(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B1)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-06-14
(45)【発行日】2024-06-24
(54)【発明の名称】プログラム、システム及び方法
(51)【国際特許分類】
A63F 13/67 20140101AFI20240617BHJP
A63F 13/422 20140101ALI20240617BHJP
A63F 13/58 20140101ALI20240617BHJP
G06N 20/00 20190101ALI20240617BHJP
A63F 13/55 20140101ALI20240617BHJP
【ＦＩ】
A63F13/67
A63F13/422
A63F13/58
G06N20/00
A63F13/55
【請求項の数】
8
(21)【出願番号】P 2023105118
(22)【出願日】2023-06-27
【審査請求日】2023-11-16
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】509070463
【氏名又は名称】株式会社コロプラ
(74)【代理人】
【識別番号】110001737
【氏名又は名称】弁理士法人スズエ国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】得地 賢吾
【審査官】赤坂 祐樹
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１４－１１０８６０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１８－０００６２３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２３－００３２４８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２３－０４２７７５（ＪＰ，Ａ）
【文献】［ゼルダ ティアキン］データ引き継ぎ要素。前作『ブレワイ』での登録馬は利用可能［ティアーズ オブ ザ キングダム］，ファミ通．ｃｏｍ [online]，2023年05月12日，URL: <https://www.famitsu.com/news/202305/12302434.html>，[令和５年１２月２０日検索日]
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ａ６３Ｆ １３／００－１３／９８、９／２４
Ｇ０６Ｎ ２０／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
コンピュータを、ユーザが第１ゲームをプレイしている際の第１状況における複数の第１オブジェクトの行動を前記複数の第１オブジェクト毎に学習した人工知能を、前記第１ゲームをプレイするためのゲームプレイ環境を提供する第１サーバ装置から前記第１ゲームとは異なる第２ゲームをプレイするためのゲームプレイ環境を提供する第２サーバ装置に送信することによって前記第１ゲームから前記第２ゲームに引き継ぎ、前記第２ゲームの第２状況における第２オブジェクトの行動を制御する制御手段
として機能させ、
前記複数の第１オブジェクトの各々の行動を学習した前記複数の第１オブジェクト毎の人工知能のうちの一部の第１オブジェクトの人工知能が前記第１サーバ装置から前記第２サーバ装置に送信され、
前記第２オブジェクトの行動は、前記第２ゲームを自動でプレイするための自動応答モードが設定されているときに前記一部の第１オブジェクトの人工知能を利用して制御され、前記第２ゲームを手動でプレイするための手動応答モードが設定されているときに前記ユーザの操作に基づいて制御され、
前記一部の第１オブジェクトの人工知能は、前記手動応答モードが設定されているときの前記ユーザの操作を示す学習データに基づいて更新される
プログラム。
【請求項2】
前記人工知能は、前記第１状況を示す状況データ及び前記第１状況において前記第１オブジェクトを行動させるために前記ユーザによって行われた操作を示す操作データを学習データとして学習することによって更新され、前記第２ゲームにおいて第２状況が発生した際に前記第２状況を示す状況データが入力されることによって前記第２状況において前記第２オブジェクトを行動させるための操作を示す操作データを出力する、請求項１記載のプログラム。
【請求項3】
前記複数の第１オブジェクト毎の人工知能のうち、前記第２ゲームに登場する第２オブジェクトと同種のまたは関連する第１オブジェクトの人工知能が引き継がれる、請求項１記載のプログラム。
【請求項4】
前記一部の第１オブジェクトの人工知能が前記第１ゲームから前記第２ゲームに引き継がれる場合、前記第１オブジェクトのパラメータ値は、前記第２オブジェクトのパラメータ値として前記第１ゲームから前記第２ゲームに引き継がれる、請求項１記載のプログラム。
【請求項5】
前記第２ゲームは、前記第１ゲームに関連するゲームである、請求項１記載のプログラム。
【請求項6】
前記第２オブジェクトは、前記第１オブジェクトと同種のまたは関連するオブジェクトである、請求項１記載のプログラム。
【請求項7】
ユーザが第１ゲームをプレイしている際の第１状況における複数の第１オブジェクトの行動を前記複数の第１オブジェクト毎に学習した人工知能を、前記第１ゲームをプレイするためのプレイ環境を提供する第１サーバ装置から前記第１ゲームとは異なる第２ゲームをプレイするためのゲームプレイ環境を提供する第２サーバ装置に送信することによって前記第１ゲームから前記第２ゲームに引き継ぎ、前記第２ゲームの第２状況における第２オブジェクトの行動を制御する制御手段を具備し、
前記複数の第１オブジェクトの各々の行動を学習した前記複数の第１オブジェクト毎の人工知能のうちの一部の第１オブジェクトの人工知能が前記第１サーバ装置から前記第２サーバ装置に送信され、
前記第２オブジェクトの行動は、前記第２ゲームを自動でプレイするための自動応答モードが設定されているときに前記一部の第１オブジェクトの人工知能を利用して制御され、前記第２ゲームを手動でプレイするための手動応答モードが設定されているときに前記ユーザの操作に基づいて制御され、
前記一部の第１オブジェクトの人工知能は、前記手動応答モードが設定されているときの前記ユーザの操作を示す学習データに基づいて更新される
システム。
【請求項8】
ユーザが第１ゲームをプレイしている際の第１状況における複数の第１オブジェクトの行動を前記複数の第１オブジェクト毎に学習した人工知能を、前記第１ゲームをプレイするためのゲームプレイ環境を提供する第１サーバ装置から前記第１ゲームとは異なる第２ゲームをプレイするためのゲームプレイ環境を提供する第２サーバ装置に送信することによって前記第１ゲームから前記第２ゲームに引き継ぎ、前記第２ゲームの第２状況における第２オブジェクトの行動を制御することを具備し、
前記複数の第１オブジェクトの各々の行動を学習した前記複数の第１オブジェクト毎の人工知能のうちの一部の第１オブジェクトの人工知能が前記第１サーバ装置から前記第２サーバ装置に送信され、
前記第２オブジェクトの行動は、前記第２ゲームを自動でプレイするための自動応答モードが設定されているときに前記一部の第１オブジェクトの人工知能を利用して制御され、前記第２ゲームを手動でプレイするための手動応答モードが設定されているときに前記ユーザの操作に基づいて制御され、
前記一部の第１オブジェクトの人工知能は、前記手動応答モードが設定されているときの前記ユーザの操作を示す学習データに基づいて更新される
方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、プログラム、システム及び方法に関する。
【背景技術】
【0002】
オンラインでユーザがプレイすることが可能なゲームにおいては、例えば当該ユーザがゲームをプレイする手間や時間を低減する（つまり、ゲームをプレイするユーザの利便性を向上させる）ための自動応答モードが用意されている場合がある。
【0003】
自動応答モードによれば、例えば予め定められているルール等に従った操作が行われることにより、ゲーム内のオブジェクト（例えば、ユーザのキャラクタ等）を自動で行動させることができる。
【0004】
しかしながら、自動応答モードではユーザが意図するようにオブジェクトが行動しない場合があり、必ずしもユーザの利便性を向上させることができない場合がある。このため、上記した自動応答モード等が用意されているゲーム分野において人工知能を適用することが考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【文献】特開２０１９－０９５９７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
