Replaying Japan Keynote 2021

“The History of Game AI in Japan”
Youichiro Miyake
(Board member of DiGRA JAPAN)
y.m.4160@gmail.com
Replaying JAPAN 2021
https://www.facebook.com/youichiro.miyake
http://www.slideshare.net/youichiromiyake
twitter: @miyayou

Youichiro Miyake
Career highlights
- AI Technical Advisor, “FINAL FANTASY XIV”
- Lead AI Architect, “FINAL FANTASY XV”
- AI Technical Director, “KINGDOM HEARTS III”
- QA Automation AI Technical Advisor, “FINAL FANTASY VII REMAKE”
- Visiting Researcher, Research Center for Advanced Science and Technology, The University of Tokyo
- Visiting Professor, Institute of Mathematics for Industry, Kyushu University
- Specially Appointed Professor, Graduate School of Artificial Intelligence and Science, Rikkyo University
- Director, Digital Games Research Association (DiGRA) JAPAN
- Director, The Society for Art and Science
- Director, The Japanese Society for Artificial Intelligence
Awards
- 2008 Funai Award, Digital Contents Symposium 8th
- 2012 Award for Programming/Development Environment Excellence, CEDEC
- 2012 Youth Encouragement Award, DiGRA JAPAN
- 2018 Book Award, CEDEC

My Works (2004-2020)
AI for Game Titles
Books

• Youichiro Miyake, Current Status of Applying Artificial Intelligence in Digital Games
Handbook of Digital Games and Entertainment Technologies, Pages 253-292
http://www.springer.com/jp/book/9789814560498
• Youichiro Miyake, A Multilayered Model for Artificial Intelligence of Game Characters as
Agent Architecture
Mathematical Progress in Expressive Image Synthesis III, Pages 57-60
http://www.springer.com/jp/book/9789811010750
Articles in Books
References
©2020 SQUARE ENIX CO., LTD. All Rights Reserved.

Contents
Chapter 1. Oral History project in DiGRA JAPAN
Chapter 2. The Two types of Game Preservation
Chapter 3.
Overview of Oral History of Game Development technologies
Chapter 4 Youichiro Miyake’s Works
Chapter 5. Summary

Contents
Chapter 1. Oral History project in DiGRA JAPAN
Chapter 2. Two flow of Game Preservation
Chapter 3.
Overview of Oral History of Game Development technologies
Chapter 5. Summary

Digital Game Research Association(DiGRA JAPAN）
President：Prof. Akinori Nakamura （Ritsumeikan Univ）
• Oral History Task Force
• Leader Prof. Toru Iwatani （Tokyo Polytechnique Univ, former-DiGRAJ
president）＋10 members
• 2007-2012 Literal Record of veteran game developers’ lecture
• 2009- Interview with Indie-game developers（~20 developers）
• 2016- Interview with game developers about 80’s -90’s game
industry

President：Prof. Akinori Nakamura （Ritsumeikan Univ）
• Leader Prof. Toru Iwatani （Tokyo Polytechnique Univ 、former-
DiGRAJ president）＋10 members
industry

http://digrajapan.org/?page_id=279
Oral History Document is
pubic on DiGRA JAPAN site.

び
（DiGRA JAPAN 2009, Vol.3 No.2）
Yusuke Koyama, Youichiro Miyake, Toshiyuki Takahashi

び

び
Mr. Takahashi has many game events in
the department store. Many children attended it.
He was called “Game Master. Takahashi”
（1985）
List of Department store
Where Mr.Takashi had
a game event

http://digrajapan.org/?page_id=279

“The beginning of Japanese Digital Game”

Gee Bee (1978, Namco)
Rocking horse
Ele-mecha
＝Combination of digital and
Analog techniques

Ele-mecha
Special Lamp

会長：Prof. Akinori Nakamura （Ritsumeikan Univ）
industry
leader：Kobayashi（Hichibe）Nobushige
Memober：Yusuke Koyama, Akito Inoue, Youichiro Miyake

http://igda.sakura.ne.jp/sblo_files/ai-igdajp/digraj/miyakedigraj0501.pdf
The History of Technology in Doujin and Indie Game Development
－Reconstruction of the History from Interviews with Doujin and Indies Game Developers－
Youichiro Miyake（DiGRA JAPAN 2011 Vol.5 No.1）

Akihabara Map（1977）
In 80’s compter room
Where children can
learn programming.

