UnityでAIを実装！ビヘイビアツリーと状態マシンで賢いNPCを作る方法

🏁 はじめに

ゲームの中で、まるで自分で考えているように動く「敵キャラ」や「仲間NPC」を見たことがありますよね？
それを実現しているのが、AI（人工知能）です。Unityでも、スクリプトや専用ツールを使って“賢く動くキャラクター”を作ることができます。

AIと聞くと難しく感じるかもしれませんが、仕組みを分解すれば意外とシンプル。
基本となるのは「状態マシン（FSM：Finite State Machine）」と「ビヘイビアツリー（Behavior Tree）」の2つです。

状態マシンは、キャラが今どんな状態なのかを管理するための仕組み。
たとえば「巡回中 → 敵を発見 → 追跡中 → 攻撃中 → 逃走中」といった行動を整理してくれます。
一方で、ビヘイビアツリーは木の枝のような構造で、AIの“思考の流れ”を整理する方法です。
この2つをうまく組み合わせることで、自然でリアルなNPCの行動が実現できます。

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1. 状態マシン（FSM）の基本とUnity実装手順

まずはAIの基礎となる「状態マシン（State Machine / FSM）」から見ていきましょう。
状態マシンとは、キャラクターが持つ「行動状態」を定義し、その状態を条件に応じて切り替える仕組みのことです。

たとえば、敵キャラの行動を考えるとこんな感じです👇

• 巡回中（Patrol）
• プレイヤーを発見！（Alert）
• 追跡中（Chase）
• 攻撃中（Attack）
• 逃走中（Flee）

このように、状態マシンは「状態」と「遷移（Transition）」をセットで管理することで、キャラクターの思考をシンプルに整理できます。
Unityでは、アニメーション制御にも同じ考え方（Animator Controllerのステートマシン）が使われています。

🧩 状態マシンの特徴

• 処理が明確で管理しやすい：どの状態で何をしているのかがひと目で分かります。
• 軽量で動作が安定：小規模なAIやシンプルな敵キャラに最適です。
• デメリット：状態数が増えると遷移が複雑になり、管理が大変になります。

小規模なAIではFSMだけでも十分ですが、行動パターンが増えてきたら、次に紹介するビヘイビアツリー（Behavior Tree）を組み合わせると便利です。

🛠 Unityでの実装手順

1. 状態を定義する
   public enum EnemyState { Patrol, Alert, Chase, Attack, Flee }
   こんなふうに列挙型（enum）を使って状態名を定義します。
2. スクリプトを作成する
   プロジェクトウィンドウで右クリック → 「Create」→「C# Script」を選択し、EnemyAIと名付けましょう。
   このスクリプトで現在の状態（currentState）を管理します。
3. 状態ごとの処理を書く
   Update()内で switch (currentState) を使い、各状態に応じた関数を呼び出します。
   条件を満たしたら currentState を次の状態へ切り替えます。
4. スクリプトを敵キャラにアタッチ
   作成したスクリプトを敵キャラクターにドラッグ＆ドロップでアタッチし、
   インスペクターからプレイヤーのTransformなどを設定します。

// 簡単な例
using UnityEngine;

public class EnemyAI : MonoBehaviour
{
    public enum EnemyState { Patrol, Alert, Chase, Attack, Flee }
    public EnemyState currentState = EnemyState.Patrol;
    public Transform player;

    void Update()
    {
        switch (currentState)
        {
            case EnemyState.Patrol:
                Patrol();
                break;
            case EnemyState.Chase:
                Chase();
                break;
            case EnemyState.Attack:
                Attack();
                break;
        }
    }

    void Patrol()
    {
        // 巡回中の動作
        Debug.Log("巡回中...");
        // プレイヤーを発見したら状態変更
        if (Vector3.Distance(transform.position, player.position) < 5f)
            currentState = EnemyState.Chase;
    }

    void Chase()
    {
        Debug.Log("追跡中...");
        transform.position = Vector3.MoveTowards(transform.position, player.position, Time.deltaTime * 2f);
        if (Vector3.Distance(transform.position, player.position) < 1.5f)
            currentState = EnemyState.Attack;
    }

    void Attack()
    {
        Debug.Log("攻撃中！");
    }
}

このように、状態マシンを使うと「今なにをしているか」を明確に分けて制御できるため、バグの原因を減らせます。
特にアクションゲームやステルス系の敵AIなどにぴったりです。

もっと柔軟に管理したい場合は、状態ごとにクラスを分ける「ステートパターン」を使うのもおすすめです。
また、次に紹介するビヘイビアツリーと組み合わせることで、さらに自然なAIを構築できます。

