戦略ゲームAI 解体新書 ストラテジー&シミュレーションゲームから学ぶ最先端アルゴリズム

翔泳社(出版社) , 三宅陽一郎(著)

商品番号
154410
販売状態
発売中
納品形態
宅配便にてお届け
発売日
2021年10月14日
出荷開始日
2021年10月13日
ISBN
9784798154411
判型
A5
ページ数
304
キーワード
ゲーム  アルゴリズム  人工知能

販売価格:¥3,080(税込)

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ゲーム開発者、AIエンジニア、
すべての意思決定に悩んでいる方に必見!
戦略ゲームAIの仕組み、戦略的意思決定プロセスを紐解くバイブル書

【戦略ゲームAIについて】
戦略ゲームの元にとなるストラテジー&シミュレーションゲームはボードゲームを発端として、発展してきました。
近年では、スマートフォン向けのソーシャルゲームを筆頭に、数多くのゲームでストラテジー&シミュレーション要素が取り入れられており、
いまやゲーム開発において戦略ゲームAIは避けて通れない非常に重要な要素になっています。
またゲーム開発のみならず、一般の人工知能開発、複雑な意思決定のプロセス形成において、その技術は非常に注目されています。

【本書の特徴】
ストラテジー&シミュレーションゲームに利用されている戦略ゲームAI技術について、
国内や海外の事例を交え、その仕組みを丁寧に解説した書籍です。
基本的な技術の概論の解説から始まり、
著者が注目するシミュレーション&ストラテジーゲームAIのアルゴリズムについて、
ビジュアルを交えながら解説します。

【読者対象】
・ゲーム開発者
・AI開発者
・意思決定に興味を持つ方

【本書のゴール】
戦略ゲームAIの仕組みを学ぶことができる

【プロフィール】
ゲームAI研究者・開発者。
京都大学で数学を専攻、大阪大学(物理学修士)、東京大学工学系研究科博士課程(単位取得満期退学)。
博士(工学、東京大学)。2004年よりデジタルゲームにおける人工知能の開発・研究に従事。
立教大学大学院人工知能科学研究科特任教授、九州大学客員教授、東京大学客員研究員。
国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会設立(チェア)、日本デジタルゲーム学会理事、
芸術科学会理事、人工知能学会理事・シニア編集委員、情報処理学会ゲーム情報学研究会運営委員。

ゲーム開発者、AIエンジニア必見
戦略ゲームAIの仕組み、戦略的意思決定プロセスを紐解くバイブル書!
ストラテジー&シミュレーションゲームに利用されている戦略ゲームAI技術について、国内や海外の事例を交え、その仕組みを丁寧に解説した書籍です。基本的な技術の概論の解説から始まり、著者が注目するシミュレーション&ストラテジーゲームAIのアルゴリズムについて、ビジュアルを交えながら解説します。
本書の構成
第1部

第1部の基本篇は、ストラテジーゲームと人工知能の関わりについて解説しています。ストラテジーゲームもゲームAIもよくご存じの方は読み飛ばして頂いても構いません。

第2部

第2部の技術篇は本書のメインパートとなります。ストラテジーゲームにおける人工知能技術について包括的に解説していきます。

第3部

第3部の発展篇は、ストラテジーゲームをこれから発展させるための研究と展望について解説しています。

■第1部 基本篇

第1章 ストラテジーゲームとは
1.1 ストラテジーゲームにおける人工知能技術
1.2 ターン制と想像力

第2章 ストラテジーゲームと人工知能
2.1 ストラテジーゲームの定義
2.2 ストラテジーゲームの3つの分類
2.3 ストラテジーゲームにおいて人工知能がなぜ必要か?
2.4 ストラテジーゲームにおける時間と空間
2.5 ストラテジーゲームの人工知能の例題
2.6 「ストラテジーゲームと人工知能」まとめ

第3章 ゲームAIの基礎事項
3.1 ゲームAI小史
3.2 3つのAIの役割とスケールとプレイヤー体験
3.3 メタAI技術
3.4 キャラクターAI
3.5 スパーシャルAI
3.6 影響マップ
3.7 知能方程式
3.8 「ゲームAIの基礎事項」まとめ

■第2部 技術篇

第4章 指揮官としての人工知能―「メンバーやユニットを指揮するゲーム」
4.1 チーム・空間・時間の階層化
4.2 チームの階層化
4.3 空間の階層化
4.4 時間の階層化
4.5 コンストラクション
4.6 スカウティング
4.7 パス検索、群制御、ステアリング
4.8 時間あたりのコマンド数
4.9 グループ・マネージメント
4.10 ポートフォリオ
4.11 ニューラルネットワークによる学習
4.12 「指揮官としての人工知能」まとめ

第5章 プレイヤーと共創する人工知能―「世界シミュレーション」
5.1 マップの下の多層構造
5.2 エージェント・シミュレーション
5.3 スクリプティング
5.4 地形解析
5.5 地形解析の実例
5.6 地形生成
5.7 テクノロジーツリー
5.8 「プレイヤーと共創する人工知能」まとめ

第6章 学習し、成長する人工知能―「育成系ストラテジーゲーム」
6.1 複数の役割のエージェントを組み合わせる
6.2 遺伝的アルゴリズムによるバランス調整
6.3 遺伝的アルゴリズムによるユーザー・マッチング
6.4 ニューロエヴォリューション―キャラクターを進化させる―
6.5 ニューラルネットワーク―キャラクターを学習させる―
6.6 パーセプトロンと決定木
6.7 プランニング・アルゴリズム
6.8 「学習し、成長する人工知能」まとめ

■第3部 発展篇

第7章 ストラテジーゲームの学術的研究
7.1 ストラテジーゲームの人工知能研究の歴史
7.2 ストラテジーゲームの研究環境
7.3 アーキテクチャの研究~『スタークラフト』研究
7.4 ディープラーニングの応用1~『スタークラフト2』の研究
7.5 ディープラーニングの応用2~『Dota 2』のOpenAIFive
7.6 モンテカルロ木探索の応用
7.7 遺伝的プログラミングによるゲーム自動生成
7.8 『Capture the Flag』の戦術学習
7.9 「OpenAI」におけるマルチエージェント自動カリキュラム学習
7.10 「ストラテジーゲームの学術的研究」まとめ

第8章 ストラテジーゲームの人工知能の一般理論
8.1 ストラテジーゲームの再定義
8.2 時系列という考え方
8.3 時間階層化と空間階層化
8.4 アテンションとシミュレーション
8.5 アテンションの向け方とフレームの構成
8.6 上位の人工知能と下位の人工知能
8.7 時空間の把握
8.8 行動可能性、アフォーダンス
8.9 行動の効果
8.10 基本概念のまとめ
8.11 スマートシティへの応用
8.12 「ストラテジーゲームの人工知能の一般理論」まとめ

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