みなさんこんにちは。
NakaRyoです。
今回は「AI活用ガイド」のPart2として、CPU（敵キャラクター）のアニメーション設定について解説します。
前回の記事ではAI制御（移動・感知など）を実装しましたが、
今回はその続編として歩行・追跡・攻撃シーンのアニメーションを加えていきます。
Part1（AI実装編）をまだご覧になっていない方は、そちらを先に確認しておくとスムーズです。
アニメーションブループリントの作成（歩行動作）
Part1で作成した「BP_Enemy」はIdle（待機）状態のまま移動しているため、
ここに歩行アニメーションを追加します。
AIフォルダ上で右クリック → アニメーション → アニメーションブループリント を選択。
スケルトンにはデフォルトの「SK_Mannequin」を指定します。
作成したファイルを「ABP_Enemy」にリネームしましょう。
アニメーションブループリント編集（Idle → Walk）
ABP_Enemy をダブルクリックして開き、AnimGraph に移動します。
グラフ上で「State Machine」を検索・追加します（アニメーション → ステートマシン → State Machine）。
追加したステートマシンを「Root State Machine」にリネーム。
Root State Machine の出力ピンを Output Pose の入力ピンへ接続。
ステートマシン内部の設定
Root State Machine をダブルクリックして内部に入ります。
右下のアセットブラウザで「MM_Idle」と検索し、グラフ上にドラッグ＆ドロップ。
Entry ノードと接続します。
※MM_IdleはThirdPersonテンプレートにデフォルトで入っています
次に「MF_Unarmed_Walk_Fwd（デフォルトテンプレート内）」を同様に配置し、
MM_Idle → MF_Unarmed_Walk_Fwd をトランジション接続します。
Idle → Walk の遷移条件設定
MM_Idle → MF_Unarmed_Walk_Fwdの
トランジションマークをクリックして編集画面に入ります。
変数を2つ作成します
Speed（Float）
Walk_Target（Float） デフォルト値：10.0
ノード手順
Get SpeedとGet Walk_Targetをグラフ上に配置
Greater Equal(>=)をグラフ上に配置
Get SpeedとGreater Equal Aピンを接続
Get Walk TargetとGreater Equal Bピンを接続
Greater EqualのReturn ValueピンとResultのValueピンを接続
コンパイルして保存します。
Walk → Idle の遷移条件設定
MF_Unarmed_Walk_Fwd → MM_Idle トランジション接続
MF_Unarmed_Walk_Fwd → MM_Idle のトランジションマークを
ダブルクリックし編集画面に入ります。
ノード手順
Get SpeedとGet Walk_Targetをグラフ上に配置
Less(<)をグラフ上に配置
Get SpeedとLess Aピンを接続
Get Walk TargetとLess Bピンを接続
LessのReturn ValueピンとResultのValueピンを接続
コンパイルして保存します。
Root state machine内部のグラフ上で
MF_Unarmed_Walk_Fwdをダブルクリックし編集画面を開きます。
MF_Unarmed_Walk_Fwd編集画面で、
MF_Unarmed_Walk_Fwdをクリックし選択状態で、
詳細⇒Loop Animation欄をチェック入れTrue状態にします。
イベントグラフで移動速度を更新
ABP_Enemy のイベントグラフを開きます。
ノード設定
Try Get Pawn OwnerのReturn ValueピンとGet VelocityのTargetピンを接続
Get VelocityのReturn ValueピンとVector Length XYのAピンに接続
Vector Length XYのReturn ValueピンとSet SpeedのSpeedピンに接続
Event Blueprint Update Animationの実行ピンとSet Speedの実行ピンを接続
コンパイルして保存します。
これにより、キャラクターの移動速度に応じてアニメーションが切り替わるようになります。
BP_Enemyへのアニメーション割り当て
BP_Enemy を開き、コンポーネントの「Mesh」を選択。
詳細パネルの「Animation Mode」を Use Animation Blueprint に変更。
「Anim Class」に ABP_Enemy を指定。