そこで、本発明の目的は、ゲーム分野における人工知能の利活用を促進させることが可能なプログラム、システム及び方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本発明の１つの態様によれば、コンピュータを、ユーザが第１ゲームをプレイしている際の第１状況における複数の第１オブジェクトの行動を前記複数の第１オブジェクト毎に学習した人工知能を、前記第１ゲームをプレイするためのゲームプレイ環境を提供する第１サーバ装置から前記第１ゲームとは異なる第２ゲームをプレイするためのゲームプレイ環境を提供する第２サーバ装置に送信することによって前記第１ゲームから前記第２ゲームに引き継ぎ、前記第２ゲームの第２状況における第２オブジェクトの行動を制御する制御手段として機能させるプログラムが提供される。前記複数の第１オブジェクトの各々の行動を学習した前記複数の第１オブジェクト毎の人工知能のうちの一部の第１オブジェクトの人工知能が前記第１サーバ装置から前記第２サーバ装置に送信される。前記第２オブジェクトの行動は、前記第２ゲームを自動でプレイするための自動応答モードが設定されているときに前記一部の第１オブジェクトの人工知能を利用して制御され、前記第２ゲームを手動でプレイするための手動応答モードが設定されているときに前記ユーザの操作に基づいて制御される。前記一部の第１オブジェクトの人工知能は、前記手動応答モードが設定されているときの前記ユーザの操作を示す学習データに基づいて更新される。
【発明の効果】
【0008】
本発明は、ゲーム分野における人工知能の利活用を促進させることを可能とする。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】第１実施形態に係るゲームシステムの構成の一例を示す図。
【図2】ユーザ端末のハードウェア構成の一例を示す図。
【図3】サーバ装置のハードウェア構成の一例を示す図。
【図4】ユーザ端末の機能構成の一例を示す図。
【図5】サーバ装置の機能構成の一例を示す図。
【図6】位置情報ゲームをプレイするユーザがイベントに参加する際のゲームシステムの処理手順の一例を示すフローチャート。
【図7】第１位置情報ゲームから第２位置情報ゲームに人工知能を引き継ぐ際のゲームシステムの処理順の一例を示すフローチャート。
【図8】引き継ぎ設定画面の一例を示す図。
【図9】引き継ぎ設定画面の他の例を示す図。
【図10】引き継ぎ設定画面の更に別の例を示す図。
【図11】本実施形態における学習モデルの概要を説明するための図。
【図12】本実施形態における学習モデルの概要を説明するための図。
【図13】第２実施形態に係るゲームシステムの処理手順の一例を示す図。
【図14】本実施形態におけるゲームシステムの動作の概要を示す図。
【図15】本実施形態におけるキャラクタ及び人工知能について説明するための図。
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。
（第１実施形態）
図１は、第１実施形態に係るゲームシステムの構成の一例を示す。図１に示すゲームシステム１は、例えばオンラインでユーザがゲームをプレイすることを実現するように構成されており、ユーザ端末１０及びサーバ装置２０を備える。
（第１実施形態）
図１は、第１実施形態に係るゲームシステムの構成の一例を示す。図１に示すゲームシステム１は、例えばオンラインでユーザがゲームをプレイすることを実現するように構成されており、ユーザ端末１０及びサーバ装置２０を備える。
【0011】
ユーザ端末１０は、例えばユーザによって使用される電子機器である。本実施形態においては、ユーザ端末１０が例えばスマートフォンであるような場合を想定しているが、当該ユーザ端末１０は、例えばタブレット端末のような他の電子機器であってもよい。
【0012】
サーバ装置２０は、インターネットのようなネットワーク３０を介して、ユーザ端末１０と通信可能に接続されている。
【0013】
なお、図１においては１つのユーザ端末１０のみが示されているが、ゲームシステム１は、ゲームをプレイすることが可能な複数のユーザによって使用される複数のユーザ端末を備える。
【0014】
【0015】
図２に示すように、ユーザ端末１０は、不揮発性メモリ１１、ＣＰＵ１２、メインメモリ１３、無線通信デバイス１４、ディスプレイ１５及びタッチパネル１６等を備える。
【0016】
不揮発性メモリ１１は、各種プログラムを格納する。不揮発性メモリ１１に格納されている各種プログラムには、例えばオペレーティングシステム（ＯＳ）及びユーザ端末１０上で動作する各種アプリケーションプログラム等が含まれる。
【0017】
ＣＰＵ１２は、ユーザ端末１０内の様々なコンポーネントの動作を制御するためのプロセッサであり、例えば不揮発性メモリ１１に格納されている各種プログラムを実行する。ＣＰＵ１２は、単一のプロセッサであってもよいし、複数のプロセッサから構成されていてもよい。なお、不揮発性メモリ１１に格納されている各種プログラムは当該不揮発性メモリ１１からメインメモリ１３にロードされてＣＰＵ１２によって実行されるが、当該ＣＰＵ１２によって実行されるプログラム（アプリケーションプログラム）には、ゲームシステム１においてユーザ端末として動作するためのゲームプログラム１３Ａが含まれる。
【0018】
無線通信デバイス１４は、外部装置（例えば、サーバ装置２０等）との無線通信を実行するためのデバイスである。
【0019】
ディスプレイ１５は、例えばユーザによってプレイされるゲームに関する各種画面を表示するための表示デバイスである。
【0020】
タッチパネル１６は、ユーザの指先等が接触した位置を検出する入力デバイスであり、例えばディスプレイ１５の前面に重畳して配置される。
【0021】
ディスプレイ１５及びタッチパネル１６はタッチスクリーンディスプレイを構成し、当該タッチスクリーンディスプレイにより、画面に対するユーザの各種操作を検知する（受け付ける）ことができる。
【0022】
【0023】
不揮発性メモリ２１は、各種プログラムを格納する。不揮発性メモリ２１に格納されている各種プログラムには、例えばオペレーティングシステム（ＯＳ）及びサーバ装置２０上で動作する各種アプリケーションプログラム等が含まれる。
【0024】
ＣＰＵ２２は、サーバ装置２０内の様々なコンポーネントの動作を制御するためのプロセッサであり、例えば不揮発性メモリ２１に格納されている各種プログラムを実行する。ＣＰＵ２２は、単一のプロセッサであってもよいし、複数のプロセッサから構成されてもよい。なお、不揮発性メモリ２１に格納されている各種プログラムは当該不揮発性メモリ２１からメインメモリ２３にロードされてＣＰＵ２２によって実行されるが、当該ＣＰＵ２２によって実行されるプログラム（アプリケーションプログラム）には、ゲームシステム１においてサーバ装置として動作するためのゲームプログラム２３Ａが含まれる。
【0025】
無線通信デバイス２４は、外部装置（例えば、ユーザ端末１０等）との無線通信を実行するためのデバイスである。
【0026】
以下、本実施形態に係るゲームシステム１の機能構成について説明する。本実施形態に係るゲームシステム１は、例えばユーザ端末１０とサーバ装置２０とが協働して動作することにより、ユーザがゲームをプレイすることを実現する機能を有する。
【0027】
ここで、本実施形態においてユーザがプレイすることができるゲームの概要について説明する。本実施形態に係るゲームシステム１（サーバ装置２０）は、例えばユーザの位置を示す位置情報を利用した位置情報ゲームをプレイすることが可能なゲームプレイ環境を提供するものとする。位置情報ゲームにおいて、ユーザは、例えば現実空間を移動することによって、その現実空間の移動に関する情報に関連した仮想空間の移動により、様々な場所で発生するイベントに参加することができる。なお、本実施形態におけるイベントとしては、例えばユーザのキャラクタを操作することによって敵キャラクタとバトルを行うようなイベント（以下、バトルイベントと表記）を想定しているが、他の種別のイベント（クエスト、アイテム取得等を含む）であってもよい。
【0028】
【0029】
なお、図４に示す表示処理部１０１、制御部１０２及び操作受付部１０３は、例えばユーザ端末１０が備えるＣＰＵ１２（ユーザ端末１０のコンピュータ）が上記したゲームプログラム１３Ａを実行すること（すなわち、ソフトウェア）によって実現される機能部である。このゲームプログラム１３Ａは、例えばネットワーク３０を介してユーザ端末１０にダウンロードされてもよいし、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に予め格納して頒布されてもよい。
【0030】
【0031】
表示処理部１０１は、例えばユーザ端末１０を使用するユーザが移動する現実空間のマップ（地図）を含む画面（以下、マップ画面と表記）をディスプレイ１５に表示する。なお、表示処理部１０１によって表示されるマップ画面においては、例えばユーザの位置に当該ユーザのキャラクタ（ユーザがゲームにおいて使用するキャラクタ）が配置され、当該ユーザが参加することができるイベントが発生する位置（以下、イベントの発生位置と表記）に当該イベント（の発生）を示すオブジェクトが配置される。なお、イベントの発生位置は、発生している時間に制限があったり、発生位置が移動して変位するものであってもよい。発生位置が変位する例としては、リアルタイムに移動して変位するものや、一定時間間隔で移動して変にするもののどちらでもよい。
【0032】
なお、本実施形態におけるユーザの位置（を示す位置情報）は例えばユーザ端末１０に搭載されているＧＰＳ（Global Positioning System）を利用して取得されるが、表示処理部１０１は、ユーザの移動に応じて変化する当該ユーザの位置に基づいて、マップ画面に配置されるユーザのキャラクタの位置（場所）を更新する。
【0033】
ここで、本実施形態における位置情報ゲームにおいて、ユーザがイベントの発生位置に移動する（つまり、表示処理部１０１によって表示されるマップ画面上に配置されているユーザのキャラクタがオブジェクトの位置に移動する）と、当該ユーザは当該イベントに参加することができる。
