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への扉生成AI安藤幸央吉本幸記月刊エンタメAIニュース河合律子機械学習OpenAIディープラーニングLLM大規模言語モデル音楽GoogleNVIDIAグーグルモリカトロンGAN森川幸人ChatGPT三宅陽一郎強化学習DeepMindStable Diffusion人工知能学会ニューラルネットワークシナリオQAマイクロソフトAIと倫理GPT-3自然言語処理SIGGRAPHFacebook倫理大内孝子映画スクウェア・エニックスルールベースアート著作権音楽生成AIキャラクターAI敵対的生成ネットワークゲームプレイAIMinecraftNPC3DCG動画生成AIデバッグモリカトロンAIラボインタビューアニメーションNFT画像生成VFXロボットファッションStyleGANプロシージャルディープフェイクDALL-E2マルチモーダル遺伝的アルゴリズム自動生成MidjourneyRed RamAdobeVRメタAIマンガテストプレイMeta画像生成AIインタビューゲームAI小説ボードゲーム深層学習CEDEC2019toio教育MicrosoftマインクラフトCLIPテキスト画像生成NeRF不完全情報ゲームビヘイビア・ツリーDALL-ECEDEC2021デジタルツインメタバースStability AIPlayable!高橋力斗GeminiSora作曲アストロノーカロボティクスナビゲーションAI畳み込みニューラルネットワークARアップルスポーツ手塚治虫汎用人工知能3D広告CEDEC2020AIアートはこだて未来大学エージェントGDC 2021バーチャルヒューマンメタデジタルヒューマンJSAI2022ELSIプロンプトGPT-4GDC 2019マルチエージェントHTNソニー栗原聡CNN懐ゲーから辿るゲームAI技術史鴫原盛之NVIDIA Omniverse市場分析東京大学CEDEC2022ジェネレーティブAIDALL-E 3言霊の迷宮CM音声認識UbisoftSIGGRAPH ASIA階層型タスクネットワークJSAI2020マーケティングMicrosoft AzureUnityアドベンチャーゲームインディーゲーム音声合成BERTOmniverseRobloxがんばれ森川君2号AIQVE ONE世界モデルGTC2023JSAI2023電気通信大学AppleGPT-4oJSAI2024ブロックチェーンイベントレポート対話型エージェントシーマン水野勇太ガイスター斎藤由多加YouTubeSF研究シムシティシムピープルTEZUKA2020スパーシャルAIElectronic ArtsメタデータTensorFlowキャリア模倣学習AmazonDQNSIEアバターGenvid TechnologiesStyleGAN2JSAI2021ZorkMCS-AI動的連携モデルモーションキャプチャーAGICygamesサイバーエージェント合成音声モリカトロン開発者インタビュー宮本茂則AWS徳井直生GTC2022NetflixUnreal Engineテキスト生成トレーディングカードメディアアートOpen AIベリサーブGPT-3.5音声生成AI松木晋祐Bardブラック・ジャック村井源稲葉通将マーダーミステリーCEDEC2023RunwayAmadeus Code人狼知能eSportsワークショップクラウドAlphaZeroAIりんなカメラ環世界中島秀之宮路洋一理化学研究所人事DARPAドローン人工生命ASBSぱいどんAI美空ひばり手塚眞GDC Summer岡島学eスポーツスタンフォード大学テニスBLUE PROTOCOLaibo銭起揚自動運転車TransformerGPT-2哲学現代アートバンダイナムコ研究所ELYZANVIDIA RivaチャットボットEpic GamesrinnaSNS松尾豊データマイニングゲームエンジンImagenバイアスサム・アルトマンデザインNEDO森山和道自動翻訳アーケードゲームセガ類家利直大澤博隆SFプロトタイピングコナミデジタルエンタテインメントtext-to-imagetext-to-3DDreamFusionAIロボ「迷キュー」に挑戦Adobe MAXPreferred NetworksPaLMGitHub CopilotGen-1ControlNet建築イーロン・マスクStable Diffusion XLAudio2FaceGoogle I/OFireflyTikTok立教大学KLabLLaMAハリウッドテキスト画像生成AI法律LoRA論文NianticXRApple Vision ProVeoCEDEC2024Runway Gen-3 AlphaスーパーマリオブラザーズWhiskSIGGRAPH Asia 2024GDC 2025JSAI2025CEDEC2025OpenAI Fiveピクサービッグデータナラティブ眞鍋和子齊藤陽介成沢理恵お知らせMagic Leap Oneサルでもわかる人工知能リップシンキングUbisoft La Forge知識表現IGDAどうぶつしょうぎジェイ・コウガミ音楽ストリーミングマシンラーニング5G対話エンジンシーマン人工知能研究所ゴブレット・ゴブラーズ完全情報ゲームウェイポイントパス検索藤澤仁画像認識DeNA長谷洋平ぎゅわんぶらあ自己中心派ウロチョロステンセントNBAフェイクニュースウィル・ライトレベルデザインGPUALifeオルタナティヴ・マシンサウンドスケープTRPGAI