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2. ビヘイビアツリー（Behavior Tree）の仕組みとUnityでの構築方法

状態マシン（FSM）に慣れてきたら、次のステップとしておすすめなのが「ビヘイビアツリー（Behavior Tree）」です。
ビヘイビアツリーは、NPCの行動を木構造（ツリー構造）で整理する考え方で、より複雑なAIの判断をわかりやすく制御できます。

たとえば、「敵を見つけたら追跡 → 攻撃 → 見失ったら巡回に戻る」といった一連の動作を、ツリーの枝のように順番づけて表現します。
状態マシンよりも柔軟で、条件分岐や再試行処理をスマートに管理できるのが特徴です。

🌿 ビヘイビアツリーの基本構造

• ルートノード（Root）：AIのエントリーポイント。ここから処理が始まります。
• コンポジットノード（Composite）：処理の流れを制御するノードです。
  
  • Selector（選択ノード）…子ノードを順番にチェックして、最初に成功したものを採用。
  • Sequence（シーケンスノード）…全ての子ノードを順番に実行。途中で失敗すると終了。
• デコレーターノード（Decorator）：子ノードの動作を修正したり、繰り返し実行を制御します。
• リーフノード（Leaf）：実際の行動を記述する部分。
  
  • Action（アクションノード）…攻撃・移動などの具体的な行動を実行。
  • Condition（条件ノード）…「敵が見える？」「体力が少ない？」などの判断を行います。

このようにツリー構造にすることで、「どの条件でどんな行動を取るか」を直感的に整理できます。
FSMでは状態が増えると複雑になりがちですが、BTなら行動の追加・変更がしやすいのがメリットです✨

🆚 状態マシンとの違い

比較項目	状態マシン（FSM）	ビヘイビアツリー（BT）
構造	状態＋遷移で構成	ツリー構造で階層管理
記述方法	明示的に遷移を記述	条件分岐をノードで表現
メリット	シンプルで軽量	複雑なAIを整理しやすく拡張性が高い
おすすめ用途	敵の単純な挙動	戦闘AI・探索AIなど高度なNPC

🧩 Unityでの構築方法

Unityでビヘイビアツリーを実装するには、アセットストアのツールを活用するのが圧倒的に効率的です。
特に以下の2つは世界的にも人気の高いツールです👇

• Behavior Designer Pro – DOTS対応：ビジュアルエディタでノードをドラッグ＆ドロップするだけでAIを構築可能。
• NodeCanvas：状態マシン（FSM）とビヘイビアツリーを1つのエディタで統合できる多機能ツール。

どちらもノードを「線でつなぐだけ」で思考フローを作成できるため、コードを書く必要がありません。
初心者でも感覚的にAIを設計できるので、開発スピードが大幅にアップします💡

🧠 簡単なビヘイビアツリー構築例

1. シーンにNPCを配置
   Hierarchyで「右クリック → 3D Object → Capsule」を選び、NPCのモデルを作成します。
   「NavMeshAgent」をアタッチしておきましょう。
2. Behavior Designerを導入
   アセットストアからインポート後、「Add Component」→「Behavior Tree」を追加します。
   インスペクターに「Behavior Tree Editor」が表示されます。
3. ノードを追加して行動を設定
   Root → Selector → Sequence → Actionノードをつなげてみましょう。
   例：「敵が見える？」→「追跡する」→「攻撃する」
4. 再生して確認
   再生ボタンを押すと、ツリーが上から下へ実行され、成功・失敗の結果がリアルタイムで確認できます。

このようにツリーを組み合わせるだけで、まるで自分で判断しているかのようなNPCを実現できます。
ゲームの規模が大きくなっても、ツリー構造ならメンテナンスがしやすいのも魅力です。

💡 プロが使う実践アセット

• Emerald AI 2025：戦闘AIや仲間AIをコードなしで構築できるオールインワンAIシステム。
• Odin Inspector & Serializer：インスペクターを拡張し、AIパラメータをリアルタイム調整できる便利ツール。

これらを組み合わせると、視覚的なAI設計＋直感的なデバッグが可能になります。
実際にプロの開発現場でも、Behavior Designer + Odin Inspectorの組み合わせはよく使われています✨

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3. FSM × BTのハイブリッドAIを作る

ここまでで「状態マシン（FSM）」と「ビヘイビアツリー（BT）」の特徴を学びましたね。
実はこの2つ、どちらか一方を使うだけでなく、組み合わせることでより自然で知的なNPCを作ることができます！

この構成は「ハイブリッドAI」と呼ばれ、AAAタイトルなどでもよく採用される手法です。
FSMでキャラの“モード（戦闘・逃走・探索など）”を管理し、BTで“具体的な行動パターン”を制御する形になります。

