ゲーム内の「村人のセリフ」をChatGPTで大量生成する方法（第1回）。RPG村人が住む世界を作るまで | テクノエッジ TechnoEdge
生成AIをゲーム開発の現場で活用している筆者が、ゲーム内テキストの作成、中でもいわゆるRPGの村人たちのセリフの生成を一から行う流れを解説します。第1回は、とにかく作ってみて、それに条件を加え、世界を構築していくところまで。 ChatGPTがこれほど広く雑多な目的に適用できるのは未だ驚きです。このままいわゆるAGIに到達する道にあるのか、規制や資源の問題はどうなるのか、未来への関心は尽きませんが目の前の実用も重要です。 私にとっての実用は主にゲーム制作への応用で、ChatGPTやLLMを使えそうなシーンはいろいろ考えられます。たとえばゲームそのものを生成させたり、ゲームという構造をLLMで取り扱う実験などもしていますが、こうした大きな試みはまだ実用的ではありません。 すぐに実用できる用途としては「ゲーム内テキスト作り」が挙げられます。用途はLLMの本筋ですし、制作では地味に負荷の高い作業で
［CEDEC 2023］ユニットが個性を発揮し，柔軟に動くためのAIとはどのようなものなのか。「タクティクスオウガ リボーン」のAI実装事例を紹介
［CEDEC 2023］ユニットが個性を発揮し，柔軟に動くためのAIとはどのようなものなのか。「タクティクスオウガ リボーン」のAI実装事例を紹介 ライター：箭本進一 ゲーム開発者向けカンファレンス「CEDEC 2023」では「『タクティクスオウガ リボーン』のAI実装事例」と題した講演が行われ，シミュレーションRPGにおけるAIがどのように状況を判断しているのかが明かされた。同作では地形に高低差があったり，様々な能力を持つユニットたちが他のユニットを守るべき状況が発生したりと，判断すべき項目が多岐にわたる。 企画者が望む振る舞いをAIにさせる手法について，スクウェア・エニックス 第一開発事業本部 ディビジョン5 プログラマーの長谷川 誠氏が語った。 スクウェア・エニックス 第一開発事業本部 ディビジョン5 プログラマーの長谷川 誠氏 ユニットが個性を発揮し，柔軟に動くためのAIとはどのよ
［CEDEC 2019］ゲームの敵AIはAIに作らせる。「『強い』を作るだけが能じゃない！ディープラーニングで3Dアクションゲームの敵AIを作ってみた」聴講レポート
［CEDEC 2019］ゲームの敵AIはAIに作らせる。「『強い』を作るだけが能じゃない！ディープラーニングで3Dアクションゲームの敵AIを作ってみた」聴講レポート ライター：箭本進一 パシフィコ横浜で2019年9月4日〜6日，ゲーム開発者向けカンファレンス「CEDEC 2019」が開催されている。本稿では，AIにAIを作らせるというユニークな試みを紹介するセッション「『強い』を作るだけが能じゃない！ディープラーニングで3Dアクションゲームの敵AIを作ってみた」の模様をお伝えしたい。 「CEDEC 2019」公式サイト 4Gamer「CEDEC 2019」記事一覧 登壇したのはLuminous Productionsのプログラマー，上段達弘氏だ。スクウェア・エニックス入社後にゲームエンジン「Luminous Studio」の開発に携わり，「FINAL FANTASY XV」ではAI関連の実
DeNAが取り組むゲームAI ──「逆転オセロニア」のゲームバランス調整を裏側で支える技術 | Ledge.ai
今年7月、サイバーエージェント、DeNA、GMOインターネット、ミクシィが発足した「SHIBUYA BIT VALLEY（シブヤ・ビットバレー）」プロジェクト。 9月10日にはテックカンファレンス「BIT VALLEY 2018」が開催。サイバーエージェント藤田社長、DeNA南場社長、GMO熊谷社長の基調講演は、渋谷区のIT企業集積地としてのプレゼンス復興の象徴として、話題を呼びました。 カンファレンス当日はAI、ブロックチェーンなどの最新技術のセッションも開かれました。本記事ではDeNAのデータサイエンティストである田中一樹さんのセッション「深層学習や強化学習を用いたGame×AIの取り組み」をピックアップしてお届けします。 DeNAが提供するゲームアプリ「逆転オセロニア」のユーザー体験向上において、どのようにAIが使われているのかが語られました。 逆転オセロニア オセロをベースとした対
最高落下速度環境で動くテトリスのゲームAIを作った - うどん記
「最高落下速度(20G)」かつ「クラシック方式の回転法則」という高難易度環境のテトリスで良い感じに動くゲームAIを作りました。以下はそのデモです。 ソースコードをgithubで公開しています：https://github.com/ir5/tetris20g-ai ゲームのルール テトリスは知っている方が多いと思いますが改めて説明すると、10x20くらいのフィールドで次々に空から降ってくるピースを操作して地面に固定させ、横一列にブロックが揃ったら消える、というのを繰り返すゲームです。 ”普通の設定”で動くテトリスのゲームAIは世の中にたくさんあるようですが、今回はよりタフな設定でゲームAIを作りたいと思ったので以下のような高難易度要素を取り入れました。 落下速度：20G 普通のテトリスではピースは1マスずつ落下していきますが、これを加速させて最高のスピードにするとフィールドの上部に現れたピー
