モリカトロン株式会社運営「エンターテインメント×AI」の最新情報をお届けするサイトです。
- TAG LIST
- CGCGへの扉安藤幸央生成AI吉本幸記月刊エンタメAIニュース河合律子機械学習ディープラーニングOpenAIGAN音楽NVIDIAGoogleLLM大規模言語モデルChatGPTグーグル強化学習三宅陽一郎Stable Diffusion森川幸人モリカトロン人工知能学会ニューラルネットワークシナリオDeepMindマイクロソフトQAGPT-3自然言語処理AIと倫理Facebook大内孝子倫理アート映画著作権ルールベースSIGGRAPHゲームプレイAIキャラクターAIスクウェア・エニックス敵対的生成ネットワークモリカトロンAIラボインタビューNPC画像生成NFT音楽生成AIMinecraftロボットDALL-E2StyleGANプロシージャルMidjourneyデバッグファッション自動生成ディープフェイクVFX遺伝的アルゴリズムアニメーション画像生成AIマンガゲームAIAdobeテストプレイ動画生成AIVRメタAIMeta3DCGCLIPテキスト画像生成深層学習CEDEC2019マルチモーダルMicrosoftデジタルツインメタバース不完全情報ゲーム小説ボードゲームDALL-Etoioビヘイビア・ツリーCEDEC2021CEDEC2020作曲ロボティクスナビゲーションAIマインクラフトAIアートメタ畳み込みニューラルネットワークアップルスポーツエージェントGDC 2021Red RamGPT-4手塚治虫汎用人工知能JSAI2022インタビューバーチャルヒューマンNVIDIA OmniverseGDC 2019マルチエージェントCEDEC2022Stability AIARデジタルヒューマン懐ゲーから辿るゲームAI技術史教育ジェネレーティブAISora東京大学はこだて未来大学プロンプト栗原聡CNN3DNeRFマーケティングJSAI2024DALL-E 3BERTMicrosoft Azure高橋力斗UnityOmniverseJSAI2023電気通信大学ELSIPlayable!鴫原盛之HTN階層型タスクネットワークソニーAIQVE ONE世界モデルアドベンチャーゲームJSAI2020GTC2023広告メタデータTensorFlowブロックチェーンCMイベントレポートアストロノーカキャリア模倣学習対話型エージェントAmazonトレーディングカードメディアアートDQN合成音声水野勇太モリカトロン開発者インタビュー宮本茂則Geminiアバターブラック・ジャックUbisoftGenvid TechnologiesガイスターStyleGAN2徳井直生稲葉通将ベリサーブGTC2022GPT-3.5SIGGRAPH ASIAAppleNetflixJSAI2021松木晋祐Bard研究シムピープルMCS-AI動的連携モデルマーダーミステリーモーションキャプチャーTEZUKA2020CEDEC2023AGIテキスト生成インディーゲームElectronic Arts音声合成GDC Summerイーロン・マスクStable Diffusion XL森山和道eスポーツスタンフォード大学アーケードゲームテニスサイバーエージェント音声認識類家利直FireflyeSportsBLUE PROTOCOLCEDEC2024シーマンaiboSIE大澤博隆SFプロトタイピングRunwayRunway Gen-3 Alphaチャットボット自動運転車ワークショップ市場分析Epic GamesAIロボ「迷キュー」に挑戦AWSAdobe MAX村井源クラウド斎藤由多加AlphaZeroPreferred NetworksTransformerGPT-2rinnaAIりんなカメラ環世界中島秀之PaLMGitHub CopilotLLaMA哲学Apple Vision Proハリウッド理化学研究所Gen-1YouTubeSFテキスト画像生成AI松尾豊人事データマイニングControlNet現代アートDARPAドローンシムシティゲームエンジンImagenZorkバイアスASBSぱいどんAI美空ひばり手塚眞バンダイナムコ研究所スパーシャルAIELYZANEDOFSM-DNNMindAgentLEFT 4 DEAD通しプレイ論文OpenAI Five本間翔太馬淵浩希Cygames岡島学Audio2Faceピクサー九州大学プラチナエッグイーサリアム効果音ボエダ・ゴティエビッグデータ中嶋謙互Amadeus Codeデータ分析自動翻訳MILENVIDIA ACEナラティブNVIDIA RivaNianticOmniverse ReplicatorWCCFレコメンドシステムNVIDIA DRIVE SimWORLD CLUB Champion FootballNVIDIA Isaac Simセガ人狼知能柏田知大軍事田邊雅彦Google I/Oトレカ慶應義塾大学Max CooperGPTDisneyPhotoshop言霊の迷宮PyTorch京都芸術大学ChatGPT4モンテカルロ木探索眞鍋和子バンダイナムコスタジオコミコパヒストリアAI Frog Interactive新清士田中章愛銭起揚ComfyUI齊藤陽介コナミデジタルエンタテインメント成沢理恵お知らせMagic Leap OneTencentサッカーバスケットボールTikTokSuno AItext-to-imageサルでもわかる人工知能text-to-3DVAEDreamFusionTEZUKA2023リップシンキングRNNUbisoft La Forge知識表現ウォッチドッグス レギオンVTuberIGDA立教大学秋期GTC2022大阪公立大学フォートナイトKLabどうぶつしょうぎRobloxジェイ・コウガミ音楽ストリーミングMIT野々下裕子Movie