Dungeonゼビウス不気味の谷写真松井俊浩パックマン通しプレイ本間翔太馬淵浩希中嶋謙互レコメンドシステム軍事PyTorchモンテカルロ木探索バンダイナムコスタジオ田中章愛サッカーバスケットボールVAERNNウォッチドッグス レギオンHALOMITMuZeroRival Peakリトル・コンピュータ・ピープルコンピューティショナル・フォトグラフィー絵画シミュレーション坂本洋典釜屋憲彦生物学StyleCLIPmasumi toyotaTextWorldBingMagentaGTC2021CycleGANNetHackAIボイスアクター南カリフォルニア大学NVIDIA CanvasNetEaseナビゲーションメッシュ高橋ミレイ深層強化学習ELYZA DIGESTELIZALEFT 4 DEADプラチナエッグイーサリアムボエダ・ゴティエOmniverse ReplicatorNVIDIA DRIVE SimNVIDIA Isaac SimDisneyAI会話ジェネレーターグランツーリスモ・ソフィーVTuberフォートナイトQosmoポケモンCodexSoul Machinesバーチャルキャラクター対談GTC 2022SiemensクラウドコンピューティングOpenSeaGDC 2022Earth-2エコロジーELYZA Pencil医療キャラクターモーションRPGSIGGRAPH 2022LaMDAマジック:ザ・ギャザリング介護松原仁武田英明フルコトデータ分析MILEWCCFWORLD CLUB Champion Football柏田知大田邊雅彦トレカMax Cooper京都芸術大学ラベル付け秋期GTC2022野々下裕子pixivセキュリティ3DスキャンMicrosoft Designerイラスト柿沼太一ScenarioAIピカソAI素材.comAndreessen HorowitzQA Tech Night下田純也桑野範久DreamerV3大阪大学Blenderゲーム背景Point-EアパレルBIMGPTPhotoshopChatGPT4コミコパTencentTEZUKA2023大阪公立大学オムロン サイニックエックス橋本敦史宮本道人LLaMA 2Hugging FacexAIストライキVoyagerIBMソフトバンクSIGGRAPH2023音源分離ユニバーサルミュージックWeb3BitSummitファインチューニンググランツーリスモ北野宏明立福寛FSM-DNNMindAgent効果音NVIDIA ACE慶應義塾大学ヒストリアAI Frog Interactive新清士ComfyUISuno AIKaKa CreationVOICEVOXGPTs3D Gaussian SplattingGDC 2024ポケットモンスターSIMAGemma 2Inworld AIIEEE早稲田大学Apple IntelligenceWWDCWWDC 2024Perplexityくまうた濱田直希ソニー・インタラクティブエンタテインメント遊戯王佐竹空良九州大学伊藤黎Sakana AIByteDanceLINEヤフーDOOMGameNGen社員インタビューMovie GenPlayable!MobilePeridot早瀬悠真Veo 2SONYDeepSeekGDCCube 3DモリカトロンAIコネクトベンチマークHao AI LabClaudeモリカコミックジョージア工科大学MeshyVeo 3ゲーム映像パラメータ設計バランス調整エージェントシミュレーションDota 2ソーシャルゲーム淡路滋グリムノーツゴティエ・ボエダGautier BoedaJuliusTPRGバーチャル・ヒューマン・エージェントクーガー石井敦茂谷保伯マジック・リープノンファンジブルトークン里井大輝GEMS COMPANY初音ミク転移学習デバッギング北尾まどか将棋ナップサック問題SpotifyReplica Studioamuseクラウドゲーミング和田洋一StadiaSIGGRAPH 2019iPhoneAIGraph予期知能ドラゴンクエストPAIRアルスエレクトロニカ2019逆転オセロニア奥村エルネスト純齋藤精一高橋智隆ロボユニ泉幸典ロボコレ2019意思決定モデルLEFT ALIVE長谷川誠Baby Xロバート・ダウニー・Jr.The Age of A.I.