迷路を解く AI を使ってゲームを作るの主旨 () 前回のアンケートの感想から事前資料を独立した資料として製作することにしました講演資料だと中途のものしか準備できないからです (2) 事前に読まれることで第 3 回のセミナーの内容をよりよく理解できるように製作しています (3) この資料は

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しほこひのと
5 years ago
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1 ゲーム AI 連続セミナー第 3 回事前資料 I 迷路を解く AI を使ってゲームを作る企画 & プログラマー向け三宅陽一郎 y_miyake@fromsoftware.co.jp

2 迷路を解く AI を使ってゲームを作るの主旨 () 前回のアンケートの感想から事前資料を独立した資料として製作することにしました講演資料だと中途のものしか準備できないからです (2) 事前に読まれることで第 3 回のセミナーの内容をよりよく理解できるように製作しています (3) この資料は迷路を解く AI を作ることを通して第回から第 3 回のセミナーの内容を理解します (4)Q&A 形式になっているので考えながら気軽に読んでください Q~0 まであります巻末には付録としてパス検索アルゴリズムをまとめてあります

3 迷路を解く AI を使ってゲームを作るの主旨 (5) この資料を作っている間に IGA 日本の懇親会行くと研修のテキストみたいなものを作れないか? という話題がありましたそこで各 Q&A ごとに課題を用意することにしました課題はプログラマー向けと企画向けを用意してあります飛ばして読んでも問題ありません課題などという大層な名前がついていますがプログラマーと企画が和気あいあいとあーしようかこうしようかあーでもないこーでもないと話し合いながら AI を使ったミニゲームを作って行く時間を提供することを目的にしています

4 この資料の目標迷路の中を自分で考え自由に移動できる AI たちを作ってそれを使ったゲームを考えよう!

5 ポイント以下の解説は開発者が事前に行動を仕込むのではなくゲーム内でAI 自身に考えさせるという点に着目するとわかりやすいです!

6 作成工程 Step Step2 NPC が迷路の中を自由に移動できるようにする NPC が自分で行動を考えられるようにする Step3 NPC たち互いにが協調できるようにする Step4 NPC たちを使ってゲームを作ってみるステップを踏むごとに NPC は賢くなりますがそれぞれのステップごとにどんなゲームデザインが考えられるか考えてみよう! 設定は説明のため簡単な迷路とゲームルールにしますが任意に変えて考えてみてください

7 Step NPC が迷路の中を自由に移動できるようにする気軽に読もう!

8 NPC の自由な移動 Q: 与えられた迷路を抜けることが出来る AI を考えてみよう! どのように実装すればよいか?

9 NPC の自由な移動 A B C E F G H I J A 2 3 C 4 E 5 6 H G 7 B F 8 I J 最大 3 分岐の合流しない迷路は 2 分木 (binary tree) と等価である世界表現 A: 迷路をグラフとて表現するこのようにゲーム世界を AI の制御のために表現したものを世界表現という迷路内の移動 = グラフ上の移動と問題が簡単になるグラフ検索のアルゴリズムで AI を動かすことが可能になる

10 NPC の自由な移動 A B C E F G H I J A 2 3 C 4 E 5 6 H G 7 B F 8 I J 動作例工程 : 企画が迷路を製作する工程 2: プログラマーが世界表現 ( ここでは 2 分木 ) を実装する工程 3: グラフ検索アルゴリズムを実装するゲーム中 : スタート地点からゴール地点までパス検索を実行し NPC にパスにパスをたどらせる

11 NPC の自由な移動課題プログラマー実際に与えられた迷路に対してニ分岐ツリーを実装しパス検索によって NPC をスタート地点から出口まで導いてみよう全幅検索 (BFS) 深さ優先検索 (FS) など検索アルゴリズムを試してみよう迷路を自動生成するプログラムを作ってみよう企画迷路を AI の為のデータとして表現しグラフ検索のプログラムにより与えられた迷路を最短で抜ける AI を実現できるこれだけの能力からどんなゲームが設計できるだろうか? また迷路を自動生成できるとすればどんなゲームデザインが考えられるだろうか?

