| 研究課題/領域番号 |
21K17872
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 佐世保工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
佐藤 直之 佐世保工業高等専門学校, 電子制御工学科, 准教授 (30826889)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | ゲーム情報学 / エンターテイメント工学 / 人工知能 / 探索 / モンテカルロ木探索 / エンターテイメント / AI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
様々な手法によりゲームAIが発展を遂げてきて，多くのゲームで人間のプロより強い人工プレイヤが開発されている．しかし単なる強さだけでなく，人間特有の心理的な活動に対しての究明や再現も近年のゲームAI研究の興味深いテーマである．
本研究では，これまで十分には達成されなかった「多人数ゲームでの，非言語による結託の持ち掛けによる特定プレイヤの落とし入れ」に着目し，コンピュータプレイヤによる再現を狙う．そのために，「複数プレイヤの立場に立った，相互参照型のモンテカルロ木探索」手法を提案し麻雀ゲームを対象にした実装を行う．性能評価は単純な勝率および被験者アンケートによる印象調査にて実施する．
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| 研究成果の概要 |
原始モンテカルロ法の応用により「他プレイヤから見える場の状況」も含めて乱択シミュレーションを行うことで，他プレイヤの援助が有利となる局面において，他プレイヤに結託を持ち掛ける着手の生成を観察した．
更にその提案手法に高速化を加えた．簡潔なルールベースド型のアルゴリズムで動作する人工プレイヤを対局させることで取得した統計的なデータを用い，正確な乱択シミュレーションの代わりに統計的な観測値を適宜代替することで，高速な探索を実現した．この改善により，改良前の手法では探索が十分に行えない状況でも実用に差支えない計算時間で着手生成ができることを確かめた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本手法で実現した「他のプレイヤから見える場の状況を考慮に含めたモンテカルロシミュレーション」は，四人対戦ゲームでは計算が極めて重くなるものの，他プレイヤとの暗黙の結託を施行した着手を生成できる潜在能力のある手法である．更にはこの探索を軽量化するために，単純なルールベースド型プレイヤを何度も対戦させて得た統計値でシミュレーションの一部を代替するアプローチは，シミュレーションの正確さをわずかに損なうものの，計算を十分に実用的な時間で実行させられる改良点である．
これらの知見は，『多人数ゲームにおける暗黙の結託を人工プレイヤ』の実現や更なる学術的探求に貢献すると考えられる．
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