レコメンデーションMOBA研修mynet.ai人工音声プレイ動画群知能Sporeデノイズ画像処理CPUGMAIウィザードリィ西川善司サムライスピリッツストリートファイター山野辺一記大里飛鳥13フェイズ構造Oculus Quest生体情報照明山崎陽斗立木創太GameGANソサエティ5.0SIGGRAPH 2020DIB-RApex LegendsNinjaTENTUPLAYMARVEL Future Fightタイムラプスバスキア階層型強化学習WANN竹内将セリア・ホデントUX認知科学ゲームデザインLUMINOUS ENGINELuminous Productionsパターン・ランゲージちょまどFPSマルコフ決定過程協調フィルタリングAlphaDogfight TrialsStarCraft IIFuture of Life InstituteIntelLAIKARotomationドラゴンクエストライバルズ不確定ゲームEmbeddingGTC2020NVIDIA MAXINEビデオ会議階層的クラスタリングtoio SDK for UnityGDMCMITメディアラボMagendaDDSPKaggleAssassin’s Creed OriginsSea of ThievesmonoAI technologyOculusテストBaldur's Gate 3Candy Crush SagaSIGGRAPH ASIA 2020BigGANMaterialGANReBeLVolvoRival PrakユービーアイソフトメタルギアソリッドVFSM汎用言語モデルChitrakar巡回セールスマン問題ジョルダン曲線リアリティ番組ジョンソン裕子MILEsインタラクティブ・ストリーミングインタラクティブ・メディアLudoArtEmisGROVERFAIRチート検出オンラインカジノRealFlowDeep FluidsMeInGameブレイン・コンピュータ・インタフェースBCILearning from VideoユクスキュルカントエージェントアーキテクチャOCTOPATH TRAVELER西木康智OCTOPATH TRAVELER 大陸の覇者StyleRigいただきストリート大森田不可止ザナック仁井谷正充Azure Machine Learning脱出ゲームHybrid Reward ArchitectureSuper PhoenixProject MalmoProject PaidiaProject LookoutWatch Forジミ・ヘンドリックスカート・コバーンエイミー・ワインハウスダフト・パンクGlenn MarshallStory2HallucinationJukeboxSIFTDCGANDANNCEハーバード大学デューク大学ローグライクゲームNeurIPS 2021ヒップホップサイレント映画環境音粒子群最適化法進化差分法下川大樹高津芳希大石真史BEiTDETRSentropyDiscordCALMプログラミングソースコード生成シチズンデベロッパーGitHubMCN-AI連携モデル並木幸介森寅嘉SIGGRAPH 2021半導体Topaz Video Enhance AIDLSSDynamixyzU-NetADVXLandDEATH STRANDINGEric JohnsonコジマプロダクションデシマエンジンMaxim PeterJoshua Romoffハイパースケープミライ小町テスラTesla BotTesla AI Dayバズグラフニュースタンテキ東芝倉田宜典韻律射影韻律転移コンピュータRPGアップルタウン物語KELDICメロディ言語AstroEgo4D日経イノベーション・ラボ敵対的強化学習GOSU Data LabGOSU Voice AssistantSenpAI.GGMobalyticsAWS Sagemaker形態素解析AWS Lambda誤字検出SentencePiece竹村也哉GOAPAdobe MAX 2021Omniverse AvatarNVIDIA MegatronNVIDIA MerlinNVIDIA Metropolisテキサス大学AI Messenger VoicebotOpenAI CodexHyperStyleRendering with StyleDisneyリサーチGauGANGauGAN2画像言語表現モデルSIGGRAPH ASIA 2021ディズニーリサーチMitsuba2ワイツマン科学研究所CG衣装VRファッションArtflowEponym音声クローニングGopher鑑定Oxia PalusArt RecognitionNHC 2021池田利夫新刊案内マーベル・シネマティック・ユニバースMCUアベンジャーズDigital DomainMasquerade2.0フェイシャルキャプチャー山田暉LSTMモリカトロンAIソリューションコード生成AIAlphaCodeCodeforces自己増強型AICOLMAPADOPGANverse3DグランツーリスモSPORTGTソフィーFIAグランツーリスモチャンピオンシップDGX A100Webcam VTuber星新一賞Live NationWeb3.0AIOpsスマートコントラクトメディア政治NightCafeLuis Ruiz東京工業大学博報堂ラップZ世代AIラッパーシステムプラスリンクス ~キミと繋がる想い~STCStyle Transfer ConversationRCPRinna Character PlatformAmeliaGateboxANIMAK逢妻ヒカリセコムバーチャル警備システム損保ジャパン上原利之アッパーグラウンド品質保証AutodeskBentley SystemsワールドシミュレーターH100COBOLDGX H100DGX SuperPODInstant NeRFartonomousbitGANsコミュニティ管理オンラインゲーム気候変動マックス・プランク気象研究所ビョルン・スティーブンス気象モデル気象シミュレーション環境問題SDGsメモリスタ音声変換Veap