32. 開発会社 システム 詳細 参照
Ubi
2018
Assassin’s Creed Origin の
レベルアセット自動検証
スクリプトによるオブジェクト同士の干渉テスト
キャラクターの生成ポイントと配置オブジェクトの干渉
テスト / スクリプトによるテスト
‘Assassin’s Creed Origins‘: Monitoring and Validation of World Design Data
Nicholas Routhier Ubisoft Montreal
http://www.gdcvault.com/play/1025054/-Assassin-s-Creed-Origins
Guerrilla
2018
Horizon Zero Down の自動プ
レイ
毎晩、自動的にAIキャラクターがゲームをプレイ ‘Horizon Zero Dawn’: A QA Open World Case Study Ana Barbuta
https://www.gdcvault.com/play/1025326/-Horizon-Zero-Dawn-A
EA
2018
Battlefield1における模倣学習
による自動プレイ
模倣学習によるキャラクターがゲーム内で戦い合う https://www.ea.com/seed/news/seed-imitation-learning-concurrent-
actions
https://www.ea.com/seed/news/self-learning-agents-play-bf1
SEGA
2018
「龍が如く」~「北斗が如く」に
おける自動プレイ
ログからの自動リプレイシステム 無料で始める!「龍が如く」を面白くするための高速デバッグログ分析と
自動化https://cedil.cesa.or.jp/cedil_sessions/view/1621
RARE
2017
Thief における Unreal Engine
上のキャラクタービヘイビア
の自動テスト
テストがクエリーの形でリスト化されて、毎晩テストさ
れる
AUTOMATED TESTING FOR MULTIPLAYER GAME-AI IN SEA OF THIEVES
ROBERT MASELLA
RARE — MICROSOFT GAME STUDIOS
http://gameainorth.com/2017/
DELiGHT WORKS
2017
Fate/Grand Orderにおける自
動リプレイ
サーバーを経由したログの収集とコマンド関数列の
再現
Fate/Grand Orderにおける自動リプレイを用いたQA改善への挑戦
http://cedil.cesa.or.jp/cedil_sessions/view/1716
DeNA
2017
「逆転オセロニア」における自
動ゲームプレイ
強化学習を用いて機械学習させる DeNA TechCon2018 ゲーム体験を支えるための強化学習
https://www.slideshare.net/juneokumura/dena-techcon2018
SQUARE ENIX
2017
「グリムノーツ」における自動
ゲームバランス
遺伝的アルゴリズムを用いてプレイヤーAI群を進化さ
せてゲームバランスを調査する
遺伝的アルゴリズムによる人工知能を用いたゲームバランス調整
http://cedil.cesa.or.jp/cedil_sessions/view/1655
DeNA 「FINAL FANTASY Record
Keeper」における自動プレイ
ニューロエボリューションによるプレイヤーAIの作成 AIによるゲームアプリ運用の課題解決へのアプローチ
https://cedil.cesa.or.jp/cedil_sessions/view/1511
強化学習を利用した自律型GameAIの取り組み ~高速自動プレイによる
ステージ設計支援
46. 強化学習
(例)格闘ゲームTaoFeng におけるキャラクター学習
Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge
"Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products"
http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx
Microsoft Research Playing Machines: Machine Learning Applications in Computer Games
http://research.microsoft.com/en-us/projects/mlgames2008/
Video Games and Artificial Intelligence
http://research.microsoft.com/en-us/projects/ijcaiigames/
67. 機械学習
(例)FORZA MOTORSPORT におけるドライビング学習
Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge
"Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products"
http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx
68. 機械学習
(例)FORZA MOTORSPORT におけるドライビング学習
Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge
"Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products"
http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx
69. 機械学習
(例)FORZA MOTORSPORT におけるドライビング学習
• 揺らぎ
• ライン – コーナーやそのコンビネーションに対し
て、どれぐらいスムーズに車をガイドするか。
• コーナーへの突入スピードとブレーキを踏むタイ
ミングと。保守的か過激か。
• コーナーの頂点にどれぐらい近づくか、どれぐら
いの速度でそこを抜けるか?