In Comic Market（1989/8）,
Digital game booth was established
In 1989, special article about indie
game developer

会長：Prof. Akinori Nakamura （Ritsumeikan Univ）
industry

Yoichi Kawaguchi(Former Famous Game Magazine editor chief)’s work
https://kawag2017.jimdo.com

DiGRA JAPAN ORAL HISTORY PROJECT
Game Business Archive
Interview data Inerviewee
No.1 2017/5/10 Hideki Sato （Former SEGA president）
No.2 2017/7/11 Naoyoshi Aoki （Former SEGA director of game development and second party ）
Yasuhide Kobayashi (Former SEGA director of second party)
No.3 2017/10/27 Masamitsu Niitani （Former president of COMPILE）
Hiroyuki Takahashi （Former president of SONIC, president of CAMELOT ）、
Masato Maekawa （President of TREASURE）
No.4 2017/10/27 Masato Watanabe (Mega Drive Fan, first editor in chief )
Koji Aizawa (Mega Drive Fan, second editor in chief )
Yoji Kawaguchi (BEEP, first editor in chief )
No.5 2018/6/27 Yuji Naka (Formet SEGA main programmer, Game Producer)
https://kawag2017.jimdo.com

Third Party
Third Party
Management
Game Machine
Development
Game
Development
Sales and Management of
Game Machin and software
Advertisement and
Marketing
Second party
Game Shop
Game
Distribution
Book and magazine
publisher
TV
Yoichi Kawaguchi’s editiion

ゲームビジネスアーカイブについて川口洋司
ゲームビジネスアーカイブは、ゲームビジネスに関わられていた、ゲーム会社経営者、ゲーム機開発者、
ゲームソフト開発者、ゲーム会社の営業担当者や広告宣伝担当者、ゲーム流通業者、ゲームメディ
ア関係者等業界人の足跡をトークライブ形式で口述記録し、「モノ」ではなく「ヒト」にまつわる貴重な
情報を収集して後世に遺す活動です。
先人たちの貴重な経験を情報としてアーカイブ化し、ゲーム業界の次世代を担う人たちのビジネスに
生かしてもらい、業界のさらなる発展に繋げることを活動の目的としています。
トークライブは、テキスト、映像形式でアーカイブし、その活用はゲーム業界関係者や研究者に委ね
たいと考えています。
本活動の実施背景には、ゲーム業界において1980年代に活躍されていた方々が、定年退職や
転職で業界を離れたり、2010年以降ゲーム業界の主流がネットワークゲームにシフトしたことによっ
て業界の構造的変化が起こり、ゲーム業界からの離職が促進されている現状があります。
こうした状況下、Ｇｚブレイン浜村社長、元MSX・FAN編集長の北根氏、元ログイン編集長高橋
氏の協力があり、上記活動が実現できることになりました。
その後川口のネットワークで、1980～1990年代のゲーム業界関係者、PCゲーム会社の経営者、
ソニー・コンピュータエンタテインメントの元経営陣や主要ゲーム開発者、大ヒットしたファミコンゲーム
開発者等多くの方々と交渉を行いましたが、業務のことを話すのは難しいという回答がほとんどで、
ゲームビジネスに関する情報のアーカイブ化は困難と思われました。
ところがセガのゲーム機ビジネスに関しては、すでに同社がゲーム機ビジネスから撤退しており、川口
が
セガのゲーム誌の編集長をしていたこともあり、当時の関係者たちから本活動に対して賛同をいただ
き、ようやくトークライブ開催の目途がつきました。
［ゲームビジネスアーカイブ第1回トークライブ］
ゲーム機のプラットフォームビジネス～セガのゲーム機の変遷
1980年代から2000年にかけてセガは、ゲーム機のプラットフォームをめざしていました。長年セガで
ゲーム機開発に携わられてきたセガ元代表取締役佐藤秀樹氏をお招きし、セガがゲーム機によって
プラットフォームをめざした時代、8ビットゲーム機（SG1000）、16ビットゲーム機（メガドライブ）、
32ビットゲーム機（セガサターン、ドリームキャスト）の開発やセガがめざしたゲーム機ビジネスについ
てお話いただきました。
ゲスト■佐藤秀樹氏（元セガ代表取締役社長）
日時■2017年5月10日（水）19時～21時
場所■中央区築地1-13-1銀座松竹スクエア13階カドカワ㈱セミナールーム
[ゲームビジネスアーカイブ第2回トークライブ]
メガドライブ時代のセガのゲーム開発とサードパーティー事情
スマートフォンもゲーム機も多くのユーザーにデバイスを購入してもらい自社のプラットフォームを作り、プ
ラットフォーム上でゲームを販売や課金するというビジネスモデルを目指しています。メガドライブという
ゲーム機でプラットフォームを目指していたセガは、プラットフォームを拡大するために、自社のゲームのラ
インナップをどうやってそろえていったのか、また、サードパーティーからゲームを発売してもらうためどういう
交渉を行っていたのか、こうしたビジネス戦略に関するお話を元セガのセカンドパーティー、サードパー
ティー担当の方々にうかがいました。
ゲスト■青木直喜氏（元セガ元ゲーム開発・セカンドパーティー部署責任者）
小林康秀氏(元セガサードパーティー担当者)
日時■2017年7月11日（火）19時～21時
場所■中央区築地1-13-1銀座松竹スクエア13階カドカワ㈱セミナールーム
協賛■DiGRA JAPAN
Yoichi Kawaguchi’s edition

