# コードネームピクチャーズにおける ヒント決定アルゴリズムの提案と実装

大橋玲音 1 坪倉和哉 2 鈴木丈慈 1 坪井辰馬 1 小林邦和 ${ }^{1}$
1 愛知県立大学情報科学部 2 愛知県立大学大学院 情報科学研究科
\{is211014, im212008, is211046, is211053\}@cis.aichi-pu.ac.jp
kobayashi@ist.aichi-pu.ac.jp

## 概要

本研究では，不完全情報ゲームの一つであるコー ドネームピクチャーズをプレイするアルゴリズムの 実装を行った.コードネームピクチャーズは, 画像理解と自然言語理解を介した意図の伝達を行うゲー ムである．そのため，アルゴリズムの実装は，挑戦的なタスクであり, 人間の認知行動の理解にも繋が る. 提案手法では, イメージキャプショニングと翻訳により画像を文章に変換する方法を検討した。そ の結果は, 提案手法では人間のプレイ能力に及ばな いことがわかったが，一部人間と同様のプレイ能力 を発揮した. 本成果は, 今後のコードネームピク チャーズの研究に役立ち, 画像と自然言語の融合的理解を進めるものである.

## 1 はじめに

人工知能技術の発展により, 将棋や囲碁といった 完全情報ゲームでは，すでに人間の能力を凌駕する 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，より複雑なタスクである不完全情報ゲームを対象とした研究 $[1,2]$ が進められて いる.

完全情報ゲームとは異なり, 不完全情報ゲームで は，ゲームを行う上で必要な情報全てが明らかに なっているわけではない. 不完全情報ゲームの中に は，他プレイヤとコミュニケーションを行い，自身 の持つ情報を伝えたり, 他プレイヤから必要な情報 を引き出すようなゲームもある。例えば，人狼ゲー ムでは, 他プレイヤとの会話に基づき, 交涉や欺瞞 を行う必要がある。 また, Hibana のように, 会話で はなく, ルールに基づく行動によりタスク成功に必要なヒントを伝えるゲームもある。これらのゲーム は，限られた行動の範囲の中で，自身の意図を他プ
レイヤに伝える能力が必要となる．そのため，この ようなコミュニケーションを伴う不完全情報ゲーム の研究を行うことで, 高度なコミュニケーションの 理解につながる.

本研究では, 不完全情報ゲームの中でも, コー ドネームピクチャーズを扱う。コードネームピク チャーズのルールについては 2 章で詳述するが, 絵 が描かれたカードにヒントとなる単語を付与する“ スパイマスター”と，スパイマスターから与えられ た単語からスパイマスターの意図するカードを選択する “諜報員”に分かれて行うゲームである。そ のため，スパイマスターは，カードに描かれた絵か ら適切な言葉を抽出し, 意図するカードを諜報員に 適切に選択してもらう必要がある。一方で, 諜報員 は，スパイマスターの意図を波み取り，適切にカー ドを選択する必要がある。このように，コードネー ムピクチャーズでは, 画像理解と自然言語理解を介 した意図の伝達を行うことが求められる.

コードネームピクチャーズと類似したゲームと して，コードネームと Dixit が挙げられる。コード ネームピクチャーズはコードネームから派生した ゲームである.コードネームピクチャーズはカード に絵が描かれているのに対して，コードネームは， カードに単語が描かれている.コードネームを扱っ た先行研究はいくつか存在するが $[3,4]$, コードネー ムピクチャーズでは, 自然言語理解だけなく, 画像理解も必要となる. また, Dixit はイラストが描か れたカードと言葉によるヒントを用いてゲームを 行うため, Dixit の先行研究 [5] はコードネームピク チャーズの研究にも役立つ. しかし, Dixitにおけ るヒントは，推測者全員にカードを当てられず，一部の推測者のみに当てもらう必要があるため，コー ドネームピクチャーズとはヒントの出し方が異な

図 1 コードネームピクチャーズの場の例

図 2 コードネームピクチャーズの色の割り当ての例 (4 × 5 の各タイルに色が割り当てられており, 各タイルは 図1の各カードに対応している)

る1).コードネームピクチャーズでは, 味方プレイ ヤと協力する必要があるため, 味方のプレイヤに単語を用いて意図を伝える能力が求められる。

これまで，コードネームピクチャーズを扱った 研究は存在しない. そのため, 本研究では, コード ネームピクチャーズの研究の第一歩として，スパイ マスターのヒントに着目し，ヒントを決定するアル ゴリズムのベースライン実装と人間のスパイマス ターにより作成されたヒントとの比較を行う.

以降，2 章では，コードネームピクチャーズの ルールを説明する． 3 章では，スパイマスターのヒ ント決定アルゴリズムについて述べ， 4 章で評価を 行う。最後に本稿をまとめる.

