Pokémon is one of the most famous video games, which has more than 3.4 million players around the world. The interesting part of this game is to guess invisible information and the character of the opponent. However, existing Non Player Character (NPC) of this game is not a good alternative opponent to a human player because the NPC does not have variety of characteristics. In this paper, we propose a novel method to represent reflection - impulsivity characteristics of NPC by differences of the first stage prior distribution in Bayesian estimation used for decision-making of the NPC. In the experiment, we ask human players to take on three types of the proposed NPC and to answer the impression of those NPCs. As the result, the players feel different impressions from the three types of NPCs although they cannot identify the three types of the character (reflection - intermediate - impulsivity).

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IFLA図書館参照モデルなど新しい書誌データモデルの採用・実装が進んでいるが，それらモデルによる書誌データ作成の方法論やコストについて議論の余地が大きい。本研究はビデオゲーム資料の目録作成においてゲーム作品の典拠構築にWikidataを活用した事例を通じて，オンラインコミュニティが生成したデータ活用の方法論について，網羅性・粒度・記録の完全性という3つの観点から検討した。ここでは所蔵資料の半数強のデータが接続され，コストや外部接続性について有効性が確認できた。一方で特定のデータセットだけを利用することによる課題と複数データセットの統合戦略の有効性が示唆された。

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