| １． |
はじめに |
|
１．１ |
本委員会の目的 |
|
１．２ |
本年度の活動 |
|
１．２．１ |
第１回委員会 |
|
１．２．２ |
第２回委員会 |
|
１．２．３ |
第３回委員会 |
|
１．２．４ |
第４回委員会 |
|
１．２．５ |
第５回委員会 |
|
１．２．６ |
第６回委員会 |
|
１．２．７ |
第７回委員会 |
|
１．２．８ |
第８回委員会 |
|
１．２．９ |
セミナー「GDC08報告会 in 関西」 |
| |
|
|
|
１．３ |
調査研究の実施体制 |
| |
|
|
| ２． |
国内外のインタラクティブ映像関連の先端技術研究 |
|
２．１ |
CEDEC2007から見える技術的な課題 |
|
２．１．１ |
CEDEC 2007の概要と技術的課題 |
|
２．１．２ |
カプコンのMT Frameworkの統合開発環境 |
|
２．１．３ |
メインプログラマーはボトルネック |
|
２．１．４ |
無理をしない技術的な開発「パワースマッシュ3」 |
|
２．１．５ |
バンダイナムコゲームズの統合環境ケース |
|
２．１．６ |
まとめ |
| |
|
|
|
２．２ |
DiGRAとゲーム技術の研究開発 |
|
２．２．１ |
DiGRAの全体像・概要 |
|
２．２．２ |
DiGRAにおける発表概要 |
|
２．２．３ |
DiGRAの貢献 |
| |
|
|
|
２．３ |
インタラクティブ東京とゲーム技術の研究開発 |
| |
２．３．１ |
インタラクティブ東京の全体像・概要 |
|
２．３．２ |
インタラクティブ東京2007 |
| |
|
|
|
２．４ |
GDCとゲーム技術の研究開発 |
|
２．４．１ |
概要 |
|
２．４．２ |
歴史的経緯 |
| |
２．４．３ |
「力任せ法」と「自動化」の対決 |
|
２．４．１２ |
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| |
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|
| ３． |
ゲームAI分野 |
|
３．１ |
ゲームAI概観 |
|
３．１．１ |
ゲームAIとは何か？ |
|
３．１．２ |
仮想世界のゲームAIと現実世界におけるAIの相違 |
| |
|
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|
３．２ |
キャラクターAIの発展 |
|
３．２．１ |
キャラクターAIとは？ |
|
３．２．２ |
キャラクターAIの発展の歴史 |
|
３．２．３ |
キャラクターの思考の進化 |
|
３．２．４ |
知識表現・世界表現 |
|
３．２．５ |
記憶を持つAI |
|
３．２．６ |
多層的な意思決定機能 |
|
３．２．７ |
インテグレーション |
| |
|
|
|
３．３ |
キャラクターAI技術概論 |
|
３．３．１ |
時間と記憶 |
|
３．３．２ |
空間と移動、及びオブジェクトの使用 |
| |
|
|
|
３．４ |
「Killzone」(Guerilla, 2001) [GDC2001技術発表] |
|
３．５ |
Halo (Bungie, 2002) [GDC2002技術発表] |
|
３．５．１ |
キャラクターAI |
|
３．５．２ |
世界表現 |
| |
|
|
|
３．６ |
Halo2 (Bungie,2004) [GDC2005技術発表] |
|
３．６．１ |
スクリプトからシステムへ |
|
３．６．２ |
Squadの制御 |
| |
|
|
|
３．７ |
C4アーキテクチャ（MITメディアラボ）[GDC2001] |
|
３．７．１ |
認識ツリーと記憶、予測、驚き |
| |
|
|
|
３．８ |
F.E.A.R.(Monolith Productions,2004) [GDC2006技術発表] |
|
３．９ |
Chromehounds(FromSoftware, 2006年) [CEDEC2006] |
|
３．９．１ |
ゲーム概要 |
|
３．９．２ |
キャラクターAI |
|
３．９．３ |
開発過程 |
|
３．９．４ |
マルチエージェント |
| |
|
|
|
３．１０ |
GDC2008に見るキャラクターAIの地平 |
|
３．１１ |
