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への扉機械学習安藤幸央ディープラーニング月刊エンタメAIニュースGAN河合律子OpenAI音楽ニューラルネットワークNVIDIA三宅陽一郎強化学習吉本幸記QAGoogleFacebook人工知能学会GPT-3自然言語処理グーグルDeepMind大内孝子森川幸人敵対的生成ネットワークキャラクターAIスクウェア・エニックスモリカトロンAIラボインタビューマイクロソフトルールベースシナリオAIと倫理映画デバッグアートDALL-E2StyleGAN倫理ゲームプレイAINFT自動生成SIGGRAPHメタAIテキスト画像生成ロボット深層学習CEDEC2019プロシージャル遺伝的アルゴリズムテストプレイモリカトロンStable DiffusionDALL-Eビヘイビア・ツリーディープフェイクCEDEC2021CEDEC2020ゲームAIVFXデジタルツインメタバース不完全情報ゲームVRナビゲーションAINPC畳み込みニューラルネットワークCLIP画像生成GDC 2021JSAI2022GDC 2019マルチエージェントCEDEC2022AIアート画像生成AIボードゲームファッション懐ゲーから辿るゲームAI技術史toioCNNAdobeUnity著作権小説アニメーション鴫原盛之HTN階層型タスクネットワーク汎用人工知能JSAI2020TensorFlowインタビューBERTMicrosoftイベントレポート対話型エージェントロボティクスMetaMinecraft水野勇太Genvid TechnologiesガイスターStyleGAN2GTC2022教育ソニーJSAI2021スポーツ研究シムピープルMCS-AI動的連携モデルマンガマーケティングGDC SummerバーチャルヒューマンブロックチェーンMidjourneyアストロノーカキャリアNVIDIA OmniverseeスポーツAmazoneSportsDQNBLUE PROTOCOLシーマンアバターOmniverseUbisoftメタAlphaZeroTransformerGPT-2AIりんなカメラ環世界中島秀之哲学ベリサーブPlayable!ChatGPT理化学研究所SIGGRAPH ASIADARPAドローンシムシティImagenZorkバイアスモーションキャプチャーTEZUKA2020AI美空ひばり手塚治虫バンダイナムコ研究所スパーシャルAIElectronic Arts3DメタデータLEFT 4 DEAD通しプレイOpenAI Five本間翔太CMピクサープラチナエッグイーサリアム作曲ボエダ・ゴティエビッグデータ中嶋謙互Amadeus Codeデータ分析Microsoft AzureMILE模倣学習ナラティブスタンフォード大学アーケードゲームOmniverse ReplicatorWCCFレコメンドシステムNVIDIA DRIVE SimWORLD CLUB Champion FootballNVIDIA Isaac Simセガ柏田知大軍事サイバーエージェント田邊雅彦トレーディングカードトレカ音声認識メディアアートPyTorch眞鍋和子バンダイナムコスタジオaibo合成音声齊藤陽介マインクラフトお知らせMagic Leap Oneチャットボットサルでもわかる人工知能VAE3DCGリップシンキングUbisoft La Forge自動運転車ワークショップ知識表現ウォッチドッグス レギオンIGDA秋期GTC2022どうぶつしょうぎEpic Gamesジェイ・コウガミ音楽ストリーミングMITAIロボ「迷キュー」に挑戦野々下裕子徳井直生マシンラーニング5GMuZeroRival Peakクラウド対話エンジン斎藤由多加リトル・コンピュータ・ピープルCodex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rinnaイラストシミュレーションデジタルヒューマン完全情報ゲーム坂本洋典PaLM釜屋憲彦ウェイポイントパス検索対談藤澤仁生物学GTC 2022画像認識GPT-3.5SiemensStyleCLIPDeNA長谷洋平masumi toyota宮路洋一OpenSeaGDC 2022TextWorldジェネレーティブAIEarth-2BingMagentaSFELYZA Pencil松尾豊GTC2021CycleGANデータマイニング東京大学NetHackはこだて未来大学キャラクターモーションフェイクニュースエージェントRPGSIGGRAPH 2022レベルデザインAIボイスアクターNVIDIA CanvasGPUALife人工生命オルタナティヴ・マシンサウンドスケープLaMDAAI DungeonASBS栗原聡ぱいどんテキスト生成不気味の谷ナビゲーションメッシュ松井俊浩ELYZAフルコトELYZA DIGEST音声合成西成活裕Apex