JP2007069005A - ゲームユーザの入力パターンをコピーしてゲームを遂行するゲームａｉ制御方法およびゲームａｉ制御システム - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、プレイ済みのゲームモデルまたは無作為にプレイされたゲームモデルの中から特定のゲーム状況に最適であると判断されるゲームモデルを同一のゲーム状況でゲームＡＩがプレイすることができるようにすることで、まるで実際のゲームユーザと対戦ゲームをしているような実感溢れるゲームサービスを提供するゲームＡＩ制御方法およびゲームＡＩ制御システムに関する。
【解決手段】本発明によると、特定のゲーム状況において、ゲームユーザのプレイ性向を反映したパターンでゲームＡＩをプレイさせることができるゲームＡＩ制御方法およびゲームＡＩ制御システムを提供することができる。
【選択図】図２

Description

本発明は、プレイ済みのゲームモデルまたは無作為でプレイされたゲームモデルの中から特定のゲーム状況に最適であると判断されるゲームモデルを同一のゲーム状況でゲームＡＩがプレイすることができるようにすることで、まるで実際のゲームユーザと対戦ゲームをしているような実感溢れるゲームサービスを提供するゲームＡＩ制御方法およびゲームＡＩ制御システムに関する。

有無線通信技術の発達によって多様な形態のオンラインゲームがサービスされており、このようなゲームサービスの提供を受けるゲームユーザは、時空間の制限なく遠隔地にいる他のゲームユーザと対戦ゲームを自由に楽しむことができるようになった。

但し、このようなオンライン対戦ゲームの特性上、同一のゲームを共同で遂行する対戦パートナが求められるため、適当なパートナを見つけられないゲームユーザは、正常なゲームサービスを受けることができない。これを解決するため、大部分のオンラインゲームサービスにはゲームＡＩが備えられ、パートナを見つけられないゲームユーザに前記ゲームＡＩがパートナの役割を代理することで、ゲームユーザにゲームサービスが提供されるようにしている。

しかし、このような従来のゲームＡＩには、ゲーム製作者が事前に設定したパターンをそのままプレイするという限界があり、これにより、ゲームＡＩは、ゲーム進行中に類似したゲーム状況に対して同一のパターンで反復的なプレイのみをせざるを得ない。

これにより、ゲームＡＩと共同でゲームを進行するゲームユーザは、ゲームＡＩがプレイするパターンを容易に把握することができ、ゲームＡＩとのゲーム進行に興味を感じなくなる。

更に、ゲームＡＩを制御する従来の方式において、パターンに関する情報の更新が必要な場合、ゲーム製作者はゲームＡＩの制御プログラムを全体的に修正しなければならないという煩わしさがあり、ゲーム製作者の手間と費用が付加的に要されるようになる。これは、制御プログラムの更新をゲーム製作者が忌避する原因になり得るため、自然と近来のゲームユーザがプレイする性向が全く反映されていないパターンでゲームＡＩが継続的にプレイせざるを得なくなり、ゲームユーザの興味を全く誘導することができなくなるという結果を招来し得る。

従って、ゲームユーザのプレイ性向によるゲームモデルを収集し、収集されたゲームモデルの中から特定ゲーム状況に最適であると判断されるゲームモデルでゲームＡＩがプレイすることができるようにするゲームＡＩモデルの必要性が切に求められている。

本発明は、前記のような問題点を解決するために案出されたものであって、特定のゲーム状況においてゲームユーザのプレイ性向を反映したパターンでゲームＡＩをプレイさせることができるゲームＡＩ制御方法およびゲームＡＩ制御システムを提供することを目的とする。

また、本発明は、ゲームユーザの能力水準やプレイスタイルを考慮してゲームＡＩのプレイパターンを決定し、ゲームＡＩを対戦パートナとしてゲームするゲームサービスにおいて、まるで実際のゲームユーザと対戦しているような高い水準のゲームサービスを提供するゲームＡＩ制御方法およびゲームＡＩ制御システムを提供することを目的とする。

また、本発明は、ゲームユーザの要請によって特化されたＡＩツールをゲームユーザ端末機に設置し、前記設置されたＡＩツールの制御によってゲームユーザ端末機内において独立的にゲームサービスが提供されるようにすることで、ゲームユーザ端末機がオンラインゲームサーバに持続的な接続連結を維持しなくてもゲームサービスの提供を受けることができるゲームＡＩ制御方法およびゲームＡＩ制御システムを提供することを目的とする。

また、本発明は、プロゲーマ、芸能人あるいは１０代女性などの特定集団のプレイパターンを抽出してパッケージ化してＡＩツールとして作成し、これをゲームユーザ端末機にダウンロードすることで、プレイヤが指定した優れたプレイヤをコピーしたミニゲームＡＩによるゲームサービスが提供されるようにするゲームＡＩ制御方法およびゲームＡＩ制御システムを提供することを他の目的とする。

前記の目的を達成するために、本発明に係るゲームＡＩを制御する方法は、ゲーム空間内のオブジェクトに対する座標データを獲得する段階と、前記オブジェクトと関連してプレイされたゲームモデルを用いてパターンデータを生成する段階と、前記座標データに前記パターンデータを関連づけて保存するデータベースを構築する段階と、特定の座標データを有するオブジェクトに対する前記ゲームＡＩのプレイにおいて、前記構築されたデータベースを参考として前記座標データと関連する一つのパターンデータを決定する段階と、前記決定されたパターンデータに準じて前記ゲームＡＩをプレイさせる段階と、を含むことを特徴とする。

また、前記目的を達成するための発明の技術的構成として、ゲームＡＩを制御するシステムは、ゲーム空間内のオブジェクトに対する座標データを獲得する位置測定手段と、前記オブジェクトと関連してプレイされたゲームモデルを用いてパターンデータを生成するパターン生成手段と、前記座標データに前記パターンデータを関連づけて保存するデータベースを構築するデータベース構築手段と、特定の座標データを有するオブジェクトに対する前記ゲームＡＩのプレイにおいて、前記構築されたデータベースを参考として前記座標データと関連する一つのパターンデータを決定するパターン決定手段と、前記決定されたパターンデータに準じて前記ゲームＡＩをプレイさせるＡＩプレイ手段と、を含むことを特徴とする。

本発明によると、特定のゲーム状況において、ゲームユーザのプレイ性向を反映したパターンでゲームＡＩをプレイさせることができるゲームＡＩ制御方法およびゲームＡＩ制御システムを提供することができる。

また、本発明によると、ゲームユーザの能力水準やプレイスタイルを考慮してゲームＡＩのプレイパターンを決定し、ゲームＡＩを対戦パートナとしてゲームするゲームサービスにおいて、まるで実際のゲームユーザと対戦しているような高い水準のゲームサービスを提供するゲームＡＩ制御方法およびゲームＡＩ制御システムを提供することができる。

また、本発明によると、ゲームユーザの要請によって特化されたＡＩツールをゲームユーザ端末機に設置し、前記設置されたＡＩツールの制御によってゲームユーザ端末機内で独立的にゲームサービスが提供されるようにすることで、ゲームユーザ端末機がオンラインゲームサーバに持続的な接続連結を維持しなくてもゲームサービスを提供するゲームＡＩ制御方法およびゲームＡＩ制御システムを提供することができる。

