ゲームAIの基本と実装：シンプルなAIの作り方

2025年3月4日

ゲームAIの基本と実装：シンプルなAIの作り方

「敵がちゃんと動かない…」
「もっと賢いAIを作りたい！」

ゲーム開発を進めると、AI（人工知能）をどう実装するかで悩むことが多くなります。
特にインディーゲーム開発では、「強すぎず、弱すぎず、楽しい敵AI」を作るのが大きな課題になります。

そこで今回は、「ゲームAIの基本とシンプルな実装方法」について、
初心者でも理解しやすい形で解説していきます！

1. ゲームAIとは？

ゲームAIとは、プレイヤーの相手となるキャラクターや敵を動かすためのプログラムです。

✅ FPSなら「敵がプレイヤーを探して攻撃する」
✅ 格ゲーなら「相手の攻撃に合わせてガードやカウンターを取る」
✅ パズルゲームなら「コンピューターが適切な手を選ぶ」

現実のAI（機械学習など）とは異なり、ゲームAIはルールベース（手続き的な処理）が中心です。
つまり、学習するのではなく、「こういう時はこう動く」というルールを決めて動かします。

2. ゲームAIの基本的な種類

1. スクリプト型AI（決め打ち）

✅ あらかじめ決めたパターンで行動する。
✅ 一番シンプルなAIの作り方。

例：2Dアクションゲームの敵

右へ歩く
端に着いたら反転して左へ歩く
プレイヤーが近づいたら攻撃

pythonコピーする編集するif player_in_range():
    attack()
else:
    move_forward()

✅ メリット：簡単に作れる！
❌ デメリット：動きが単調で読まれやすい。

2. ステートマシン（状態遷移）

✅ 状態（攻撃・移動・逃走など）を分けて管理する。
✅ ゲームAIの定番手法。

例：敵AIの状態遷移

状態	条件	次の状態
待機	プレイヤーが近づく	追跡
追跡	プレイヤーに攻撃可能	攻撃
攻撃	プレイヤーが離れる	追跡
攻撃	HPが少なくなる	逃走

Pythonでのシンプルな例（擬似コード）

pythonコピーする編集するclass Enemy:
    def __init__(self):
        self.state = "WAIT"

    def update(self):
        if self.state == "WAIT":
            if player_is_near():
                self.state = "CHASE"

        elif self.state == "CHASE":
            if can_attack():
                self.state = "ATTACK"
            elif player_is_far():
                self.state = "WAIT"

        elif self.state == "ATTACK":
            attack()
            if player_is_far():
                self.state = "CHASE"

✅ メリット：管理しやすく、柔軟なAIを作れる。
❌ デメリット：状態が増えると複雑になりやすい。

3. パスファインディング（経路探索）

✅ AIが「最適な道を探す」ための技術。
✅ 代表的な手法：A*（Aスター）アルゴリズム。

A*アルゴリズムの基本

スタート地点からゴールまでの「コスト」を計算。
一番効率の良いルートを選択して進む。

例：2Dタイルマップでの敵移動

pythonコピーする編集するpath = a_star(start_position, target_position)
for step in path:
    move_to(step)

✅ メリット：迷路のようなマップでも敵がスムーズに移動できる。
❌ デメリット：計算量が増えると処理が重くなる。

4. ビヘイビアツリー（行動ツリー）

✅ 「条件分岐」のようにAIの行動をツリー状に組み立てる。
✅ ステートマシンよりも拡張しやすい。

pythonコピーする編集するif enemy_near():
    if can_attack():
        attack()
    else:
        move_closer()
else:
    patrol()

✅ メリット：複雑なAIでもスッキリ管理できる。
❌ デメリット：初めて使うときは少し難しい。

3. シンプルな敵AIを作ってみよう！

ターゲットを追いかけるシンプルな敵

pythonコピーする編集するclass Enemy:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
        self.speed = 2

    def update(self, player_x, player_y):
        if self.x < player_x:
            self.x += self.speed
        elif self.x > player_x:
            self.x -= self.speed

        if self.y < player_y:
            self.y += self.speed
        elif self.y > player_y:
            self.y -= self.speed

    def draw(self):
        print(f"Enemy at ({self.x}, {self.y})")

# プレイヤーの座標を想定
player_x, player_y = 100, 100
enemy = Enemy(50, 50)

for _ in range(10):
    enemy.update(player_x, player_y)
    enemy.draw()

✅ プレイヤーを自動で追跡する敵AIの基本形！
この形を発展させて、攻撃や逃走のロジックを追加すれば、もっと賢い敵が作れます。

4. AIを作るときのポイント

✅ 「完璧なAI」より「楽しいAI」を目指す
→ ゲームのAIは「プレイヤーにとって楽しい相手」であるべき。
→ 例えば、少しミスをするAIの方が、対戦が白熱することが多い。

✅ 処理の重さに注意する
→ パスファインディング（A*）を多用しすぎると、ゲームが重くなる。
→ 必要な場面だけ計算するように最適化する。

✅ デバッグ用の「AI可視化ツール」を作る
→ 敵の移動ルートや現在の状態を表示できると、デバッグがしやすい。
→ 例えば「現在の状態を画面に表示する」だけでも、バグが見つかりやすくなる。

まとめ：ゲームAIの作り方と選び方

AIの種類	特徴	使われるゲーム
スクリプト型	決められた動きをする	2Dアクション、シューティング
ステートマシン	状態ごとに行動を変える	RPG、格ゲー、アクション
パスファインディング	最適なルートを探す	オープンワールド、RTS
ビヘイビアツリー	複雑な行動を管理	FPS、ステルスゲーム