(57)【要約】サーフェシングプラットフォームによりビデオゲームのプレーヤにコンテキスト的に関連するリソースを顕在化させる技術が説明される。この方法の実施形態では、動作は、目的を達成することに関連するビデオゲームのプレーヤからのクエリーを処理する。方法は、プレーヤのゲームデータを処理して現在の状態を特定し、目的を達成した他のプレーヤのゲームデータを処理する動作を含む。方法はさらに、他のプレーヤが目的を達成することができた試行、及びその際使用したリソースを特定する動作を含む。方法は、成功した試行で他のプレーヤが使用したリソースに基づいて、目的を達成するためにプレーヤが使用可能なリソースを選択し、即時使用するように、リソースをプレーヤに提示する。【選択図】図２
2021530323.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ビデオゲームのプレーヤのデバイスからのクエリーを処理し、前記クエリーは、前記ビデオゲーム内で現在の状態から後続の状態に進むことにより目的を達成することに関連するものであり、
前記ビデオゲーム内の前記プレーヤの前記現在の状態を特定するために前記プレーヤのゲームデータを処理し、前記現在の状態から前記後続の状態に進むことにより前記目的を達成した他のプレーヤのゲームデータを処理し、
前記他のプレーヤの前記ゲームデータから、前記目的を達成できた試行を特定し、前記目的を達成できた前記試行の間に、それぞれの前記他のプレーヤが利用した１つ以上のリソースを特定し、
前記目的を達成できた前記試行の間にそれぞれの前記他のプレーヤが利用した前記１つ以上のリソースに基づいて、前記プレーヤが前記目的を達成するために使用可能なリソースを選択し、
前記プレーヤが前記リソースを選択したことに応じて、前記プレーヤが即時使用するように前記デバイスを介した前記プレーヤへの前記リソースの提示を実行する、コンピュータにより実行される方法。
【請求項２】
前記リソースの選択では、
前記目的を達成できた前記試行の間に前記他のプレーヤが利用した前記１つ以上のリソースごとに有効性測定値を計算し、前記有効性測定値は、前記目的を達成できた前記試行の間の前記他のプレーヤの複数のゲームプレイメトリクスに基づくものであり、
前記１つ以上のリソースから、前記選択されるリソースとして、有効性測定値が最も高いリソースを特定する、請求項１に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項３】
前記リソースの選択では、
前記目的を達成できた前記試行の間に前記他のプレーヤによるゲームプレイを追跡した前記ビデオゲームのゲームモデルにアクセスし、前記ゲームモデルは、前記他のプレーヤが利用した前記１つ以上のリソースの有効性測定値を提供するものであり、
前記プレーヤの前記ゲームデータを処理して、前記プレーヤのプレーヤプロファイルを特定し、前記プレーヤプロファイルは、前記プレーヤのプレイスタイル及びスキルレベルの指標を含むものであり、
前記選択されるリソースとして、前記目的を達成できた前記試行の間に前記他のプレーヤが利用した前記１つ以上のリソースから、前記有効性測定値及び前記プレーヤの前記プレーヤプロファイルに基づいてリソースを特定する、請求項１に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項４】
前記クエリーは、前記ビデオゲーム内であるアクションを実行することに関連した前記プレーヤにより発せられるフレーズを含み、
前記クエリーの処理では、自然言語処理と、前記プレーヤの前記現在の状態の分析とを使用して、前記クエリーが関連する前記目的を抽出する、請求項１に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項５】
前記プレーヤの前記現在の状態は、前記現在の状態で前記プレーヤが所有するリソースを記述するインベントリデータを含み、
前記リソースの選択は、さらに前記インベントリデータに基づくものであり、前記現在の状態で前記プレーヤが前記選択されるリソースを所有するものとはならないように前記リソースの選択がなされる、請求項１に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項６】
前記他のプレーヤによる前記目的を達成できた前記試行の特定では、
前記他のプレーヤの前記ゲームデータから、前記他のプレーヤが前記現在の状態または同様の状態にあったことを特定し、
前記他のプレーヤの前記ゲームデータから、前記他のプレーヤが前記後続の状態に到達したことを特定し、同時に前記後続の状態に到達することに関連するスコアを取得する、請求項１に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項７】
前記目的を達成できた前記試行の間に前記他のプレーヤが利用した前記１つ以上のリソースごとに前記有効性測定値を計算するための前記ゲームプレイメトリクスには、前記目的を達成するのに要した継続時間、前記目的を達成するのに要した試行回数、前記目的を達成するために受けたダメージの程度、前記目的を達成するために費やされたエネルギー量、または前記目的を達成するために取られたアクションの数が含まれる、請求項２に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項８】
即時使用するように前記デバイスを介した前記プレーヤへの前記リソースの提示は、前記プレーヤと前記ビデオゲームとのフリクションレスなトランザクションを可能にし、前記ビデオゲームを一時停止または終了する必要のない前記リソースへの即時アクセスが前記プレーヤに与えられる、請求項１に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項９】
即時使用するように前記デバイスを介した前記プレーヤへの前記リソースの提示では、
プレーヤ属性に基づいて前記リソースのレンダリングプロファイルを選択し、前記レンダリングプロファイルは、前記ビデオゲーム内で前記リソースがレンダリングされる方法のバージョンを定義し、前記プレーヤプロファイルは、前記プレーヤのキャラクタ、前記プレーヤのスキルレベル、前記プレーヤのプレイスタイル、または前記プレーヤの好みのうちの１つ以上を定義するものであり、
前記プレーヤの前記プレーヤプロファイルに合わせて前記リソースがレンダリングされるように、前記レンダリングプロファイルに従って前記ビデオゲーム内に前記プレーヤが使用する前記リソースをレンダリングする、請求項１に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項１０】
プレーヤが複数のビデオゲームをプレイしながら使用するリソースを選択することを可能にする仮想ストアにアクセスするリクエストを、前記プレーヤのクライアントデバイスからサーバで受信し、
前記サーバで、前記プレーヤのゲームデータを処理して、前記プレーヤが参加しているビデオゲーム内の前記プレーヤの現在の状態を特定し、前記ビデオゲームでより進捗のある他のプレーヤのゲームデータを処理し、
前記サーバで、前記プレーヤの現在の状態に基づいて、及び前記ビデオゲームでより進捗のある前記他のプレーヤの前記ゲームデータに基づいて、前記ビデオゲームの継続的なプレイを通して前記プレーヤが持つことになる目的を特定し、
前記他のプレーヤの前記ゲームデータから、前記現在の状態から後続の状態に進むことに関わる前記目的を達成できた試行を特定し、前記目的を達成できた前記試行の間に、それぞれの他のプレーヤが利用した１つ以上のリソースを特定し、
前記目的を達成できた前記試行の間にそれぞれの前記他のプレーヤが利用した前記１つ以上のリソースから、前記プレーヤが前記目的を達成するために使用可能なリソースを選択し、
前記リソースを、前記仮想ストアのインターフェースを介して前記プレーヤに提示する、コンピュータにより実行される方法。
【請求項１１】
前記リソースの選択では、
前記複数のリソースに関して、さらなる複数のプレーヤが前記現在の状態から前記後続の状態に進むことを可能にする有効性測定値を計算し、
前記複数のリソースから、有効性測定値が最も高いリソースを前記リソースとして選択する、請求項１０に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項１２】
前記リソースの選択では、
前記目的を達成できた前記試行の間に前記他のプレーヤによるゲームプレイを追跡した前記ビデオゲームのゲームモデルにアクセスし、前記ゲームモデルは、前記他のプレーヤが利用した前記１つ以上のリソースの有効性測定値を提供するものであり、
前記プレーヤの前記ゲームデータを処理して、前記プレーヤのプレーヤプロファイルを特定し、前記プレーヤプロファイルは、前記プレーヤのプレイスタイル及びスキルレベルの指標を含むものであり、
前記選択されるリソースとして、前記目的を達成できた前記試行の間に前記他のプレーヤが利用した前記１つ以上のリソースから、前記有効性測定値及び前記プレーヤの前記プレーヤプロファイルに基づいてリソースを特定する、請求項１０に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項１３】
前記プレーヤの前記現在の状態は、前記現在の状態で前記プレーヤが所有するリソースを記述するインベントリデータを含み、
前記リソースの選択は、さらに前記インベントリデータに基づくものであり、前記現在の状態で前記プレーヤが前記選択されるリソースを所有するものとはならないように前記リソースの選択がなされる、請求項１０に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項１４】
前記他のプレーヤによる前記目的を達成できた前記試行の特定では、
前記他のプレーヤの前記ゲームデータから、前記他のプレーヤが前記現在の状態または同様の状態にあったことを特定し、
前記他のプレーヤの前記ゲームデータから、前記他のプレーヤが前記後続の状態に到達したことを特定し、同時に前記後続の状態に到達することに関連するスコアを取得する、請求項１０に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項１５】
前記目的を達成できた前記試行の間に前記他のプレーヤが利用した前記１つ以上のリソースごとに前記有効性測定値を計算するための前記ゲームプレイメトリクスには、前記目的を達成するのに要した継続時間、前記目的を達成するのに要した試行回数、前記目的を達成するために受けたダメージの程度、前記目的を達成するために費やされたエネルギー量、または前記目的を達成するために取られたアクションの数が含まれる、請求項１１に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項１６】
前記ユーザインターフェースは、前記プレーヤが、前記プレーヤと前記仮想ストアとのフリクションレスなトランザクションを遂行することを可能にし、前記ビデオゲーム内で使用する前記リソースへの即時アクセスが前記プレーヤに与えられる、請求項１０に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項１７】
前記プレーヤが前記ビデオゲームで使用する前記リソースを選択したことを検出し、
