Development of a Conversational Game Support Agent that Uses Peer Learning to Create a Sense of Rivalry According to the User’s Skill Level
Abstract
本研究では，Kilduffらが提案したライバル関係の3要因に基づき，ユーザのプレイレベルに応じてライバル意識を喚起し，ユーザの粘り強さやモチベーションを高めるインタラクティブなゲーム支援エージェントの開発を目的とする．エージェントは単なる対戦相手ではなく仲間として振る舞うことで，敵意や非合理的行動といったライバル意識の潜在的な負の側面を抑制しつつ，ユーザのスキル向上や継続的な学習支援を促進するよう設計されている．タスクとしては，完全解析されており，ユーザのスキルレベルに応じた客観的なゲームプレイ評価や対戦設計が可能な「どうぶつ将棋」を採用する．本稿ではユーザと同程度の評価値の手を指すことで勝率が拮抗することの検証を行ったので報告する．
Fields of Study & Subjects
Artificial Intelligence in Games
Intelligent Tutoring Systems and Adaptive Learning
Educational Games and Gamification
Publication details
- Journal / source
- Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics
- Volume
- 38
- Issue
- 1
- Pages
- 551–554
- Publication date
- 14 February 2026
- Language
- EN