• コーナーを抜ける時のスピードとコーナーを回る
時のスピード。
Drivatar がプレイヤーのコントロールから学習するもの
Microsoft Research
Drivatar™ in Forza Motorsport
http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/forza.aspx
70. 機械学習
(例)FORZA MOTORSPORT におけるドライビング学習
Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge
"Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products"
http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx
プレイヤーの特性を解析する
特徴となる数値をドライブモデルに渡す
71. 機械学習
(例)FORZA MOTORSPORT におけるドライビング学習
Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge
"Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products"
http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx
レーシングラインを事前に構築する。生成というよりテーブルから組み合わせる。
72. 機械学習
(例)FORZA MOTORSPORT におけるドライビング学習
Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge
"Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products"
http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx
レーシングラインを事前に構築する。生成というよりテーブルから組み合わせる。
73. 機械学習
(例)FORZA MOTORSPORT におけるドライビング学習
Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge
"Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products"
http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx
レーシングラインに沿わせるのではなく、理想とする位置とスピードから
コントローラーの制御を計算して、物理制御によって車を運転する。
74. Forza motorsports (EA)
Jeffrey Schlimmer, "Drivatar and Machine Learning Racing Skills in the Forza Series"
http://archives.nucl.ai/recording/drivatar-and-machine-learning-racing-skills-in-the-forza-series/
78. Assassin’s Creed Origin の事例
• スクリプトによるオブジェクト同士の干渉テスト
• キャラクターの生成ポイントと配置オブジェクトの干渉テスト
• スクリプトによるテスト
'Assassin's Creed Origins': Monitoring and Validation of World Design Data
Nicholas Routhier
Ubisoft Montreal
http://www.gdcvault.com/play/1025054/-Assassin-s-Creed-Origins
88. メタAIの活用事例
• メタAI = ゲーム全体を制御する人工知能
= 夜中にゲームとキャラクターを動かして負荷などのテスト
Virtual Insanity: Meta AI on 'Assassin's Creed: Origins'
Charles Lefebvre
Ubisoft Montreal
http://www.gdcvault.com/play/1025410/Virtual-Insanity-Meta-AI-on
95. Thief における Unreal Engine 上の自動テスト
• AUTOMATED TESTING FOR MULTIPLAYER GAME-AI IN SEA OF THIEVES
• ROBERT MASELLA
• RARE — MICROSOFT GAME STUDIOS
• http://gameainorth.com/2017/
100. Unit Tests
• Run without creating or ticking world
• Unit tests can have test fixture for boilerplate code
#define IMPLEMENT_AIENTITY_TEST( TestName ) IMPLEMENT_UNIT_TEST( TestName, "AIEntity", AIEntityTestFixture )
IMPLEMENT_AIENTITY_TEST( UpdateTarget_OneEnemyEntitySeen_TargetSetToEntity )
{
auto* AIEntity = SpawnTestAIEntity();
auto* EnemyEntity = SpawnEnemyEntity();
AIEntity->AddSeenEntity( EnemyEntity );
AIEntity->UpdateTarget();
TestEqual( AIEntity->GetTargetEntity(), EnemyEntity );
}
119. 第五章 品質保証におけるAI③
HORIZON ZERO DAWN: AN OPEN WORLD QA CASE STUDY
Ana Barbuta; Game Developers Conference 2018, San Francisco, USA 23 March 2018
https://www.guerrilla-games.com/read/horizon-zero-dawn-an-open-world-qa-case-study
132. 第六章 品質保証における強化学習
SEED - Deep Learning
IMITATION LEARNING WITH CONCURRENT ACTIONS IN 3D GAMES
https://www.ea.com/seed/news/seed-imitation-learning-concurrent-actions
Deep Learning
SELF-LEARNING AGENTS PLAY BATTLEFIELD 1
https://www.ea.com/seed/news/self-learning-agents-play-bf1
150. A Brief History of Matchmaking in Heroes of the Storm
Alex Zook, Blizzard Entertainment
https://archives.nucl.ai/recording/a-brief-history-of-matchmaking-in-heroes-of-the-storm/
151. A Brief History of Matchmaking in Heroes of the Storm
Alex Zook, Blizzard Entertainment
https://archives.nucl.ai/recording/a-brief-history-of-matchmaking-in-heroes-of-the-storm/
152. A Brief History of Matchmaking in Heroes of the Storm
Alex Zook, Blizzard Entertainment
https://archives.nucl.ai/recording/a-brief-history-of-matchmaking-in-heroes-of-the-storm/
153. Tom Mathews Making "Big Data" Work for 'Halo': A Case Study
http://ai-wiki/wiki/images/d/d8/AI_Seminar_177th.pdf
154. Tom Mathews Making "Big Data" Work for 'Halo': A Case Study
http://ai-wiki/wiki/images/d/d8/AI_Seminar_177th.pdf
155. Gameplay Data Analysis: Asking the Right Questions
Ian Thomas (Epic Games) http://www.gdcvault.com/play/1015482/Gameplay-Data-Analysis-Asking-the