LegendsELIZA群衆マネジメントNinjaコンピュータRPGライブビジネスアップルタウン物語新型コロナKELDIC周済涛メロディ言語清田陽司ゲームTENTUPLAYサイバネティックスMARVEL Future FightAstro人工知能史タイムラプスEgo4DAI哲学マップバスキア星新一日経イノベーション・ラボStyleGAN-XL敵対的強化学習StyleGAN3階層型強化学習GOSU Data LabGANimatorWANNGOSU Voice AssistantVoLux-GAN竹内将SenpAI.GGProjected GANMobalyticsSelf-Distilled StyleGAN馬淵浩希Cygamesニューラルレンダリング岡島学AWS SagemakerPLATO映像セリア・ホデント形態素解析frame.ioUXAWS LambdaFoodly誤字検出森山和道認知科学中川友紀子ゲームデザインSentencePieceアールティLUMINOUS ENGINELuminous ProductionsBlenderBot 3パターン・ランゲージ竹村也哉Meta AIちょまどマーク・ザッカーバーグGOAPWACULAdobe MAX 2021自動翻訳AIライティングOmniverse AvatarAIのべりすとFPSNVIDIA RivaQuillBotマルコフ決定過程NVIDIA MegatronCopysmithNVIDIA MerlinJasperNVIDIA Metropolisパラメータ設計テニスバランス調整協調フィルタリング人狼知能テキサス大学AlphaDogfight TrialsAI Messenger VoicebotエージェントシミュレーションOpenAI CodexStarCraft IIHyperStyleMax CooperFuture of Life InstituteRendering with StyleIntelDisney類家利直LAIKADisneyリサーチヴィトゲンシュタインRotomationGauGAN論理哲学論考GauGAN2京都芸術大学ドラゴンクエストライバルズ画像言語表現モデル不確定ゲームSIGGRAPH ASIA 2021PromptBaseDota 2モンテカルロ木探索ディズニーリサーチMitsuba2バンダイナムコネクサスソーシャルゲームEmbeddingワイツマン科学研究所ユーザーレビューGTC2020CG衣装mimicNVIDIA MAXINEVRファッションBaidu淡路滋ビデオ会議ArtflowERNIE-ViLGグリムノーツEponym古文書ゴティエ・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画像判定JuliusSIE鑑定ラベル付けTPRGOxia Palus大澤博隆バーチャル・ヒューマン・エージェントtoio SDK for UnityArt RecognitionSFプロトタイピングクーガー田中章愛実況パワフルサッカー石井敦銭起揚NHC 2021桃太郎電鉄茂谷保伯池田利夫桃鉄GDMC新刊案内パワサカマーベル・シネマティック・ユニバースコナミデジタルエンタテインメント成沢理恵MITメディアラボMCU岩倉宏介アベンジャーズPPOマジック・リープDigital DomainMachine Learning Project CanvasMagendaMasquerade2.0国立情報学研究所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サッカーモリカトロン開発者インタビュースパコン里井大輝Kaggle宮本茂則スーパーコンピュータバスケットボール山田暉松岡 聡Assassin’s Creed OriginsAI会話ジェネレーターTSUBAME 1.0Sea of ThievesTSUBAME 2.0GEMS COMPANYmonoAI technologyLSTMABCIモリカトロンAIソリューション富岳初音ミクOculusコード生成AISociety 5.0転移学習テストAlphaCode夏の電脳甲子園Baldur's Gate 3Codeforces座談会Candy Crush Saga自己増強型AItext-to-imageSIGGRAPH ASIA 2020COLMAPtext-to-3DADOPNVIDIA GET3DデバッギングBigGANGANverse3DDreamFusionMaterialGANRNNグランツーリスモSPORTAI絵師ReBeLグランツーリスモ・ソフィーUGCGTソフィーPGCVolvoFIAグランツーリスモチャンピオンシップStability AINovelAIRival PrakDGX A100NovelAI DiffusionVTuberユービーアイソフトWebcam