[ゲームビジネスアーカイブ第4回トークライブ]
メガドライブ雑誌編「BEEP!メガドライブ」と「メガドライFAN」
ゲーム機メーカーが自社ゲーム機販売の拡大を通してそのプラットフォーム上で多くのゲームタイ
トルを販売していくゲームビジネスの実例として、メガドライブにスポットを当て、これまでゲーム機
(メガドライブ、メガCD等)の開発、セカンド&サードパーティー・マネージメントについて関係者に
お話をうかがってきました。
一方セガは、自社プラットフォーム戦略上技術力の高いゲーム会社の設立促進や開発力のあ
る会社の取り込みを図りました。その結果、「ぷよぷよ」「シャイニングフォース」「ガンスターヒーロー
ズ」等ヒットタイトルがコンスタントに販売され、メガドライブの普及に貢献しました。
こうした当時のゲーム開発やセガのビジネス戦略を、当事者であるセカンドパーティーの社長の
皆さんにお話しいただきました。
ゲスト■仁井谷正充氏（元コンパイル社長）、高橋宏之氏（、元ソニック、キャメロット社
長）、
前川正人氏（トレジャー社長）
日時■2017年10月27日(金) 19時～21時
場所■銀座松竹スクエア（中央区築地1-13-1） 13階カドカワ㈱セミナールーム
［ゲームビジネスアーカイブ第3回トークライブ］
メガドライブのセカンドパーティー編コンパイル、ソニック、トレジャー
1988年10月メガドライブが発売されて今年で30年になります。
今年最初のトークライブは、メガドライブに関する情報をユーザーに届けていたメガドライブ専門誌、
「BEEP!メガドライブ」と「メガドライブFAN」がテーマです。
1980年代から1990年代にかけてゲーム雑誌は、ゲーム情報をゲームユーザーに届けるばかりで
はなく、ユーザーの組織化という役割も果たしていました。
今回は、メガドライブ2誌の編集長が、創刊の経緯、当時の編集業務やセガ、サードパーティーな
どについて話します。
ゲスト■渡辺雅人「メガドライブFAN」初代編集長、相沢浩仁「メガドライブFAN」2代目編集
長、
川口洋司「BEEP!メガドライブ」編集長
日時■2017年10月27日(金) 19時開始予定
場所／銀座松竹スクエア（中央区築地1-13-1） 13階カドカワ㈱セミナールーム
ゲームビジネスアーカイブ・トークライブは、2017年5月からスタートしましたが、メガドライブのビジネスに
おける上記カテゴリーごとにイベントを開催し、ビジネスの全貌をアーカイブしていこうと考えています。
[トークライブの運営について]
トークライブは、ボランティアで運営すると長続きしないので、また、登壇者に対して礼を失するので、
協力者たちに相談し有料で開催し、登壇者謝礼等運営経費を賄うようにしています。
参加費用は、3,500円ですが、平均有料入場者24名で840,00円の売り上げ。
毎回、登壇者謝礼、カメラ&ビデオ撮影や会場費関連コスト、会場チケット販売業者手数料(売り
上げの約10％)等コストがかかるので、ほぼ収支ゼロの状況で、カメラ、ビデオカメラ等機材の購入費を
入れるとまだ赤字の状況、テキスト起こしまでは手が回らないような状況でした。
DiGRAから協力の申し出があっため、2018年1月からテキスト起こしの見積もりを取り、人選を行い、
2月中旬からテキスト起こしを依頼しているところです。
単なるテキスト起こしでは事実が正確に表記されず、ゲーム業界ならではの用語も多いため、ある程度
アンカーマン(記事のとりまとめ)的な役割のできる人を選んでいます。もちろん知識とスキルのある人は
コストもかかるのですが、その後の作業の手間と事実を残すという点を考えると、任せられる人はある
程度限られてきます。現在1回目～3回目の分を発注中です。
Yoichi Kawaguchi’s edition

The Two types of Game Preservation
Game
Package
Game
Developmen
t
Materials
Game
Package
Game
Package
Game
Developmen
t
Materials
Game
Developmen
t
Materials

