新清士の「メタバース・プレゼンス」 第175回

AIが人間のようにゲームをプレイ　話題の「Jev」を試してわかったこと

騎馬戦にJevを導入、勝率が劇的に変わった

筆者作成中の騎馬戦シムの暫定トレーラーより

https://youtu.be/B0iyuJ_jJ4I

△筆者作成中の騎馬戦シムの暫定トレーラー

　別のゲームでも試してみました。筆者は、同じくGPT-6 Astraを使って馬のアニメーションを作成していましたが、そのアニメーションを応用して、「Unreal Engine 5（UE5）」で、騎馬戦をテーマにした簡単なシミュレーションの開発を始めています。

　龍騎軍と白騎士軍に分かれた10対10の騎兵が衝突し、お互いにダメージを与えて士気を崩し、相手を敗走に追い込めば勝利になります。まだ、プレイヤー側からゲームに介入する仕組みはつくっておらず、あくまで毎回変化する戦いを眺めるという内容です。

　ゲームには、各陣営が他の味方と連携して陣形をつくって攻撃したり、相手を囲んで有利な状況に持ち込んで攻撃したり、陣形が崩れたら立て直したりするといった要素や、生存中は士気を高める効果があるものの、倒されると陣営が一気に不利になる指揮官の概念などを入れてあります。

　まだ、開発途中で荒削りな状態なのですが、これにJevを組み込んでみたところ、面白い結果が出ました。「Jevを使っているほうが有利になる」というものです。

　ゲームの中では、7秒に1度、Jevに各軍がどのように動くかを判断させるルールにしています。敵との距離が縮まると、UEに設定しているAIによる個別の判断を中心に動かします。1バトルは30秒〜1分程度で決着がつくため、実際には1バトルで判定は2回程度しか行っていません。

　Jevに判断させる流れは以下のようになっています。

１．ゲーム（UE）が、自軍3小隊の作戦候補を作る。候補は「全隊で正面を押す」「1隊を予備に回す」「1隊を左右へ回り込ませる」「孤立した隊を呼び戻す」。

２．その場で実行できない候補を外す（体力が足りない、敵が近すぎる、など）。選べる候補が2つ未満なら、Jevには聞かない。

３．自軍の状態（位置・体力・士気など）と、見えている敵の位置・向き・速さ、それに作戦候補の一覧をJevに送る。

４．Jevが候補から1つを選んで返す。ゲームは、それが今も実行できるかを確かめてから採用し、各小隊に役割（正面・回り込み・予備）を割り振る。

５．採用した作戦は約9秒続く。そのあいだの攻撃や防御、身を守る判断はすべてゲーム側のAIが行う。

Jevを使っているかどうか。左は使っていないケース。右は、白騎士軍（右側）のみに使っているケース。最初の激突に向けて、白騎士軍のほうが龍騎軍に比べてまとまって動き出すのが少しだけ速い

△騎馬戦のシーンより。序盤の両軍がぶつかるところ