ゲーム開発者らが「ユーザーが確率を理解してくれない」とコミュニティで悩みを吐露し合う。でも優しくウソつく時もあるから単純な話でもない - AUTOMATON
Google Mapsがレビュー数を伸ばすための取り組みとサービスデザイン考察記事｜坪田 朋
先日、グーグルが飲食店検索で初のトップにという記事を見かけて、Google Mapsがどうやってレビュー情報を集めてきたのか、過去に書いた考察記事を公開しました。 UXリサーチ目的で、普段からデザインアップデート記録を残しているんだけど、Google Mapsのレビュー機能は2016年から頻度高く使ってきたので、実体験とコンテンツを増やしてきたのか考察をまとめた内容です。 Google Mapsのレビューを始めたキッカケ最初にレビューを投稿したのは2016年で、旅行前にGoogle Mapsで行きたい場所やお店を保存して、現地に行った時になんとなく写真と口コミを投稿したのがキッカケ。 初回投稿後にレビューを促進するコンテンツがメールで届くようになった当時Google Mapsのレビューはまだ認知度が低くメールのタイトルも実験中の雰囲気があった。特典という言葉に釣られてローカルガイドに参加し
1987年に手動でディープラーニングをしていた驚異の麻雀ゲームがあった──アキバ通いのパソコン少年がゲーム アーツを創業──宮路洋一氏にゲームAIの核を聞く【聞き手：三宅陽一郎】
じつは1980年代の“国内ゲームAI史”は、これまでまったくの暗黒大陸と化していた。そんなところに発見されたその資料は、驚くべきことに──いまAI研究の最先端にいる開発者から見てもまったく色褪せない歴史的な完成度であるという。 この“早すぎる”麻雀の“ゲームAI”は、はたしてどう生み出されたのだろうか？ この奇跡ともいえる仕様書を作った人物は、ゲームソフト制作会社ゲームアーツを立ち上げ、その後『LUNAR』、『グランディア』シリーズや『機動戦士ガンダム ギレンの野望』のプロデュース、そして『大乱闘スマッシュブラザーズX』の開発プロデュースなども手がけた宮路洋一氏だ。 宮路洋一氏 当時、23歳の若者だった氏が作り上げた“麻雀AI”完成度の高さの舞台裏には──じつに1年半にわたる、途方もない回数のテストプレイの日々があったという。 「いつのまにかAIになっていた」、「いま思うと手動でディープラ
“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
21世紀に“洋ゲー”でゲームAIが遂げた驚異の進化史。その「敗戦」から日本のゲーム業界が再び立ち上がるには？【AI開発者・三宅陽一郎氏インタビュー】
鈴木裕氏： ただ、そうね……僕は全盛期に世界のトップシェアを取っていた日本が、こんなふうに海外に負けてしまったことが、やっぱり悔しいんですよ。だって、セガが全盛期の頃、僕たちは圧倒的な世界一のゲーム大国だったんです。（中略）ちゃんと新しい武器を製造しないとダメです。だって、良い武器があったら、色々なツールを工夫したりして、少人数でも勝てるんですよ。 そんな鈴木裕氏がインタビュー中、非常に強い興味を持って語っていたのがAI技術だった。そして先にズバリ言ってしまうと、この記事は、日本のゲーム産業が21世紀に世界市場で存在感を失い、今や新興国の国々までもが背後に迫ってきたシビアな状況に、実は「AI技術の軽視」という問題が一つあるのでは――という視点から強く光を当てるものだ。例えば、しばしば日本のゲーム業界の「敗因」として、グラフィックの人材不足や大規模マネジメントの失敗などの問題が挙げられる。だ
【全文公開】競馬の面白さは「実況」にあり？ 「ダビスタ」開発者・薗部博之氏✕ゲームフリーク「ソリティ馬」開発者 が語る競馬ゲームの“極意”
ゲームフリークのゲーム『ソリティ馬』（ニンテンドー3DS）は、競馬場でのレースとトランプの『ソリティア』を融合するという発想で、高い評価を得たゲームである。 そんな『ソリティ馬』に、競馬ゲームで一山当てて馬主になったという人物が登場する。この人物は、競馬好きのゲームファンならピンと来る人も多いかもしれない。そう、ダビスタこと『ダービースタリオン』シリーズ（以下、ダビスタ）の開発者であり、パリティビット代表取締役の薗部博之氏である。 『ベスト競馬・ダービースタリオン』（1991・アスキー）を皮切りにした、競馬シミュレーションゲームの草分け的な大人気作品。通称『ダビスタ』。競走馬の生産に注目した内容で、馬の掛け合わせの戦略を書いた本が年間ベストセラー上位に食い込むほどの社会現象を巻き起こした。 ……なんてことを断言できてしまうのは、ゲームフリークの開発チームからその話を直接に聞いたからである。
