# 不完全情報ゲーム Codenames におけるプレイヤ一間の親密度 とゲームへの習熟度がゲームパフォーマンスに与える影響の 分析

早苗 昭尚 ${ }^{1}$ 加藤 勇護 ${ }^{2}$ 坪倉 和哉 1 小林 邦和 ${ }^{2}$
1 愛知県立大学大学院 情報科学研究科
2 愛知県立大学 情報科学部
\{im222009, is211021,im212008\}@cis.aichi-pu.ac.jp
kobayashi@ist.aichi-pu.ac.jp

## 概要

Codenames とは相手から与えられたヒントをもと に意図を推測し単語が書かれた 25 枚のカードから 正解のカードを探し出す不完全情報ゲームの一つ である. Codenames ではルール上, 1 つの単語を用 いて複数のカードを取らせる必要がある. そのた め, Codenames の分析は人間が与えられた条件下で どのように意図を伝えるかの分析と言うことがで き，ゲーム AI の実装だけでなく人間の思考のモデ ル化にも役に立つと考えられる. そこで, 本研究で はプレイヤー間の親密度とゲームへの習熟度に着目 し勝率との関係を分析した. その結果, 親密度が高 いほど勝率が上がることが示唆された。また，プレ イヤーのゲームに対する習熟度による影響は親密度 よりもさらに勝率に大きな影響を与えることを確認 した.

## 1 はじめに

人工知能技術の発展により, 将棋や囲基といった 完全情報ゲームでは，すでに人間のチャンピオンに 勝利するほどの能力を獲得している．そこで，より 高度な知能を獲得することを目指し, 完全情報ゲー ムより複雑かつ解決が困難なタスクである不完全情報ゲームを対象とした研究が進められている.

不完全情報ゲームの 1 つである不完全情報コミュ ニケーションゲームは, 他のプレイヤーとコミュニ ケーションを取りながら進めるゲームであり，例え ば人狼ゲームを対象とした研究が進められている [1]. 不完全情報コミュニケーションゲームの中で も, Codenames は自然言語理解に焦点を当てたゲー ムであり, 場は単語が書かれた 25 枚のカードから構成される. 各カードにはそれぞれ色が割り当てら れている.プレイヤーはスパイマスターと諜報員に 分かれ，スパイマスターのみがカードの色の割り当 てを確認できる、スパイマスターは諜報員に自チー ムの色のカードを選択してもらえるようにヒント を与え，諜報員はヒントをもとに単語が書かれた カードを選択するため，ヒントを通してスパイマス ターと諜報員が意図を伝達/推測する設計のゲーム となっている.

2019 年には Codenames の AI の実装を目的とし た「Codenames AI Competition」が開催されており,関連した研究が行われている $[2,3]$. 文献 [2] では, word2vec [4] や GloVe[5], 文献 [3] では, GPT-2[6] を 用いた実装を提案しているが，実装において人間の ゲームログは活用されていない，坪倉らは，日本語 を対象とした Codenames の研究の第一歩としてゲー ムログの収集を行いヒント行為を「汎化」や「言い 換え」などに分類した [7] が, ヒント行為の分類を 行ったのみでゲームのパフォーマンスや人間の特性 といったことについての研究は行われていない. し かし, Codenamesでは単語によって与えられるヒン トから別の単語を推測するというゲームの性質上, パフォーマンスがプレイヤーの前提知識に影響を受 けると考えられる。 そこで，本研究ではプレイヤー 間の親密度とゲームへの習熟度に着目し, ヒントの 出し手とヒントから推測する人の関係が親密である ほど前提知識の共有部分が多くなるためにゲームの パフォーマンスが向上する，ゲームに習熟している プレイヤーほど効果的な行動を学ぶためにゲームの パフォーマンスが向上するという仮説のもと，ゲー ムログの収集およびパフォーマンスとの関係の分析 を行った。

## 2 Codenames

本章では, Codenamesのルールについて説明する. Codenames では，スパイマスター 1 人と諜報員 1 人以上からなる 2 チームに分かれて行うものと, 2 人 で交互にヒントを出し合いカードを取っていくもの がある. 本研究ではプレイヤー間の関係性を見るた め 2 人で行うルールを用いた。場には 25 枚の単語 が書かれたカードがあり，それらのカードにはそれ ぞれのプレイヤーで異なる配色で取らせるべきカー ド (緑色), 暗殺者カード（黒）どちらでもないカー ド（灰色）が割り当てられている. 2 人で交互にヒ ントを出し合い計 9 つのヒントで緑色のカードを全 て取得できたらプレイヤー側の勝利となる. 暗殺者 のカードを取らせてしまった場合や 9 つのヒントの 後に緑色以外のカードを取った場合にはプレイヤー 側の負けとなる. 2 人のプレイヤーにはそれぞれ異 なる色が見えているが，緑色のカードのうち 3 つは 共有しているため取らなければならないカードは 15 枚となる. また, 自分側の暗殺者のカード 3 枚の うち一枚は必ず相手側から見た緑色のカードとなっ ている.(図 1, 図 2).