Halo3 (Bungie, 2007年) [GDC2008技術発表] |
|
３．１２ |
Assassin’s Creed (Ubisoft Montreal, 2007年) [GDC2008技術発表] |
|
３．１２．１ |
アニメーション |
|
３．１２．２ |
パス検索 |
|
３．１２．３ |
スポウニング |
|
３．１２．４ |
イベント反応システム |
| |
|
|
|
３．１３ |
システムAI |
|
３．１３．１ |
ゲームレベル調整 |
|
３．１３．２ |
ユーザー解析 |
|
３．１３．３ |
プロシージャル生成 |
| |
|
|
|
３．１４ |
まとめ |
| |
|
|
| ４． |
ゲーム・プロシージャル技術分野 |
|
４．１ |
プロシージャル技術とは何か？ |
|
４．１．１ |
概要 |
|
４．１．２ |
プロシージャル技術とは |
| |
|
|
|
４．２ |
プロシージャル技術各論 |
|
４．３ |
ダンジョン・マップ自動生成 |
|
４．４ |
グラフィクス自動生成 |
|
４．４．１ |
地形自動生成 |
|
４．４．２ |
植物自動生成 |
|
４．４．３ |
空・雲の自動生成 |
|
４．４．４ |
街の自動生成 |
|
４．４．５ |
テクスチャ自動生成 |
| |
|
|
|
４．５ |
アニメーション自動生成 |
|
４．６ |
会話自動生成 |
|
４．７ |
プロシージャルAI |
|
４．８ |
GDC2008に見るプロシージャル技術の発展 |
|
４．９ |
Spore におけるプロシージャル・ミュージック |
|
４．９．１ |
モデル生成 |
|
４．９．２ |
テクスチャ生成 |
|
４．９．３ |
惑星の地表生成 |
|
４．９．４ |
植物の自動分布 |
|
４．９．５ |
アニメーション |
|
４．９．６ |
音楽自動生成 |
|
４．９．７ |
まとめ |
| |
|
|
|
４．１０ |
Far Cry 2 におけるプロシージャル・データ作成 |
|
４．１０．１ |
プロシージャル技術を導入するための3つの注意点 |
|
４．１０．２ |
ゲーム開発、未来への提言 |
| |
|
|
|
４．１１ |
プロシージャル技術のこれからとゲーム開発 |
| |
|
|
| ５． |
コンテンツ管理技術 |
|
５．１ |
コンテンツ・パイプライン |
|
５．１．１ |
概要 |
|
５．１．２ |
コンテンツ・パイラインとは何か？ |
|
５．１．３ |
コンテンツ・パイラインの形成 |
|
５．１．４ |
アセット管理技術 |
|
５．１．５ |
アーティストのためのプレビュー機能 |
|
５．１．６ |
プログラマーのための分散コンパイル環境 |
|
５．１．７ |
各企業によるコンテンツ・パイプラインの差異 |
|
５．１．８ |
市場としてのコンテンツ・パイプライン |
|
５．１．９ |
日本と欧米の開発体制の相違 |
| |
|
|
|
５．２ |
品質管理（Quality Assurance） |
|
５．３ |
産学連携 |
|
５．４ |
まとめ |
| |
|
|
| ６． |
国内の産学連携事例についての調査 |
|
６．１ |
事例紹介 |
|
６．１．１ |
IKによるアニメーション作成システムAnimanium（アニマニウム） |
|
６．１．２ |
新技術“Teddy（テディ）”をベースに使用したカイジュウディタ |
|
６．１．３ |
TVゲームによって引き起こされる3D酔いの評価 |
|
６．１．４ |
ゲームの処方箋プロジェクト |
|
６．１．５ |
リハビリテインメントマシンの有効性の科学的実証 |
|
６．１．６ |
「OctaveEngine」 ※ゲーム向けの物理（流体）シミュレーションエンジン |
|
６．１．７ |
産学連携アライアンスの提携 |
|
６．１．８ |
「FLUIDSISTA」粒子法流体解析ソフトウェアの共同開発 |
|
６．１．９ |
「.hack／／G.U.」オリジナルアニメを制作／産学連携ゲーム制作プロジェクト |
|
６．１．１０ |
「うるまでるびペイント（仮）」 |
|
６．１．１１ |
デジタルアニメマニュアル |
|
６．１．１２ |
フリーハンドで立体画像を作成できる3Dグラフィックソフト『マジカルスケッチ』の発売 |
|
６．１．１３ |
『ラクガキ王国』の発売 |
|
６．１．１４ |
