ゲームの面白さを解明する ―構造化IRFモデルと自動ゲームデザインの未来―
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改良版「主体性構造モデル」を公開しました。 https://www.slideshare.net/satoshiido9/ss-78801133
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ゲームの面白さを解明する ―構造化IRFモデルと自動ゲームデザインの未来―
- 1. ゲームの面白さを解明する 構造化IRFモデルと自動ゲームデザインの未来 1 井戸 里志 - @kan_jiro
- 2. 既存理論と構造化IRFモデル MDAフレームワーク（Hunickeら, 2004） – ゲームを、ルール（Mechanics）、展開（Dynamics）、 面白さ（Aesthetics）の三層構造で記述する枠組み – 面白さの分類に理論的な根拠はない 構造化IRFモデル – 面白さの要素を Influence, Reward, Fictionality に 理論的に分類し、ゲーム全体の目標の構造と結びつけたモデル – 戦略からアクション、ストーリーまで ほとんどの面白さをひとつの枠組みで説明 2
- 3. 本発表の構成 1. ゲームとは何か？ – ゲームプレイとゲームを区別することで境界問題を解決 2. ゲームの面白さとは何か？ – 「インフルエンス」「リワード」「フィクショナリティ」 3. ゲームの構造をどう表現するか？ – 分類されたゲームプレイと、大小に連なる目標を結びつける 4. 未来のゲームデザインプロセス – ゲームデザイナーの仕事の大半が自動化される時代は目前 3
- 5. ゲームと非ゲームの境界問題 5 数学の試験はゲームか？ – 試行錯誤して複雑な問題を解く面白さは ゲームの面白さに通じるように感じられる – 数学の試験から面白みを感じてもなお ゲームでないとしたら、それはなぜか？ 三目並べはゲームか？ – 最善手順を知っているプレイヤー同士の対戦では 交互にマスを埋めるだけの作業になる – 三目並べが最善手順を知られていてもなお ゲームであるとしたら、それはなぜか？
- 6. ゲームプレイとゲームの定義 6 能動的活動 – 何らかの目標を達成することを意図して 事物や他人・自分に影響を与える活動 – 労働、学習、ゲームなど ゲームプレイ – 能動的活動から生まれる 面白さ・楽しさ・気持ち良さ ゲーム – 苦痛・労力を抑えながら、 大きなゲームプレイを生み出すことを 意図してデザインされたシステム
- 7. 境界問題への解答 7 数学の試験はゲームではない – 複雑な問題に対して、解かれた状態になることをめざして 自分が影響を与えるとき、ゲームプレイが得られる – だとしても、試験はゲームプレイを生み出すことを 意図して作られたシステムではないので、ゲームではない 三目並べはゲームである – 最善手順を知っていて勝利をめざしている場合、影響を与える ような判断をする余地がないため、ゲームプレイが得られない – だとしても、三目並べはゲームプレイを生み出すことを 意図して作られたシステムであるので、ゲームである
- 9. 基礎的なゲームプレイの分類 9 インフルエンス – 自分の行動が、ゲームに強く 影響を与えているように感じられる リワード – 目標を達成することによって もたらされる事態が 魅力的に感じられる
- 10. 10 インフルエンスの分類 インタラクション – 現在の自分がゲーム内の事物へ 影響を与える操作と反応 コミュニケーション – 他のプレイヤーのゲーム内の事物への 影響の与え方に関与するやりとり ストラテジー – 将来の自分のゲーム内の事物への 影響の与え方を画策する思考
- 11. 主要なインタラクション 11 操作のインタラクション – 対象を操作すること自体に生理的な気持ち良さがある – 例｜プラットフォームゲーム 波及のインタラクション – 操作による影響が、直接的・間接的に多くのものに波及する – 例｜物理パズル
- 12. コミュニケーションの分類 12 敵対型コミュニケーション – 敵、または敵である可能性のあるプレイヤーとのやりとり 特に、得られる情報に差がある場合 – 例｜ポーカー 友好型コミュニケーション – 味方であることがわかっているプレイヤーとのやりとり – 例｜TRPG
