「信長の野望 Online」専用のAIを構築する場合、以下の流れで実現可能です。
1. 目標の設定
まず、AIの用途を明確にする。
- 質問応答AI：ゲームの仕様、装備、英傑などの情報を回答する
- 推薦AI：英傑の組み合わせや陣形を提案する
- データ分析AI：ゲーム内経済やプレイヤー動向を分析する
2. クローリング対象の選定
「信長の野望 Online」に関するサイトだけをデータソースにする。
想定されるサイト
- 公式サイト
- https://www.gamecity.ne.jp/nol/
- 公式のニュースやパッチノート、イベント情報を収集
- 個人サイト・ブログ
- 掲示板・SNS
3. クローリングとデータ整理
対象のサイトを巡回し、ゲーム関連の情報を収集する。
データの取得方法
- HTML解析：サイトの情報を取得（BeautifulSoup、Scrapyを利用）
- API活用：Twitter / X のハッシュタグ投稿を収集
- RSSフィード：ブログやニュースサイトの最新情報を自動取得
データの整理
- 不要な情報の除去（広告、コメント、無関係な内容）
- タグ付け（「英傑」「スキル」「装備」「戦闘指南」など）
- データベース化（JSON, MySQL, Elasticsearch など）
4. AIの学習と構築
収集したデータを使い、AIを学習させる。
モデルの選定
- 質問応答系 → GPTベース + 自作データ
→ 「Retrieval-Augmented Generation（RAG）」で検索 + 生成 - 推薦AI → ルールベース + 機械学習（プレイヤーの選択履歴を学習）
- データ分析AI → クラスタリング（プレイヤー傾向分析）や時系列予測（ゲーム内経済分析）
実装例
- 「英傑の組み合わせ最適化AI」 → 陣形と因縁発動ルールを考慮して組み合わせを提案
- 「パッチ解析AI」 → 公式パッチノートを解析し、変更点を要約
- 「経済分析AI」 → 市場価格データを分析し、アイテムの相場予測
5. AIの提供方法
- チャットボット
- Discord bot / LINE bot
- サイト内のAIチャット
- データベースAPI
- 検索可能な攻略サイト
- プレイヤー用ツール
- 陣形シミュレーター
- スキル相性診断
6. メンテナンスと拡張
- 定期クローリング（新情報の自動更新）
- ユーザーのフィードバック収集
- 新機能の追加（例えば、パーティ構成の自動提案）
実現のための課題
- サイト側の利用規約：クローリングが許可されているか確認
- データ更新の頻度：手動 or 自動更新の仕組みを作る
- 運用コスト：サーバー代、API利用料など
▶ 次のステップ
- どの機能から優先して作るか決める
- 具体的なクローリング対象を確定する
- 初期データを収集し、試作モデルを作る