Game
Package
（Data for final build ）
Final Program
Final Data（Asset）
Final Tool
（Design document）
Final Game design documents
Final Art Design
（true）Game Developers Credit
Game Package released and published
Binary data
Game Developers Credit
Intermediate data
Program
Data
（Intermediate Design
Document）
Game design documents
Rough Sketch
Conversation data (e-mail,
oral, slack…)
Some
millions
of line
Some
hundreds
of tera
byte
Game
Developmen
t
Materials

In “Ready Player One”, game development are recorded as video-
data, and anyone can see all movies in the library.
That is very ideal case !
http://wwws.warnerbros.co.jp/readyplayerone/

Game
Package
Game
Developmen
t
Materials
Game
Package
Game
Package
Game
Developmen
t
Materials
Game
Developmen
t
Materials
History of game

Game
Package
Game
Developmen
t
Materials
Game
Package
Game
Package
Game
Developmen
t
Materials
Game
Developmen
t
Materials
ゲームの歴史
History of game
Development
History of game

• Game History
A History as a commercial package and of users
• Game Development History
A History as game development and game developers

Game
Package
Game
Developmen
t
Materials
Game
Package
Game
Package
Game
Developmen
t
Materials
Game
Developmen
t
Materials
ゲームの歴史
History of game
History of game
Development

ゲーム
パッケージ
ゲーム開発
資料
ゲーム
パッケージ
ゲーム
パッケージ
ゲーム開発
資料
ゲーム開発
資料
ゲームの歴史
Game Package public in the world
Game Development Materials and
information public by interview, paper,
thesis, articles, and books.
History of game
History of game
Development

https://www.gdcvault.com/gdmag

http://www.phatcode.net/res/224/files/html/index.html

Open Sources
• John Carmack released
DOOM SOURCE CODE in 1997
• BLACK BOOK (Quake technologies)
Michael Abrush published in 1997 (free online in 2001)
https://github.com/id-Software/DOOM
http://www.drdobbs.com/parallel/graphics-
programming-black-book/184404919

We must reconstruct the history of
game development again and again.
History
（always
changing）
Archive
（permanent）
Reconstruct

Game AI Knowledge
2000 2006 2010
知識の集積
AI Game Programming Wisdom

Two flow of Game Preservation
Game
Package
Game
Developmen
t
Materials
Game
Package
Game
Package
Game
Developmen
t
Materials
Game
Developmen
t
Materials
ゲームの歴史
History of game
History of game
Development

Two flow of Game Preservation
ゲーム
パッケージ
ゲーム開発
資料
ゲーム
パッケージ
ゲーム
パッケージ
ゲーム開発
資料
ゲーム開発
資料
ゲームの歴史
Game Development Materials and
information public by interview, paper,
thesis, articles, and books.
History of game
History of game
Development
Intervirew
Book
Paper

Problem
• Some information are published to the occasional chance, but
they are not organized.
• Any game developer cannot understand a whole image of big
scale of modern game, and we must reconstruct the whole image
of game development from the game development materials.
• How we should ?

Miyake’s history
Joining Game Industry in 2004
There is no information of AI in game industry
History of Game Development ≠ History of Game
I keep reconstructing a history of game AI for technical design of a
new game title
It is very useful, and I shared the reconstructed game AI history

Important points to reconstruct a game
development history
What technologies are used in which game title should be
fixed.
• Reconstructing the history of game development should be
shared, because to gather information of game development
cooperation of game industry is required.

Reconstructing the history
• Point ＝ one game title development information

Reconstructing the history
• Connecting points makes a context of game development,
and it enables game developers to predict the next stage of
game development.
new

A large scale problem of game
development
• Anyone cannot understand all program (over some millions of
lines) and see all data assets (several hundreds of tera-byte)
• After game development, reconstructing to understand a
whole figure of game.

Current situation of game developer
Development
Publishing
PC broken and replacing（lost in personal folders）
Lost in Human brain

Oral history of game technologies
(1) AI in PAC-MAN （Toru Iwatani interview,2018）
(2) Meta-AI in Xevious (Masanobu Endo, 1987)
(3) Game Engine of Namco in 80’s（Kazuo Kurosu interview,2008）
(4) AI in Mahjong （Yoichi Miyaji interview, 2017）
(5) AI in Seaman（Yutaka Saito interview, 2017）
(6) Ganbare Morikawa-kun 2go, Astronoka, Kuma-uta （Yukito
Morikawa, 2019）

「PACMAN」（1980, Arcade）
Main game designer：Toru Iwatani（At that time：Namco）Interview (2018)

• 迷路の中で、４匹のモンスター
を避けながら、すべてのエサを
食べたらクリア
Monster
food
Power food
Nest
Pac-Man（Player）

Published Pac-Man specification papers
岩谷徹, 高橋ミレイ , 三宅陽一郎, “ゲームAI の原点『パックマン』はいかにして生み出されたのか？：
岩谷徹インタビュー,” 人工知能,Vol.34, No.1 pp.86-99., 2019.