プレーヤ属性に基づいて前記リソースのレンダリングプロファイルを選択し、前記レンダリングプロファイルは、前記ビデオゲーム内で前記リソースがレンダリングされる方法のバージョンを定義し、前記プレーヤプロファイルは、前記プレーヤのキャラクタ、前記プレーヤのスキルレベル、前記プレーヤのプレイスタイル、または前記プレーヤの好みのうちの１つ以上を定義するものであり、
前記プレーヤの前記プレーヤプロファイルに合わせて前記リソースがレンダリングされるように、前記レンダリングプロファイルに従って前記ビデオゲーム内に前記プレーヤが使用する前記リソースをレンダリングする、請求項１０に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項１８】
プロセッサベースのシステムにより実行可能なコンピュータプログラムを格納した非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、
ビデオゲームのプレーヤのデバイスからのクエリーを処理するプログラム命令を有し、前記クエリーは、前記ビデオゲーム内で現在の状態から後続の状態に進むことにより目的を達成することに関連するものであり、
前記ビデオゲーム内の前記プレーヤの前記現在の状態を特定するために前記プレーヤのゲームデータを処理し、前記現在の状態から前記後続の状態に進むことにより前記目的を達成した他のプレーヤのゲームデータを処理するプログラム命令を有し、
前記他のプレーヤの前記ゲームデータから、前記目的を達成できた試行を特定し、前記目的を達成できた前記試行の間に、それぞれの前記他のプレーヤが利用した１つ以上のリソースを特定するプログラム命令を有し、
前記目的を達成できた前記試行の間にそれぞれの前記他のプレーヤが利用した前記１つ以上のリソースに基づいて、前記プレーヤが前記目的を達成するために使用可能なリソースを選択するプログラム命令を有し、
前記プレーヤが前記リソースを選択したことに応じて、前記リソースを、前記プレーヤが即時使用するように前記デバイスを介して前記プレーヤに提示するプログラム命令を有する、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１９】
前記リソースの選択では、
前記目的を達成できた前記試行の間に前記他のプレーヤが利用した前記１つ以上のリソースごとに有効性測定値を計算し、前記有効性測定値は、前記目的を達成できた前記試行の間の前記他のプレーヤの複数のゲームプレイメトリクスに基づくものであり、
前記１つ以上のリソースから、前記選択されるリソースとして、有効性測定値が最も高いリソースを特定する、請求項１８に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２０】
前記目的を達成できた前記試行の間に前記他のプレーヤが利用した前記１つ以上のリソースごとに前記有効性測定値を計算するための前記ゲームプレイメトリクスには、前記目的を達成するのに要した継続時間、前記目的を達成するのに要した試行回数、前記目的を達成するために受けたダメージの程度、前記目的を達成するために費やされたエネルギー量、または前記目的を達成するために取られたアクションの数が含まれる、請求項１８に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、概してビデオゲームに関し、より具体的には、ゲームプレイ中に助けを必要とするプレーヤにコンテキスト的に関連するゲーム内リソースを顕在化させるための方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
数多くのビデオゲームには、ユーザがビデオゲーム内で獲得、発見、または購入して、使用する個別のアイテムが、数百から数千存在する。これらのうちのいくつかには、ツール、鎧、スキン、車両、消耗品などが含まれる。また、ＰｌａｙＳｔａｔｉｏｎ（商標）などの数多くの人気のプラットフォーム、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、及びモバイルデバイス上でプレーヤが利用可能な個別のゲームタイトルも、数百から数千存在する。よって、ほんの数製品サイクル前のプレーヤと比べて、現在のプレーヤには、はるかに多くのアイテム選択が生じる。ゲーム内アイテムの範囲並びにゲームタイトルの数は共に、年々着実に増えているが、ゲーム内の進行に好適または効果的なアイテムを見つけるためにプレーヤが使用する方法論は、その増加に追いついてない。
【０００３】
例えば、プレーヤは通常、目的を達成するためにどのアイテム、アドオン、またはアップグレードを取得するべきかを決定する時、試行錯誤、当て推量、及び友達に尋ねるといったリサーチの組み合わせに依存するはずである。その場合にも、プレーヤは、プレーヤの特定の目的、キャラクタ、プレイスタイルなどに最も効果的なアイテム、アドオン、及び／またはアップグレードに到達するまで、多数のアイテム、アドオン、及び／またはアップグレードを試す必要があり得る。従って、現在、プレーヤと、ゲーム内でプレーヤが利用可能なリソース、より具体的には個々のプレーヤの状況、キャラクタ、及びプレイスタイルに最も好適なリソースとは、つながっていない。プレーヤがある目的を達成するのに何度も失敗して不満を感じる場合、プレーヤはゲームを中止して、ゲームが提供する予定の内容全体を体験しない可能性がより高くなる。従って、問題となっているゲーム内の、並びにプレーヤが参加する複数の追加のゲームにわたる、プレーヤのプレイスタイル及び動作の両方を考慮して、プレーヤと、プレーヤが成功するのに役立つ可能性が最も高いリソースとをマッチングさせるゲーム内プラットフォームを開発して統合する必要性及び利点がある。さらに、ゲーム発行者と仮想ストアプラットフォームが、ゲームプレイ内でプレーヤを補完する特定のゲーム内リソースを特定し、それをプレーヤに伝達することができる必要性及び利点がある。
【０００４】
本発明はこのような背景の下になされたものである。
【発明の概要】
【０００５】
本開示の実施形態は、コンテキストデータ及び類似プレーヤのコミュニティからのデータに基づいて、プレーヤを支援するゲーム内リソースを検索し特定するための方法及びシステムに関する。
【０００６】
一実施形態では、コンピュータにより実行される方法が提供される。方法は、ビデオゲームのプレーヤのデバイスからのクエリーを処理する動作を提供し、クエリーは、ビデオゲーム内で現在の状態から後続の状態に進むことにより目的を達成することに関連する。方法は、ビデオゲーム内のプレーヤの現在の状態を特定するためにプレーヤのゲームデータを処理し、現在の状態から後続の状態に進むことにより目的を達成した他のプレーヤのゲームデータを処理する動作を提供する。方法はまた、他のプレーヤのゲームデータから、目的を達成できた試行を特定し、当該目的を達成できた試行の間に、他のそれぞれのプレーヤが利用した１つ以上のリソースを特定する動作を提供する。さらに、方法は、当該目的を達成できた試行の間に他のそれぞれのプレーヤが利用した１つ以上のリソースに基づいて、プレーヤが目的を達成するために使用可能なリソースを選択する動作と、プレーヤがリソースを選択したことに応じて、リソースを、プレーヤが即時使用するようにデバイスを介してプレーヤに提示する動作とを、提供する。
【０００７】
別の実施形態では、コンピュータにより実行される方法は、プレーヤが複数のビデオゲームをプレイしながら使用するリソースを選択することを可能にする仮想ストアにアクセスするリクエストを受信する動作を含む。方法はまた、サーバにて、プレーヤの現在の状態に基づいて、及びビデオゲームでより進捗のある他のプレーヤのゲームデータに基づいて、ビデオゲームの継続的なプレイを通してプレーヤが持つことになる目的を特定することを提供する。方法はさらに、他のプレーヤのゲームデータから、目的を達成できた試行を特定し、当該目的を達成できた試行の間に、他のそれぞれのプレーヤが利用した１つ以上のリソースを特定する動作を提供し、目的は、現在の状態から後続の状態に進むことに関わる。さらに、方法は、当該目的を達成できた試行の間に他のそれぞれのプレーヤが利用した１つ以上のリソースから、プレーヤが目的を達成するために使用可能なリソースを選択し、仮想ストアのインターフェースを介してリソースをプレーヤに提示する。
【０００８】
さらに別の実施形態では、プロセッサベースのシステムにより実行可能なコンピュータプログラムを格納した非一時的コンピュータ可読記憶媒体が提供される。非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、ビデオゲームのプレーヤのデバイスからのクエリーを処理するプログラム命令を含み、クエリーは、ビデオゲーム内で現在の状態から後続の状態に進むことにより目的を達成することに関連する。非一時的コンピュータ可読記憶媒体はまた、ビデオゲーム内のプレーヤの現在の状態を特定するためにプレーヤのゲームデータを処理し、現在の状態から後続の状態に進むことにより目的を達成した他のプレーヤのゲームデータを処理するプログラム命令を含む。非一時的コンピュータ可読記憶媒体はさらに、他のプレーヤのゲームデータから、目的を達成できた試行を特定し、当該目的を達成できた試行の間に、他のそれぞれのプレーヤが利用した１つ以上のリソースを特定するプログラム命令を提供する。さらに、非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、当該成功した試行の間に他のそれぞれのプレーヤが利用した１つ以上のリソースに基づいて、プレーヤが目的を達成するために使用可能なリソースを選択するプログラム命令と、プレーヤがリソースを選択したことに応じて、リソースを、プレーヤが即時使用するようにデバイスを介してプレーヤに提示するプログラム命令とを、提供する。
【０００９】
本開示の他の態様は、本開示の原理の実施形態として示される添付図面と併せて、下記の発明を実施するための形態から、明らかになるであろう。
【００１０】
本開示は、添付図面と併せて、以下の説明を参照することにより、最も良く理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】Ａ〜Ｃは、様々な実施形態による、リソースがどのように識別され、ユーザに配信されるか、またはされないかを示す概念図。
【図２】一実施形態による、ユーザからのクエリーに応じて、コンテキスト的に関連するリソースを顕在化させるためのシステムの概念図。
【図３】一実施形態による、ユーザによるクエリーを解釈して、クエリーに対する応答を生成するためのサーバにおける特定の構成要素の概略図。
【図４】一実施形態による、サーフェシングプラットフォームが使用するゲームモデルをサーバで生成する方法の概念図。
【図５】一実施形態による、リソースを特定するためにサーフェシングプラットフォームによりゲームモデルが精査され得る方法の概念図。
【図６】一実施形態による、ゲームモデルを生成するための分類器の概念図。
【図７】一実施形態による、ユーザからのクエリーを処理し、クエリーに応答するための方法の全体的な流れの説明図。
【図８】別の実施形態による、サーフェシングプラットフォームが、ユーザに提示するために、様々なリソースを特定し順位付けし得る方法の概念図。