VTuberモーションデータ星新一賞北尾まどかHALO市場分析ポーズ推定将棋メタルギアソリッドVフォートナイトメッシュ生成FSMメルセデス・ベンツRobloxMagic Leapナップサック問題Live NationEpyllion汎用言語モデルWeb3.0マシュー・ボールAIOpsムーアの法則SpotifyスマートコントラクトReplica StudioAWSamuseChitrakarQosmoAdobe MAX 2022巡回セールスマン問題Adobe MAXジョルダン曲線メディアAdobe Research政治Galacticaクラウドゲーミングがんばれ森川君2号pixiv和田洋一リアリティ番組映像解析Stadiaジョンソン裕子セキュリティMILEsNightCafe東芝デジタルソリューションズインタラクティブ・ストリーミングLuis RuizSATLYS 映像解析AIインタラクティブ・メディアポケモン3DスキャンPFN 3D Scanシーマン人工知能研究所東京工業大学Ludo博報堂Preferred NetworksラップPFN 4D ScanSIGGRAPH 2019ArtEmisZ世代DreamUpAIラッパーシステムDeviantArtARWaifu DiffusionGROVERプラスリンクス ～キミと繋がる想い～元素法典FAIRSTCNovel AIチート検出Style Transfer ConversationOpen AIオンラインカジノRCPMicrosoft DesignerアップルRealFlowRinna Character PlatformiPhoneCALADeep FluidsSoul Machines柿沼太一MeInGameAmeliaELSIAIGraphブレイン・コンピュータ・インタフェースバーチャルキャラクター大規模言語モデルBCIGateboxアフォーダンスLearning from VideoANIMAKPaLM-SayCan予期知能逢妻ヒカリセコムGitHub Copilotユクスキュルバーチャル警備システムCode as Policiesカント損保ジャパンCaP上原利之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PAIROCTOPATH TRAVELER西木康智OCTOPATH TRAVELER 大陸の覇者山口情報芸術センター［YCAM］アルスエレクトロニカ2019品質保証YCAMStyleRigAutodeskアンラーニング・ランゲージ逆転オセロニアBentley Systemsカイル・マクドナルドワールドシミュレーターローレン・リー・マッカーシー奥村エルネスト純いただきストリートH100鎖国［Walled Garden］プロジェクト齋藤精一大森田不可止COBOLSIGGRAPH ASIA 2022高橋智隆DGX H100VToonifyロボユニザナックDGX SuperPODControlVAE泉幸典仁井谷正充クラウドコンピューティング変分オートエンコーダーロボコレ2019Instant NeRFフォトグラメトリartonomous回帰型ニューラルネットワークbitGANsDeepJoinぎゅわんぶらあ自己中心派Azure Machine LearningAzure OpenAI Service意思決定モデル脱出ゲームDeepLHybrid Reward Architectureコミュニティ管理DeepL WriteウロチョロスSuper PhoenixSNSProject MalmoオンラインゲームGen-1気候変動Project PaidiaシンギュラリティProject Lookoutマックス・プランク気象研究所レイ・カーツワイルWatch Forビョルン・スティーブンスヴァーナー・ヴィンジ気象モデルRunway ResearchLEFT ALIVE気象シミュレーションMake-A-Video長谷川誠ジミ・ヘンドリックス環境問題PhenakiBaby Xカート・コバーンエコロジーDreamixロバート・ダウニー・Jr.エイミー・ワインハウスSDGsText-to-Imageモデル音楽生成AIYouTubeダフト・パンクメモリスタ音声生成AIGlenn MarshallScenarioThe Age of A.I.Story2Hallucination音声変換LatitudeレコメンデーションJukeboxAIピカソVeap JapanAI素材.comEAPneoAIテンセントSIFT福井千春DreamIconDCGAN医療mignMOBADANNCEメンタルケアstudiffuse人事ハーバード大学Edgar HandyAndreessen Horowitz研修デューク大学NetflixAIQVE ONEQA Tech Nightmynet.aiローグライクゲーム松木晋祐東京理科大学下田純也人工音声NeurIPS 