Japanese Society of Artificial Intelligence,No.1, 2019
Anyone can download the article:
https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/index.php?active_action=repository_view_main_item_detail&page_id=13&block_id=23&item_id=9670&item_no=1

Toru Iwatani sees a board of PACMAN

Perfect design document of PAC-MAN

歴史の再構築 All specification of PACMAN

PAC-MAN Game AI techniques
• Speed and spawning timing control for each level

• 4 different AI (personalities) for 4 characters, and it makes
indirect cooperation.
• Characters’ behaviors makes game dynamics such as 4
characters surround a player but make a space to escape for
a player.
• Game difficulty control by decreasing numbers of enemies
when a player lost one Pac-man.
③ Speed and spawning timing control for each level

① Monsters’ Wave attack two modes
② Monsters’ characteristic behaviors and indirect cooperation
④ Speed control for each level
③ Spawning timing control

AI Monsters’ Behavior Policy: PAC-MAN
• Wave Attack … 4 monsters attack to a player with all
of them at once.
• Two mode: Surrounding mode and dispersion mode

Monster’s two mode:
surrounding and dispersion
Surrounding mode Dispersion mode

7s 20s 7s 20s 5s 20s 5s
5s 20s 5s 20s 5s
27 34 54 59
7
25 30 50 55
5
79 84
7s 20s 7s 20s 5s
27 34 54 59
7
Monster dispersion Monster Attack
A
B
C, D
(sec)
(sec)
(sec)
3 types of Wave Attack time table

PAC-MAN Gaor me AI techniques
• Characters’ behaviors makes game dynamics such as 4
characters surround a player but make a space to escape for
a player.

Monster Wave Attack
Surrounding Dispersion
AKA
Go to the Pac-man’s position
（８ｘ８dot）
Go to the upper right of play
field and move around it .
PINK
Go to 3 cell forward position
to Pac-man’s position
Go to the upper left of play field
and move around it .
CYAN
Go to the symmetry positon
to AKA’s position around
Pac-man’s position.
Go to the lower right of play field
and move around it .
ORANGE
Within 130 dots from Pac-man,
it has the same character of
AKA, and Out of the 130 dots,
it moves randomly.
Go to the lower left of play field
and mover around it .
Wave Attack two modes and monsters’ behavior

PAC-MAN Gaor me AI techniques
• 4 different AI (personalities) for 4 characters, and it makes
indirect cooperation.
130dots
Go to p 3 glids forward to layer’s positi
Random moving

• Game difficulty control by decreasing numbers of enemies
when a player lost one Pac-man.
2 monsters stays here
in some seconds.

2 ３４ monsters
A
B
C
Number of Monsters to be spawn
244
30個 90個
３４ monsters
50個
４monsters
(Count of eaten foods)

• Speed and spawning timing control for each level
Speed
4 types of
Speed level

「Xevious」（1982、Arcade）
PROGRAMMER：Kazuo Kurosu （At the time：Namco）Interview（2008）

Dynamic Difficulty Adjustment in Xevious
• 『遠藤雅伸ゼビウスセミナー』（1987年、フジテレビ） [14]において次
のように語っている（三宅が映像から書き起こした）．
• 『あと面白い機能なんですけれど、ゼビウスには非常に簡単なAIが組み
込まれています．で「プレイヤーがどれくらいの腕か」ということを判断
して、出てくる敵が強くなるんです．強いと思ったキャラクターには強
い敵が出てきて、弱いキャラクターと思った相手には弱い敵が出てきます．
そういったプログラムが組み込まれています．で、それ結構、ゲームの
プログラムの難易度というのは「初心者には難しくて、上級者には簡単
だ」というのが、ひとつの難易度でやっていくと起きてしまうので、そ
の辺を何とか改善したいな、ということでそういったことを始めてみたの
ですけれど、お陰で割合にあまり上手くない人でも比較的長くプレイで
きる、で、上手い人でも結構、最後のほうに行くまで結構ドラマチック
に楽しめる、そういった感じになっています．』

Dynamic Difficulty Adjustment in Xevious
• 『Masanobu Endo’s Xevious Seminar』（1987、FujiTV）．
• Xevious has a simple AI. The AI judges a player’s skill, and AI
spawns strong enemies to a player, and spawns weak
enemies to a weak player.