【0034】
制御部１０２は、上記したユーザの位置及びイベントの発生位置に基づいて、当該ユーザを当該イベントに参加させ、当該ユーザが参加した当該イベントを進行させるような制御を実行する。
【0035】
操作受付部１０３は、位置情報ゲームをプレイするためのユーザの操作（指示）を受け付ける。上記したようにユーザ端末１０がスマートフォンである場合、操作受付部１０３によって受け付けられる操作には、当該ユーザ端末１０が備えるタッチパネル１６（タッチスクリーンディスプレイ）に指先を接触させる操作（例えば、タップ操作、ドラッグ操作、フリック操作及びスワイプ操作等）が含まれる。
【0036】
格納部１０４は、例えばゲームデータ及びユーザデータを格納する。なお、ゲームシステム１においては位置情報ゲームをプレイすることが可能なユーザ毎にアカウントが発行されているが、ゲームデータは、当該アカウント間で共通のデータ（情報）であり、上記したゲームプログラム１３Ａを実行する際に参照される。具体的には、ゲームデータは、例えばゲームプレイ環境を定義するためのデータや位置情報ゲームに関する設定データ等を含む。一方、ユーザデータは、ユーザのアカウント毎に管理される当該ユーザに関するデータである。具体的には、ユーザ端末１０に含まれる格納部１０４に格納されるユーザデータ（つまり、当該ユーザ端末１０を使用するユーザに関するユーザデータ）は、例えば位置情報ゲームにおける当該ユーザのゲーム進行度や当該位置情報ゲームにおいて当該ユーザが獲得した各種ポイント及びアイテム等を示すデータを含む。
【0037】
【0038】
【0039】
また、図５に示すデータ管理部２０２及び制御部２０３は、例えばサーバ装置２０が備えるＣＰＵ２２（サーバ装置２０のコンピュータ）が上記したゲームプログラム２３Ａを実行すること（すなわち、ソフトウェア）によって実現される機能部である。このゲームプログラム２３Ａは、例えばネットワーク３０を介してサーバ装置２０にダウンロードされてもよいし、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に予め格納して頒布されてもよい。
【0040】
格納部２０１は、上記したユーザ端末１０に含まれる格納部１０４に格納されているゲームデータと同様のゲームデータを格納する。また、格納部２０１は、ゲームシステム１（サーバ装置２０）に予め登録しているユーザ（つまり、アカウントが発行されているユーザ）毎のユーザデータを格納する。
【0041】
データ管理部２０２は、格納部２０１に格納されているゲームデータ及びユーザデータを管理する。具体的には、データ管理部２０２は、ゲームデータ及びユーザデータの追加、更新及び削除等の処理を実行する。
【0042】
なお、データ管理部２０２によって管理されているゲームデータ及びユーザデータは、当該データ管理部２０２（サーバ装置２０）からユーザ端末１０に送信され、当該ユーザ端末１０に含まれる格納部１０４に格納される。
【0043】
ここではデータ管理部２０２がゲームデータ及びユーザデータを管理するものとして説明したが、当該データ管理部２０２は、位置情報ゲームをプレイするユーザの位置（を示す位置情報）を更に管理しているものとする。また、データ管理部２０２は、上記したイベントの発生位置を更に管理する。
【0044】
制御部２０３は、位置情報ゲームをプレイするためのゲームプレイ環境を提供する（すなわち、ユーザによる位置情報ゲームのプレイを実現する）ための様々な処理を実行する。また、位置情報ゲームにおいて発生するイベントにおいてマルチプレイを行うことができる場合、制御部２０３は、当該マルチプレイを実現するための処理を実行する。マルチプレイとは、例えばマッチングされた複数のユーザが協力してゲームをプレイすることをいう。
【0045】
なお、本実施形態における「ゲームプレイ環境の提供」は、当該ゲームシステム１において動作するゲームプログラム（つまり、上記したユーザ端末１０において実行されるゲームプログラム１３Ａ及びサーバ装置２０において実行されるゲームプログラム２３Ａ）により実現されるものとする。ただし、本実施形態に係るゲームプログラムは、上記したゲームプログラム１３Ａ及び２３Ａの一部であっても構わない。
【0046】
また、本実施形態に係るゲームシステム１においては、例えばユーザ端末１０が有する機能の少なくとも一部をサーバ装置２０が有していてもよいし、サーバ装置２０が有する機能の少なくとも一部をユーザ端末１０が有していてもよい。更に、ゲームシステム１はユーザ端末１０及びサーバ装置２０以外の他の装置を備えていてもよい。すなわち、本実施形態に係るゲームプログラム（ゲームプログラム１３Ａ及び２３Ａ）は、ユーザ端末１０、サーバ装置２０または他の装置において実行され得る。
【0047】
以下、図６のフローチャートを参照して、位置情報ゲームをプレイするユーザがイベントに参加する際のゲームシステム１の処理手順の一例について説明する。
【0048】
ユーザ端末１０を使用するユーザが位置情報ゲームをプレイする場合、ユーザ端末１０においてゲームプログラム１３Ａが起動され、当該ユーザ端末１０（が備えるディスプレイ１５）に現実空間のマップを含むマップ画面が表示される。このようにユーザ端末１０に表示されるマップ画面には、上記したようにユーザの位置に当該ユーザのキャラクタが配置され、当該ユーザが参加することができるイベントの発生位置に当該イベントを示すオブジェクトが配置されている。
【0049】
このように位置情報ゲームをプレイするユーザがイベントに参加する場合、当該ユーザは、マップ画面上で当該ユーザのキャラクタが配置されている位置及びオブジェクトの位置を確認しながら現実空間を移動する。
【0050】
ゲームシステム１は、上記したように現実空間を移動するユーザの位置を取得する（ステップＳ１）。
【0051】
なお、ユーザの位置（を示す位置情報）は、例えばユーザ端末１０に搭載されているＧＰＳを利用して取得可能であるが、他の手法により取得されてもよい。
【0052】
ユーザ端末１０に表示されるマップ画面に配置されているユーザのキャラクタの位置は、ステップＳ１において取得されたユーザの位置に基づいて更新される。
【0053】
ステップＳ１の処理が実行されると、ゲームシステム１は、例えばサーバ装置２０（データ管理部２０２）において管理されているイベントの発生位置を取得する（ステップＳ２）。なお、位置情報ゲームにおいて複数のイベントが発生している場合、ステップＳ２においては、例えばステップＳ１において取得されたユーザの位置の近傍のイベントの発生位置が取得される。
【0054】
ここで、ゲームシステム１は、ステップＳ１において取得されたユーザの位置及びステップＳ２において取得されたイベントの発生位置に基づいて、当該ユーザがイベントの発生位置に到達したか否かを判定する（ステップＳ３）。なお、ステップＳ３においては、例えばユーザの位置とイベントの発生位置との差分が予め定められた値以下である場合に、当該ユーザが当該イベントの発生位置に到達したと判定される。
【0055】
ユーザがイベントの発生位置に到達していないと判定された場合（ステップＳ３のＮＯ）、ステップＳ１に戻って処理が繰り返される。
【0056】
一方、ユーザがイベントの発生位置に到達したと判定された場合（ステップＳ３のＹＥＳ）、ゲームシステム１は、当該ユーザの当該イベントへの参加を許可し、当該イベントの進行を制御する（ステップＳ４）。
【0057】
ところで、ユーザが上記したバトルイベントに参加するものとすると、当該ユーザは、ユーザ端末１０を操作することによって当該ユーザのキャラクタの行動を指示し、敵キャラクタとバトルを行うことができる。
【0058】
すなわち、上記したステップＳ４においては、ユーザ端末１０に対するユーザの操作に基づいて当該ユーザのキャラクタの行動が制御されることにより、イベント（バトルイベント）の進行が制御される。
【0059】
しかしながら、位置情報ゲームにおいては現実空間の様々な場所に移動して複数のイベントに参加する場合があり、当該複数のイベントの各々においてユーザの操作が必要であるものとすると、当該位置情報ゲームを円滑にプレイすることができない場合がある。
【0060】
このため、位置情報ゲームにおいては、当該位置情報ゲームを自動でプレイする（イベントを自動で進行させる）ためのモード（以下、自動応答モードと表記）が用意されているものとする。この自動応答モードは例えばユーザの操作に従って設定され、当該自動応答モードが設定されている場合には、上記したイベントにおける操作が自動で行われ、ユーザが操作を行うことなく、当該ユーザのキャラクタの行動を制御する（つまり、当該イベントを進行させる）ことができる。ここでは自動応答モードにおいて説明したが、位置情報ゲームにおいては、当該位置情報ゲームを手動でプレイする（つまり、イベントをユーザの操作に基づいて進行させる）ためのモード（以下、手動応答モードと表記）も用意されている。
【0061】
しかしながら、一般的な自動応答モードにおいては予め定められた操作が行われるような場合が多く、実際にユーザが行う操作と同程度の操作を自動で行う（つまり、当該ユーザが意図するようにキャラクタの行動を制御する）ことは困難である。
【0062】
そこで、本実施形態においては、例えば上記した手動応答モードが設定されている場合においてユーザが位置情報ゲームをプレイしている際の所定の状況における当該ユーザのキャラクタの行動（振る舞い）を学習した人工知能（学習モデル）を利用して、自動応答モードが設定されている場合における当該ユーザのキャラクタの行動を制御することを考える。
