@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00211620,
 author = {有働, 篤人 and 青木, 直史 and 土橋, 宜典 and Atsuhito, Udo and Naofumi, Aoki and Yoshinori, Dobashi},
 issue = {45},
 month = {Jun},
 note = {近年，ゲーム産業は成長を続け，その中での競争は激化している．そのため，一つのゲームを開発する時間を短縮することが重要である．ゲーム開発において特に時間を要するのが，それを遊ぶ者が何をすべきかを表 現したデータである「ステージ」の制作である．特に音楽に合わせた操作を要求するリズムゲームのステージの制作は楽典などの専門性が必要となるため，さらに時間を要する．その作業を，過去に作られたステージとそれに対応する音楽の特徴量を機械学習し，自動化する先行研究がある．本稿ではその手法の機械学習のネットワークについて検証するため，再現実験および追加の実験を行った．, Recently, the video game development industry has exhibited significant growth, which resulted in more intense competition. Thus, it is important to shorten the time to develop one game. It is creating ’stages,’ a set of data annotating what the person who plays the game must do, that takes a significant amount of time to create. This is especially the case for creating stages for a genre of games called ’rhythm games’ in which the player performs actions based on background music, since creating stages for such video games requires a deep understanding of musical grammar. Some studies focus on the past human-made stages and on the feature of the music and utilize machine learning methods to automate the process. In this study, we reproduce the method used to verify its effectiveness and propose a method to improve the conventional method.},
 title = {機械学習を用いたリズムゲームのステージデータの自動生成の検証},
 year = {2021}
}