また、本発明によると、プロゲーマ、芸能人あるいは１０代女性などの特定集団のプレイパターンを抽出してパッケージ化してＡＩツールとして作成し、これをゲームユーザ端末機にダウンロードしてプレイヤが指定した優れたプレイヤをコピーしたミニゲームＡＩによるゲームサービスが提供されるようにするゲームＡＩ制御方法およびゲームＡＩ制御システムを提供することができる。

以下、添付の図面を参照して、ゲームＡＩ制御方法およびゲームＡＩ制御システムに対して説明する。

本明細書において持続して用いられている“ゲームＡＩ（GAME ARTIFICIAL−INTELLIGENCE）”とは、所定のゲームサービスの提供を受けようとするゲームユーザに対戦パートナの役割をすると共に、前記ゲームをゲームユーザと共同で進行する人工知能装置の一種を指称する。特に、本発明におけるゲームＡＩは、ゲーム製作者が設定したパターンでのみゲームをプレイするのではなく、特定のゲーム状況に対して不特定のゲームユーザが以前にプレイしたパターンまたは無作為でプレイしたパターンの中から対戦するゲームユーザに対して最適であると判断されるパターンでプレイすることができる。

これにより、本発明に係るゲームＡＩ制御方法およびゲームＡＩ制御システムによっては、最近、ゲームユーザの間で普遍化されたゲームプレイ性向を積極的に反映してゲームＡＩのプレイパターンを決定することで、ゲームＡＩを対戦パートナとしてゲームするゲームサービスにおいて、まるで実際に思考能力を有するゲームユーザと対戦しているような高い水準のゲームサービスをゲームユーザに提供することができる。

図１は、本発明に係るゲームＡＩ制御システムの概略的な動作を説明するための図面である。

ゲームＡＩ制御システム１００は、特定のゲーム状況に対してゲームＡＩがプレイするゲームモデルを決定するものであって、多様に収集したゲームモデルをパターンデータとして保存してデータベース１０５を構築し、構築されたデータベース１０５を参考としてゲームＡＩがプレイするパターンデータを決定する役割を担う。すなわち、ゲームＡＩ制御システム１００は、特定のゲーム状況（problem）に対する解答（solution）として多数のパターンデータをデータベース１０５に保存しておき、共同でゲームを進行するゲームユーザ１２０の能力水準またはプレイスタイルなどを考慮して、最適のパターンデータが前記構築されたデータベース１０５を参照として決定されるようにする。これにより、決定されたパターンデータに準じてプレイするゲームＡＩは、ゲーム状況に対する適切な対応力を発揮することができると同時に、対戦ゲームをする相手であるゲームユーザ１２０に手強い相手であると思わせることができることで、ゲームユーザ１２０のゲームに対する興味を持続的に維持させることができる。

まず、オンラインゲームサーバ１１０は、ゲームユーザ１２０の所定ゲームユーザ端末機１２５と通信網１３０で連結され、ゲームユーザ１２０にオンラインでゲームサービスを提供する役割を担う。例えば、マッド（MUD：Multiple User Dialogue）ゲームサービスサーバ、マグ（MUG：Multiple User Graphic）ゲームサービスサーバなどを指称することができる。

特に、オンラインゲームサーバ１１０では、ゲームサービスの提供を受けようとするものの、様々な理由（例えば、ゲームユーザの水準に適合する対戦パートナをゲームに招待することができない場合など）によって共同でゲームをするゲームユーザがいない場合、該当のゲームユーザ１２０の対戦パートナの役割をするゲームＡＩを含む。

すなわち、オンラインゲームサーバ１１０は、通信網１３０を介してゲームユーザ１２０にゲームサービスを提供し、複数のゲームユーザ間における共同のゲーム進行は勿論、ゲームユーザとゲームＡＩとの間におけるゲーム進行も保障して多様なゲームサービスを提供することができる。

ゲームユーザ１２０は、通信網１３０との接続のためのゲームユーザ端末機１２５を保有し、所定の契約関係にあるオンラインゲームサーバ１１０からゲームサービスの提供を受けるインターネット利用者を意味する。また、ゲームユーザ１２０は、所定のＡＩツール要請を本発明のゲームＡＩ制御システム１００に送信し、前記ＡＩツール要請に対する応答として提供されるＡＩツールを自分のゲームユーザ端末機１２５に設置することで、オンラインゲームサーバ１１０との持続的な接続がなくても前記ＡＩツールによるゲームサービスをゲームユーザ１２０に提供することができる。これにより、ゲームユーザ１２０は、自分が所望する難易度またはスタイルでプレイするゲームＡＩと共同でゲームを進行することができる。

ゲームユーザ端末機１２５は、インターネット、電話線などの通信網１３０を介してオンラインゲームサーバ１１０との接続状態を維持し、オンラインゲームが所定のディスプレイ画面上に具現されるようにする装置であって、例えば、パーソナルコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ（handheld computer）、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、携帯電話、スマートフォンなどのように所定のメモリ手段を備えて所定のマイクロプロセッサを搭載することで所定の演算能力を備えた端末機を通称する。

ゲームＡＩ制御システム１００は、ゲーム状況に対する解答をパターンデータとしてデータベース１０５に維持し、ゲームユーザ１２０の能力水準やスタイルを考慮して特定ゲーム状況における最適のパターンデータを決定した後、決定されたパターンデータによってゲームユーザ１２０の対戦相手であるゲームＡＩがプレイされるように制御することができる。以下、図２を参照して、本発明に係るゲームＡＩ制御システム２００の具体的な構成を説明する。

図２は、本発明の一実施形態に係るゲームＡＩシステムを示す構成図である。

本発明に係るゲームＡＩ制御システム２００は、位置測定手段２１０、パターン生成手段２２０、データベース構築手段２３０、パターン決定手段２４０およびＡＩプレイ手段２５０を含む。

まず、位置測定手段２１０は、ゲーム空間内のオブジェクトに対する座標データを獲得する役割を担い、個別オブジェクトに対する位置をゲームＡＩ制御システム２００で認知することができる情報形態として生成する。ここで、オブジェクトとは、ゲーム進行が実質的に成されるゲーム内の対象物を意味し、例えば、提供するゲームサービスがビリヤードゲームである場合にはビリヤード玉を、ゲームサービスがゴルフゲームである場合にはゴルフボールまたはホールカップなどをオブジェクトとして指定したりする。

前記座標データの生成において、位置測定手段２１０は、ゲーム空間（例えば、ビリヤードゲームにおいて規格化されたビリヤード台の広さ）をｘ、ｙの二次元で均等分割し、オブジェクトが位置した地点を前記ｘ、ｙ座標で表示することで、特定オブジェクトに対する座標データを生成することができる。

パターン生成手段２２０は、オブジェクトと関連してプレイされたゲームモデルを用いてパターンデータを生成するものであって、以前に不特定のゲームユーザがプレイしたゲームモデルをゲーム状況別に収集し、該ゲームモデルそれぞれをパターンデータとして生成する役割を担う。すなわち、パターン生成手段２２０は、特定のゲーム状況を解決することができるゲームモデルをパターンデータとして生成し、本発明の目的に適合するように、以前にプレイ済みであるゲームモデルからパターンデータとして生成するゲームモデルを収集することで、実際のゲームユーザ１２０のプレイ性向に近いゲームＡＩのプレイを誘導することができるパターンデータを生成することができる。

