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森川幸人人工知能学会ニューラルネットワークモリカトロンシナリオ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 3インタビューBERTMicrosoft Azure高橋力斗UnityOmniverseJSAI2023電気通信大学ELSI鴫原盛之HTN階層型タスクネットワークソニー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Playable!GTC2022GPT-3.5SIGGRAPH ASIAAppleNetflixAIQVE ONEJSAI2021Bard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Gemini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哲学ベリサーブ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松木晋祐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ジョンソン裕子セキュリティ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文学インタラクティブ・メディア恋愛PFN 3D ScanElevenLabsタップル東京工業大学HeyGenAbema TVLudo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オンラインカジノRCPUnity Sentis4Dオブジェクト生成モデルRealFlowRinna Character PlatformUnity MuseAlign Your GaussiansiPhoneCALACaleb WardAYGDeep Fluids宮田龍MAV3DMeInGameAmelia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+D​​tsukurun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

20年間稼働を続けたアーケードゲーム『WCCF』シリーズを支えたAI開発の舞台裏:懐ゲーから辿るゲームAI技術史vol.5<前編>

2022.8.30ゲーム

20年間稼働を続けたアーケードゲーム『WCCF』シリーズを支えたAI開発の舞台裏:懐ゲーから辿るゲームAI技術史vol.5<前編>

今回は、本企画では初となるアーケードゲームのAIを紹介します。本稿で紹介するタイトルは、2002〜2022年にかけて、およそ20年も稼働を続けたアーケード用サッカーゲーム『WORLD CLUB Champion Football』(以下『WCCF』)シリーズです。本シリーズに登場する選手たちは、プレイヤーが指示を出した戦術などをもとに、AIによってパスやドリブル、タックルなどの行動を自動で決定する仕組みになっているのが大きな特徴でした。

ピッチ上にいる22人の選手たちを同時に制御する選手AIは、一体どのように作られていたのでしょうか?『WCCF』シリーズならではのAIの仕組みを、長らく本シリーズのプロデューサーを務めたセガの柏田知大氏と、同じくプログラマーの田邊雅彦氏のお2人に伺いました。

『WCCF』とは?

『WCCF』は2002年7月に稼働を開始した『WCCF 01-02』をシリーズ第1弾とするアーケード用サッカーゲームです。従来のサッカーゲームは、カーソルが点灯した選手をレバーやパスボタンで操作するのが常識でしたが、本シリーズは選手の移動やパスなどのボタン操作がなく、すべての選手がAIによって自動で行動を選択する画期的なシステムを導入しました。

シリーズ第1弾で、プレイヤーが試合中に行う操作はシュート、ゴールキーパー飛び出しの2ボタンと、中央突破、右サイド攻撃、左サイド攻撃、カウンターアタックの各戦術ボタンのみ。レバーやスティック類は一切ありませんでした。

シリーズ第1弾『WCCF 01-02』の筐体
2017年1月から稼働を開始した『WCCF 16-17』のゲーム画面

本シリーズのもうひとつの特徴は、デッキ(チーム)を編成する際は、実在のサッカー選手の写真をプリントしたトレーディングカードを使用することです。

カードは1プレイ(1試合)終了するごとに筐体からランダムで排出される仕組み(※『WCCF FOOTISTA2019』以降はオンデマンド印刷方式)で、プレイヤーは繰り返し遊んでカードを集めながらチームを作れる所にも楽しさがあります。

デッキは試合開始前のインターバル中に自由に変更することが可能で、選手たちはサッカーのピッチが描かれたフラットパネル上に並べたカードの配置と同じフォーメーションを組んだ状態で登場し、試合中もカードを動かすことで自由にフォーメーションを変更できる、素晴らしいアイデアを採用していました。