【0063】
この場合、人工知能は、例えばバトルイベントにおいて行われるバトルの状況（例えば、ユーザのキャラクタのヒットポイントが５０％以上であるまたは５０％未満である等）を示す状況データ及び当該状況においてキャラクタを行動させるためにユーザによって行われた操作を示す操作データを学習データとして学習することによって更新（生成）される。このような人工知能によれば、例えば自動応答モードが設定されている場合において所定の状況が発生した場合に、当該状況を示す状況データが人工知能に入力されることによって当該状況においてユーザが行うと推定される操作（を示す操作データ）が当該人工知能から出力されるため、当該操作に基づいてユーザのキャラクタを自動で制御することができる。
【0064】
すなわち、上記した人工知能を利用することによって、自動応答モードでキャラクタの自動操作を行う場合であっても、ユーザの意図するキャラクタの行動を実現（再現）することが可能となる。
【0065】
ところで、一般に、上記した位置情報ゲームのようなオンラインでユーザがプレイすることが可能なゲームにおいては、当該ゲームに関連するゲームが新たに開発（リリース）される場合がある。具体的には、例えば第１キャラクタが登場する第１位置情報ゲームの場合、当該第１位置情報ゲームは、当該第１位置情報ゲームの後に開発された第２位置情報ゲームであって、当該第１キャラクタと同種のまたは関連する第２キャラクタが登場するような第２位置情報ゲームと関連するといえる。すなわち、第１位置情報ゲームが第２位置情報ゲームの過去作等である場合、第２位置情報ゲームは、第１位置情報ゲームに関連するゲームである。
【0066】
上記した第１位置情報ゲームをプレイしたユーザは当該第１位置情報ゲームと関連する第２位置情報ゲームをプレイする場合があるが、当該第２位置情報ゲームをプレイする際には上記した人工知能を利用することができないため、例えば当該第２位置情報ゲームにおいて自動応答モードを設定した際に人工知能を利用するためには、当該第２位置情報ゲームを手動応答モードで繰り返しプレイすることによって上記した学習データ（状況データ及び操作データ）を蓄積した上で、当該人工知能を再度作成する（つまり、キャラクタの他の行動を再度学習し直す）必要があり、手間が掛かる。
【0067】
そこで、本実施形態においては、上記したユーザが第１位置情報ゲームをプレイしている際の所定の状況における第１キャラクタの行動を学習した人工知能を、当該第１位置情報ゲームとは異なる（当該第１位置情報ゲームと関連する）第２位置情報ゲームに引き継ぐ（適用する）ことが可能なゲームシステム１を提案する。
【0068】
以下、図７のフローチャートを参照して、第１位置情報ゲームから第２位置情報ゲームに人工知能を引き継ぐ際のゲームシステム１の処理手順の一例について説明する。
【0069】
なお、上記した図１においては１つのサーバ装置２０のみが示されているが、本実施形態に係るゲームシステム１は、例えば第１位置情報ゲームをプレイするためのゲームプレイ環境を提供するサーバ装置２０（以下、第１サーバ装置２０と表記）及び第２位置情報ゲームをプレイするためのゲームプレイ環境を提供するサーバ装置２０（以下、第２サーバ装置２０と表記）を備えるものとする。
【0070】
まず、ユーザ端末１０を使用するユーザが手動応答モードで第１位置情報ゲームをプレイする場合、ゲームシステム１は、当該ユーザによる第１位置情報ゲームのプレイに応じて学習データを蓄積する（ステップＳ１１）。なお、ステップＳ１１において蓄積される学習データは、上記したように第１位置情報ゲームをプレイする際の所定の状況を示す状況データ及び当該状況において第１キャラクタを行動させるためにユーザによって行われた操作を示す操作データ（の組）を含む。
【0071】
次に、ゲームシステム１は、ステップＳ１１において蓄積された学習データ（群）を学習することによって人工知能（以下、第１位置情報ゲームの人工知能と表記）を更新する（ステップＳ１２）。
【0072】
なお、ステップＳ１２において更新される第１位置情報ゲームの人工知能は所定の状況を示す状況データが入力された場合に当該状況おいてユーザが行うと推定される操作を示す操作データを出力することができるが、上記したステップＳ１１において様々な状況を示す状況データ及び当該状況においてユーザによって行われた操作を示す操作データを学習データとして蓄積しておくことによって、当該ステップＳ１２においては様々な状況において適切な操作を推定することが可能な人工知能を得ることができる。また、本実施形態における人工知能は、例えば任意の機械学習アルゴリズムに基づいて更新され得る。
【0073】
ステップＳ１２において更新された第１位置情報ゲームの人工知能は、例えば当該第１位置情報ゲームのユーザデータの一部としてユーザ端末１０または第１サーバ装置２０において保持され、上記した自動応答モードが設定されている際にユーザの第１キャラクタの行動を制御するために利用することができる。
【0074】
ここで、ユーザが第２位置情報ゲームをプレイする場合を想定する。なお、第２位置情報ゲームは、上記したように第１位置情報ゲームと関連するゲームである。
【0075】
この場合、ゲームシステム１は、ユーザが第２位置情報ゲームのプレイを開始したか否かを判定する（ステップＳ１３）。なお、ステップＳ１３においては、例えば第２位置情報ゲームをプレイするためのゲームプログラム１３Ａが最初に起動された際に、ユーザが第２位置情報ゲームのプレイを開始したと判定される。
【0076】
ユーザが第２位置情報ゲームのプレイを開始したと判定された場合（ステップＳ１３のＹＥＳ）、ゲームシステム１は、上記した第１位置情報ゲームの人工知能を当該第１位置情報ゲームから第２位置情報ゲームに引き継ぐ処理を実行する（ステップＳ１４）。なお、ステップＳ１４においては、例えば第１位置情報ゲームの人工知能を第１サーバ装置２０から第２サーバ装置２０に送信する等により、上記したように第１位置情報ゲームのユーザデータの一部としてユーザ端末１０または第２サーバ装置２０に保持されている第１位置情報ゲームの人工知能を、第２位置情報ゲームのユーザデータの一部としてユーザ端末１０または第２サーバ装置２０に保持するような処理が実行される。
【0077】
ステップＳ１４の処理が実行されることによって第１位置情報ゲームから第２位置情報ゲームに引き継がれた第１位置情報ゲームの人工知能は、当該第２位置情報ゲームに適用可能となる（ステップＳ１５）。ステップＳ１５の処理が実行された場合、第２位置情報ゲームにおいて自動応答モードが設定されることによって、第１位置情報ゲームから引き継がれた人工知能を利用して所定の状況におけるユーザの第２キャラクタ（第２位置情報ゲームに登場するキャラクタであって、第１位置情報ゲームに登場する第１キャラクタと同種のまたは関連するキャラクタ）の行動を自動的に制御するようなことが可能となる。
【0078】
なお、図７に示すステップＳ１１～Ｓ１５の処理は少なくともゲームシステム１全体として実行されればよく、当該処理の少なくとも一部は、ユーザ端末１０側で実行されてもよいし、サーバ装置２０（第１及び第２サーバ装置２０）側で実行されてもよい。
【0079】
上記したように本実施形態においては、ユーザが第１位置情報ゲーム（第１ゲーム）をプレイしている際の所定の状況（第１状況）における第１キャラクタの行動を学習した人工知能（人工知能によって実行される機能、人工知能が有する機能、人工知能に利用されている学習モデルなど含む）を第２位置情報ゲーム（第２ゲーム）に適用することによって、当該第２位置情報ゲームの所定の状況（第２状況）における第２キャラクタの行動を制御する構成により、第２位置情報ゲームに登場する第２キャラクタについて新たに人工知能を生成する（つまり、第２キャラクタの行動を再度学習し直す）必要がないため、ゲーム分野における人工知能の利活用を促進させ、第２位置情報ゲームをプレイするユーザの手間を軽減することが可能となる。
【0080】
なお、本実施形態における人工知能は、例えば所定の状況を示す状況データ及び当該状況においてキャラクタを行動させるためにユーザによって行われた操作を示す操作データを学習データとして学習することによって更新され、第２位置情報ゲームにおいて所定の状況が発生した際に当該状況を示す状況データが入力されることによって当該状況において第２キャラクタを行動させるための操作を示す操作データを出力する。本実施形態においては、このような構成により、人工知能から出力される状況に応じた操作データに基づいてユーザが意図する操作（つまり、例えば同様の状況において当該ユーザによって過去に行われた操作）を再現することが可能となるため、当該ユーザが意図する第２キャラクタの行動を実現することが可能となる。
【0081】
また、本実施形態における人工知能を利用した第２キャラクタの行動の制御は自動応答モードが設定されているときに行われ、当該自動応答モードはユーザの操作に従って設定される。本実施形態においては、このような構成により、ユーザの所望のタイミング（時間帯等）において人工知能を利用した制御を行うことが可能となる。
【0082】
