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ゲームAIの基礎と事例
- 2. この会の目的 プランナーさん向けに… ● ゲームAIの考え方を紹介する ● ゲームAIの設計を紹介する ● ゲームAIの事例を紹介する ● 実装方法についてはあまり言及しない
- 3. この会で話すAI デジタルゲームのAI ● ユーザーを楽しませるためのAI ● 開発側の設定項目を少なくするためのAI ● アクション部分等、動きのある部分のAI
- 4. この会で話さないAI ● とにかく強いもの ○ 将棋やチェス ○ 最近だとサッカー等 ● システム寄りなもの ○ おすすめアイテムの紹介 ○ レーティング・マッチングシステム
- 5. 参考にした書籍・サイト ● Game AI Pro, Game AI Pro 2 ● AiGameDev.com ● CEDECの公演、レポート AIに関する日本語の資料は多くないです…
- 6. 目次 ● AIの必要性 ● ゲームAIの設計 ● 最近のゲームAIの事例
- 7. 最近のゲームAIの事例 ● 敵同士が重ならないように動かすAI ● 敵群の攻撃間隔・位置を調整するメタAI ● 種類毎に異なるセンサーを持つNPC ● 指示を与えると考慮して動く味方NPC ● 自然なアニメーション遷移のためのAI ● 特性に適した位置に移動するNPC ● ダンジョン・クエストを自動生成するメタAI 予告
- 8. AIの必要性
- 9. AIの必要性 ● そもそもAIとはなにか ● なぜAIが必要になったか ● AIにリスクとリターン ● ゲームAIの分離
- 13. コンテンツ なぜAIが必要になったのか ● 3Dの発展等に伴うコンテンツの大規模複雑化 ○ 手で設定するには多すぎる・難しすぎる ● AIでコンテンツを生成する必要がある 設定 AI AIの必要性
- 15. コンテンツ AIのリスクとリターン 設定とコンテンツの差（AIによる増幅）が… ● 大きいほどコンテンツの制御が難しい ● 小さいとコンテンツが少なく／設定が多くなる 設定 AI AIの必要性
- 17. ゲームAIの分離 ゲームAIは3つの部分AIと通信部に分けられる ● キャラクターAI ○ NPCの知覚・意思決定・行動・記憶を管理する ● ナビゲ―ションAI ○ マップ等の状況をキャラクターに分かる形に変換する ● メタAI ○ キャラクターAIの群の制御・マップの生成 ● 各AI間の通信部 AIの必要性
- 19. ゲームAIの設計
- 20. ゲームAIの設計 ● キャラクターAI ○ エージェントアーキテクチャ ● ナビゲーションAI ● メタAI ● AIエディタ
- 21. キャラクターAI エージェントアーキテクチャが主流 キャラクターAIを分割 ● 知覚 ● 意思決定 ● 行動 ● 記憶 ゲームAIの設計
- 22. エージェントアーキテクチャ ● 知覚 ○ 意思決定の材料（位置・HPなど）を取得・整理 ● 意思決定 ○ どういう移動・スキルの使用をするか決定 ● 行動 ○ 実際にスキルを使用する・アニメーションを再生する ● 記憶 ○ 以前の意思決定・知覚・行動等を記憶しておく ゲームAIの設計 キャラクターAI
- 25. エージェントアーキテクチャ 各部の詳細 ● 知覚 ● 行動 ● 意思決定 ○ ルールベース ○ ステートベース ○ ビヘイビアーベース ● 記憶 ゲームAIの設計 キャラクターAI
- 26. エージェントアーキテクチャ 知覚 ● 世界の情報を取得・整理・選択する部分 ○ ナビゲーションAIからマップ情報を取得 ○ メタAIの指示を取得 ○ 記憶から情報を取り出す ○ その他ゲーム内の情報も必要なら ● 取得した情報の重み付け・選択をする ゲームAIの設計 キャラクターAI
- 27. エージェントアーキテクチャ 行動 ● 意思決定で決まった行動内容を実行する ○ アニメーションの再生 ○ スキルの使用 ● アニメーション遷移等に影響を与える ゲームAIの設計 キャラクターAI
