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
ディープラーニング機械学習CGCGへの扉安藤幸央GANニューラルネットワーク月刊エンタメAIニュース三宅陽一郎強化学習音楽モリカトロンAIラボインタビュー敵対的生成ネットワークQAOpenAI河合律子スクウェア・エニックスシナリオキャラクターAINVIDIAFacebookデバッグCEDEC2019ルールベースプロシージャルDeepMind人工知能学会ビヘイビア・ツリーGoogleCEDEC2020ゲームAI映画SIGGRAPH遺伝的アルゴリズム不完全情報ゲームメタAIナビゲーションAI森川幸人畳み込みニューラルネットワーク自然言語処理深層学習マイクロソフトAIと倫理グーグルGDC 2021CEDEC2021GDC 2019マルチエージェントVRボードゲームロボットStyleGAN自動生成GPT-3CNNVFXモリカトロンゲームプレイAIファッションHTN階層型タスクネットワークJSAI2020TensorFlowMicrosoftイベントレポートテストプレイ水野勇太アニメーションガイスターNPCCLIPアートtoio吉本幸記JSAI2021スポーツディープフェイクシムピープル汎用人工知能大内孝子GDC Summereスポーツ対話型エージェントeSportsBLUE PROTOCOLシーマン小説DALL-EStyleGAN2AlphaZeroカメラ環世界中島秀之NFT懐ゲーから辿るゲームAI技術史研究DARPAドローンシムシティAI美空ひばり手塚治虫Electronic Artsメタデータブロックチェーン通しプレイOpenAI Five本間翔太CM倫理ピクサーAdobe作曲中嶋謙互Amadeus CodeMicrosoft AzureアストロノーカキャリアナラティブAmazon音声認識ロボティクスPyTorchDQN眞鍋和子バンダイナムコスタジオUnity齊藤陽介マインクラフトお知らせAIアートサルでもわかる人工知能VAEUbisoftUbisoft La ForgeワークショップGenvid Technologies知識表現ウォッチドッグス レギオン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クラウド斎藤由多加リトル・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GPT-2完全情報ゲーム坂本洋典釜屋憲彦ウェイポイントパス検索藤澤仁生物学画像認識DeNA長谷洋平鴫原盛之masumi toyota宮路洋一TextWorldSIGGRAPH ASIAソニーCycleGANフェイクニュースGPUALifeZork人工生命オルタナティヴ・マシンサウンドスケープMCS-AI動的連携モデルASBSマンガぱいどんTEZUKA2020ナビゲーションメッシュ松井俊浩スパーシャルAIマーケティングApex LegendsELIZANinjaコンピュータRPGアップルタウン物語KELDICメロディ言語ゲームTENTUPLAYLEFT 4 DEADMARVEL Future FightAstroタイムラプスEgo4Dバスキアバーチャルヒューマン日経イノベーション・ラボ敵対的強化学習階層型強化学習GOSU Data LabWANNGOSU Voice Assistant竹内将SenpAI.GGMobalytics馬淵浩希Cygames岡島学AWS Sagemaker映像セリア・ホデント形態素解析UXAWS Lambda誤字検出認知科学BERTゲームデザインSentencePieceLUMINOUS ENGINEプラチナエッグLuminous Productionsイーサリアムパターン・ランゲージ竹村也哉ちょまどビッグデータ模倣学習FPSマルコフ決定過程スタンフォード大学パラメータ設計テニスバランス調整レコメンドシステム協調フィルタリング人狼知能軍事AlphaDogfight TrialsエージェントシミュレーションStarCraft IIFuture of Life InstituteIntelLAIKARotomationドラゴンクエストライバルズ不確定ゲームDota 2モンテカルロ木探索ソーシャルゲームEmbeddingGTC2020NVIDIA MAXINE淡路滋ビデオ会議グリムノーツゴティエ・ボエダGautier Boeda階層的クラスタリングaiboJuliusSIETPRGバーチャル・ヒューマン・エージェントtoio SDK for Unityクーガー田中章愛石井敦銭起揚茂谷保伯MinecraftGDMC成沢理恵MITメディアラボ著作権マジック・リープMagic Leap OneMagendaノンファンジブルトークンDDSPサッカー里井大輝KaggleバスケットボールAssassin’s Creed OriginsSea of ThievesGEMS COMPANYmonoAI technologyアバター初音ミクOculus転移学習テストBaldur's Gate 3Candy Crush SagaSIGGRAPH ASIA 2020デバッギングBigGANMaterialGANリップシンキングRNNReBeL自動運転車VolvoRival Prakユービーアイソフト北尾まどかHALO将棋メタルギアソリッドVFSMナップサック問題汎用言語モデルSpotifyMITReplica StudioamuseChitrakar巡回セールスマン問題ジョルダン曲線5GMuZeroクラウドゲーミングRival Peak和田洋一リアリティ番組Stadiaジョンソン裕子MILEs対話エンジンインタラクティブ・ストリーミングインタラクティブ・メディアシーマン人工知能研究所Ludoゴブレット・ゴブラーズTransformerSIGGRAPH 2019ArtEmis絵画ARGROVERFAIRAIりんなチート検出オンラインカジノアップルRealFlowiPhoneシミュレーションDeep FluidsMeInGameAIGraphブレイン・コンピュータ・インタフェースBCILearning from Video予期知能ユクスキュルカント哲学ドラゴンクエストエージェントアーキテクチャPAIROCTOPATH TRAVELER西木康智OCTOPATH TRAVELER 大陸の覇者アルスエレクトロニカ2019StyleCLIPStyleRig逆転オセロニア奥村エルネスト純いただきストリート齋藤精一大森田不可止高橋智隆ロボユニザナック泉幸典仁井谷正充ロボコレ2019ぎゅわんぶらあ自己中心派Azure Machine Learning意思決定モデル脱出ゲームHybrid Reward ArchitectureウロチョロスSuper Phoenix理化学研究所Project Malmo教育Project PaidiaProject LookoutWatch ForBingLEFT ALIVE長谷川誠ジミ・ヘンドリックスBaby Xカート・コバーンロバート・ダウニー・Jr.エイミー・ワインハウスMagentaYouTubeダフト・パンクSFGlenn MarshallThe Age of A.I.Story2HallucinationレコメンデーションJukeboxGTC2021テンセントSIFTDCGANMOBADANNCE人事ハーバード大学研修デューク大学mynet.aiローグライクゲームNetHack人工音声NeurIPS 2021はこだて未来大学プレイ動画ヒップホップサイレント映画NBA環境音現代アートエージェント粒子群最適化法進化差分法群知能下川大樹ウィル・ライト高津芳希大石真史BEiTレベルデザインDETRSporeAIボイスアクターデノイズ南カリフォルニア大学画像処理NVIDIA CanvasSentropyCPUDiscordCALMプログラミングソースコード生成GMAIシチズンデベロッパーTRPGGitHubウィザードリィMCN-AI連携モデルAI Dungeon西川善司並木幸介サムライスピリッツ森寅嘉ゼビウスSIGGRAPH 2021ストリートファイター半導体Topaz Video Enhance AI栗原聡DLSS山野辺一記NetEase大里飛鳥DynamixyzモーションキャプチャーU-Net13フェイズ構造アドベンチャーゲームADVXLandAGI手塚眞DEATH STRANDING不気味の谷Eric JohnsonOculus Questコジマプロダクション生体情報デシマエンジンインディーゲーム写真高橋ミレイ照明Maxim PeterJoshua Romoffハイパースケープ山崎陽斗深層強化学習立木創太バンダイナムコ研究所ミライ小町テスラGameGANELYZAパックマンTesla BotTesla AI Dayソサエティ5.0ELYZA DIGESTSIGGRAPH 2020バズグラフニュースタンテキ東芝DIB-R倉田宜典3D音声合成韻律射影広告韻律転移