2021産業技術総合研究所桑野範久リザバーコンピューティングBardプレイ動画ヒップホップ対話型AIモデル詩ソニーマーケティングControlNetサイレント映画もじぱnoteNBA環境音暗号通貨note AIアシスタント現代アートFUZZLEKetchupAlterationAI News粒子群最適化法Art Selfie進化差分法オープンワールドArt Transfer群知能下川大樹AIFAPet Portraitsウィル・ライト高津芳希P2EBlob Opera大石真史クリムトBEiTStyleGAN-NADA世界モデルDETRゲームエンジンDreamerV3SporeUnreal Engineクリティックネットワークデノイズ南カリフォルニア大学Unity for Industryアクターネットワーク画像処理DMLabSentropyGLIDEControl SuiteCPUDiscordAvatarCLIPAtari 100kSynthetic DataAtari 200MCALMYann LeCunプログラミングサム・アルトマン鈴木雅大ソースコード生成コンセプトアートGMAIシチズンデベロッパーSonanticColie WertzTRPGGitHubCohereリドリー・スコットウィザードリィMCN-AI連携モデルマジック：ザ・ギャザリング絵コンテUrzas.aiストーリーボード介護大阪大学西川善司並木幸介KikiBlenderサムライスピリッツ森寅嘉Zoetic AIプロンプトゼビウスSIGGRAPH 2021ペットGPT-4ストリートファイター半導体Digital Dream LabsPaLM APITopaz Video Enhance AICozmoMakerSuiteDLSSタカラトミーSkeb山野辺一記NetEaseLOVOT大里飛鳥DynamixyzMOFLINRomiU-Netミクシィ13フェイズ構造アドベンチャーゲームユニロボットADVユニボXLandGatoAGI手塚眞DEATH STRANDINGマルチモーダルEric Johnson汎用強化学習AIデザインOculus Questコジマプロダクションロンドン芸術大学生体情報デシマエンジンGoogle BrainインディーゲームSound Control写真高橋ミレイSYNTH SUPER照明Maxim PeterKarl SimsJoshua RomoffArtnomeハイパースケープICONATE山崎陽斗深層強化学習立木創太松原仁浜中雅俊ミライ小町武田英明テスラ福井健策GameGANパックマンTesla BotNEDOTesla AI DayWikipediaソサエティ5.0SphereSIGGRAPH 2020バズグラフXaver 1000ニュースタンテキ養蜂東芝BeewiseDIB-R倉田宜典フィンテック投資韻律射影MILIZE広告韻律転移三菱UFJ信託銀行
AIが弱点の発見や戦術をアドバイスするeスポーツコーチングAIの台頭
2021.10.25ゲーム
プロ将棋棋士の藤井三冠は、指し手の研究にAIを活用していることはよく知られています。近年知名度が上がってきたeスポーツにおいても、AIを活用してプレイを上達させる試みが行われています。この記事では、特徴の異なるeスポーツコーチングAIを3つ紹介します。
プレイの特徴を8項目で指標化
アメリカ・カリフォルニア州に拠点を置くMobalyticsは、League of Legends、TeamFight Tactics、Legends of Runeterra、そしてVALORANTに対応したコーチングAI「Mobalytics」を開発・提供しています。同AIは、過去のプレイデータを学習データとして用いてゲームプレイの特徴を抽出できるように訓練されたものです。同AIを活用することで、プレイヤーは自身のプレイの長所と短所を特定できるようになります。
Mobalyticsが抽出するゲームプレイの特徴には、以下のような8種類があります。
- 戦闘性（Fighting）：攻撃力を指標化した特徴量。キル数や与ダメージ数が関係している。
- ファーミング（Farming）：ゲーム中にゴールドを獲得する能力を指標化した特徴量。
- ビジョン（Vision）：対戦マップ内で視界を適切に確保する能力を指標化した特徴量。
- 侵略性（Aggression）：攻撃行動を指標化した特徴量。ゲーム開始初期にキルしたりすると評価が上がる。
- 耐久性（Toughness）：生き残る能力を指標化した特徴量。多くのダメージを受けてもダウンしない場合に評価が上がる。
- チームプレイ（Teamplay）：他のプレイヤーと協調する能力を指標化した特徴量。キルをアシストした場合に評価が上がる。
- 一貫性（Consistency）：常に一定のパフォーマンスを発揮する能力を指標化した特徴量。
- 多才性（Versatility）：プレイスタイルの幅広さを指標化した特徴量。さまざまなアイテムを活用すると評価が上がる。