単にサッカーゲームを遊ぶだけでなく、カードをコレクションする要素も融合し、今までにない新しい遊びを創り上げた本シリーズは、既存のサッカーゲーム好きに加えてリアルのサッカーやトレカのファンをも巻き込み、全国各地のゲームセンターで大ヒット。最盛期には、店に順番待ちのプレイヤーが連日絶えないほどの凄まじい人気を誇りました。

2019年3月には、ソフト・ハードともに大幅に変更した新シリーズ『WCCF FOOTISTA 2019』が登場。その後『FOOTISTA 2020』『FOOTISTA2021』の全3タイトルの稼働を経て、今年の3月31日(正確には4月1日の2時59分)でサービスを終了しました。アーケードゲームでは異例となる約20年間の長期稼働を続け、カードの累計出荷枚数は10億枚を超えました。

『WCCF』シリーズの選手カード(※カードいずれも『WCCF 16-17』のもの)
フラットパネル上にカードを並べた所(※写真は『WCCF FOOTISTA2019』)

監督の指示に従って選手が動くAIを目指し、試行錯誤を繰り返す

——本日はよろしくお願いいたします。まずお尋ねしたいのが、開発スタッフの皆さんが『WCCF』シリーズに選手AIを導入しようと考えた経緯についてです。2002年に登場した第1弾から、すでに高度なAIが出来上がっていたように思いますが、そもそもAIを搭載しようと思ったのはなぜですか?

田邊雅彦氏(以下、田邊):私が最初に参加したのは『WCCF 02-03 Ver.2.0』のファイナルの頃になりますので、立ち上げの段階でなぜAIを入れたのかに関しては、正直聞き及ぶ範囲でしか分からないのですが、「シーンとかのパターンだけでは、何回か遊んだだけで全部見えちゃうよね。無限に遊べるようにするためには、やっぱりAIだよね」と、言った所から『WCCF』の企画がスタートしたと聞いています。

柏田知大氏(以下、柏田):『サカつく』では「このシーンだと、ゴールが入りそうだな」といったパターンのようなものがあったのですが、このパターンを打破するためにはどんな手法を取るかを考えた結果、AIに行き着いたということですね。

田邊:それと『WCCF』は、フラットパネルを使ってカードの配置パターンを無限に作れるゲームだったので、ある固定のパターンではない、細かい操作で細かな違いを生み出せるようにしたかったのも、AIを入れた理由のひとつではないかと思います。

——第1弾が発売される前のロケテストの段階から、すでにプレイヤー間でもかなり反響が大きかったようですね。

柏田:そうですね。AIと、それからカードを使って選手が動くということで「何だろう? 今までになかったものが出たぞ」みたいなファーストインパクトは大きかったと聞いています。

——『WCCF』シリーズには、シュートとゴールキーパーの飛び出しボタンはありますが、パスとかセンタリングのボタンも、選手を直接動かせるレバーも存在しない、おそらく当時は前代未聞のサッカーゲームであったと思います。どのようにして本シリーズのプログラムを作ったのでしょうか?

田邊:『WCCF』は、プレイヤーが選手を直接操作する要素は一切なく、シュートやキーパーボタン、攻撃方向もカードの配置も、すべて監督の指示で動くということだったので、AI を開発するときにも監督、つまりプレイヤーからの指示であることを念頭に入れた作り方をしていました。

柏田:実は、開発段階ではボタンが全然なかったらしいんですよ。

——本当ですか!? これは驚きですね……。

柏田:当時、AM3研の部長だった小口(久雄氏。現:セガサミークリエイション社長)さんが見に来たときに「やっぱり、ボタンがあったほうがいいんじゃない?」と言われたので、ボタンが付いたというエピソードが実はあります。開発チーム内にも、ボタン操作とかを入れてもいいのではという意見があったみたいですが、小口さんの一言でボタンが入ることになりました。

リアルとゲームの中間地点と言いますか、実際の試合では監督が「シュート!」とは言わないですよね?「プレイヤー自身が何もできないのでは、ゲームとして全然面白くないよね」といった考えがあったみたいで、ここがかなり大きな分岐点だったと聞いています。