- 28. エージェントアーキテクチャ 意思決定 ● 何をするかを決定する部分 ● 実装が主に7種類に別れる ○ ルール・ステート・ビヘイビアー ○ タスク・ゴール・ユーティリティ・シミュレーション ● よく使われるのは上の3つ ● 組み合わせて使う場合もある ゲームAIの設計 キャラクターAI
- 29. 意思決定 ルールベースの意思決定 ● 最も単純な意思決定方法 ● 「AだったらBする」というルールで意思決定する ● ルールが多くなると大変 ● 状況に応じた行動を取らせにくい ● 設定は簡単 ゲームAIの設計 キャラクターAI エージェントアーキテクチャ
- 30. 意思決定 ステートベースの意思決定 ● 現在の状態とルールベースの状態遷移 ビヘイビアーベースの意思決定 ● BehaviourTreeが有名 ● 詳しくは↓で 幻塔戦記グリフォンの AI で使っている Behaviour Tree ゲームAIの設計 キャラクターAI エージェントアーキテクチャ
- 32. ナビゲーションAI ● 世界（マップ）の状況を整理する ○ 経路探索 ○ 影響度マップの作成 ○ レイキャストで視界に入っているかの判定 ゲームAIの設計
- 33. メタAI ● 他のAIを制御する ○ NPCの群での動きを制御する ○ プレイヤーとの戦闘のテンポ・難易度を制御する ● コンテンツを生成する ○ ダンジョンの自動生成 ゲームAIの設計
- 34. AIエディタ 良いAIを速く作るには、良いエディタが必要 良いエディタとは… ● 拡張性が高く ● コピペせず量産できる ● ゲーム側とスムーズにやり取りできる ○ 演出・ギミックとの連携 etc… ゲームAIの設計
- 36. 最近のゲームAIの事例
- 37. 敵同士が重ならないように動かすAI アクションゲーム全般 ● 敵が重なると、リアルさ・見易さが失われる ● 狭い通路と広い部屋で異なる動きができる ● 大きい強い敵と弱い小さい敵をより区別できる ● 敵と味方は重なるので、味方に不便はない 最近のゲームAIの事例
- 38. 敵同士が重ならないように動かすAI 実装 ● 敵同士に当たり判定を設定する ● 敵を避ける経路探索・衝突回避をする ● 衝突した際は適切な反発をする 最近のゲームAIの事例
- 39. 敵群の攻撃間隔・位置を調整するメタAI 無双系のアクションゲームなど ● 敵が団子にならず、主人公を囲む ● 主人公に対する敵の方向で攻撃頻度が変わる ● 複数の敵が同時に攻撃することを避ける ● 敵の位置・攻撃のテンポをメタAIがコントロール 最近のゲームAIの事例
- 40. 敵群の攻撃間隔・位置を調整するメタAI 実装 ● 集団戦闘を管理するメタAI ● メタAIとキャラクターAIの通信 ● 背後に回りこむ経路探索 ● 適切な攻撃方法の判断 問題点 ● WAVE毎に設定すると設定が大変そう 最近のゲームAIの事例
- 41. 敵群の攻撃間隔・位置を調整するメタAI 応用 ● 主人公を”囲まない”こともできる ● 周りの敵の”強さ”の合計で判断 ● 主人公のHPによって攻撃頻度を変える ● 主人公がターゲットにしていない敵は”待つ” ● 主人公の特殊攻撃が発動可能な位置へ動く etc... 最近のゲームAIの事例
- 42. 種類ごとに異なるセンサーを持つNPC ステルスアクションなど ● 敵の種類で感知の仕方・敏感さが変化 ○ 目が見えないけど耳が良い ○ 目が見えるけど遠くまでは見えない ● 感知の範囲も色々 ○ 視覚は横のほうだと気がつくのに時間が掛かる ○ 暗闇だと見えない・川のそばだと聞こえない 最近のゲームAIの事例
- 43. 種類ごとに異なるセンサーを持つNPC 実装 ● Perception Pipeline ○ 情報源の指定・情報の変換・選択を重ねる ○ 柔軟なセンサーを作成できる ○ ナビゲーションAIとの連携は必須 問題点 ● 設定が複雑になりがち 最近のゲームAIの事例
