数学がゲームを動かす!―ゲームデザインから人工知能まで [単行本]

数学がゲームを動かす!―ゲームデザインから人工知能まで の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  デジタルゲームに宿る数学の力はスゴイ！デジタルゲームにおいて、数学がどのように活かされてきたのかを、ゲーム開発の最前線で活躍してきた著者たちが、実例や歴史とともに紹介。ゲーム開発者３名のインタビューも収録！

• 目次

  Prologue　数学がゲームを動かす！(三宅・清木対談)
  
  Chapter 1　『パックマン』を動かす数学
  　1.1　ゲームAIの大きな仕組み
  　1.2　ゲームの面白さは緩急にあり
  　1.3　エージェントたちの個性
  　1.4　出現テーブルとゴーストのスピード
  　1.5　相対的スピード調整
  　1.6　まとめ
  
  Chapter 2　理想の楽しさの式を求めて
  　2.1　ウォー・シミュレーションゲームでの損害計算
  　2.2　アナログゲームとしてのRPG
  　2.3　デジタルゲームのRPG
  　2.4　おわりに
  
  Chapter 3　シミュレーションをゲームにすること／石川淳一氏インタビュー
  　3.1　『大戦略』の誕生とその特徴
  　3.2　シミュレーションゲームの変遷
  　3.3　パラメータを決める判断基準
  
  Chapter 4　ゲームと乱数
  　4.1　疑似乱数生成器
  　4.2　さまざまな乱数とその歴史
  　4.3　ゲームにおける「乱数らしさ」
  　4.4　おわりに
  
  Chapter 5　「8bit」の動きの計算
  　5.1　「8-bit」の時代のジャンプ
  　5.2　ゲームの動きと数値解析
  　5.3　ブレゼンハムのアルゴリズム
  　5.4　まとめ
  
  Chapter 6　デジタルゲームの時間と空間
  　6.1　デジタルゲームの時間・空間
  　6.2　デジタルゲームの3つの階層
  　6.3　オブジェクトの物理的運動
  　6.4　描画のための3Dカメラ
  　6.5　人工知能のための基本システム
  　6.6　まとめ
  
  Chapter 7　デジタルゲームに必要な数学とは？／株式会社セガ開発技術部・山中勇毅氏インタビュー
  　7.1　物理の研究者の卵からゲームの世界へ
  　7.2　社内勉強会がきっかけで生まれたテキスト
  　7.3　ゲーム業界が数学で悩まされた時期を見てきて思うこと
  
  Chapter 8　対戦のおもしろさを支える数学
  　8.1　レーティング
  　8.2　イロレーティング
  　8.3　改善されたレーティングシステム
  　8.4　おわりに
  
  Chapter 9　入力を処理する数学
  　9.1　現実を拡張するゲーム
  　9.2　ARを支える自己位置推定技術
  　9.3　カルマンフィルターとパーティクルフィルター
  　9.4　まとめ
  
  Chapter 10　ゲームにおける自動生成アルゴリズム
  　10.1　領域分割によるダンジョン自動生成
  　10.2　L-systemによる自動生成
  　10.3　影響マップによる都市自動生成
  　10.4　ハイトマップ，ベクターフィールドによる地形生成
  　10.5　ベクターフィールドによる群衆制御
  　10.6　グラハム・スキャン・アルゴリズムによる城壁構築
  　10.7　星系生成
  　10.8　まとめ
  
  Chapter 11　ゲームにおける進化アルゴリズム
  　11.1　遺伝的アルゴリズムの原理
  　11.2　遺伝的アルゴリズムによるキャラクターの進化
  　11.3　遺伝的アルゴリズムによるオンラインマッチング
  　11.4　遺伝的アルゴリズムによるバランス調整
  　11.5　遺伝的プログラミングによるゲーム自動生成
  　11.6　デジタルゲームと進化アルゴリズムの今後
  
  Chapter 12　ゲーム，数学，人工知能／森川幸人氏インタビュー
  　12.1　企画が通ってしまったのでAIを使ったゲームを作った
  　12.2　数式の書いてあるゲームの企画書はなかなか見かけない
  　12.3　数式とモノの動きを頭の中でどう結びつけるか
  　12.4　生物の世界から数学をもう一度学ぶ
  
  Chapter 13　ゲームにおける強化学習の数理
  　13.1　強化学習入門
  　13.2　Q学習の数理
  　13.3　格闘ゲームにおけるテーブル型Q学習
  　13.4　ディープQ-ネットワーク
  　13.5　デジタルゲームへの実践的応用
  　13.6　まとめ
  
  Chapter 14　ゲームにおけるニューラルネットワークの数理
  　14.1　ニューラルネットワークの数理
  　14.2　ニューラルネットの応用
  　14.3　ニューロエボリューション
  　14.4　ディープ・Q-ニューラルネットワーク
  
  Chapter 15　深層学習と生成AI
  　15.1　深層学習がもたらすおもてなし
  　15.2　まとめ
  
  Chapter 16　ゲーム空間の多様性／特殊相対性理論のゲーム空間
  　16.1　プレイヤーから見た世界
  　16.2　相対性理論(1)：世界線
  　16.3　相対性理論(2)：物体の運動
  　16.4　相対性理論(3)：ローレンツ収縮・時間の遅れ・ドップラー効果
  　16.5　まとめ

• 内容紹介

  ゲーム開発の最前線で活躍してきた著者たちが、デジタルゲームにおいて、数学がどのように活かされてきたのかを、実例や歴史とともに紹介する一冊。
  扱う数学は、現在大ブームを起こしている人工知能(AI)に関するもの以外にも幅広く、数学の懐の深さを実感できるであろう。
  3名のゲーム開発者のインタビューや対談を加え、『数学セミナー』の連載が単行本化！

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  三宅 陽一郎(ミヤケ ヨウイチロウ)
  １９７５年兵庫県出身。京都大学総合人間科学部卒業、大阪大学大学院理学研究科修士課程修了、東京大学大学院工学系研究科博士課程単位取得満期退学。博士（工学、東京大学）。２００４年よりデジタルゲームにおける人工知能の開発・研究に従事し、現在は、立教大学大学院人工知能科学研究所特任教授、東京大学生産技術研究所特任教授、九州大学マス・フォア・インダストリ研究所客員教授などを兼任
  
  清木 昌(セイキ マサシ)
  １９７９年兵庫県生まれ。東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了。２００４年任天堂株式会社に入社。以降、ゲーム業界にて、プラットフォーム開発からゲーム開発、Ｒ＆Ｄ、新規事業開発を経験。２０２２年２月より株式会社ほぼ日ＣＴＯ。２０２２年１０月より東京大学生産技術研究所リサーチフェローを兼任

• 著者について

  三宅 陽一郎 (ミヤケ ヨウイチロウ)
  三宅 陽一郎（みやけ よういちろう）ゲームAI開発者
  
  清木 昌 (セイキ マサシ)
  清木 昌（せいき まさし）株式会社ほぼ日CTO

数学がゲームを動かす!―ゲームデザインから人工知能まで の商品スペック