「不思議のダンジョン」の絶妙なゲームバランスは、たった一枚のエクセルから生み出されている！？ スパイク・チュンソフト中村光一氏と長畑成一郎氏が語るゲームの「編集」
過去の名作ゲームの企画書を見せてもらい開発秘話を聞くシリーズ「ゲームの企画書」。連載3回目となる今回は、「不思議のダンジョン」シリーズを手がけてきた、スパイク・チュンソフトの中村光一会長とディレクターである長畑成一郎氏に話を聞いた。 「1000回遊べるRPG」という衝撃的なキャッチフレーズで登場した『トルネコの大冒険 不思議のダンジョン』から、20年の時が経った。 (C)Spike Chunsoft Co., Ltd.ALL Rights Reserved. パソコンゲームの名作『ローグ』のシステムを換骨奪胎し、親しみやすいキャラクターで『ドラクエ』ファンにアピールすることに成功した本シリーズは、現在も多くのファンを魅了し続けている。 そんな本シリーズのインタビューだが、スパイク・チュンソフトの中村光一会長にインタビューをお願いすると、「ぜひ本シリーズ開発者の長畑氏を同席させてほしい」との
プレイヤーが自然に感じる乱数の作り方 - A Successful Failure
2015年11月10日 プレイヤーが自然に感じる乱数の作り方 Tweet ゲームでは擬似乱数がよく使われるが、ある種のゲームは数学的に精度の高い擬似乱数（たとえばMT）を用いているにも関わらず、コンピュータが有利になるように乱数を操作していると批判に晒されている。 実際、数学的に正しい乱数と、プレイヤーが自然と感じる乱数には、ある種の差が存在する。北陸科学技術大学院大学の池田研究室では、プレイヤーに自然に感じる乱数の生成に関する研究を行っている。 プレイヤーが不自然に感じる理由 数学的に正しい乱数に対してプレイヤーが不自然に感じる理由としては認知バイアスが考えられる。特に本事象に関連する認知バイアスとして、次が挙げられている[1]。 確証バイアス: 人は自分のもつ仮説に一致する情報を求め、反証となる証拠を避ける傾向がある。ひとたび、サイコロが操作されていると感じると、それ以降、その仮説に都
電王戦は，21世紀を生きる人類を映し出す鏡なのかも――将棋棋士・谷川浩司氏がゲストの「ゲーマーはもっと経営者を目指すべき！」第16回
電王戦は，21世紀を生きる人類を映し出す鏡なのかも――将棋棋士・谷川浩司氏がゲストの「ゲーマーはもっと経営者を目指すべき！」第16回 副編集長：TAITAI 123→ 連載第16回めとなる，ドワンゴ・川上量生氏との対談企画「ゲーマーはもっと経営者を目指すべき！」。今回は，永世名人の資格を持ち，あの羽生善治名人とも数々の名勝負を繰り広げてきた将棋棋士・谷川浩司氏をゲストに迎え，その将棋人生や将棋観，「将棋電王戦」などについて語ってもらいました。 5歳の頃から将棋をはじめ，中学2年生でプロデビュー。その後も，史上最年少名人として歴史に名を残すなど，数々の記録を打ち立ててきた谷川氏。将棋を「ゲーム」として捉えるなら，文字通りの「日本を代表するプロゲーマー」とでも言うべき存在でしょう。 そんな谷川氏とはどんな人物で，どんなことを考えながらプロ棋士としての人生を歩んできたのか。あるいは，谷川氏自身が
『100分の1を100回やってみる』
ゲーム作家・ゲーム研究者遠藤雅伸のブログです。 ゲームに関する話題を、ビジネス、アカデミック両面からも取り上げます。 ゲームデザインにおいて初心者の陥りやすい問題の１つとして、確率に対する誤った考え方があります。 -------------------------------------------------- 課題：RPGで、ある敵を倒したら稀にアイテムが手に入る。このアイテム、敵を100匹ほど倒したら少なくとも１回くらいは出て欲しいのだが、さてどのような設定にすればいいか？ -------------------------------------------------- 最も安易な考え方が、「100回に１回起きればいいことなんだから、1/100の確率でアイテム出せばいいんじゃね？」というもの。これと同じ考え方をした人に向けて、このエントリーは書かれていますので「簡単な余事象の問題
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