KLab × 九州大学『機械学習による新たなゲーム体験の創出の応用』をテーマに新たな共同研究を開始

近年、ゲーム業界では機械学習の活用が盛んになっています。とくに、簡単な指示にしたがって画像や文章、音声などを生み出す「生成AI」が急速に発展しており、生成AIがゲームの創り方や遊び方を革新する可能性に注目が集まっています。

KLabと九州大学櫻井大督研究室は、2021年3月に生成AIに関する共同研究を開始しました。2021年度には、リズムアクションゲームの譜面制作を支援する生成AIの研究に取り組み、開発した技術によって譜面制作ペースを2倍にする成果を生み出し、その研究論文は人工知能の世界最高峰の会議AAAI-23に採択されました。2022年度からは、ゲーム内に生成AIを組み込んで新たなゲーム体験を創出する研究を開始し、様々なタスクに応用できる知的エージェントの基本アーキテクチャを開発しました。

今年度は、その技術をさらに発展させて実際のゲームにて実証実験を行う予定です。

※2022年度の研究について

※AAAI-23論文採択について

ゲームキャラクターをはじめとする様々な自律エージェントの振る舞いは認知・判断・行動の繰り返しとして捉えられます。画像認識・音声認識・言語理解といった識別AIの昨今の発展により、エージェントを取り巻く様々な状況を正しく「認知」することができるようになりました。また、最近の生成AIの高度化によって、様々な「行動」をも動的に生み出すことができるようになりつつあります。識別AIが抽出した記号を処理して行動AIに適切な指示を送る推論AIが開発できれば、エージェントに「判断」能力が備わり、幅広いタスクを行える自律エージェントを実現できる可能性があります。

本共同研究では、昨年度に開発した推論AIを発展させ、実際のゲームに組み込んで有効性を検証します。本アーキテクチャは、ユーザーと高度な連携プレイをするキャラクターや、話しかけるたびに違った反応をするキャラクターなど、ゲーム体験を豊かにする幅広い応用が見込まれます。

• 国際会議

"GenéLive! Generating Rhythm Actions in Love Live!", Association for the Advancement of Artificial Intelligence, 2023 (in press)
https://doi.org/10.48550/arXiv.2202.12823

Atsushi Takada, Daichi Yamazaki, Yudai Yoshida, Nyamkhuu Ganbat, Takayuki Shimotomai, Naoki Hamada, Likun Liu, Taiga Yamamoto, Daisuke Sakurai.

• 国内会議

位相幾何・微分幾何及びその周辺分野への特異点論の応用
遊びは学び：ゲームAIにおける特異点論と多目的最適化
https://www.fit.ac.jp/~fukunaga/conf/sing202206.html
濱田 直希

• 講演

九州大学「ゲームとスーパーコンピュータ」シンポジウム
機械学習とスパコンが切り拓くモバイルオンラインゲームの未来
https://www.cc.kyushu-u.ac.jp/scp/users/news/2021/523.html
濱田 直希

先駆的科学計算に関するフォーラム2022
機械学習を用いた譜面制作支援の研究
https://www.cc.kyushu-u.ac.jp/scp/users/news/2021/524.html
濱田 直希

PCクラスタワークショップ in 神戸2022「クラウドとHPC」
クラウドとHPCを併用した機械学習プロジェクトのResDevOps事例
https://www.pccluster.org/ja/event/2022/05/220623-24-ws-kobe.html
濱田 直希

日本オペレーションズ・リサーチ学会  2023年春季研究発表会&シンポジウム
モバイルゲームにおける進化的多目的最適化と位相的データ解析
https://orsj.org/nc2023s/symposium
濱田 直希

2022年度の研究についてはこちらをご覧ください。