2012 04.08 Sun GDC報告会メモ ＣＡＴＥＧＯＲＹ ：イベント

議論の分散化と多様化
市場の三層化
-AAA
-ソーシャル
-インディーズ

ヘルスIT!
健康とゲームの組み合わせ
オンラインゲームを利用
・身体面
・感情面
・精神面
・社会面

実際に体を動かす要素とゲームの組み合わせ
HPにアクティベーション
マイルストーンを設定。
モバイル機器を使って身体のパラメータを取得。
その結果をゲームに反映。
福祉厚生の一環に。

ワイヤレスセンサーを用いて、日常の行動をゲームに反映
クリックで終わるのではなく行動を伴って反映。

WeTopia
ゲーム会社と新ビジネスを確立する非営利団体。
FBのブラウザゲーム。
ソーシャルゲーム
ソーシャルビジネス
ソーシャルグッド

ゲームによって得られたものをどのプロジェクトに提供するか選択可能。
チャリティーのお金を増やすことができる。
プロジェクトの結果を見ることが出来る。
メディアフィードバックを得ることが出来る。
どのような活動に使われたかがわかる。


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XBox Live -> Android
１．厳しい真実と向き合う
２．役割を考えなおす
職種を兼用。
３．効率良く作る
４．対象ユーザーを定義する
５．機能を絞り込む
６．管理する
小規模で作るからこそ。工数管理。
７.大事にしすぎない
外に持ち出せる利点
8.βでだしていいの？
最低限の体裁を整える
９.コントロール・アート・UI
ヒット作に入っている要素
10.クロスプラットフォームせよ


・レベルデザインの目標
プレイヤーが頭がいいと感じさせる。コア、カジュアルゲーマー両方が楽しい。
・レベルデザインの原則
１．ポジティブに。
２．難易度を選べる。
３．予測ができる。トライ＆エラーでない。
中途半端でなく、明確に。
４．再現性。
５．ゲームエンジンの弱点を考える。フォローする。
6.お手本を使わずにクリアできるようチュートリアルを設計する。
７．これまでのルールを破っても良い
ユーザーが納得できるなら破ってもいい

最終面は一番難しくせず、一個手前が難しいくらいにする。
物足りなさを感じる。次を買ってもらうため。

FBでユーザーに要望を聞く。

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TA

TA Bootcamp
開発会社に関係なく、勉強。

TAの役割、位置づけ
ツール、Power Shell
アセットなどのデータベース管理

スキルアップ
サポートプロセス
コードレビューション
・明確な定義
・メンテナンスのしやすさ

スクリプティングからプログラミング
実行をまとめるだけでなく、クラスなどの構築。
ドキュメントは人に教えるだけでなく、自分の考えの整理などにも役立つ。

アートとプログラマの間で試行錯誤
アーティストのための最適化ツール
プログラマはプログラムに注力
プログラマ、アーティストの歩み寄りによる最適化、効率化。

ツールを作る上での注意点
ワークフローの構成手順
レイアウトはみやすいよう、パラメータはわかりやすいように。
ツールインターフェースデザイン思想

シェーダープログラムの書き方
頂点シェーダーデフォメーション
UVアニメーション
クレーンバッフェ 2Dフルイド
コーディングの練習にシェーダーを書く

ビル窓の灯りがテクスチャタイリングしている現象を防ぐ手法。
ノイズマップを窓の明かりの明るさ加減に活用。

DCCツールとパイプラインを繋いでリアルタイムにゲームデータを反映できるように。


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インディーズゲーム
GDC 参加者 22500人

プラットフォーム戦争。
どのプラットフォームになるのか？

ソーシャルゲーム
去年はデータを出していたが、今年はデータを隠していた印象。
日本も海外も動向は変わらず。

インディーズゲーム
何年もかかって開発のケースが多い。


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DirectX 11.1
DirectX11のマイナーバージョンチェンジ。
低精度シェーダー
サスペンド復帰のメモリの解放取得処理
定数バッファ無制限
(4k byteのボーダー)

