現在，将棋や囲碁のような完全情報ゲームでは，既にAIが人間を圧倒し，次なるAI研究の対象として不完全情報コミュニケーションゲームを対象とした研究が進められている．本研究では，そのようなゲームの一種である『コードネーム』を対象とする．コードネームは単語の書かれた25枚のカードから，仲間のヒントをもとに自分のチームのカードを探すゲームである．ヒントを出すプレイヤーはカードを探す仲間のプレイヤーに対して，単語のみを使って意図を伝える必要がある．このためコードネームの分析を行うことで，コードネームのAI実装に役立てるだけでなく，プレイヤーがどのようなヒントを提示し，ヒントからカードを推測するかという人間の思考のモデル化を行うことが可能になると考える．そこで本研究では，実際にオンライン上で，コードネームをプレイし，ゲームログを収集した．収集したログからヒント行為の分類を行った結果，ヒントの75%が名詞，13%が動詞，12%が修飾語であり，ヒントとして名詞がよく用いられることが明らかになった．本成果は，今後のゲームAIへの実装に向けて，カード選択におけるヒントの品詞の重要性を示唆するものといえる．