株式会社コナミ、大阪電気通信大学に「コナミホール・先端マルチメディア合同研究所」を設置 |
|
６．１．１５ |
コンテンツ創造科学産学連携教育プログラム |
|
６．１．１６ |
NPO法人「京都西陣町家スタジオ」がIT関連産業の人材育成 |
|
６．１．１７ |
杉並区 5大学と連携でアニメ講座・シンポジウムを開催 |
| |
|
|
|
６．２ |
産学連携事例ヒアリング |
|
６．２．１ |
東北大学 川島隆太教授 |
|
６．２．２ |
東京工科大学 三上浩司講師 |
|
６．２．３ |
東京大学大学院情報学環 七邊信重特任研究員 |
|
６．２．４ |
株式会社プレミアムエージェンシー 代表取締役社長 山路 和紀氏 |
|
６．２．５ |
株式会社セガ クリエイティブセンター テクニカルマネジメントセクション 海老根 吉満氏 |
|
|
|
| ７． |
学会などの論文検索を通じた海外のインタラクティブ映像関連の先端技術研究 |
|
７．１ |
調査目的 |
|
７．１．１ |
国際的な研究動向 |
|
７．１．２ |
調査対象研究分野 |
|
７．１．３ |
調査対象の情報 |
| |
|
|
|
７．２ |
調査方法 |
|
７．２．１ |
調査対象学会 |
|
７．２．２ |
調査対象の収集方法 |
| |
|
|
|
７．３ |
海外におけるインタラクション分野関連研究 |
|
７．３．１ |
予備調査 |
|
７．３．２ |
本調査 |
| |
|
|
|
７．４ |
ゲーム関連研究開発DB構築の考え方 |
| |
|
|
| ８． |
北米におけるゲームの産学連携 |
|
８．１ |
はじめに―調査の概要 |
|
８．２ |
事例研究―南カリフォルニア大学 |
|
８．２．１ |
教育における産学連携 |
|
８．２．２ |
研究における産学連携 |
| |
|
|
|
８．３ |
事例考察―産学連携の成果と問題点 |
|
８．３．１ |
産学連携の成果 |
|
８．３．２ |
産学連携の問題点 |
| |
|
|
|
８．４ |
日本におけるゲームの産学連携への提言 |
| |
|
|
| ９． |
MOD及びオープンコミュニティについて調査 |
|
９．１ |
北米のMOD及びオープンコミュニティについて調査と分析 |
|
９．１．１ |
はじめに |
|
９．１．２ |
Modの意味 |
|
９．１．３ |
Mod戦略を展開するメリット |
|
９．１．４ |
Modの歴史 |
|
９．１．５ |
「カウンターストライク」の大成功 |
|
９．１．６ |
「Unreal Engine」のケーススタディ |
|
９．１．７ |
マイクロソフトの「XNA Game Studio Express」戦略など |
|
９．１．８ |
Mod戦略が生み出す今後 |
|
９．１．９ |
Mod戦略の今後 |
| |
|
|
|
９．２ |
日本のMODライク及びオープンコミュニティ的動向調査と分析 |
|
９．２．１ |
アマチュアのゲーム開発者の減少がもたらした弱さ |
|
９．２．２ |
Mod戦略にとって重要なツール、流通、評価 |
|
９．２．３ |
日本でのMod戦略に近い例 |
|
９．２．４ |
ツール環境を提供したケース |
|
９．２．５ |
ツールの品質と産業の評価の壁 |
|
９．２．６ |
動画サイトにより促されるMod戦略 |
| |
|
|
|
９．３ |
日本のゲーム業界におけるオープンコミュニティの可能性 |
|
９．３．１ |
はじめに |
|
９．３．２ |
日本でMod戦略を展開する上での障害 |
|
９．２．３ |
Mod戦略の展開手法 |
|
９．３．４ |
おわりに |
| |
|
|
| １０． |
日本のゲーム関連研究開発の課題と施策 |
|
１０．１ |
ゲーム関連研究開発の課題 |
|
１０．１．１ |
ゲーム関連研究開発課題 |
|
１０．１．２ |
開発課題の進め方 |
| |
|
|
|
１０．２ |
ゲーム関連研究開発をめぐる産学連携 |
|
１０．２．１ |
成功事例からの教訓 |
|
１０．２．２ |
産学連携の陥穽 |
|
１０．２．３ |
産学連携を成功させるポイント |
|
１０．２．４ |
産学連携の仲介者 |
|
１０．２．５ |
産学連携から産官学連携へ |
|
|
|
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|