| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2020-03-06 |
| タイトル |
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タイトル |
GANを用いたカードゲームのフロー自動生成システム“DeepGame”の提案と実装 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
コンテンツ生成 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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中京大学工学部 |
| 著者所属 |
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中京大学工学研究科情報工学専攻 |
| 著者所属 |
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中京大学工学研究科情報工学専攻 |
| 著者所属 |
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中京大学工学部 |
| 著者名 |
牧野, 貴斗
久野, 文菜
谷口, 航平
濱川, 礼
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
本論文では，カードゲームの一連の行動の流れをまとめたゲームフローを敵対的生成ネットワーク「GAN」を用いて自動生成し，新しいカードゲームを提供するシステム “DeepGame” について述べる．カードゲームは多人数で遊ぶ際の定番として老若男女に親しまれており，だれもが一度は遊んだことがあるものである．人の顔を見ながらできるカードゲームは，コミュニケーション能力を養い，ゲームに勝つために考える過程で思考力を養うことができると考えられている．また，近年ボードゲーム市場は広がりを見せており国債市場では 1 年で 1000 を超えるカードを含んだ新作ボードゲームが販売されているほどである．しかし，毎年これだけのゲームが発売されると，まったく新しいルールというものは本当に一握りであり大半のゲームは既存のメカニクスを組み合わせたものとなってしまう．そこで本研究では，ディープラーニングを利用することによって，人間では考え付かないようなルールや手順を行う新しいカードゲームを作ることで，新しいルールを提供できるのではないかと考え，カードゲームのゲームの流れを GAN を用いて自動生成することで，新しいゲームを提供するシステム「DeepGame」を開発した． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11362144 |
| 書誌情報 |
研究報告ゲーム情報学（GI）
巻 2020-GI-43,
号 22,
p. 1-8,
発行日 2020-03-06
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8736 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-GI20043022.pdf (3.7 MB)
