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9000種類の紙のカードをAI（人工知能）による画像認識で判別する－－。コナミデジタルエンタテインメントの開発者2人が2018年8月23日、ゲーム開発者会議「CEDEC 2018」（コンピュータエンターテインメント協会主催）で講演し、技術開発の経緯を明かした。
コナミデジタルエンタテインメント制作支援本部技術開発部の岩倉宏介主査
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同社は、ユーザーがカードを集めて遊ぶ「遊戯王オフィシャルカードゲーム」の紙のカードを画像認識で判別できるシステムを開発した。現実世界でカードを出し合って遊ぶゲームだが、将来的にコンピュータゲームと連動できるようにして新しい遊び方を提案する狙いがある。
遊戯王のカードゲームは発売から20周年を迎え、既に9000種類以上のカードが出回っている。今から大量のカードにQRコードなどの識別方法を加えるのは不可能で、画像認識の活用を検討した。
当初開発したシステムでは、9000種類に上るカードの機械学習に20日間を要し、判別精度も50％程度にとどまった。「これでは使い物にならない。人間が目でカードを判別するのに比べて、何かが欠けていると考えた」（制作支援本部技術開発部の岩倉宏介主査）。
そこで行き着いたのが、「半透明合成学習」という手法である。カード画像をCGで制作し、2枚の異なるカード画像を半透明化したうえで合成。これを機械学習用の画像として使う。「半透明合成は予想外の効果があった」（制作支援本部技術開発部の木原直也スペシャリスト）。
コナミデジタルエンタテインメント制作支援本部技術開発部の木原直也スペシャリスト
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機械学習の所要時間は20日間から4～5日間程度に短縮し、判別精度もほぼ100％となった。半透明合成したカード画像は人の目では見分けにくいが、コンピュータにとってはかえってカードの特徴が際立ち、処理効率が高まったとみている。