JapanEAP福井千春メンタルケアEdgar Handy東京理科大学産業技術総合研究所リザバーコンピューティングソニーマーケティングもじぱ暗号通貨FUZZLEAlterationオープンワールドAIFAP2EStyleGAN-NADAUnity for IndustryGLIDEAvatarCLIPSynthetic DataSonanticCohereUrzas.aiKikiZoetic AIペットDigital Dream LabsCozmoタカラトミーLOVOTMOFLINRomiミクシィユニロボットユニボGato汎用強化学習AIロンドン芸術大学Google BrainSound ControlSYNTH SUPERKarl SimsArtnomeICONATE浜中雅俊福井健策WikipediaSphereXaver 1000養蜂Beewiseフィンテック投資MILIZE三菱UFJ信託銀行西成活裕群衆マネジメントライブビジネス新型コロナ周済涛清田陽司サイバネティックス人工知能史AI哲学マップ星新一StyleGAN-XLStyleGAN3GANimatorVoLux-GANProjected GANSelf-Distilled StyleGANニューラルレンダリングPLATOframe.ioFoodly中川友紀子アールティBlenderBot 3Meta AIマーク・ザッカーバーグWACULAIライティングAIのべりすとQuillBotCopysmithJasperヴィトゲンシュタイン論理哲学論考PromptBaseバンダイナムコネクサスユーザーレビューmimicBaiduERNIE-ViLG古文書凸版印刷AI-OCR画像判定実況パワフルサッカー桃太郎電鉄桃鉄パワサカ岩倉宏介PPOMachine Learning Project Canvas国立情報学研究所石川冬樹スパコンスーパーコンピュータ松岡 聡TSUBAME 1.0TSUBAME 2.0ABCI富岳Society 5.0夏の電脳甲子園座談会NVIDIA GET3DAI絵師UGCPGCNovelAINovelAI Diffusionモーションデータポーズ推定メッシュ生成メルセデス・ベンツMagic LeapEpyllionマシュー・ボールムーアの法則Adobe MAX 2022Adobe ResearchGalactica映像解析東芝デジタルソリューションズSATLYS 映像解析AIPFN 3D ScanPFN 4D ScanDreamUpDeviantArtWaifu Diffusion元素法典Novel AICALAアフォーダンスPaLM-SayCanCode as PoliciesCaPコリジョンチェック山口情報芸術センター[YCAM]YCAMアンラーニング・ランゲージカイル・マクドナルドローレン・リー・マッカーシー鎖国[Walled Garden]​​プロジェクトSIGGRAPH ASIA 2022VToonifyControlVAE変分オートエンコーダーフォトグラメトリ回帰型ニューラルネットワークDeepJoinAzure OpenAI ServiceDeepLDeepL Writeシンギュラリティレイ・カーツワイルヴァーナー・ヴィンジRunway ResearchMake-A-VideoPhenakiDreamixText-to-ImageモデルLatitudeneoAIDreamIconmignstudiffuse対話型AIモデルnotenote AIアシスタントKetchupAI NewsArt SelfieArt TransferPet PortraitsBlob OperaクリムトクリティックネットワークアクターネットワークDMLabControl SuiteAtari 100kAtari 200MYann LeCun鈴木雅大コンセプトアートColie Wertzリドリー・スコット絵コンテストーリーボードPaLM APIMakerSuiteSkebDreambooth-Stable-DiffusionGoogle EarthGEPPETTO AIStable Diffusion web UIAI modelAI ModelsZMO.AIMOBBY’SモビーディックダイビングアウトドアAIスキャニング自動採寸3DLOOKSizerワコールスニーカーUNSTREETNewelseCheckGoods二次流通中古市場Dupe Killer偽ブランド配信ソニー・ピクチャーズ アニメーションFosters+PartnersZaha Hadid ArchitectsライブポートレイトWonder Studio土木インフラAmazon BedrockX.AIX Corp.TwitterXホールディングスMagiSDXLRTFKTNIKEClone X村上隆Digital MarkSnapchatクリエイターコミュニティバーチャルペットNVIDIA NeMo Serviceヴァネッサ・ローザVanessa A Rosa陶芸Play.ht音声AILiDARPolycamdeforumハーベストForGamesゲームマーケット岡野翔太郡山喜彦ジェフリー・ヒントンGoogle I/O 