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- 5. ゲームAIとは？ ”AI“（Artificial Intelligence)とは？ 人工的にコンピュータ上などで人間と同様の知能を実現 させようという試み、或いはそのための一連の基礎技術 “ゲームAI”とは？ コンピュータゲームにおいてノンプレイヤーキャラ（NPC) の振る舞いに知能があるかのように錯覚を生み出す技法
- 8. ２D対戦格闘ゲームとは？ ２D対戦格闘ゲームとは？ アクションゲームの一種でプレイヤーが操作するキャラクターが CPU、別のプレイヤーの操作するキャラクターと１対１で戦うゲーム 敵キャラクターを殴る蹴るするゲーム 操作系 ８方向キー（レバー）、４〜６ボタンを使用 レバーでキャラ移動・コマンド入力、ボタンで攻撃 代表タイトル ストリートファイターシリーズ、ギルティギアシリーズ キングオブファイターシリーズ
- 12. ゲームAIの実装（２D対戦格闘ゲーム編） Finite State Machine(FSM)を使用する →キャラクター動作と状態遷移が一致している ２つの思考タイプで行動を決定 →”思考型”AIと“反射型”AI、２つの思考で行動を決定 AIの行動は定義データで構成 →企画側での制御要望に合わせる為、学習型AIは断念
- 13. FSMによる状態遷移で行動 キャラクター操作による状態は確定している →キャラ特性はあるが、基本行動が同じ ユーザビリティの特性により状態遷移が自動である →“攻撃”が完了すると、“待機”に自動的に戻る等 ユーザーとAIの入力を共通化可能 →AIでの行動実行は、ユーザと同じ入力形式で共通化可能 強キック ボタン 強キック コマンド 攻撃状態へ 内容：強キック ユーザー入力 AI入力
- 14. ２つの思考タイプで行動を確定（１） （１）“思考型”AIによる行動を確定 →ゲームを構成する要素を考慮した中期的に行動を思考する ゲーム中の状況を見て、行動の選択を検討する →相手との体力差、残り時間、勝率におる行動の検討 キャラ毎による行動分岐の導入 →キャラ特性として “固有の行動”の再現 →相手の状態を見て行動を変化させる ※右図は必殺技を必殺技でカウンターする行動を選択
- 16. ２つの思考タイプで行動を確定（２） （２）“反射型”AIによる危険度を基準に行動の確定 →“反射型”AIが必要とされる状況の一例 ユーザー AI ユーザー AI 必殺技を発射！ 思考型AI： ジャンプで回避! 回避状態・継続 飛び込まれた！ どうするか？
- 19. ２つの思考タイプで行動を確定（２） （２）“反射型”AIによる危険度を基準に行動の確定 →“反射型”AIが必要とされる状況の一例 ユーザー AI 飛び込まれた！ どうするか？ ユーザー AI 回避状態・継続 回避状態継続中で 次の瞬間の対応が 間に合わない！？ ユーザー選択肢 １．攻撃・SP攻撃 ２．移動・防御 ３．何もしない
- 20. ２つの思考タイプで行動を確定（２） （２）“反射型”AIによる危険度を基準に行動の確定 →“反射型”AIが必要とされる状況の一例 ユーザー AI 飛び込まれた！ どうするか？ ユーザー AI 回避状態・継続 回避状態継続中で 次の瞬間の対応が 間に合わない！？ このような場合に “反射型”AIで 選択肢が増やせるユーザー選択肢 １．攻撃・SP攻撃 ２．移動・防御 ３．何もしない
- 22. ２つの思考タイプで行動を確定（３） “思考型”AIと“反射型”AI、プレイヤーの感情に近い →脳内プランニング達成と、プレイヤーの脊髄反射の両面 →変化し続ける状況もある程度対応が可能になる AIが選択するプランニングが行動を反映する →基本は“思考型”、割り込み的に“反射型”AIが動作する → 実際行う行動は後述“AI行動のデータ”化にて解説 “思考型” “反射型” “思考型” “反射型” “反射型” “思考型” “思考型” 時間の流れ
- 23. AIの行動はデータで構成（１） “思考型”AI、“反射型”AIの行動は、パックデータ化 →プレイヤー操作のような動きはコマンド・データ化 行動データは全キャラ共通・キャラ固有で用意 Pack１ Pack２ 単体も１つ として用意 一連の流れ データにする ・待機状態を維持 ・間合いを詰める ・ダッシュ後にバックステップ ・飛び道具を飛び道具で消す ・攻撃ヒット後に挑発をする ・遠間に牽制の技を出す キャラ共通 キャラ固有