ここで、ゲーム状況とは、ゲーム空間において前記オブジェクトが位置した形態（様子）を意味し、パターン生成手段２２０は、同一のゲーム状況に対して、以前に不特定のゲームユーザがプレイしたゲームモデルを持続的に収集する。

また、パターン生成手段２２０における他のパターンデータの生成方式として、例えば、一つのゲーム状況に対してゲームＡＩが無作為にゲームモデルをプレイするようにし、正答であると判断されるゲームモデルをパターンデータとして生成することができる（以下、前記方式をトライアル・アンド・エラー（trial and error）とする）。すなわち、パターン生成手段２２０は、同一のゲーム状況に対して多様なゲームモデルを適用してゲームＡＩをプレイさせ、前記プレイされたゲームモデルの中から正答または正答に近いが誤答となったゲームモデルそれぞれをパターンデータとして生成する。

このようなトライアル・アンド・エラーは、ゲームＡＩを含むサーバ端（オンラインゲームサーバ）において前記ゲームＡＩを任意のゲームモデルとして無作為にプレイさせることができる。この場合、大量の演算量が必要となり、これによってサーバ端において過度な負荷が発生することがある。このため、パターン生成手段２２０は、ゲームＡＩと関連するゲームサービスの提供を受けるゲームユーザ端末機１２５の中からプレイを待機しているゲームユーザ端末機１２５を識別し、識別されたゲームユーザ端末機１２５に前記ゲームＡＩによって無作為にプレイされるゲームモデルの一部または全体を委任することで、サーバ端における過度な負荷が発生しないようにすることができる。

すなわち、パターン生成手段２２０は、対戦ゲームの特性として存在する一方で、ゲームの進行中にプレイを待機しているゲームユーザ端末機１２５を識別し、識別されたゲームユーザ端末機１２５が前記待機中にゲームＡＩの代わりにゲームモデルを無作為にプレイするように委任し、該プレイされた結果を該当のゲームユーザ端末機１２５から獲得することができるようにする。

パターンデータの生成において、パターン生成手段２２０は、ゲームモデルを分析して各ゲームモデルから力の大きさ（Ｆ）、力の角度（θ）およびポイント（ｓ、ｔ）に関する情報を演算し、演算された情報を含んで前記パターンデータを生成する。

ここで、力の大きさ（Ｆ）はオブジェクトに加えられた力の量に関し、力の角度（θ）は前記力が加えられる勾配（例えば、仮想水平線に基づいた勾配）に関し、前記ポイント（ｓ、ｔ）は前記力が実質的に加えられたオブジェクトにおける地点に関する。

例えば、提供される対戦ゲームサービスが上述したビリヤードゲームである場合、パターン生成手段２２０は、所定のゲームモデルからオブジェクト“ビリヤード玉”を打つキューの力の大きさ（Ｆ）と、オブジェクト“ビリヤード玉”を打つキューの勾配（θ）、およびキューと接触するオブジェクト“ビリヤード玉”の外面地点であるポイント（ｓ、ｔ）を演算し、これらの情報を生成されるパターンデータに含ませることができる。特に、ポイント（ｓ、ｔ）の演算において、パターン生成手段２２０は、オブジェクト“ビリヤード玉”の外面を水平、垂直のｓ、ｔで均等分割したり、オブジェクト“ビリヤード玉”外面の特定地点をポイント（ｓ、ｔ）で表示したりする。

これにより、パターン生成手段２２０によって生成されたパターンデータには、力の大きさ（Ｆ）、力の角度（θ）およびポイント（ｓ、ｔ）などが含まれ、以後、ゲームＡＩによってパターンデータに含まれた情報を用いたゲームモデルがプレイされるようにする。

データベース構築手段２３０は、座標データにパターンデータを関連づけて保存するデータベース１０５を構築する役割を担う。すなわち、データベース構築手段２３０は、一つのゲーム状況に対し、ゲームＡＩがプレイすることができるゲームモデルと関連した複数のパターンデータを関連づけ、これをデータベース１０５に保存する。

データベース構築手段２３０によってデータベース１０５に記録される“座標データ−パターンデータ”ペア（pair）は、パターンデータに含まれる正答情報または誤答情報などを考慮して選別されたり、ゲームＡＩがパターンデータに準じてプレイする場合、関連したゲーム状況が最適に処理されるパターンデータのみを選別したりする。すなわち、データベース構築手段２３０は、正答情報を含んだパターンデータ、または誤答情報を含んだパターンデータの中から設定された誤差以内の誤答情報を含んだパターンデータのみを選別してデータベース１０５に記録することができる。

特に、データベース構築手段２３０は、前記誤答情報を含んだパターンデータに対する選別において、設定された誤差以内の誤答情報に対して所定のパターン補正を行うことで、前記誤答情報を含んだパターンデータであっても前記パターン補正を介して正答情報が含まれたパターンデータのように処理されるようにし、データベース１０５に保存することができるようにする。

ここで、正答情報を含んだパターンデータとは、該当のパターンデータに含まれる力の大きさ（Ｆ）、力の角度（θ）およびポイント（ｓ、ｔ）を用いてゲームＡＩがプレイすると、上述したビリヤードゲームの例において、オブジェクト“ビリヤード玉”を目標とした経路で移動させて他のビリヤード玉と正確に衝突させることができるパターンデータを意味する。また、誤答情報を含んでいたとしても、データベースに記録する対象として選別されるパターンデータとは、パターンデータに含まれる力の大きさ（Ｆ）、力の角度（θ）およびポイント（ｓ、ｔ）を用いてゲームＡＩがプレイする場合、目標とした経路で“ビリヤード玉”が移動しないものの、目標とした経路と移動した経路に多少の誤差のみが発生するパターンデータを指称する。

パターン決定手段２４０は、特定の座標データを有するオブジェクトに対する前記ゲームＡＩのプレイにおいて、構築されたデータベース１０５を参考として座標データと関連する一つのパターンデータを決定する。すなわち、パターン決定手段２４０は、特定のゲーム状況に対してゲームＡＩがプレイするゲームモデルを確定する役割を担い、一つの座標データに対応する複数のパターンデータの中から前記ゲーム状況を最適に解決することができると判断される一つのパターンデータを選別する。

このとき、パターン決定手段２４０は、ゲームユーザ１２０の能力水準、プレイスタイルなどを考慮してパターンデータを決定することができる。このため、データベース１０５は、記録されたパターンデータそれぞれに難易度情報またはスタイル情報を対応させて保存したりする。

例えば、パターン生成手段２２０は、パターンデータの生成過程において、ゲームモデルを分析してゲームＡＩのプレイと関連した難易度情報またはスタイル情報を生成することができ、データベース構築手段２３０は、生成された難易度情報またはスタイル情報をゲームモデルのパターンデータと関連づけて構築されたデータベース１０５に追加的に保存することができる。

