学習や健康維持等は，継続的に活動しなければ効果が得られない．しかし，認知的不協和理論に基づくと，多くの人はこれらの活動に対して，ストレスや不快感を抱き，継続することが難しいという問題がある．そこで，我々は“推し”キャラクターから発せられるアドバイスやフィードバックによりストレスや不快感を軽減し，学習や健康維持等行動の習慣化を達成するアプリ POSiT を試作した．本稿では，2 種類試作した POSiT の概要と，有効性の評価手法について述べる．

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写真のリアル感の感じ方は人によって異なる。ゲームの素材には、より良い視覚印象を持つ写真を使いたい。本研究は、写真のコントラストと明暗に要素を限定し、ネットによるアンケート調査を行った。その結果、風景は場面によって評価が異なり、飲食物では高コントラストの、動物では低コントラストの評価が高かった。ゲームに使う場合は、表現したい世界観に合わせた画像の加工が、高い効果を出すと考えた。

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生成 AI の普及により AI 利活用教育の重要性が増している。本研究では中高生6 名を対象にサンドボックス型ゲームの Minecraft と生成 AI を用いて AI 利活用教育を実施し、AI に関する認識を調査した。調査方法は記述式のアンケートを用いて、記述された内容を分析した。結果として、生成 AI の利活用における認識について一定の効果が確認でき、その結果について報告する

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創造性は、経済の発展や社会問題をはじめとする様々な問題の解決にとって重要であり、教育の分野でも重視されている。創造性の測定は、長く拡散的思考を測定するテストを重視してきた。しかし、経験、行動、出来事に対する新たな解釈という、実生活における潜在的な創造性をいかに測定するかについては課題が存在する。本発表では、これまでの創造性研究における測定手法の課題を述べた上で、創造性を測定する新たな方法としてボードゲームを用いた方法を提案する。予備的に行った実験の結果を示しつつ、今後の展開を述べる。

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FPS ゲームにおいて，立ち回りの能力というのは敵を狙う能力と同等かそれ以上に重要な能力である．敵を狙う能力は命中率などで明確に定量化がされており，他者との比較や上達のための目標づくりなどが比較的容易である．一方で立ち回りの能力については現状，可視化や定量化がされておらず他者との比較は目視による手法しか存在していない．そこで本研究では FPS ゲームにおける立ち回りを可視化し，他者との比較を行なえるシステムを開発した．

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音声入力は直感的な操作が可能な一方で処理時間や精度の面で劣るために、リアルタイムでの操作を要するゲームでは十分に利用されているとはいいがたい。そこで、リアルタイムでの音声入力を利用したゲームの現状や実用性を検討するため、音声認識の機械学習モデルである Whisper と、広く利用されているゲームエンジンである Unreal Engine により、Third-Person Shooter を開発している。この過程や結果を報告することで、リアルタイムでの音声入力が幅広くゲームに利用されることへの一助とする。

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プレイヤーがゲームをプレイしながらその模様を実況するゲーム実況が人気である。しかし、専門用語の理解はそのゲームのプレイ経験のない視聴者には困難である。本研究では視聴者のビューワー操作から推定する理解度に基づいた、専門用語に関する動的な解説の生成による視聴支援と視聴体験の向上を目的とし、システムを作成した。評価実験の結果、動的な解説は視聴者にとって望ましいものであり、既存ビューワーより専門用語に対する視聴者の理解に寄与することが示された。

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運に頼る遊びは、古来さまざまな形で存在し、社会の進展とともに人々の生活に影響を与えてきた。一方、デジタルゲーム時代になると、運の要素は、コンピュータが生み出すランダム性によって、ユーザに隠した形でデザインをすることが可能になった。本研究では、リアルとバーチャルの運の認識の相違において、「運を遊ぶ」面白さを活用したデジタルゲームを提案しそのデザインの可能性を考察する。

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本研究では、情熱の二元論モデルに基づいて、ビデオゲームに対する情熱(調和的情熱、脅迫的情熱)がビデオゲームとウェルビーイングの因果関係をモデレートするという仮説を立て、分析を行った。前提となる因果関係の特定には、抽選による自然実験的な状況で収集したオンラインサーベイデータを用いた。分析の結果、調和的情熱のみがゲームとウェルビーイングの因果関係をモデレートすることがわかった。具体的には、調和的情熱の高い人はビデオゲームがウェルビーイングを高める効果が見られたのに対し、調和的情熱の値が低い人には、ビデオゲームがウェルビーイングを高める効果が見られなかった。一方、ゲームの因果効果に対する脅迫的情熱のモデレーションは、本研究では見られなかった。