GenQosmoマシンラーニング5GMuZeroRival Peakがんばれ森川君2号pixivオムロン サイニックエックスGPTsセキュリティ対話エンジンポケモン3Dスキャン橋本敦史リトル・コンピュータ・ピープルCodexシーマン人工知能研究所コンピューティショナル・フォトグラフィーゴブレット・ゴブラーズ絵画Open AI3D Gaussian SplattingMicrosoft DesignerイラストシミュレーションSoul Machines柿沼太一完全情報ゲームバーチャルキャラクター坂本洋典宮本道人釜屋憲彦LLaMA 2ウェイポイントパス検索Hugging Face対談藤澤仁生物学XRGTC 2022xAI画像認識SiemensストライキStyleCLIPDeNAVoyager長谷洋平GDC 2024クラウドコンピューティングmasumi toyotaIBM宮路洋一OpenSeaGDC 2022SNSTextWorldEarth-2BingMagentaソフトバンク音声生成AIELYZA PencilScenarioSIGGRAPH2023AIピカソGTC2021AI素材.comCycleGANテンセントAndreessen HorowitzQA Tech NightNetHack下田純也桑野範久キャラクターモーション音源分離NBAフェイクニュースユニバーサルミュージックRPG法律Web3SIGGRAPH 2022レベルデザインDreamerV3AIボイスアクターUnreal Engine南カリフォルニア大学NVIDIA CanvasGPUALife人工生命オルタナティヴ・マシンサム・アルトマンサウンドスケープLaMDATRPGマジック：ザ・ギャザリングAI Dungeon介護BitSummitVeoゲーム背景IEEEアパレル不気味の谷ナビゲーションメッシュデザイン写真高橋ミレイ深層強化学習松原仁松井俊浩武田英明フルコトELYZA DIGESTApple IntelligenceWWDCWWDC 2024建築西成活裕ハイブリッドアーキテクチャAI野々村真Apex LegendsELIZA群衆マネジメントライブポートレイトNinjaコンピュータRPGライブビジネスWonder StudioAdobe Max 2023GPT-4-turboアップルタウン物語新型コロナ土木佐藤恵助KELDIC周済涛BIMBing Chat大道麻由メロディ言語清田陽司インフラBing Image Creator物語構造分析ゲームTENTUPLAYサイバネティックス慶応義塾大学MARVEL Future FightAstro人工知能史Amazon BedrockAssistant with Bard渡邉謙吾タイムラプスEgo4DAI哲学マップThe Arcadeここ掘れ！プッカバスキア星新一X.AISearch Generative Experienceくまうた日経イノベーション・ラボStyleGAN-XLX Corp.Dynalang濱田直希敵対的強化学習StyleGAN3TwitterVLE-CE大柳裕⼠階層型強化学習GOSU Data LabGANimatorXホールディングス加納基晴WANNGOSU Voice AssistantVoLux-GANMagiAI Actソニー・インタラクティブエンタテインメント竹内将SenpAI.GGProjected GANEU研究開発事例MobalyticsSelf-Distilled StyleGANSDXLArs Electronica赤羽進亮ニューラルレンダリングRTFKTAI規制遊戯王AWS SagemakerPLATONIKE欧州委員会UDI（Universal Duel Interface）映像セリア・ホデント形態素解析frame.ioClone X欧州議会第一工科大学UXAWS LambdaFoodly村上隆欧州理事会佐竹空良誤字検出MusicLM小林篤史認知科学中川友紀子Digital MarkAudioLMゲームデザインSentencePieceアールティSnapchatMusicCaps荻野宏実LUMINOUS ENGINEクリエイターコミュニティAudioCraft伊藤黎Luminous ProductionsBlenderBot 3バーチャルペットビヘイビアブランチパターン・ランゲージ竹村也哉Meta AINVIDIA NeMo ServiceMubertWPPちょまどマーク・ザッカーバーグヴァネッサ・ローザMubert RenderGeneral Computer Control（GCC）GOAPWACULVanessa A RosaGen-2CradleAdobe MAX 2021陶芸Runway AI Film FestivalSpiral.AIPlay.htPreVizItakoLLM-7b音声AI静岡大学AIライティングLiDARCharacter-LLM明治大学Omniverse AvatarAIのべりすとPolycam復旦大学北原鉄朗FPSQuillBotdeforumChat-Haruhi-Suzumiya中村栄太マルコフ決定過程NVIDIA MegatronCopysmith涼宮ハルヒ日本大学NVIDIA MerlinJasperハーベストEmu VideoヤマハNVIDIA MetropolisForGames前澤陽パラメータ設計ゲームマーケットペリドット増田聡バランス調整岡野翔太Dream Track採用協調フィルタリング郡山喜彦Music AI ToolsSakana AIテキサス大学ジェフリー・ヒントンLyria科学史Google I/O 2023Yahoo!