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シルバースタージャパンが東京ゲームショウ2016のAIコーナーに出展 テーブルゲームのAIを展示

ファミ通.com 8/19(金) 18:01配信

●ゲーム体験コーナーも用意
 シルバースタージャパンは、2016年9月15日(木)~18日(日)に千葉県・幕張メッセで行われる東京ゲームショウ2016のAIコーナーに出展することを発表した。

 以下、リリースより。


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出展ブースでは、今話題となっております深層学習(Deep Learning)を用いたコンピュータ囲碁をはじめとした、テーブルゲームのAIを展示いたします。

また、ブース内にはシリーズ累計40万ダウンロードを超える大人気戦車アクションシューティングシリーズの最新作「タッチバトル戦車3D-4 ダブルコマンダー」をはじめ、白熱のSFフライトシューティング「ノアの揺り籠」など充実したゲーム体験コーナーをご用意いたしております。

●「東京ゲームショウ2016」シルバースタージャパン出展情報
・日時 2016年9月15日(木)~18日(日)
・時間 10:00~17:00
・場所 幕張メッセ
・小間番号 AIコーナー 3-C16
・展示内容
「テーブルゲームのAI展示」
「タッチバトル戦車シリーズなどのニンテンドー3DSゲーム体験コーナー」

●出展内容「テーブルゲームのAI展示」
■オリジナルテーブルゲームが簡単に作成できます

PCソフト、AI、スマートフォンアプリ、コンシューマゲーム機向け等、様々なプラットフォームに合わせた思考エンジンをご提供。
オリジナルのインターフェースに組み込むことにより、簡単に御社オリジナルのテーブルゲームが作成可能です。

開発可能な環境一覧

・PCソフト・Android・iOS・Webアプリ・携帯ゲーム機(3DS,PS Vita)・コンシューマゲーム機(PS3,PS4,WiiU等)その他ご相談ください。

■18年の歴史、常に最強を目指し、さらに進化する銀星囲碁・将棋等、テーブルゲームのAI

□モンテカルロ法とは
乱数を用いたシミュレーションを何度も行う事により近似解を求める計算方法。
解析的に解くことができない問題でも、十分多くの回数シミュレーションを繰り返すことにより、近似的に解を求めることができる。
しかし、囲碁や将棋では乱数を用いてシミュレーションを行う為、人間らしくない手が増えることや、シミュレーションに多くの時間がかかることがネック。

□深層学習(DeepLearning)法とは
機械が学習させた内容を用いてニュートラルネットワーク(人の脳神経を模したネットワーク構造)を多層に構築し、その中からより価値の高い結果を導き出す手法。

東京大学准教授の松尾氏は「AI研究における50年来のブレークスルー」と評価。
実際にGoogleはこちらを用いたAlphaGoでプロ棋士に勝利を収める。

□銀星囲碁での使用方法
膨大な種類の棋譜をプロ高段者の棋譜(教師データ)を学習させることで、無数にある選択肢の中から、より現在の局面に適した展開を導き出します。
その結果を元にモンテカルロ法を用いることで、効率的にシミュレーションを行え、より強く、そして人間に近い判断の1手を打つことが可能となります。

公式HP:http://www.silverstar.co.jp/product_companya/ai
リンクは→こちら

●出展内容「ゲーム体験コーナー」
シリーズ累計40万ダウンロードを超える大人気戦車アクションシューティング「タッチバトル戦車」シリーズや知恵と勇気と力で立ち向かう新感覚迷宮脱出アクションパズル「ラビ×ラビ」シリーズなど、充実したゲーム体験コーナーをご用意いたしております。

タッチバトル戦車3D-4 ダブルコマンダー
公式HP:http://www.silverstar.co.jp/02products/3ds_tank4/
リンクは→こちら


ラビ×ラビ えぴそーど3
公式HP:http://www.silverstar.co.jp/02products/3ds_rabi3/
リンクは→こちら

ノアの揺り籠
公式HP:http://www.silverstar.co.jp/02products/3ds_noah/
リンクは→こちら

最終更新:8/19(金) 18:01

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