すなわち、データベース１０５には、パターンデータを用いてゲームＡＩがプレイする場合の水準（初、中、高レベル）に関する難易度情報、またはスタイル（防御型、攻撃型）に関するスタイル情報を各パターンデータに対応して維持する。

前記難易度情報またはスタイル情報の生成において、パターン生成手段２２０は、オブジェクトの移動原因、オブジェクトの移動経路、オブジェクトの移動距離、前記移動方向の変更回数、および前記オブジェクト相互間の衝突回数の中から少なくとも一つ以上を考慮して前記難易度情報またはスタイル情報を生成する。例えば、ビリヤードゲームと関連した特定のゲームモデルに対して、オブジェクト“ビリヤード玉”がマッセ（移動原因）によって３クッション（移動経路、方向の変更回数、衝突回数）してビリヤード台内の５ｍ以内に移動（移動距離）する場合、パターン生成手段２２０は、該当のゲームモデルと関連して生成されたパターンデータに難易度情報“高レベル”を対応することができる。

これにより、パターン決定手段２４０は、ゲームＡＩと対戦するゲームユーザの能力水準またはプレイスタイルを確認し、確認されたゲームユーザ１２０の能力水準またはプレイスタイルに相応した難易度情報またはスタイル情報をデータベース１０５から識別することができる。また、パターン決定手段２４０は、識別された難易度情報またはスタイル情報に対応するパターンデータの中から一つのパターンデータを決定することができる。

ＡＩプレイ手段２５０は、決定されたパターンデータに準じてゲームＡＩをプレイさせるものである。すなわち、ＡＩプレイ手段２５０は、データベース１０５から前記座標データおよび前記難易度情報（またはスタイル情報）に対応して識別されたパターンデータを用い、特定のゲーム状況に対して最適のゲームモデルをゲームＡＩがプレイすることができるようにする。

特に、ＡＩプレイ手段２５０は、ゲームＡＩをプレイさせるにあたり、パターンデータに所定のエラー確率情報を適用し、ゲームＡＩがパターンデータに準じてプレイしたとしても無条件的な成功が保障されないようにする。このようなエラー確率情報は、対戦ゲームをするゲームユーザ１２０の能力水準を考慮してその大きさを決定したりする。例えば、ゲームユーザ１２０の能力水準が低い時はエラー確率情報の大きさを高めることで、ゲームＡＩのプレイに対して失敗が多発するようにすることができる。

これにより、本発明のゲームＡＩ制御システム２００は、ゲームＡＩがプレイする全てのゲームモデルが全て成功することを防止することで、ゲームユーザ１２０がゲーム中にゲームを放棄するなど、ゲームに対する興味を持続的に維持することができる。

本発明の他の実施形態として、ゲームユーザ端末機で独立的に（オンライン状態を持続的に維持せずに）特定ゲーム状況に対してゲームモデルをプレイすることができるようにするゲームＡＩ制御システムに対して説明する。

このため、本発明のゲームＡＩ制御システム２００は、ＡＩツール作成手段２６０およびＡＩツール提供手段２７０を更に含む。

すなわち、ＡＩツール作成手段２６０は、ゲームユーザから難易度情報またはスタイル情報を含んだＡＩツール要請が受信される場合、難易度情報またはスタイル情報に相応するパターンデータをデータベース１０５から検索し、検索されたパターンデータを用いてＡＩツールを作成する。すなわち、ＡＩツール作成手段２６０は、ゲームＡＩのゲーム遂行と関連して生成された難易度情報またはスタイル情報に相応するパターンデータをデータベース１０５から検索し、前記検索されたパターンデータを用いてＡＩツールを作成する。ここで、ＡＩツールは、ゲームユーザ端末機に備えられるミニゲームＡＩをプレイさせるゲーム制御プログラムの一種であり、ＡＩツール作成手段２６０は、ＡＩツールの作成に用いられるパターンデータ属性（難易度情報、スタイル情報）を考慮して特化されたＡＩツールを作成することができる。

例えば、能力水準が低いゲームユーザに対するゲームサービス用としてＡＩツールを作成しようとする場合、ＡＩツール作成手段２６０は、難易度情報“低レベル”に対応するパターンデータをデータベース１０５から検索し、検索されたパターンデータを用いて低レベルゲームユーザ用ＡＩツール“下手”を作成する。

ＡＩツール提供手段２７０は、前記ＡＩツール要請に対する応答として作成されたＡＩツールをゲームユーザに提供する。すなわち、ＡＩツール提供手段２７０は、ゲームユーザ端末機から受信されたＡＩツール要請に対する応答として、難易度情報またはスタイル情報と関連して作成されたＡＩツールをゲームユーザ端末機に提供する。

例えば、ゲームユーザ１２０から難易度情報“低レベル”を含むＡＩツール要請を受信する場合、ＡＩツール提供手段２７０は、前記作成されたＡＩツール“下手”が前記ＡＩツール要請をしたゲームユーザ端末機に提供されるようにすることができる。

以後、ゲームユーザ端末機に設置されたＡＩツールによってゲームユーザ端末機に含まれるミニゲームＡＩがプレイするように制御され、ミニゲームＡＩは、設置されたＡＩツールに含まれるパターンデータの中から自分がゲームを遂行するゲーム状況と最適に関連するものと判断される一つのパターンデータを決定することができる。ミニゲームＡＩは、前記決定されたパターンデータに準じてプレイすることで、特定のゲーム状況に対する最適のゲームモデルがミニゲームＡＩによってゲーム遂行されるようにすることができる。

また、ＡＩツール提供手段２７０は、ゲームユーザ端末機へのＡＩツール提供と関連して選定された課金がゲームユーザに賦課されるようにすることで、本システムの運営者に一定の金銭的な恵沢が与えられるようにすることができる。前記課金の賦課においては、通常の課金モデルを準用して具現することができるため、本明細書では詳細な説明は省略する。

また、本発明のＡＩツールの提供を受けて内部的に設置したゲームユーザ端末機は、所定の期間間隔でアップグレード要請を生成することができる。ゲームＡＩ制御システム２００は、前記生成されたアップグレード要請を受信して関連するＡＩツール更新分をゲームユーザ端末機に送信することで、提供済みのＡＩツールに対する持続的なアップグレード作業が成されるようにすることができる。このため、ＡＩツール作成手段２６０は、作成済みのＡＩツールを保存する、例えば、第２データベースを含むことができる。前記第２データベースには、ＡＩツール作成手段２６０によって作成されたＡＩツールが前記難易度情報またはスタイル情報と関連する名称と共に保存されたりする。

すなわち、ゲームＡＩ制御システム２００は、作成された（またはゲームユーザ端末機に提供された）ＡＩツールを保存し、変化するゲームユーザの入力性向によって生成されたパターンデータを反映して作成済みのＡＩツールに対する持続的な更新処理が成されるようにし、ゲームユーザ端末機からアップグレード要請が発生する場合、前記更新処理された部分をゲームユーザ端末機に提供する。これにより、ゲームＡＩ制御システム２００は、既にゲームユーザ端末機に提供されたＡＩツールに対しても持続的なアップグレードを保障することで、特定周期のゲームユーザのゲーム遂行トレンドを反映するミニゲームＡＩによって、実際のゲームユーザとゲームをするようなゲームサービスをゲームユーザに提供することができる。