DirectX10以上 3D立体視サポート。
レンダリング結果の合成 XOR演算などの論理演算が使用可能。
64スロット内でレンダリングパイプラインにランダムアクセス可能。
Metro アプリはXNAと類似。
PC WindowsPhone Xboxなどをコンパイルするだけで動作可能。
ARM版CPUに対応。

セーブデータのクラウド化。
C#も使用可能。

Unreal EngineがFlashをサポート。
Webブラウザ上でXBox相当のグラフィックが動作可能。
Crytech App OS
DirectX 11は追加コストがかからない限定的なサポート。
テステレーション
コンピュートシェード
ピクセルシェーダ使わず、コンピュートシェードを使用。

立体視
２画面用のレンダラーをそのまま使用。
左右交互に表示。
Zバッファを使って目の位置にシフトするもの。
半透明オブジェクトについては左右それぞれの目に対応したものを後から描画。

凹凸のスタンプ上のメッシュをランダムに配置
水面の波を表現
STLに最適。

STUでテステレーション
SSAOの欠点を補完。
キューブマップから遮影を算出



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ソーシャルAIの流れ
会話の研究が2〜３年前から。
// 日本でも人口無能の研究 twitterのbotなど
SIMSに代表される一般会話のAI
キャラクターに特徴量
人間の関係性のグラフをソーシャルAIに
イベントが起こった際の反応
カルチャーナレッジ
日常的なナレッジのデータベース
ソーシャル(仲がいいなどのファクトを蓄積)
ルールセット
イベントが起こる、反応する

日本では、研究、産業開発は行われていない。
海外のドラマメイキング進んだ際のコンテンツ
内面パラメータ
文字列、コーポレーションなどの内部パラメータをエンジンに持っている。

・アニメーション
アニメーションとAIの関係
AIによる結果からアニメーションを選択する流れ
AIからの一方向ではなく、アニメーションの結果からAIの遷移に干渉。
身体制御モジュールを緩衝として相互作用。
AIは離散的意思決定
アニメーションは連続的
モーションブラー。
自動的にモーションを分岐。
パスが見つかった時のフットポイント
完全なアニメーションプラン、アニメーション側で用意し、AI側使う
マージンポイント、分岐ポイント。
アニメーションがモーションをドリブン。
スムージングは、ファンネルアルゴリズムを使用。

パスに関して
各頂点に外向きベクトル。
パス検索結果にはベクトルを通じてアクセス。ちょっと外側、内側を求める。
分岐ポイントからパス検索を反映して分岐

・Glass box
シミュレーションエンジン
動くものは何でもエージェント。
エージェントを組み合わせ
災害、経済などすべてシミュレーション。
通常はゲームエンジンの上にのせるもの。あとから載せるもの

ゲームエンジン内部まで踏み込んでいる。
シミュレーションかつ、クラウド。

A*
D*
行き止まりにあたったらA*の結果を使って動的変化。
問題点：重い
メモリ上のパス結果を書き換える。
CPU・メモリリソース両方を使う。

・Killzone
コーン状のレイキャス
ウェイポイントを使ってナビゲーション。
等間隔のウェイポイントを設置。
射線の長さをマッピング。
あらかじめ射線の長さを計算しておき、ランタイムマップで検証。
プランを作る。

・音の伝播
AIとは違い、解析が必要。
あらかじめリストを作っておき、ランタイムで調査
データをダイナミックにローディングし、最適化。
建物の複雑な形状に応じてクリアし、グラフを生成。
ブロックを重ねておおきな単位でグラフを生成。

・学習
ニューラルネットワーク
1ニューラルネットワークあたり1ｈ学習。


・データマイニング
ユーザーデータをサーバーにアップし解析。
開発に必要な情報を取得。


・展望
今世代ではトピック。
今までは大型のAIがメイン
去年から小さなAIの出現。多様化。
パス検索だけでなく、解析、データマイニング、学習。
とりあぜう着手段階。
各分野毎の強化。
エージェントに偏った発展

次世代エンジン、ツール準備が進んでいる。
各社の情報講演資料を次サイトに掲載。


日本は、学術との連携は必須。