［CEDEC 2014］七並べを遊ぶとAIが分かる！　「ゼビウス」の生みの親，遠藤雅伸氏のワークショップをレポート

　神奈川のパシフィコ横浜にて，本日（2014年9月4日）まで開催されているCEDEC 2014。ゲーム開発者向けのイベントということで，高度な技術論にじっと聞き入るというイメージが強いが，中には体験と学習が合わさったワークショップなどがあるのも，魅力の1つだ。9月3日には，東京工芸大学芸術学部の教授にして，「ゼビウス」や「ドルアーガの塔」などの生みの親でもある遠藤雅伸氏による，「七並べで学ぶゲームAIの働き〜今さら聞けないAIって何？〜」というワークショップが実施されていたので，これをレポートしよう。

遠藤雅伸氏

ワークショップは立ち見が出るほどの盛況に

各テーブルには，ジョーカーを抜いたトランプと，プレイヤー各人のパス可能回数を示すチップが配られた

　今回のワークショップのテーマは，ひと言で表わすと「七並べを遊ぶことで，自分の思考をAI化する」というもので，「良くできたAIとはどういったものか」を体感できるという内容だ。
　遠藤氏はまず，「AIとは何か」という基本的な部分から説明を開始した。AIとは人工知能のことで，「コンピュータで作られた，人間と同様の思考の働き」のことである。ゲームにコンピュータが導入され，対戦相手をAIが肩代わりするようになったことで，対戦ゲームを1人で遊ぶことが可能になった。
　また，AIにより，パラメータの数値（例えば攻撃力や防御力など）の高低だけではない個性を表現できるようにもなっている。ゲームを遊んでいて「このAIは汚い，ハメ技を使ってくる！」と叫びたくなった時などが，個性が表現されている良い例だ。ハメ技を使ってくるように設定されたAIにより，「こいつは汚いヤツだ」という個性が生まれているのである。


　AIは，判断材料を集めて分析して行動を決める。突き詰めるところアルゴリズムであり，「考え方の手順を定めることで，問題解決するという流れ」があると遠藤氏は説明する。これを体感するため，今回は「判断材料が少ない」「与えられた情報に揺らぎがない」「必勝法がない」「ルールが簡単で広く知られている」という観点から，七並べを行うことになった。


　まず，受講者たちは4人ずつテーブルに着席し，そこにトランプと，各人がパスした回数を示すチップ，そして自分の思考を書き込むシートを受け取る。
　そして4人で七並べをするのだが，ただ遊ぶだけではなく「どういった理由でカードを出したか（出さなかったか）」をシートに記入していく。パスは3回までで，3回パスした状態で出せるカードを持っていないと，そのプレイヤーは脱落となるというルールだ。
　まずは会場で配られたシートを見てほしい。


　シートには，七並べの原則ともいえる，カードを出す時の基本的な条件だけが書かれている。このまま実行した場合は，「場の札とつながるカードがあれば無条件で出す」だけのプレイヤー（AI）になるというわけだ。もちろん，これだけでは個性あるAIとは言えず，そもそも対戦相手として弱すぎるので，自分なりにカードを「出す」「出さない」条件を書き込んでいくのだ。
　「A・K」「2・Q」「3・J」「4・10」「5・9」「6・8」が組となっているのは理由がある。七並べは「7」を中心に，「6・5・4・3・2・A」「8・9・10・J・Q・K」という順番にカードを並べ，自分の手札を減らしていく遊びだ。つまり，戦略を決める上で重要なのは，自分の手札が中央の「7」から何枚目に相当するかということ。「7」からの距離と言い換えてもいいだろう。つまり，「6」と「8」は「7」から1枚目という意味で戦略的に同じ意味を持つ。「5」と「9」は共に「7」から2枚目。「4」と「10」は3枚目……ということで，「7からの距離が同じ数字」がひとまとめにされているというわけだ。このような「7を中心とした対称性」も，今回七並べが選ばれた理由の1つであるという。

七並べの様子。筆者は「とにかくカードを出す」ことを重視したため，見事に脱落

筆者のシート。ワークショップの主旨を理解していない上に記述も曖昧，しかも妨害が重要な七並べで「カードを出す」ことを重視した条件が並ぶ。これでは勝てるはずがない

　最初の対戦では，筆者は「とにかくカードを出す」ことを重視して進めていったが，結局は最初に脱落してしまった。七並べで大切となる「ほかのプレイヤーへの妨害」，つまり「出せるカードがあるのにあえて出さないことで，ほかのプレイヤーがカードを出せないようにする」という考えがなかったからだ。これでは，とてもゲームを遊ぶ人に満足してもらえるAIとは言えない。ただのカモだである。

　そこで次は「とにかくカードを出さずに邪魔をする」ことを考え，「こういう場合はカードを出さない」という条件をシートに加えていった。具体的には，「例え6・8を持っていても，自分の手札にそれ以降のカードがない場合は出さない」「4・10を持っている場合，ほかの人がまだ出せるカードを残しているなら出さない」といった感じだ。こういった条件を付け加えてプレイを進めると，今度はほかのプレイヤーがパスをする回数が目に見えて増えた。結局1位にはなれなかったが，少しは手応えのあるAIらしくなったというわけだ。

　ここで同じテーブルのプレイヤー同士でシートを見せ合うと，かなり内容に差があることが分かった。ほかのプレイヤーのシートには，「自分の手札に同じマークのカードが多い場合は，6や8といったカードを出す」というような，自分に有利になるならカードを出すという条件や，「場に1枚しか出ていないマークのカードに関しては，パスの回数がギリギリになるまで出さない」という，妨害を主目的とした条件もあったのだ。
　中には「6・8など，7に近いカードを持っていて，自分がそれ以降のカードを持っていない場合は，パスの回数が2回までならパスする。2・Qなど，7から遠いカードの場合は1回」というように，かなり細かな条件分岐を書き込んだプレイヤーも見られた。興味深いのは，書き込んだ条件が多いプレイヤーほど，強い傾向があったということ。なるほど，これがAIの違いというものか。

ほかのプレイヤーのシート。自分が7に近いカードを持っている場合はギリギリまで妨害するなど，細かな条件が並んでいる

　最後に，お互いにシートを交換しあい，「ほかのプレイヤーが作ったAIに則ってプレイする」という試みを行った。書き込まれた条件を見ながら「今の手札から出せるのは10だけで，“10以外に出せるカードがない限り10は出さない”という条件から見ると，10を出さなければならないんだな」……といった具合にプレイを進めていくと，AIが行動を決める流れというものが理解できて面白い。自分でプレイしていたときよりも，ほかの人のシートを使ったほうが順位も上になり，AIが勝負に及ぼす影響は明らかだろう。AIとは状況を判断する条件の集まり。条件の設定次第で，筆者のようなカモにも，ほかのプレイヤーのような強いAIにもなり得るのだ……ということを体感した時点で，ワークショップは終了した。
　今回のワークショップは，自宅でも簡単にできる内容なので，興味の湧いた人はぜひ友達を集めて試してみてほしい。

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