以上の8つの特徴量には0～100の値が割り振られます。100に近いほどトッププレイヤーと同等の能力があることを意味します。以上の特徴量はレーダーチャートで表示されるので、長所と短所が直感的に理解できるようになります。
MobalyticsがLeague of Legendsにおける同社製コーチングAI活用の効果を調査したブログ記事によると、110,426人のユーザと1,613,396人の非ユーザを比較したところ、ユーザが上達した人数は非ユーザに比べて27%多かったことがわかりました。また、プレイスキルが低いユーザほど上達しやすいことも判明しました。こうした調査結果は、同AIの有効性を証明していると言えるでしょう。
最適なタイミングでアドバイス
リトアニアに拠点を置くGOSU Data Labが開発・提供する「GOSU Voice Assistant」は、Dota 2、League of Legends、PUBGに対応した音声アシスタントです。同社はかつて、前述のMobalyticsのようにプレイヤーのプレイの特徴を機械学習によって抽出したうえで、アドバイスを提示していました。同社は、こうした従来のコーチングの限界を認識していました。
従来のAIコーチングは、ゲームプレイ後にプレイの特徴と改善点を提示していましたが、プレイ中にはアドバイスしていませんでした。しかし、プレイヤーがアドバイスを欲しいタイミングは、プレイ後ではなくむしろプレイ中です。真に有益なアドバイスとは、プレイしているキャラクターの適切な操作方向や、アイテムを使うべきタイミングなどのようなリアルタイムに進行するゲームの流れに則したものです。
GOSU Voice Assistantは、リアルタイムに進行するゲームに流れに則しながら勝利につながるヒントや戦術を人工音声でアドバイスします。その内容とタイミングは、個々のプレイヤーのプレイデータにもとづいてプレイヤーごとに決定されます。プレイ後には習得すべき能力を伝え、さらには何らかの実績を達成したら祝福してプレイヤーを鼓舞します。
同アシスタントは、プレイヤーに親しんでもらいたいと配慮から声の調子や口調をカスタマイズできるようになっています。具体的には、声の年齢、ユーモアの度合い、スタイルを変えられます。スタイルを変えることで口調がより友だちのようになったり、反対にコーチのようになったりします。
GOSU Data Labの創業者であるAlisa Chumachenko氏によると、GOSU Voice Assistantはeスポーツゲームを紹介してプレイ上達のためにアドバイスしてくれる人間の友だちのようなもの、とコメントしています。同アシスタントは、ヒューマンライクなコーチングをAIによって実現しようとしているのです。
ゲームごとにカスタマイズ
アメリカ・マサチューセッツ州に本社があるSenpAI.GG社も、League of Legends、VVALORANT、TeamFight Tacticsに対応したコーチングAI「SenpAI.GG」を開発・提供しています。同AIも機械学習によってプレイヤーのプレイの特徴を抽出したうえで、勝利につながるアドバイスを提示します。
SenpAI.GGのユニークなところは、ゲームごとにアドバイスを提示するUIを最適化している点です。具体的には、以下のようにゲームごとにアドバイスの内容と表示方法が異なります。
- Legue of Legendsでは、自チームと敵チームの統計情報、取得ゴールド数、敵チーム側からファームのトラッキング状況をオーバーレイ表示する。
- VARORANTでは、プレイ中に起こる重要イベントやマップごとの最適なチーム編成を人工音声で伝える。
- TeamFight Tacticsでは、アイテムの組み合わせ、チャンピオンごとのシナジー効果、シナジー効果を考慮したベストなチーム編成をゲーム進行に合わせてオーバーレイ表示する。
コーチングAIの利用に際して気になるのは、プレイヤーが提供するプレイデータのセキュリティです。こうしたセキュリティ上の懸念に関して、SenpAI.GGは各種ゲームの開発元が公開しているAPIを使うことで対処しています。プレイデータを公式APIによって収集するので収集時の安全性はゲーム開発元が保証しており、外部に漏えいするようなことはありません。
ちなみにSenpAI.GGは近日中にFortniteとCounter-Strike: Global Offensiveにも対応する予定です。対応した場合、UIはそれぞれのゲームごとにカスタマイズされたものとなるでしょう。
以上のようにeスポーツコーチングAIは、すでにさまざまなタイプのものが利用可能となっています。こうしたAIはeスポーツ市場の成長とともにさらに多様性を増し、ゲーム開発会社やプロゲーマーとの提携を通して同市場を形成する一部となっていくでしょう。
Writer：吉本幸記、Photo by Florian Olivo on Unsplash
RANKING
