コンピュータゲームにおける人工知能（コンピュータゲームにおけるじんこうちのう）は、コンピュータゲームにおいて、ノンプレイヤーキャラクター (NPC) の振る舞いに知能があるかのような錯覚を生み出す技法である。主な技法は人工知能 (AI) の既存技術を活用したものである。しかしゲームAIと呼ぶ場合、制御理論・ロボット工学・コンピュータグラフィックス・計算機科学全般の技法を含む様々なアルゴリズムを指して使われることが多い。

ゲームAIはユーザーから見て知性が感じられるか、ゲームプレイが心地よいかに集中しているため、通常のAIとは手法が大きく異なる。ワークアラウンドやチート（ずる）は許容されており、コンピュータと人間の対戦形式の場合、人間側が公平さを感じるよう調整が必要である。例えばファーストパーソン・シューティングゲームの場合、NPCは人間の能力を超えた完璧な射撃もできるが、それでは公平さが感じられなくなる。
歴史

ゲームプレイはAIの初期から研究対象となっていた。初期のAIの例として、ニムというゲームをコンピュータ化したものがあり、1941年に開発され、1942年に発表された。ポンの30年以上前、当時の最先端技術を使ったゲームだが、比較的小さい箱型のゲームであり、ニムの熟練プレーヤーにも普通に勝てるレベルだった[1]。1951年、マンチェスター大学の Ferranti Mark 1 を使い、クリストファー・ストレイチーがチェッカープログラムを、Dietrich Prinz がチェスプログラムを開発した[2]。他にもアーサー・サミュエルがチェッカーのプログラムを1950年代中ごろから1960年代にかけて発展させ、最終的には腕のいいアマチュアと互角に戦えるレベルを達成した[3]。チェッカーやチェスに関しての最高到達点は、1997年にIBMのディープ・ブルーがガルリ・カスパロフに勝ったことである[4]。1960年代から1970年代初めにかけての初期のテレビゲームとして、「スペースウォー!」、「ポン」、「ガッチャ」(1973) などがあるが、それらは論理回路で実装され人間同士が対戦する形式であり、AIとは無縁だった。

シングルプレーヤーでゲーム内の敵と戦う形式のゲームは1970年代に登場しはじめた。アーケードゲームでの初期の例として、「スピードレース」（1974年、タイトーのレースゲーム）、Qwak（1974年、アタリのガンシューティングゲーム）、Pursuit（1975年、アタリの戦闘フライトシミュレータ）などがある。テキストベースのコンピュータゲームでは1972年に Hunt the Wumpus や Star Trek[5]といったゲームにコンピュータの操る敵が登場している。敵の動きは予め格納されたパターンに基づいている。マイクロプロセッサが使われるようになるとより多くの計算が可能となり、動きのパターンにもランダムな要素が加えられるようになっていった。GLtron では、ライトサイクルを操って最後まで生き残ることを目指す。

アーケードゲームの黄金時代（英語版）には、「スペースインベーダー」(1978) の成功によってAIが操る敵というアイデアが大いに一般化された。「スペースインベーダー」ではAIを使って徐々に難易度が上がるようにし、別個の動きのパターンを可能にし、プレーヤーの入力に基づいてハッシュ関数でゲーム内イベントを生成していた。「ギャラクシアン」(1979) では敵の動きのパターンがさらに複雑化・多様化し、編隊から個々の敵が飛び出すような動きも実現した。「パックマン」(1980) では迷路ゲームにAIパターンを導入し、それぞれの敵に異なる個性を与えている。「空手道」(1984) では対戦型格闘ゲームにAIパターンを導入したが、AIが貧弱だったためすぐに第2版が登場した。「ファーストクイーン（英語版）」(1988) は戦術アクションRPGで、AIが操るキャラクター群（ゴチャキャラ）がリーダーに従うシステムを導入した[6][7]。コンピュータRPG「ドラゴンクエストIV 導かれし者たち」(1990) では、戦闘の際のNPCの行動を自動化するAI戦闘において「作戦」システムを導入し、NPCの行動を制御できるようになった。この方式はアクションロールプレイングゲームのジャンルでは「聖剣伝説2」(1993) で導入されている。ロボットが人に操作されずに”考え”、ボールを奪いにいく（ロボカップ）

「マッデンNFL」、Earl Weaver Baseball、Tony La Russa Baseball といったスポーツゲームは、特定の有名人の指導・監督スタイルをコンピュータ上で再現するのにAIを利用している。その後のスポーツゲームでは、AIの変数群をユーザーが調整することで、好みの指導・監督スタイルを設定できるようにしている。

1990年代には新たなゲームのジャンル群が出てきて、有限状態機械などのAIツールの利用が促進された。リアルタイムストラテジーゲームは、多数のオブジェクト、不完全な情報、経路探索問題、リアルタイムでの意思決定、経営計画などといった事柄をAIに扱わせた[8]。しかし、初期のその手のゲームにはAIに関連して様々な問題があった。例えば「ヘルツォーク・ツヴァイ」(1989) の経路探索とユニット制御のための3状態機械はほとんどうまく機能しなかった。また Dune II ではプレーヤーの基地を最短コースで攻撃し、ゲーム上知りえないはずの情報に基づいて行動することで知られていた[9]。このジャンルのAIはその後洗練されていった。

その後、創発などのボトムアップ的AI技法を採用するゲームも登場。「ブラック&ホワイト」では、プレーヤーの動きをボトムアップ的AIで評価している。Facade (2005) は、NPCと自然言語（英語）で対話することをゲームの中心に据えている。

ゲームは人工知能開発の環境を提供し、そこからゲームを超えた潜在的用途も生まれてきた。例えば、「ジェパディ!」というアメリカのクイズ番組で人間に勝利したコンピュータ「ワトソン」や、サッカーをロボットにプレイさせるロボカップなどもある[10]。
利用

ゲームAIは多種多様なゲームで利用されている。最も明らかな利用例はゲーム内のNPCの制御だが、今ではスクリプティングが最も一般的な制御方法となっている。経路探索（英語版）でもAIはよく利用されており、リアルタイムストラテジーゲームでよく見られる。経路探索とは、NPCがマップ上のある地点から別の地点へと移動する経路を求めることで、地形や障害物、さらに時には「戦場の霧」を考慮する。経路探索をさらに発展させたナビゲーションもゲームAIのサブフィールドであり、NPCにその環境内で誘導する機能を与え、他者（他のNPCやプレーヤー）との衝突を避けつつターゲットまでの経路を探させたり、他者と協調させたりする。ゲームの難易度をプレーヤーの技量に基づいてリアルタイムに調整する動的ゲーム難易度調整（英語版）もゲームAIを利用することがある。