よりリアルに人間らしく。進化するNPC開発の最前線

2020.12.28ゲーム

よりリアルに人間らしく。進化するNPC開発の最前線

RPGで登場するNPC(Non Player Character)は、このジャンルの進化に合わせて複雑に行動できるようになりました。こうしたNPCの進化を語る上で欠かせないのが、AI技術です。というのも、NPCに高度な演出が要求されるに伴い、複雑な状況に対応できるAIが制御するようになったからです。この記事では、NPC開発の歴史を簡単に振り返った上で、最新ゲームにおけるNPC開発事例を紹介します。

NPC開発の基本と現状

ユービーアイソフトシンガポールは2019年12月、NPC開発の歴史をまとめたブログ記事を公開しました(厳密にはユービーアイソフト本社が公開した仏語の記事を翻訳したもの)。今日のNPC開発につながるアイデアとして、1990年代から使われていた有限状態機械(’Finite State Machine’、以後「FSM」と略記)が知られています。FSMは、NPCの振舞いを状態の遷移として定義します。例えば、番兵NPCの状態は、プレイヤーキャラクターが遠いときは「監視」、近づいてきたら「攻撃」と定義できます。NPCは、FSMによって定義された複数の状態を循環するようにして行動することになります。

FSMと並ぶNPC開発の基本手法として知られているのが、ビヘイビア・ツリーです。2004年頃に『HALO』シリーズに導入されたこのアイデアは、NPCが何らかの行動を選択する構造を定義します。具体的には、行動のトリガーとなるイベントとイベントから帰結する行動を分岐木として記述していきます。行動ツリーを使うと条件分岐を視覚的にわかりやすく表現できるため、NPCの行動を定義する手法として急速に普及しました。

NPC開発手法として近年台頭したのが、強化学習です。この手法は、何らかの目標を達成した場合に報酬を与えられるように設定されたNPCが、報酬を最大化するように行動するというものです。この手法が使われた事例として、『メタルギアソリッドV』があります。敵役のNPCは頭ばかり撃たれると、ヘルメットを被るようになります。この事例では「プレイヤーを倒す」という報酬が減らないように、戦術を最適化したと言えます。

