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  1. 研究報告
  2. ゲーム情報学(GI)
  3. 2026
  4. 2026-GI-57

強化学習によるゲームメカニクス定量化フレームワークの提案

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2007487
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2007487
47d032d1-e0cf-4c8e-88fd-cf21c6e50ac0
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-GI26057020.pdf IPSJ-GI26057020.pdf (3.7 MB)
 2028年2月23日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2026 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, GI:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2026-02-23
タイトル
言語 ja
タイトル 強化学習によるゲームメカニクス定量化フレームワークの提案
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
東北大学大学院情報科学研究科
著者名 亀井,尚平

× 亀井,尚平

亀井,尚平

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究は、ゲームデザインにおけるメカニクス差分が、プレイ中のダイナミクスおよび体験に与える影響を、再現可能に比較・評価するための枠組みを提案する。MDA(Mechanics, Dynamics, Aesthetics)フレームワークを理論基盤とし、エージェントベースモデリングによりメカニクス差分を導入したゲーム環境において、強化学習エージェントをプレイヤーモデルとして反復プレイさせる。学習過程に現れる移動平均成功率の推移をMDAにおけるChallenge体験の指標として、またTD誤差の時間推移を、予測が裏切られながら探索が継続される度合い、すなわちDiscovery体験を反映する指標として扱う。統計的比較には混合効果モデルを用い、エピソード進行に伴う時間構造を含めてメカニクス効果を推定する。ケーススタディとして基礎的な検証を行うため、シンプルなゲームとしてじゃんけんおよび迷路探索を対象とし、ランダム性や行動制約といった分類可能なゲームメカニクスを追加した際に生じる影響を本枠組みにより分析する。これにより、設計意図に基づく体験的な仮説を、学習曲線と統計推定を通じて検証可能な形へ翻訳し、ゲームデザインと計算論的手法を結び付けるための基盤としての実証的価値を示す。
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11362144
書誌情報 研究報告ゲーム情報学(GI)

巻 2026-GI-57, 号 20, p. 1-8, 発行日 2026-02-23
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8736
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2026-02-17 06:52:09.799809
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