コンパイルして保存します。
シミュレーション実行後、歩行アニメーションが再生されれば成功です。
CPUのプレイヤー追跡機能の追加
続いて、敵（CPU）がプレイヤーを検知・追跡する処理を追加します。
Blackboard の設定
BB_Enemy を開きます。
新規キーを作成 → 「Bool」型を選択 → 名前を FindPlayer に設定。
保存します。
キャラクターブループリントの設定（BP_Enemy）
BP_Enemy を開き、「新規コンポーネント追加」→「Pawn Sensing」を選択し追加します。
詳細パネルで以下設定をおこないます。
Sight Radius：3000
Peripheral Vision Angle：50
「イベント」カテゴリから On See Pawn の＋をクリックし、イベントグラフへ追加。
On See Pawnノード構成
On See Pawnの実行ピンとCast to BP_ThirdPersonCharacterの実行ピンを接続
On See PawnのPawnピンとCast to BP_ThirdPersonCharacterのObjectピンを接続
Cast to BP_ThirdPersonCharacterの実行ピンとSet Value as Boolの実行ピンと接続
Set Value as BoolのTargetピンとGet BlackBoardのReturn Valueピンを接続
Set Value as BoolのKey NameピンとMake Literal NameのReturn Valueピンを接続
Make Literal NameのValue欄に“FindPlayer”を入力
※ここの入力は先ほどブラックボードで作成したkeynameと同一にさせてください。
Bool Valueをチェックいれる（True化）
コンパイルして保存します。
Behavior Tree（BT_Enemy）設定
条件分岐の設定
BT_Enemy を開く。
Sequence ノードを右クリック → 「デコレーター追加」→「Blackboard」を選択。
詳細パネルで以下を設定：
オブザーバーを中止：Self
Key Query：Is Not Set
Blackboard Key：FindPlayer
プレイヤー検知時の処理
先ほどの Sequence＋Decorator をコピーします。
Root の下に「Selector」を追加し、Rootと接続
コピーしたBlackBoard Based ConditionとSequenceを②とし、
詳細設定でKey QueryをIs Setに変更します。
SelectorとBlackBoard Based Condition・Sequence①とBlackBoard Based Condition・Sequence②を接続します
保存します。
追跡タスクの追加
BTTask_BlueprintBase から新規タスクを作成 → 名前を「BTTask_Chase」に変更。
編集画面を開き、以下のノードを設定
BTTask_Chaseノード構成
マイブループリントの関数⇒オーバライドをクリックし、
Receive Excute AIを選択します。
Receive Excute AIの実行ピンとAI Move Toの実行ピンを接続
Receive Excute AIのControlled PawnピンとAI Move ToのPawnピンを接続
Get PlayerCharacterのReturn ValueピンとAI Move ToのTarget Actorを接続
AI Move ToのOn SuccessピンとFinish Execute①の実行ピンを接続
Finish Execute①のSuccessにチェックを入れる（True化）
AI Move ToのOn FailピンとFinish Execute②の実行ピンを接続
Finish Execute②のSuccessは空欄のまま（False化）
コンパイルして保存します。
BT_Enemy を開き、ビヘイビアツリーの編集画面で、
Sequence② の下に先ほど作成したBTTask_Chaseを追加します。
シミレーションボタンを押して、
以下のようにプレイヤーの後をCPUが追跡してくれば成功です
まとめ
今回の記事では、Unreal EngineでAIキャラクター（CPU）が
歩行・追跡アニメーションを切り替える実装手順を紹介しました。
アニメーションブループリントでのステート遷移、
Pawn Sensingを使ったプレイヤー検知、Behavior Treeとの連携による
動的制御まで、実践的なAI挙動の基礎が網羅されています。
次回は、攻撃アニメーションとダメージ処理の追加を行い、よりリアルな戦闘AIを完成させていきます。