現在ではさまざまな手法を組み合わせてNPCを開発していますが、開発手法が進化しても変わらない基本原則があります。それは、「NPCはプレイヤーより賢くなり過ぎない」ことです。NPCはあくまで脇役であり、プレイヤーが活躍する機会を奪ってしまうほどに強くなってはならないのです。

プレイヤーとNPCの垣根を壊す『ウォッチドッグス レギオン』

NPCは、その定義からしてプレイヤーが操作しないものです。しかし、2020年10月29日にリリースされた『ウォッチドッグス レギオン』は、プレイヤーとNPCの間にある垣根を壊すようなゲームシステムを採用しています。架空の現代ロンドンが舞台となった同ゲームは、テロ集団と戦うためにプレイヤーがNPCをスカウトします。スカウトしたNPCはプレイヤーが操作するキャラクターとなり、さまざまなスキルを使ってミッションをクリアします。

ウォッチドッグス レギオンを特集したテック系メディアPCMagが公開した2020年10月の記事によると、NPCにはそれぞれに生活リズムがあり、行動原理も異なります。例えば、あるNPCの仲間を倒すと、そのNPCはプレイヤーに敵対的に振舞うようになります。こうした生活リズムの設定にはFSMの手法が使われ、行動原理は行動ツリーによって設定されていると推測されます。

ウォッチドッグス レギオンが独創的なのは、プレイヤーとロンドンのあいだの社会的関係をもゲームで再現しているところです。同ゲームで採用されているセンシスシステム(「センシス(Census)は国勢調査を意味する英単語」)は、プレイヤーと特定のNPC集団の関係を決定するものです。具体的には、プレイヤーがある地区で暴力的な行動を繰り返すと、その地区におけるプレイヤーの評判が下がり、NPCをスカウトするのが難しくなります。このシステムは、心理学で論じられる群集心理をゲームに実装したものとも見れます。

ウォッチドッグス レギオンは、プレイヤーとNPCの関係をミクロレベルとマクロレベルの両面からリアルに表現していると言えるでしょう。

「常識」を教える必要があった『Rival Peak』のNPC

Facebookが2020年12月1日に発表したリアリティ番組『Rival Peak』では、NPCに関する野心的なアイデアが試みられています。同番組は、12人の出演者が森のなかでサバイバルする様子を視聴する番組です。単なるリアリティ番組との相違点は、視聴者が番組の進行に影響を及ぼせるインタラクティブなところです。例えば、視聴者が特定の出演者を応援すると、クラフト作業速度が上がったりします。もうひとつの相違点は、出演者はすべてAIで駆動するNPCであるところです。

Rival Prakに使われているミドルウェア「Genvid SDK」を提供するGenvid Technologiesが公開しているブログ記事では、AIに関する開発秘話が紹介されています。そうした秘話のなかには、サバイバルをリアルに再現するためにNPCがさまざまに行動できるようにした結果、開発初期に以下のような問題が生じたというものがあります。

・空腹になるとほかのNPCを殺して食べてしまった(カニバリズムの発生)。

・水筒を持っているにも関わらず、水たまりに直接口をつけて飲んでいた。

・カニバリズムを回避するために、(動物から)食べる肉を取り出せるという設定を追加したところ、NPC自身を殺して食べようとした。

以上のような問題は、AIに大きな行動の自由を与えたために生じたと考えられます。実のところ、AIはさまざまな可能性のなかから問題解決に必要な知識や行動を絞り込むことを苦手としています。こうしたAIの弱点はフレーム問題と呼ばれており、いまだに決定的な解決策がないのです。人間も日々フレーム問題に直面していると考えられますが、人間の場合には「常識」のような考える枠組みがあるので、あまりに突飛な行動を選択したり、行動不能に陥ったりせずに生きています。

対してAIは、人間であれば説明しなくても心得ている常識をすべて教える必要があります。それゆえ、Rival Peak開発時には以上のようなAIの「非常識な」行動が観察されるたびに、道徳的タブーに相当するものを実装していきました。

Rival Peakは野心的なアイデアを試みているがゆえに、今後もAIに予期せぬトラブルが生じると予想されます。しかし、そうしたトラブルをひとつずつ解決して行けば、より「人間らしい」AIが実現して、NPCの疑似的な心として駆動することでしょう。

Writer:吉本幸記、Image by Ubisoft

RELATED ARTICLE関連記事

【CEDEC2021】ブロックチェーンゲームにおける報酬設計

2021.10.27ゲーム

【CEDEC2021】ブロックチェーンゲームにおける報酬設計

【CEDEC2020】メタAIを発展させるパターン・ランゲージからデザインパターンへの応用

2020.9.18ゲーム

【CEDEC2020】メタAIを発展させるパターン・ランゲージからデザインパター...

【GDC2021】『DEATH STRANDING』のNPCがプレイヤーを追跡する仕組み

2021.9.06ゲーム

【GDC2021】『DEATH STRANDING』のNPCがプレイヤーを追跡す...

RANKING注目の記事はこちら