ストラテジーゲームとは

図4.3 『KILLZONE 2』(左)と『Halo』の空間階層図（右）

RTS・リアルタイムストラテジーゲームとは

Wartile is a cool-down based strategy game in which you control a warband of Viking figurines in a miniature universe ストラテジーゲームとは inspired by Norse mythology. Unravel its secrets and rein the powers of the gods.

Ultimate General: Civil War

Ultimate General: Civil War is a tactical war-game. Experience the bloodiest period of ストラテジーゲームとは U.S. history - the American Civil War of 1861-1865.

Stellaris

Explore a vast galaxy full of wonder! Paradox Development Studio, makers of the Crusader Kings and Europa Universalis series presents Stellaris, an evolution of the ストラテジーゲームとは grand strategy genre with space exploration ストラテジーゲームとは ストラテジーゲームとは at its core.

Total War: WARHAMMER

リアルタイムストラテジーゲームではTotal Warシリーズが有名です。私は特にWARHAMMERを題材にしたTotal War: WARHAMMERが大好きです。WARHAMMERはイギリスのミニチュアボードゲームで長い歴史がある玩具です。Total War: WARHAMMERは内政や部隊編成などを行う戦略時はターン制で、ユニットをぶつけ合う戦闘はリアルタイム制のストラテジーゲームです。ファンタジー世界が舞台なため魔法や大型生物・大型兵器・飛行ユニットなども登場して、綺麗なグラフィックと相まって迫力ある戦闘を楽しむことができます。グラフィックが綺麗な分、それなりにPCスペックが要求されるのでご注意ください。

ストラテジーゲームにおける指揮官としての人工知能、制御の要となる「チームと空間の階層化」を解説

ゲームに不可欠となった人工知能について、多くの作品に携わってきた三宅陽一郎さんが解説した『戦略ゲームAI 解体新書』（翔泳社）。本書ではストラテジーゲームとシミュレーションゲームに利用されている人工知能の技術に焦点が当てられ、3種類のゲームの人工知能が紹介されています。この記事ではその中から「指揮官としての人工知能」を取り上げ、前編として人工知能を制御するために重要な「チームと空間の階層化」について抜粋します（例として『HALO』と『KILLZONE 2』が登場）。後編では「空間の階層化」を取り上げます。

本記事は『戦略ゲームAI 解体新書 ストラテジー＆シミュレーションゲームから学ぶ最先端アルゴリズム』（三宅陽一郎）の「第4章 指揮官としての人工知能─「メンバーやユニットを指揮するゲーム」」から「4.1 チーム・空間・時間の階層化」「4.2 チームの階層化」「4.3 空間の階層化」を抜粋したものです。掲載にあたって一部を編集しています。

指揮官としての人工知能─「メンバーやユニットを指揮するゲーム」

チーム・空間・時間の階層化

（a）チームの階層化
（b）空間の階層化
（c）時間の階層化

図4.1 チーム、空間、時間の同期する階層化

チームの階層化

図4.2 組織図と命令系統

MEMO 参考文献

Remco Straatman, Tim Verweij, Alex Champandard, Robert Morcus,and Hylke Kleve, “Hierarchical AI for Multiplayer Bots in Killzone 3”, GAME AI PRO, Chapter 29, pp.377-390, A K Peters/CRC Press

空間の階層化

空間階層化の具体例

図4.3 『KILLZONE 2』(ストラテジーゲームとは ストラテジーゲームとは 左)と『Halo』の空間階層図（右）

特にストラテジーゲームにおいては（『Halo』はストラテジーゲームではありませんが）、空間をいかに用いるか、ということが人工知能の賢さの見せ所となります。『KILLZONE 2』（Guerrilla Games、2009年）は、指揮官の人工知能がマップ全域を認識できるように、マップ全体にまずウェイポイントを均等に散りばめます。もしマップが十分に小さければ、すべてのポイントにおけるゲーム状態を集めることで、指揮官の人工知能はゲームの全体像を把握できるでしょう。

MEMO 参考文献

占有度マップ

占有度は、味方の影響力や、敵の影響力がどれぐらいかを数値で表します。占有度マップには占有度を1、0で表すバイナリ占有度マップと、確率的占有度マップ(probabilistic occupancy map)があります。確率的占有度マップは、たとえば味方のいる位置は1.0で、その周囲が0.8、さらにその周囲が0.6のような形で、距離に応じてどんどん影響度が下がっていきます。占有度を一体一体重ね合わせると、敵がたくさんいる所は、敵の占有度が高く、たとえば黒く表示されます（図4.4）。

図4.4 『KILLZONE 2』の占有度マップ（影響マップ）

MEMO 参考文献

Remco Straatman, Tim Verweij, Alex Champandard, “Killzone 2 Multiplayer Bots”, Paris Game/AI ストラテジーゲームとは Conference, 2009

戦略ゲームAI 解体新書 ストラテジー＆シミュレーションゲームから学ぶ最先端アルゴリズム

【戦略ゲームAIについて】
戦略ゲームの元にとなるストラテジー＆シミュレーションゲームはボードゲームを発端として、発展してきました。
近年では、スマートフォン向けのソーシャルゲームを筆頭に、数多くのゲームでストラテジー＆シミュレーション要素が取り入れられており、
いまやゲーム開発において戦略ゲームAIは避けて通れない非常に重要な要素になっています。
またゲーム開発のみならず、一般の人工知能開発、複雑な意思決定のプロセス形成において、その技術は非常に注目されています。