【図９】一実施形態による、サーフェシングプラットフォームが、クエリーに応じてリソースをユーザに提示し得る方法を図解する説明図。
【図１０Ａ】サーフェシングプラットフォームがユーザにリソースを提示する付加的な実施形態の説明図。
【図１０Ｂ】サーフェシングプラットフォームが、ユーザに提示されたリソースを即時使用することを可能にする方法の実施形態の説明図。
【図１１】一実施形態による、サーフェシングプラットフォームを有する仮想ストアのフロントエンドビューの説明図。
【図１２】一実施形態による、サーフェシングプラットフォームが仮想ストアレベルで作動することを可能にするサーバ内の選ばれた構成要素を示す説明図
【図１３】一実施形態による、チャレンジゲームのプレイ、作成、及び視聴など、本開示の様々な実施形態の態様を実行するために使用することができる例示的なデバイスの構成要素を示す説明図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本開示の実施形態は、コンテキストデータ及び類似プレーヤのコミュニティからのデータに基づいて、プレーヤを支援するゲーム内リソースを検索し特定するための方法及びシステムに関する。しかしながら、本開示は、これらの具体的詳細の一部または全てがなくとも実施できることは、当業者には明らかであろう。他の例では、本開示を不必要に曖昧にしないために、周知のプロセス動作は詳細に記載されない。
【００１３】
図１Ａ〜図１Ｃは、様々な実施形態による、リソースがどのように識別され、ユーザに配信されるか、またはされないかを示す概念図である。図１Ａは、実世界設定１００における、リソース１０２に関連するニーズ１１０を持つユーザ１０８を示す。ニーズ１１０は、質問への回答、住所、名前、アプリケーション、映像、画像、テキスト本文、製品、サービス、またはその他のデータを求めるものであり得る。ユーザ１０８にそのようなニーズ１１０がある場合、ユーザは、ニーズ１１０に何が含まれるかを知っており、かつ、ニーズ１１０に含まれるものを、例えばＧｏｏｇｌｅ、Ｂｉｎｇ、Ｄｕｃｋｄｕｃｇｏ、Ｙａｈｏｏ！、Ａｍａｚｏｎ．ｃｏｍ、アプリケーションストア、またはデータベースを検索するその他のプログラムなどのオンライン検索プラットフォーム１０４に通信する方法を知っている。ニーズ１１０がオンライン検索プラットフォーム１０４に通信される時、それはクエリーあるいは問い合わせの形式である。オンライン検索プラットフォーム１０４は、クエリー内のキーワードまたは文字を使用して、クエリーに合う検索結果のリストを返す。そのリストは、通常、関連性の順に並べられる。従って、オンライン検索プラットフォーム１０４は、リソース１０２’をユーザ１０８の所有物に配信して、ニーズ１１０を満たすことができる。
【００１４】
多くの場合、ニーズ１１０は、販売中の製品またはサービス、あるいは販売されることとなるある情報など、商業的機会に関係する。その結果、企業は、料金を支払って検索結果のリスト内の目立つ場所にその企業の結果を表示させることで、オンライン検索プラットフォーム１０４で広告するインセンティブが与えられる。このようにして、ユーザ１０８、オンライン検索プラットフォーム１０４、及びリソース１０２のプロバイダの３者全てが、トランザクションにより利益を得る。ユーザ１０８にニーズ１１０が生じた瞬間に、またはその瞬間付近に、ユーザ１０８は、ニーズ１１０を満たす方法で、リソース１０２’（例えば製品、サービス、アプリケーション、歌、映画、クリップ、あるいはその他のデータまたは物理的商品）を所有する。リソース１０２のプロバイダは、ユーザ１０８とつながりトランザクションを行うことにより、例えば、特売を行う、またはブランド認知度を高める、またはユーザ１０８を将来のトランザクションへ送り込む接触点を作ることにより、利益を得る。一方、オンライン検索プラットフォーム１０４は、リソース１０２のプロバイダから得られる収入、及びユーザ１０８によるオンライン検索プラットフォーム１０４の継続的な使用により、利益を得る。
【００１５】
図１Ｂは、一実施形態による、ユーザ１０８と、サーフェシングプラットフォームのないゲーム環境１１４の仮想設定１１２との関係構造の同様の図を示す。ユーザ１０８は、キャラクタ１１８を介してゲーム環境１１４とインタラクトする。ゲーム環境１１４とインタラクトする時、ユーザ１０８は、解決できない問題に遭遇している場合がある。例えば、ユーザ１０８は、現在のユーザのスキルレベル、インベントリ（inventory）あるいは備品、または知識では達成できない目的に遭遇している場合がある。目的には、ボスなどの敵の打倒、ステージの完了、宝探しの完了、パズルの完成、競争相手の打倒、記録の樹立などが含まれ得る。従って、目的達成に関連して、あるリソースに対するニーズ１２０がユーザ１０８に生じる。
【００１６】
多くの場合、ユーザ１０８がキャラクタ１１８で目的を達成することを支援し得る、ゲーム環境１１４のゲーム内リソース１１６が存在し得る。ゲーム内リソース１１６は、ダウンロード可能コンテンツ（ＤＬＣ）、アドオン、アップグレード、アイテム、ヒント、戦略、共有データなどであり得る。しかし、ユーザ１０８は、そのようなリソースが存在することを必ずしも認識していない。従って、ユーザ１０８は、特定のゲーム内リソース１１６が、数百または数千のリソースのうち、例えばユーザ１０８の所与のゲーム状態、インベントリ、スキルレベル、プレイ履歴、及びプレイスタイルにおいてユーザ１０８が目的を達成するのに役立つ可能性が最も高い１つのリソースであるということについても認識してはいないであろう。数多くの状況で、キャラクタ１１８及びゲーム環境１１４は、数百または数千のリソースのうちどれがユーザ１０８にとって最も効果的であるかを特定するためのデータまたはロジックを同様に有さない受動的なエンティティである。サーフェシングプラットフォームのない仮想設定１１２では、ユーザ１０８が自身のニーズ１２０をゲーム環境１１４に伝える明確な方法はない。同様に、ゲーム環境１１４は、ユーザ１０８が目的を達成するのに最も効果的なゲーム内リソース１１６を顕在化させるまたは特定することができない。従って、ゲーム内リソース１１６は、キャラクタ１１８に配信されず、リソースのニーズ１２０も満たされない。
【００１７】
図１Ｃは、一実施形態による、ユーザ１０８と、サーフェシングプラットフォーム１０６を有するゲーム環境１２２の仮想設定１２０との関係構造の概念図である。図１Ｂに示されるのと同様に、ある目的を達成することに関して、ユーザ１０８にニーズ１２０が生じ得る。しかし、図１Ｂに示される構造とは異なり、図１Ｃのユーザ１０８は、ニーズ１２０をクエリー１０１の形で、サーフェシングプラットフォーム１０６に伝えることができる。サーフェシングプラットフォーム１０６は、図１Ａのオンライン検索プラットフォーム１０４と同様にキーワード及び文字を使用する自然言語処理を用いて、クエリー１０１を解釈することが想定される。しかし、ニーズ１２０を解釈するためにクエリー１０１の言語を処理することに加えて、サーフェシングプラットフォーム１０６は、ユーザ１０８の意図を、ニーズ１２０に関連するものとして推定するロジックを含むことが企図される。
【００１８】
サーフェシングプラットフォーム１０６は、ユーザ１０８のゲーム状態データ及び保存データ、並びに他のユーザの共有データにアクセスして、例えば、キャラクタ１１８の現在のゲーム状態、現在のゲーム状態に至るまでのゲーム状態、キャラクタ１１８のインベントリ、ユーザ１０８のプレイスタイル及びスキルレベルが与えられると、ユーザ１０８の意図をより良く推定することが企図される。よって、例えば、サーフェシングプラットフォーム１０６は、ユーザ１０８の現在のゲーム状態のコンテキスト内、並びにユーザ１０８に特有の傾向、癖、及び好みを有するプレーヤというユーザ１０８のメタコンテキスト内で、クエリー１０１を解釈することができる。
【００１９】
さらに、サーフェシングプラットフォーム１０６は、ゲーム状態データ、保存データ、及び共有データを使用して、ユーザ１０８が目的を達成するのに最も効果的なゲーム内リソース１１６を検索することが企図される。例えば、サーフェシングプラットフォーム１０６は、ユーザ１０８に類似するプレーヤコミュニティのゲームデータ内で、複数のプレーヤが現在の目的を達成した際使用したリソースを検索し、それらを有効性により順位付けし得る。従って、サーフェシングプラットフォーム１０６は、ユーザ１０８が目的を達成することができる可能性の最も高いリソースであるゲーム内リソース１１６を特定し、それをユーザ１０８に提示し得る。ユーザ１０８がゲーム内リソース１１６を選択した場合、それは、キャラクタ１１８が所有して即時使用するように、ゲーム環境１２２により配信され得る。このようにして、ユーザ１０８は、目的を達成するためのゲーム内リソース１１６’を受信することで利益を得るとともに、ゲーム開発者またはゲーム発行者は、有意義な方法でリソースをユーザ１０８に伝達することで利益を得る。
【００２０】
図２は、一実施形態による、プレーヤ２００からのクエリー２０６に応じて、コンテキスト的に関連するリソース２０１を顕在化させるサーフェシングプラットフォーム１０６を実行するためのサーバシステム２０３の概念図である。この実施形態によれば、プレーヤ２００は、ＰｌａｙＳｔａｔｉｏｎ（商標）などのローカルゲームシステム２０２を介してゲームをプレイしており、ローカルゲームシステム２０２は、ゲームを実行し、ゲームの映像構成要素をディスプレイ２０４に通信する。ゲームシステム２０２は、ネットワーク２０５を介してサーバシステム２０３と通信する。プレーヤ２００は、ゲームをプレイしている間に、完了するのに支援を必要とするステージ、チャレンジ、敵、パズル、または他の問題に遭遇する場合がある。例えば、プレーヤ２００は、ゲーム内のボスキャラクタを倒そうと、何度失敗した後も試みている場合がある。プレーヤ２００は様々なリソースを購入するためのストアにアクセスできるが、プレーヤ２００は、ボスキャラクタを打倒することを支援する可能性が最も高いリソースを知らない場合がある。
【００２１】
この実施形態では、プレーヤ２００は、「ねえ、ＰｌａｙＳｔａｔｉｏｎ、ボスを倒す方法を教えて？」というクエリー２０６を、口頭でゲームシステム２０２に提出することができる。クエリー２０６は、ハンドヘルドコントローラ、ヘッドセット、ゲームシステム２０２、またはディスプレイ２０４など、ゲーム環境内の１つ以上の音声取り込みデバイスにより、取り込まれる。クエリー２０６は、ネットワーク２０５を介して、サーバシステム２０３に通信される。図２の実施形態は、プレーヤ２００のローカルにあるゲームシステム２０２を示すが、サーバシステム２０３は、ネットワーク２０５を介して、ゲームを遠隔で実行し、ゲームの音声構成要素及び映像構成要素を通信し得ることも、同様に企図される。
【００２２】
図２の実施形態によれば、クエリー２０６は、サーバシステム２０３のサーフェシングプラットフォーム１０６に通信され、これにより、クエリー２０６、ゲームデータ２２０、プレーヤデータ２１８、及びコミュニティデータ２２６に基づいて、コンテキスト的に関連するリソースの検索が可能となる。サーバシステム２０３のサーフェシングプラットフォーム１０６は、言語プロセッサ２０８を含むことが示され、言語プロセッサ２０８は、クエリー２０６を、自然言語発話から、サーフェシングプラットフォーム１０６がプレーヤ２００の意図を推定して検索を実行するのに使用可能なフォーマットへと、セグメント化、構文解析、及び解釈する。いくつかの実施形態では、言語プロセッサは、クエリー２０６の検出及び解釈を可能にするための発話認識機能、自然言語構文解析、文法ロジック、意味ロジック、キーワード識別、及び他の構成要素を含むことが企図される。