知恵袋AIサイエンティストAlphaDogfight TrialsAI Messenger VoicebotインタラクティブプロンプトAITerraエージェントシミュレーションOpenAI Codex武蔵野美術大学AI OverviewStarCraft IIHyperStyleBingAI石渡正人電通Future of Life InstituteRendering with Style手塚プロダクションAICO2Intel林海象BitSummit DriftLAIKADisneyリサーチヴィトゲンシュタイン古川善規RotomationGauGAN論理哲学論考Lightroom大規模再構成モデルOmega CrafterGauGAN2CanvaLRMSPACE INVADIANSドラゴンクエストライバルズ画像言語表現モデルObjaverse西島大介不確定ゲームSIGGRAPH ASIA 2021PromptBaseBOOTHMVImgNet吉田伸一郎Dota 2ディズニーリサーチpixivFANBOXOne-2-3-45SIGGRAPH2024Mitsuba2バンダイナムコネクサス虎の穴3DガウシアンスプラッティングMotion-I2VソーシャルゲームEmbeddingワイツマン科学研究所ユーザーレビューFantiaワンショット3D生成技術ByteDanceGTC2020CG衣装mimicとらのあなToonify3DNVIDIA MAXINEVRファッションBaidu集英社FGDC生成対向ネットワーク淡路滋ビデオ会議ArtflowERNIE-ViLG少年ジャンプ＋Future Game Development Conference拡散モデルグリムノーツEponym古文書ComicCopilot佐々木瞬Diffusionゴティエ・ボエダ音声クローニング凸版印刷Gautier Boeda階層的クラスタリングGopherAI-OCRゲームマスターうめ画像判定Inowrld AI小沢高広Julius鑑定ラベル付けMODAniqueドリコムTPRGOxia PalusGhostwriter中村太一ai andバーチャル・ヒューマン・エージェントtoio SDK for UnityArt RecognitionSkyrimエグゼリオSaaSクーガー実況パワフルサッカースカイリムCopilotインサイト石井敦NHC 2021桃太郎電鉄RPGツクールMZカスタマーサポート茂谷保伯池田利夫桃鉄ChatGPT_APIMZserial experiments lainComfyUI-AdvancedLivePortraitGDMC新刊案内パワサカダンジョンズ&ドラゴンズAI lainGUIマーベル・シネマティック・ユニバースOracle RPGPCGMITメディアラボMCU岩倉宏介深津貴之PCGRLアベンジャーズPPOxVASynthDungeons&DragonsVideo to Videoマジック・リープDigital DomainMachine Learning Project CanvasLaser-NVビートルズiPhone 16MagendaMasquerade2.0国立情報学研究所ザ・ビートルズ: Get BackOpenAI o1ノンファンジブルトークンDDSPフェイシャルキャプチャー石川冬樹MERFDemucsAIスマートリンクスパコンAlibaba音楽編集ソフトシャープ里井大輝KaggleスーパーコンピュータVQRFAdobe Auditionウェアラブル山田暉松岡 聡nvdiffreciZotopeCE-LLMAssassin’s Creed OriginsAI会話ジェネレーターTSUBAME 1.0NeRFMeshingRX10Communication Edge-LLMSea of ThievesTSUBAME 2.0LERFMoisesLINEヤフーGEMS COMPANYmonoAI technologyLSTMABCIマスタリングAIペットモリカトロンAIソリューション富岳レベルファイブYahoo!ニュース初音ミクOculusコード生成AISociety 5.0リアム・ギャラガーAI Comic Factory転移学習テストAlphaCode夏の電脳甲子園グライムスKaKa CreationAI comic GeneratorBaldur's Gate 3Codeforces座談会BoomyVOICEVOXComicsMaker.aiCandy Crush Saga自己増強型AIジョン・レジェンドGenie AILlamaGen.aiSIGGRAPH ASIA 2020COLMAPザ・ウィークエンドSIGGRAPH Asia 2023GAZAIADOPNVIDIA GET3DドレイクC·ASEFlame PlannerデバッギングBigGANGANverse3DFLARE動画ゲーム生成モデルMaterialGANダンスDOOMグランツーリスモSPORTAI絵師エッジワークスMagicAnimateGameNGenReBeLグランツーリスモ・ソフィーUGC日本音楽作家団体協議会Animate AnyoneVirtuals ProtocolGTソフィーPGCFCAインテリジェントコンピュータ研究所スーパーマリオブラザーズVolvoFIAグランツーリスモチャンピオンシップVoiceboxアリババMarioVGGNovelAIさくらインターネットDreaMoving社員インタビューRival PrakDGX A100NovelAI DiffusionVISCUIT松原卓二ぷよぷよScratchArt Transfer 2ユービーアイソフトWebcam VTuberモーションデータスクラッチArt