また、ＡＩツール作成において、ＡＩツール作成手段２６０は、ミニゲームＡＩがゲームを遂行する能力およびパターンデータの難易度情報を考慮してデータベースから一つ以上のパターンデータを識別することができ、前記識別されたパターンデータを用いてＡＩツールを作成する。すなわち、ＡＩツール作成手段２６０は、前記ミニゲームＡＩがゲームを遂行する能力を、例えば、高手、中手および下手に区分してパターンデータを分類検索することができ、検索されたパターンデータ別に難易度が特化されたＡＩツールを作成することができる。例えば、ＡＩツール作成手段２６０は、難易度情報が“Ｌｖ １００”以上であるパターンデータのみを限定的に検索し、検索されたパターンデータを用いて高レベルのゲームユーザ専用としてＡＩツール“高手”を作成したりする。また、ＡＩツール作成手段２６０は、職業、年齢、性別などを考慮してスタイル情報“１０代女性”であるパターンデータのみを限定的に検索し、検索されたパターンデータを用いて防御型スタイルゲームユーザ専用のゲームユーザ専用のＡＩツール“ヤプサビ”を作成することができる。

本発明によると、プロゲーマ、芸能人あるいは１０代女性などの特定集団のプレイパターンを抽出してパッケージ化してＡＩツールとして作成し、これをゲームユーザ端末機にダウンロードさせることで、ゲームユーザに特定の集団との対戦ゲームサービスが提供されるようにするという効果を得ることができる。

例えば、ゲームユーザは、囲碁高手“イ・チャンホ”棋士と関連するＡＩツールをダウンロードし、実際の“イ・チャンホ”棋士と類似したパターンでゲームを遂行するミニゲームＡＩによるゲームサービスの提供を受けることができる。

従って、本発明によるＡＩツールの作成およびゲームユーザ端末機における前記ＡＩツール駆動によると、ゲームユーザ端末機がオンラインゲームサーバに持続的な接続連結を維持しなくても、同一の環境でゲームサービスの提供を受けることができる。同時に、本発明によると、ミニゲームＡＩによって特定ゲーム状況で最適のゲームモデルがゲーム遂行されるようにすることで、まるで実際の人間と対戦ゲームを遂行するような水準の高いゲームサービスを提供することができる。

以下、本発明の実施形態に係るゲームＡＩ制御システム２００の作業の流れを詳しく説明する。

図３は、本発明の一実施形態に係るゲームＡＩ制御方法を具体的に示したフローチャートである。

本発明のゲームＡＩ制御方法は、上述したゲームＡＩ制御システム２００によって遂行される。

まず、段階３１０で、ゲームＡＩ制御システム２００は、ゲーム空間内のオブジェクトに対する座標データを獲得する。本段階３１０は、ゲームが実質的に進行されるゲーム空間内に散在するオブジェクトそれぞれに対する位置を識別する過程であり、例えば、個別オブジェクトに対する座標データを（ｘ、ｙ）で現わしたりする。

例えば、前記ゲーム空間がビリヤードゲームを進行するビリヤード台である場合、ゲームＡＩ制御システム２００は、ビリヤード台の全体広さをｘ、ｙで均等分割し、ビリヤード台に散在するオブジェクトである第１ないし第３ビリヤード玉をそれぞれ座標データ（ｘ１、ｙ１）、（ｘ２、ｙ２）、（ｘ３、ｙ３）と表示したりする。

また、段階３２０で、ゲームＡＩ制御システム２００は、オブジェクトと関連してプレイされたゲームモデルを用いてパターンデータを生成する。本段階３２０は、特定ゲーム状況に対して不特定なゲームユーザによってプレイ済みであるゲームモデルをパターンデータとして生成する過程であり、生成されたパターンデータそれぞれに関連したゲームモデルをプレイした結果を正答情報または誤答情報として対応するようにする。前記パターンデータは、関連したゲームモデルから獲得した力の大きさ（Ｆ）、力の角度（θ）および力が実質的に加えられたオブジェクトのポイント（ｓ、ｔ）に関する情報の中から少なくとも一つ以上を含む。

例えば、座標データ（ｘ１、ｙ１）、（ｘ２、ｙ２）、および（ｘ３、ｙ３）を有する３個のビリヤード玉がビリヤード台に散在する上述したビリヤードゲームのゲーム状況に対し、前記座標データ（ｘ１、ｙ１）である第１ビリヤード玉の中央地点であるポイント（０、０）を大きさ（Ｆ）“５”、角度（θ）“１５°”で打つゲームモデルが残り２個のビリヤード玉を正確に衝突させる場合、ゲームＡＩ制御システム２００は、前記ゲームモデルを用いて生成されたパターンデータに正答情報を対応させることができる。

一方、ゲーム状況に対して、前記座標データ（ｘ１、ｙ１）である第１ビリヤード玉の真下地点であるポイント（０、１０）を大きさ（Ｆ）“１”、角度（θ）“３０°”で打つゲームモデルが残り２個のビリヤード玉のいずれか一つに衝突させることができない場合、ゲームＡＩ制御システム２００は、前記ゲームモデルを用いて生成されたパターンデータに誤答情報を対応させることができる。

また、本段階３２０で、ゲームＡＩ制御システム２００は、オブジェクトと関連したゲームモデルがゲームＡＩによって無作為にプレイされるようにし、プレイされたゲームモデルそれぞれに対する正答または誤答を判断するトライアル・アンド・エラーでパターンデータを生成したりする。このようなトライアル・アンド・エラーによるパターンデータ生成において、ゲームＡＩ制御システム２００は、ゲームモデルの前記無作為プレイをゲームユーザ端末機１２５に一部または全体を委任してサーバ端の過負荷を防止することができる。

このとき、ゲームＡＩ制御システム２００は、トライアル・アンド・エラーによって生成されたパターンデータの中から正答と判断されたパターンデータ、または誤答と判断されたもののパターン補正を介して正答と判断された誤差範囲内のパターンデータを選別する。

次に、段階３３０で、ゲームＡＩ制御システム２００は、座標データにパターンデータを関連づけて保存するデータベース１０５を構築する。本段階３３０は、ゲーム状況別に解決策であるパターンデータを対応させてデータベース１０５に保存する過程であり、ゲームＡＩ制御システム２００は、正答情報を含むパターンデータまたは誤答情報を含んだパターンデータの中から設定された誤差以内の誤答情報を含んだパターンデータのみがデータベース１０５に保存されるように許容することができる。前記選別されたパターンデータの中で、誤答情報を含むパターンデータは、所定のパターン補正を遂行して正答情報に変更することもできる。

上述した例で、ゲームＡＩ制御システム２００は、座標データ（ｘ１、ｙ１）、（ｘ２、ｙ２）、および（ｘ３、ｙ３）に対応し、正答情報を含んだパターンデータ１（大きさ“５”、角度“１５°”およびポイント（０、０））および誤答情報を含んだパターンデータ２（大きさ“１”、角度“３０°”およびポイント（０、１０））をデータベース１０５に保存したりする。このとき、ゲームＡＩ制御システム２００は、前記誤答情報を含んだパターンデータ２に対して前記ポイント（０、１０）をポイント（０、５）にパターン補正し、正答情報としてデータベース１０５に保存することができる。

