| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-27 14:00 ゲームキャラクターに対するリアルタイム行動検出手法の基礎的検討 ○徳増真大・大熊一輝（静岡大）・阿部一樹・崎山僚太・野村直弘（カプコン）・大木哲史（静岡大/理研AIP）  BioX2025-101 CNR2025-20 |
|
| 抄録 | （和） | 既存のゲームプレイAIエージェントはゲームクリアに主眼が置かれており，意思決定のために重要な状況理解フェーズを切り出して独立に評価する枠組みは少ない．そこで本研究では，ゲームプレイAIの状況理解を支援するタスクとして，ゲームキャラクターに対する領域と行動を毎フレーム推定する時空間行動検出（STAD）タスクを定義する．軽量なSTADモデルであるYOWOv3を独自データへ転移学習し，行動遷移を滑らかにする時間方向ソフトラベルを導入することで，30FPS環境においてmAP@0.50 $geq$ 0.90と約50ms遅延を両立し，ゲームプレイAIエージェントに対する行動検出タスクの応用可能性を示した． |
| （英） | Existing gameplay AI mostly aims to clear games, and few frameworks independently assess situation understanding—a key prerequisite for decision making.To support this, we formulate a spatio-temporal action detection (STAD) task that predicts character regions and action labels for each frame.By fine-tuning the lightweight STAD model YOWOv3 on a proprietary dataset and adding temporal soft labels to smooth action transitions, we achieve over 0.90 mAP@0.50 $geq$ 0.90 with 50 ms inference latency at 30 FPS, demonstrating the practicality of STAD for gameplay AI agents. | |
| キーワード | （和） | ゲームプレイAIエージェント / 時空間行動検出 / / / / / / |
| （英） | Gameplay AI Agents / Spatio-Temporal Action Detection / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 426, BioX2025-101, pp. 38-43, 2026年3月. | |
| 資料番号 | BioX2025-101 | |
| 発行日 | 2026-03-19 (BioX, CNR) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | BioX2025-101 CNR2025-20 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CNR BioX |
| 開催期間 | 2026-03-26 - 2026-03-27 |
| 開催地（和） | 鹿児島県 種子島 西之表市民会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | バイオメトリクスとコミュニケーション、および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | BioX |
| 会議コード | 2026-03-CNR-BioX |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ゲームキャラクターに対するリアルタイム行動検出手法の基礎的検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A fundamental study on real-time action detection methods for game characters |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ゲームプレイAIエージェント / Gameplay AI Agents |
| キーワード(2)（和/英） | 時空間行動検出 / Spatio-Temporal Action Detection |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 徳増 真大 / Mahiro Tokumasu / トクマス マヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 静岡大学 (略称： 静岡大) Shizuoka University (略称： Shizuoka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大熊 一輝 / Itsuki Okuma / オオクマ イツキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 静岡大学 (略称： 静岡大) Shizuoka University (略称： Shizuoka Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 阿部 一樹 / Kazuki Abe / アベ カズキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社カプコン (略称： カプコン) CAPCOM CO., LTD. (略称： CAPCOM) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 崎山 僚太 / Ryota Sakiyama / サキヤマ リョウタ |
| 第4著者 所属（和/英） | 株式会社カプコン (略称： カプコン) CAPCOM CO., LTD. (略称： CAPCOM) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野村 直弘 / Naohiro Nomura / ノムラ ナオヒロ |
| 第5著者 所属（和/英） | 株式会社カプコン (略称： カプコン) CAPCOM CO., LTD. (略称： CAPCOM) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大木 哲史 / Tetsushi Ohki / オオキ テツシ |
| 第6著者 所属（和/英） | 静岡大学/理化学研究所 革新知能統合研究センター (略称： 静岡大/理研AIP) Shizuoka University/RIKEN AIP (略称： Shizuoka Univ./RIKEN AIP) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-27 14:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | BioX |
| 資料番号 | BioX2025-101, CNR2025-20 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.426(BioX), no.427(CNR) |
| ページ範囲 | pp.38-43 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-03-19 (BioX, CNR) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]