## 2 コードネームピクチャーズの ルール

本章では，コードネームピクチャーズのルールに ついて説明する。コードネームピクチャーズでは, スパイマスター一人と諜報員一人以上からなる 2 チームに分かれる.場には 20 枚の絵（図 1）が書か


れたカードがあり，それらのカードには先攻チーム のカード 8 枚 (青色), 後攻チームのカード 7 枚（赤色), 暗殺者のカード 1 枚 (黒色)，一般人のカード 4 枚（肌色）が割り当てられている (図2). スパイマ スターは上記のカードの色の割り当てを知っている が，諜報員は色の割り当てを知ることはできない. また，カードに描かれた絵はスパイマスターと諜報員の両方から見ることができる．スパイマスターは 自分のチームの諜報員へ向けてヒントを提示，諜報員はスパイマスターから提示されたヒントをもと に自分のチームのカードを推測して選択する。これ をそれぞれのチームで交互に繰り返し，先に自分 のチームのカードをすべて取ったチームが勝ちと なる.

スパイマスターが提示するヒントは正解の絵を連想させ，ヒントとカードの絵柄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.例えば，「あ」から始まる物の絵柄 3 枚のヒントと して「あ」は使用することができない。また，スパ イマスターはヒントのほかに諜報員に取ってほし いカードの枚数を指定できる。諜報員はスパイマス ターが指定した枚数よりもさらに一枚まで多くとる ことができる．これは前のヒントのカードをとり逃 した場合に役に立つ.

諜報員はスパイマスターのヒントを元に，同じ チームの諜報員と相談しながら正解だと思うカード を選ぶ。選んだカードが自分のチームのカードの場合, さらにもう一枚とるか否か選ぶことができる.選んだカードが一般人または相手のチームのカード 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、スパイマスターは相手 チームより先に自分のチームの諜報員に自分のチー ムのカードをすべてとらせるために，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，スパイマスターはカードに描かれ た絵から関連する語を抽出し, 他のカードとの関係 も考慮した上でカードの推測に効果的なヒントを 提示する。また，諜報員はヒントとなる単語をもと に，単語が示している絵の描かれたカードを選択す る必要がある．そのため，コードネームピクチャー ズは，高度な画像理解と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

画像(イラスト)

(1)イメージキャプショニング

“a picture of a bus”英語のキャプション

(2)翻訳 (英語 $\rightarrow$ 日本語)

“バスの写真” 日本語のキャプション

(3)翻訳文章から単語を選択

“バス” 単語

図 3 ヒント決定アルゴリズムの概要

画像処理と自然言語処理の両方が必要な融合タスク と言える。

## 3 ヒント決定アルゴリズム

この章では，ヒント決定アルゴリズムについて説明する．アルゴリズムの概要を図 3 に示す。はじめ に，コードネームピクチャーズで用いられるカード に対してイメージキャプショニングを行い，その カードを説明する文章を得る，イメージキャプショ ニングとは，画像に対して文章の説明を生成する技術であり，イメージキャプショニングを行う際に用 いたモデルは OFA [6] である. その後, 得られた文章を英語から日本語へ翻訳する。翻訳には Python ライブラリ googletrans ${ }^{2}$ を用いた.

コードネームピクチャーズではヒントとして用い れるのは一語の単語である.そのため, 翻訳された 文章から単語を選択する。まず，日本語形態素解析 エンジンである $\mathrm{MeCab}^{3)}$ を用いて，翻訳文章を単語 に分割する。言語のみを用いるコードネームの研究 において, ヒントとして用いられる単語は名詞が最 も高い (名詞: $74.7 \%$, 動詞: $13.1 \%$, 形容詞: $12.1 \%$ )こ とが報告されている [4]. そのため, 翻訳文章の単語 のうち, 名詞をヒントの候補単語とした。ここで,代名詞はカードを推測するための情報を持たないと 考えられるため, 代名詞は除いている。また，翻訳

2) https://pypi.org/project/googletrans/

3) https://taku910.github.io/mecab/文章を人手で確認したところ,「○○の絵」,「○○ のイラスト」,「○○の写真」といった文章が多かっ た.「絵」,「イラスト」,「写真」の 3 単語は, カード の推測に役立たない $(\bigcirc \bigcirc$ 部分に情報が含まれ る）ため, これらの 3 単語もヒント候補から取り除 いた.このように選択したヒントとなる単語の候補群から単語を無作為に選択することでヒント単語を 決定した.ここで, 上記の方法でヒントの候補群が 空となる場合には，動詞または形容詞から単語を無作為に選択した。動詞または形容詞も含まれない場合は，全単語から 1 つ単語を無作為に選択する。

## 4 評価

本章では, 人間が作成したヒントと前章で述べた 手法で選択されたヒントの比較を行うことで，提案手法の評価を行う。

## 4.1 評価方法

コードネームピクチャーズのカード全 280 枚から 無作為に 50 枚選択し, それらのカードに対して評価を行う．まず，前章で述べた手法により各カード に対してヒント単語を決定する。また, 複数名のヒ ント作成者（大学生 2 名）により, 各カードに対し て, カードの絵を表現するヒント単語を決定した。 その後, 作成者とは別の評価者（大学生 2 名）が, カードとヒント単語を見て，ヒントが適切かを 1 （不適切）から 5 （適切）の 5 段階で評価を行った.

