SAOのようなNPCだけの世界を作る - Part 2

はじめに

前回の記事では、NPCが自律的に行動し、環境に適応するシステムの基礎を紹介しました。
今回は、Ollama 3のEliza系統を活用した感情システムと会話システムの開発を行い、さらにNPCの行動をUnityに移行することを目指します。

また、NPCを自己進化型のAIとして構築し、学習と適応能力を持たせる方法についても解説します。

今回の目標

• Unity上でNPCの行動を制御する
• Ollama 3を活用した感情ベースの会話システムを実装する
• NPCが環境や相手によって行動を変化させる
• 自己進化型AIを導入し、NPCが成長するシステムを構築する

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1. UnityでのNPC行動制御

NPCの基本的な移動と行動をC#で実装します。

1.1 Unityの環境セットアップ

1. Unityをインストール（最新版推奨）
2. 新規プロジェクトを作成（3D環境推奨）
3. NPCController.cs を作成

1.2 NPCの移動スクリプト（C#）

using UnityEngine;
using System.Collections;

public class NPCController : MonoBehaviour
{
    public float speed = 2.0f;
    private Vector3 targetPosition;

    void Start()
    {
        SetNewTarget();
    }

    void Update()
    {
        MoveToTarget();
    }

    void SetNewTarget()
    {
        targetPosition = new Vector3(Random.Range(-10, 10), 0, Random.Range(-10, 10));
    }

    void MoveToTarget()
    {
        transform.position = Vector3.MoveTowards(transform.position, targetPosition, speed * Time.deltaTime);
        if (Vector3.Distance(transform.position, targetPosition) < 0.5f)
        {
            SetNewTarget();
        }
    }
}

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2. Ollama 3を活用した会話システム

Ollama 3のEliza系統AIを利用し、NPCが感情を持った会話を行うようにします。

2.1 Ollama 3のセットアップ

1. Ollama 3をインストール
2. Elizaモデルをロード
3. Pythonで会話システムを実装

2.2 NPCの感情システム（Python）

import ollama

class NPC:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.mood = "neutral"

    def chat(self, user_input):
        response = ollama.chat(model="eliza", messages=[
            {"role": "system", "content": f"NPCの感情: {self.mood}"},
            {"role": "user", "content": user_input}
        ])
        print(f"{self.name}: {response['message']}")
        self.adjust_mood(user_input)

    def adjust_mood(self, user_input):
        if "ありがとう" in user_input:
            self.mood = "happy"
        elif "嫌い" in user_input:
            self.mood = "angry"
        elif "さようなら" in user_input:
            self.mood = "sad"

npc = NPC("Alice")
npc.chat("こんにちは！")
npc.chat("ありがとう！")
npc.chat("嫌い！")

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3. UnityとPython（Ollama 3）を連携

3.1 UnityでPythonスクリプトを実行

1. PythonNet ライブラリを導入
2. UnityからPythonの会話スクリプトを呼び出す

3.2 UnityからOllama 3を呼び出す（C#）

using UnityEngine;
using System.Diagnostics;

public class NPCChat : MonoBehaviour
{
    public void TalkToNPC(string input)
    {
        ProcessStartInfo startInfo = new ProcessStartInfo()
        {
            FileName = "python",
            Arguments = "npc_chat.py " + input,
            RedirectStandardOutput = true,
            UseShellExecute = false,
            CreateNoWindow = true
        };

        Process process = new Process()
        {
            StartInfo = startInfo
        };

        process.Start();
        string response = process.StandardOutput.ReadToEnd();
        process.WaitForExit();

        UnityEngine.Debug.Log("NPC: " + response);
    }
}

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4. 自己進化型AIの実装

NPCがプレイヤーとの会話や経験から学習し、成長する仕組みを構築します。

4.1 強化学習を活用したNPCの成長（Python）

import random

class LearningNPC:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.experience = {}

    def learn(self, situation, response):
        if situation not in self.experience:
            self.experience[situation] = []
        self.experience[situation].append(response)

    def respond(self, situation):
        if situation in self.experience:
            return random.choice(self.experience[situation])
        else:
            return "分からないな..."

npc = LearningNPC("Eve")
npc.learn("挨拶", "こんにちは！")
npc.learn("挨拶", "やあ！")
npc.learn("質問", "それについては考えたことがないな。")

print(npc.respond("挨拶"))
print(npc.respond("質問"))

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今後の展望

• NPCが会話の内容を記憶し、個別の性格を持つようにする
• NPC同士が会話し、関係を築く機能を追加
• より自然な表情アニメーションを導入し、リアルな感情表現を実現
• NPCの行動が進化する自己学習型AIを強化

まとめ

今回は、

• UnityでNPCの行動を制御する方法
• Ollama 3のEliza系統を活用した会話システムの実装
• UnityとPython（Ollama 3）の連携方法
• 自己進化型AIの導入方法

を紹介しました。
次回は、NPCの記憶機能や学習機能をさらに強化し、より高度なAI世界を構築していきます！