※『ゲームから学ぶAI —⁠—環境シミュレータ×深層強化学習で広がる世界』より。

将棋や各種ボードゲーム，リアルタイムシューティングゲーム（RTS⁠）⁠，マインクラフトなどのビデオゲームに至るまで，数々のゲームがAIの研究に用いられ，AIの進化を加速させてきました。本記事では，基礎知識を中心にその概略を見てみましょう。

「ゲームAI」の二つの意味

「ゲームAI」（⁠game AI）は，AIやゲームの分野においてさまざまな文脈で使われる用語で，言葉として知っている方も多いのではないでしょうか。「⁠ゲームAI」は，おもに二つの意味で使われます（図1⁠）⁠。

図1 ゲームの中のAI，ゲームをプレイするAI

❶ ゲームの中のAI（AI in gaming）

➡︎ゲームの中に組み込まれたAI

❷ゲームをプレイするAI（game playing AI）

➡︎ゲームを題材としたAI研究

とくに❷は人間と同じようにAIにゲームをプレイさせ，囲碁のAlphaGoやStarCraft IIをプレイするAlphaStarが知られています。❶❷のゲームAIは技術的に異なる特徴や傾向を持ち，「⁠ゲームによるAIの研究」というと❷が想定されます[1]。

なぜAIの研究にゲームを使って，AIを研究するのか

AIの研究にゲームが用いられるのは，現在のAIが「成功と失敗とを何度も繰り返して学習する」しくみであるという点が理由として挙げられます。現実の「ロボット制御」などにAIを使う研究もありますが，実験のために大量の機材を用意するのは大変です。また，「⁠物理演算のシミュレータ」を用意して，仮想空間で試行する方法もありますが，物理法則に従う必要のない基礎的な研究も多く，それらにシミュレータを使うのも非効率です。そこで，より単純化されたゲームの世界で新しい手法を試すのです。

汎用AIの実現へ　AGI

GoogleやAI研究で有名なDeepMindが巨額の費用をかけてまでゲームAIを開発するのは，なにも最強のゲーム内AIやゲームソフトを作りたいからではありません。目的は開発過程で得られた知見や技術を活用して，より汎用的なAI（汎用AI，AGI/artifcial general intelligence）を実現することにあります。

ゲームAIは，どれもその過程で作られてきた基礎的な成果物です。汎用AIの実現にはまだまだ時間がかかるため，少しでもできることを増やしていくためにゲームを題材として基礎研究を進めてられています。