- 13. ストラテジーの分類 13 ゲーム型ストラテジー – 明確な目標が与えられている 与えられた目標の達成をめざす – 例｜将棋、囲碁 トイ型ストラテジー – 明確な目標が与えられていないか、非常に緩い プレイヤー自身が自発的に指向する目標の達成をめざす – サンドボックス的な要素
- 14. 14 解決のリワード – 不安定・不明・中途半端な状態が解消される – 例｜宝探し、パズル（複雑なものはストラテジーも含む） 破壊のリワード – 何かが破壊される – 例｜シューティング 主要なリワード – 1/2
- 15. 15 賞賛のリワード – 自分の成果を高く感じられたり、自己陶酔感を得られたりする – 例｜ソーシャルゲーム、音楽ゲーム 成長のリワード – プレイヤーの影響力が高まる – 例｜RPGのレベルアップ 実益のリワード – プレイヤーの現実生活にとっての利益がある – 例｜脳トレ 主要なリワード – 2/2
- 16. ゲームメカニクスと虚構世界 16 ゲームメカニクス – 広義の「ルール」 プログラムによって実装される ものや物理法則も含む – インフルエンスとリワードは ゲームメカニクスへの関心に由来する 虚構世界 – 例｜「地球が宇宙人に攻撃されている」 「ルイージはマリオの弟だ」 – 虚構世界への関心に由来する ゲームプレイを 「フィクショナリティ」と呼ぶ
- 17. 主要なフィクショナリティ 17 愛好のフィクショナリティ – 影響を与える対象をプレイヤーの好きなものに見立てたり、 影響の過程をプレイヤーの好きなことに見立てたりする – 例｜育成ゲーム、スポーツゲーム、 魅力的な世界を舞台にしたゲーム 物語のフィクショナリティ – プレイヤーの行動に物語上の意味をもたせる – 例｜ノベルゲーム 体験のフィクショナリティ – 虚構世界が自分自身の出来事としてリアルに感じられる – 日本におけるいわゆる“ナラティブ”
- 18. ゲームプレイ分類まとめ 18 ゲームメカニクス由来のゲームプレイ インフルエンス インタラクション – 操作のインタラクション – 波及のインタラクション コミュニケーション – 敵対型コミュニケーション – 友好型コミュニケーション ストラテジー – ゲーム型ストラテジー – トイ型ストラテジー リワード – 解決のリワード – 破壊のリワード – 成長のリワード – 賞賛のリワード – 実益のリワード 虚構世界由来のゲームプレイ フィクショナリティ – 愛好のフィクショナリティ – 物語のフィクショナリティ – 体験のフィクショナリティ
- 20. 目標の種類 20 主目標 – ゲームへ参加する時点で意識される、一回のプレイングの目的 – 例｜麻雀で試合終了時に１位になること 明目標 – 開始と終了のタイミングが明確である目標 – 主目標は、ほとんどの場合、明目標 – 例｜アクションゲームでステージのひとつをクリアすること 暗目標 – 開始と終了のタイミングが明確でない目標 – 例｜アクションゲームで ステージに含まれる関門のひとつをクリアすること
- 21. 目標間の関係 21 上下統合（下目標／上目標） – 下目標を繰り返し達成することで、上目標が達成される – 下目標A1が完了 ∧ 下目標A2が完了 ∧ … ＝ 上目標Aが完了 – 例｜麻雀で「一局ごとにできるだけ高い点を得ること」 と 「試合終了時に１位になること」 前後統合（前目標／後目標） – 後目標の達成には、先に前目標を達成する必要がある – 前目標Aが完了 ⊂ 後目標Bが完了 – 例｜TCGで「強いデッキを構築すること」 と 「試合で勝つこと」
- 22. 進行型統合と創発型統合 22 進行型統合 – 上目標/後目標を達成するための下目標/前目標の評価関数が単純 – 例｜麻雀の一局と一試合 試合でトップになるために一局ごとにめざす結果は 自分とトップとの得点差くらいを考慮すればほぼ問題ない 創発型統合 – 上目標/後目標を達成するための下目標/前目標の評価関数が複雑 – 例｜麻雀の一巡と一局 トップとの得点差を小さくするために 一巡ごとにめざす結果には複雑な判断基準が必要となる
- 25. 分析例『ゼルダの伝説』 25
- 27. 分析例『ぷよぷよ』 27
- 29. 分析例『MOTHER』 29
- 30. 目標の機能 30 目標の機能の分類 ① 主目標 ② ゲームプレイに直接結びついた目標（コア目標） ③ ゲームプレイに直接結びついた統合（コア統合）を 構成する目標 ④ 成長のリワードが寄与する統合を構成する目標 ⑤ 主目標を繰り返し楽しめるようにする上目標（メタ目標） ⑥ ひとつの上目標に対する下目標が 多くなりすぎないよう、間に挟む目標 メリハリをつける （他にもあるかも）