社内AIプログラミングコンテストで優勝したゲームプレイAIの紹介 | GREE Engineering
こんにちは、応用人工知能チームの辻本です。 最近は計算リソース、データ量、アルゴリズムの改善によって簡単に精度の高いAIが利用できるようになりつつあります。しかし、現状では全てのタスクにおいてAIを利用すればいいわけでもありませんし、リソースの制限もあるため、特性を理解して上手に応用することが重要です。そこで、社内ではAI応用のための知見や環境を積み上げていく機会を増やす取り組みを行っています。 先日、取り組みの一環でゲームプレイAIのプログラミングコンテストが開催され、約20チームが参加して盛り上がりました。このコンテストで優勝したゲームプレイAIについて紹介します。 AIによるゲームプレイ動画です。 コンテスト概要 AIにアクションゲームなどのデバッグの一部を任せられるかどうか検証したいという考えもあったので、ゲームプレイAIが対象として選ばれました。ゲームをAI用に変更せずに画面情報
“世界最古”にして現代ゲームAIの先駆。21世紀に『パックマン』が再評価される理由を、作者・岩谷徹氏×AI開発者・三宅陽一郎氏が解説【仕様書も一部公開！】
歴史の話にくわえて、海外と日本のゲームAIを巡る「認識の落差」についても、三宅氏に語っていただいているので、ぜひ未読の方はご一読いただければと思う。 ところで、この「ゲームAI」史の記事の中で、1980年に発売されたアーケードゲームの名作『パックマン』が、どうやら「ゲームAI」の起源らしいという話が、三宅氏によって語られている。 「世界一売れたアーケードゲーム機」としてギネス記録にも載っている、この40年も昔の名作が「世界最古のゲームAI」でもある――それは一体、どういうことなのか。しかも、『パックマン』の開発人数は、たった7〜8人。どのような経緯で、当時のナムコは21世紀のゲーム開発にも通じる「ゲームAI」の発想を必要としたというのか。 ――実は、その謎を解き明かすイベントが、去る2016年12月12日に開催されている。 『人工知能の作り方 ―「おもしろい」ゲームAIはいかにして動くのか
ぷよぷよ AI 人類打倒に向けて
2014年6月に開催されたSSII2014（http://www.ssii.jp/）のチュートリアル講演用資料です． 使用したコード等はこちら． https://github.com/norishigefukushima/SSII2014 アブストラクト 「CPUのクロック数が年月とともに増加する時代は終わり、プログラムの高速化をCPUの性能向上に任せることのできるフリーランチの時代は終わりを迎えています。しかしムーアの法則はいまだに続いており、CPUはマルチコア化、SIMD化という形で高性能化が続いています。本チュートリアルでは、計算コストの高い画像処理を高速化するために、CPUの能力をあますことなく引き出す、マルチコアプログラミング、SIMDプログラミングを解説します。」
【電撃PS】『FF15』の信頼できる仲間たちは挑戦的AIで作られた。開発者がその手法を解説！
ゲーム開発者向けイベント“GAME CREATORS CONFERENCE’17”が2月18日に大阪府立国際会議場にて開催された。 ここでは、スクウェア・エニックスのリードゲームプランナー・Sun氏と、AI技術者・三宅陽一郎氏による講演“FINAL FANTASY XVが開拓するAIキャラクターによるRPGストーリーテリング”の模様をお届けする。 プレイヤーの体験を深くする物語の語り方 Sun氏は「RPGはストーリーだけでなく、ストーリーテリング（＝語る手法）がセットになって、初めてプレイヤーの“体験”になる」とストーリーテリングの重要性を語った。とくに本作においては、その手法そのものが『FFXV』ならではの“体験”をプレイヤーに与えているという。 『FFXV』のコンセプトは“最高の仲間たちとの旅”。仲間がいると楽しく、いなくなると不安でさびしい。そんな感情をプレイヤーに“本気”で感じさせ
お手軽にゲームプレイAIを試してみる - ABAの日誌
最近はゲームもAIがプレイしてくれる時代だ。 ゲーム攻略で人間を超えた人工知能、その名は「DQN」 有名なDQN。フルネームはdeep Q-networkと呼ばれる強化学習の一種だ。こういう機械学習系の仕組みはマシンパワーでもって学習をぶん回して動かさないといけないので、それなりの準備が必要なのが普通だ。だけど最近はこの手の物をブラウザ上で簡単に試せるようになっている。 REINFORCEjs 例えばREINFORCEjs。これはDQNをJavaScriptで実装したもの。使い方もえらく簡単。 // DQNエージェントにゲームの状態を与えると var action = agent.act(state); // アクションとしてどう行動すればよいかが帰ってくるので // それに従って行動して // その行動が正しかったどうかを示す報酬をDQNエージェントに教える agent.learn(re
［CEDEC 2016］果たしてAIはRPGをクリアできるのか？ AIによるテストプレイでゲームのクオリティを高める技術とは