Selfie 2星新一賞ビスケットMusical Canvas北尾まどかHALOポーズ推定TCGプログラミング教育The Forever Labyrinth将棋メタルギアソリッドVメッシュ生成Refik AnadolFSMメルセデス・ベンツQRコードVALL-EAlexander RebenMagic Leap囲碁Deepdub.aiRhizomatiksナップサック問題Live NationEpyllionデンソーAUDIOGENMolmo汎用言語モデルWeb3.0マシュー・ボールデンソーウェーブEvoke MusicPixMoAIOpsムーアの法則原昌宏AutoFoleyQwen2 72BSpotifyスマートコントラクト日本機械学会Colourlab.AiDepth ProReplica Studioロボティクス・メカトロニクス講演会ディズニーamuseChitrakarAdobe MAX 2022トヨタ自動車Largo.aiVARIETAS巡回セールスマン問題かんばん方式CinelyticAI面接官ジョルダン曲線メディアAdobe ResearchTaskadeキリンホールディングス政治Galacticaプロット生成Pika.art空間コンピューティングクラウドゲーミングAI Filmmaking AssistantDream Screen和田洋一リアリティ番組映像解析FastGANSynthIDStadiaジョンソン裕子4コママンガAI ScreenwriterFirefly Video ModelMILEsNightCafe東芝デジタルソリューションズ芥川賞Stable Video 4Dインタラクティブ・ストリーミングLuis RuizSATLYS 映像解析AI文学AI受託開発事例インタラクティブ・メディア恋愛田中志弥PFN 3D ScanElevenLabsタップルPlayable!3D東京工業大学HeyGenAbema TVPlayable!MobileLudo博報堂After EffectsNECAdobe MAX 2024ラップPFN 4D Scan絵本木村屋SneaksSIGGRAPH 2019ArtEmisZ世代DreamUp出版GPT StoreIllustratorAIラッパーシステムDeviantArtAmmaar Reshi生成AIチェッカーMeta Quest 3Waifu DiffusionStoriesユーザーローカルXR-ObjectsGROVERプラスリンクス ～キミと繋がる想い～元素法典StoryBird九段理江PeridotFAIRSTCNovel AIVersed東京都同情塔Orionチート検出Style Transfer ConversationProlificDreamer防犯オンラインカジノRCPUnity Sentis4Dオブジェクト生成モデルO2RealFlowRinna Character PlatformUnity MuseAlign Your GaussiansScam DetectioniPhoneCALACaleb WardAYGLive Threat DetectionDeep Fluids宮田龍MAV3D乗換NAVITIMEMeInGameAmelia清河幸子ファーウェイAIGraphブレイン・コンピュータ・インタフェース西中美和4D Gaussian SplattingBCIGateboxアフォーダンス安野貴博4D-GSLearning from VideoANIMAKPaLM-SayCan斧田小夜Glaze予期知能逢妻ヒカリWebGlazeセコムNightShadeユクスキュルバーチャル警備システムCode as PoliciesSpawningカント損保ジャパンCaPHave I Been Trained?CM3leonFortnite上原利之Stable DoodleUnreal Editor For FortniteドラゴンクエストエージェントアーキテクチャアッパーグラウンドコリジョンチェックT2I-AdapterPAIROCTOPATH TRAVELER西木康智VolumetricsOCTOPATH TRAVELER 大陸の覇者山口情報芸術センター［YCAM］AIワールドジェネレーターアルスエレクトロニカ2019品質保証YCAM日本マネジメント総合研究所Rosebud AI GamemakerStyleRigAutodeskアンラーニング・ランゲージLayer逆転オセロニアBentley Systemsカイル・マクドナルドLily Hughes-RobinsonCharisma.aiワールドシミュレーターローレン・リー・マッカーシーColossal Cave Adventure奥村エルネスト純いただきストリートH100鎖国［Walled Garden］プロジェクトAdventureGPT調査齋藤精一大森田不可止COBOLSIGGRAPH ASIA 2022リリー・ヒューズ＝ロビンソンMeta Quest高橋智隆DGX H100VToonifyBabyAGIIPロボユニザナックDGX SuperPODControlVAEGPT-3.5 Turbo泉幸典仁井谷正充変分オートエンコーダーカーリング強いAIロボコレ2019Instant NeRFフォトグラメトリウィンブルドン弱いAIartonomous回帰型ニューラルネットワークbitGANsDeepJoin戦術分析ぎゅわんぶらあ自己中心派Azure Machine LearningAzure OpenAI Serviceパフォーマンス測定Lumiere意思決定モデル脱出ゲームDeepLIoTUNetHybrid Reward Architectureコミュニティ管理DeepL