- 31. 構造化IRFモデルと既存理論の接続 31 EMSフレームワーク（中村, 2014） – 手段と目的の構造でゲームを言い表す – ゲームデザイン初心者でも ゲームのアイデアを出すことができる MDAフレームワーク – ゲームをルール、展開、面白さの 三層構造で捉える – 狙っている面白さを、具体的な アルゴリズムやデータに 落とし込むことができる
- 33. 自動ゲームデザイン（AGD） 33 AGD (Automated Game Design) – AIによるバランス調整、レベルデザイン、メカニクス生成など – 2005年頃から発展、これからが期待される分野 IRFモデルによるAGDの可能性 – 各ゲームプレイを定量化 – 進化的アルゴリズムで より大きなゲームプレイを生み出すデザインを生成 ゲームプレイ定量化の難度 – ストラテジー < コミュニケーション << インタラクション < リワード <<< フィクショナリティ – ストラテジーとコミュニケーションは既存の技術でおおむね可能
- 34. AGDによる詰将棋の生成 34 面白い詰将棋の自動生成方法案 1. 逆算法などを用いて詰将棋を列挙 2. 列挙された詰将棋をAIにプレイさせる 3. ストラテジーの大きな詰将棋を抽出 将棋のストラテジーの定量化 – 複数の有力な着手候補の間の、 それぞれを選んだ場合から予測 される将来の局面の差異の大きさ – それぞれの局面を、評価関数の 各項目の値を基に高次元空間内の １点にプロットし、その距離を計算
- 35. AGDによるゲームメカニクスの創造 35 Yavalath（Browne, 2007） – 世界で初めて、完全にAGDで 作られた商用ゲーム – ボードゲームファンからも 評価が高い LUDI - Yavalathを生み出したAGDシステム – 進化的アルゴリズムで、既存のアブストラクトゲーム （囲碁、オセロ、五目並べなど）のメカニクスの要素を遺伝子とする – 自己対戦と57項目のゲームデザイン評価基準で適応度を測定 – 生き残るゲームは五目並べに似たものばかりという問題も
- 37. 汎用AGDの段階 - 1/2 37 第0段階｜自動テストプレイ – 与えられたゲームメカニクスを、プレイしながら学習 – AIの予想を大きく外れる（バグの可能性が高い）展開が 発生したら報告 第0.5段階｜ゲームプレイの定量評価 – 人間が行った数値・配置調整に対してテストプレイを行い ストラテジーやコミュニケーションの変化量を評価 第1段階｜自動パラメータ調整 – 与えられた変数や素材に対して、ストラテジーや コミュニケーションを最大化するように数値・配置を調整
- 38. 第2段階｜自動レベルデザイン – すべてのゲームメカニクス由来のゲームプレイを定量化 – 与えられた基本のゲームメカニクスに基いて 付加的なメカニクスやアイテム、スキル、敵、ステージを生成 – 人間は、採用するステージを選び、虚構世界上の意味 （森林、砂漠など）を割り当て加工する 第3段階｜自動ゲームメカニクスデザイン – あらゆるゲームメカニクスをゼロから生成 – 人間は、採用するメカニクスを選び、虚構世界上の意味 （モンスターの収集･育成、国家の運営など）を割り当て加工する 第4段階｜完全な自動ゲームデザイン 汎用AGDの段階 - 2/2 38
- 39. AGD時代のゲームデザイナー 39 個々のゲームに合わせたAGDの運用 – AGDにどのような素材を与え、何を生成させるか？ – 生成された無数のコンテンツに対して評価を下し、教育する フィクショナリティ部分の制作 – フィクショナリティは文脈に依存するため、単純な パターン認識だけでは生成の精度が上がらない可能性がある コンテンツのボリューム増加 – ただし、ユーザーが遊ぶ時間には限りがある 人間ならではの味わいを追究 – AGDによるコンテンツには独特の癖が出ることが予想される
- 40. まとめ 40 ゲームの定義 – ゲームプレイを生み出すことを意図してデザインされたシステム ゲームプレイの分類 – インタラクション、コミュニケーション、ストラテジー、 リワード、フィクショナリティに分けられる ゲーム構造の図示 – ゲームプレイを目標や統合と結びつける 自動ゲームデザイン – ゲームプレイのうち定量化しやすいものを中心とした ゲームデザインは、近い将来に自動化される