田邊:あれだけ大きくしたシュートボタンを、力いっぱいバンバン叩いてシュートすること自体が家庭用ではやりにくい面がありますが、力いっぱいボタンを叩いてゴールを決める気持ち良さを出す意図もそこにはあったと思いますね。

——『WCCF』シリーズのシュートボタンに、発光ランプ付きの大きなボタンを使用した理由は、まさにここにあったんですね。では、開発がスタートしてから製品化されるまでの間に、選手AIのプログラムを組むにあたって特にご苦労なさったことはありますか?

田邊:私が引き継いだときには、すでにイチから作ったプログラムがあったのですが、先人たちの苦悩がとてもしのばれる構造でした。大まかに言いますと「もし攻撃だったら」とか「もし守備だったら」とか、「もし最後に自分がボールを触っていたら」とか、if文のかたまりになっていましたね。まだ何も無い所からプログラムを作ると、こういうことになるんだろうなとは思いながらも、実際に自分で作ろうと思ったら、これは大変だなあと正直思いました。

柏田:最初に作ったプログラムは、『WCCF 05-06』までの間は継ぎ足しのタレみたいにしてずっと使い続けていましたね。

田邊:その次の『WCCF 06-07.』のときに、柏田が選手AIのチーフプランナー的な立場になりまして、ここで全面的にプログラムを作り直すことにしました。

『WCCF 05-06』:2007年8月より稼働開始
2008年6月から稼働を開始した『WCCF 06-07Ver.』は筐体デザインを一新。「チームスタイル」を発動させるボタン(キープレイヤーボタン)も新たに追加された

——『WCCF 06-07』でプログラムを作り直すまでの間は、ルールベースでずっとやってきたということですか?

田邊:そうですね。逆に言いますと、例えば「なぜ、そこにパスを出したのか」といったことの説明がつかない、つまり結果的にはパスを出したけど、実際にどこの条件分岐でそうなったのかが追い切れなくなっていました。「何千試合のうち1回だけこういうのが出るんだけど?」って言われても、それがどうして出てくるのかがサッパリ分からないんです。

——『WCCF』シリーズの選手AIはすべて非学習型ですが、選手を練習や試合に出場させることで経験値が上がる要素がありますよね? プログラムを全面的に作り直す前の初期のシリーズでは、選手たちの育成レベルがAIにも反映される仕組みになっていたのでしょうか?

田邊:選手が育つと、単にキックの精度が上がるとか球速がアップするとか、あるいは足が速くなったりするだけですね。

柏田:賢さというよりは、能力値が上がるということですね。

田邊:それから、成長すると特殊なプレイが使えるようにもなりますが、思考の精度自体は特に変わっていません。ただし、選手が十分に育っていないときは、下手なプレイが選ばれやすいプログラムにしてあります。

柏田:学習の要素は一切ありませんが、思考に関しては「この条件を見る」といった要素が途中から入るようになりましたね。

田邊:もともとサッカーではなく「サッカーみたいなルールがある中での球技」とも言えるものですし、3分間のゲーム中に2、3点ぐらい入らなくてはいけないとなったら、実際のサッカーのルールや選手の能力をベースにして経験則で作ってしまうと、全然点が入らないゲームになるだろうなと。

ですから、何かうまいこと「サッカーらしい」ことをしつつ、なおかつ「こんなのサッカーじゃないよ」って言われないよう、線引きはどこになるのかを探しながら作っていました。もし学習型のAIを取り込もうとすると、整備するのがすごく難しくなると思いましたので、基本的には以前からの引き継ぎもありつつ、非学習型のプログラムにしてあります。

選手のパラメーターとAIとの関係

——『WCCF』シリーズがゲームセンターで稼働している間は、各選手カードに設定された細かい能力値は非公開(※)にしていましたよね?『WCCF FOOTISTA 2019』以降は、公式サイトで大部分のパラメーターが公開されましたが、実際はカードごとに100種類のパラメーターが設定されていたと聞いたことがあるのですが、本当にそれだけのデータが入っていたのでしょうか?