プレイヤーが提示するヒントは正解の単語を連想 させ, ヒントとカードの単語が意味的に関係する一語の単語（品詞は問わない）である必要がある.た だし, 連想が容易なヒントを出させないためにいく つかルールが設けられている．例えば，場にある単語や言語を変えただけの単語 (例 : 猫 $\rightarrow$ cat), 場に ある単語を含む単語はヒントとして使用不可であ る.なお，すでに取られた単語はヒントとして使用可能である. また, プレイヤーはヒントのほかに相手プレイヤーに取ってほしいカードの枚数を指定で きる．ヒントを出されたプレイヤーはカードを取る がこの際に指定した枚数よりも多く取ることが可能 である.これは前のヒントをとり逃した場合に役に 立つ.

ヒントを出されたプレイヤーは相手のヒントを 元に, 正解だと思うカードを選ぶ. 選んだカードが 緑色のカードであった場合, さらにもう一枚とるか 否か選ぶことができる. 選んだカードが灰色のカー ドであった場合, 相手にターンを渡す。選んだカー ドが暗殺者のカードの場合, 選んだチームはその時点で負けとなるため, 暗殺者のカードを選ぶことは 絶対に避けなければならない，プレイヤーは9つま でしかヒントを出すことができないために 15 枚の
カードを取るためには，一つのヒントでなるべく多 くのカードを連想させるヒントを出すことが重要で ある.

以上のようにヒントを出すプレイヤーは単語の意味や関係性などからカードの推測に効果的なヒン トを提示し，ヒントを受けたプレイヤーはヒントと なる単語からカードを推測する必要がある。そのた め, Codenames は高度な自然言語理解を必要とする ボードゲームであり，ゲーム AI の実装は挑戦的な 自然言語処理タスクと言える.

## 3 Codenames のデータ収集

Codenames の分析を行うため，ゲームのログを収集した。ゲームはオンラインで Codenames をプレイ することが可能な「CODENAMES ONLINE $\rfloor^{1)}$ で行 い, 本学の大学生と大学院生 9 名が参加し, 一つの 組み合わせごとに 3 ゲームずつ行い合計 16 通りの 組み合わせで 48 ゲーム分のログを取得した. また, プレイヤー間の親密度については「1: 知らない, 5 : 仲が良い」として 1 から 5 の 5 段階で各プレイ ヤーが相手に対する親密度を主観で評価した。

ゲームごとのログは以下のデータから構成さ れる。

・経過ターン数

・与えたヒント
- 指定枚数

・場に残っているカード

・そのターンで取った緑色のカード

・取ったカード

また, ゲームごとのデータの他にも組み合わせご とのログについて以下のデータを取得した.
- 人名 1
- 人名 2
- game1 の勝敗
- game2 の勝敗
- game3 の勝敗

・勝利数

・敗北数
- game1 の合計ターン数
- game2 の合計ターン数
- game3 の合計ターン数

・1 から 2 への親密度

・2 から 1 への親密度

1) https://codenames.game/

図 1 プレイヤー 1 のゲーム画面

図 3 プレイヤーの親密度と勝利数

なお，ヒントを 9 つ出した後サドンデスというヒ ントなしで緑色のカードをとり続けるモードとなる がこの場合にはターン数に 101 と記録し，このデー タの他に備考欄に暗殺者のカードを取ったことなど の情報が記載されている。また，それぞれのゲーム の実施日も記録されている.

## 4 ログの分析

## 4.1 親密度と勝率の相関分析

この節では収集したログを用いて関係性が親密で あるほどゲームのパフォーマンスが向上するという 仮説を検証する.

相手との親密度は客観的な厳密な定義が難しく知 り合ってからの時間だけでも会う頻度だけでも十分 とは言えない. そのため, 本研究では相手との関係性を 5 段階の主観で評価してもらい双方向からの親密度の平均を両者間の親密度の值として用いること とした。

図 3 に親密度と 3 ゲーム中の勝利回数をプロット したものを示す.この図より, 勝利した組み合わせ は親密度 2.5 以上のものしかなかったため相関があ るように見えるが，相関係数としては 0.21 とごく弱 い正の相関であった。この結果は親密度と勝率の間 には明確な関係性はないことを示唆している。この

図 2 プレイヤー 2 のゲーム画面

ような結果が得られた原因の 1 つとして両者間の親密度の認識の違いがあるのではないかと考えた。そ こで，双方の親密度の絶対差を用いた親密度差と勝利数，親密度の値を各組み合わせにおいて低く答え たプレイヤーの親密度を用いた低親密度，高く答え たプレイヤーの親密度を用いた高親密度とした際の 勝利数の相関関係を分析した。

この分析の結果得られた相関係数を表 1 に示す. また，高親密度と勝利数を散布図としてプロットし たものを図 4 に示す.この結果より親密度差を用い た場合と高親密度を用いた場合に相関係数が増加す ることが確認できる。

親密度差について大きいほど勝利数が大きくなる という結果であるが，これは親密度差について值が $0,1,2$ の 3 つであるのに対してデータ数が $5,10,1$ と 偏っていることに原因があると考えられる．低親密度および高親密度を用いた分析においては，低親密度を用いた分析がほぼ無相関であったのに対して，高親密度を用いた分析において弱い正の相関を示し たことからどちらか一方が親密だと判断できるよう な関係性であることが勝率に関係する可能性が示唆 されたが，関係性が親密なほど勝率が高くなるとい う仮説を肯定するほどの強い相関を得ることはでき なかった。

これは個人の認知能力や語彙，ゲームへの習熟度 など様々な要因が関係しているからであると考えら れる.