🎯 組み合わせの考え方

まず、FSMをAIの“全体的な流れ”として使い、ビヘイビアツリーをその中の“詳細な行動制御”として扱います。
これにより「巡回モード中はBTでパトロールルートを決定」「戦闘モードでは攻撃パターンを選択」といったように、AIが状況に応じて柔軟に行動できます。

構成イメージはこんな感じ👇

【FSM】
 ┣ 巡回モード
 ┃   ┗ Behavior Tree（パトロールルート選択）
 ┣ 戦闘モード
 ┃   ┗ Behavior Tree（攻撃・回避・追跡行動）
 ┗ 逃走モード
     ┗ Behavior Tree（安全エリア探索）

これにより、状態遷移はシンプルに保ちながら、行動の中身はツリーで細かく調整できます。
結果、AIの行動が“より人間的で自然”に見えるようになります✨

🧩 実装のステップ

1. FSMでモードを定義する
   まずはステートマシンを使って大きなAIモードを定義します。
   例：「Patrol（巡回）」「Battle（戦闘）」「Flee（逃走）」など。
2. BTで行動ノードを構築する
   Behavior Designer や NodeCanvas を使って、それぞれのモードに対応するビヘイビアツリーを作ります。
   
   • 巡回モード → Waypointを順に移動
   • 戦闘モード → 敵を発見 → 追跡 → 攻撃
   • 逃走モード → 一定距離まで離れたら安全エリアへ移動
3. 状態遷移時にBTを切り替える
   FSMの状態が変わるたびに、現在のBTを差し替える構造にします。
   これにより、「戦闘モードに入ったら別のBTを読み込む」ような制御が可能になります。

FSMとBTを連動させることで、単純なAIが一気に“自分で考えて動いている”ように感じられます。
たとえば、プレイヤーが視界に入った瞬間に警戒し、攻撃後に逃げる…といった連続的な行動が自然に表現できます。

💡 実装のコツ

• NavMeshAgentを活用して、移動経路を自動で処理。
• Blackboard（ブラックボード）を使って、共通データ（プレイヤー位置・体力など）を管理。
• 条件分岐ノードで「距離が〇m以内なら攻撃」などを設定。

このような設計を行うと、FSMは「モード管理の司令塔」として、BTは「行動AIの脳」として機能します。
それぞれの役割を分けることで、コードもツリーも整理されやすくなります🧠

⚙️ Unityで試してみよう

1. Plane（地面）を配置し、「Window → AI → Navigation」からNavMeshをベイクします。
2. Capsuleなどで敵キャラを作り、「NavMeshAgent」コンポーネントを追加。
3. Behavior Designerでツリーを組み、FSMスクリプト内でBTを制御する構造にします。
4. 再生して、NPCが「巡回 → 発見 → 追跡 → 攻撃」と自然に切り替わるか確認しましょう。

Behavior Designerをまだ持っていない方はこちらから👇

• Behavior Designer Pro – DOTS対応（アセットストア）
• NodeCanvas – FSMとBTの統合に最適
• Emerald AI 2025 – コード不要のフルAIシステム

特にEmerald AI 2025は、戦闘AI・仲間AI・動物AIまで自動生成できる万能ツール。
FSM＋BTの仕組みを内部で再現しており、複雑なAI構築を圧倒的に時短できます✨

🧠 コードとBTの連携イメージ

// 簡易構造イメージ
public class AIController : MonoBehaviour
{
    public enum Mode { Patrol, Battle, Flee }
    public Mode currentMode;
    public BehaviorTree patrolTree;
    public BehaviorTree battleTree;
    public BehaviorTree fleeTree;

    void Update()
    {
        switch (currentMode)
        {
            case Mode.Patrol:
                patrolTree.enabled = true;
                battleTree.enabled = false;
                break;
            case Mode.Battle:
                patrolTree.enabled = false;
                battleTree.enabled = true;
                break;
        }
    }
}

このように、FSMが「どのBTを有効化するか」を切り替えるだけで、AI全体の挙動をスマートに制御できます。
シンプルですが、拡張性が高く、実際のゲームAI設計にも使われる定番構成です。

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4. Unity Behaviorパッケージを使った追跡AI構築

Unity 2023以降では、新しいBehaviorパッケージが追加され、AIの行動制御がより手軽に、そして視覚的に行えるようになりました。
この章では、そのBehaviorパッケージを使って「プレイヤーを追跡して攻撃する敵AI」を構築する手順を紹介します。