※筆者注:初期の『WCCF』シリーズの選手カードには「オフェンス」「ディフェンス」「テクニック」「パワー」「スピード」「スタミナ」の全6種類のパラメーターが20段階で表示されていたが、利き足やプレースキックの精度など、カードには書かれていない細かい要素が多数設定されていた。

田邊:はい、100種類以上のパラメーターが入っていました。その中には、AIの要素かと言われると正直微妙なのですが「運」のパラメーターもありました。毎回、運を作る担当者は苦労していましたね。「この選手は運があるのかな? それともないのかな?」とか(笑)。

柏田:実は、運のパラメーターは使うのをやめました。データ自体は最後まで入っていたのですが、プログラム上では一切使っていません。今、田邊から話がありましたように、運の要素を実装するのは正直大変だったので……。

順番で言いますと、AIよりも先にパラメーターのほうから作りました。私も途中から開発に参加してパラメーターの制作も担当したのですが、「これはゲーム内のどこで使われてますか?」と質問したら「いや、使っていないんだよね」と言われたので、じゃあそっとしまっておこうかと(笑)。その後、自分がAIの担当になったときには「このパラメーターは使わないから実装しない」といったような、効率化を図ることはやりましたね。

田邊:左右それぞれの足のキック精度とか、一般的なパラメーターももちろん入っていますし、片足だけでも10種類ほどのパラメーターが設定されていました。

——片方の足だけで10種類もあったんですか!? それも驚きですね……。

柏田:逆足の「使用頻度」とか「精度」とか、ほかにも「視野の広さ」などのパラメーターも入っていました。

田邊:あとは、選手間の連携のつながりやすさとか、特定の選手同士の「特殊連携」とかもありましたね。

柏田:仕様的には矛盾を抱えていた面もありますが、「特殊連携」にはマイナスの組み合わせもたくさんありました。この人とこの人とでは仲が悪いとか、ユーザー的にはあまり嬉しくないとは思いますが……。

——「特殊連携」懐かしいですね! たとえ仲の悪い組み合わせも、すごくリアルな演出でしたので、これはこれでサッカーファンにとっては楽しいネタだったと思います。

田邊:それから当初は、運がファウルの受けやすさなどに反映されていたのすが、そもそもファウルが頻発するゲームではなかったので、結果的にはあまり差が生まれなかったですね。

——『WCCF FOOTISTA2019』以降のカードには「ケガ耐性」が表示されていたように、選手によって練習や試合中のケガのしやすさも異なっていましたよね? 特に初期のシリーズでは、耐性の低い選手はケガが治りにくかった印象があります。

田邊:はい。ケガも別のパラメーターを持たせていました。初期の頃は、ケガ耐性が低い選手は一度ケガをすると、なかなか治らなかったりすることもありましたね。

——連携でもケガでも、かなり現実の選手やチームに近いリアリティを出そうとしていたわけですね。

田邊:可能な限りは作っていましたが、アフリカとかの出身で詳しいデータがよく分からない選手に「パラメーターを100個つけなさい」って言われるのは、おそらく相当しんどかったと思います。

柏田:当時は死ぬほどサッカーを観ていましたね。選手のパラメーターの担当はセガに1人と、外注の方の1人と合計2人だけでやっていたのですが、選手のことは全員知っておかないとダメなので、私も入社後はオランダリーグとか、今まで見ていなかったリーグなども毎日のように観戦していました。

——『WCCF』シリーズの選手AIは、バージョンが変わるたびに調整を繰り返していたと思いますが、その都度ゲームの面白さの根幹に関わる部分をいじるのは相当なプレッシャーと言いますか、日々ご苦労が絶えなかったのではないかとお察します。

