プレイヤーの「上手さ」とゲームの「難しさ」を分析する手法とレベル自動生成への応用

セッション分野

ゲームデザイン(GD)

セッション関連分野

ENG

キーワード

AI/ML UX

セッション難易度

受講スキル

・データ分析を用いたゲームデザインやゲームプレイの評価に興味がある方
・強化学習AIによるレベルの自動生成に興味のある方

得られる知見

・プレイヤーの「上手さ」とゲームの「難しさ」を分析する方法
・分析結果をゲーム中で可視化する実例
・分析結果に基づいて、ゲームの演出や展開が変化する実例
・本手法と強化学習AIを組み合わせて、各プレイヤーの上手さに合ったレベルを自動生成する実例

写真撮影 / SNS投稿

通訳の種類

なし

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セッション内容

本セッションでは、プレイヤーの「上手さ」とゲームの「難しさ」を分析する手法を紹介します。たとえばRPGでは、敵を倒す、敵の攻撃を避ける、アイテムを拾う、などさまざまな能力がプレイヤーに求められます。本手法を用いると、そのような得意、苦手、易しい、難しいと感じる要素を詳しく分析できます。

まず、本手法をシンプルなシューティングゲームに実装し、プレイヤーの能力を評価するデモをご紹介します。さらにそこで得られた評価値からプレイヤーの「上手さ」とゲームの「難しさ」に応じて、演出やゲーム展開を動的に変化させるデモをご紹介します。最後に応用として、本手法と強化学習AIを組み合わせることで、各プレイヤーの「上手さ」に合ったレベルを自動生成する手法についての知見を共有します。

講演者

宋 亜成

株式会社スクウェア・エニックス
AI&エンジン開発ディビジョン
プログラマー

城所 憲

株式会社スクウェア・エニックス
AI&エンジン開発ディビジョン
AIプログラマー

共同研究者・開発者