このシステムを使えば、ノードを組み合わせるだけで「パトロール → 発見 → 追跡 → 攻撃 → 再探索」といった流れを作ることができます。
しかも、コード量は最小限！ GUIベースでAIを設計できるので、ビジュアルスクリプティングが得意な人にもおすすめです🌟

🧱 作るAIの仕様

• ターゲットが見つからないときは「巡回（Patrol）」。
• ターゲットを発見したら「追跡（Chase）」に切り替え。
• 近づいたら「攻撃（Attack）」を実行。
• 追跡が一定時間続いても追いつけなければ再び「巡回」に戻る。
• ただし、ターゲットが視界内にいれば再追跡を継続する。

こうした動きを一からスクリプトで書くのは大変ですが、Behaviorパッケージなら「ノードをつなぐだけ」で実現できます✨

🧩 準備ステップ

1. シーンをセットアップ
   Hierarchyウィンドウで右クリック → 「3D Object」→「Plane」を選択し、地面を作成します。
   その上にCapsuleを置いてNPCのモデルを作り、「NavMeshAgent」コンポーネントを追加します。
2. NavMeshをベイク
   「Window」→「AI」→「Navigation」を開き、地面を選択して「Bake」タブからBakeをクリック。
   これでAIが歩き回れるマップが完成します。
3. Behaviorパッケージを有効化
   「Window → Package Manager」を開き、「Behavior」を検索してインストールします。
   これで新しいBehavior Tree関連のノードが使えるようになります。

🌿 Behavior Treeでの構築手順

ここからは具体的なノード構成を見ていきましょう。

① パトロールの実装

• 標準ノードの「Patrol」を使用します。
• InspectorまたはBlackboardで「WayPoints」や「Speed」を設定。
• Patrolは「Running」状態を維持するため、途中で中断させたい場合は「Abort」ノードを組み合わせます。

② ターゲット発見と行動切り替え

• 「Check Distance」ノードでプレイヤー（Target）との距離を測定します。
• 一定距離（例：4m）以内に入ったら、「Abort」でPatrolをキャンセルし、「Chase」ノードを実行します。
• これらを「TryInOrder」（Selectorの一種）ノードでまとめると、行動の優先順位を簡単に管理できます。

③ モードの管理

• BlackboardにEnum型の「EnemyMode」を作成し、「Patrol」「Battle」などの状態を定義します。
• 「Switch」ノードを使って、モードによって異なるBT分岐を実行させます。
• 距離や条件によって「EnemyMode」を切り替えることで、自然な遷移を表現できます。

④ 追跡と攻撃

• 「Navigation To Target」ノードでターゲットの方向へ自動移動。
• 距離が一定値（例：2m）以下になったら「LookAt」ノードでプレイヤーの方向を向きます。
• 攻撃アニメーションを再生する場合は「PlayAnimationAction」ノードを作成。
  OnStartで再生し、完了後にSuccessを返すように設定します。

⑤ 追跡の中断とリカバリ

• 「Timeout」ノードで追跡が長引いた場合に自動Abort。
• Abort後は「Patrol」へ戻り、再び探索を開始します。
• ただし、プレイヤーが視界内にいれば継続するよう、「Check Distance」や「Conditional Guard」ノードを併用します。

⑥ ターゲット検出の自動化

• 「Find Target Modifier」ノードを使用し、Tag（例：”Player”）を持つオブジェクトを探索。
• 角度や距離をBlackboard変数として設定することで、NPCが周囲を見渡しながらプレイヤーを見つけられるようになります。
• NavMesh.Raycastを利用して、障害物越しの視認チェックも可能です。

🧠 チューニングのポイント

• Abortノードで行動を中断するタイミングを調整すると、AIの“判断速度”をコントロールできます。
• Blackboard上で数値（距離・角度・タイムアウト秒）を直接変更すれば、再ビルドせずに挙動を調整できます。
• より直感的に設定したい人は、Odin Inspector & Serializerを導入するのもおすすめ！
  Behaviorツリー内のパラメータ編集が格段にラクになります✨

💡 さらに高度なAIを作りたい方へ

• Emerald AI 2025：戦闘AI・仲間AI・ペットAIなど、複雑な行動をGUIで構築できる万能ツール。
• Behavior Designer Pro：Behaviorパッケージを拡張できる最強の行動設計ツール。

特にEmerald AIは内部でFSMとBTの仕組みを併用しており、今回のような追跡AIをほぼノーコードで再現できます。
リアルな戦闘AIを作りたい人にはぜひチェックしてほしいアセットです🔥

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5. 応用的なAIの作成

ここまでで、状態マシン（FSM）とビヘイビアツリー（BT）を使って、賢く動くNPCの作り方を学びました。
でも、AI開発の世界はまだまだ奥が深いんです…！
この章では、Unityでさらに高度なAIを作るための応用テクニックを紹介します🧠✨