更に、本実施形態において人工知能は、例えば第２位置情報ゲームのプレイを開始する際に第１位置情報ゲームから第２位置情報ゲームに引き継がれる。このような構成によれば、ユーザは、第２位置情報ゲームのプレイを開始したタイミングから人工知能を利用することが可能となる。なお、ここでは第２位置情報ゲームのプレイを開始する際に人工知能が引き継がれるものとして説明したが、当該人工知能は、例えば第２位置情報ゲームのプレイを開始した後の任意のタイミング（例えば、ユーザによって指示されたタイミング等）で引き継がれても構わない。
【0083】
ところで、本実施形態においては第１位置情報ゲームをプレイすることによって生成された人工知能（つまり、図７に示すステップＳ１２において更新された人工知能）が自動的に第２位置情報ゲームに適用される場合について説明したが、当該人工知能を第２位置情報ゲームに適用する（つまり、第２位置情報ゲームに登場する第２キャラクタの行動を制御するために当該人工知能を利用する）か否かは、ユーザによって指定（指示）されてもよい。また、第１位置情報ゲームにおいてユーザが複数の第１キャラクタを操作することが可能である場合、上記した人工知能は当該第１キャラクタ毎に生成されるものとする。この場合、本実施形態は、第１キャラクタ毎に生成されている複数の人工知能のうちの一部のみを引き継ぐ構成であってもよい。
【0084】
ここで、上記した図７に示すステップＳ１３においてユーザが第２位置情報ゲームのプレイを開始したと判定された場合、ゲームシステム１は、例えば図８に示す画面（以下、引き継ぎ設定画面と表記）１０ａをユーザ端末１０に表示するものとする。
【0085】
この場合、ユーザは、ユーザ端末１０に表示された引き継ぎ設定画面１０ａにおいて、第１位置情報ゲーム（つまり、第２位置情報ゲームの過去作）の人工知能（学習モデル）を利用するか否かを指定する（つまり、「利用する」及び「利用しない」の一方を選択する）ことができる。
【0086】
引き継ぎ設定画面１０ａにおいて「利用しない」が選択されて「決定」ボタンが押下された場合、図７に示すステップＳ１４及びＳ１５の処理は実行されない。一方、引き継ぎ設定画面１０ａにおいて「利用する」が選択されて「決定」ボタンが押下された場合、当該引き継ぎ設定画面１０ａは引き継ぎ設定画面１０ｂに遷移する。
【0087】
ユーザは、引き継ぎ設定画面１０ｂにおいて第１キャラクタ毎に生成された複数の人工知能を全て利用するか、当該複数の人工知能のうちの一部を利用するかを指定する（つまり、「全部利用する」及び「一部利用する」の一方を選択する）ことができる。
【0088】
引き継ぎ設定画面１０ｂにおいて「全部利用する」が選択されて「決定」ボタンが押下された場合、図７に示すステップＳ１４においては、第１位置情報ゲームから第２位置情報ゲームに第１キャラクタ毎に生成された複数の人工知能の全てを引き継ぐ処理が実行される。一方、引き継ぎ設定画面１０ｂにおいて「一部利用する」が選択された場合、当該引き継ぎ設定画面１０ｂは引き継ぎ設定画面１０ｃに遷移する。
【0089】
ユーザは、引き継ぎ設定画面１０ｃにおいて人工知能を引き継ぐ第１キャラクタを選択（指定）することができる。引き継ぎ設定画面１０ｃにおいて所定の第１キャラクタが選択されて「決定」ボタンが押下された場合、図７に示すステップＳ１４においては、当該選択された第１キャラクタについて生成された人工知能（つまり、当該第１キャラクタの行動を学習した人工知能）を引き継ぐ処理が実行される。
【0090】
なお、例えば複数の第１キャラクタのうち所定の第１キャラクタについて生成された人工知能は、第２位置情報ゲームに登場する複数の第２キャラクタのうちの例えば当該第１キャラクタと同種のまたは関連する第２キャラクタの行動を制御するために利用される。この場合、第１キャラクタと同種の第２キャラクタとは、当該第１キャラクタと完全に一致するキャラクタであってもよいし、少なくとも名称等が一致するキャラクタであってもよい。また、第１キャラクタと関連する第２キャラクタとは、当該第１キャラクタが進化したようなキャラクタであってもよいし、当該第１キャラクタと親子関係にあるようなキャラクタであってもよい。
【0091】
また、上記した引き継ぎ設定画面１０ｃにおいては、第１キャラクタを選択するものとして説明したが、当該第１キャラクタと同種のまたは関連する第２キャラクタ（つまり、人工知能が適用される第２位置情報ゲームに登場する第２キャラクタ）が選択されてもよい。
【0092】
上記したような構成によれば、例えば複数の第１キャラクタの各々の行動を学習した複数の人工知能のうち、ユーザによって指定された一部（つまり、ユーザが所望するキャラクタの人工知能）のみを引き継ぐことが可能となる。
【0093】
なお、ここでは第１キャラクタ毎に人工知能が生成される（つまり、１つのキャラクタについて１つの人工知能が生成される）場合について説明したが、例えば１つの第１キャラクタについて複数の人工知能が生成されても構わない。具体的には、１つの第１キャラクタに対して、当該第１キャラクタの機能（第１キャラクタが行動するシチュエーション）毎に人工知能が生成されてもよい。なお、第１キャラクタの機能としては、例えばバトル機能及び装備機能等が想定される。
【0094】
この場合、上記した引き継ぎ設定画面１０ｃにおいて選択された第１キャラクタの機能毎に生成された複数の人工知能の全てが引き継がれてもよいし、当該複数の人工知能の一部のみが引き継がれてもよい。
【0095】
上記したように第１キャラクタの機能毎に生成された複数の人工知能の一部のみが引き継がれる場合には、例えば上記した引き継ぎ設定画面１０ｃにおいて第１キャラクタが選択された後に当該引き継ぎ設定画面１０ｃが図９に示す引き継ぎ設定画面１０ｄに遷移し、ユーザは、当該引き継ぎ設定画面１０ｄにおいて人工知能を引き継ぐ第１キャラクタの機能を選択（指定）することができる。引き継ぎ設定画面１０ｄにおいて例えば「バトル機能」が選択されて「決定」ボタンが押下された場合には、引き継ぎ設定画面１０ｃにおいて選択された第１キャラクタのバトル時の行動（つまり、バトル時に蓄積された学習データ）を学習した人工知能を引き継ぐことができる。また、引き継ぎ設定画面１０ｄにおいて例えば「装備機能」が選択されて「決定」ボタンが押下された場合には、引き継ぎ設定画面１０ｃにおいて選択された第１キャラクタの装備の設定（変更）時の行動（つまり、装備の設定時に蓄積された学習データ）を学習した人工知能を引き継ぐことができる。
【0096】
上記したような構成によれば、例えば第１キャラクタの機能毎に生成された複数の人工知能のうち、ユーザによって指定された一部（つまり、ユーザが所望する機能の人工知能）のみを引き継ぐことが可能となる。
【0097】
なお、ここではユーザによって指定された複数の人工知能（第１キャラクタ毎に生成された複数の人工知能または第１キャラクタの機能毎に生成された複数の人工知能）のうちの一部が第１位置情報ゲームから第２位置情報ゲームに引き継がれるものとして説明したが、当該引き継がれる人工知能は、自動的に決定されてもよい。
【0098】
具体的には、第１キャラクタ毎に生成された複数の人工知能（複数の第１キャラクタの各々の行動を学習した複数の人工知能）の一部が引き継がれる場合、例えば第２位置情報ゲームに登場する第２キャラクタと同種のまたは関連する第１キャラクタについて生成された人工知能が当該引き継がれる人工知能として決定されてもよい。
【0099】
また、第１キャラクタの機能毎に生成された複数の人工知能（第１キャラクタの複数の機能に関する行動を学習した複数の人工知能）の一部が引き継がれる場合、第１及び第２位置情報ゲームに共通または関連する機能について生成された人工知能が当該引き継がれる人工知能として決定されてもよい。
【0100】
なお、本実施形態においては人工知能が第１位置情報ゲームから第２位置情報ゲームに引き継がれるものとして説明したが、当該人工知能が第１位置情報ゲームから第２位置情報ゲームに引き継がれる（つまり、第１キャラクタの行動を学習した人工知能が第２キャラクタの行動を制御するために利用される）場合、当該第１キャラクタのパラメータ値（例えば、攻撃力及び魔力等）も同様に第１位置情報ゲームから第２位置情報ゲームに引き継がれ、当該パラメータ値が第２キャラクタのパラメータ値として利用されてもよい。
【0101】
また、本実施形態においては第１位置情報ゲームが第２位置情報ゲームの過去作であるような場合を想定しているが、当該第２位置情報ゲームは、当該第１位置情報ゲームに関連するゲームであればよい。
【0102】
また、本実施形態においては例えば第１キャラクタの行動を学習した人工知能が当該第１キャラクタと同種のまたは関連する第２キャラクタの行動を制御するために利用されるものとして説明したが、本実施形態におけるキャラクタは、位置情報ゲームにおいて登場するオブジェクト（ゲーム媒体）という概念に包含されるものであればよい。すなわち、本実施形態は、例えば第１オブジェクトの行動を学習した人工知能が当該第１オブジェクトと同種のまたは関連する第２オブジェクトの行動を制御するために利用される構成であればよい。この場合、オブジェクト（第１及び第２オブジェクト）が例えば武器であれば、人工知能を利用して当該武器を用いた攻撃を行うタイミング等を制御することができると考えられる。また、オブジェクトが例えばスキル（魔法等）であれば、人工知能を利用して当該スキルを使用するタイミング等を制御することができると考えられる。
【0103】
更に、本実施形態においては第１位置情報ゲームから引き継がれた人工知能を第２位置情報ゲームに適用して当該第２位置情報ゲームに登場する第２キャラクタ（第１キャラクタと同種のまたは関連する第２キャラクタ）の行動を自動で制御することが可能であるが、例えば当該人工知能が引き継がれた後に、再度第１位置情報ゲームを手動応答モードでプレイすることが考えられる。これによれば、例えば第１位置情報ゲームを手動応答モードでプレイすることによって学習データを再度蓄積することができる。