• Auto-adjusting system od difficulty of game level = Meta-AI
Principle of Dynamic Difficulty Adjustment
in Xevious
Enemy 0
Enemy１
Enemy 2
Enemy3
Enemy4
Enemy5
Enemy spawning schedule table
When a pleyer is destoyed,
the spawning table is winded back.

80’s Namco Game Engine
“Job-con””Obj-con”
• Time to develop：Former of 1980
• Developer： Shoichi Fukatani (1954-1985)
• He developed common game engine in Namco to develop
many game titles effectively
• There becomes little bug by using the game engine for anyone.
• Many Namco arcade games used it.
• The engine is the origin of game engines in Japan.

深谷正一 Shoichi Fukatani (1954-1985)
• He was a technical leader in Namco in 1975-1985.
• Many veteran Namco developers respect him.
• He made fundamental parts of game technologies in Namco.
•
https://www.mobygames.com/developer/shoichi-fukatani/credits/developerId,505419/
ENDING CREDIT of 源平討魔伝（NAMCO, 1986）

Interview with Kurosu Kazuo 黒須一雄
• I interviewed with Kurosu Kazuo.
• Kurosu Kazuo is a game programmer.
• He was Namco programmer, and he used “Job-con” “Obj-con”.
• [1]Youichiro Miyake, Interview with Kazuo Kurosu、DCAJ-report p.301-305.
http://www.dcaj.or.jp/project/report/pdf/2008/dc_08_03.pdf
• [2] Youichiro Miyake, Interview with Kazuo Kurosu、DCAJ-report p.306-330.
http://www.dcaj.or.jp/project/report/pdf/2008/dc_08_03.pdf
• [3] Youichiro Miyake , the origin of task system ,
Digital Games Research Association JAPAN Proceedings of 2016 Annual Conference

Easy chart of “Job-con””obj-con”
Object
Object
Object
Program Address
Stack
Program Address
Stack
Program Address
Stack
Task
Task
Task
Task

“Job-con””Obj-con” system
• Game Engine by Assemble language
• Any can make a game only by writing an object code
• No requirement to change a main routine
• New programmers learns “Job-con” and “Obj-con” when they
joined Namco.
• In Namco, technical texts are distributed as “all the mysteries
of video game program”: 4 texts called “天・地・人・虎の巻”.

Why is the Game Engine made ?
• 1980 is the turning point of Namco.
• New young developers joined Namco from University.
• Education was required.
• United game development environment was required.

Mahjong game in “Gambler-jiko-chushin-ha”
(GAME ARTS, 1987).
Game developer： Yoichi Miyaji（At the time：president of Game Arts）Interview(2017)

http://news.denfaminicogamer.jp/interview/181024

The design document is preserved in perfect form by Yoichi Miyaji.
Mahjong game in “Gambler-jiko-chushin-ha” (GAME ARTS, 1987).

He founded “GAME ARTS”
when he was a University student.
Yoichi Miyaji talked about his childｈood
And Akihabara in 70’s

GAME ARTS (1985-)
1985 ->
->Company established in Setagaya-Ku Tokyo. Commenced planning and development of entertainment software for PC.
Released [Thexder]
Released [Cuby Panic]
1986 ->
Released [Silpheed]
1987 ->
Released [Gyuwambler Jikocyushinha]
->Moved headquarters to 2-9-9 Minami-Ikebukuro, Toshima-ku Tokyo.
Released [Solitaire Royale]
Released [Zeriard]
1988 ->
Released [Gyuwambler Jikocyushinha2 Jisyou! Kyougoujanshi-Hen]
Released [Professional Baseball Family Stadium]
Released [Veigues]
Released [Gyuwambler Jikocyushinha3 Boukyou Sasuraijanshi-Hen]
1989 ->
Released [Gyuwambler Jikocyushinha Mahjong Puzzle Collection]
Released [Fire Hawk]
Released [Jan-Oh Touryumon]
Released [Professional Baseball Family Stadium '89]
https://www.gamearts.co.jp/en/company/history_of_corp.html

• Utility-based AI : give a move to numerical value
• Estimating (how to decide a vaule) is difficult, but Yoichi Miyaji
finalized the Utiliy-based AI by keeping playing Mahjong for
two years.
“Gambler-jiko-chushin-ha” Game AI techniques

全７０ページ程の完全な仕様書が残されている
Utiliy system
The design document is preserved in perfect form by Yoichi Miyaji.

「SEAMAN」（1999, Dream Cast）
Main game designer：Yutaka Saito （At the time：VIVARIUM） Interview (2017)

https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=8633&item_no=1&attribute_id=22&file_no=1

Mr.Saito speakes about the techniques of
natural language conversation of SEAMAN.

