ユーティリティAI
取りうる行動それぞれを効用関数で採点し、最高点を選ぶ(または上位候補から重み付きで抽選する)意思決定モデル。
ビヘイビアツリーの離散的な分岐とは違い、ユーティリティAIは体力・距離・弾薬・脅威といった関連要素を、レスポンスカーブを通して0〜1の数値に写す。各行動のスコアは判断のたびに再計算され、最高点が勝つ。結果は滑らかで段階的だ。状況がしきい値を越えるとエージェントが目標を切り替えるが、その遷移を誰かが個別に書く必要はない。
最もよく知られた例が『ザ・シムズ』(2000年)の欲求システムで、Dave Mark は一連の GDC 講演でこの手法を「Infinite Axis Utility System」として体系化した。強みは拡張性で、古い行動に手を入れずに新しい行動を足せる。ただしカーブの調整は慎重に行わないと、エージェントが毎回同じ選択に張り付いてしまう。