2023武蔵野美術大学BingAILightroomCanvaBOOTHpixivFANBOX虎の穴Fantiaとらのあな集英社少年ジャンプ+ComicCopilotゲームマスターInowrld AIMODGhostwriterSkyrimスカイリムRPGツクールMZChatGPT_APIMZダンジョンズ&ドラゴンズOracle RPG深津貴之xVASynthLaser-NVMERFAlibabaVQRFnvdiffrecNeRFMeshingLERFマスタリングリアム・ギャラガーグライムスBoomyジョン・レジェンドザ・ウィークエンドドレイクエッジワークス日本音楽作家団体協議会FCAVoiceboxさくらインターネットぷよぷよTCGQRコード囲碁デンソーデンソーウェーブ原昌宏日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会トヨタ自動車かんばん方式プロット生成FastGAN4コママンガElevenLabsHeyGenAfter Effects絵本出版Ammaar ReshiStoriesStoryBirdVersedProlificDreamerUnity SentisUnity MuseCaleb Ward宮田龍清河幸子西中美和安野貴博斧田小夜CM3leonStable DoodleT2I-Adapter日本マネジメント総合研究所Lily Hughes-RobinsonColossal Cave AdventureAdventureGPTリリー・ヒューズ=ロビンソンBabyAGIGPT-3.5 Turboカーリングウィンブルドン戦術分析パフォーマンス測定IoTProFitXWatsonxAthleticaコーチング北見工業大学北見カーリングホール画像解析じりつくんNTT SportictAIカメラSTADIUM TUBEPixelllot S3AIスマートコーチDreamboothヤン・ルカンPerfusionニューラル物理学毛髪荒牧英治中ザワヒデキ大屋雄裕中川裕志Adreeseen HorowitzNVIDIA Avatar Cloud EngineReplica StudiosSmart NPCsRoblox StudioPromethean AIMusiioEndelSonarSonar+DDolby AtmosSonar Music Festivalライゾマティクス真鍋大度花井裕也Ritchie HawtinErica SynthUfuk Barış MutluJapanese InstructBLIP Alpha日本新聞協会AIいらすとやAI PicassoEmposyAIタレントAIタレントエージェンシーmodi.aiBitSummit Let’s Go!!デジタルレプリカGOT7synthesiaHumanRFActors-HQSAG-AFTRAWGAチャーリー・ブルッカー岡野原大輔自己教師あり学習In-Context Learning(ICL)量子コンピュータqubitIBM Quantum System 2ダリオ・ヒルジェン・スン・フアンHuggingFaceStable Audio宗教仏教コカ・コーラ食品Coca‑Cola Y3000 Zero SugarCopilot Copyright Commitmentテラバース京都大学音声解析感情分析周 済涛ステートマシンディープニューラルネットワークハイブリッドアーキテクチャAdobe Max 2023Bing ChatBing Image CreatorAssistant with BardThe ArcadeSearch Generative ExperienceDynalangVLE-CEAI ActEUArs ElectronicaAI規制欧州委員会欧州議会欧州理事会MusicLMAudioLMMusicCapsAudioCraftMubertMubert RenderGen-2Runway AI Film FestivalPreVizCharacter-LLM復旦大学Chat-Haruhi-Suzumiya涼宮ハルヒEmu VideoペリドットDream TrackMusic AI ToolsLyriaYahoo!知恵袋インタラクティブプロンプトAI石渡正人手塚プロダクション林海象古川善規大規模再構成モデルLRMObjaverseMVImgNetOne-2-3-453Dガウシアンスプラッティングワンショット3D生成技術FGDCFuture Game Development Conference佐々木瞬Anique中村太一エグゼリオCopilotserial experiments lainAI lainPCGPCGRLDungeons&Dragonsビートルズザ・ビートルズ: Get BackDemucs音楽編集ソフトAdobe AuditioniZotopeRX10MoisesレベルファイブGenie AISIGGRAPH Asia 2023C·ASEFLAREダンスMagicAnimateAnimate Anyoneインテリジェントコンピュータ研究所アリババDreaMovingVISCUITScratchスクラッチビスケットプログラミング教育VALL-EDeepdub.aiAUDIOGENEvoke