人狼ゲームにおける会話情報による役職推定

抄録

近年，人工知能が人狼ゲームを行う大会がある． 人工知能が嘘をつく能力が要求される人狼ゲームを行う事で， より高度な判断が行われるようになり人間に近づくと考えられる 大川らの研究では各プレイヤがどの役職かを推定するニューラルネットワーク(NN)を構築した． しかしNNに入力する特徴としてどのプレイヤを対象にして発言したかは用いているが， 発言の対象となるプレイヤの特徴を用いていないため，推定が困難になっていると考えられる． 本研究では，会話情報のうち，推定対象者から他のプレイヤへの発言内容と 他のプレイヤから推定対象者への発言内容，各プレイヤの宣言した役職，その時の経過日数とターン数， 他のプレイヤ同士の発言内容を考慮し役職推定を行い，その有効性を確認した．