12 NPC の自由な移動 2 Q2: 金塊を集めて迷路を脱出するゲームを考えてみよう! 設定 : 3 つの金塊を集めて迷路を脱出する

13 NPC の自由な移動 2 A2: 世界表現の上に情報を埋め込む A ノードに情報を埋め込むことで条件付きパス検索の問題になる A B 2 B C F E 世界表現 C E I 8 G 6 H J F G H I J 作成した世界表現に情報を埋め込んで行くことで NPC により賢明な能力を付与することが出来る

14 NPC の自由な移動 2 動作例 A A B 2 B C F E C 3 4 G 6 H 5 E I 8 J 7 6 F 8 G H I J

15 プログラマー NPC の自由な移動課題 2 各ノードに情報を埋め込めるようにデータ表現を設計してみよう 3 つの金塊の情報をランダムに末端のノードに配置できるようにしよう 3 つの金塊を取って迷路を脱出する最短経路を導くアルゴリズムを実装しよう企画世界表現に情報を埋め込むことで例えばゲーム起動ごとにランダムに金塊の位置を変えても最短経路でそれらを集めて迷路を抜ける NPC を実現できるこの NPC を使ってどんなゲームが考えられるだろうか? また金塊以外にもいろいろな設定を加えて NPC にさせることの幅を広げてみよう

16 NPC の自由な移動 3 Q3:AI に基本的な情報を与えよう! 設定 : スイッチ (S) を押すと迷路を脱出する扉 () が開く S

17 NPC の自由な移動 3 A3: スイッチを押せばドアが開くという知識を表現する AI が使える形で知識を与えることで AI は知識をベースとした制御が可能になる A C F 7 2 B E 知識表現を開いている状態にするには S を押せ G 6 H S if( is closed) push(s) I 8 J AI が解釈するべき情報は AI が利用できる形で与えることで初めて AI に知識に基づいた行動を取らせることが出来るこれを知識表現という ( 人工知能の基本 )

18 NPC の自由な移動 3 A B C E F G H I J A 2 3 C 4 E 5 6 H G 7 B F 8 I J 動作例 S ドアが閉まっていることを目撃するスイッチ S を押しに行こう! if( is closed) push(s) S 知識表現

19 NPC の自由な移動課題 3 プログラマースイッチを押せばドアが開くという知識を NPC が利用できる形で実装してみよう実装した情報を適切な場所タイミングで発動させるように実装してみよう企画知識表現を用意することによって NPC はゲーム内の様々なオブジェクトを適切に使うことが出来るようになるこの例でいくつかのギミックを加えることを考えてみよう

20 Step2 NPC が自分で行動を考えられるようにする僕が僕の行動を考えるんです!

21 自分で行動計画を立てる NPC Q4: 金塊を取ってスイッチを押して迷路を抜けるように NPC に計画を立てさせるにはどうすればいいだろうか? 設定 : 3 つの金塊を集めてからスイッチ (S) を押すと迷路を脱出する扉 () が開く S

22 行動計画を立てる NPC 3 プランニングを行う A4: プランニングを用いよプランニングとは AI が未来の行動のプランを自ら作成する能力のことである詳しくは第 2 回テキストを見て頂くとしてそのための下準備が必要であるここでは連鎖によるプランニングの準備を解説しよう前提条件なし金塊クリアドアが開いている行動金塊を集めるスイッチを押す扉を通る効果金塊クリアドアが開いている迷路クリア前提条件行動をするために必要な条件行動実際のアクション効果行動による結果このように行動のデータセットを作っておくと

23 プランニング金塊を集めるスイッチを押す扉を通る金塊を集めて脱出する連鎖スタートなし金塊を集める効果から前提条件を検索して行動をつなぐ連鎖によって行動プランを自動的に AI に立てさせることができる連鎖金塊をクリア金塊をクリアスイッチを押す連鎖ドアが開いているドアが開いている連鎖扉を通る迷路クリアゴール迷路クリア

24 行動計画を立てる NPC 動作例 A A C F 2 7 B E C 2 3 B 4 5 E I 8 G 6 H J S F 7 I 8 6 G J H S

25 行動計画を立てる NPC プログラマー連鎖によるプランニングについての技術を調査して実際に実装してみよう企画連鎖によるプランニングは行動のセットを増やすと多彩な行動プランのバリエーションが自動的に形成される行動のセットを追加してより多彩な行動が可能なようにしてみよう

