SHIBUYA SYNAPSE

先端AI技術を活用した
新たな価値ある
サービスを共創するイベント

本イベントは終了しました

KEYNOTE

ゲームAIのこれから
〜ゲーム開発工程における
人工知能
「ゲームの外のAI」の促進に向けて〜

by 三宅陽一郎、眞鍋和子
(株式会社スクウェア・エニックス)
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ABOUT SHIBUYA SYNAPSE

深層学習に代表されるAI技術の成熟により、ビジネスと
研究開発の距離が縮まっており、
それらを両輪で
進めなければ真に価値あるサービスを適切なスピードで
提供することが難しくなっています。
SHIBUYA SYNAPSEは、このような環境において、
企業×大学や、プランナー×エンジニアといった異なる
バックグラウンドを持つ参加者の有機的なつながりにより、
先端AI技術を活用した新たな価値あるサービスの
共創の場を提供することを目的に設立されました。

SCHEDULE

  1. 受付

  2. オープニング

  3. ゲームAIのこれから〜ゲーム開発工程における人工知能「ゲームの外のAI」の促進に向けて〜
    by 三宅陽一郎、眞鍋和子(株式会社スクウェア・エニックス)

  4. 10分休憩
  5. 強化学習技術とゲームAI〜今できる事と今後できて欲しい事〜
    by 甲野佑(株式会社ディー・エヌ・エー)

  6. 将棋プログラムPonanzaにおける強化学習とディープラーニングの応用
    by 大渡勝己(HEROZ株式会社)

  7. 10分休憩
  8. ゲーム体験を支える強化学習の実応用について
    by 奥村エルネスト純(株式会社ディー・エヌ・エー)

  9. Q&A

  10. クロージング

  11. 10分休憩
  12. 懇親会

TOPICS

ゲームAIのこれから
〜ゲーム開発工程における人工知能「ゲームの外のAI」の促進に向けて〜

デジタルゲームの人工知能は三つに分類される。ゲームの内側にあって、ゲームを構成するキャラクターやナビゲーションに関わる「ゲームの内側の人工知能」、次にゲームの外側にあって、ゲームの開発工程やバランシングを助ける「ゲームの外の人工知能」、そして、その中間にある「メタAI」。 今後は大型ゲームに関しても、モバイルゲームに関しても、人工知能による品質保証やAIによる自動プレイ、自動バランシングと言った「ゲームの外の人工知能」の発展が期待されてきている。本講演では、ゲームAIの全体図と今後の展望について解説し、AIによる自動プレイの具体例を紹介する。


SPEAKER

三宅陽一郎

株式会社スクウェア・エニックス テクノロジー推進部 リードAIリサーチャー

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を経てデジタルゲームにおける人工知能の開発・研究に従事。IGDA日本ゲームAI専門部会設立(チェア)、DiGRA JAPAN 理事、芸術科学会理事、人工知能学会編集委員。
共著『デジタルゲームの教科書』『デジタルゲームの技術』『絵でわかる人工知能』(SBCr)、著書『人工知能のための哲学塾』(BNN新社)、『なぜ人工知能は人間と会話ができるのか』(マイナビ出版)『人工知能の作り方』(技術評論社)『はじめてのゲームAI』(WEB+DB PRESS Vol.68、技術評論社)。翻訳監修『ゲームプログラマのためのC++』『C++のためのAPIデザイン』(SBCr)、監修『最強囲碁AI アルファ碁 解体新書』(翔泳社)。


SPEAKER

眞鍋和子

株式会社スクウェア・エニックス テクノロジー推進部 AIエンジニア

情報工学専攻(修士)。
コンシューマ系ゲーム開発、ツールプログラマを経て、スクウェア・エニックスのAIユニットに合流。
現在は、AIによる自動QA・バランス調整に関する研究に従事。

強化学習技術とゲームAI
〜今できる事と今後できて欲しい事〜

近年の深層学習の発展に伴い、自律的に行動系列を学習する強化学習分野にも技術革新が起きている。レトロビデオゲーム(Atari)・囲碁・将棋などの他、Pokerのような不完全情報ゲームなどについても人間を超える高い成績をみせている。
本講演では何故、AIはあるジャンルのゲームで強くなったか、そして何故まだ特定のジャンルのゲームでは弱いままなのかを近年の強化学習研究の解説を通して紹介する。


SPEAKER

甲野佑

株式会社ディー・エヌ・エー AIシステム部AI研究開発グループ AI研究開発エンジニア

博士 (情報学)。2017年4月に中途入社。前職では大学でヒトの意思決定傾向や脳における行動の習慣/階層化過程を組み合わせた強化学習モデルの基礎研究を行っていた。入社以来ゲームAI開発に携わっており、学習アーキテクチャ全体の設計と強化学習アルゴリズムの開発などに従事している。

将棋プログラムPonanzaにおける強化学習とディープラーニングの応用

将棋プログラムPonanzaは史上初めて名人に勝利するプログラムとなった。この飛躍の鍵となったのが機械学習、特に強化学習と呼ばれる技術である。これまでの将棋プログラムは何を考え、どのように強くなったのか紹介する。さらに、膨大な量の探索を行う「大人の知能」である現在の将棋プログラムと鋭い感性を持つ「子供の知能」であるディープラーニングの組み合わせが導くAIの新たな可能性を検討していく。


SPEAKER

大渡勝己

HEROZ株式会社 エンジニア

東京大学大学院総合文化研究科修了。学生時代よりゲームに勝つためのAI研究に取り組む傍ら、10種類以上のゲームAI大会に参加し研究と実装の両面でゲームAIに携わる。第35回、第37回情報処理学会ゲーム情報学研究会若手奨励賞、第21回ゲームプログラミングワークショップ優秀論文賞受賞。UECコンピュータ大貧民大会3連覇、他デジタルカーリング大会等の優勝経験あり。現在は将棋プログラムPonanzaのプログラマを務める。

ゲーム体験を支える強化学習の実応用について

近年の強化学習分野の技術革新は目覚ましいものがあるが、そうした技術に対して事業者がどのように向き合っていくべきか、様々な模索が続いている。この講演では、強化学習を取り入れたサービス改善の取り組みとして、ゲームタイトル「逆転オセロニア」における研究開発の事例を紹介する。強化学習技術を実サービスに応用していく際には多くの試行錯誤があるが、ゲーム領域においてはいくつかのユースケースの可能性も見えており、研究領域とビジネスとしての接点を提供する講演となれば幸いである。実際の開発の様子を伝えながら、技術・プロジェクト観点でのノウハウも合わせて紹介する。


SPEAKER

奥村エルネスト純

株式会社ディー・エヌ・エー AIシステム部AI研究開発グループ AI研究開発エンジニア

国内外の研究機関で観測的宇宙論の研究に従事し、京都大学理学研究科宇宙物理学専攻にて博士号取得。2014年4月にDeNAでデータアナリストとしてのキャリアをスタート。ユーザー体験や事業推進をデータからサポートすることを目指し、主にゲーム領域のデータ分析・パラメータ設計の経験を積む。2017年1月より機械学習エンジニアに転身し、強化学習技術を中心としたゲームAIの研究開発を推進。機械学習の実ビジネス適用や、UXデザインに興味を持っている。

ACCESS

Sakura Cafe

株式会社ディー・エヌ・エー Sakura Cafe

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東急東横線・田園都市線、東京メトロ半蔵門線・副都心線
「渋谷駅」15番出口と直結。
JR線、東京メトロ銀座線、京王井の頭線
「渋谷駅」と2F連絡通路で直結。

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