
受講スキル：
- 強化学習技術の実応用に興味がある方
- 継続的な更新が必要なAIの開発者の方
受講者が得られるであろう知見:
- 実際のゲームに強化学習エージェントを組み込む事例
- 強化学習を実用する際の課題とその解決策
セッションの内容
本セッションでは、『Pokémon TCG Pocket』の対戦 AI として用いられている強化学習技術について紹介します。
なぜ強化学習を用いるという選択をしたのかや、複雑なゲーム環境をどのように強化学習の枠組みに落とし込んだか、また、強化学習を実際のゲームに適用する際に課題となった内容とその解決策を具体的に説明します。
継続的に更新が入るバトル環境に、実際にプレイヤーの目に触れる形で強化学習モデルを実装することは難易度が高く、かなり前例の少ない内容です。その中での具体的な課題や取り組みに触れることで、強化学習 AI についての実用的な知見を持ち帰っていただければ幸いです。
講演者プロフィール
坂見 耕輔
所属 ： 株式会社ディー・エヌ・エー
2019年に株式会社ディー・エヌ・エーに新卒入社。
Pokémon TCG Pocketでは、AIシステムエンジニアを担当している。
《講演者からのメッセージ》
継続的に更新が入るバトル環境に、プレイヤーの目に触れる形で強化学習モデルを実装することは難易度が高く、かなり前例の少ない内容です。
本講演では、Pokémon TCG Pocketにおいて実際に強化学習モデルを実装した際の事例をもとに、具体的な課題や取り組みに触れることで、強化学習 AI についての実用的な知見を紹介します。