26 Step3 NPC たち互いにが協調できるようにする知っていることこれからしようとすることを伝え合う

27 協調する AI を作る Q5:2 体の NPC が金塊を取ってスイッチを押して迷路を抜けるようにチームとして行動させるにはどうすればいいだろうか? 設定 : 3 つの金塊を集めてからスイッチ (S) を押すと迷路を脱出する扉 () が開く X Z Y S

28 協調する AI を作る A5:NPC を協調させる領域による分担担当担当 X Z Y S 2 者の間であらかじめ領域を決めて実行する

29 行動計画を立てる NPC 動作例 A B X C 2 3 Z F E Y G 6 H S I 8 J

30 協調する AI を作る A5:NPC を協調させる 2 チーム AI: 階層型タスクネットワーク ( タスクによる分担 ) チーム AI 全体のタスクを分割して最適な AI に割り振るチームAI とはチーム迷路をクリアする全体を制御するための思考 ( 見方によっては完全にチート ) 金塊を集めるドアを開ける金塊 X を取る金塊 Y を取る金塊 Z を取るスイッチ S を押す

31 協調する AI を作る動作例 A B X C 2 3 Z F E Y G 6 H S I 8 J

32 協調する AI を作る A5:NPC を協調させる 3 チーム AI: マルチエージェントプランニングチーム AI チーム全体の行動をプランニングする迷路をクリアする金塊を集めるドアを開ける金塊 Xを取る金塊 Yを取るスイッチ Sを押す金塊 Zを取るチーム全体のプラン金塊 X を取るスイッチ S を押すプランの同期金塊を取ってからスイッチを押すこれを行えるためには 2 体間で結果の共有が必要金塊 Y を取る金塊 Z を取る

33 協調する AI を作る動作例 A B X C 2 3 Z F E Y G 6 H S I 8 J

34 プログラマー協調する AI を作る課題階層型タスクネットワーク (HTN) について調査して実装しようマルチエージェントプランニングについて調査して実装しよう企画階層型タスクネットワーク (HTN) では分解されたタスクに適したメンバーを選ぶ必要がある例えば金塊を集めるスイッチを押す二つのタスクに適した AI をどちらか選ぶための条件とは何だろうか?

35 NPC を協調させることでチームとしての行動を実現することができる NPC の協調のポイント情報の共有行動の同期結果の共有これまでの行動の結果を共有する或いは得た情報を共有する ( 例 ) 金塊 A を取った金塊 C を取ったプランの共有これからの行動のプランを共有する ( 例 ) 私 NPC は金塊 A を取りに行きますでは私 NPC2 はスイッチ S を押しに行きます行動を同期させる ( 例 ) 金塊を全て取ってからスイッチ S を押す

36 協調する AI を作る 2 Q6:2 体の NPC が情報を共有するためにはどうすればよいだろうか? 設定 : 3 つの金塊を集めてからスイッチ (S) を押すと迷路を脱出する扉 () が開く X Z Y S

37 協調する AI を作る 2 A6-: 共有メモリ或いは黒板に認識した結果を書き込む共有メモリ金塊 Xを取る金塊 Yを取る金塊 Zを取るスイッチ Sを押す.. 取った 0 取ってない - 不明報0 or or- 0 or or - 0 or or - 0 or or - 告結果の共有黒板モデル金塊 X を取る金塊 Y を取る金塊 Z を取るドアを開けるスイッチ S を押す 0 or or- 0 or or- 0 or or- 0 or or- 0 or or- 報告全金塊を集める 0 or or- 知識源による情報の抽出知識源による情報の抽出黒板モデルは共有メモリ + 知識源からなり知識源は書き込まれた情報から 2 次 3 次情報を抽出する共有メモリに自動的な情報処理機能をつけた発展版と思ってください

38 協調する AI を作る 2 A6-: ( 発展 ) 黒板に記憶と行動プランを書き込む金塊 X を取る金塊 Y を取る金塊 Z を取るスイッチ S を押す.. 取った 0 取ってない - 不明ドアを開ける報告金塊を集める 0 黒板モデル知識源による情報の抽出金塊 X を取りに行く金塊 Y を取りに行く金塊 Z を取りに行く S を押しに行く 0.. NPC_A が行くと宣言 NPC_B が行くと宣言 - 不明 -2 既に取ってあるので行かなくよい -2 0 宣プランの共有言結果の共有