田邊:そうですね。先ほど、ファウルがなかなか出ないというお話をしましたが、守備力をちょっと落として得点率を上げようと調整した瞬間に、今度はスライディングタックルが発生しにくくなったことでファウルが起なくなった結果、フリーキックの機会がなくなるということも起きました。そうなるとフリーキック精度の高い、例えば中村俊輔みたいな選手の活躍の場が失われるなど、何かを目指して作るとすごく転がって違うことが起きるみたいなことがよく起きていましたね。

ちょっと触るたびに、何日間もずっと検証を続けてもらったりして、コーディングよりもチェックの量が多かったですね。

『WCCF FOOTISTA2019』のカード。裏面には「ケガ耐性」「安定度」などのパラメーターも書かれている

バージョンアップ時のAI開発、調整方法とは?

——『WCCF 04-05』以降のシリーズでは、プレイヤーが作ったゴーストチーム同士で対戦できる大会モード(※)が実装されましたよね? こちらも通常の試合と同じ選手AIを使用して試合をしていたのでしょうか?

※筆者注:本シリーズには「ロケーションチャンピオンシップ」などの名称で、異なる店舗間でプレイヤーが登録したチームデータを利用したゴーストチーム同士による対戦モードが存在し、上位の対戦カードは毎回各地の店舗で中継されるようになっていた。

田邊:はい。キーの入力についても、通常のCPU戦でCPUチームがやってくるような入力をそのまま取り入れたうえで、実際に対戦をさせています。

柏田:ただし、トーナメントの最初の頃の対戦に関しては、能力値の大きさでだいたい決まるようにはなっていたかと思います。

田邊:そうですね。メインモニターに中継が流れる上位の試合に関しては、ちゃんと入力とかのデータも反映させていましたが、トーナメント下位の試合では処理が間に合わないぐらいのデータ量になっていたので、能力値を使ったサイコロみたいものを用意していました。

2006年6月から稼働を開始した『WCCF 04-05』。シリーズ当初はイタリアのセリエAのクラブに所属する選手のみ登場していたが、本作からイングランドのプレミアリーグ、スペインのリーガ・エスパニョーラ、オランダ・エールディビジの選手も登場するようになった

柏田:当時の私は、ロケテストのタイミングで「ちゃんと放映されているかどうか、お前見て来い!」って店舗によく送り出されていました。それから、ホームページに「こんな試合だった」みたいな大会の結果とかも書いていましたね。

田邊:サーバー内では、トーナメントの結果はちゃんと公式に計算されるのですが、サーバーでのトーナメントと、実際に中継されるサテライトでの試合は、実は別々に計算されていたんです。そのためにトーナメントでは2-0だったのに、サテライトでは同点で終わったなんてことが起きる場合もあったので、サーバーでの計算結果とサテライトでの計算結果が、ちゃんと合うように必死に調整していました。

——基本的には、同じチーム同士のCPU対戦であれば、いつ、どこのお店で遊んでも同じ結果が出てくるようにならないとおかしいですよね。

田邊:サイコロみたいにランダムで決まる最初の1手目の要素はサーバーからの指示があるのですが、その1手目が毎回同じであれば、試合の結果も同じになることを保証しなきゃダメということですね。

——『WCCF』シリーズは、新バージョンに変わった後も旧シリーズのカードがずっと使えるようになっていました。最終的には1万種類を超えるカードが登場したこともあり、バージョン変更時に旧カードもふくめた選手AIの調整は相当大変だったのではないでしょうか?

田邊:「このバージョンは、セットプレイが生きるようにしよう」とか「このときのバージョンは、得点が入るエキサイティングなものにしよう」とか、テーマみたいなものが多少はあったのですが、そのテーマに沿って作ると「昔作った選手が、何だかうまく動かないな……」ということが確かにありました。そこでチェック担当の方には、過去のカードもふくめて全部試してもらっていました。

——テストプレイやデバッグの際はテスターを雇うとか、あるいはロケテスト中に検証していたのでしょうか?