WriteProFitXImageFXウロチョロスSuper PhoenixWatsonxMusicFXProject MalmoオンラインゲームAthleticaTextFX気候変動コーチングProject Paidiaシンギュラリティ北見工業大学KeyframerProject Lookoutマックス・プランク気象研究所レイ・カーツワイル北見カーリングホールWatch Forビョルン・スティーブンスヴァーナー・ヴィンジ画像解析Gemini 1.5気象モデルRunway ResearchじりつくんAI StudioLEFT ALIVE気象シミュレーションMake-A-VideoNTT SportictVertex AI長谷川誠ジミ・ヘンドリックス環境問題PhenakiAIカメラChat with RTXBaby Xカート・コバーンエコロジーDreamixSTADIUM TUBESlackロバート・ダウニー・Jr.エイミー・ワインハウスSDGsText-to-ImageモデルPixelllot S3Slack AIPokémon Battle Scopeダフト・パンクメモリスタAIスマートコーチポケットモンスターGlenn MarshallkanaeruThe Age of A.I.Story2Hallucination音声変換Latitude占いレコメンデーションJukeboxDreambooth行動ロジック生成AIVeap Japanヤン・ルカンConvaiEAPneoAIPerfusionNTTドコモSIFT福井千春DreamIconニューラル物理学EmemeDCGAN医療mign毛髪GenieMOBADANNCEメンタルケアstudiffuse荒牧英治汎用AIエージェントハーバード大学Edgar Handy中ザワヒデキAIファッションウィーク研修デューク大学大屋雄裕インフルエンサー中川裕志Grok-1mynet.aiローグライクゲームAdreeseen HorowitzMixture-of-Experts東京理科大学NVIDIA Avatar Cloud EngineMoE人工音声NeurIPS 2021産業技術総合研究所Replica StudiosClaude 3リザバーコンピューティングSmart NPCsClaude 3 Haikuプレイ動画ヒップホップ対話型AIモデルRoblox StudioClaude 3 Sonnet詩ソニーマーケティングPromethean AIClaude 3 Opusサイレント映画もじぱnote森永乳業環境音暗号通貨note AIアシスタントMusiioC2PAFUZZLEKetchupEndelゲーミフィケーションAlterationAI NewsTomo Kihara粒子群最適化法Art SelfiePlayfool進化差分法オープンワールドArt TransferSonar遊び群知能下川大樹AIFAPet PortraitsSonar+Dtsukurunウィル・ライト高津芳希P2EBlob Opera地方創生大石真史クリムトDolby Atmos吉田直樹BEiTStyleGAN-NADASonar Music Festival素材DETRライゾマティクスSIMASporeクリティックネットワーク真鍋大度OpenAI JapanデノイズUnity for Industryアクターネットワーク花井裕也Voice Engine画像処理DMLabRitchie HawtinCommand R+SentropyGLIDEControl SuiteErica SynthOracle Cloud InfrastructureCPUDiscordAvatarCLIPAtari 100kUfuk Barış MutluGoogle WorkspaceSynthetic DataAtari 200MJapanese InstructBLIP AlphaUdioCALMYann LeCun日本新聞協会立命館大学プログラミング鈴木雅大AIいらすとや京都精華大学ソースコード生成コンセプトアートAI PicassoTacticAIGMAIシチズンデベロッパーSonanticColie WertzEmposyNPMPGitHubCohereリドリー・スコットAIタレントFOOHウィザードリィMCN-AI連携モデル絵コンテAIタレントエージェンシーGPT-4oUrzas.aiストーリーボードmodi.aiProject Astra大阪大学Google I/O 2024西川善司並木幸介KikiBlenderBitSummit Let’s Go!!Gemma 2サムライスピリッツ森寅嘉Zoetic AIゼビウスSIGGRAPH 2021ペット感情認識ストリートファイター半導体Digital Dream LabsPaLM APIデジタルレプリカ音声加工Topaz Video Enhance AICozmoMakerSuiteGOT7マルタ大学DLSSタカラトミーSkebsynthesia田中達大山野辺一記NetEaseLOVOTDreambooth-Stable-DiffusionHumanRFInworld AI大里飛鳥DynamixyzMOFLINActors-HQMove AIRomiGoogle EarthSAG-AFTRAICRA2024U-NetミクシィGEPPETTO AIWGA13フェイズ構造ユニロボットStable Diffusion web UIチャーリー・ブルッカー大規模基盤モデルADVユニボPoint-EToroboXLandGato岡野原大輔東京ロボティクスAI model自己教師あり学習インピーダンス制御DEATH STRANDINGAI