ゲームにおける強化学習の応用Applications of Reinforcement Learning in Games

強化学習（Reinforcement Learning, RL）は、ゲーム分野において最も注目されるAI技術の一つです。エージェントがゲーム環境と相互作用し、報酬を最大化するような行動方針を試行錯誤によって学習します。AtariゲームにおけるDQN、囲碁のAlphaGo、Dota 2のOpenAI Five、StarCraft IIのAlphaStarなどが代表的な応用例です。使用される主なアルゴリズムには、Q学習、DQN、PPO、A3Cなどがあり、状態空間や報酬構造に応じて使い分けられます。ただし、報酬の疎さ、高次元の入力、計算コストの高さ、汎化能力の限界など、依然として多くの課題があります。それでも、ゲーム環境は実験に適した仮想空間を提供し、汎用ゲームAI、人間との協調AI、現実タスクの事前学習など、幅広い応用可能性を持っています。今後、教育、訓練、シミュレーション、安全性評価などの分野での活用が期待されています。

Reinforcement Learning (RL) is a key AI technique widely applied in the field of games. It enables an agent to learn optimal behaviors through interaction with the environment by maximizing cumulative rewards. Notable examples include DQN for Atari games, AlphaGo for Go, OpenAI Five for Dota 2, and AlphaStar for StarCraft II. Common algorithms such as Q-learning, DQN, PPO, and A3C are used depending on the complexity of the state and action spaces. Despite significant progress, RL still faces challenges such as sparse rewards, high-dimensional inputs, high computational costs, and limited generalization. Nevertheless, games offer an ideal testbed for RL research, driving advancements in general game-playing agents, human-AI collaboration, and pretraining for real-world applications. RL in games is expected to have growing impact in areas like education, simulation, training, and safety evaluation.

Reference:

1. 細川 丈留, 永田 裕一 :格闘ゲームAIにおける深層強化学習を用いた段階的行動選択, 進化計算シンポジウム2023, 2023年12月.

2. 朽木 浩綱, 永田 裕一 :深層強化学習を用いたシューティングゲーム AI の開発及び改善手法, 進化計算シンポジウム 2022, 2022年12月.   

3. 岡田 直也, 永田 裕一 :AlphaZeroを用いた自己対戦による七並べゲームプレイヤの作成, 第21回進化計算学会研究会, 2022年3月.  

4. 安部 昌俊, 永田 裕一, 小野 典彦 :ゲーム木上の最善手に着目したシミュレーション方策の効果的な強化のための質の高い訓練データ生成手法の提案, 第31回自律分散システム・シンポジウム資料, 2019年1月.    

5. 下村 亮太, 永田 裕一, 小野 典彦 :共進化的なCMA-ESによる対戦型ゲーム戦略の学習, 第31回自律分散システム・シンポジウム資料, 2019年1月.  

6. 富田 健市, 永田 裕一, 小野 典彦 :共進化的ニッチング世代交代モデルによる対戦型ゲーム戦略の獲得, 平成29年度 計測自動制御学会関西支部・システム制御情報学会 若手研究発表会, 2018年1月.