【００２３】
言語プロセッサ２０８は、意図モジュール２１０と通信することが示され、意図モジュール２１０は、言語プロセッサ２０８の出力を、クエリーデータベース２１６、プレーヤデータ２１８、ゲームデータ２２０、コミュニティデータ２２６、及び機械学習モジュール２２２から得られるデータと併せて使用して、プレーヤ２００の意図を推定する。多くの事例では、クエリー２０６は、ゲームである行為を行う、またはある結果を出す（例えば現在の状態から後続の状態に進むことにより目的を達成する）意図に関連する。従って、サーフェシングプラットフォーム１０６は、一般的な検索エンジンの機能を超える機能を実行することが可能である。
【００２４】
例えば、一般的な検索エンジンは通常、キーワードマッチング及び関連性順位付けを行うが、必ずしも質問者の意図を特定するように機能するとは限らない。一般的な検索エンジンにおいて「レベルアップする方法」というクエリーには、質問者がクエリーを提出した理由に関するコンテキストとはほとんど関係のない結果が返される。このようなクエリーの結果には、例えば、実生活でのセルフアップ及び「レベルアップ」に関連するブログ投稿、「ＬｅｖｅｌＵｐ」という名前のモバイル注文アプリケーション、「レベルアップ」の辞書定義、及び「ＬｅｖｅｌＵＰ」という名前のＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）チャンネルが含まれる。
【００２５】
これに対し、サーフェシングプラットフォーム１０６は、クエリー２０６の言語を使用するだけでなく、プレーヤデータ２１８、ゲームデータ２２０、コミュニティデータ２２６からのコンテキストデータ、及び機械学習モジュール２２２からのコンテキストデータも使用して、プレーヤ２００の意図を特定することが企図される。
従って、サーフェシングプラットフォーム１０６は、「レベルアップする方法を教えて？」というクエリーを、
（１）ゲームデータ２２０を使用して、プレーヤ２００の現在の状態のコンテキストで、
（２）プレーヤデータ２１８を使用して、プレーヤの好み、傾向、プレイ履歴、プレイスタイル、及びスキルレベルのコンテキストで、
（３）コミュニティデータ２２６を使用して、プレーヤ２００と同様の位置にいたプレーヤのコミュニティがプレイしたゲーム及びゲームセグメントのコンテキストで、
（４）クエリーデータベース２１６を使用して、プレーヤ２００と同じまたは同様の位置のプレーヤが提出する複数のクエリーのコンテキストで、
（５）機械学習モジュール２２２を使用して、プレーヤが努力する領域（例えば苦戦する領域）を学習するヒューリスティックモデルのコンテキストで、解釈することができる。
よって、サーフェシングプラットフォーム１０６は、意図モジュール２１０で利用可能なコンテキストデータを使用して、例えば、プレーヤ２００の意図は、次のステージのために体力を少なくとも半分保持しながら（例えばゲームデータ２２０、コミュニティデータ２２６、及び機械学習モジュール２２２に基づく）、またボスＸとの戦いの間にレベルアップしながら（例えばコミュニティデータ２２６及び機械学習モジュール２２２に基づく）、特別な能力を使用せずに（例えばプレーヤデータ２１８に基づく）、ボスＸを打倒する（例えばクエリーデータベース２１６及びゲームデータ２２０に基づく）ことであると、特定し得る。
【００２６】
図２の実施形態によれば、サーフェシングプラットフォーム１０６は、検索ロジック２１２と、リソースデータベース２２４と、応答生成器２１４とを含む。検索ロジック２１２は、意図モジュール２１０と通信して、意図モジュール２１０が推定する意図とマッチングするリソースを、リソースデータベース２２４で検索する。意図モジュール２１０と同様に、検索ロジック２１２は、その検索アルゴリズムで、プレーヤデータ２１８、ゲームデータ２２０、コミュニティデータ２２６、及び機械学習モジュール２２２のコンテキストデータを使用して、プレーヤ２００が「次のステージのために体力を少なくとも半分保持しながら、またボスＸとの戦いの間にレベルアップしながら、特別な能力を使用せずにボスＸを打倒する」という意図を実現することを可能にする１つ以上のリソースを特定することが企図される。
例えば、検索ロジック２１２は、プレーヤデータ２１８を使用して、プレーヤ２００が使用を好む、または過去に使用して成功したリソースのタイプを特定またはフィルタリングし、ゲームデータ２２０を使用して、プレーヤ２００のインベントリのリストにアクセスし、コミュニティデータ２２６を使用して、ボスＸを打倒するのに効果的であったリソースと、効果的でなかったリソースとを特定し得る。
さらに、機械学習モジュール２２２は、他のプレーヤからのデータに基づくリソースの有効性の統計分析、並びにプレーヤ２００が様々なリソースを使用してボスＸと闘う様々なシミュレーションを提供し得る。検索ロジック２１２は、よって、リソースデータベース２２４からリソースＸ２０１を特定し得る。応答生成器２１４は、「あなたのようなプレーヤの８０パーセントが、リソースＸを使用してボスを打倒しました。」と示す応答２２８を通信し、これはプレーヤ２００に発声音で伝えられ得る。さらに、応答生成器２１４は、例えば表示されたグラフィックをクリックする、またはゲームシステム２０２に同様に声をかけることによりリソースＸ２０１を購入する選択肢を、プレーヤ２００に通知するグラフィックを生成し得る。
【００２７】
図３は、一実施形態による、ユーザによるクエリーを解釈して、クエリーに対する応答を生成する例示的なサーフェシングプラットフォームの特定の構成要素の概略図を示す。ユーザクエリーインターフェース３００は、ユーザからのクエリーを取り込み、背景雑音及びクエリーを含まない発話と、クエリーを区別することが可能である。ユーザクエリーインターフェース３００は、クエリーの音声信号を、発話認識モジュール３０２に通信し、発話認識モジュール３０２は、クエリーの音声信号をテキストに変換する。クエリーのテキストは、自然言語パーサ（ＮＬＰ）３０４に通信され、ＮＬＰ３０４は、数あるプロセスの中でも、単語分離、形態素解析、辞書検索、文法分析、及び言語規則適用を含む、クエリーのテキストの構文分析及び意味分析を提供する。キーワード識別器３０６は、クエリーをさらに分類、インデックス化、クラスタ化、またはフィルタリングするために使用され得る用語に関して、クエリーをさらに分析する。
【００２８】
図３によれば、意図モジュール２１０は、言語プロセッサにより処理されたクエリーを受信し、クエリーの背後にある意図を推定する。いくつかの実施形態では、意図モジュール２１０は、クエリーを、よく提出されるクエリー３０８及びよくある質問３１０などのクエリーのデータベースと比較する。クエリーと、クエリーデータベース２１６内の１つ以上とにマッチングがあった場合、意図モジュール２１０は、対応する意図を、クエリーに関連する意図を推定する際のデータポイントとして使用し得る。
【００２９】
上記のように、意図モジュール２１０は、ゲームデータ２２０にアクセスして、ゲーム内でユーザと同じまたは同様の状態のプレーヤに帰属し得る可能な意図の集合を特定する。ゲームデータ２２０は、保存データ３１２とゲーム状態データ３１４とを含むことが示される。保存データ３１２は、ゲーム内のユーザの進行に関する情報を含み、通常、時間に依存しない。保存データ３１２は、例えばインベントリリスト、能力リスト、レベル値、キャラクタ値、ステージ値を含み得る。ゲーム状態データ３１４は、ゲーム環境に関連してユーザ及び他のオブジェクトを記述する情報を含む。ゲーム状態データ３１４は、時間に依存し、時間に応じて状態の経時変化を含み得る。ゲーム状態データ３１４は、例えば、様々な時点でのユーザのゲームプレイを記述する状態を含み得、これは、ユーザがある目的を達成しようと試みた回数、ユーザがその目的を達成するのにどの程度近かったか、目的を達成するためにユーザが用いた方策などを示し得る。保存データ３１２及びゲーム状態データ３１４は共に、クエリーに関連する意図を推定するために、意図モジュール２１０にコンテキストを提供する。例えば、保存データ３１２は、ユーザがＡ、Ｂ、及びＣのリソース（例えば資質、レベル、アイテム、武器、能力、味方）を所有することを示し得、ゲーム状態データ３１４は、ユーザが目的Ｏ２を達成しようと試みたが５回連続失敗していることを示し、意図モジュール２１０は、前述のコンテキストを使用して、ユーザの意図は、目的Ｏ２を達成するためのあるリソースまたは資質を取得することであると推定し得る。さらに、意図モジュール２１０は、例えばゲーム内のユーザの場所を特定の目的にマッピングするゲームファイルにアクセスし得る。示されていないが、意図モジュール２１０はまた、追加のコンテキストデータを引き出して、意図が目的Ｏ２を達成することであると推定するために、プレーヤデータ及びコミュニティデータにアクセスすることができる。
【００３０】
上記のように、検索ロジック２１２は、クエリーデータベース２１６、ゲームデータ２２０、機械学習モジュール２２２、プレーヤデータ（図示せず）、及びコミュニティデータ（図示せず）から分析されたコンテキストデータに基づいて、１つ以上のリソースを特定するように機能する。検索ロジック２１２は、意図モジュール２１０により推定された意図を、１つ以上のリソースを特定するための制約または最終結果として使用する。例えば、目的Ｏ２を達成することがクエリーの背後にある意図であると、意図モジュール２１０により特定された場合、検索ロジック２１２は、ゲームデータ２２０、プレーヤデータ、及びコミュニティデータを所与として、ユーザが目的Ｏ２を達成することを支援する可能性が最も高いリソースを特定する任務を負う。いくつかの実施形態では、検索ロジック２１２は、保存データ３１２を調べて、ユーザが現在利用可能なリソース、例えばリソースＡ、Ｂ、及びＣを特定し得る。検索ロジック２１２は、従って、Ａ、Ｂ、及びＣに加えるリソースをフィルタリングする。さらに、検索ロジック２１２は、ゲーム状態データ３１４を調べて、目的Ｏ２を達成するより前のユーザの試行の特徴を特定し得る。例えば、ゲーム状態データ３１４は、ユーザが目的Ｏ２を達成しようと試みて失敗したが、前の目的Ｏ１は初回の試行で達成できたことを示し得る。いくつかの実施形態では、検索ロジック２１２は、ゲームモデル３１６を使用して、目的Ｏ２と目的Ｏ１との違いを分析し、ユーザが目的Ｏ１で苦戦せずに目的Ｏ２で苦戦する要因の詳細に関するコンテキストデータを取得する。例えば、ゲームモデル３１６から、ユーザと同様に遠隔武器を使用した他のプレーヤは、目的Ｏ１の達成は成功率が高く、目的Ｏ２の達成は成功率が低いことが分かった場合、検索ロジックは、よって、リソースＸの検索を非遠隔武器に絞り込み得る。
【００３１】