ModelsIn-Context Learning（ICL）深層予測学習Eric Johnson汎用強化学習AIZMO.AILoRA日立製作所MOBBY’Sファインチューニング早稲田大学Oculus Questコジマプロダクションロンドン芸術大学モビーディックグランツーリスモ尾形哲也生体情報デシマエンジンGoogle Brainダイビング量子コンピュータAIRECSound Controlアウトドアqubit汎用ロボットSYNTH SUPERAIスキャニングIBM Quantum System 2オムロンサイニックエックス照明Maxim PeterKarl Sims自動採寸北野宏明ViLaInJoshua RomoffArtnome3DLOOKダリオ・ヒルPDDLハイパースケープICONATESizerジェン・スン・フアンニューサウスウェールズ大学山崎陽斗ワコールHuggingFaceClaude Sammut立木創太スニーカーStable Audioオックスフォード大学浜中雅俊UNSTREET宗教Lars Kunzeミライ小町Newelse仏教杉浦孔明テスラ福井健策CheckGoodsコカ・コーラ田向権GameGAN二次流通食品VASA-1パックマンTesla Bot中古市場Coca‑Cola Y3000 Zero SugarVoxCeleb2Tesla AI DayWikipediaDupe KillerCopilot Copyright CommitmentAniTalkerソサエティ5.0Sphere偽ブランドテラバース上海大学SIGGRAPH 2020バズグラフXaver 1000配信京都大学ニュースタンテキ養蜂立福寛東芝Beewiseソニー・ピクチャーズ アニメーション音声解析DIB-R倉田宜典フィンテック感情分析Luma投資Fosters+Partners周 済涛Dream Machine韻律射影MILIZEZaha Hadid ArchitectsステートマシンNTT韻律転移三菱UFJ信託銀行ディープニューラルネットワークPerplexity
【CEDEC2020】テストプレイや接待プレイができるAI技術でモリカトロンが目指すこと #CEDEC2020
2020.9.10モリカトロン
2020年9月2日から9月4日までオンライン開催された国内最大のコンピュータエンターテインメント業界向け技術交流会「CEDEC 2020」にて、モリカトロン株式会社が行った「攻略、接待、変更に強いAIプレイヤー開発のためのアプローチ」というセッションを取材しました。
講演者は、3Dアクションゲームに関するAIを担当したエンジニアの竹内将氏と本間翔太氏、格闘ゲームに関するAIを担当した馬淵浩希氏。また、岡島学氏は3人の登壇者たちとともに共同研究・開発者としてチームに大きく貢献しました。イベントの直前にも取材したとおり、このセッションでは格闘ゲームでユーザーに合わせた手加減をする、いわばゲームの中のAIと、深層強化学習でビデオゲームを学習したAIによるテストプレイなどのQA、すなわち“ゲームの外側”における活用の可能性を検証しています。
すべての開発者がAI技術の恩恵を受けるために
深層強化学習は、囲碁で人間のプロ棋士に勝利した「Alpha」シリーズにも採用されている手法で、完全にランダムな行動を繰り返す状態からスタートしたAIが、成功体験を積み重ねることで徐々に勝利のパターンを覚えていくというアルゴリズムです。その強みは、ゲーム情報と各行動の報酬さえ決めれば、人間が詳細なルールを書かずとも、AIが報酬を最大化する行動をとるように成長していく点にあります。
これまで囲碁や将棋でプロ棋士を凌駕しただけでなく、「ブロック崩し」で人間を超えるスコアを記録したり、『StarCraft II』（2010年、ブリザード・エンターテイメント）や『Dota 2』（2013年、Valve Corporation）といった不完全情報ゲームにおいても世界のトッププレイヤーを破ったりと、深層強化学習の研究は世界中で加速し続けており、多くの分野において着実な成果を残しています。
同時に、ただひたすらに人間に勝る強さのみを追求するのではなく、この技術を実際のゲーム開発に役立てようとする研究も、多くの企業が挑み続けている課題です。開発中のゲームをAIが攻略できるようになれば、テストプレイやデバッグといったQA（品質管理）に関わる業務を代行してもらえるかもしれません。また、対戦ゲームで適度に手加減できるAIプレイヤーが実現できれば、人間の良き遊び相手になってくれるかもしれません。
しかし、そうした夢を叶えるためには、まだまだ埋めるべき溝があるといいます。まず、研究用の環境で古いゲームが攻略できたとしても、最新の商用ゲームに対応できなければゲーム開発者にとって恩恵はありません。また、『StarCraft II』や『Dota 2』を使った研究では世界的な大企業が莫大な資金を投入しており、それと同等の計算コストはほとんどの企業にとって非現実的です。加えて、「Unity」や「Unreal Engine 4」（以下、UE4）のように広く普及しているゲームエンジンで使える技術でなくてはなりません。
テストプレイを丸投げできるAIを目指して
これらの課題と向き合う第一歩としてモリカトロンが取り組んでいるのが、3Dアクションゲームを通しプレイできるAIの開発です。異なる職種の多人数が同時並行で進めるゲーム開発では、プログラムに日々大量の変更が発生します。そのたびに一通りテストプレイして、不具合がないか確認しなければなりません。これをAIで自動化するのが研究の狙いです。