39 動作例 Z A C F B X Y E この時点で NPC_A が金塊 X を取った NPC_B は金塊 Y を取ろうとしている I 8 G 6 H J 従って A は Y は B に任せて次は金塊 Z を取りに行くと考える金塊を集める 0 金塊 X を取る金塊 Y を取る金塊 Z を取るドアを開ける 0 スイッチ S を押す黒板モデル金塊 X を取りに行く金塊 Y を取りに行く金塊 Z を取りに行く S を押しに行く 0 - -

40 協調する AI を作る 2 A6-2: 情報を交換する NPC-A の記憶金塊 X を取る金塊 Y を取る金塊 Z を取るスイッチ S を押す NPC-B の記憶金塊 X を取る金塊 Y を取る金塊 Z を取るスイッチ S を押す知識交換 (Knowledge exchange) モデルはお互いのエージェントが決められた形式を持っていることを前提とする ( 同じ構造でなくてもよい )

41 協調する AI を作る 2 A6-2: 情報を交換する NPC-A の黒板金塊 X を取る金塊 Y を取る金塊 Z を取るスイッチ S を押す NPC-B の黒板金塊 X を取る金塊 Y を取る金塊 Z を取るスイッチ S を押す金塊 Xを取りに行く金塊 Yを取りに行く金塊 Zを取りに行く 0 0 金塊 Xを取りに行く金塊 Yを取りに行く金塊 Zを取りに行く S を押しに行く S を押しに行く知識交換と行動の計画の調整

42 協調する AI を作る 2 動作例 A C 2 B 3 この時点で NPC_A が金塊 X を取っており NPC_B は金塊 Y を取っている F Z E NPC_A,B は互いに情報を交換しあい金塊 X,Y を獲得したことを知る G 6 H S NPC_A は自分がスイッチ S を押しに行くことを宣言しその宣言を受けて NPC_B は金塊 Z を取りに行く I 8 J

43 プログラマー協調する AI を作る課題 2 黒板モデル (Blackboard architecture) を実装して協調動作を実現しようまた知識交換モデルを実装して企画と相談して交換のタイミングを決め協調動作を実現しよう情報の交換のキャッチボールをし続けないように交換のタイミングとトリガーを工夫しよう企画黒板モデルでは NPC 同士の位置に関係なく情報が共有されてしまうプレイヤーから見た場合完全にチートとなるチートはプレイヤーを興ざめさせてしまう恐れがあるが逆にチートしないことにこだわっても NPC の動きを鈍くしてしまうまた知識交換モデルでは NPC 同士にいつ交換を可能にするべきかを設定する必要があるこの例でそのタイミングを考えよう

44 Step4 この NPC たちを作ってゲームを作ってみるゲームの話をしよう!

45 仲間ゲームを作る Q7: プレイヤーを加えて知性を持った NPC を仲間として動かすには? 設定 : 3 つの金塊を集めてからスイッチ (S) を押すと迷路を脱出する扉 () が開く指示 player ai ai2 S

46 仲間ゲームを作る A7: インターフェースを作って AI に指示が出せるようにする例えば金塊 X を取れという命令を出すと NPC に何処からでもパス検索をして金塊を取りに行かせることが出来るつまりチーム AI の部分をプレイヤーが果たす命令を受けた AI は自分でパスを検索して命令を実行する指示 player X ai ai2 Z Y S

47 ゲームを作る動作例 ai ai2 X 金塊 Xを取れ金塊 Yを取れ金塊 Zを取れスイッチ Sを押せキャンセル Z Z Y S プレイヤーは抽象的な命令を出すだけで命令を実行するための細かいプランは NPC 自身が考える

48 プログラマーゲームを作る課題インターフェースを実装してプレイヤーから NPC に指示が出せるようにしよう企画インターフェースのデザインとパッドのコマンド入力に仕方を考えようどうすればプレイヤーがストレスなく AI に指示を出せるだろうか?

