人工知能をゲームに応用する

有限会社ムームー　森川幸人　　

ニューラルネットワーク・モデルの利用

「がんばれ森川君２号」 (1997 SCE)

主人公がアイテムのカテゴリーを学習、　想起するエンジンとして利用。主人公が、環境（外界、自分の生理）の状態に　応じて取るべき行動を学習、想起する　エンジンとして利用。

「ここ掘れプッカ」 (2000 SCE)

遺伝的アルゴリズム・モデルの利用

「アストロノーカ」 (1998 SCE)

敵モンスターが、プレイヤーの仕掛ける　トラップに耐性がつくような進化を遂げる　仕組みとして利用。

ゲーム「アストロノーカ」の流れ

ここにＧＡを利用

バブーの進化には、３つの要素がある。 #1

• 種族の進化（拡大）バブーの種類、形状が進化（拡大）する

ゲーム進行中の集団 (20 個体 )

バブーの進化には、３つの要素がある。 #2

• トラップへの耐性の進化• トラップからの脱出、破壊能力が進化する

（例）落とし穴から飛び出す（脚力）

バブーの進化には、３つの要素がある。 #3

• トラップへの戦略の進化• トラップをさけるか、壊して行くかなど、

対トラップ戦略が進化する

（例）トラップを発見したら、それを避ける経路を取る

• バブーの進化（方向とスピード）は、プレイヤーの仕掛けるトラップの構成によって、決まる

• バブーの能力（属性値）の調整は、最初の集団のみで、その後のレベルのバブーの能力は、自動的に作られていく。

キャラクターの進化への応用• 例えば、 RPG におけ

るキャラクター（敵）の強さ設定に GA を利用する。

• プレイヤーとのバトルを通じて、キャラクターが自律的に進化する（強くなる）。

• あらかじめ、全てのレベル（強さ）のキャラクターの能力値を設定しなくてもよい。

• 最初の集団の能力値を設定したら、その後の進化の方向、スピードは、プレイヤーとの関係で設計されていく。

ＧＡを使う利点

まとめ

• RPG のモンスターに限らず、レースゲームの車の性能など、いろいろなジャンルのゲームに応用が可能。

• 能力値だけでなく、戦略性も進化させられる。• レベル間の強さの段階の設定をしなくてもいい。• 常にその時点のプレイヤーの力にフィットした

能力値の設計が、自動的にできる。• あらかじめ、全てのレベル（強さ）のキャラクターの能力

値を設定しなくてもよい。• もしくは、以上の設定を、開発段階で自動化できる。

自律生成の仕組みをゲームに組み込む

予定調和的な世界設計が飽きられ始めている。ゲームのボリュームが肥大化していくに伴い、　全内容を人力で作ることが、大きなコストに　　なっている。必ずしも人工知能的アプローチに　固執するものではない。

クマに演歌を作らせ，歌わせる方法

• このゲームは、弟子のクマに演歌の魂を教え込むゲームである。

• クマが演歌の歌詞とメロディーを自動生成する。

• 作った曲を音声合成で歌い上げる。

(2003 SCEJ)

具体的な内容

具体的には、１）クマに言葉を教える、またはクマが自主的

に言葉を覚えてくる２）クマが作った歌詞に修正や評価を加える

（加えなくても可）３）できあがった歌詞にクマが曲をつける４）できあがった曲をクマが歌うという要素から構成されている。

演歌を自動生成する

　本ゲームでは、　人工知能的アプローチではないが、　クマが歌詞と曲を自動生成するための

仕組みが組み込まれている。

歌詞を作る

　クマはゲームの進行、あるいはプレイヤーの教育（言葉を教え込む）によって、ボキャブラリーを増やしていく。

また、覚えた言葉は、使われた回数や評価（ほめられた、無視されたなど）回数によって、選ばれる確率が変化していく。

歌詞の自動生成の方法 #1　用意された空のテンプレートの中から　ランダムにテンプレートを選択する。

このテンプレートには、行数と各行の文字数の制限のみが定義されている。

　（例）１行目：８文字＋５文字、２行目：７文字＋７文字 ...

歌詞の自動生成の方法 #2

別の定義テーブルでは、文字数毎の品詞構成が定義されている。（例）８文字：（４文字の形容詞＋１文字の助詞＋３文字の名詞）、（３文字の形容詞＋５文字の名詞） ...

歌詞の自動生成の方法 #3この定義を先に選択したテンプレートにはめ込んでいき、歌詞の品詞構成を決定する。こうしてできたテンプレートに、クマの知っている言葉（ボキャブラリー）から、文字数的に適合する品詞を選んで組み込んで歌詞を完成させる。※助詞は、その前後の名詞、形容詞から適宜に選択される

曲の自動生成の方法 #1曲の生成は、以下の手順で進む。

曲の自動生成の方法 #2１．曲調を選択する

演歌の曲のトーンを選択する。演歌を大きく３つのタイプに分類し、いずれかのトーンがランダムに選ばれる。

曲の自動生成の方法 #2２．コードを選択する

曲調に応じたコード進行が選択される。曲調毎に、多くのコード進行セットが用意されている。

曲の自動生成の方法 #3３．メロディーラインを選ぶ

コードにそうメロディーラインが選ばれる。コード毎に、多くのメロディーラインが用意されており、ランダムに選択される。また、メロディー間の相性があるので、その禁則処理もされる。

曲の自動生成の方法 #4４．楽器セットを選ぶ

最後に、生成された楽曲を演奏する楽器セットを選択する。

音声カーナビなどでお馴染みの音声合成エンジンを

使っている。　（株式会社アニモの音声合成エンジンを利用）

作られた曲はMIDIデータになっており、音声はその「楽器」として扱われている。

人間？の声らしくきこえるために楽曲のメロディーの特性に合わせて、さらにMIDIの制御（ビブラートなど）を加えている。

今後の課題 #1今後の課題は大きく３つある。

歌詞全体が「意味の通る」歌詞にする。

プレイヤーの嗜好を反映した楽曲をつくれるようにする。

より、人間らしい声にする。

今後の課題 #2意味の通る歌詞を生成するためには、高度な意味解析技術が必要。

この処理はいろいろな意味で「大きな作業」になりそう。例えエンジンが開発されたとしても、１ゲームあるいは、ゲーム機が扱える能力を越えることが予想される。

今後の課題 #3「意味が通じる」歌詞の生成の方法として、意味解析とは全く異なるアプローチがあるのではないか？

プレイヤーが教えた、あるいは評価した「歌詞の連なり」をデータベース化する。

ネットワークを通して、このＤＢを他のユーザーと共有することで、ＤＢの量と質を高めていく。

今後の課題 #4そのためには、ＤＢから最適な情報（ことば）を検索し、選択するためのアルゴリズムの開発が必要？

アクティブ探索法の利用？補完類似度法の利用？