また、段階３４０において、ゲームＡＩ制御システム２００は、特定の座標データを有するオブジェクトに対するゲームＡＩのプレイにおいて、構築されたデータベース１０５を参考として前記座標データと関連する一つのパターンデータを決定する。本段階３４０は、ゲーム状況に対応する複数のパターンデータの中から任意の一つのパターンデータを選択する過程である。すなわち、ゲームＡＩ制御システム２００は、ゲームＡＩと対戦するゲームユーザ１２０の能力水準またはプレイスタイルを確認し、前記確認されたゲームユーザ１２０の能力水準またはプレイスタイルに相応した難易度情報またはスタイル情報をデータベース１０５から識別し、前記識別された難易度情報またはスタイル情報に対応するパターンデータの中から一つのパターンデータを決定する。

これにより、本発明に係るゲームＡＩは、共同でゲームをするゲームユーザ１２０に適合して、ゲーム進行能力やゲーム進行スタイルを柔軟に調節することができる。

上述した例で、ゲームＡＩとビリヤードゲームを進行するゲームユーザ１２０の能力水準が“下手”であり、座標データ（ｘ１、ｙ１）、（ｘ２、ｙ２）、および（ｘ３、ｙ３）と関連したゲーム状況に対してゲームＡＩをプレイさせようとする場合、ゲームＡＩ制御システム２００は、“低レベル”用として作成されたパターンデータ２を決定することができる。

以後、段階３５０で、ゲームＡＩ制御システム２００は、決定されたパターンデータに準じてゲームＡＩをプレイさせる。特に、本段階３５０におけるゲームＡＩ制御システム２００は、正答情報にエラー確率情報を適用してゲームＡＩのプレイが全て成功のみで成されないようにすることで、ゲームユーザ１２０のゲーム興味度を持続的に維持することができる。

上述した例で、ゲームＡＩ制御システム２００は、座標データ（ｘ１、ｙ１）、（ｘ２、ｙ２）、および（ｘ３、ｙ３）と関連するゲーム状況に対して前記決定されたパターンデータ２に準じてゲームＡＩをプレイさせ、座標データ（ｘ１、ｙ１）を有する第１ビリヤード玉のポイント（０、５）を大きさ“１”および角度“３０°”の力で打つようにゲームＡＩを制御したりする。

従って、本発明によると、プレイ済みのゲームモデルまたは無作為にプレイされたゲームモデルの中から特定ゲーム状況に最適であると判断されるゲームモデルを同一のゲーム状況においてゲームＡＩがプレイできるようにすることで、まるで実際のゲームユーザと対戦ゲームをしているような実感溢れるゲームサービスの提供を受けることができる。

本発明に係るゲームＡＩ制御方法の他の実施形態として、ゲームユーザ端末機から独立的にゲームモデルがプレイされるようにミニゲームＡＩを制御するＡＩツールに対して説明する。

図４は、本発明に係るＡＩツール作成の一例を例示したフローチャートである。

まず、段階４１０で、ゲームＡＩ制御システム２００は、ゲームモデルを分析してゲームＡＩのプレイと関連した難易度情報またはスタイル情報を生成する。本段階４１０は、ゲームＡＩが該当のゲームモデルをプレイする場合、ゲーム進行の難易程度またはプレイスタイルを予測して難易度情報またはスタイル情報を生成する過程である。前記難易度情報またはスタイル情報の生成において、ゲームＡＩ制御システム２００は、オブジェクトの移動原因、オブジェクトの移動経路、オブジェクトの移動距離、移動方向の変更回数およびオブジェクト相互間の衝突回数の中から少なくとも一つ以上を考慮して難易度情報またはスタイル情報を生成する。

また、段階４２０で、ゲームＡＩ制御システム２００は、生成された難易度情報またはスタイル情報に相応するパターンデータをデータベース１０５から検索する。本段階４２０は、データベース１０５から同一の難易度情報と関連したパターンデータ、または同一のスタイル情報と関連したパターンデータを抽出する過程である。例えば、ゲームＡＩ制御システム２００は、難易度情報が“高レベル”と判断されたゲームモデルと関連した全てのパターンデータをデータベース１０５から検索することができる。

次に、段階４３０で、ゲームＡＩ制御システム２００は、検索されたパターンデータを用いて難易度情報またはスタイル情報に基づいたＡＩツールを作成する。本段階４３０は、属性別（同一難易度、同一スタイル）に分類されて検索されたパターンデータを用いてＡＩツールを作成する過程であって、作成されたＡＩツールに対して該属性に適合すると判断される名称が対応することができる（例えば、高レベルのゲームユーザ専用のＡＩツールは“高手”、防御型スタイルのゲームユーザ専用のＡＩツールは“ヤプサビ”など）。

また、段階４４０で、ゲームＡＩ制御システム２００は、ゲームユーザ端末機１２５から難易度情報またはスタイル情報を含んだＡＩツール要請が受信される場合、ＡＩツール要請に対する応答として、前記難易度情報またはスタイル情報と関連して作成されたＡＩツールをゲームユーザ端末機１２５に提供する。本段階４４０は、ゲームユーザ１２０からの送信要請によって対応するＡＩツールをゲームユーザ端末機１２５に提供する過程であり、ゲームＡＩ制御システム２００は、ゲームユーザ端末機１２５にＡＩツールが提供されることに連動してゲームユーザ１２０に所定の課金を賦課したりする。

ゲームユーザ端末機１２５に送信されたＡＩツールはゲームユーザ端末機１２５内部に設置され、ゲームユーザ端末機１２５に含まれるミニゲームＡＩがプレイするように制御することができる。ミニゲームＡＩは、ゲームユーザ端末機１２５がインターネットに持続的に接続していなくても、ゲームユーザ１２０にゲームサービスを提供することができるようにするものであって、ゲームサービスの中で特定のゲーム状況に対して前記インストールされたＡＩツールの制御によって上述したゲームＡＩと類似してプレイすることができる。すなわち、ミニゲームＡＩは、前記ＡＩツールに含まれるパターンデータの中から自分がプレイするオブジェクトの前記座標データと関連する一つのパターンデータを決定し、決定されたパターンデータに準じてプレイすることができる。

従って、本発明によると、ゲームユーザ１２０が要求した属性を有するＡＩツールの送信（ダウンロード）を選択的に受けることができ、持続的にオンラインゲームサーバ１１０に接続しなくてもゲームユーザ１２０にいつどこででもゲームサービスが提供されるようにすることができる。
本発明の実施形態は、コンピュータにより具現される多様な動作を実行するためのプログラム命令を含むコンピュータ読み取り可能な媒体を含む。前記媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独または組み合わせて含むこともできる。前記媒体およびプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計されて構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知であり使用可能なものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピーディスクおよび磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスクのような磁気−光媒体、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。前記媒体は、プログラム命令、データ構造などを保存する信号を送信する搬送波を含む光または金属線、導波管などの送信媒体でもある。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるもののような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。