表 1 親密度の違いと勝利数との相関係数

図 4 高親密度と勝利数

## 4.2 プレイ回数と勝率の相関分析

この節ではゲームに対する習熟度が勝率に影響を およぼすのではないかという仮説のについて分析を 行う。

本研究におけるデータ収集では全員が Codenames 経験者ではあったが，ルール確認のため数回行う程度であった. そのため, 時系列的にそのプレイヤー において何回目に実施したゲームであったのかがプ レイの習熟度に関係し勝率に影響を与えるのではな いかと仮定し, プレイ回数と勝利数についての分析 を行う。

プレイ回数について，データを取得した日時を用 いてそのゲームがプレイヤーにとって何回目のゲー ムであったのかを記録した. 2 人 1 組で行う関係上, 2 人で異なるプレイ回数となるためそのゲームにお けるプレイ回数を 2 人の平均, プレイ回数の絶対差, 低頻度, 高頻度の 4 通りで分析を行った. ここ で, 本研究ではプレイ回数が多い方を高頻度, 少な い方を低頻度と表記する。

3 通りのプレイ回数を用いた勝利数との相関係数 を表 2 に示す. また, 最も強い相関が得られた低頻度をプレイ回数として用いた際の勝利数との散布図 を図 5 に示す.この結果より, プレイ回数による習熟は関係性によるパフォーマンスの向上よりも影響 が大きいという結果が得られた. また, プレイ回数 について低頻度のプレイヤーのプレイ回数が相関係数 0.54 とこれまでの分析で最も大きい正の相関を 示すことがわかった。これは Codenames が二人の認識を共有し協力しなければいけないタスクであるた めに，一方のみの習熟ではゲーム自体の勝率にあま り影響を与えなかったのではないかと考える.表 2 プレイ回数と勝利数との相関係数

図 5 低頻度のプレイ回数と勝利数

## 5 おわりに

本研究では，不完全情報ゲームである Codenames におけるプレイヤーの親密度に着目しゲームログの 収集および勝率の関係の分析とその考察を行った。 データ収集においてはプレイヤー9 名の 16 通りの 組み合わせ 48 ゲーム分のデータを収集し, 親密度 の分析ではより親密度を高く答えたプレイヤーの データを用いた際に勝率と弱い正の相関が得られ た.しかし，仮説を肯定するほどの強い相関ではな かった。さらに，勝率に影響を与える他の要因の一 つとしてプレイ回数についての分析も行った。その 結果, 低頻度のプレイヤーのプレイ回数と勝率の間 には比較的強い正の相関があり親密度よりも大き な影響があることを示した。今後は, Codenamesの ゲームログを追加収集するとともに，他の要因につ いても分析を進めていき将来的には AIによる実装 を行う予定である.

## 参考文献

[1] 片上 大輔, 鳥海 不二夫, 大澤博隆, 稲葉 通将, 篠田 孝祐, 松原仁. 人狼知能プロジェクト. 人工知能学会誌, Vol. 30, No. 1, pp. 65-73, 2015.

[2] Kim, A., Ruzmaykin, M., Truong, A., and Summerville, A. Cooperation and code-names: Understanding natural language processing via codenames. AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment, Vol.15, No.1, pp. 160-166, 2019

[3] Jaramillo, C., Charity, M., Canaan, R., and Togelius, J.Word Autobots: Usingtransformers for word association in the game codenames. AAAIConference on Artificial In-
telligence and Interactive Digital Entertainment, Vol. 16, No. 1, pp. 231-237, 2020.

[4] Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., and Dean, J. Efficientestimation of word representations in vector space. arXiv preprintarXiv:1301.3781, 2013

[5] J.Pennington, R. Socher, and C. D. Manning. Glove: Global vectors for word representation. In EMNLP2014. pp. 1532-1543, 2014

[6] Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., and Sutskever, I. Language models are unsupervised multitasklearners.OpenAI Blog1(8):9, 2019

[7] 坪倉和哉, 久保谷空史, 早苗昭尚, 大橋玲音, 小林邦和, Codenames のゲーム AI 実装に向けたヒント行為 の分類, 人工知能学会全国大会論文集, JSAI2022, 第 36 回, 2022
 早苗 昭尚 ${ }^{1}$ 加藤 勇護 ${ }^{2}$ 坪倉 和哉 1 小林 邦和 ${ }^{2}$ 1 愛知県立大学大学院 情報科学研究科 2 愛知県立大学 情報科学部 \{im222009, is211021,im212008\}@cis.aichi-pu.ac.jp kobayashi@ist.aichi-pu.ac.jp  