## 4.2 評価結果

人間と提案手法により作成したヒントの両方に対 して，そのヒントがどの程度適切かを 1 (不適切) から 5 (適切) の 5 段階で評価した。その結果, 人間と提案手法が作成したヒントの評価値の平均は, それぞれ 4.90 と 2.22 であった. 度数分布表を図 4 に示す. 図から, 人間によるヒントは大半が適切,提案手法は半数が不適切と評価された。また，人間と提案手法によるヒントの評価をウィルコクソ ンの符号付順位検定を用いて比較すると, $p$ 值は $1.28 \times 10^{-8}$ であった. このことから, 人間が作った ヒントの評価と提案手法によるヒントの評価との間 には，平均值に有意な差があるといえる．したがっ て, 人間が作ったヒントは提案手法によるヒントよ り適切であるといえる. しかしながら, 人間と提案手法が同じ単語である場合も確認されたことから，部分的には提案手法は人間と同様のヒントを作成す

図 4 人間が作成したヒントと提案手法により作成したヒ ントの適切性（1 が不適切, 5 が適切)

図 5 イメージキャプショニング，および翻訳の適切性の 評価 (1 が不適切, 5 が適切)

る能力があることが確認された。提案手法によるヒ ントが人間によるヒントと比較して点数が著しく低 い結果となった理由としては, イメージキャプショ ニング，または翻訳が適切に行われなかったことが 原因だと考えられる。

この原因を調査するため，コードネームピク チャーズの 280 枚のカードに対して，イメージキャ プショニングと翻訳を行って得た説明文章に対し て, 評価者 1 名が説明文の妥当性を 5 段階 (1 が不適切, 5 が適切) で評価した。その結果（図 5), 約 $1 / 4$ の説明文章は適切（5 点）と判断されているが,約半数のカードが不適切（1 点）と判断された.こ の結果から，イメージキャプショニングまたは，翻訳の精度が十分でないことがわかった.

## 5 おわりに

本研究では，コードネームピクチャーズの研究の 第一歩として, スパイマスターのヒントに着目し, ヒントを決定するアルゴリズムを提案した。人間と 提案手法により作成したヒントを人手で評価した 結果, 人間のヒントの方が適切であることがわかっ た. 提案手法が劣る結果となった原因として，イ メージキャプショニング，または翻訳の精度が悪い ことが考えられるため, 今後は，イメージキャプ ショニングと翻訳の精度を向上させる. 具体的に は，コードネームピクチャーズの多義的なイラス 卜に対して, 適切に説明文章を生成できるように， キャプショニングモデルのハイパーパラメータの調整を行うことが挙げられる.

また, 本研究ではタスクの単純化のため, 1 枚の カードのみに対してヒントを作成したが，コード ネームピクチャーズでは複数枚のカードに対して 1 つのヒントを作成することが可能である.そのた め, 複数枚の絵に共通する要素を抽出し, それをヒ ントとして提示する能力が求められる。今後は複数枚の絵に対してヒントを作成する手法の検討も行 う. 将来的には, ヒントからカードを推測するプレ イヤー（諜報員）の実装も行い，人間とゲームをプ レイできる人工知能システムを作成する.

## 参考文献

[1] 片上大輔, 烏海不二夫, 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 (<特集>エンターテイ メントにおける ai). 人工知能, Vol. 30, No. 1, pp. 65-73, 2015.

[2] 大澤博隆. Hanabi コンペティション一不完全情報下における相互協力一. 人工知能, Vol. 35, No. 3, pp. $385-389,2020$.

[3] Catalina Jaramillo, Megan Charity, Rodrigo Canaan, and Julian Togelius. Word Autobots: Using Transformers for Word Association in the Game Codenames. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment, Vol. 16, No. 1, pp. 231-237, October 2020. Number: 1.

[4] 坪倉和哉, 久保谷空史, 早苗昭尚, 大橋玲音, 堀川裕真,小林邦和. コードネームのゲーム 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, Vol. JSAI2022, 2022.

[5] 岩田航季, 鈴木麗需, 有田隆也. 連想カードゲーム Dixit の AI プレイヤー作成による人間の認知への アプローチ. 人工知能学会全国大会論文集, Vol. JSAI2020, 2020.

[6] Peng Wang, An Yang, Rui Men, Junyang Lin, Shuai Bai, Zhikang Li, Jianxin Ma, Chang Zhou, Jingren Zhou, and Hongxia Yang. Ofa: Unifying architectures, tasks, and
modalities through a simple sequence-to-sequence learning framework, 2022.
 大橋玲音 1 坪倉和哉 2 鈴木丈慈 1 坪井辰馬 1 小林邦和 ${ }^{1}$ 1 愛知県立大学情報科学部 2 愛知県立大学大学院 情報科学研究科 \{is211014, im212008, is211046, is211053\}@cis.aichi-pu.ac.jp kobayashi@ist.aichi-pu.ac.jp  