【0104】
この場合、ユーザ端末１０には、例えば図１０に示す引き継ぎ設定画面１０ｅが表示される。ユーザは、この引き継ぎ設定画面１０ｅにおいて、上記したように再度蓄積された学習データまたは人工知能を共通化するか否かを指定する（つまり、「学習データを共通化する」及び「人工知能を共通化する」の一方を選択する）ことができる。
【0105】
引き継ぎ設定画面１０ｅにおいて「学習データを共通化する」が選択されて「決定」ボタンが押下された場合、上記したように再度蓄積された学習データが第１位置情報ゲームから第２位置情報ゲームに引き継がれ（つまり、当該学習データが第１サーバ装置２０から第２サーバ装置２０に送信され）、第２位置情報ゲームのユーザデータの一部として保持されている人工知能が当該学習データを再度学習する。換言すれば、上記したように「学習データを共通化する」が選択された場合には、学習データが共通化され、第２位置情報ゲーム（つまり、第２サーバ装置２０）側で人工知能が更新される。なお、人工知能の更新は第１位置情報ゲーム側でも行われる。
【0106】
一方、引き継ぎ設定画面１０ｅにおいて「人工知能を共通化する」が選択されて「決定」ボタンが押下された場合、第１位置情報ゲームのユーザデータの一部として保持されている人工知能が上記したように再度蓄積された学習データを再学習し、当該再学習した人工知能が第１位置情報ゲームから第２位置情報ゲームに引き継がれる（つまり、当該人工知能が第１サーバ装置２０から第２サーバ装置２０に送信される）。換言すれば、上記したように「人工知能を共通化する」が選択された場合には、人工知能を共通化するために、第１位置情報ゲーム（つまり、第１サーバ装置２０）側で更新された人工知能が第２位置情報ゲームに引き継がれる。
【0107】
このような構成によれば、例えばユーザが第１位置情報ゲームをプレイしている際に取得される学習データに基づいて人工知能を更新することが可能となるため、継続的にユーザの意図する第２キャラクタの行動を実現することが可能となる。
【0108】
ここでは第１位置情報ゲームを手動応答モードでプレイすることによって蓄積された学習データを人工知能（学習モデル）が再度学習するものとして説明したが、当該人工知能（学習モデル）は、第１位置情報ゲームから第２位置情報ゲームへ人工知能の機能を適用した後、第２位置情報ゲームを手動応答モードでプレイすることによって蓄積された学習データ（つまり、第２位置情報ゲームをプレイしている際に取得される学習データ）を再度学習してもよい。
【0109】
なお、本実施形態における学習モデルは、上記したように例えば人工知能全体に共通して利用する学習モデルのような形式（図１１）であってもよいし、人工知能が有する複数の機能（要素）毎にばらばらに学習モデルを備える形式（図１２）の何れであってもよい。複数の機能（要素）毎にばらばらに学習モデルを備える場合、それぞれの学習モデル毎に学習させるデータや学習の重みづけのパラメータを変更してもよい。例えば、人工知能が有する機能１は、ゲーム１（第１位置情報ゲーム）のゲームデータ１からなる学習モデルを生成し、機能２はゲーム１（第１位置情報ゲーム）のゲームデータ１とゲーム２（第２位置情報ゲーム）のゲームデータ２からなる学習モデルを生成するようにしてよい。
【0110】
なお、本実施形態においてはユーザが位置情報ゲーム（第１及び第２位置情報ゲーム）をプレイするものとして説明したが、本実施形態においてユーザがプレイするゲームは位置情報ゲームに限られず、本実施形態は、例えば所定のオブジェクト（の行動）を自動的に制御する機能が実装されている（つまり、自動応答モードに相当するモードが用意されている）ゲームであれば適用可能である。
【0111】
（第２実施形態）
次に、第２実施形態について説明する。ここで、上記したオンラインでユーザがプレイすることが可能なゲーム（例えば、位置情報ゲーム等）においては、当該ユーザが所有する第１オブジェクトと第２オブジェクトとを合成し、当該第１及び第２オブジェクトとは異なる第３オブジェクトを生成することが可能な機能が用意されている場合がある。
次に、第２実施形態について説明する。ここで、上記したオンラインでユーザがプレイすることが可能なゲーム（例えば、位置情報ゲーム等）においては、当該ユーザが所有する第１オブジェクトと第２オブジェクトとを合成し、当該第１及び第２オブジェクトとは異なる第３オブジェクトを生成することが可能な機能が用意されている場合がある。
【0112】
本実施形態は、このようなゲームにおいて第１オブジェクトと第２オブジェクトとを合成して第３オブジェクトを生成する際に、当該第１オブジェクトの行動を制御するために利用される第１人工知能（人工知能によって実行される一部の機能、人工知能が有する機能の一部、人工知能に利用されている学習モデルの一部などを含む）と第２オブジェクトの行動を制御するために利用される第２人工知能（人工知能によって実行される一部の機能、人工知能が有する機能の一部、人工知能に利用されている学習モデルの一部などを含む）とから当該第３オブジェクトの行動を制御するための第３人工知能を生成する点で、前述した第１実施形態とは異なる。
【0113】
なお、本実施形態においては、前述した第１実施形態と同様の部分の詳しい説明を省略し、当該第１実施形態とは異なる部分について主に述べる。また、本実施形態に係るゲームシステムの構成は、前述した第１実施形態と同様であるため、適宜、図１～図５を用いて説明する。
【0114】
以下、図１３のフローチャートを参照して、本実施形態に係るゲームシステム１の処理手順の一例について説明する。ここではユーザがプレイするゲームが位置情報ゲームであるものとし、当該位置情報ゲームにおいてユーザは第１及び第２オブジェクトを所有しているものとする。ここでは、上記した第１オブジェクトと第２オブジェクトとを合成する際の処理について説明する。
【0115】
なお、この位置情報ゲームは、前述した第１実施形態において説明した第１位置情報ゲームであってもよいし、第２位置情報ゲームであってもよい。また、ここでは第１及び第２オブジェクトが第１及び第２キャラクタであるものとして説明する。なお、前述した第１実施形態においては、第１キャラクタが第１位置情報ゲームに登場するキャラクタであり、第２キャラクタが第２位置情報ゲームに登場するキャラクタであるものとして説明したが、本実施形態における第１及び第２キャラクタ（つまり、合成される複数のキャラクタ）は、例えば同種の位置情報ゲームに登場するキャラクタであるものとする。
【0116】
この場合、ユーザは、ユーザ端末１０に対して当該ユーザが所有する第１及び第２キャラクタの合成を指示する操作（以下、合成操作と表記）を行うことができる。このような合成操作は、ユーザ端末１０に含まれる操作受付部１０３によって受け付けられる（ステップＳ１）。なお、ステップＳ１において受け付けられる合成操作には、合成される第１及び第２キャラクタを指定する操作等が含まれる。
【0117】
ステップＳ１の処理が実行されると、ゲームシステム１は、当該ステップＳ１において受け付けられた合成操作に応じて、第１及び第２キャラクタを合成する処理（以下、第１合成処理と表記）を実行する（ステップＳ２）。
【0118】
なお、ステップＳ２において第１合成処理が実行された場合、第１及び第２キャラクタに基づく第３キャラクタが生成され、ユーザは、当該第３キャラクタを所有（使用）することができる。
【0119】
ここで、ゲームシステム１は、例えばユーザデータの一部として、第１キャラクタの行動を制御するために利用される第１人工知能（つまり、第１キャラクタについて生成された人工知能）及び第２キャラクタの行為を制御するために利用される第２人工知能（つまり、第２キャラクタについて生成された人工知能）を保持しているものとする。この場合、ゲームシステム１は、第１及び第２人工知能を合成する処理（以下、第２合成処理と表記）を実行する（ステップＳ３）。
【0120】
なお、ステップＳ３において第２合成処理が実行された場合、第１及び第２人工知能に基づく第３人工知能が生成される。このように生成された第３人工知能は、ユーザデータの一部として保持され、上記した第３キャラクタの行動を制御するために利用することができる。
【0121】
図１４は、本実施形態におけるゲームシステム１の動作の概要を示している。ここでは、第１キャラクタに相当するキャラクタＡ及び第２キャラクタに相当するキャラクタＢをユーザが所有している場合を想定している。また、人工知能ＡはキャラクタＡの行動を制御するために利用される人工知能（第１人工知能）であり、人工知能ＢはキャラクタＢの行動を制御するために利用される人工知能（第２人工知能）である。
【0122】
この場合、本実施形態においては、図１４に示すように、キャラクタＡ及びＢを合成することによってキャラクタＣ（第３キャラクタ）が生成されるとともに、人工知能Ａ及びＢを合成することによって人工知能Ｃ（第３人工知能）生成することができる。
【0123】
なお、本実施形態において人工知能Ｃは、例えばキャラクタＣが生成されるタイミングと同じタイミングで生成されるものとする。
【0124】
以下、図１５を参照して、上記したキャラクタＡ～Ｃ（第１～第３キャラクタ）及び人工知能Ａ～Ｃ（第１～第３人工知能）の具体例について説明する。
【0125】
