ボードゲーム制作ゲームエンジンエキスパートモデル

ボードゲーム専用ゲームエンジン∞(infinity)エキスパートモデル

初めに
これを読んでいるのはすでに公開した「∞(infinity)」(以下∞と訳す)を見た人だと思う。
このゲームエンジンは僕個人から見ればシンプルでわかりやすく出来ていると思う。
だがこれにももちろん上位互換がある。
それがこのエキスパートモデルである。
まず前提として∞を使って簡単なゲームを1つでも作っている方、もしくはすでに別の方法でもボードゲームを作っている方がターゲットだ。
まだ読んでない方は以前の∞を読んでいただきたい。
では紹介へと続こう。

このエンジンの特徴・特性

このエンジンは∞の上位互換であることは確かだが構造は全くの別物である。
主な手法としては∞の後半で紹介した代入法を多用する。
つまりこのエンジンはより複雑かつ処理が重たいゲームを作るのに適しているということだ。
いくつか共通のデータさえ作ってしまえばそれらを繋げるだけで済むからだ。
だが繋げる方法が今回は異なる。
線で繋ぐのではなく立体だからだ。
この方法のメリットはテーマもシステムもまとめて管理できるところ、そして線で管理するよりも立体の方が複雑化した構造を理解しやすいからだ。
わかりやすくなるように以前の∞の部分と比較しながら紹介をする。
その前にエンジン名だがこのエンジンは"Cube brain"(立方体型脳)だ。
では解説をする。

"Cube brain"(立方体型脳)の構造

まずは∞ではコアと呼んでいた部分だがここでは"メインキューブ"とする。
このメインキューブの中にはすでに∞で作っておいたゲームの主な基礎処理を入れておく。
こうすることで複雑化を防ぎ構成を圧縮することができる。
次は基礎処理とは違う外部要因や他分野の処理を∞の構成に基づきデータ化した後に"サブキューブ"というキューブを作成しそこに保存する。
そしてメインキューブとサブキューブをくっつけることで相互関係を構築して紐付けを行う。
こうすることによりたった2つのキューブで複雑化されたデータ2つが結合できるためわざわざ∞の時みたいに線を延長したり追加しなくてもキューブの中にデータを入れて横付けするだけで簡単に調整ができるようになる。
またキューブの名前を自分で理解しやすい名前に変更すればどのキューブがどのような機能かがすぐにわかるという利点もある。
欠点といえばシンプルなものを作るのには適さないことと、初めに複雑化したデータを作らなければいけないことぐらいだ。
だが複雑化されたデータを圧縮し隣同士になるように配置するだけで簡単に構築できるので慣れれば簡単に複雑な処理が並行して使える。
またこのキューブもある程度利用可能な仕組みを作れば一部をコピーして利用することも可能である。
これにより複雑になりがちなゲームのデバッグなども見直しが楽になるし、データ化した時点でテストを行えばミスも少なくなりデバッグの短縮に繋がるだろう。
そして1つポイント。
メインキューブは1つ以上あってもいい。
メインキューブとサブキューブの配置の仕方で階層ごとにジャンルを分けておけばより有効活用ができる。
例えばRPGでプレイヤーと敵キャラクターの設定をするとき、メインキューブaにプレイヤー情報、サブキューブa1〜8に装備や経験値、アイテムなどの情報を入れておく。
この1つの階層でプレイヤーデータは管理できるし他の作品にも数値などを変えれば転用できるようになる。
そしてメインキューブbに敵の共通情報を入れてサブキューブb1〜8にドロップ情報や経験値などを入れ込めばこの階層をコピーまたは強化することで簡単に別の敵にも対応できるようになる。

まとめ
このエンジンを使えば今までではできなかったゲームなどのシステム構築なども容易にできるようになる。
ただ忘れてはいけないことがある。
それは前提条件である∞の代入法を主軸とすることだ。
このエンジンも代入法の一部ではあるが圧縮できる数が違うため今回別のエンジンとして作成したわけである。
よってこれは難易度は高く間違えるとどこをどう間違えたのか1から探らなくてはいけないというリスクもある。
今回は∞のエキスパートモデルを紹介した。

こちらも番外編です！
読んでいただきありがとうございます😊
次はヒーリングボードゲームの制作を載せます！