仲間キャラクターの行動をAIが判断する「Party Member AI」の活用シーン

Party Member AIは、戦闘中の仲間キャラクターが次に何をするかをAIが判断し、戦況に合った行動を選ばせるしくみです。クラスフォックスが設計した Vertical Decision AI SaaS の一つで、RPGやタクティクス系ゲームの開発責任者、戦闘設計担当、AI担当の判断を支えます。本記事では、仲間の行動設計で起きていること、AIが判断すること、開発の1日、AIに任せる範囲の決め方、小さく始める手順を順に紹介します。

仲間キャラクターの行動設計で起きていること

RPGやタクティクス系のゲームでは、プレイヤーが操作しない仲間キャラクターが戦闘に加わります。仲間の動きは、多くの場合、あらかじめ決めた条件の分岐で作られます。たとえば「体力が半分を下回ったら回復する」「敵が一体だけなら単体攻撃を使う」といった形です。

この方式は分かりやすい一方で、戦況が複雑になると限界が見えます。想定していない場面では、仲間が不自然な行動を取ります。たとえば、倒れかけた味方を放置して攻撃を続ける場面や、すでに倒れた敵に技を使う場面です。

その結果、プレイヤーは仲間に細かな作戦指示を出し続けることになります。指示のたびに操作が増えるため、戦闘のテンポが落ち、プレイヤーは仲間を信頼できなくなります。

開発側にも負担があります。戦闘設計担当は、キャラクターや技が増えるたびに条件分岐を書き足し、動作を確認します。分岐が増えるほど、どこを直せばどの動きが変わるのかが分かりにくくなります。

Party Member AIが判断すること

AIが判断するのは「仲間キャラクターの行動」です。判断のパターンでいえば「次の一手」、つまり次に何をするかを決める判断にあたります。

AIは、味方と敵の体力、状態異常、使える技、位置関係、プレイヤーが選んだ作戦の方針などを手がかりに判断します。Decision AI は文章を生成するのではなく、決めた型どおりの答えを確率と確信度つきで返します。この業務では、次の3つの型で答えを返します。

答えが型で返ってくるため、そのままゲームの行動選択の処理につなげられます。開発者が条件分岐を一から書くのではなく、AIが出した行動をゲーム側で実行し、動きを見て調整する流れに変わります。

開発チームの1日：仲間の動きを見直す場面

たとえば、ターン制のRPGで、仲間三人が戦闘に加わる開発の現場を考えてみます。

朝、戦闘設計担当は、前日の試遊で記録された戦闘ログを確認します。ログには、仲間の行動と、そのときのAIの確信度が並んでいます。確信度の低い行動が集まっている場面は、仲間の動きが不自然になりやすい場面です。設計担当は、そこから見直す順番を決めます。

日中、AI担当は、見直す場面の戦闘データをCSVにまとめ、AIの判断と設計担当の期待する動きを机上で比べます。両者が一致しない場面では、設計担当が理由を確認します。たとえば、「この場面では、体力が低い味方を守るより攻撃を続けたほうが、プレイヤーにとって気持ちよい」といった、ゲームの味わいにかかわる判断です。

夕方、開発責任者は、試遊の結果を見て、プレイヤーが仲間に出した作戦指示の回数や、仲間の行動への不満の声を確認します。そのうえで、翌日以降にAIへ任せる場面を広げるか、人が手で調整する場面を残すかを定めます。

AIに任せる範囲をどう決めるか

AIの答えには確信度が付きます。この確信度で、どこまでをAIに任せ、どこからを人が判断するかを定めます。

• 確信度95%以上：倒れかけた味方を回復するなど、誰が見ても自然な行動です。開発チームは、これを自動で実行する行動として扱います。
• 70〜95%：攻撃と補助のどちらも成り立つ場面です。戦闘設計担当が、試遊で動きを確認してから採用します。
• 70%未満：ボス戦の特別な演出など、ゲームの狙いを優先したい場面です。開発責任者や、戦闘設計の専門の担当者が判断します。

この閾（しきい）値は最初から決め打ちにせず、PoCで確認して定めます。はじめは、すべての行動を設計担当が確認し、AIの判断と一致するかを記録します。一致する場面が増えた順に、自動で実行する範囲を広げていきます。最終的な品質の判断が必要な場面は、人の承認を前提に設計します。

小さく始める手順

いま使っているゲームエンジンや、既存の行動の仕組みは入れ替えません。AIは、その上にのる「判断レイヤー」として入り、まずは手元のCSVから始められます。

1. 試遊や開発中の戦闘ログを、CSVで書き出します。対象は、1つの章や1つの戦闘パターンに絞ります。
2. AIの判断と、設計担当の期待する動きを、机上で比べます。この段階では、ゲームの動きを実際には変えません。
3. 一致した判断から、ゲームに組み込み、指標の変化を確認します。

PoCの期間は3〜8週が目安です。期間中は、次の5つの指標を測ります。

• プレイヤーが仲間に出した作戦指示の回数
• 仲間の行動への不満の件数
• 戦闘の所要時間
• 仲間が戦闘不能になった回数
• 戦闘設計担当が調整に使った時間

目標とする値は、PoCの前に現状を測ってから一緒に定めます。開発チームが仲間の行動判断を一つずつAIに任せていくことが、AX（AIトランスフォーメーション）の現実的な一歩です。

ゲームの判断を支えるほかのAI

同じRPGやタクティクス系のゲームには、仲間のほかにも、判断が必要な場面があります。

• 敵キャラクターの戦術を決める「Enemy Battle AI」
• プレイヤーの腕前に合わせて難易度を調整する「Dynamic Difficulty AI」
• 次に発生させるクエストを選ぶ「Quest Director AI」

これらを仲間の行動と組み合わせることで、戦闘全体の体験を整えられます。

よくある質問

トップ画像の写真：Photo by Dunamis Church on Unsplash

本記事で紹介する活用シーンは、クラスフォックスが設計した活用構想です。効果は、貴社のデータを使ったPoCで確かめます。