- 44. 種類ごとに異なるセンサーを持つNPC 応用 ● 攻撃方法・移動場所の決定に活用 ● ヘイトの貯まる範囲・対象の柔軟な設定 ○ 強い敵に後ろから歩いて近づくと気が付かれない…とか ● 攻撃・防御方向に対しての指定 最近のゲームAIの事例
- 45. 指示を与えると考慮して動く味方NPC サッカーゲームなど ● 指示を与えると味方の性格が変わる ○ 攻撃的・防御的に行動を選択するようになる ○ 性格が変わるだけで、緊急対応は行う 最近のゲームAIの事例
- 46. 指示を与えると考慮して動く味方NPC 実装 ● AIの行動決定の優先順位を変える ○ ルールベースAIのチェックする順番を変える ○ Behaviour TreeのSelectorの優先度変える 問題点 ● 意思決定システムの階層化が必要 ● 階層化をサポートしたエディタが必要 最近のゲームAIの事例
- 47. 指示を与えると考慮して動く味方NPC 応用 ● 味方NPCに指示を出す ○ 「守れ」「攻撃しろ」「敵をひきつけろ」等 ● 敵の性格を変える特殊効果 ○ ボスの指示で急に攻撃的になる 最近のゲームAIの事例
- 48. 自然なアニメーション遷移のためのAI FPS等 ● 目的によってアニメーションの遷移が変わる ○ 隠れるための移動と攻撃のための移動の最後が違う ● 急なターン等はアニメーションを変える ● ころころ向きを変えて徘徊しない 最近のゲームAIの事例
- 49. 自然なアニメーション遷移のためのAI 実装 ● AIの遷移とMechanimとの連携 ○ アニメーション遷移・ブレンドをAIからコントロール ● 徘徊の移動方向とかの急激な変化を抑止 ○ Pelrin Noiseや、数値の制限など 問題点 ● アニメーションに指示を出す部分が複雑に 最近のゲームAIの事例
- 50. 自然なアニメーション遷移のためのAI 応用 ● 先行入力を検知して挙動を変える ○ 回避行動後の攻撃・移動 ○ 何をやっている時にダメージを受けたか ● Perlin Noiseは行動決定にも用いられる 最近のゲームAIの事例
- 51. 特性に適した位置に移動するNPC オープンワールド系のゲームの味方NPC ● 攻撃方法等によって移動する位置を決定する ○ 遠距離攻撃か近距離攻撃か ○ HPの状況 ○ 性格 ○ メタAIからの指示 ● 経路探索の前の、どこに移動するかの決定 最近のゲームAIの事例
- 52. 特性に適した位置に移動するNPC 実装 ● Tactical Position Selection ○ 移動先の候補に評価値をつけて決定する ● Influence Map ○ マップの各点にどの程度の影響度があるかを記録する 問題点 ● 軽量な実装には工夫が必要 ● 設定項目が増える（かも） 最近のゲームAIの事例
- 53. 特性に適した位置に移動するNPC 応用 ● 指示によって移動先を変える味方 ● NPCの種族や性格によって移動先を変える ● 群れる／群れないNPC ● プレイヤーの自動移動や誘導にも使える 最近のゲームAIの事例
- 55. ダンジョン・クエストを自動生成するメタAI 実装 ● マップ・敵の配置のパターンを作る ○ 既存のマップを組み合わせられる部分に分割 ○ 敵の配置のルールをパターン化 ● 機械学習・ルールベースで生成 問題点 ● マップの部品化等にコストがかかる ● 良いダンジョンの生成にはチューニングが必要 最近のゲームAIの事例
- 56. ダンジョン・クエストを自動生成するメタAI 応用 ● 新規マップの見た目を自動生成 ○ 敵の配置・ギミックは手動 ● 味方NPCの強さのテスト ● ランダムに生成して面白いマップを探す 最近のゲームAIの事例
- 57. まとめ ● AIの必要性 ○ ゲームAIの役割・必要性 ○ ゲームAIのリスク ● ゲームAIの設計 ○ キャラクター・ナビゲーション・メタAI ○ エージェントアーキテクチャ ○ ルール・ステート・ビヘイビアベースの意思決定 ● 最近のゲームAIの事例