いくつかの実施形態では、ゲームモデル３１６は、複数のプレーヤの保存データ及びゲーム状態データを入力として使用して、プレーヤのコミュニティがプレイしたビデオゲームの統計モデルであることが企図される。ゲームモデル３１６は、個々のプレーヤの保存データ及びゲーム状態データに基づいて機械学習モジュール２２２により構築され、プレーヤがゲームを進行することに伴い更新される。機械学習モジュール２２２は、ヒューリスティックモデルを使用して、複数のプレーヤの進行を追跡し、プレーヤがゲーム内の様々な目的の達成をどのように成功し、どのように失敗するかを、様々なパラメータに応じて学習し得る。ゲームモデル３１６はさらに、既存のゲームデータから情報を抽出して、他のプレーヤの可能性のある将来の結果を予測するパターンを特定する予測分析を使用することが企図される。例えば、ゲームモデル３１６には、ユーザと同様の状況の他の複数のプレーヤが目的Ｏ２を達成した方法に関連する統計データが含まれ得る。よって、ユーザが目的Ｏ１を初回の試行で達成したと仮定し、例えばプレーヤデータを所与として、ユーザがリソースＤ、Ｅ、及びＦ、並びに他のリソースを使用して目的Ｏ２の達成を成功する可能性に関して、ゲームモデル３１６は検索ロジック２１２により精査され得る。その結果、ゲームモデル３１６は、ユーザが目的Ｏ２の達成を成功する確率は、リソースＤで２０％、リソースＥで８０％、リソースＦで５％であることを返し得る。次に、検索ロジック２１２は、リソースデータベース２２４からリソースＥを識別し、ユーザクエリーインターフェース３００を介してユーザに提示し得る。
【００３２】
他の実施形態では、機械学習モジュール２２２は、リソースＤ、Ｅ、及びＦを用いたユーザのゲームプレイスタイルを模倣する人工知能（ＡＩ）を使用して、複数のシミュレーションを実行し得る。例えば、機械学習モジュール２２２は、リソースＤ、Ｅ、及びＦをそれぞれ提供されたＡＩプレーヤにより、目的Ｏ２を含むゲームセグメントの数百または数千のシミュレーションを実行し得る。このようなシミュレーションは、結果を検索ロジック２１２に返すのにかかる時間を短縮するために、並行して加速的に実行され得る。例えば、機械学習モジュールは、完了するのに実際の時間では１分を超える１０００個のゲームシミュレーションを、最新の計算技術を使用して１秒以下で実行し得る。シミュレーションのグラフィック構成要素及び音声構成要素はレンダリングする必要がないため、前述のシミュレーションは、短い時間枠で実行され得る。次に、検索ロジック２１２は、リソースＤ、Ｅ、またはＦのうち、最も多くの成功シミュレーションをもたらしたリソースを特定し、ユーザに提示し得る。
【００３３】
ユーザが、例えばリソースＥを選択した場合、ユーザは、リソースＥに即時アクセスして使用する必要があることが想定される。その結果、ユーザがクエリーを提出した時点から、ユーザがクエリーの結果（例えばリソースＥ）を使用できるようになる時点までに、遅延はほとんどない。ユーザがリソースＥを使用して目的Ｏ２を試行すると、ユーザゲームプレイ３１８が追跡されて、機械学習モジュール２２２に入力され、ゲームモデル３１６が更新される。
【００３４】
図４は、一実施形態による、サーフェシングプラットフォームが使用するゲームモデルをサーバで生成する方法の概念図を示す。コミュニティデータ２２６は、プレーヤ１〜ｎにわたるゲーム１〜ｍのゲームデータを含むが、全てのプレーヤ１〜ｎがゲーム１〜ｍのそれぞれを必ずしもプレイしたわけではない。プレーヤ１は、ゲーム１〜ゲームｍをプレイしたことが示される。ゲーム１〜ｍのそれぞれは、個々のゲームタイトルを表し得る。プレーヤ１がゲーム１〜ゲームｍをプレイすると、それらのゲームプレイは、ゲーム状態データ（ＧＳＤ）及び保存データ（ＳＤ）の形態で追跡される。同じことがプレーヤ２〜ｎにも当てはまる。
プレーヤ１〜ｎのゲームデータは、機械学習モジュール２２２に入力され、ゲーム１〜ｍのゲームモデルが生成される。上記のように、ゲームモデルは、プレーヤの仲間たちあるいはコホート（cohort）が、ゲーム内のプレーヤのアクション及びその後の結果を介して、所与のゲームとどのようにインタラクトするかを記述する。例えば、ゲーム１のゲームモデルは、様々なプレーヤがゲーム１内の特定の場所及び時間に行ったこと、並びにその結果に関連するデータを含み得る。予測分析をデータに適用して、プレーヤが行ったこと及びプレーヤが生み出した結果に関連するパターンが特定され、ゲーム１内の特定の場所及び時間に到達する将来のプレーヤの結果が予測され得る。
【００３５】
図５は、一実施形態による、リソースを特定するためにサーフェシングプラットフォームによりゲームモデル３１６が精査され得る方法の概念図を示す。サーフェシングプラットフォームは、クエリーを受信すると、ユーザのゲーム状態データ及び保存データにアクセスすることにより、ユーザの現在の状態に関連するコンテキストデータを取得する。ユーザのゲーム状態データ及び保存データを使用して、サーフェシングプラットフォームは、ユーザの現在の状態を特定し、ゲームモデル３１６内で対応する状態を見つけることができる。ここで、ユーザの現在の状態は、状態Ｓ１に対応すると仮定される。サーフェシングプラットフォームはまた、例えば意図モジュールを介して、ユーザの意図の推定を有する。意図は、状態Ｓ１から状態Ｓ５に移行する目的に対応すると推定されることが示される。
状態Ｓ１は、ボスＸを打倒する前のゲーム内の状態を表し得、一方状態Ｓ５は、ボスＸを打倒した状態を表し得る。状態Ｓ１のノードと状態Ｓ５のノードとの間のエッジは、ユーザが、ある追加リソースを取得することなく目的を達成することができる確率を表す。ここでは、その確率は３％である。３％の確率は、同様のスキルレベル、プレイスタイル、インベントリ、経験などを有して状態Ｓ１にあった他の複数のユーザに基づくゲームモデルから、決定され得る。確率はまた、ユーザが、ある追加リソースなしで状態Ｓ１から状態Ｓ５に到達しようと試みることをモデル化したＡＩプレーヤのシミュレーションを介して、決定され得る。
【００３６】
図５は、状態Ｓ２、Ｓ３、及びＳ４も示し、これらは、ユーザがリソースＤ、Ｅ、及びＦをそれぞれ取得したゲーム状態を表す。ユーザが状態Ｓ２、Ｓ３、及びＳ４から状態Ｓ５に至る確率は、それぞれ２０％、８０％、及び５％であることが示される。この場合も、他のユーザがリソースＤ、Ｅ、及びＦをそれぞれ使用しながら状態Ｓ５への到達を試みる時のプレイの仕方に基づくゲームモデルから、前述の確率は決定され得る、または前述の確率はＡＩシミュレーションに基づき得る。従って、ゲームモデルにより、サーフェシングプラットフォームは、ユーザが目的を達成できるようにする可能性または有効性に基づいて、１つ以上のリソースを特定することが可能となる。
【００３７】
図６は、一実施形態による、ユーザにとっての有効性により様々なリソースを順位付けするための、機械学習モジュールが使用する分類器６００の簡略化された概念図を示す。示される実施形態では、分類器６００は、複数のプレーヤに由来するゲームデータの個別のセグメント６０２で動作する。Ｒ１〜Ｒｎのゲームデータ６０２のそれぞれは、リソースＲ１〜Ｒｎを使用してプレイされたゲーム状態データをそれぞれ表す。ゲームプレイメトリクス６０４は、ゲームデータ６０２のそれぞれに関して、特定のゲームプレイ特性を測定するメトリクスである。ゲームプレイメトリクス６０４は、操作性、使用期間、受けたダメージ、試行回数などの測定値を含み得る。ユーザデータ６０６は、プレーヤに特有の追加のメトリクスである。
例えば、Ｕ１〜Ｕｋは、ユーザの好み、傾向、スキルレベル、プレイスタイル、１分あたりの平均アクション（ＡＰＭ）などを取り込み得る。ゲームプレイメトリクス６０４及びユーザデータ６０６のメトリクスのそれぞれは、重みベクトル６１０により重み付けされる。重みベクトル６１０に示される重みは、任意の単位である。しかし、メトリクスＭ１、Ｍ３、及びＵ１は、有効性において比較的重要性の高い指標であり、メトリクスＭ２、Ｍｊ、Ｕ２、及びＵｋよりも大きい度合いで重み付けされていることが、重みベクトル６１０から読み取られ得る。リソースＲ１〜Ｒｎのゲームデータ６０２のそれぞれは、Ｍ１〜Ｍｊのゲームプレイメトリクス６０４及びＵ１〜Ｕｋのユーザデータ６０６に関して、処理される。その結果、ゲームデータ６０２のそれぞれは、メトリクスＭ１〜Ｍｊ及びＵ１〜Ｕｋに関して、スコアが与えられる。図６に示されるスコアは二進数であるが（例えばメトリクスＭ１は満たされるか否かの条件である）、スコアは非二進数であってもよい。
【００３８】
分類器６００が、ゲームプレイメトリクス６０４及びユーザデータ６０６にわたり、ゲームデータ６０２のそれぞれをスコア付けすると、有効性ロジック６０８は、有効性に関してリソースＲ１〜Ｒｎのそれぞれを順位付けすることができる。順位付けは、ユーザデータ６０６を考慮することにより、ユーザに合わせてカスタマイズされる。ゲームプレイメトリクス６０４及びユーザデータ６０６を所与として、リソースＲ３を使用した対応するゲームセグメントが最高スコアを得たため、有効性ロジック６０８は、リソースＲ３を選択することが示される。その結果、分類器６００は、様々なリソースを、特定のプレーヤに対する相対的な有効性に関して、分類し順位付けすることができる。プレーヤにとってより効果的なリソースを特定するために、分類器６００はサーフェシングプラットフォームにより使用され得る。分類器６００はまた、ゲームモデルを構築するために使用され得る。
【００３９】
図７は、一実施形態による、サーフェシングプラットフォームの動作を実行するための方法の全体的な流れを示す。動作７００にて、方法は、ビデオゲームのプレーヤのデバイスからのクエリーを処理することを提供し、クエリーは、ビデオゲーム内である目的を達成することに関連する。クエリーは、発話またはテキスト入力の形式であり得る。クエリーの処理は、例えば図２に関連して説明されたやり方で進められ得る。通常、ビデオゲーム内のある目的を達成することに関連する各クエリーには、それを動機付ける意図が存在する。
本明細書での使用では、目的は、ビデオゲーム内で取られる任意のアクションとして広く解釈される。例えば、クエリーは、基本的な動きの実行（例えば「ジャンプする方法を教えて？」）、ある資質の取得（例えば「自分のキャラクタの肌を変える方法を教えて？」）、プレーヤの状態に関するあるデータの取得（例えば「北の方角を教えて？」）、プレーヤのゲームプレイに関するあるデータの取得（例えば「自分の射撃精度を教えて？」）など、比較的基本的な目的に関連し得る。クエリーはまた、敵の打倒、個人記録の樹立、ゲームプレイの特定の側面の改善、特定の条件下でのタスクの完了など、より複雑な目的を達成することにも関連し得る。
【００４０】
動作７０２にて、ビデオゲーム内のプレーヤの現在の状態を、プレーヤのゲームデータに基づいて特定する。プレーヤの現在の状態は、クエリーの解釈し曖昧さを解消するためのコンテキストデータ、並びにクエリーに応じて１つ以上のリソースを特定する後続のプロセスのためのコンテキストデータを提供する。例えば、プレーヤの現在の状態がボスＸと戦う直前であると特定され、クエリーが「ボスを倒す方法を教えて？」と示す場合、方法は、従って、クエリーの「ボス」をボスＸに絞り込むことができる。
【００４１】