• Not exact speech recognition
• When SEAMAN cannot understand a user’s speech, he ignores
it, and begins to lead the conversation by himself.
• SEAMAN has some different pronunciations for one speech. It
makes difference of meaning by pronouciation.
SEAMAN Game AI techniques

Yukito Morikawa Interview
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】（電ファミニコゲーマー、 2019 年 4 月 24 日）
https://news.denfaminicogamer.jp/interview/190424b

1997「GANBARE MORIKAWAKUN 2GO」 (PLAYSTATION)
Character Control by
Neural Network
三宅陽一郎「ゲームAI技術20年の進化とこれから」 https://cedil.cesa.or.jp/cedil_sessions/view/1943 森川幸人「やってきたこと」より引用
Action
Player orders an action Player orders an action
Reaction from an item
Decision Making
Learning from the result
AI！

Impression
Impression
Impression
Impression

Color１
Color 2
Form
Smell
Sound
Behavior
…
Take an action
Knock
Kick
Take back
Eat
Jump
Push
おいしい
快い
不快
Impression from item
Nourishing
Enjoyable
Damaged
Fear
Fine
…
Table Data
…
…
…
…
Texture
Neural Network with
Backpropagation in game
ゲーム中にBP学習される
ニューラルネットワーク②
Put it on
the head

アイテム#1の属性
Impression from Item1
Impression from Item2
…
Impression from ItemN
State Impression
PiT’s condition
Policy at the stagae
Go to the next stage
Finding a food
Finding the best item
Go home
Searching the best item
Pre-trained Neural Network
Color１
Color 2
Form
Smell
Sound
Behavior
…
Texture
Neural Network with
Backpropagation in game

1998「Astronoka」 (PlayStation)
Generating parameters of character specification
by genetic algorithm.
三宅陽一郎「ゲームAI技術20年の進化とこれから」 https://cedil.cesa.or.jp/cedil_sessions/view/1943 森川幸人「やってきたこと」より引
Tｒap Jump
Break
Round
about
Creatures evolves to adapt the
environment

Genetic Algorithm
Make a group evolve in one direction
First generation New generation（１００～）
…
Evolution by generation
One generation produces a next generation

Genetic Algorithm
遺伝子
Gene
Next
Generation
Parent ①
Parent②
Pick up two parents
from base group
Crossover two genes Produce new generation
(selection) (crossover) (production)
Present Generation
The iteration makes a desired generation in the environment
遺伝子
Gene

②Simulation and Evaluation
In the environment, after all NPC take actions, they are evaluated.
Order Evaluation
1st ８６.３
2nd ７８.４
3rd ７５.３
..…
…
100th ３８．２
Evaluation function
（Example） If you want to make strong NPC
Evaluation function＝0.7*Number of enemy it defeated＋0.3* HP Remains
If you want to make survival NPC Evaluation function＝ time to survive
Game World
敵
Enemy
How an NPC adjusts to the world ?
Evaluate a gene by the result in the world of the NPC who has the gene.
Enemy
Enemy

From Evaluation Value to Fitness Value
Order Fitness
1st ９.３２
2nd ８.８３
3rd ７.８１
..…
…
100th ０.０２
Transform evaluation value to fitness value
Evaluation value is score.
Fitness value shows how the agent fit the world.
Order Evaluation
1st ８６.３
2nd ７８.４
3rd ７５.３
..…
…
100th ３８．２

（Example）④ Astronoka
Initially, they are trapped easily… They learn to avoid many traps.
MuuMuu, 「Astronoka」（Enix, 1998）
http://dlgames.square-enix.com/jp/psga/2008/astronoka/
http://www.muumuu.com/product.html
New Generation（５～）
First Generation
Want to
Eat
vegetables
The best AI game in the world that uses Generic Algorithm
( Classical and great work )

What is Astronoka?
Player grows vegetables in a field.
NPC comes to eat them.
Player makes traps around the field to protect vegetables.
Player gets a prize by growing good vegetables！
http://dlgames.square-enix.com/jp/psga/2008/astronoka/
http://www.muumuu.com/product.html
MuuMuu, 「Astronoka」（Enix, 1998）

Flow chart
of GA
A player makes traps
Beginning of a day
Trap battle begins
Trap battle ends
Evaluation
Fitness value
Order
Delete the last two NPC
Pick up two parents from NPCs with high fitness value
Generate two new NPCs
Generate new generation
Get enough number of new NPC
The day ends
Generation exchange
rate changes
Mutation rate changes

４－① Gene mapping
Gene code and initial parameter set
56 x 8 ＝448 bit
遺伝子
Height power Run speed Patient
Weight Patient for Light
1.87 6.85 16.25 25.03 25.03 16.25 6.85 1.87
0 1 2 3 4 5 6 7
[Bit weight]
[NPC attribute （56 parameter）]

