『ドラクエ』堀井雄二×『倉庫番』今林宏行×『かまいたちの夜』我孫子武丸：鼎談＜過去探求編＞人工知能時代へ向けて往年の「コマンド入力式ADV」を振り返る
人類の情熱に終わりはない。探求心と技術の進化が、新時代のゲームの幕開けを告げている。昨今の人工知能の台頭はビデオゲームのストーリーテリングに大きな革新をもたらす可能性を示唆している。それはしばしば歴史が示してきたように、アドベンチャーゲームが先陣を切るだろう。 アドベンチャーゲームは、プレイヤーに物語体験を提供し、謎解きや探索を通じて物語の世界を紡ぎ出すジャンルとして長らく愛されてきた。しかしこれまでの制約を超えて、プレイヤーの行動や選択に応じてダイナミックに変化する未来のアドベンチャーゲームはどのようなものなのだろう。 そもそもアドベンチャーゲームは出発点から人工知能と縁が深いものだった。最初のアドベンチャーゲーム『Adventure』（1976年）は、初期のチャットボット・プログラムを参考にして作られており、ゲームの背後にAIがいるかのようにプレイヤーに感じさせようとしていた。最初のア
AIの住民が勝手に会話して交流する2D RPGっぽい箱庭シミュレーター「AI Town」
生成AIの進歩によって、人間が一から文章を書いたり絵を描いたりしなくても、文章や画像を簡単に自動生成することができるようになりました。「AI Town」はAIによってさまざまな性格を持った住民が勝手に動いて自動で会話したりコミュニケーションを取ったりする2D RPGっぽい見た目の箱庭シミュレーターで、オープンソースで開発されています。 AI Town https://www.convex.dev/ai-town GitHub - a16z-infra/ai-town: A deployable starter kit for building and customizing your own version of AI town - a virtual town where AI characters live, chat and socialize. https://github.com
ゲームの“自動生成”技術がすごいことになっている (1/4)
いま生成AIが話題になっていますが、AI技術の一つである「プロシージャル生成」の考えも重要です。プロシージャルというのは数式や関数にもとづき3Dコンテンツを生成する手法で、「手続き型」とも言われます。自動的にデータを作り出すという側面から、生成AIとプロシージャル生成は混同されることがありますが、実はまったく違う背景を持つ技術です。Epic Gamesが新たにゲームエンジン「Unreal Engine 5.2」に搭載したプロシージャルコンテンツ生成機能（PCG）は驚くべきものでした。3月のGDCで発表されていたデモマップ「Electric Dream」が6月21日に公開されています。今回はこのデモマップを使って技術を紹介しながら、生成AIとの違いを見ていきます。 お待たせしました！ Electric Dreams 環境サンプル プロジェクトを無料公開しました！#UnrealEngine 5
「ゆくゆくはゲームエンジン自体がオートQAを持つことになる」 “ゲーム自身がゲームを学習する”時代におけるQAとAIの未来
ゲーム自体がゲームを学習する 桑野範久氏（以下、桑野）：三宅さん、なにか他にスライドとかありますか？ 三宅陽一郎氏（以下、三宅）：はい。PCGRL（Procedural Content Generation via Reinforcement Learning）の実例を見せます。Julian Togelusさんというニューヨーク大学の僕の友だちの資料なんですが。今アカデミックですごく流行っているんです。 （スライドを示して）後々修正しますけど、これは人間がもともと作ったんですが、今はAIで作っていて。このダンジョンを作るAIをひたすら鍛える。そういうのをPCGRLでやります。 ちょっと原理は面倒くさいので飛ばします。とにかくなにかを作ったらすぐに評価します。 例えばダンジョンはつながっていないところはダメなので、要するに僕の言葉では「ResNet」と。ゲームを管理しているAIを作って、評価
Access Accepted第752回：急速に発展を遂げる生成系AIとゲーム業界
Access Accepted第752回：急速に発展を遂げる生成系AIとゲーム業界 ライター：奥谷海人 昨今はテレビの一般ニュースでも取り上げられることの多い「ChatGPT」「Midjourney」などは，「生成系AI（Generative AI）」と呼ばれる学習型の人工知能だが，こうした最新テクノロジーへの適応が早いゲーム業界でも，すでにプロジェクトに採用され始めている。一方でアートの模倣や，純粋に「仕事が奪われるかもしれない」という脅威から，AIテクノロジーの利用には拒否反応を示す声も聞かれる。今回はそんな生成系AIについてのゲーム業界における現状をまとめておこう。 今年のGDCではホットトピックに。ゲーム業界にも大きな影響を与え始めた生成系AI この時期，ゲームジャーナリスト稼業のの筆者が気になり始めるのがゲーム開発者会議（Game Developers Conference /