- 24. AIの行動はデータで構成（２） “思考型”“反射型”AIが判断する空間情報の作成 ①自分と相手との距離を “レンジ”として認識 ②相手の状態（State)を細かく分解設定する 行動情報 情報粒度 動きの状態(State) ２４〜６４種類 X軸方向の距離レンジ 12ー２４分割 Y軸方向の距離レンジ ５ー６分割 “思考型”“反射型”も自分と相手の 位置関係と状態が判別できるようにする
- 25. AIの行動はデータで構成（３） “思考型”“反射型”AIが攻撃回避の予測データ作成 （実機での予測データを自動的に作成する） →デバッグ機能として全自動の攻撃判定を行いデータ化、 データファイルはそのままバイナリィファイルへ変換。 予測データ 情報粒度 攻撃ヒットの予測 計算済みデータで保持 飛び道具ヒットの予 測 リアルタイムで計算 投げ技の間合い 計算済みデータで保持 実機の結果 をデータ化 レンジ毎に データ化
- 26. AIの行動はデータで構成（４） “思考型”“反射型”AIの行動データを企画側が定義 →“思考型”AIが行動実行する為の“パックデータ”を設定する 定義１ 定義２ 定義３ 定義４ Pack3 0 Pack1 2 Pack22 Pack44 定義１ 定義２ 定義３ 定義４ Pack5 2 Pack5 3 Pack62 Pack63 定義１ 定義２ 定義３ 定義４ Pack1 0 Pack1 8 Pack9 Pack4
- 27. 思考するAIの全体図 データ予測・キャラ特性を踏まえた“思考型”を中心に 行動し、“反射型”AIが判断の曖昧さを解消 “思考型” “反射型” 予測データ ユーザー AI 空間情報 行動データ Pack Pack 行動データ Pack Pack レンジ HP 時間 ゲーム進 行 難易度攻撃範囲 キャラスペック パラメータ ヒットフレーム
- 28. ２D対戦格闘のゲームAI・まとめ “思考型”“反射型”AIは企画が制御可能な仕様になった → “思考型”AIの挙動を理解し、データで調整可能 “勝つAI”にする為にユーザ操作まで到達せず →キャラによってはBOT的であるという意見も AIというシステムの構築を楽しめた →学習思考を導入で改善できた事も多く、反省点が多かった →回避したかった状況や、遊びの幅を広げられなかった等々
- 29. ３DアクションRPGのゲームAI
- 30. 3DアクションRPGとは？ ３DアクションRPGゲームとは？ アクションゲームの一種でプレイヤーが操作するキャラクターが 高さ・奥行きのある立体的なマップ（レベル）を自由に動きまわり、 遭遇する敵を倒したり、マップのギミックを解き明かすゲーム。 探索＆成長要素のあるアクションゲーム 代表タイトル ゼルダの伝説シリーズ、Demon’s Soulシリーズ、 アサシンズクリードシリーズ等
- 31. 事例紹介（タイトル） タイトル“C”（PS2/2002) フィールド系アクションRPG プレイヤーは地上を自由に駆けまわり、 両手に別々の装備と攻撃が可能。 また乗り物にまたがり、空と海にも行ける エネミー２４種類（色違いなし） →開発期間約４ヶ月
- 32. 実装目標と企画側の要望 実装目標 広く高低差のあるフィールド空間（水中・空中含む）で、 PvEを実現するエネミーを実装すること 企画側の目標 ・某伝説６４みたいな遊ぶをさせたい ・エネミー種類が多く、それらを組み合わせたい ・プレイヤーは違う種類の両手それぞれの装備に対応したい それなりに難易度の高い要望…
- 33. ゲームAIの実装（3D-ARPG編） カテゴリ別の状態遷移で設計 →共通となるベース状態に“地上”“空中”“水中”ごとで変化 戦闘エリア内の特殊地形対応 →AIに必要な情報は、レベルエディタで埋め込み・作成する AIは２つ用意して役割分担 →“思考型AI”に加えてもう１つ用意。詳細は後ほど
- 34. カテゴリ別の思考パターン カテゴリ別の状態遷移で設計 →状態遷移は共通化 各状態内での遷移の内容が変化 ダメージ 移動攻撃 待機 ダメージ 移動 ジャンプ 攻撃 防御 待機 ダメージ 飛行移動攻撃 待機 地上 空中 空中へ移動 基本
- 36. 戦闘エリア内の特殊地形対応（２） 立体交差アリ、地形内別エリアが存在 →右図のような感じ コリジョン検索の手法で対処したいが レベル配置OBJのあって不可能 レベルエディタには配置情報があるので コリジョン＋OBJのデータをエリア情報 として取り込む ※右図は上側エリアの俯瞰図 床 壁 水 床 床 壁 壁 天井 戦闘エリア 床水 エリアの境界 OBJの参照IDや 物体の大きさも含める