４－② Simulation and evaluation
Evaluation score is proportional to how long NPC go into the field
avoiding and breaking traps.
G
Fitness＝Score＋Time*0.3＋Enjoy param*0.5＋Trap_Score＋Safety＋HP*0.5
Time for clear
G
C B A B C
C B C
C
S
G
A
B
C
Start
Bonus =100
Goal
Bonus =50
Bonus =30
Bonus =10
Bonus =0

GA improvement in Game system
Average of fitness
A curve of fitness a day
Generations
(1) To give a feeling of evolution to users,
the game system evolves 5 generations a day by GA.
(2) To make constant speed of evolution of one day,
the game system controls the number of iterations of GA evolution.

2003「Kuma-Uta」 (PlayStation2)
Auto-generation and sound synthesis of words of songs and melodies
三宅陽一郎「ゲームAI技術20年の進化とこれから」 https://cedil.cesa.or.jp/cedil_sessions/view/1943 森川幸人「やってきたこと」より引用

Knowledge
DB
User Data DB Phrase DB
Melody Parts DB
Phoneme DB
Keyword
Generation
Melody
Generation
Voice
Generation
Lｙrics
Generation
User
Evaluation
User
Evaluation

(7) Chome Hounds (2006) and Armored Core V (2012)
(8) FINAL FANTASY XV (2016)

FINAL FANTASY XV AI techniques book
• Book of AI for FINAL FANTASY XV
• In 2019
• 15 developers wrote the article. I
planned this book two years ago
• I asked SQUARE-ENIX to allow
publishing the book.
• The book was published in 2019.6
• …But in Japanese only
• Now I searching the Published which
can publish the book in English.

References

SQUARE ENIX 5 articles in Game AI PRO 3
Predictive Animation Control Using Simulations and Fitted Models.
Ingimar Hólm Guðmundsson, Skubch Hendrik, Fabien Gravot and Yoichiro Miyake
Ambient Interactions: Improving believability by leveraging Rule-based AI
Hendrik Skubch
Logging Visualization in FINAL FANTASY XV
Matthew W. Johnson, Fabien Gravot, Shintaro Minamino, Ingimar Gudmundsson,
Hendrik Skubch, and Miyake Youichiro
Guide to Effective Autogenerated Spatial Queries
Eric Johnson
A Character Decision-Making System for FINAL FANTASY XV by combining
Behavior Trees and State Machines
Youichiro Miyake, Youji Shirakami, Shimokawa Kazuya, Kousuke Namiki, Tomoki,
Komatsu, Tatsuhiro Joudan, Prasertvithyakarn Prasert, Takanori Yokoyama

• Yoji Shirakami, Kousuke Namiki, Youichiro Miyake, Takanori Yokoyama (CEDEC 2015)
• http://www.jp.square-enix.com/tech/library/pdf/2015cedec_FFXV_AI_English_part1.pdf
• http://www.jp.square-enix.com/tech/library/pdf/2015cedec_FFXV_AI_English_part2.pdf
• Hendrik Skubch, Not Just Planning: STRIPs for Ambient NPC Interactions in Final Fantasy XV
(nucl.ai 2015)
• https://archives.nucl.ai/recording/not-just-planning-strips-for-ambient-npc-interactions-in-final-
fantasy-xv/
References
Lecture slides

レベル
Character AI
Enemy
character
Player
情報獲得
Spatial AI
Meta-AI
Order
Ask &
Report
ゲーム全体をコントロール
Support
query
query
頭脳として機能
MCS-AI dynamic co-
operative model
Dynamic allocation of enemies
Observing level in real-time
Direction for agents
Making progress of game
Autonomous thinking
Cooperation
Team AI
Preparing data to make Meta-AI and
Character AI recognize the level
Managing object representation
Managing Navigation data
Path-finding / Tactical point analysis

Reconstructing 80’s game AI technologies
• Namco’s first game engine “Job-controller”
• Game AI （Character AI）begins from “PAC-MAN”
• Meta-AI begins “Xevious” and Iwatani
• Utility-based AI in “Gambler-jiko-chushin-ha”
Game industry has lead the game AI techniques, but
the technologies has not been shared by my interview.

80’s

• SEAMAN’s Ai
• Morikawa’s works (Neural-Net, GA, auto-generating)
80’s
90’s

• SEAMAN’s Ai
• Morikawa’s works (Neural-Net, GA, auto-generating)
80’s
90’s 90’s game industry did not succeed
to 80’s game AI technologies because
they didn’t share knowledge.

Problems and the Future
• Sharing game technologies is very important for game
industry.
• Ever game preservation is only preservation of published
game titles.
• Game development preservation should begin.

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