大森田不可止氏が語る『いただきストリート』に実装されたキャラクターAI：懐ゲーから辿るゲームAI技術史vol.3 | モリカトロンAIラボ
『いただきストリート』とは？1991年にアスキーから発売されたファミリーコンピュータ用ソフトで、『ドラゴンクエスト』シリーズでもおなじみの堀井雄二氏が考案したボードゲームです。サイコロを振って出た目の数だけマス目を進みながら、店や株を購入して資産を増やし、マップごとに設定された目標金額まで一番早く資産を増やし、スタート地点に戻ったプレイヤーが勝利となります。最大4人まで同時プレイが可能で、プレイヤーが4人に満たない場合はCPUキャラが参戦します。 マップ上のあちこちにある店を購入すると、以後他のプレイヤーが止まるたびに「買い物料」を、つまりお金をもらうことができます。逆に、他のプレイヤーが保有する店に止まった場合は、相手プレイヤーにお金を支払うことになります。 購入した店は、さらに増資をすることによって店の価値が上がり、他のプレイヤーが止まったときに支払ったり、店を売却する際の金額をアップ
Ponanza開発者、山本一成氏が語る強化学習とA/Bテスト運用の舞台裏
Ponanzaにおける強化学習とA/Bテスト運用 山本一成氏（以下、山本）：山本一成と申します。よろしくお願いします。 ありがとうございます。ここからはややガチめなエンジニアの話です。まず確認したいんですが、エンジニアとかプログラマーって人はどれくらいいるんですかね？ （会場挙手） あ、けっこういるのか！ 安心した（笑）。 私、10年くらい将棋のプログラムを作ってきて、最初はまったくのど素人から始めたんですけど、いろいろやっていく中で、現代にも通じるようなさまざまな運用とかが出てきたんですね。そのへんをみなさんと共有できればと思っています。 まず最初のスライド、さっそく手書きでやる気がない感じですが（笑）。将棋のプログラムってどんなもの？ という話です。将棋も囲碁も、大雑把にいうと、2つの要素があります。1つは探索です。つまり、先を読むということですね。 先を読むと強いです。みなさんもそん
マリオに「自力でクリアしてよ」と思っていた──AIそのものをゲームにした世界最高峰のゲームAI誕生秘話──『がんばれ森川君2号』、『アストロノーカ』、『くまうた』制作者・森川幸人氏インタビュー【聞き手：三宅陽一郎】
マリオに「自力でクリアしてよ」と思っていた──AIそのものをゲームにした世界最高峰のゲームAI誕生秘話──『がんばれ森川君2号』、『アストロノーカ』、『くまうた』制作者・森川幸人氏インタビュー【聞き手：三宅陽一郎】 電ファミでは、かねてから「日本のゲームAIの歴史」に迫る記事をお届けしてきた。 たとえば、ゲームAIの起源と言われる『パックマン』の生みの親・岩谷徹氏や、麻雀にAIを持ち込んだ『ぎゅわんぶらあ自己中心派』の開発者・宮路洋一氏にご登場いただき、彼らの歴史的証言をインタビューの形でまとめている。 “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！】 面白さの評価関数は作れるか？ 麻雀対局中の思考を真面目に再現したらゲームAIになっていた──ゲームアーツ創業者宮路洋一氏が説く試行錯誤
ゲームを解く！Educational DP Contest K, L 問題の解説 - Qiita
0. ゲームを解くとは 世の中には将棋や、囲碁や、オセロのような複雑で難しいゲームから、マルバツゲームや、割りばしゲームや、立体三目並べのような比較的単純なゲームまで、たくさんの種類のゲームがあります。 この種の二人プレイのボードゲームにはある共通の特徴があります。それは 双方が最善を尽くした場合において、「先手必勝」か「後手必勝」か「引き分け」かが予め決まっている。 そして無限の計算時間と計算機資源さえあれば、それを容易に解析できる。 という点です。このように 「先手必勝」か「後手必勝」か「引き分け」なのかを解析する その必勝手順を求める できれば + α として初期盤面だけでなく、すべての局面について「先手勝ち」か「後手勝ち」か「引き分け」かも特定して最善手も求める という営みが「ゲームを解く」ということであり1、それができたならばそのゲームを「完全に理解した」ということができます。本
【イベント】『アストロノーカ』20周年イベントで明かされる魅力の神髄とは…害獣バブーの遺伝的アルゴリズムにAI学会が注目!? | gamebiz
【イベント】『アストロノーカ』20周年イベントで明かされる魅力の神髄とは…害獣バブーの遺伝的アルゴリズムにAI学会が注目!? モリカトロンは、1月15日に、『アストロノーカ』の発売20周年を記念する、メモリアルトークイベント「アストロパーティー2019」を開催した。20年の時を経て、『アストロノーカ』に詰め込まれたAI技術の全てが公開された本イベントの内容をレポートしていく。 そもそも『アストロノーカ』という作品は、1998年8月27日に、エニックスが発売したプレイステーション用の育成シミュレーションゲームだ。「アストロパーティー2019」を開催するにあたり、スクウェア・エニックスも協力している。 会場となった渋谷のトークライブハウス「LOFT9 Shibuya」では、トークライブの開催に合わせて、開発者たちが原案したコラボメニューの販売も行われた。 本イベントには、『アストロノーカ』製作
