2019年04月11日 08時00分 公開
特集/連載

ゲーム「Candy Crush」のテストプレイヤーはAIAIがゲームをテスト

Candy Crushのテストプレイを担当しているのは、TensorFlowで学習させた仮想プレイヤーだった。開発からその導入効果までをKingに聞いた。

[Cliff Saran,Computer Weekly]

 パズルゲーム「Candy Crush」を開発しているKingは、人間のゲーマーを模倣してリリースサイクル短縮を実現した。

 同社はDeepMind(2014年にGoogleによって買収された)の「AlphaGo」に使われたディープラーニングアルゴリズムにヒントを得て、TensorFlowを使ってゲームプレイヤーのシミュレーションを構築している。

 Kingのチームは、AlphaGoに使われた技法の一つをTensorFlowでCandy Crushに応用できるかどうかを判断したいと考えていた。だが、なぜこのゲームのシミュレーションを行う必要があるのだろう。

 KingのAIエンジニアを務めるアレックス・ノーデ氏は次のように話す。




続きを読むには、[続きを読む]ボタンを押して
会員登録あるいはログインしてください。






ITmedia マーケティング新着記事

news165.jpg

日本のデジタル広告はビューアビリティーが低くフラウド率が高い――IAS調査
日本におけるモバイルWeb環境のアドフラウド率はディスプレイで2.3%、動画で2.9%に達し...

news010.jpg

「パーソナライゼーションエンジン」 売れ筋TOP10(2021年10月)
今週はパーソナライゼーション製品の売れ筋TOP10を紹介します。

イー・エージェンシーのCDP「D-Lenz」はSaaSとスクラッチ開発の良いとこ取り
顧客データや問い合わせデータのさまざまなマーケティングデータを統合し、顧客の分析や...