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ゲーム状況に合わせ AI プレイヤに豊かな表情をとらせるシステム
1 研究概要
奥田らはゲーム AI なしに AI プレイヤの表情変化を行うシステムを提案した．人間プレイヤの顔が 映ったゲームプレイ映像を教師データに，ゲーム画面を入力，表情データを出力とした機械学習モデル を事前学習させておき，これをゲーム中に推論することで表情変化を行う．提案システムの構成要素に ついて技術的検討を行い，テトリスを対象に提案システムを実装し，ゲーム AI を使わなくとも，表情 変更ができていることを確認された。ポピュラーなゲームエンジンである Unity を採用し，テトリス の盤面データの取得から推論までをすべてゲーム内で完結するように実装している．事前準備として， 事前学習した T2FNet を ONNX (Open NeuralNetwork eXchange) という機械学習モデルの汎用フォーマットでエクスポートし，Unity 上で動作 する推論エンジン Unity Barracuda で読み込んでおく．また，AI プレイヤの見た目である 3D アバターは VRM という 3D アバターの汎用フォーマッ トで読み込み用意しておく．ゲームを起動するとテトリスゲームがスタートし，テトリスの盤面を描画 するスクリプトから盤面データを one - hot 表現で抜き出して，これを T2FNet に逐次的に入力する．
そして推論を行い，喜びの感情値を出力する．その 後感情値は 3D モデルの顔に反映され，感情値方式 で表情を表出する．こうして人間プレイヤはテトリ スをプレイすることで，キャラクタの表情によるリ アクションを見ることができる．
.2 考察
このシステムでは AI が機械学習により、盤面か ら独自に推論を行って表情を表出している。実際 のプレイヤーだけでなく、AI にも表情を用いたコ ミュニケーションが独自に可能なことが分かった。 実在しないプレイヤーも実験の対象として検討して いきたい。
| 著者 | タイトル | 発表場所や出版社 | 掲載ページ 23〜56など（もしくは全体ページ数） | 発行年 | 内容の簡潔なまとめ | 内容の詳細メモ | 自分の研究との関連性のメモ | URL |
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