図５は、本発明に係るゲームＡＩ制御方法を実行するのに採用される汎用コンピュータの内部ブロック図である。
コンピュータシステム５００は、主記憶装置（一般的には、random access memoryまたはRAM５２０）および主記憶装置（一般的には、read only memoryまたはROM５３０）を含む記憶装置と連結される一つ以上のプロセッサ５１０（中央処理装置またはCPUとも呼ばれる）を含む。本技術分野において広く知られているように、ロム５３０は、データおよび命令を単一方向にＣＰＵに送信する役割をし、ラム５２０は通常、データおよび命令を双方向的な方法で送信するのに用いられる。これら主記憶装置は、両方とも前記したコンピュータ読み取り可能な媒体のあらゆる好適な形態を含むことができる。大容量記憶装置（Mass Storage）５４０は、双方向的にＣＰＵに連結され、追加的なデータ保存能力を提供し、前記したコンピュータ読み取り可能な媒体のいずれかを含むことができる。大容量記憶装置５４０は、プログラム、データなどを記憶するのに用いられ、通常、主記憶装置より速度が遅いハードディスク等の補助記憶装置である。ＣＤ−ＲＯＭ５６０などの特定の大容量記憶装置が単一方向にＣＰＵにデータを送ることもある。プロセッサ５１０は、ビデオモニタ、トラックボール、マウス、キーボード、マイクロフォン、タッチスクリーン型ディスプレイ、カード読み取り機、磁気または紙テープ読み取り機、音声または筆記認識機、ジョイスティック、または他のコンピュータなどの他の公知の入力装置のような一つ以上の入出力装置を含むインターフェイス５５０と連結される。最後に、プロセッサ５１０は、ネットワークインターフェイス５７０に一般的に示されるようなネットワーク接続を用いてコンピュータまたは無線通信ネットワークに接続されてもよい。このようなネットワーク接続を介して、前記した方法の手順を実行することにより、ＣＰＵが前記ネットワークから情報の入力を受けたり、前記ネットワークに情報を出力したりすることが意図される。前記した装置および道具は、コンピュータハードウェアおよびソフトウェア技術分野の当業者にとって周知である。

上述したように、本発明の好ましい実施形態を参照して説明したが、該当の技術分野において熟練した当業者にとっては、特許請求の範囲に記載された本発明の思想および領域から逸脱しない範囲内で、本発明を多様に修正および変更させることができることを理解することができるであろう。

すなわち、本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲に基づいて定められ、発明を実施するための最良の形態により制限されるものではない。

本発明に係るゲームＡＩ制御システムの概略的な動作を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係るゲームＡＩシステムを示す構成図である。 本発明の一実施形態に係るゲームＡＩ制御方法を具体的に示したフローチャートである。 本発明に係るＡＩツール作成の一例を例示したフローチャートである。 本発明に係るゲームＡＩ制御方法を遂行するのに採用される汎用コンピュータ装置の内部ブロック図である。

符号の説明

２００：ゲームＡＩ制御システム
２１０：位置測定手段
２２０：パターン生成手段
２３０：データベース構築手段
２４０：パターン決定手段
２５０：ＡＩプレイ手段
２６０：ＡＩツール作成手段
２７０：ＡＩツール提供手段

Claims (23)