49 仲間ゲームを作る 2 Q8: プレイヤーを加えて知性を持った AI を仲間のチームとして動かすには? 設定 : 3 つの金塊を集めてからスイッチ (S) を押すと迷路を脱出する扉 () が開く指示 player ai ai2 S

50 ゲームを作る 2 A8: インターフェースを作ってグループに指示が出せるようにする例えば金塊を取れという命令を出すと AI たちは自分たちで協調して金塊を取る仲間 player 指示 X ai ai2 Z Y S

51 ゲームを作る 2 金塊を揃えるために協力して行動動作例 X 金塊を取れスイッチ S を押せキャンセル Z Z Y S プレイヤーはチームに抽象的な命令を下すだけでチーム内のプランは AI が自ら考えて実行する

52 プログラマーゲームを作る課題 2 NPC チームに命令を指定することができるようにし NPC チームは受けた命令をチーム内で協調して行動できるように実装しよう企画 NPC チームに渡す命令はどのようなものが考えられるだろうか?

53 ゲームを作る 3 Q9: プレイヤーを NPC と戦わせるには? 設定 : 3つの金塊を集めてからスイッチ (S) を押すと迷路を脱出する扉 () が開く仲間指示 player ai ai2 S

54 プレイヤーチームゲームを作る 3 A9:AI チームを作って同じ条件で対戦させる全てのメンバーが先に迷路から出れば勝利 player 指示 X ai ai2 Z Y AI チーム player 指示 S ai ai2

55 プログラマーゲームを作る課題 3 NPC チームとプレイヤーチームが対戦できるようにする企画このゲームはこのままで面白いだろうか?

56 ゲームを作る 4 Q0:Q~9 で作ったゲームはまだ全然面白くない自分のアイデアや設定を変えて AI の技術を使った面白いゲームを作ろう!

57 ゲームを作る 4 A0( 例 ) () ゲーム設定を変える (2) 迷路を広くする (3) 3 にする (4) S 企画とプログラマーで自由に AI を使ったミニゲームを考えて作ってみよう!

58 ( 応用例 ) クロムハウンズオフラインコマンダーミッションオンラインにおいて人間のチームメンバーに指示を出してチームを連携させる練習としてオフラインのストーリーモードにおいてはフィールドの情報をアンテナで収集しながら数対の NPC に命令を出してミッションをクリアするステージが用意されているプレイヤー AI チーム命令 NPC の処置としては命令をゴールとして扱い与えらたゴールを遂行するためにプランニングを行って実行する ( 注 ) ただしミッションの都合上 AI の自律的能力はかなり抑えてある

59 インターフェース十字キーでコマンドを形成して行く見えているのはコマンダー自機の背中それぞれの段階で様々な指令や対象が用意されている

60 プレイヤーは命令を出した後は自分も移動しながら戦局を判断し新しい命令を出すことで AI チームを協調させながら戦局をコントロールする AI は何をするべきか? というゴールを人間から与えられるが如何にするべきか? はプランニングによって自分で考える点が新しい点である

61 お疲れさまでした () 迷路というゲーム世界に限定して第回から第 3 回の内容を解説しました (2) 特に迷路の設定が本質ではないので一般にゲーム全般について AI を使ったアイデアを考えてみてください (3) ここで説明した技術の Killzone, Halo2, F.E.A.R, Chrome Hounds における応用は第,2 回テキスト第 3 回の参考資料をご覧ください [ 参考文献 ] 第 2 回講演資料と第 3 回参考資料 ( 第 3 回申し込みページよりリンク )

62 付録 : 技術的発展 Q.E 一般の迷路を扱えるようにする Q.E2 上記の例ではあらかじめ迷路の全体像が与えられていたが動的に AI が認識した部分だけ迷路の構造が明らかになるようにする Q.E3 3 体以上の AI について協調させる

63 A.E 一般の迷路はネットワークグラフになりパス検索のアルゴリズムはダイクストラのアルゴリズムか A* アルゴリズムを用いることができる A C B A C 2 世界表現 B

64 A.E2 チートをしないためには認識した領域だけ使うようにするまた AI が未知の洞窟を調査する様子はプレイヤーから見てもリアリティーのある AI となる動的にグラフ構造を発展させる方法あらかじめマスクしたグラフ領域のマスクを解除して行く方法を取ることが出来る自分の行かない方角に NPC を派遣して情報を持って来させて自分の情報と会わせてダンジョンの全体像を知っていくゲームは面白いと思う C 5 8 A 2 8 B player 知識交換 NPC

65 A.E3 相互作用モデル ( 多数の AI がそれぞれ相互作用をするシステム ) は頻繁にコミュニケーションする場合は調整がしずらくなるそういった場合は階層構造を導入すると制御がしやすくなる ( 集中管理型 ) チーム AI グループ管理 AI グループ管理 AI