ゲーム内では、AIが武器を取得したり、ステージ攻略に必要なギミックを作動させたり、敵を倒したりするたびに異なる数値の報酬が与えられます。なお、敵オブジェクトの検出にはレイキャストを用いています。手始めにプリセットのアルゴリズムを使ってデモデータなしで3日間学習させたところ、最初の報酬である武器の取得にすら到達できなかったといいます。また、プリセットに搭載されている教師あり学習と逆強化学習を利用した模倣学習を利用してもでもクリアには至らなかったようです。
そこでDQNに模倣学習を組み合わせた手法「DQfD（Deep Q-Learning from Demonstrations）」を採用。これはデモデータと過去の自分の行動の両方をサンプルとして学習させるアルゴリズムです。まず、お手本となる人間のデモプレイをもとに100万ステップの事前学習を実行しました。また、デモデータにおける行動を優先するようにlossを設定することで、人間によるテストプレイの動きをある程度再現しています。セッションにて公開された検証映像では、制限時間として設定された10分以内にAIが見事にボス戦を含めたサンプルステージを攻略できました。
模倣学習を使ったアプローチの最大の利点は、近年の3Dアクションゲームで顕著に見られる広大なマップを正しい手順で攻略できることです。完全なランダム行動では報酬が得られないような状況に柔軟に対応でき、探索数の削減により学習時間も大幅に短縮できます。また、キー操作の完全なコピーではないので、動く敵などのランダム要素や遅延にも強いといいます。さらに、数回のデバッグプレイをスケール化することも可能で、再現性の低いバグの検出にも役立つそうです。
一方で、大幅な仕様変更のたびにデモデータを作り直さなければならないという大きなデメリットもあります。変更の頻度によっては、デモデータの作成自体が困難になることも想定されるでしょう。そこで次に検証されたのが、デモプレイを一切使用しない階層型強化学習によるアプローチです。
AIは3Dアクションゲームを独学で覚えられるか
初期の検証にて、模倣なし学習で最初の報酬にすらたどり着けなかった原因は、ランダムな行動を繰り返すにはステージがあまりに広すぎることや、最初の報酬となる武器の位置が遠すぎるからでした。現実的な学習コストでクリアを目指すには、どうしても状況にある程度適したゲームプレイが求められます。
階層型強化学習は、意思決定を下位方策と上位方策に分けるアルゴリズムで、下位方策がキャラクターの移動や攻撃といったプリミティブな行動の選択を担うのに対して、上位方策はサブタスクとなる下位方策の選択を担当します。下位方策を使い回せるため汎化性能が高く、プロジェクトの仕様変更にも柔軟に対応できるという利点があります。
今回の検証では、「ナビゲーションモジュール」と「攻撃方策」という独立性の高いサブモジュールを用意。前者にはナビゲーションメッシュを利用したパス検索によるステージ内の移動を学習させ、後者には一定間隔でランダムな箇所に出現するオブジェクトを使って攻撃を学習させています。このように専用のタスクを個別に学習した各モジュールを上位の「ステージ方策」が状況にあわせて使い分けることで、ゲームクリアにつながる行動だけを選択してステージを探索できるという仕組みです。
このようなデモデータを使用しない学習には、現実的な学習コストで広大なマップを探索できることに加えて、デモデータの作成なしで再学習できるため継続的インテグレーションと連携できるという大きな利点があります。ゲーム固有の機能別にエンジニアリングを要するというデメリットはあるものの、実用化できれば完全な自動デバッグの実現も期待できそうです。しかし、現状では制限時間内のステージクリアは難しく、実際のゲーム開発に役立つAIへ成長するまでの道のりはまだまだ険しい印象を受けました。
格闘ゲームでAIにいろんな戦い方を教える方法
セッションの後半では、格闘ゲームを学習させたAIを使って人間相手に接待プレイは可能かどうかが検証されました。AIが人間の良き遊び相手になれない最大の理由は、強化学習によって対戦ゲームをマスターしたAIがほとんどの人間プレイヤーにとって強すぎるからです。このセッションでは、相手を楽しませることを接待プレイと定義しています。これは初心者から上級者まで幅広いプレイヤーを相手に、自分より格下だと思わせない強さで戦えて、かつ自然な方法で手加減することで白熱した試合が演出できるAIを意味します。
今回の検証には、UE4で作成された「Fighting Games Template Project」という、読んで字の如く2D格闘ゲームのテンプレートプロジェクトが使用されています。UE4にはUnityのように学習用のプラグインは存在しないため、PythonがTCPでUE4のゲームと通信する構成を自前で用意したということです。AIの学習はすべてPython側で処理しているほか、学習時間を短縮するために分散学習を行っているとのことでした。
強化学習で格闘ゲームに強いAIを作る際の問題点として、学習時の対戦相手によって学習結果に差が生まれることが挙げられます。例えば、下段蹴りを多用する相手に対しては下段ガードや飛び蹴りを多用する戦い方を学習しやすく、投げを多用する相手の場合は投げ抜けしやすいように同じく投げを多用したり、距離をとったりするような戦い方を学習しやすいとのこと。そのため、対戦相手が対抗策を講じれば一切勝てなくなってしまいます。
もうひとつの問題点は、報酬の与え方によって戦い方に差が生まれることです。例えば、時間経過にペナルティを課した場合、早く決着をつけようと攻撃的な戦い方を学習しやすく、攻撃の空振りにペナルティを課した場合、確実に攻撃をヒットさせようとカウンター重視の戦い方を学習しやすくなってしまいます。どのスタイルを採用するべきかという課題です。
