機械学習を用いたメタバース上のユーザ体験のグループ化と総合的満足度の推定

• 研究課題/領域番号: 23K11744
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分90010:デザイン学関連
• 研究機関: 東京都立大学
• 研究代表者: 西内 信之 東京都立大学, システムデザイン研究科, 教授 (70301588)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2023年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
• キーワード: ユーザ体験 / メタバース / 機械学習 / バーチャルリアリティ

研究開始時の研究の概要

メタバースのコンテンツ作成において、最重要な要因はユーザ体験の設計であるが、メタバース上でのユーザ体験を計測し評価する客観的、総合的な評価方法が確立されていない。そこで本研究では、ユーザ体験のような時間的に連続する状況を、機械学習を用いて総合的、定量的な観点からを評価する手法を検証する。機械学習には、データのグループ化と、学習モデルによる推定という大きな二つの側面を持っているが、これら側面に基づき、メタバース上のユーザ体験に関する時系列の定量的データから、機械学習を用いてユーザ体験をグループ化し、全ての体験を終えた後の総合的満足度を推定する。