図７の方法は動作７０４に進み、動作７０４は、プレーヤの現在の状態と、プレーヤの現在の状態に以前いた他の複数のプレーヤからのゲームデータ内の対応するゲーム状態とを整列させるように機能する。動作７０４はさらに、他の複数のプレーヤが到達しようと試みた後続状態を特定する。他の複数のプレーヤからのゲームデータは、コミュニティデータまたはゲームモデルからのものであり得、通常、タイムラインに従う。プレーヤの現在の状態と、他の複数のプレーヤからのゲームデータ内の対応するゲーム状態とを整列させることは、プレーヤの現在の状態に関して、他の複数のプレーヤのゲームデータを検索またはスキャンすることを伴う。いくつかの実施形態では、動作７０４はまた、他のプレーヤが目的を達成できた試行を特定し得る。
【００４２】
いくつかの実施形態では、他の複数のプレーヤからのゲームデータは、より高速な検索のために、様々なゲーム状態に関してインデックス化され得る。例えば、他の複数のプレーヤからのゲームデータは、各ボスの直前、間、及び直後の状態のインデックスを含み得る。従って、プレーヤの現在の状態がボスＸと交戦する直前である場合、動作７０４は、他の複数のプレーヤのゲームデータ内で、他の複数のプレーヤのそれぞれがボスＸと交戦する直前であったゲーム状態を検索し得る。他の複数のプレーヤのゲームデータ内の対応するゲーム状態が特定またはインデックス化されると、整列が達成される。
【００４３】
さらに、動作７０４は、他の複数のプレーヤが到達した後続状態を特定するように機能する。よって、動作７０４は、ボスＸの打倒の直後に対応する状態を、後続状態として特定する。これは、別のプレーヤによる成功した試行の例となる。いくつかの実施形態では、複数の後続状態があり得る。例えば、ビデオゲームは、プレーヤが代わりにタスクＴを完了して、ボスＸを避けて通り次のチャレンジに進むことを可能にし得る。動作７０４は、従って、他の複数のプレーヤのゲームデータから、複数の後続状態を特定することが企図される。ここで、後続状態には、ボスＸの打倒、タスクＴの完了、及びタスクＴ完了後のボスＸを避けて通ることが含まれ得、例えば、他の複数のプレーヤの半分は、ボスＸを打倒する後続状態を有し、残りの半分はボスＸを避けて通る後続状態を有する。
【００４４】
動作７０６にて、方法は、クエリーと、他の複数のプレーヤのゲームデータからの後続状態とに基づいて、プレーヤの目的を推定することを提供する。クエリーの背後にある目的を推定する場合、プレーヤの現在の状態及びゲームデータからの後続状態を使用して、コンテキストが提供される。ここで、現在の状態（例えばボスＸと交戦する直前）及び後続状態（例えばボスＸを打倒する、またはタスクＴを完了してボスＸを避けて通る）は、クエリーをコンテキスト化し、これにより、目的は、ボスＸを打倒することにより、またはタスクＴを完了してボスＸを避けて通ることにより、ボスＸ通過を進めることに絞り込まれ得る。動作７０６は、可能な目的の集合のうちどの目的がクエリーに最も密接にマッチングするかを特定することで、目的を推定する。クエリーがボスＸ打倒することに関するため、動作７０６は、目的は、タスクＴを完了することによりボスＸを避けて通るのではなく、ボスＸを打倒することであると、推定し得る。
【００４５】
動作７０６により目的が推定されると、動作７０８は、プレーヤが目的を達成する可能性を高めるビデオゲームが対応するリソースを、他の複数のプレーヤのゲームデータを使用して特定するように機能する。例えば、ボスＸの打倒に成功した他の複数のプレーヤのゲームデータは、使用されたリソース及びそれらのリソースの有効性について分析され得る。例えば、他の複数のプレーヤがボスＸを打倒するのにリソースＤ、Ｅ、またはＦのうちの１つを使用したことを、他の複数のプレーヤのゲームデータが示す場合、動作７０８は、リソースＤ、Ｅ、及びＦのそれぞれの有効性も調べ得る。
例えば、これらのユーザは、リソースＥの時、リソースＤ及びＦの時よりも短い時間で、少ない試行回数で、または少ないダメージを受けて、ボスＸを打倒することできたと分かった場合、動作７０８は、リソースＥを、プレーヤの目的達成を可能にする可能性が最も高いリソースと特定し得る。使いやすさ、リソースのコスト、リソースを使用するのに必要なスキルレベルなどを含む他の多数のメトリクスを使用して、リソースの有効性が測定または順位付けされ得る。リソースが特定されると、動作７１０にて、特定されたリソースは、プレーヤが選択するように、インターフェースを介してプレーヤに提示される。動作７１２にて、リソースは、ビデオゲームで即時使用するようにプレーヤに提供される。このように、図７の方法は、プレーヤのクエリーに対する即時かつ効果的な解決を可能にする。
【００４６】
図８は、別の実施形態による、サーフェシングプラットフォームが、ユーザに提示するために、様々なリソースを特定し順位付けし得る方法の概念図を示す。プレーヤゲーム状態データ８００は、現在の状態８０２を有するタイムライン形式で提示される。ボスＸを打倒するというプレーヤの目的には、現在の状態８０２から後続状態８０４に移行することが含まれる。プレーヤの保存データ８０６は、時間非依存データブロックとして表されるように示される。
【００４７】
サーフェシングプラットフォーム８０１は、他の複数のプレーヤにどちらも由来するコミュニティゲーム状態データ８０８及びコミュニティ保存データ８１２にアクセスすることが示される。ゲーム状態データのそれぞれのタイムラインは、プレーヤゲーム状態データ８００の現在の状態８０２を基準に整列されることが示される。例えば、現在の状態８０２がボスＸと交戦する直前である場合、コミュニティゲーム状態データ８０８内でそれぞれのゲーム状態データのタイムラインがボスＸと交戦する直前である対応する状態が特定される。サーフェシングプラットフォーム８０１はまた、コミュニティ保存データ８１２を使用してコミュニティゲーム状態データ８０８をフィルタリングし、コミュニティゲーム状態データ８０８のうち、プレーヤゲーム状態データ８００及び保存データ８０６により密接にマッチングする優良なものを見つけ得る。
【００４８】
図８によれば、サーフェシングプラットフォーム８０１は、コミュニティゲーム状態データ８０８のウィンドウ８１０をスキャンして、個々のゲーム状態データにおいて現在の状態８０２と後続状態８０４とに挟まれたセグメントを探すことが示される。このようにして、サーフェシングプラットフォームは、「ボスＸを倒す」という目的を達成できた試行を特定する。その結果、サーフェシングプラットフォーム８０１は、複数のプレーヤが現在の状態８０２から後続状態８０４に進んだ方法に関連する情報を取得することができ、これには、その際利用したリソースも含まれる。例えば、サーフェシングプラットフォームは、これらの成功した試行で他のプレーヤが使用した１つ以上のリソース、及び成功した試行にリソースが貢献した程度を特定することが想定される。
【００４９】
さらに、分類器８１６は、リソースの有効性により順位付けられた様々なリソースＤ〜Ｎのリスト８１４を生成することが示される。各リソースの有効性は、メトリクス１〜ｍに基づき、これには例えば、初回試行での成功率、目的達成に要した試行回数、及び完了に要した時間などが含まれる。よって、サーフェシングプラットフォーム８０１は、リスト８１４から、目的達成に他よりも効果的であった、またプレーヤが同じことを行うのに同様により効果的であるはずのリソースを選択することができる。ここでは、リソースＥが、平均すると、より高い初回試行成功率、より少ない目的完了全体試行回数、及びより少ない平均完了所要時間になるため、リソースＥが選択される。
【００５０】
図９は、一実施形態による、サーフェシングプラットフォームが、クエリーに応じてリソースをユーザに提示し得る方法の図解を示す。図９は、例えば敵であるボスＸと交戦する直前の状態でプレーヤがプレイしているビデオゲームを示す。プレーヤがサーフェシングプラットフォームにボスＸを倒す方法についてクエリーを行うと、図示されるように、サーフェシングプラットフォームは、ウィンドウに結果を提示し得る。ウィンドウは、リソースの提示を、プレーヤのコミュニティが提示されるリソースを使用してどのようにプレイしたかを、プレーヤに通知するように行う。いくつかの実施形態では、ウィンドウが提示される時、ビデオゲームは休止または一時停止される。別の実施形態では、ウィンドウが提示されている間、ビデオゲームは継続され得る。さらに別の実施形態では、ビデオゲームは、ビデオゲームのグラフィックは動的なままだが、現在のゲーム状態を変えるようなゲーム内の主要な活動は起こらない「軽い休止」あるいは「ソフトポーズ（soft-pause）」状態になり得る。
【００５１】
いくつかの実施形態では、ウィンドウは、プレーヤのコミュニティが提示されたリソースを使用した時に記録した成功率及び完了までの平均時間に関する統計データを提供し得る。従って、プレーヤには、プレーヤのコミュニティによりプレイされたリソースの実際の有効性に関連する共有データが提供される。プレーヤは、リソースを選択するか否かについて、より多くの情報に基づいて決断を下すことができ、自身の選択に自信を持つことができる。いくつかの実施形態では、様々なリソースの選択は、例えば仮想通過または現金を使用することによる支払いの形態を要し得る。
いくつかの実施形態では、様々なリソースの選択は、比較的少額の現金を取り扱う「マイクロトランザクション」として知られる形態であり得る。別の実施形態では、様々なリソースの選択は、仮想または現実の通貨の支払いを要し得ないが、ゲームシステムは、プレーヤが選択できるリソースの数を制限し得る。また、任意のリソースを選択すると、即時にリソースにアクセスして使用することができ、クエリー提出から解決策提示までの遅延は最小限に抑えられることが企図される。図９の実施形態ではウィンドウが示されているが、ウィンドウに含まれる情報を通信するために、二次ディスプレイの使用、音声通信、またはウィンドウの全画面表示への移行などによる他の形態が使用されてもよい。
【００５２】
図１０Ａは、サーフェシングプラットフォームがユーザにリソースを提示する付加的な実施形態を示す。ここで、プレーヤは、ボスＸの打倒に関連する同様のクエリーをサーフェシングプラットフォームに提出済みであり得る。これに応じて、サーフェシングプラットフォームは、リソースＥの有効性に関連する統計情報を含むウィンドウを提示し得る。図９では、ウィンドウは、プレーヤのコホートがリソースＥを使用してどのようにプレイしたかを表す共有データを提示した。図１０Ａでは、ウィンドウは、プレーヤがリソースＥを使用してどのようにプレイする可能性があるかを表す予測データを示し得る。いくつかの実施形態では、ウィンドウが提示される時、ビデオゲームは休止または一時停止される。別の実施形態では、ウィンドウが提示されている間、ビデオゲームは継続され得る。さらに別の実施形態では、ビデオゲームは、ビデオゲームのグラフィックは動的なままだが、現在のゲーム状態を変えるようなゲーム内の主要な活動は起こらない「軽い休止」状態になり得る。
【００５３】
いくつかの実施形態によれば、予測データは、プレーヤをモデル化したＡＩプレーヤを使用しリソースＥを用いたプレーヤのシミュレーション、またはスキルレベル、プレイスタイル、及び他の資質に関して、プレーヤと、リソースＥを使用した場合の平均的なプレーヤとの差を考慮することに、基づき得る。ここで、成功の確率は、図９で共有データが示したものよりも高く示される（例えば８０％ではなく９０％）。これは、サーフェシングプラットフォームが、リソースＥを使用した場合の成功予測値が９０％であることを示すシミュレーションデータにアクセスし、当該成功予測値が、同じリソースを使用した他のプレーヤのコホートの平均値より偶然高かったことに起因し得る。