MusicAutoFoleyColourlab.AiディズニーLargo.aiCinelyticTaskadePika.artAI Filmmaking AssistantAI Screenwriter芥川賞文学恋愛タップルAbema TVNEC木村屋GPT Store生成AIチェッカーユーザーローカル九段理江東京都同情塔4Dオブジェクト生成モデルAlign Your GaussiansAYGMAV3Dファーウェイ4D Gaussian Splatting4D-GSGlazeWebGlazeNightShadeSpawningHave I Been Trained?FortniteUnreal Editor For FortniteVolumetricsAIワールドジェネレーターRosebud AI GamemakerLayerCharisma.ai調査Meta QuestIP強いAI弱いAILumiereUNetImageFXMusicFXTextFXKeyframerGemini 1.5AI StudioVertex AIChat with RTXSlackSlack AIPokémon Battle Scopekanaeru占い行動ロジック生成AIConvaiNTTドコモEmemeGenie汎用AIエージェントAIファッションウィークインフルエンサーGrok-1Mixture-of-ExpertsMoEClaude 3Claude 3 HaikuClaude 3 SonnetClaude 3 Opus森永乳業C2PAゲーミフィケーションTomo KiharaPlayfool遊び​​tsukurun地方創生吉田直樹素材OpenAI JapanVoice EngineCommand R+Oracle Cloud InfrastructureGoogle WorkspaceUdio立命館大学京都精華大学TacticAINPMPFOOHProject AstraGoogle I/O 2024感情認識音声加工マルタ大学田中達大Move AIICRA2024大規模基盤モデルTorobo東京ロボティクスインピーダンス制御深層予測学習日立製作所尾形哲也AIREC汎用ロボットオムロンサイニックエックスViLaInPDDLニューサウスウェールズ大学Claude Sammutオックスフォード大学Lars Kunze杉浦孔明田向権VASA-1VoxCeleb2AniTalker上海大学LumaDream MachineNTTAI野々村真GPT-4-turbo佐藤恵助大道麻由物語構造分析慶応義塾大学渡邉謙吾ここ掘れ!プッカ大柳裕⼠加納基晴研究開発事例赤羽進亮UDI(Universal Duel Interface)第一工科大学小林篤史荻野宏実ビヘイビアブランチWPPGeneral Computer Control(GCC)CradleSpiral.AIItakoLLM-7b静岡大学明治大学北原鉄朗中村栄太日本大学ヤマハ前澤陽増田聡採用科学史AIサイエンティストTerraAI Overview電通AICO2BitSummit DriftOmega CrafterSPACE INVADIANS西島大介吉田伸一郎SIGGRAPH2024Motion-I2VToonify3D生成対向ネットワーク拡散モデルDiffusionうめ小沢高広ドリコムai andSaaSインサイトカスタマーサポートComfyUI-AdvancedLivePortraitGUIVideo to VideoiPhone 16OpenAI o1AIスマートリンクシャープウェアラブルCE-LLMCommunication Edge-LLMAIペットYahoo!ニュースAI Comic FactoryAI comic GeneratorComicsMaker.aiLlamaGen.aiGAZAIFlame Planner動画ゲーム生成モデルVirtuals ProtocolMarioVGG松原卓二Art Transfer 2Art Selfie 2Musical CanvasThe Forever LabyrinthRefik AnadolAlexander RebenRhizomatiksMolmoPixMoQwen2 72BDepth ProVARIETASAI面接官キリンホールディングス空間コンピューティングDream ScreenSynthIDFirefly Video ModelStable Video 4DAI受託開発事例田中志弥Playable!3DAdobe MAX 2024SneaksIllustratorMeta Quest 3XR-ObjectsOrion防犯O2Scam DetectionLive Threat Detection乗換NAVITIMEKaedim3DFY.aiLuma AIAvaturnBestatOasisDecartDejaboom!UnboundedEtched声優パブリシティ権日本俳優連合日本芸能マネージメント事業者協会日本声優事業社協議会IAPPTripo 2.0Meta 3D Genスマートシティ都市計画松本雄太Genie 2World LabsCybeverThird Dimension AI東北大学Gemini 2.0フロンティアワークス機械翻訳SimplifiedAI