“逆転オセロニア”における深層強化学習応用

情報処理学会

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複数のプレイヤーからなる対戦ゲームを楽しんでもらう場合，ある1つのアイテムを持っているなどで勝敗が偏ってしまうゲームバランスは好ましくない．そのような極端な事態を招かないため，ゲームバランスについてはリリース前に慎重な検討と調整がなされる．しかしながら近年のゲームは継続的な更新により要素（キャラクター，アイテムなど）が追加され，ルールが随時変化していく．そのため制作者の意図しないゲームバランスの変化を引き起こす可能性が問題になっている．そこで我々はリリース前における正確なゲームバランス評価を目的として深層学習，特に深層強化学習に着目した．ただし近年のゲームに適用する場合，要素の追加にしたがって伸長する入出力ベクトルの大きさの扱いが問題となる．本研究ではアプリ型対戦ゲーム“逆転オセロニア”への適用を目的に，膨大な種類数のキャラクター要素の特徴ベクトルを自然言語処理由来の機械学習手法で表現学習し，深層強化学習に転用してゲームのプレイ戦術を学習する手法を提案した．また，ゲームバランス調整への深層学習応用を目指す中で得られた，他ゲームタイトルでのゲームバランス調整にも共通する知見，課題についてまとめた．

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