前者の問題は、複数の戦い方を同時に学習することで、自己対戦における対戦相手を一般化するという手法で解決しています。例えば、攻撃型と防御型といった報酬設計が異なる複数のエージェントを用意し、それぞれランダムに行動するAIと平行して戦わせます。この対戦を繰り返してエージェントがある程度まで強くなったら、今度はそれらを対戦候補としてリストに追加します。次に対戦相手として選ばれるのは、攻撃型か防御型どちらかを学習した過去の自分自身です。このループを繰り返すことで、特定のスタイルに縛られない強いAIを育成できるというわけです。
今度は、このように自己対戦によって作成したエージェントを下位方策と定義し、それらを状況にあわせて使い分けるよう上位方策となるエージェントに学習させます。攻撃型や防御型といった下位方策が兵士だとすれば、上位方策は彼らに命令を下す軍師のような存在です。下位方策がフレーム単位でパンチやキックといった行動を決定し、上位方策は秒単位で攻撃型や防御型といった戦略を決定します。こうした戦略の統合によって、後者の問題を解決しています。
プレイヤーの腕前に合わせて手加減してくれるAI
ここまでの検証で十分に強いAIは完成しました。このAIに手加減という行為を学習させるのが本題です。これには3つの方法が考案されています。まず、もっともシンプルで確実な効果が得られるのが、AIの反応速度を遅らせることです。AIにゲーム情報を与えるまでの時間を遅延させることで、AIは理想的なタイミングで攻撃や防御を行えなくなります。学習済みのニューラルネットワークに手を加える必要がないという利点もあります。
次に、下位方策の性能を落とすという方法が挙げられます。下位方策に上記の学習過程のようなニューラルネットワークを用いた場合、学習途中のエージェントを順次保存することで手加減の際に利用します。下位方策にルールベースAIを採用した場合、手加減時に使用するルールベースAIそのものを変更するだけで済みます。こうすることで各々の下位方策による行動が最適化できず、結果としてAIが弱体化するというわけです。
最後の手法は、司令塔である上位方策の性能を落とすことです。ここではWANN（Weight Agnostic Neural Networkの略）というアルゴリズムを利用しています。「重みを無視できるニューラルネットワーク」という名前のとおり、ニューラルネットワークの構造のみを変化させることで学習させる手法です。これにより、重みひとつで戦略の最適度をリアルタイムで連続的に制御できるようになります。結果、大局的な戦略においてAIは弱体化します。
今回の手法における最大のメリットは、カスタマイズ性の高さだといいます。学習後に調整が可能で、防御が苦手といった特定の弱点を作りやすいことから、ゲーム開発者の意図を反映させる余地が残されています。また、上位方策がランダムになっても、下位方策は経験から最適な行動を取ろうとするため、手加減がプレイヤーに伝わるほど不自然な動きになり辛いということでした。なお、上位方策や下位方策はルールベースにも置き換えられます。
共同研究者の岡島氏を相手にした接待プレイのデモンストレーションでは、お互いの体力差が可能な限り少なくなるよう見事に立ち回るAIが披露されました。序盤はAIの手加減を少なめに調整することで手強い相手を演出し、終盤になるほど多めに手加減することで人間側が勝ちやすいように戦ってくれます。なお、上位方策の性能に関してはプレイヤーの体力のみを参照して、接待相手がピンチになるほど性能を落とすように設計したということです。
今後の課題として、下位方策の組み合わせによってAIの性格を表現する方法を模索したいとのこと。また、より幅広いプレイヤーの接待に対応するためには、さらに強いAIを作成する必要があります。加えて、複数のニューラルネットワークを組み合わせた構成では学習コストが高くなってしまうので、分散学習以外の方法による学習時間の短縮も考えているそうです。もっとも重要なのは、本当の意味で接待プレイと呼べるようになるにはまだまだ検証が足りないということです。世がコロナ禍という状況になければ、多くの人にプレイしてもらい、統計データを取りたかったということでした。
AI技術が大衆化する将来を見据えて
今回、モリカトロンは3Dアクションゲームを通しプレイできるAIと、格闘ゲームを手加減しながらプレイできるAIの開発をとおして、AI技術を実際のゲーム開発に役立てる上で埋めるべき溝について検証しました。研究に使われたUnityとUE4は大企業からインディーズまで誰でも利用でき、開発規模に関わらず多くのゲームに使用されています。
まだ学習コストやアルゴリズムに改良の余地はあるとはいえ、モリカトロンの研究は最近の商用ゲームに近い環境でAI技術が役に立つ可能性を示しています。また、同社が使用したマシンは、Intel core i9-9900K 3.6GHz(64GB)のCPUに、NVIDIA TITAN RTX(24GB)のGPUと、大企業でなくとも十分負担できるスペックに収まっています。
ゲームの外側におけるAI技術の活用は、例年のCEDECで多くの企業が研究課題に選んでいる次世代への大きな一歩です。いまや誰もが汎用的なゲームエンジンを手に、個人規模でもゲーム開発を行える時代。これまで政府や大企業が莫大な予算を投入して発展させてきたAI技術が、近い将来にはゲームエンジン同様にもっと身近なツールとして広く普及するかもしれません。モリカトロンによる検証のような試みは、そうしたAI技術の大衆化を加速させる原動力ともいえるでしょう。
Writer：Ritsuko Kawai / 河合律子
RANKING
