AI要約ペアワイズ比較と深層学習を用いてポケモンキャラクターの魅力度を定量化。ユーザー評価データから機械学習モデルで全組み合わせのポケモン比較値を推定。キャラクター設計とマーケティングへの応用を実証。

AI要約転移学習を用いたポケモン画像分類研究。MobileNetV2とEfficientNetB0の事前学習済みモデルで150種のポケモンを分類。Kaggleデータセットを使用して実装された。

AI要約KerasとTensorFlowを用いたポケモン画像分類研究。ポケモンキャラクター画像データセットにDenseNet-201を適用。データ拡張で過学習を抑制し、テストセットで96.75%の精度を達成。

AI要約ビデオゲームのアートディレクター業務を代行するAIシステムの設計研究。ゲーム開発者のデザインプロセス分析を経て、変分オートエンコーダ（VAE）を用いた生成的手法を採用する。ポケモン画像を用いた実験で肯定的な結果を得ている。