- 37. AIは２つ用意して役割分担（１） 当初は“思考型”AIのみで進めていた →カテゴリごとに機能分離し、単体での挙動は問題はなかった 実際に戦闘エリアに配置して動かすと問題が… →同時攻撃や連携はあまり上手ではなく、処理も重い 配置や組み合わせだけでは対応できないとクレーム →企画からAI同士の連携や処理速度改善が来た →自分でもプレイ、動きには問題ないが違和感がある 何故こうなったか？を企画と一緒に分析
- 38. “思考型AI”単体での問題点 共通ロジックがパフォーマンスを低下させた →エネミーが共通情報を独自に集めるｘ配置数（これが重い） 各AI同士を連携手続きの難易度が高い →連携時に互いに参照する情報が多くなる傾向があった プレイヤーを任意で攻撃し、頭の悪いBOTに見える →３体以上が同時攻撃とか印象が悪く、見た目もよくない 他のエネミー担当と相談し、機能分散した別AIを用意 →“司令型AI”というものを作ろう、ということに
- 39. “司令型AI”とは？ “司令型AI”とは？ ・パフォーマンス改善の為、共通処理を代行 ・AI間の情報伝達や意思疎通のパイプ役 ・ゲーム画面に表示なし、戦闘エリアごとに存在 各AIの状態を報告、行動の調整を行う →一斉攻撃する敵の数を調整 →移動先衝突、団子状態を回避す ex)プレイヤーの装備変更の通知 →状態遷移に影響する情報をエネミーに通知 司令型AI 思考型AI 思考型AI 思考型AI 自分の状態や 連携状況を報告 司令型AI プレイヤー情報、 共通処理の代行、 AI連携の確認と指示
- 40. AIは２つ用意して役割分担（２） 各状態ごと処理が簡潔に →プレイヤー状態変化した時に１回で十分 →AIが知りたい情報は“司令型”AIに問い合わせるだけで済む エリア内でのAI同士の連携・調停が簡単に →地上・空中のAIがどの順番に攻撃・回避する →一度に何体まで同時に攻撃可能 状態内の行動が個性的になった ex)プレイヤー装備によっては逃げまわる ex)仲間が攻撃している時に専用モーションを再生 あれ？AIがプレイヤーの脅威じゃなくない？ 司令型AI 思考型AI 思考型AI 司令型AI プレイヤー 連携の同期や タイミング指示 調停済みで 実行するだけ
- 41. “勝つ必要ないAI”について 相手に勝つ必要がない＝“おもてなしAI” →気持よく倒されるエネミーである →プレイヤーがミスすると、ダメージになる エネミー行動表現の補助、特徴を活かすAIづくり →”思考型AI“は個々行動を上手く表現 →”司令型AI“は戦闘中のAIの立ち回りや緩急づけ AIとして未熟な部分も課題に →“司令型”と“思考型”遷移の調整が難しかった →カメラ外から攻撃を抑制が難しい等の課題
- 42. 3D ARPGゲームのAI・まとめ 今回紹介した”司令型AI“は他プロジェクトでも活躍 →パフォーマンスや情報管理手法は流用しやすかった 立体交差のある3DゲームのAIは大変勉強になった →後にも先にも、このプロジェクトだけだった 課題として思考の分散、学習を検討する契機になった →学習思考を導入で改善できた事も多く、反省点が多かった →回避したかった状況や、遊びの幅を広げられなかった等々
- 43. 今回のまとめ 比較のため２つの開発タイトルのAIを紹介 →“ユーザーに勝つためのAI”、“勝たないAI” 企画意図を反映し、調整可能なAI制作は面白い →最近の技術を取り込めば、もっとシンプルにできそう 皆さんが”AI”づくりの足掛かりになれば幸いです →”AI“って何種類か作り方がわかり、敷居が低くなる筈…
Notas del editor
- まず最初に、ユーザビリティについてお話します
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- ※おさらい ・AIとは？ 人工的にコンピュータ上などで人間と同様の知能を実現させようという試み、或いはそのための一連の基礎技術 ゲームAI ・
- まず最初に、ユーザビリティについてお話します
- と、その前に２D格闘ゲームについて簡単に説明しておきたいと思います。
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- キャラクターで勝つ
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- まず最初に、ユーザビリティについてお話します
- と、その前に２D格闘ゲームについて簡単に説明しておきたいと思います。
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