1. ゲームＡＩを制御する方法において、
   ゲーム空間内のオブジェクトに対する座標データを獲得する段階と、
   前記オブジェクトと関連してプレイされたゲームモデルを用いてパターンデータを生成する段階と、
   前記座標データに前記パターンデータを関連づけて保存するデータベースを構築する段階と、
   特定の座標データを有するオブジェクトに対する前記ゲームＡＩのプレイにおいて、前記構築されたデータベースを参考として前記座標データと関連する一つのパターンデータを決定する段階と、
   前記決定されたパターンデータに準じて前記ゲームＡＩをプレイさせる段階と、
   を含むことを特徴とするゲームＡＩ制御方法。
2. 前記パターンデータは、所定のゲームユーザがプレイしたゲームモデルに対する結果として正答情報または誤答情報を含み、
   データベースを構築する前記段階は、
   前記正答情報を含んだパターンデータを選別する段階と、
   前記誤答情報を含んだパターンデータの中から設定された誤差以内の誤答情報を含んだパターンデータを選別する段階と、
   前記選別されたパターンデータを前記座標データと関連づけて前記データベースに保存する段階と、
   を含むことを特徴とする請求項１に記載のゲームＡＩ制御方法。
3. 設定された誤差以内の誤答情報を含んだパターンデータを選別する前記段階は、
   前記誤差以内の誤答情報に対する所定のパターン補正を遂行する段階、
   を含むことを特徴とする請求項２に記載のゲームＡＩ制御方法。
4. ゲームモデルを用いてパターンデータを生成する前記段階は、
   前記オブジェクトと関連するゲームモデルが前記ゲームＡＩによって無作為にプレイされるようにする段階と、
   前記プレイされたゲームモデルそれぞれに対する正答または誤答を判断する段階と、
   前記正答であると判断されたり設定された誤差以内の誤答であると判断されたゲームモデルを選別し、前記選別されたゲームモデルを用いてパターンデータを生成する段階と、
   を含むことを特徴とする請求項１に記載のゲームＡＩ制御方法。
5. 前記ゲームＡＩと関連するゲームサービスの提供を受けるゲームユーザ端末機の中からプレイを待機するゲームユーザ端末機を識別する段階と、
   識別されたゲームユーザ端末機に前記ゲームＡＩによって無作為にプレイされるゲームモデルの一部または全体を委任する段階と、
   を更に含むことを特徴とする請求項４に記載のゲームＡＩ制御方法。
6. ゲームモデルを用いてパターンデータを生成する前記段階は、
   前記ゲームモデルを分析してオブジェクトに加えられた力の大きさ（Ｆ）を演算する段階と、
   前記ゲームモデルを分析してオブジェクトに加えられた力の角度（θ）を演算する段階と、
   前記ゲームモデルを分析して前記力が実質的に加えられたオブジェクトにおけるポイントを演算する段階と、
   前記演算された大きさ（Ｆ）、角度（θ）およびポイントに関する情報の中から少なくとも一つ以上を含むパターンデータを生成する段階と、
   を含むことを特徴とする請求項４に記載のゲームＡＩ制御方法。
7. 前記ゲームモデルを分析して前記ゲームＡＩのプレイと関連した難易度情報またはスタイル情報を生成する段階と、
   前記生成された難易度情報またはスタイル情報を前記ゲームモデルのパターンデータと関連づけて前記構築されたデータベースに保存する段階と、
   を更に含むことを特徴とする請求項１に記載のゲームＡＩ制御方法。
8. 座標データと関連する一つのパターンデータを決定する前記段階は、
   前記ゲームＡＩと対戦するゲームユーザの能力水準またはプレイスタイルを確認する段階と、
   前記確認されたゲームユーザの能力水準またはプレイスタイルに相応した難易度情報またはスタイル情報を前記データベースから識別する段階と、
   前記識別された難易度情報またはスタイル情報に対応するパターンデータの中から一つのパターンデータを決定する段階と、
   を含むことを特徴とする請求項７に記載のゲームＡＩ制御方法。
9. 難易度情報またはスタイル情報を生成する前記段階は、
   前記オブジェクトの移動原因、オブジェクトの移動経路、オブジェクトの移動距離、前記移動方向の変更回数、および前記オブジェクト相互間の衝突回数の中から少なくとも一つ以上を考慮して前記難易度情報またはスタイル情報を生成することを特徴とする請求項７に記載のゲームＡＩ制御方法。
10. ゲームＡＩを制御する方法において、
    ゲーム遂行中のゲーム状況に対するゲームユーザの入力性向を分析してパターンデータを生成する段階と、
    前記生成されたパターンデータに対する難易度情報またはスタイル情報を決定し、前記ゲーム状況それぞれに、前記難易度情報またはスタイル情報を決定したパターンデータと関連づけて所定のデータベースに保存する段階と、
    前記難易度情報またはスタイル情報に相応するパターンデータを前記データベースから検索し、前記検索されたパターンデータを用いてＡＩツールを作成する段階と、
    ゲームユーザ端末機から難易度情報またはスタイル情報を含んだＡＩツール要請が受信される場合、前記ＡＩツール要請に対する応答として前記作成されたＡＩツールを前記ゲームユーザ端末機に提供する段階と、
    を含むことを特徴とするゲームＡＩ制御方法。
11. 前記難易度情報またはスタイル情報に相応するパターンデータを前記データベースから検索し、前記検索されたパターンデータを用いてＡＩツールを作成する前記段階は、
    前記データベースで難易度情報またはスタイル情報に基づいて前記パターンデータを分類し、前記分類されたパターンデータを用いてＡＩツールを作成する段階と、
    前記作成されたＡＩツールそれぞれを前記難易度情報またはスタイル情報に関連して第２データベースに保存する段階と、
    を含むことを特徴とする請求項１１に記載のゲームＡＩ制御方法。
12. 前記作成されたＡＩツールを前記ゲームユーザ端末機に提供する前記段階は、
    前記難易度情報またはスタイル情報に関連するＡＩツールを前記第２データベースから検索し、前記検索されたＡＩツールを前記ゲームユーザ端末機に提供する段階、
    を含むことを特徴とする請求項１１に記載のゲームＡＩ制御方法。
13. 前記ＡＩツールは前記ゲームユーザ端末機に設置され、前記ゲームユーザ端末機に含まれるミニゲームＡＩがゲームを遂行するように制御し、
    前記ミニゲームＡＩは、前記ＡＩツールに含まれるパターンデータの中から前記ミニゲームＡＩがゲームを遂行するゲーム状況と関連する一つのパターンデータを決定し、前記決定されたパターンデータに準じてゲームを遂行することを特徴とする請求項１０に記載のゲームＡＩ制御方法。
14. 前記ＡＩツールを作成する前記段階は、
    前記ミニゲームＡＩがゲームを遂行する能力（前記ミニゲームＡＩがゲーム遂行する能力は、高手、中手および下手に区分される）およびパターンデータの難易度情報を考慮し、前記データベースから一つ以上のパターンデータを識別し、前記識別されたパターンデータを用いてＡＩツールを作成することを特徴とする請求項１３に記載のゲームＡＩ制御方法。
15. 前記ＡＩツールを作成する前記段階は、
    前記ミニゲームＡＩがゲームを遂行するスタイル（前記ミニゲームＡＩがゲームを遂行するスタイルは、職業、年齢、性別のいずれか一つによる攻撃型または防御型に区分される）およびパターンデータのスタイル情報を考慮し、前記データベースから一つ以上のパターンデータを識別し、前記識別されたパターンデータを用いてＡＩツールを作成することを特徴とする請求項１３に記載のゲームＡＩ制御方法。
16. 前記ＡＩツールの提供を受けた前記ゲームユーザ端末機から所定の期間間隔で生成されるアップグレード要請を受信する段階と、
    前記データベースから前記ＡＩツールを検索し、検索されたＡＩツールを前記アップグレード要請に対する応答として前記ゲームユーザ端末機に提供する段階と、
    を更に含むことを特徴とする請求項１０に記載のゲームＡＩ制御方法。
17. 前記ゲームユーザに前記ＡＩツールを提供することと連動して前記ゲームユーザに所定の課金を賦課する段階、
    を更に含むことを特徴とする請求項１０に記載のゲームＡＩ制御方法。
18. 前記難易度情報またはスタイル情報は、前記ゲーム状況と関連した所定オブジェクトの移動原因、オブジェクトの移動経路、オブジェクトの移動距離、前記移動方向の変更回数、および前記オブジェクト相互間の衝突回数の中から少なくとも一つ以上を考慮して生成することを特徴とする請求項１０に記載のゲームＡＩ制御方法。
19. 請求項１ないし18のいずれか一つの項を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
20. ゲームＡＩを制御するシステムにおいて、
    ゲーム空間内のオブジェクトに対する座標データを獲得する位置測定手段と、
    前記オブジェクトと関連してプレイされたゲームモデルを用いてパターンデータを生成するパターン生成手段と、
    前記座標データに前記パターンデータを関連づけて保存するデータベースを構築するデータベース構築手段と、
    特定の座標データを有するオブジェクトに対する前記ゲームＡＩのプレイにおいて、前記構築されたデータベースを参考として前記座標データと関連する一つのパターンデータを決定するパターン決定手段と、
    前記決定されたパターンデータに準じて前記ゲームＡＩをプレイさせるＡＩプレイ手段と、
    を含むことを特徴とするゲームＡＩ制御システム。
21. パターン生成手段は、前記ゲームモデルを分析してオブジェクトに加えられた力の大きさ（Ｆ）、力の角度（θ）、および前記力が実質的に加えられたオブジェクトにおけるポイントを演算し、前記演算された大きさ（Ｆ）、角度（θ）およびポイントに関する情報の中から少なくとも一つ以上を含むパターンデータを生成することを特徴とする請求項２０に記載のゲームＡＩ制御システム。
22. 前記パターンデータは、所定のゲームユーザがプレイしたゲームモデルに対する結果として正答情報または誤答情報を含み、
    前記データベース構築手段は、前記正答情報を含んだパターンデータ、または前記誤答情報を含んだパターンデータの中から設定された誤差以内の誤答情報を含んだパターンデータを選別し、前記選別されたパターンデータを前記座標データと関連づけて前記データベースに保存することを特徴とする請求項２０に記載のゲームＡＩ制御システム。
23. ゲームＡＩを制御するシステムにおいて、
    前記ゲームＡＩのプレイと関連して生成された難易度情報またはスタイル情報に相応するパターンデータを前記データベースから検索し、前記検索されたパターンデータを用いて前記難易度情報またはスタイル情報に基づいたＡＩツールを作成するＡＩツール作成手段と、
    ゲームユーザ端末機から難易度情報またはスタイル情報を含んだＡＩツール要請が受信される場合、前記ＡＩツール要請に対する応答として前記難易度情報またはスタイル情報と関連して作成されたＡＩツールを前記ゲームユーザ端末機に提供するＡＩツール提供手段と、
    を含むことを特徴とするゲームＡＩ制御システム。

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