図１５においては、例えばキャラクタＡ及びＢが攻撃力及び魔力のパラメータを有し、キャラクタＡの攻撃力及び魔力のパラメータ値がそれぞれ「１０００」及び「２００」であり、キャラクタＢの攻撃力及び魔力のパラメータ値がそれぞれ「３００」及び「８００」であることが示されている。
【0126】
この場合、図１５に示す例では、キャラクタＡ及びＢを合成することによって、攻撃力及び魔力のパラメータ値がそれぞれ「８００」及び「４５０」であるキャラクタＣが生成されることが示されている。このように例えばキャラクタＡ及びＢが合成される場合には、例えば当該キャラクタＡ及びＢのパラメータ値に基づいて決定されたパラメータ値を有するキャラクタＣが生成されてもよい。ただし、本実施形態におけるキャラクタの合成（生成）は、他の手法により行われても構わない。
【0127】
また、図１５においては、例えばキャラクタＡの行動を制御するために利用される人工知能Ａが攻撃重視の人工知能であることが示されている。この人工知能Ａによれば、キャラクタＡは、例えば当該キャラクタＡを回復させるような行動よりも、敵キャラクタに攻撃するような行動を優先的に行うように制御される。
【0128】
更に、図１５においては、例えばキャラクタＢの行動を制御するために利用される人工知能Ｂが回復重視の人工知能であることが示されている。この人工知能Ｂによれば、キャラクタＢは、例えば敵キャラクタに攻撃するような行動よりも、当該キャラクタＢを回復させるような行動を優先的に行うように制御される。
【0129】
この場合、図１５に示す例では、人工知能Ａ及びＢを合成することによって、ヒットポイント（ＨＰ）が５０％以上のときは攻撃重視で、かつ、ヒットポイントが５０％未満のときは回復重視である人工知能Ｃが生成されることが示されている。
【0130】
ここで、上記した人工知能Ａ及びＢを合成することによって人工知能Ｃを生成する処理の一例について説明する。
【0131】
一般に、人工知能には、ルールベース型ＡＩ（Artificial Intelligence）及び機械学習型ＡＩが含まれる。ルールベース型ＡＩは、明確な対応関係があるシナリオ型に相当し、予め定められたルール（パターン）が登録されることによって生成される。一方、機械学習型ＡＩは、教師なし学習、教師あり学習及び強化学習等の機械学習を実施することによって生成される。なお、機械学習としては、例えば深層学習（ディープラーニング）が適用されてもよい。ルールベース型ＡＩは予め登録されたルールに基づいて動作するのに対して、機械学習型ＡＩは学習データを分析して見つけ出された適切なルールに基づいて動作する点で異なる。
【0132】
本実施形態においては、人工知能Ａ及びＢがルールベース型ＡＩである場合を想定する。この場合、人工知能Ｃは、例えば人工知能Ａにおいて登録されているルール（キャラクタＡの行動に関するルール）及び人工知能Ｂにおいて登録されているルール（キャラクタＢの行動に関するルール）が登録されることによって生成される。
【0133】
具体的には、例えば人工知能Ａに複数のルールが登録されており、人工知能Ｂに複数のルールが登録されている場合、人工知能Ｃは、当該人工知能Ａにおいて登録されている複数のルール及び当該人工知能Ｂにおいて登録されている複数のルールに共通するルールが登録されることによって生成される。
【0134】
なお、例えば人工知能Ａにおいて登録されているルールと人工知能Ｂに登録されているルールとが矛盾する場合は、当該ルールの一方を優先的に採用する（つまり、人工知能Ｃに登録する）ようにしてもよい。
【0135】
具体的には、例えば人工知能Ａの運用期間が人工知能Ｂの運用期間よりも長い場合には、人工知能Ａにおいて登録されているルールを人工知能Ｂにおいて登録されているルールよりも優先的に採用する（つまり、人工知能Ｂよりも人工知能Ａを優先的に反映させるように人工知能Ｃを生成する）ようにしてもよい。
【0136】
更に、例えば人工知能Ａを利用して行動が制御されるキャラクタＡが位置情報ゲームにおいて達成した成果が人工知能Ｂを利用して行動が制御されるキャラクタＢが位置情報ゲームにおいて達成した成果よりも高い場合には、人工知能Ａにおいて登録されているルールを人工知能Ｂにおいて登録されているルールよりも優先的に採用する（つまり、人工知能Ｂよりも人工知能Ａを優先的に反映させるように人工知能Ｃを生成する）ようにしてもよい。なお、キャラクタが位置情報ゲームにおいて達成した成果には例えば当該位置情報ゲームにおいて行われたバトルの回数やイベントクリア回数等が含まれるが、当該成果は、例えばユーザデータ等において管理されているものとする。
【0137】
また、ユーザによって指定された人工知能において登録されているルールを優先的に採用するようにしてもよい。
【0138】
なお、ここでは本実施形態における人工知能がルールベース型ＡＩであるものとして説明したが、当該人工知能は機械学習型ＡＩであってもよい。この場合、人工知能Ａ及びＢが統合された人工知能Ｃが生成されればよいが、例えば人工知能Ａ及びＢが学習した学習データを保持しておき、当該人工知能Ｃは、当該保持されている人工知能Ａ及びＢが学習した学習データを再学習することによって生成されてもよい。なお、人工知能Ｃは、上記した運用期間（学習期間）、成果及びユーザの指定等に応じて、人工知能Ａが学習した学習データ及び人工知能Ｂが学習した学習データの一方を優先的に学習してもよい。
【0139】
また、前述した第１実施形態において説明したように状況データが入力された人工知能が操作データを出力する場合、人工知能Ａ及びＢを人工知能Ｃとして保持しておき、当該人工知能Ａから出力される操作データ及び当該人工知能Ｂから出力される操作データを人工知能Ｃから出力される操作データとして利用してもよい。この場合、人工知能Ａから出力される操作データ及び人工知能Ｂから出力される操作データが矛盾しない（つまり、一致する）ときには、当該操作データを人工知能Ｃから出力される操作データとして利用することができる。一方、人工知能Ａから出力される操作データ及び人工知能Ｂから出力される操作データが矛盾する（つまり、一致しない）ときには、当該操作データの一方を優先的に採用すればよい。優先的に採用する操作データは、上記した運用期間（学習期間）、成果及びユーザの指定等に応じて決定されればよい。
【0140】
上記したように本実施形態においては、第１オブジェクト（例えば、第１キャラクタ）と第１オブジェクトとは異なる第２オブジェクト（例えば、第２キャラクタ）とを合成することによって第３オブジェクトを生成する際に、当該第１オブジェクトの行動を制御するために利用される第１人工知能と、当該第２オブジェクトの行動を制御するために利用される第２人工知能とを合成することによって第３オブジェクトの行動を制御するために利用される第３人工知能を生成する。
【0141】
本実施形態においては、このような構成により、複数のオブジェクト（例えば、キャラクタ等）を合成する場合に、当該複数のオブジェクトの各々の行動を制御するための人工知能が反映された新たな人工知能を、当該合成によって生成される新たなオブジェクトの行動モデルとして生成して利用することが可能となる。
【0142】
なお、本願発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組合せてもよい。
【0143】
以下、本開示の内容を付記する。
＜１＞
コンピュータを、
ユーザが第１ゲームをプレイしている際の第１状況における第１オブジェクトの行動を学習した人工知能の機能を前記第１ゲームとは異なる第２ゲームに適用することによって、前記第２ゲームの第２状況における第２オブジェクトの行動を制御する制御手段
として機能させるプログラム。
＜２＞
前記人工知能の機能は、前記第１状況を示す状況データ及び前記第１状況において前記第１オブジェクトを行動させるために前記ユーザによって行われた操作を示す操作データを学習データとして学習することによって更新され、前記第２ゲームにおいて第２状況が発生した際に前記第２状況を示す状況データが入力されることによって前記第２状況において前記第２オブジェクトを行動させるための操作を示す操作データを出力する、＜１＞記載のプログラム。
＜３＞
前記第２オブジェクトの行動は、前記第２ゲームを自動でプレイするための自動応答モードが設定されているときに前記人工知能の機能を利用して制御される、＜１＞記載のプログラム。
＜４＞
前記自動応答モードは、前記第２ゲームをプレイするユーザの操作に従って設定される、＜３＞記載のプログラム。
＜５＞
前記人工知能の機能は、前記第２ゲームのプレイを開始する際に、前記第１ゲームから前記第２ゲームに引き継がれる、＜１＞記載のプログラム。
＜６＞
複数の第１オブジェクトの各々の行動を学習した複数の人工知能の機能のうち、前記第２ゲームをプレイするユーザによって指定された人工知能の機能が引き継がれる、＜５＞記載のプログラム。
＜７＞
複数の第１オブジェクトの各々の行動を学習した複数の人工知能の機能のうち、前記第２ゲームに登場する第２オブジェクトと同種のまたは関連する第１オブジェクトの行動を学習した人工知能の機能が引き継がれる、＜５＞記載のプログラム。
＜８＞
前記第１オブジェクトの複数の機能に関する行動を学習した複数の人工知能の機能のうち、前記第１ゲーム及び前記第２ゲームに共通または関連する機能に関する行動を学習した人工知能の機能が引き継がれる、＜５＞記載のプログラム。
＜９＞
前記人工知能の機能が前記第１ゲームから前記第２ゲームに引き継がれる場合、前記第１オブジェクトのパラメータ値は、前記第２オブジェクトのパラメータ値として前記第１ゲームから前記第２ゲームに引き継がれる、＜５＞記載のプログラム。
