情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

　本発表では、人狼ゲームにおける会話のデータから発言者の役職を推定する手法を提案するとともに、その結果から人狼ゲームにおける会話の内容を考察する。
　近年の完全情報ゲームでは計算機が優れたアルゴリズムで人間に勝利をしているものの、不完全情報ゲームではまだ十分な成果はあげられていない。本稿では、不完全情報ゲームの一つである人狼ゲームを対象とし、その手始めとして会話の言葉使いの傾向からその役職を推定することを試みる。複数の役職の会話をトピック解析することで、今までは目に見えなかった言葉が持つ側面と役職の会話の特徴を見つけ出す。統計的なデータから高い精度で役職が推定できることを示し、その傾向を述べる。