66 ご感想や質問があればメイルかセミナーでお伝えください (IGA Japan 登録アドレス ) WEB 上の意見交換には IGAJapan のサイトをご利用ください

67 付録 2: パス検索法解説 FS, BFS, ijkstra, A*

68 グラフ検索アルゴリズムパス検索はデータ構造が出来ればグラフ検索の問題である

69 主な検索アルゴリズム FS BFS ijkstra A* epth First Search Breadth First Search ijkstra s algorithm A* algorithm 深さ優先検索幅優先検索ダイクストラエースター

70 FS epth First Search 深さ優先検索深いノードを優先して検索して行く. 左優先としてノードの終点の深さまで行く 2. まだ行っていない子ノードがあるノードまで戻る 3. ノードを終点の深さまで行く 4. 目的のノードへたどり着くまでくり返す 4 6 深さ

71 BFS Breadth First Search 幅優先検索浅いノードから同じ深さのノードを優先して検索して行く. 左優先としてノードの終点の深さまで行く 2. まだ行っていない子ノードがあるノードまで戻る 3. ノードを終点の深さまで行く 4. 目的のノードへたどり着くまでくり返す 2 3 深さ

72 ijkstra ijkstra s Algorithm ネットワークの中で最短のパスを探す [ 前提 ] ノード間に距離がありあるノードからあるノードまでコストが定義される ( コスト =2 点間の距離 ) () 開始ノードにつながれているノードたちへのコストをチェックする (2) チェックしたリストの中から最も小さな値のノードの先につながれているノードへのコストを計算しリストに加える (3) (2) へ戻りくり返し目的のノードへのパスを見つける (4) それがリストの中で最小の値なら終了そうでなければ (2) へ A 5 B 23 C B 34 が最も小さい 0 20 C AからF への最短経路を求めよ B 23 B-E 53 Bが ACより B-E 53 ABCが小さい C 34 最も小さい B-C 33 B-C 33 -G G E 5 3 F C 34 -G 35 A--G-F 40 最短経路 -G 35 B-C が最も小さい -G-F がリストの中で最小 B-E 53 B-C-E 4 B-C-F 42 B-C-G 42 -G 35 B-C-E 4 B-C-G 42 -G -C 44 -G-F 40 -Gが最も小さい B-C-Eが B-Eより小さい B-C-E 4 B-C-F 42 B-C-G 42 -G -C 44 -G-F 40 B-C-F より -G-F が小さい

73 A* A* Algorithm 2 点間に複雑に絡まったパスがあり最短のパスを探す [ 前提 ] ノード間に距離がありあるノードからあるノードまでコストが定義される ijkstr a Algorithm のコストを見積もりコストに変更したものそして目的地へのパスが一つ見つかれば終了 ( コスト =2 点間の距離 + ゴールまでの見積もりコスト ) 見積もりコストは実際の経路の値より小さい値でなければならない ( 普通はユークリッド距離以下では説明のため適当に見積もりコストをつけています ) A から F への最短経路を求めよ B C B が最も小さい 30 B C G 35+3 E G が最も小さい B C G-F 40 -G-C 44+6 A--G-F 40 最短経路 A C G F このように発見的にパスを検索する方法を Heuristic なパス検索という

グループワークでは参加者がグループを組んでテーマとなる AI 技術を用いて実際のゲームを組み立てるという作業を行いますグループワークを通してゲーム AI の技術をより身近なものにしこれからのゲーム開発へ役立てて頂こうという主旨がありますセミナーではグループワークの時間には限りがありま

グループワークでは参加者がグループを組んでテーマとなる AI 技術を用いて実際のゲームを組み立てるという作業を行いますグループワークを通してゲーム AI の技術をより身近なものにしこれからのゲーム開発へ役立てて頂こうという主旨がありますセミナーではグループワークの時間には限りがありまゲームAI 連続セミナー第 3 回事前資料グループワーク資料集団における知能を用いてゲームを組み立てる企画原案長久勝作画監督三宅陽一郎 2007.5.12 グループワークでは参加者がグループを組んでテーマとなる AI 技術を用いて実際のゲームを組み立てるという作業を行いますグループワークを通してゲーム AI の技術をより身近なものにしこれからのゲーム開発へ役立てて頂こうという主旨があります