別の実施形態では、サーフェシングプラットフォームは、共有データを使用して、プレーヤの属性に基づいて成功予測値を調整し得る。例えばプレーヤが、コホートのうちの平均的なプレーヤよりも、多くの経験を持つ、またはリソースＥのようなタイプのリソースを使用するのが得意である場合、サーフェシングプラットフォームは、これらの差を考慮してベースライン値８０％を１０％調整する。その結果、プレーヤには、様々なリソースの使用に関連する予測能力を有する定量的でカスタマイズされた成功データが与えられる。
【００５４】
図１０Ａのウィンドウは、リソースＥを使用した場合の成功予測値を表示することに加えて、ゲーム内で使用されるリソースＥのグラフィックまたはクリップも表示する。例えば、シールドであるリソースＥは、攻撃をかわすように使用されていることが示される。従って、リソースＥのクリップは、リソースが使用時にどのように見えるか、どのように機能するか、及びビデオゲーム内でユーザの情勢をどのように変えるかを、ユーザに知らせる。このようにして、プレーヤには、リソースの定性的及び経験的データに加えて、その有効性の定量的データも提供され、これらは両方とも、プレーヤがより多くの情報に基づいて選択することを可能にする。
【００５５】
図１０Ｂは、サーフェシングプラットフォームが、ユーザに提示されたリソースを即時使用することを可能にする方法の実施形態を示す。図９及び１０では、サーフェシングプラットフォームにより、ウィンドウを介してシールドがユーザに提示された。これに応じて、ユーザは、コントローラを使用してウィンドウをクリックすることにより、リソースを選択する命令を発声することにより、または選択を示す注視命令を使用することにより、顕在化されたリソースの選択を示し得る。
ユーザから何らかの選択の指示があると、ウィンドウの表示は終了し得る。リソースは、即時使用するようにビデオゲームに統合され、これによりプレーヤは、リソースを所有し制御することができる。いくつかの実施形態では、ゲーム状態データ及び保存データを更新して、リソースの存在を反映させることにより、リソースはビデオゲームに統合される。その結果、リソース選択後にビデオゲームが実行されると、ビデオゲーム内にリソースがレンダリングされる。例えば、図１０Ｂでは、シールド１０００は、これからの戦闘を見越して、プレーヤのキャラクタにより使用されることが示される。
【００５６】
いくつかの実施形態では、プレーヤまたはプレーヤのアカウントと、サーフェシングプラットフォームまたはビデオゲームとの間に、プレーヤによるリソースの即時使用を可能にするトランザクションが存在する。いくつかの実施形態では、トランザクションには、ユーザによる支払い、ユーザのアカウントに対するバックグラウンド手数料、ユーザが有する特定のクレジットの手数料などが含まれ得る。
【００５７】
いくつかの実施形態では、リソースは、プレーヤの属性に基づいたリソースのレンダリングプロファイルに基づいて、レンダリングされる。例えば、各リソースがビデオゲーム用にレンダリングされる方法は、プレーヤが使用しているキャラクタに応じて、及びプレーヤの属性に応じて、多様に存在し得る。一例では、より大きいキャラクタには、より大きいバージョンのシールドが与えられ、一方、小さいキャラクタには、小さいバージョンのシールドが与えられる。このようにして、リソースは、キャラクタの特性に合うようにレンダリングされる。
さらに、各リソースには、使用方法及び使用難易度が異なるバージョンが存在し得る。例えば、リソースのレンダリングプロファイルが選択される時、プレーヤのスキルレベル、プレーヤのプレイスタイル、及びプレーヤの好みを含むプレーヤ属性が考慮される。スキルレベルが高いプレーヤには、使用がより複雑で難しいバージョンのリソースが提供され得、一方、初心者のプレーヤには、より使いやすいバージョンのリソースが提供され得る。
【００５８】
ゲーム内の支援に加えて、サーフェシングプラットフォームは、仮想ストアのコンテキストにおいても有用であることが想定される。ＰｌａｙＳｔａｔｉｏｎ（商標）ストアなどの仮想ストアには、プレーヤが利用可能な数千ものリソースが、同様に幅広い種類のゲームタイトルに関して存在し得る。従って、プレーヤが自分にとってどのリソースが特に役立つかを思いつくことは、困難である。サーフェシングプラットフォームは、プレーヤのニーズに特に適合した推薦がプレーヤに提供されるように、仮想ストアのコンテキスで実施されるようにも企図される。
図１１は、サーフェシングプラットフォームを実施する仮想ストアを示す。仮想ストアは、４つのリソース、ゲーム１用の胸部甲冑、ゲーム１用の保護シールド、ゲーム２用の薬、及びゲーム３用の発射台を表示することが示される。これらのアイテムのそれぞれは、ゲーム１〜３のプレーヤゲームデータに応じて、サーフェシングプラットフォームにより顕在化される。サーフェシングプラットフォームは、ゲーム１〜３のそれぞれのゲーム状態データにアクセスして、ゲーム１〜３の現在のゲーム状態を特定し得る。
【００５９】
例えば、ゲーム１では、サーフェシングプラットフォームは、現在の状態を、ボスＸと交戦する前であると特定し得る。次に、サーフェシングプラットフォームは、ゲーム１のゲームモデルまたはゲーム１をプレイする他のプレーヤのコミュニティデータにアクセスして、プレーヤが進みたい可能性のある後続状態を特定し得る。ここで、後続状態は、ボスＸを倒した状態であり、サーフェシングプラットフォームは、ボスＸを倒すのに使用されたリソースを特定することができる。
その結果、サーフェシングプラットフォームは、プレーヤがゲーム１の後続のゲームプレイ用に選択または購入するための推薦リソースとして、胸部甲冑及び保護シールドのリソースを表示する。サーフェシングプラットフォームは、プレーヤが関与するゲーム２、ゲーム３、及び他のゲームに関しても、前述と同じく実行する。さらに、サーフェシングプラットフォームは、コミュニティデータまたはシミュレーションデータに基づいて、各リソースの利点に関する定量的データを提供することができる。図１１に示される推薦リソースは、自動的にデータが追加され得る、またはユーザからのクエリーに応じ得る。
【００６０】
図１２は、一実施形態による、サーフェシングプラットフォームにより実施される仮想ストアをホストするサーバシステム１２００及び選ばれた構成要素を示す。サーバシステムは、サーフェシングプラットフォーム１２０２を含むことが示され、これは、様々なゲームにおけるプレーヤの現在の状態、他の複数のプレーヤのコミュニティデータ、並びにスキルレベル、プレイスタイル、好み、及びその他などのプレーヤデータを所与として、プレーヤにコンテキスト的に関連するリソースを見つけるために使用される。プレーヤゲームデータ１２０４は、プレーヤが参加したゲームタイトルそれぞれのゲーム状態データ及び保存データを含む。プレーヤデータ１２０６は、各ゲームに関して、及びゲーム一般に関して、プレーヤとしてのプレーヤの資質を記述することが企図される。
例えば、プレーヤデータ１２０６は、プレーヤがゲーム１〜１０のそれぞれにおいて、遠隔武器を好む傾向があることを示し得る。よって、サーフェシングプラットフォームは、ゲーム１〜１０に関しては、遠隔武器の同カテゴリであるリソースを顕在化させ、これらのリソースをストアインターフェース１２１８に伝達し得る。しかし、サーフェシングプラットフォームは多数のゲームのプレーヤデータ１２０６にアクセスができるため、プレーヤがゲーム１１で遠隔武器を使用する傾向を示さなくとも、サーフェシングプラットフォームは、さらにゲーム１１に関しても遠隔武器を顕在化させ得る。その結果、サーフェシングプラットフォーム１２０２は、ある特定のゲームのプレーヤとしてだけでなく、ゲームのプレーヤとしてのプレーヤのグローバルデータに基づいて、ストアインターフェース１２１８に推薦を行うことができる。
【００６１】
コミュニティデータ１２０８、機械学習モジュール１２１０、リソースデータベース１２１２、及びゲームモデル１２１４が、図１２にも示される。これらの構成要素は、ゲーム内サーフェシングに関連して詳細に説明されたが、サーフェシングプラットフォーム１２０２を使用して推薦リソースを生成する仮想ストアのコンテキストで、同様に機能する。さらに、ＡＩシミュレーションモジュール１２１６が図１２に示されるが、これは、プレーヤが様々なリソースを使用してどのようにプレイするかをテストまたはシミュレートするために使用され得る。そこで得られたデータは、サーフェシングプラットフォーム１２０２によりアクセス可能であり、ストアインターフェース１２１８に推薦を行うプロセスにおいて、様々なリソースの有効性が評価される。
【００６２】
図１３は、本開示の様々な実施形態の態様を実行するために使用することができる例示的なデバイス１３００の構成要素を示す。例えば、図１３は、一実施形態による、クエリーに応じてプレーヤが使用するコンテキスト的に関連のあるゲーム内リソースを顕在化させる、またはプレーヤが使用するコンテキスト的に関連のあるストア内リソースを顕在化させるなど、ユーザを支援するサービスを提供するデバイスを実施するのに好適な例示的ハードウェアシステムを示す。このブロック図は、デバイス１３００を示し、デバイス１３００は、本開示の実施形態を実施するのに好適なパーソナルコンピュータ、ビデオゲーム機、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、または他のデジタルデバイスであるか、あるいは、これらを組み込むことができる。
デバイス１３００は、ソフトウェアアプリケーションと任意でオペレーティングシステムとを作動させる中央処理装置（ＣＰＵ）１３０２を含む。ＣＰＵ１３０２は、１つ以上の同種または異種の処理コアで構成され得る。例えば、ＣＰＵ１３０２は、１つ以上の処理コアを有する１つ以上の汎用マイクロプロセッサである。さらに、実施形態は、クエリーの解釈、コンテキスト的に関連するリソースの特定、及びコンテキスト的に関連するリソースのビデオゲーム内での即時実施及びレンダリングなど、高並列及び計算集約的なアプリケーションに特に適合したマイクロプロセッサアーキテクチャを有する１つ以上のＣＰＵを使用して、実施することができる。デバイス１３００は、ゲームセグメントをプレイするプレーヤのローカルに設置され得る（例えばゲーム機）、またはプレーヤから遠隔であり得る（例えばバックエンドサーバプロセッサ）。
【００６３】
メモリ１３０４は、ＣＰＵ１３０２が使用するアプリケーション及びデータを格納する。ストレージ１３０６は、アプリケーション及びデータ用の不揮発性ストレージ及び他のコンピュータ可読媒体を提供し、ストレージ１３０６には、固定ディスクドライブ、取り外し可能ディスクドライブ、フラッシュメモリデバイス、及びＣＤ‐ＲＯＭ、ＤＶＤ‐ＲＯＭ、Ｂｌｕ‐ｒａｙ（登録商標）、ＨＤ‐ＤＶＤ、もしくは他の光学記憶デバイス、並びに信号伝送及び記憶媒体が含まれ得る。ユーザ入力デバイス１３０８としては、１人以上のユーザからのユーザ入力をデバイス１３００へ通信し、ユーザ入力デバイス１３０８の例には、キーボード、マウス、ジョイスティック、タッチパッド、タッチスクリーン、スチルレコーダ／カメラもしくはビデオレコーダ／カメラ、ジェスチャを認識する追跡デバイス、及び／またはマイクロフォンが挙げられる。