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先行研究（大塚、遠藤，2019）によるゲームにおける難易度と達成感の間に正の相関があると考えられる。一方、高難易度がゲーム離脱の原因となることも示されている（遠藤、三上，2020）。そのため、本研究では、高難易度のゲームにおけるプレイヤーのモチベーションに焦点を当て、内発的な難易度の構造化と階層化によるモチベーションを維持できる提案を実証し、ゲーム離脱を防ぎながら高い難易度で達成感を提供する方法を明らかにしたい。

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e スポーツとは電子機器を用いて行うスポーツ競技全般を指す言葉であり、e スポーツ熟練者は優れた身体的特性を持っていることで知られている。本研究では、e スポーツ熟練者の優れた身体的特性を反映する指標として、e スポーツ中の前腕筋と手内在筋の活動に着目した。筋活動の平均パワー周波数を調べる解析方法は、筋活動を定量的に評価する方法としてスポーツ科学の分野において幅広く用いられている。そこで、本研究ではe スポーツ熟練者の優れた身体的特性の一端を調べるために、e スポーツ中の前腕筋と手内在筋の平均パワー周波数とパフォーマンスレベルの相関関係を調べることを目的とした。e スポーツ経験を持つ健常成人男性10 名（年齢24.7±2.7 歳, 経験年数10.6±7.6 年,平均±標準偏差）を対象とした。参加者はAimLab を用いて作成された5 種類の課題を実施した。課題時における橈側手根屈筋、橈側手根伸筋、第一背側骨間筋、短母指外転筋の活動を表面筋電図法により測定した。相関解析の結果、橈側手根伸筋の活動の平均パワー周波数が低いほど、課題中の成功率が高く、反応速度が速いことが示された（p<0.05）。この結果から、前腕伸筋の活動が e スポーツ中の素早く正確な動作制御に貢献している可能性が示された。

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大学生114 名に、悪質商法対策の学習ツールとしての、本、パンフレット、ウェブサイト、スマートフォン対応ブラウザゲームについて、どの程度利用したいか選好度を求め、さらにどのような印象を持つか自由記述で評価を求めた。その結果、ブラウザゲームは「楽しい・面白い」など他のツールにはみられない肯定的な印象を持たれることがわかり、悪質商法について学習の機会を提供する有効な手段となりうることが示唆された。しかしながら、選好度についてはブラウザゲームよりもウェブサイトの方が好まれた。ブラウザゲームに対する評価文にあらわれたネガティブな評価を調べたところ、「信憑性がない」、「怖い」、「面白くなさそう」、「ゲーム自体が好きではない」、「面倒くさい」、「学習のためのゲームはしない」、「ゲームだけして学習に目が向かない」といったコンセプトが認められた。

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日本と中国ではゲームの好みに違いがある。特に中国では FPS の人気が高いため、FPS の好き嫌いについて、ネットを用いたアンケート調査を行った。結果として、日本では FPS に無関心な率が高く、好きな人より嫌いな人の方が多かった。中国では無関心な率が低く、好きな人が嫌いな人の 4 倍以上だった。この違いは、日本のプレイヤーが全年齢に分布しているのに対し、中国は若年層しかいないことと、中国では明確な勝利に価値を感じることにあると考えた。

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K-12 を対象とした人工知能（AI）や機械学習（ML）の教育が盛んに行われるようになってきた．AI や ML の理解を促進するために AI/ML 教育用ゲームがいくつか開発されてきたが，多くのゲームは AI や ML の概念の理解ではなくコーディングに主眼を置いている．また，それらの多くは広く使用や評価がされていない．そこで，Roguelike Game for AI/ML Education (RGAME)を提案する．RGAGE は，敵と戦うことで得られるコードを実行することで攻撃力を取得し，ダンジョンを進めていく．RGAME はシリアスゲームとして学習を促進できるか，また，AI 学習ツールとして学習効果があるかを調べるためにアンケートとテストを用いて被験者実験を行った．その結果，集中力を高められるような工夫を施す必要があるものの，学習を促進できることが分かった．また，いくつかのAI コンピテンシーの学習の効果がみられた．したがって，RGAME は日本の K-12 の AI や ML の学習に役立てられると期待できる．

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