［CEDEC 2016］果たしてAIはRPGをクリアできるのか？ AIによるテストプレイでゲームのクオリティを高める技術とは ライター：徳岡正肇 ゲームのバランス調整にあたって，テストプレイは欠かせない。しかしながら，毎月のように（ときには毎週のように）イベントを実施するモバイル向けオンラインゲームでは，テストプレイに必要となる時間もまた膨大なものとなり得る。 かくして，人間がプレイするのではなく，AIにプレイさせて，その結果からゲームバランスを調整していくことはできないか，という発想が生まれることになった。 果たしてAIは，人間のようにきちんとゲームを攻略できるのだろうか？ またその攻略法は，人間のそれと同じものになるのだろうか。CEDEC 2016では「ファイナルファンタジー レコードキーパー」（以下，FFRK）でAIによるテストプレイを行う試みに関する講演が行われた。 ディー・エヌ・
AI最前線の現場から【スクウェア・エニックス】デジタルゲームのための人工知能入門
はじめに 今回から全4回にわたって、デジタルゲームにおける人工知能について解説します。デジタルゲームとはゲーム機や携帯電話で動くゲームのことで、その世界は水たまりに虫たちが群れるように、湖に貝や魚が息づくように自律した人工知能が息づく場所です。さまざまなキャラクターたちが意志を持って行動し、目には見えなくてもサポートする人工知能たちもいます。本連載では、そういったデジタル世界の住人や生き物たちの人工知能を紐解いていきます。 第1回の今回は、この分野の入門を解説します。第2回では、この分野の中心的課題である「キャラクターの意思決定」、つまりキャラクターたちがどうやって自分の行動を決定しているかを見ていきます。さらに第3回ではキャラクターの身体や運動をどのように作って行くか、第4回ではゲームAI分野の特有AIである「メタAI」を中心について解説します。 第1回 デジタルゲームのための人工知能入
「多人数格闘アクションゲームにおけるAIの設計と実装」レポート - ゲームエフェクトデザイナーのブログ | A Real-Time VFX Artist's Blog
『関西ゲーム勉強会 2016夏』に参加してきました！ 300人規模の勉強会で驚きました。 年に2回ほど開催していて、この冬にも開催予定だそうです。 その中で、サイバーコネクトツーのシニアプログラマーである猪上哲郎さんの講演「多人数格闘アクションゲームにおけるAIの設計と実装」でメモしたものを記事にしておきたいと思います。 前置き 月に一度、社内のプログラマー内で講義を行っている 情報共有を行う試み 扱うテーマは様々で、言語仕様・グラフィック・ローカライズ・ゲームエンジン・AIなど 今日は実際にプロジェクトで使ったAIの実装手法について取り上げる うまくいった部分もある半面、犠牲にした部分もある AI実装の背景 ◆ジャンル ジャンルは対戦3D アクションゲーム 敵味方が複数存在 ステージは立体的な構成 アイテムやギミックも配置 ◆物量 50を超えるキャラ分のAIを実装 難易度を合わせるとｘ何
JavaScript でオセロを実装する(AI高速化編) | Webシステム開発／教育ソリューションのタイムインターメディア
これまでのあらすじ まともなオセロの対戦AIの作成を開始したものの、 「4手先を読む」だけでも検討にかかる時間が長く、 とても快適に遊べるとは言えない状態でした。 これでは肝心のAIの形勢判断を調整する以前の問題であり、 先読みする手数を増やしてAIの「腕前」を上げることも困難です。 先読みする手数を減らせば快適に遊べるようにはなりますが、 それでは「目先のことしか考えない」弱いAIにしかなりません。 どうにかしてAIの動作速度を改善できないものでしょうか。 ボトルネックはどこにあるのか これまでのオセロの作成過程を振り返ってみましょう。 最初に4×4の最小盤面で一人二役で遊ぶものを実装しました。 これはほとんどの部分が関数型で書かれた明瞭簡潔な実装だったのですが、 その引き換えに全局面を事前に計算するという超富豪的な実装になっていました。 この問題に対しては各局面の計算を遅延評価すること
プロシージャル技術ネタに関するページ収集中 - ABAの日誌
ゲームにおける自動生成技術、いわゆるプロシージャルに関するページをいまさらのように収集している。 次世代ゲームにおける自動生成技術 (http://www.t-pot.com/program/144_GameAISeminar6/index.html) 「ゲームAI連続セミナー第6回」のレポート記事。プロシージャルに関する概観をつかむのに良い記事。 Procedural generation (wikipedia:en:Procedural_generation) WikipediaのProcedural generation項。プロシージャルを使ったゲームの実例についてよくまとまっている。 Procedural Content Generation Wiki (http://pcg.wikidot.com/) Procedural content generation (PCG)に関する
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