＜１０＞
前記第２ゲームは、前記第１ゲームに関連するゲームである、＜１＞記載のプログラム。
＜１１＞
前記第２オブジェクトは、前記第１オブジェクトと同種のまたは関連するオブジェクトである、＜１＞記載のプログラム。
＜１２＞
前記人工知能は、前記第１ゲームから前記第２ゲームへ前記人工知能の機能を適用したあと前記ユーザが前記第２ゲームをプレイしている際に取得される前記学習データに基づいて更新される、＜２＞記載のプログラム。
＜１３＞
ユーザが第１ゲームをプレイしている際の第１状況における第１オブジェクトの行動を学習した人工知能の機能を前記第１ゲームとは異なる第２ゲームに適用することによって、前記第２ゲームの第２状況における第２オブジェクトの行動を制御する制御手段を具備するシステム。
＜１４＞
ユーザが第１ゲームをプレイしている際の第１状況における第１オブジェクトの行動を学習した人工知能の機能を前記第１ゲームとは異なる第２ゲームに適用することによって、前記第２ゲームの第２状況における第２オブジェクトの行動を制御することを具備する方法。
＜１５＞
コンピュータを、
第１オブジェクトと前記第１オブジェクトとは異なる第２オブジェクトとを合成することによって第３オブジェクトを生成する第１生成手段、
前記第１オブジェクトの行動を制御するために利用される第１人工知能と、前記第２オブジェクトの行動を制御するために利用される第２人工知能とを合成することによって前記第３オブジェクトの行動を制御するために利用される第３人工知能を生成する第２生成手段
として機能させるプログラム。
＜１６＞
前記第３人工知能は、前記第３オブジェクトが生成されるタイミングで生成される、＜１５＞記載のプログラム。
＜１７＞
前記第１人工知能は、前記第１オブジェクトの行動に関する複数の第１ルールが登録されることによって生成され、
前記第２人工知能は、前記第２オブジェクトの行動に関する複数の第２ルールが登録されることによって生成され、
前記第２生成手段は、前記複数の第１ルール及び前記複数の第２ルールに共通するルールが登録された第３人工知能を生成する
＜１５＞記載のプログラム。
＜１８＞
前記第２生成手段は、前記第１人工知能の運用期間が前記第２人工知能の運用期間よりも長い場合、前記第２人工知能よりも前記第１人工知能を優先的に反映させるように前記第３人工知能を生成する、＜１５＞記載のプログラム。
＜１９＞
前記第２生成手段は、前記第１オブジェクトがゲームにおいて達成した成果が前記第２オブジェクトが前記ゲームにおいて達成した成果よりも高い場合、前記第２人工知能よりも前記第１人工知能を優先的に反映させるように前記第３人工知能を生成する、＜１５＞記載のプログラム。
＜２０＞
前記第２生成手段は、前記第２人工知能よりもゲームをプレイするユーザによって指定された第１人工知能を優先的に反映させるように前記第３人工知能を生成する、＜１５＞記載のプログラム。
＜１＞
コンピュータを、
ユーザが第１ゲームをプレイしている際の第１状況における第１オブジェクトの行動を学習した人工知能の機能を前記第１ゲームとは異なる第２ゲームに適用することによって、前記第２ゲームの第２状況における第２オブジェクトの行動を制御する制御手段
として機能させるプログラム。
＜２＞
前記人工知能の機能は、前記第１状況を示す状況データ及び前記第１状況において前記第１オブジェクトを行動させるために前記ユーザによって行われた操作を示す操作データを学習データとして学習することによって更新され、前記第２ゲームにおいて第２状況が発生した際に前記第２状況を示す状況データが入力されることによって前記第２状況において前記第２オブジェクトを行動させるための操作を示す操作データを出力する、＜１＞記載のプログラム。
＜３＞
前記第２オブジェクトの行動は、前記第２ゲームを自動でプレイするための自動応答モードが設定されているときに前記人工知能の機能を利用して制御される、＜１＞記載のプログラム。
＜４＞
前記自動応答モードは、前記第２ゲームをプレイするユーザの操作に従って設定される、＜３＞記載のプログラム。
＜５＞
前記人工知能の機能は、前記第２ゲームのプレイを開始する際に、前記第１ゲームから前記第２ゲームに引き継がれる、＜１＞記載のプログラム。
＜６＞
複数の第１オブジェクトの各々の行動を学習した複数の人工知能の機能のうち、前記第２ゲームをプレイするユーザによって指定された人工知能の機能が引き継がれる、＜５＞記載のプログラム。
＜７＞
複数の第１オブジェクトの各々の行動を学習した複数の人工知能の機能のうち、前記第２ゲームに登場する第２オブジェクトと同種のまたは関連する第１オブジェクトの行動を学習した人工知能の機能が引き継がれる、＜５＞記載のプログラム。
＜８＞
前記第１オブジェクトの複数の機能に関する行動を学習した複数の人工知能の機能のうち、前記第１ゲーム及び前記第２ゲームに共通または関連する機能に関する行動を学習した人工知能の機能が引き継がれる、＜５＞記載のプログラム。
＜９＞
前記人工知能の機能が前記第１ゲームから前記第２ゲームに引き継がれる場合、前記第１オブジェクトのパラメータ値は、前記第２オブジェクトのパラメータ値として前記第１ゲームから前記第２ゲームに引き継がれる、＜５＞記載のプログラム。
＜１０＞
前記第２ゲームは、前記第１ゲームに関連するゲームである、＜１＞記載のプログラム。
＜１１＞
前記第２オブジェクトは、前記第１オブジェクトと同種のまたは関連するオブジェクトである、＜１＞記載のプログラム。
＜１２＞
前記人工知能は、前記第１ゲームから前記第２ゲームへ前記人工知能の機能を適用したあと前記ユーザが前記第２ゲームをプレイしている際に取得される前記学習データに基づいて更新される、＜２＞記載のプログラム。
＜１３＞
ユーザが第１ゲームをプレイしている際の第１状況における第１オブジェクトの行動を学習した人工知能の機能を前記第１ゲームとは異なる第２ゲームに適用することによって、前記第２ゲームの第２状況における第２オブジェクトの行動を制御する制御手段を具備するシステム。
＜１４＞
ユーザが第１ゲームをプレイしている際の第１状況における第１オブジェクトの行動を学習した人工知能の機能を前記第１ゲームとは異なる第２ゲームに適用することによって、前記第２ゲームの第２状況における第２オブジェクトの行動を制御することを具備する方法。
＜１５＞
コンピュータを、
第１オブジェクトと前記第１オブジェクトとは異なる第２オブジェクトとを合成することによって第３オブジェクトを生成する第１生成手段、
前記第１オブジェクトの行動を制御するために利用される第１人工知能と、前記第２オブジェクトの行動を制御するために利用される第２人工知能とを合成することによって前記第３オブジェクトの行動を制御するために利用される第３人工知能を生成する第２生成手段
として機能させるプログラム。
＜１６＞
前記第３人工知能は、前記第３オブジェクトが生成されるタイミングで生成される、＜１５＞記載のプログラム。
＜１７＞
前記第１人工知能は、前記第１オブジェクトの行動に関する複数の第１ルールが登録されることによって生成され、
前記第２人工知能は、前記第２オブジェクトの行動に関する複数の第２ルールが登録されることによって生成され、
前記第２生成手段は、前記複数の第１ルール及び前記複数の第２ルールに共通するルールが登録された第３人工知能を生成する
＜１５＞記載のプログラム。
＜１８＞
前記第２生成手段は、前記第１人工知能の運用期間が前記第２人工知能の運用期間よりも長い場合、前記第２人工知能よりも前記第１人工知能を優先的に反映させるように前記第３人工知能を生成する、＜１５＞記載のプログラム。
＜１９＞
前記第２生成手段は、前記第１オブジェクトがゲームにおいて達成した成果が前記第２オブジェクトが前記ゲームにおいて達成した成果よりも高い場合、前記第２人工知能よりも前記第１人工知能を優先的に反映させるように前記第３人工知能を生成する、＜１５＞記載のプログラム。
＜２０＞
前記第２生成手段は、前記第２人工知能よりもゲームをプレイするユーザによって指定された第１人工知能を優先的に反映させるように前記第３人工知能を生成する、＜１５＞記載のプログラム。
【符号の説明】
【0144】
１…ゲームシステム、１０…ユーザ端末、１１…不揮発性メモリ、１２…ＣＰＵ、１３…メインメモリ、１３Ａ…ゲームプログラム、１４…無線通信デバイス、１５…ディスプレイ、１６…タッチパネル、２０…サーバ装置、２１…不揮発性メモリ、２２…ＣＰＵ、２３…メインメモリ、２３Ａ…ゲームプログラム、２４…無線通信デバイス、１０１…表示処理部、１０２…制御部、１０３…操作受付部、１０４…格納部、２０１…格納部、２０２…データ管理部、２０３…制御部。
【要約】
【課題】ゲーム分野における人工知能の利活用を促進させること。
【解決手段】システムは、ユーザが第１ゲームをプレイしている際の第１状況における第１オブジェクトの行動を学習した人工知能の機能を第１ゲームとは異なる第２ゲームに適用することによって、第２ゲームの第２状況における第２オブジェクトの行動を制御する。
【選択図】図７
【解決手段】システムは、ユーザが第１ゲームをプレイしている際の第１状況における第１オブジェクトの行動を学習した人工知能の機能を第１ゲームとは異なる第２ゲームに適用することによって、第２ゲームの第２状況における第２オブジェクトの行動を制御する。
【選択図】図７
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】