柏田:方法は色々ありますが、基本的には我々の中にいるチェッカー担当と、外部から招聘したチェッカーさんにやっていただく形で作っていました。ほかにも、私が開発を担当する以前からつながりの強いプレイヤーみたいな方が何人かおりまして、その方々からの情報をインプットしたりもしていました。

あと、いつ頃からだったか「こういう状態でやったら、こういう結果になる」みたいなことを、AIの計算を何千回も回して作るようになりました。ただし、ユーザーのナチュラルな操作までは表現できなかったので、「この状態で、この入力で、ここにカードを置いて、そのまま試合した場合」みたいな条件でしか使えないのが難点でした。

田邊:何百試合に1回しか出ないプレイとかを、実際にちゃんと出てるのかを検証する場合には、オートで試合を回せる仕組みを使っていましたが、プレイ感とかユーザーごとの操作感とかは、熟練のチェッカーに見てもらっていました。開発の中でも、使用できる筐体の数には制限がありましたので、家庭用ソフトみたいにチェッカーをずらっと並べて検証することはできなかったですね。

柏田:だいたい4人ほどのチェッカーが常時いて、ひたすらプレイを続けてもらっていましたね。

『WCCF』シリーズのAI構造:全4階層で選手AIを構築

——『WCCF 06-07Ver.』では筐体のデザインが変わると同時に、新たに「チームスタイル」のシステムが導入されました(※)。チームスタイルが追加されたことで、当然ながら選手AIの制御方法も変わったわけですね?

※筆者注:発動したチームスタイルによって、選手たちの行動が変わるシステムのこと。個々のカードごとに使用できるチームスタイルはあらかじめ決まっていて、試合中にプレイヤーが任意のタイミングで切り替えることが可能。「ショートパス重視」「ディレイディフェンス」「フォアザチーム」など、さまざまなバリエーションがある。

『WCCF 06-07』より。使用中のチームスタイルが画面右側に表示される

田邊:はい。先ほどもお話したように、このタイミングでAIの設計を大幅に作り変えました。私が入って2、3 年ほど経ってから、柏田もAIを担当するようになったときに「いったん、作りを改めよう」と決めました。

これは私の個人的な考えですが、『WCCF』の売りは、1年間チームを育てるとか、あるいはそのチームに特色を持たせることができる所にあると思います。個々のプレイに関しては、既存のほかのゲームに勝てない部分が多かったのですが、「自分たちの売りをちゃんと出すためには、チームスタイルを確立したAI の作りにしなきゃいけないよね」という話になったので、いったんリセットしてチームスタイルベースのAI を新たに作りました。

——チームスタイルは導入当初から多くの種類がありましたので、膨大なパターンの調整が発生して開発が非常に大変だったのではないかと思います。

柏田:チームスタイルは私が全部考えたのですが、途中から種類を減らしました。今考えると、たくさん作り過ぎてしまったなあと。あの頃はちょっと若かったですね(笑)。

田邊:まずは選手が行動を進めようとすると、試合の流れには関係なく、育成した選手のパラメーターとかメンバー構成、フォーメーションとかだけでチームスタイルを決める「チームスタイル層」を作りました。これが第1階層になります。第2階層では、試合の流れの中でチームとして選択する戦術を選ぶ「タクティクス層」を作りました。先ほどもお話したキーの入力に関しては、このタクティクスに対しての入力であると我々はとらえて、戦術ボタンもシュートボタンもキーパーボタンも、全部「タクティクス層」で入力を受け付けるようにしました。

これに従って、例えばシュートボタンを押したときでさえ、個人に対してのシュート指示ではなく、チームとしてシュートを考えたうえでシュートが打てる味方は誰なのかを決めて、その選手に対してシュートを打たせる所までをここで実行できるようにしました。

