| 研究課題/領域番号 |
18K11603
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62040:エンタテインメントおよびゲーム情報学関連
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| 研究機関 | 大阪教育大学 |
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研究代表者 |
藤田 修 大阪教育大学, 教育学部, 教授 (10324881)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2021年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2020年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2019年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2018年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 人工知能 / 抽象戦略ゲーム / ゲームデザイン / 経路データ / 確率モデル / 確率密度分布関数 / グラフ / 集合間距離関数 / ゲーム木 / 機械学習 / 集合間距離 / 並列処理 / 確率密度関数 / 混合分布モデル / グラフ間距離 / 数理モデル / 強化学習 / エデュテインメント / 抽象戦略ボードゲーム |
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| 研究成果の概要 |
囲碁のような抽象戦略ゲームを新規に考案するゲームデザインにおいて、人工知能を活用するため、ゲームの数理モデルを構築する手法について研究を行った。
まず、経路選択の優劣を競うゲームを例題として、経路データの生成・分析に有用な確率モデルの構築法を研究する過程で、混合分布モデルに適した合成確率密度関数を導き、その有用性を計算機シミュレーションで明らかにした。
次に、ゲーム木などのグラフの特性を分析するため、複雑なデータの集合間距離関数を用いた分析手法を考案し、各種ネットワークの特性評価への応用を進めた。また、新作ゲームのプロトタイプを開発し、WEB上のアプリとして公開した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
新たに導入した確率密度関数は、AIによるゲームデザインへの応用のみならず、実社会における地理情報システムや経路選択・分析の数理モデルなど広範囲の分野で利用可能である。また、複雑なデータの分析のために導入した距離関数は、大規模なネットワークの特性分析やビッグデータの統計的特性分析などにも応用可能である。今後、教育分野でゲームやAIを活用した主体的学習の支援システムを構築する際に有用となることが期待される。
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