情報処理学会 インタラクション2026

ボードゲームプレイヤーは，強化学習エージェントから戦術を学ぶことが増えている．しかし，ボードゲームのエージェントには強い行動を選択するものが多く，ボードゲームプレイヤーの好む戦術に沿った提案をしていない．そのため，攻撃型や，守備型のような，それぞれの好む戦術を提案することのできるシステムが必要である．本研究では，報酬値を変更することで戦術を選択し，エージェントの行動を探索することができるシステムの可視化方法を提案する．このシステムでは，報酬値やハイパーパラメータを変更して学習をすることで，インタラクティブな可視化を実現する．ユーザーは，このシステムを使用することで，各々の好む戦術をエージェントから学ぶことができる．