敵が適応的に行動選択するロールプレイングゲームの攻略法

抄録

従来からロールプレイングゲーム（RPG）の攻略法に関する研究は多い．攻略法は，初心者に適切な行動を推薦する初心者支援機能に利用可能である．また，攻略法と被験者のプレイ履歴の比較による，RPG の楽しさに相当するゲーム設定の発見が期待される．敵の戦略の高度化による，習熟した遊び手の満足度向上が可能と考えられる．しかし，従来研究の敵の戦略は単純である．そこで，本研究では敵が適応的に行動選択するRPG の攻略法を検討する．提案方法では行動はmax-min 基準に基づいて選択される．敵はプレイヤーの期待総利得を最小化する．プレイヤーは最小期待総利得を最大化する．モデル化にはマルコフ決定過程を利用し，提案方法では動的計画法を利用する．提案方法の有効性を数値計算例で示す．提案方法のRPG の難易度は敵の戦略が単純な比較対象のRPG よりも高いため，提案方法の期待総利得は比較対象の期待総利得よりも小さいことを確認した．