Voice over GeneratorAI Audio EnhancerエーアイAITalkコエステーションPlayStationVRMLTechno Magicゴーストバスターズスパイダーマンポリフォニー・デジタル荒牧伸志Project SidAlteraRobert YangRazerProject AVAStreamlabsIntelligent Streaming AssistantProject DIGITSスーパーコンピューターエージェンテックAI Shortsテルアビブ大学DiffUHaulTrailBlazerヴィクトリア大学ウェリントンzeroscopeQNeRFカーネギーメロン大学RALFグラフィックメイクCanvasProjectsDeepSeek-R1LoopyリップシンクCyber​​HostOmniHuman-1CSAMImagen 3Google LabsMicrosoft Museゲーム生成モデルWHAMデモンストレーターChatGPT Edu滋賀大学キリンビール桜AIカメラSolist-AIロームFactorioカリフォルニア大学GamingAgentAnthropicClaude 3.7 SonnetFactorio Learning EnvironmentFLEDeepseek-v3Gemini-2-FlashLlama-3.3-70BGPT-4o-MiniZOZO NEXTZOZOFashion Intelligence SystemPartial Visual-Semantic EmbeddingWEARGPT-4Vソイル大学AIパズルジェネレーターDolphinGemmaWild Dolphin ProjectSoundStreamトークナイザー音声処理技術GPT-4.1GPT-4.1 miniGPT-4.1 nanoLINE AILINE AIトークサジェストGTC2025Fuxi LabNaraka:Bladepoint MobileバトルロイヤルビヘイビアツリーSoftServeALNAIRAMRIBLADEGAGAQUEENRunway Gen-4SkyReelsStable Virtual CameraIntangibleブライアン・イーノEnoBrain OneAlphaEvolveContinuous Thought Machine(CTM)ArmStable Audio Open SmallWord2WorldSTORY2GAMEウィットウォーターランド大学森川の頭の中花森リドGoogle I/O 2025FlowLyra 2MusicFX DJAnimon.aiツインズひなひまMayaDeep Q-LearningAlphaGOスペースインベーダープリンス・オブ・ペルシャドラゴンクエストIV堀井雄二山名学タイトーカプコンUbi AnvilエンジンV1 Video ModelArtificial AnalysisVideo ArenaVideo Model LeaderboardClaude 3.5Mistral樋口恭介Claude 4小川 昴ホラーゲームStable Diffusion 1.5階層型物語構造夏目漱石漱石書簡京都情報大学院大学上野未貴ブラウザCometKiroAww Inc.Visual BankTHE PENFUJIYAMA AI SOUND富士通西浦めめヘッドウォータース下斗米貴之ディプロマシーOpenAI o3Cluade Opus 4ChatGPT o3カリフォルニア大学サンディエゴ校Everyテトリス逆転裁判Gemini 2.5-proGPT-5ロゼッタ広報MavericksNoLang 4.0gpt-oss金井大組織作りCygnusTaurus笠原達也バグチケット都築圭太仁木一順ライフレビューSIGGRAPH 2025Text-to-MotionMiegakure

【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

【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。

【関連記事】完全自動デバッグAIや格闘ゲーム接待AIの実現に向けたモリカトロンの挑戦

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

RELATED ARTICLE関連記事

【AI受託開発事例】ゲームとAI、ソフトウェア開発の強みを活かした協働を実現|ベリサーブ様

2024.11.07モリカトロン

【AI受託開発事例】ゲームとAI、ソフトウェア開発の強みを活かした協働を実現|ベ...

【CEDEC 2024】『Red Ram』と『言霊の迷宮』から見えてくる”生成AI駆動型ゲーム”の現状と可能性

2024.9.20モリカトロン

【CEDEC 2024】『Red Ram』と『言霊の迷宮』から見えてくる”生成A...

生活にとけこむAIとの生き方を考える:学校関係者×AI体験コンテンツ開発者による座談会 後編

2022.11.08モリカトロン

生活にとけこむAIとの生き方を考える:学校関係者×AI体験コンテンツ開発者による...

RANKING注目の記事はこちら