🤖 1. NavMeshで移動を最適化する

AIキャラが「ただ追いかける」だけでなく、障害物を避けながら目的地に向かうようにしたい場合は、NavMeshを活用しましょう。
NavMeshAgentコンポーネントを利用することで、AIは自動的に最短ルートを選択して移動できます。

• 地形や段差を考慮して自然なルート選択をしてくれる
• プレイヤーが隠れても経路を再計算して追跡できる
• FSMやBTと組み合わせることで、行動の「賢さ」が一気に向上！

特にビヘイビアツリーとNavMeshを連携させると、AIがまるで「考えて動いている」ような動きを再現できます。
このナビゲーション機能は、Unityに標準搭載されているので無料で使えます💡

🧭 2. ML-Agentsで学習するAIを作る

もし「AIがプレイヤーの行動を学習して強くなる」ようなシステムを作りたいなら、Unity公式のML-Agentsがおすすめ！
これは機械学習を使って、AIキャラクターに「報酬」を与えながら行動を学ばせる仕組みです。

• プレイヤーの動きに合わせて戦術を変えるAIを作成可能
• 強化学習・模倣学習に対応（TensorFlowベース）
• FPS、格闘、レーシングなど多ジャンルで応用できる

ML-Agentsは少し上級者向けですが、BTやFSMの構造を理解していればスムーズに導入できます。
行動パターンをデータから学習させることで、「進化するNPC」も夢ではありません✨

👀 3. Sensor Toolkitで“感覚を持つ”AIにする

次に紹介するのは、AIに視覚・聴覚・距離感知を持たせられるツール「Sensor Toolkit 2」です。
これを使うと、敵AIが「音を立てたプレイヤーを発見」「光に反応して警戒」など、より人間的な反応を示すようになります。

• 視界コーン、音波センサー、触覚トリガーなどを搭載
• BTやFSMの条件ノードと組み合わせて使える
• Emerald AIやBehavior Designerとも互換性あり

Sensor Toolkitを導入すれば、あなたのAIキャラはまるで「世界を感じ取っている」ように動き出します。
一度体験すると、もう単純なAIには戻れませんよ…！

🧩 4. AI構築を支えるおすすめアセットまとめ

ここまでのAI制作に役立つアセットを改めてまとめておきましょう👇

• 🎮 Behavior Designer Pro：視覚的にビヘイビアツリーを構築できる最強AI設計ツール。
• 🧠 NodeCanvas：FSMとBTのハイブリッド設計に最適。チーム開発にも強い！
• 🐾 Emerald AI 2025：コード不要でプロレベルのNPC AIを作れる万能アセット。
• 🧩 Odin Inspector & Serializer：AIのパラメータを直感的にデバッグ＆調整できる強力ツール。

これらをうまく組み合わせれば、AI設計・思考・感覚・表現までを一貫して構築できます。
まさに“生きているNPC”を作るための最強セットです✨

📘 5. もっとAIを深く学びたい人へ

理論をしっかり理解したい方は、こちらの書籍もおすすめです👇

• ゲームAI技術入門──広大な人工知能の世界を体系的に学ぶ
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FSMやBTを体系的に理解できるだけでなく、強化学習やプランニングAIなどの最新手法にも触れられる一冊です📚

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📝 まとめ

今回は、UnityでAIを実装するための２大手法「状態マシン（FSM）」と「ビヘイビアツリー（BT）」を中心に、AIを賢く制御する方法を紹介しました。
FSMで「行動モード」を管理し、BTで「具体的な思考と判断」を制御することで、NPCに人間らしい知能を持たせることができます。

さらに、Unity公式のBehaviorパッケージやアセットストアのツールを活用すれば、AI構築をビジュアルに、そして圧倒的に効率よく進められます。
アクション、RPG、サバイバル、どんなジャンルでも応用可能です！

🎮 今回紹介したおすすめアセット

• 🧩 Behavior Designer Pro – DOTS対応：ノードベースで高度な行動AIを構築！
• 🧠 NodeCanvas：FSMとBTの両方を統合できる万能ツール。
• 🤖 Emerald AI 2025：ノーコードで戦闘AIや仲間AIを構築可能。
• 🧰 Odin Inspector & Serializer：AIパラメータの可視化・デバッグに最適。

これらを組み合わせれば、AIの設計から動作テストまで、すべてをUnityエディター内で完結できます✨
あなたのNPCが、プレイヤーの行動に反応して「考える」ようになる瞬間をぜひ体験してみてください。

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