【本書の特徴】
ストラテジー＆シミュレーションゲームに利用されている戦略ゲームAI技術について、
国内や海外の事例を交え、その仕組みを丁寧に解説した書籍です。
基本的な技術の概論の解説から始まり、
著者が注目するシミュレーション＆ストラテジーゲームAIのアルゴリズムについて、
ビジュアルを交えながら解説します。

【読者対象】
・ゲーム開発者
・AI開発者
・意思決定に興味を持つ方

【プロフィール】
ゲームAI研究者・開発者。
京都大学で数学を専攻、大阪大学（物理学修士）、東京大学工学系研究科博士課程（単位取得満期退学）。
博士（工学、東京大学）。2004年よりデジタルゲームにおける人工知能の開発・研究に従事。
立教大学大学院人工知能科学研究科特任教授、九州大学客員教授、東京大学客員研究員。
国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会設立（チェア）、日本デジタルゲーム学会理事、
芸術科学会理事、人工知能学会理事・シニア編集委員、情報処理学会ゲーム情報学研究会運営委員。

戦略ゲームAIの仕組み、戦略的意思決定プロセスを紐解くバイブル書！
ストラテジー＆シミュレーションゲームに利用されている戦略ゲームAI技術について、国内や海外の事例を交え、その仕組みを丁寧に解説した書籍です。基本的な技術の概論の解説から始まり、著者が注目するシミュレーション＆ストラテジーゲームAIのアルゴリズムについて、ビジュアルを交えながら解説します。

第1章 ストラテジーゲームとは
1.1 ストラテジーゲームにおける人工知能技術
1.2 ターン制と想像力

第2章 ストラテジーゲームと人工知能
2.1 ストラテジーゲームの定義
2.2 ストラテジーゲームの3つの分類
2.3 ストラテジーゲームにおいて人工知能がなぜ必要か？
2.4 ストラテジーゲームにおける時間と空間
2.5 ストラテジーゲームの人工知能の例題
2.6 「ストラテジーゲームと人工知能」まとめ

第3章 ゲームAIの基礎事項
3.1 ゲームAI小史
3.2 3つのAIの役割とスケールとプレイヤー体験
3.3 メタAI技術
3.4 キャラクターAI
3.5 スパーシャルAI
3.6 影響マップ
3.7 知能方程式 ストラテジーゲームとは
3.8 「ゲームAIの基礎事項」まとめ

第4章 指揮官としての人工知能―「メンバーやユニットを指揮するゲーム」
4.1 チーム・空間・時間の階層化
4.2 チームの階層化
4.3 空間の階層化
4.4 時間の階層化
4.5 ストラテジーゲームとは コンストラクション
4.6 スカウティング
4.7 パス検索、群制御、ステアリング
4.8 時間あたりのコマンド数
4.9 グループ・マネージメント
4.10 ポートフォリオ
4.11 ニューラルネットワークによる学習
4.12 「指揮官としての人工知能」まとめ

第5章 プレイヤーと共創する人工知能―「世界シミュレーション」
5.1 マップの下の多層構造
5.2 エージェント・シミュレーション
5.3 スクリプティング
5.4 地形解析
5.5 地形解析の実例
5.6 地形生成
5.7 テクノロジーツリー
5.8 「プレイヤーと共創する人工知能」まとめ

第6章 学習し、成長する人工知能―「育成系ストラテジーゲーム」
6.1 複数の役割のエージェントを組み合わせる
6.2 遺伝的アルゴリズムによるバランス調整
6.3 遺伝的アルゴリズムによるユーザー・マッチング
6.4 ニューロエヴォリューション―キャラクターを進化させる―
6.5 ニューラルネットワーク―キャラクターを学習させる―
6.6 ストラテジーゲームとは パーセプトロンと決定木
6.7 プランニング・アルゴリズム
6.8 「学習し、成長する人工知能」まとめ

第7章 ストラテジーゲームの学術的研究
7.1 ストラテジーゲームの人工知能研究の歴史 ストラテジーゲームとは
7.2 ストラテジーゲームの研究環境
7.3 アーキテクチャの研究～『スタークラフト』研究
7.4 ディープラーニングの応用1～『スタークラフト2』の研究
7.5 ディープラーニングの応用2～『Dota 2』のOpenAIFive
7.6 モンテカルロ木探索の応用
7.7 遺伝的プログラミングによるゲーム自動生成
7.8 『Capture the Flag』の戦術学習 ストラテジーゲームとは
7.9 「OpenAI」におけるマルチエージェント自動カリキュラム学習
7.10 「ストラテジーゲームの学術的研究」まとめ

第8章 ストラテジーゲームの人工知能の一般理論
8.1 ストラテジーゲームの再定義
8.2 時系列という考え方
8.3 時間階層化と空間階層化
8.4 アテンションとシミュレーション
8.5 アテンションの向け方とフレームの構成
8.6 上位の人工知能と下位の人工知能
8.7 時空間の把握
8.8 ストラテジーゲームとは 行動可能性、アフォーダンス
8.9 行動の効果
8.10 基本概念のまとめ
8.11 スマートシティへの応用
8.12 「ストラテジーゲームの人工知能の一般理論」まとめ

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