Dynamic Design of a Game Level Using Higher-Dimensional Emotional Maps Using Biological Information
| Project/Area Number |
20K12516
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 90010:Design-related
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| Research Institution | Tokyo University of Technology |
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Principal Investigator |
三上 浩司 東京工科大学, メディア学部, 教授 (10386782)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 動的難易度調整 / メタAI / レベルデザイン / ゲームデザイン / 生体情報 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，ゲーム内のログや生体情報を活用し，ゲームプレイヤーのプレイ中の感情を高次元の感情マップを用いて推測する．これをもとに，敵の配置や攻撃力の変化，マップの変更などレベルデザインに変化を与えるシステムを構築する．
そのために，「既存ゲームや先行研究のメタAIの分析」，「生体情報の取得とプレイヤーの感情の多次元での推定」，「推定に基づく動的な難易度調整」を実施し，「実証実験」を通じてその効果を測定する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度は，文献調査と既存ゲームにおける分析をもとに，Plutchikならびに里井らの感情推定手法をベースに，実際にプレイヤーから取得するデータを「心拍数」に絞り，実際に感情マップと推定システムを試作した．現在はこの2次元の感情マップに対して，生体情報である「心拍数」のデータを重ね合わせることで，従来にはない手法を用いた感情推定を行うための手法を構築した．プロトタイプの試作に際してはノベルゲームを対象とした．プレイヤーの感情推定にシナリオデータのテキストマイニングを組み合わせることで，シナリオ上想定されるプレイヤーの感情を事前想定した．さらに毎秒計測した心拍データを用いることで感情を補正し，最終的なプレイヤーの感情値を取得する方法を試作した．この成果は日本デジタルゲーム学会の年次大会において発表した．
生体情報をもとにした動的難易度調整に関しては，文献調査から比較的プレイヤーの感情を取得しやすく，プレイパーフォーマンスに影響が出るものとして，心拍数を利用した機能を試作した．実際の競技に近い，ファーストパーソンシューティングゲームを題材に，照準の揺らぎを変化させる機能を試作し，その効果を検証した．こちらも日本デジタルゲーム学会の年次大会において発表した．
また，2020年度から継続している音声データから感情を推定する手法も並行して研究を進め，映像表現・芸術科学フォーラムにおいて成果を発表した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の研究目的に対し，生体情報を活用した動的難易度調整の実現や，2次元の感情マップと生体情報を連動させる機能の試作などの点で確実な成果が見られ，国内学会での発表も実施できている．
一方で感情マップの多次元化や，個々のシステムすべてを組み込んだプロトタイプの実装はまだできていない．そのため，おおむね順調な進展であると考える．
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| Strategy for Future Research Activity |
感情マップの多次元化と全体を統合したプロトタイプの構築に向け研究を進める．そのために，さらなる調査と研究として，人工知能学会において動的難易度調整や感情推定に関する最新動向を調査する予定である．また，当初予定していた国際会議については，COVID-19の世界的な蔓延を受けて，参加できなかった．現在の状況を鑑みて，SIGGRAPH ASIAまたはVRSTに参加し調査と発表を行いたい．
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Report
(3 results)
Research Products
(10 results)