「今、こういう攻撃をすべきだよね」という「タクティクス」が決まった段階で、今度は第 3 階層の「ロール層」に下りてきます。選手にそれぞれどんな役割を持たせるか、例えばボールを持っている人であれば、ダイレクトパスを出すのかどうかなどを、ここで考えたりします。あとはフォローに回る人とか、あるいはマークに付く人とか、その瞬間ごとに 11 人とも役割を持つよねっていうことで、「ロール層」の所で全員に役割を与えるようにしました。

全員に役割を与えた段階で、最後に最下層の「プレイ階層」に下りてきます。ここでは、それぞれの役割を持った選手は何をすべきか、もし今ボールを持っている場合はドリブルをするのか、それともパスを出すのかとか、ほぼ2択になる所まで落とし込めるようにしました。

ほかにも、誰にパスを出すのかなどの細かい要素はあるのですが、過去に先人たちが作った諸々のAIとかは最下層に全部落とし込んで、その上の部分を組み立ててチームスタイルを実現させる形でAIを作りました。で、いったん組んではみたのですが、最上層と最下層がとにかく大きくて、逆に第2と第3階層はすごく小さかったので、途中から小さい部分をどんどん太らせていく形で組んでいきました。

『WCCF』シリーズのAI構造(セガ提供)

——AIを作り直した所で、プログラムの処理速度が遅くなったりすることはありませんでしたか?

田邊:結果論ではありますが、一つひとつを極力シンプルに作るようにしたことで、想定していたほどの時間は掛からなかったと思います。単にプログラムが4倍になったから時間も4倍掛かるというわけじゃなく。

——当時の『WCCF』に使っていた基板はLINDBERGH(リンドバーグ)だったでしょうか?

柏田:そうです。それ以前はNAOMI(ナオミ)を使っていました。

——今、タクティクスのお話が色々出てきましたが、セットプレイのような特殊なシチュエーションの場合は、どのようにAIなどのプログラムを作ったのでしょうか?

田邊:セットプレイ用の「セットプレイタクティクス」を作りました。セットプレイの場合は、チームスタイルとか育成のデータとかは一切関係なく、「ここからのフリーキックであれば、みんなこうするよね」というイメージのもと、チームスタイルなどの要素はいったん避けておいて強制的に「セットプレイタクティクス」をはめ込むようにしてあります。

例えば、守備側の選手であれば壁に入る人やマークに付く人を決めたり、攻撃側であればキッカーやフェイントを仕掛ける人、それからフォローに回る人といった役割を与えたりして、「あとはヨーイドンで始めてください」という形で、セットプレイはすべてタクティクスで処理していました。

——ナルホド、そういう仕組みだったんですね。フリーキックやコーナーキックのときに攻撃側の選手たちが、まれに壁の横にいた選手が避けたコースにシュートを放つとか、トリックプレーを披露することがあったので、どうやってAIを作っていたのか、すごく興味がありました。

田邊:特殊な位置からの、特殊なセットプレイパターンを用意していました。そのプレイは、おそらく体を引っ込める役と、引っ込めた位置にボールを蹴る役割の選手がいて、そのセットプレイのパターンが呼ばれたときだけ反応するんですね。で、それが「セットプレイ重視」のチームスタイルや、十分に育成されたチームのときだけ呼び出される仕組みになっていました。

柏田:呼び出される条件にはどういうものがあるのか、それをどうやって選ぶのかみたいなものを私がツール化しまして、そのツールからはき出したものをプログラム上で動かすような形で作っていましたが、条件の種類がメチャクチャ多いんです。

一番下の「ブレイ階層」ですと、誰にパスを出すのか、受け手がフリーなのかどうか、自分がどれぐらいフリーで何メートル以内に相手がいるかなど、これらすべての要素をあらかじめ条件としてリストアップしたうえで呼び出すみたいな形でした。あとは選手自身の能力値を見て、これのプレイができる、できないとかを決めたりもしていました。

