| 研究課題/領域番号 |
19K12291
|
|---|
| 研究機関 | 立命館大学 |
|---|
研究代表者 |
THAWONMAS Ruck 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (50320122)
|
|---|
| 研究分担者 |
原田 智広 東京都立大学, システムデザイン研究科, 助教 (40755518)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
|
| キーワード | 対戦格闘ゲーム / プラットフォームゲーム / アクションパズルゲーム / 人工知能 / 進化計算 / 深層学習 / 観戦者参加型ゲーム / 健康促進 |
|---|
| 研究実績の概要 |
「観戦者のポジティブな感情を増加し，逆にネガティブな感情を軽減する」ゲームプレイをどう自動生成するか．「観戦者のゲームプレイへの参加を促す仕組み」及び「同仕組みと自動生成との連動」をどう実現するか．これらの問いに挑むために，プラットフォームゲームのRunner, 対戦格闘ゲームのFightingICE，アクションパズルゲームのScienceBirdsの３つを対象に研究を行った．以下は「問い」ごとに述べる．
「問い1」：前年度に開発したRunnerに対してプレイヤーの表情を検出するツール及びプレイヤーの微笑みによるキャラクタを強化する仕組みを導入した[1]．ユーザ評価により，前記のツール及び仕組みの導入後のシステムでのプレイヤーの経験（特にEnjoymentの項目）が有意に向上したと確認した．ScienceBirdsに対しては前年度に提案したドミノ効果を備えるレベルの自動生成法と新規に導入したカラオケシステムを融合したゲームシステムを設計し，その実装を終えた[2]．FightingICEではゲームプレイに応じてラップ風にコメントを生成する仕組みを設計，実装した[3].
「問い２」：参加者のチャットメッセージによるキャラクタの性能を調節するFightingICEのAI[4]を提案した．シミュレーションでの性能を検証した結果，提案AIが設計通り動作したことが確認できた．ScienceBirdsでは前記のドミノ効果を備えるレベルの自動生成法からの結果の多様性を向上するために，進化計算法であるConstrained Novelty Searchを導入し，その有用性を確認した[5]．進化計算法の並列化による高速化に関する基礎研究も実施した[6]. さらに，深層学習であるCycleGAN を応用し，ScienceBirdsを対象とした，スケッチを入力としたレベルの自動生成法を提案した[7]．
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
研究業績[7]については「The IEEE GCCE 2020 Excellent Student Poster Award (On-demand) Gold Prize」を受賞しており，研究業績[1～5]はゲーム技術に関するトップの国際会議で発表し，所属大学のゲーム技術分野に関する世界ランキング（執筆時点では39位で前年度より２位上昇）
http://www.kmjn.org/game-rankings/
に貢献している．
|
| 今後の研究の推進方策 |
ゲームごとに以下に述べる．
Runner：音楽と健康に関する既存研究に基づいた，ラップ風コメント付きの観戦者参加型ゲームシステムの開発に着手する．
FightingICE：同様に音楽と健康に関する既存研究に基づき，前年度に実装したラップ風のコメントの自動生成システムを観戦者参加型ゲームの観点で評価する．
ScienceBirds：歌と健康に関する既存研究に基づき，前年度に実施したプレイヤーの歌でプレイが展開されるシステムを改善した後，健康促進の観点で評価する．
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ禍で学会参加や旅費に関する費用を抑えることができ，その残額を次年度にて有効に活用するため．具体的には，常時コンテンツ配信用のPCを3台購入する予定（1台当たり40万円程度）である．
|
