PCG（プロシージャル・コンテンツ・ジェネレーション）は計算によってコンテンツを自動生成することであるが、特にマシンラーニングを用いた手法をPCGML（Procedural Contents Generatiaon via Machine Learning）、強化学習を用いた手法をPCGRL（Procedural Contents Generatiaon via Reinforcement Learning）と言う。これは自動生成するエージェントを強化学習する手法である。本研究は、エージェントに３次元仮想空間において、カフェの中の椅子・机を配置させ、その評価をエージェントにフィードバックすることで強化学習を行った。結果として、報酬関数によってカフェにおける多様な机と椅子の配置を制御する手法を実現した。