田邊:ただ先ほどもお話したように、すべての可能性をif文で分けるわけではないので、例えば攻撃、あるいはボールを持っている間は、スライディングタックルを考える必要はないですよね? なので「自分がこういう状況になったら、できるプレイはこれだけだよね」と、全体の中から相当少ない部分に絞ってから、その範囲内で調べることができるようにしていましたので、11人のプレイを全部if文でバーッと決めてはいなかったと思います。

柏田:途中から、ログで可視化されましたよね。「ツールで設定した条件とは、こういう状況では当てはまらないからやらない」みたいなものが明らかになるので、すごく調整がしやすくなりました。

——またセットプレイの質問なのですが、延長線でも勝敗がつかなかった場合のPK戦のときには、どのようなAIを用意していたのでしょうか?『WCCF』シリーズのPK戦は、キッカーの順番以外はすべて自動で実行されますので、どうやって内部で処理をしていたのかがすごく興味があります。

田邊:基本的には、まずゴールキーパーの1対1での守備能力と、キッカーの決定力の能力値を使ったジャンケンをしていました。キーパーは、相手が蹴るコースの読みが当たるか当たらないかを決めて、もし当たれば同じ方向に飛ぶのですが、実際に止めるかどうかはキーパーの手の大きさや身長なども影響します。ですから、こちらとしては能力によって読みが当たるかどうかまでは保証するけれども、実際にキーパーが止めるのか、それともどこかに当たって入るか、あとはお任せみたいな形になりますね。

——単なるジャンケン勝負ではなかったんですね。「PKキーパー」のチームスタイルを持つキーパーを使っても、シュートをなかなか止められないケースがあるのは、読み以外の要素も色々あったからなのかと。ナルホド納得です。

田邊:当時はあまり話題になりませんでしたが、読みが当たる、当たらないの比率を検証していただければ「確かに、このキーパーは読みがいいな」というのが分かっていただけたのではないかと思いますね。

柏田:それから、同じ「PKキーパー」のスキルでも、選手カードごとに設定しておいたPKセービング能力が異なるので、その違いも結果に影響します。例えば「PKセービング」を使うと能力値が2ポイント増えると仮定した場合は、もともとのPKセービング能力が8のキーパーと10のキーパーとでは、止める確率が当然変わりますよね。

——つまりPKセービング能力も、あらかじめ各カードのパラメーターのひとつとして持っていたわけですね。

柏田:そうです。ただし、しばらくPKが続いた場合は、最後に必ずどちらか一方のキッカーがミスをして勝負が決まるようにしていました(※)。

※筆者注:『WCCF』シリーズは、PK戦が長引くと特定の順番で必ずどちらかのチームのキッカーが成功、および失敗して決着がつくプログラムを組んでいた。長時間プレイが続くと店舗の収益に影響が出るアーケードゲームゆえの特殊処理である。

セットプレイ時は「セットプレイタクティクス」を用意して、各選手の行動を決定していた(※『WCCF 16-17』より)
PK戦の場面(※『WCCF FOOTISTA2019』より)

後編に続く(2022年8月31日11時公開)

Writer:鴫原盛之

RELATED ARTICLE関連記事

にわかレベルだったゲームプレイAIは、いかにして熟練プレイヤーになったか?

2020.4.30ゲーム

にわかレベルだったゲームプレイAIは、いかにして熟練プレイヤーになったか?

Google Earthからゲーム背景を生成可能に。広がるゲーム開発における画像生成AI活用術

2023.3.24ゲーム

Google Earthからゲーム背景を生成可能に。広がるゲーム開発における画像...

CGへの扉 Vol.55:AdobeMAX2023開催。生成系AI全盛のSneaks

2023.10.19ゲーム

CGへの扉 Vol.55:AdobeMAX2023開催。生成系AI全盛のSnea...

RANKING注目の記事はこちら