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
ゲームAIの勉強に有用なオープンソースソフトウェア - Qiita
昨今のAIブームによりゲームAIの情報も得やすくなってきましたが、プレイヤーを追うといった入門書にあるような簡単なロジックを組めるようになった後、実際の製品で使われているようなもう少し高度な技術に挑戦しようとしたときに参考になるソースコードがなくて困っている人も多いのではないでしょうか。 そこで、初級者から中級者へのステップアップに役立つオープンソースのソフトウェアを集めてみました。名前の右についている★は難易度を表しています。なお、難易度は「ソースコードを読んで中身を理解する」という点でつけています。 このページの内容は随時更新します。 意思決定 Behavior Tree Starter Kit ★ 最近のゲームAIの意思決定ではデファクトスタンダードになってきているビヘイビアツリーの簡易実装です。ゲームAIの技術に関する書籍である Game AI Pro に掲載されているビヘイビアツ
「8割がソシャゲの相談」 ゲームAI注目されるワケ、「がんばれ森川君2号」開発者が語る
「昔は誰もAI（人工知能）に関心を示さずふてくされていたが、今はこんなにみんなAIに興味があったのかと痛感している」――ゲーム会社向けにAIのコンサルティングなどを行うモリカトロンの代表・森川幸人さんはこう話す。 森川さんは、プレイステーション向けゲーム「がんばれ森川君2号」（1997年）をはじめ、AIを活用したゲーム開発にいち早く取り組み、ゲームAIの研究開発を20年以上続けてきた。 今でこそ、ゲーム内キャラクターの行動や会話、オープンワールドの地形解析などにAI技術が使われる事例が日本でも増えたが、森川さんが「AIにどっぷりハマっていた」と話す90年代～2000年代は、日本国内のゲーム業界でAIに関心を示す人はほとんどいなかったという。 近年ディープラーニングが注目され、第3次AIブームが到来したことでゲームAI開発にも追い風が吹いている。森川さんが昨年8月に創業したゲームAI専業会社
モリカトロン，ゲームAI勉強会を開催。AIでゲームはどう変わっていくのか？
2017年12月18日，モリカトロンは都内・ガンホー・オンライン・エンターテイメント本社の会議室で「ゲームプランナー・プログラマのためのゲームAI勉強会」を開催した。 モリカトロンは，アストロノーカなどを制作した森川幸人氏，モノビットの本城嘉太郎氏らが立ち上げた日本初のゲームAIを専門とする会社である。AI研究を行っていた森川氏らのグループとゲームエンジンへの組み込みなどに精通したモノビットのスタッフが合流して，森川氏が温めていたさまざまなアイデアをゲームAIとして推進していくための会社を設立した。ゲームにAIを導入する会社のサポートが主な業務になるという。代表取締役は本城氏と森川氏の両名となっており，本城氏は社長，森川氏はAI研究所所長を，また当日の進行役を行った成沢理恵氏が取締役を務めている。 左から成沢理恵氏，三宅陽一郎氏，森川幸人氏，本城嘉太郎氏 今回は，スクウェア・エニックスの三
AI最前線の現場から【スクウェア・エニックス】ゲーム・キャラクターはどのように意志決定するのか
はじめに 第1回では「キャラクターAI」（キャラクターの頭脳）の全体像を解説し、その中には5つのモジュール（部品）である「認識」「意思決定」「運動生成」「身体」「記憶」があることを見てきました。今回はその続きとして、これらのモジュールを活用して「キャラクターがどのように意思決定しているのか」について見て行きます。 「認識」モジュールのつくり方 世界から知能に情報を取り入れる部分である「センサー」（感覚）は、視覚を「レイキャスト」や「視野領域」によって作ります。レイキャストでは、キャラクターから対象に向かってレイ（直線）を引き、対象との間に障害物があってレイと障害物が交差すると「見えない」と判断します。例えば、キャラクターの頭部からモンスターの中心に直線を引いて岩にぶつかるのであれば、キャラクターからモンスターは「見えない」と判断するのです。もしぶつかるものがなければ、キャラクターからモンス
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
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#1 AIダンジョンが面白いのでゾンビシナリオリプレイを掲載 | ＡＩテキスト生成リプレイ - あぶぶの - pixiv
『サムライスピリッツ』の「道場モード」はいかにして作られたのか。「ニューラルネットワークを用いたAIの格闘ゲームへの組み込み」レポート【GCC2019】 - AUTOMATON
AIが作ったゲームを遊ぶ日がくる―『がんばれ森川君2号』森川幸人氏が語るゲームとAIの未来 | Game*Spark - 国内・海外ゲーム情報サイト