ネットワークインターフェース１３１４は、デバイス１３００が電子通信ネットワークを介して他のコンピュータシステムと通信することを可能にし、ローカルエリアネットワーク、及びインターネットなどの広域ネットワークにわたる有線通信または無線通信を含み得る。音声プロセッサ１３１２は、ＣＰＵ１３０２、メモリ１３０４、及び／またはストレージ１３０６が提供する命令及び／またはデータから、アナログまたはデジタルの音声出力を生成するように適合される。ＣＰＵ１３０２、メモリ１３０４、データストレージ１３０６、ユーザ入力デバイス１３０８、ネットワークインターフェース１３１４、及び音声プロセッサ１３１２を含むデバイス１３００の構成要素は、１つ以上のデータバス１３２２を介して接続される。
【００６４】
グラフィックサブシステム１３２０がさらに、データバス１３２２及びデバイス１３００の構成要素と接続されている。グラフィックサブシステム１３２０は、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）１３１６と、グラフィックメモリ１３１８とを含む。グラフィックメモリ１３１８は、出力画像の各画素の画素データを格納するために使用される表示メモリ（例えばフレームバッファ）を含む。グラフィックメモリ１３１８は、ＧＰＵ１３１６と同じデバイスに統合されてもよく、ＧＰＵ１３６と別個のデバイスとして接続されてもよく、及び／またはメモリ１３０４内に実装されてもよい。画素データは、ＣＰＵ１３０２からグラフィックメモリ１３１８へ直接提供され得る。
あるいは、ＣＰＵ１３０２は、所望の出力画像を定義するデータ及び／または命令をＧＰＵ１３１６に提供し、これに基づき、ＧＰＵ１３１６は１つ以上の出力画像の画素データを生成する。所望の出力画像を定義するデータ及び／または命令は、メモリ１３０４及び／またはグラフィックメモリ１３１８に格納され得る。実施形態では、ＧＰＵ１３１６は、シーンの幾何学的構造、照明、陰影、質感、動き、及び／またはカメラのパラメータを定義する命令及びデータから、出力画像の画素データを生成する３Ｄレンダリング機能を含む。ＧＰＵ１３１６はさらに、シェーダプログラムを実行することができる１つ以上のプログラム可能実行ユニットを含み得る。
【００６５】
グラフィックサブシステム１３２０は、グラフィックメモリ１３１８から画像の画素データを定期的に出力して、ディスプレイデバイス１３１０に表示させる。ディスプレイデバイス１３１０は、デバイス１３００からの信号に応じて視覚情報を表示することができる任意のデバイスであり得、これにはＣＲＴ、ＬＣＤ、プラズマ、及びＯＬＥＤディスプレイが含まれる。デバイス１３００は、ディスプレイデバイス１３１０に、例えばアナログ信号またはデジタル信号を提供することができる。
【００６６】
プレーヤにコンテキスト的に関連するリソースの顕在化を論証するために特定の実施形態が提供されたが、これらは限定としてではなく例として説明される。本開示を読んだ当業者は、本開示の趣旨及び範囲に含まれる追加の実施形態を実現するであろう。
【００６７】
現在の実施形態のゲームへのアクセス提供など、広範囲な地域にわたり配信されるアクセスサービスは、多くの場合、クラウドコンピューティングを使用することに留意されたい。クラウドコンピューティングとは、動的に拡張縮小可能で多くの場合仮想化されたリソースがインターネットを介したサービスとして提供される、コンピューティング様式である。ユーザは、ユーザをサポートする「クラウド」の技術的インフラストラクチャのエキスパートである必要はない。クラウドコンピューティングは、Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ａｓ  ａ  Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＩａａＳ）、Ｐｌａｔｆｏｒｍ  ａｓ  ａ  Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＰａａＳ）、Ｓｏｆｔｗａｒｅ  ａｓ  ａ  Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＳａａＳ）などの異なるサービスに分類することができる。クラウドコンピューティングサービスは、多くの場合、ビデオゲームなどの共通のアプリケーションを、ウェブブラウザからアクセスするオンラインで提供するが、ソフトウェア及びデータは、クラウド内のサーバに格納される。クラウドという用語は、コンピュータネットワーク図におけるインターネットの描かれ方に基づいたインターネットの隠喩として使用され、複雑なインフラストラクチャを隠し持つことの抽象的概念である。
【００６８】
いくつかの実施形態では、ゲームサーバまたは仮想ストアサーバは、ビデオゲームプレーヤにコンテキスト的に関連するゲーム内リソース及びストア内リソースを顕在化させる動作を実行するために使用され得る。インターネット経由でプレイされる大抵のビデオゲームは、ゲームサーバへの接続を介して動作する。通常、ゲームは、プレーヤからデータを収集し、収集したデータを他のプレーヤに配信する専用サーバアプリケーションを使用する。ユーザは、少なくともＣＰＵ、ディスプレイ、及びＩ／Ｏを含むクライアントデバイスにより、遠隔サービスにアクセスする。クライアントデバイスは、ＰＣ、携帯電話、ネットブック、ＰＤＡなどであり得る。一実施形態では、ゲームサーバ上で実行されるネットワークは、クライアントが使用するデバイスの種類を認識し、採用される通信方法を調整する。別の事例では、クライアントデバイスは、ＨＴＭＬなどの標準的な通信方法を使用して、インターネットを介してゲームサーバ上のアプリケーションにアクセスする。
【００６９】
本開示の実施形態は、ハンドヘルドデバイス、マイクロプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースまたはプログラム可能な一般消費者向け電気製品、小型コンピュータ、及びメインフレームコンピュータなどを含む様々なコンピュータシステム構成で実施され得る。本開示はまた、有線ベースネットワークまたは無線ネットワークを介してリンクされる遠隔処理デバイスによりタスクが行われる分散コンピューティング環境においても、実施することができる。
【００７０】
所与のビデオゲームまたはゲームアプリケーションは、特定のプラットフォーム及び特定の関連コントローラデバイス用に開発され得ることを、理解されたい。しかし、このようなゲームが、本明細書に提示されるようなゲームクラウドシステムを介して利用可能となる場合、ユーザは、別のコントローラデバイスでビデオゲームにアクセス状態となり得る。例えば、あるゲームは、ゲーム機及びその関連コントローラ用に開発された可能性があるが、ユーザは、キーボード及びマウスを利用して、パーソナルコンピュータからクラウドベースバージョンのゲームにアクセス状態となり得る。このようなシナリオでは、入力パラメータ設定により、ユーザが利用可能なコントローラデバイス（この事例ではキーボード及びマウス）により生成され得る入力から、ビデオゲームを実行するのに受入れ可能な入力へ、マッピングが定義され得る。
【００７１】
別の実施形態では、ユーザは、タブレットコンピューティングデバイス、タッチスクリーンスマートフォン、または他のタッチスクリーン駆動デバイスを介して、クラウドゲームシステムにアクセスし得る。この場合、クライアントデバイス及びコントローラデバイスは、同じデバイス内に一緒に統合され、検出されたタッチスクリーン入力／ジェスチャにより入力が提供される。このようなデバイスでは、入力パラメータ設定により、ビデオゲームのゲーム入力に対応する特定のタッチスクリーン入力が定義され得る。例えば、ユーザがタッチしてゲーム入力を生成することができるタッチスクリーン上の位置を示すために、ビデオゲームの実行中に、ボタン、方向パッド、または他の種類の入力要素が、表示またはオーバーレイされ得る。特定の方向のスワイプまたは特定のタッチ動作などのジェスチャも、ゲーム入力として検出され得る。一実施形態では、タッチスクリーン上での制御操作にユーザを慣れさせるために、例えばビデオゲームのゲームプレイを始める前に、タッチスクリーンを介してゲームプレイに入力する方法を示すチュートリアルが、ユーザに提供され得る。
【００７２】
いくつかの実施形態では、クライアントデバイスは、コントローラデバイスの接続ポイントとして機能する。すなわち、コントローラデバイスは、無線接続または有線接続を介してクライアントデバイスと通信し、コントローラデバイスからクライアントデバイスへ入力を送信する。今度はクライアントデバイスが、これらの入力を処理し、次いで入力データを、ネットワークを介して（例えばルータなどのローカルネットワークデバイスを介してアクセスされる）、クラウドゲームサーバへ送信し得る。しかし、別の実施形態では、コントローラ自体が、このような入力をまずクライアントデバイスを通して通信する必要なく、ネットワークを介して入力を直接クラウドゲームサーバに通信する能力を有するネットワークデバイスであり得る。例えば、コントローラは、ローカルネットワークデバイス（前述のルータなど）に接続して、クラウドゲームサーバとデータを送受信し得る。従って、クライアントデバイスは依然として、クラウドベースのビデオゲームからの映像出力を受信して、それをローカルディスプレイ上にレンダリングする必要はあるが、コントローラがクライアントデバイスを迂回して、ネットワークを介して直接クラウドゲームサーバに入力を送信することを可能にすることにより、入力待機時間が削減され得る。
【００７３】
一実施形態では、ネットワーク化されたコントローラ及びクライアントデバイスは、特定の種類の入力を直接コントローラからクラウドゲームサーバへ送信し、また、クライアントデバイスを介して他の種類の入力を送信するように構成され得る。例えば、コントローラ自体とは別の任意の追加のハードウェアまたは処理に依存しない検出による入力は、クライアントデバイスを迂回して、ネットワークを介して直接コントローラからクラウドゲームサーバへ送信することができる。このような入力には、ボタン入力、ジョイスティック入力、埋込型動作検出入力（例えば加速度計、磁力計、ジャイロスコープ）などが含まれ得る。しかし、追加のハードウェアを利用する、またはクライアントデバイスによる処理を要する入力は、クライアントデバイスによりクラウドゲームサーバに送信され得る。これらは、ゲーム環境から取り込まれた映像または音声を含むことができ、クラウドゲームサーバへ送信する前にクライアントデバイスにより処理され得る。さらに、コントローラの動作検出ハードウェアからの入力は、取り込まれた映像と併せてクライアントデバイスにより処理され、コントローラの位置及び動作が検出され得、次にこれはクライアントデバイスによりクラウドゲームサーバへ通信される。様々な実施形態によるコントローラデバイスはまた、クライアントデバイスから、または直接クラウドゲームサーバから、データ（例えばフィードバックデータ）を受信し得ることを理解されたい。
【００７４】
本開示の様々な実施形態では、ディスプレイに表示されるインタラクティブアプリケーションと併せて、ヘッドマウントデバイスを利用することで、様々なインタラクティブ機能が提供され得ることが、当業者には理解されよう。本明細書で説明される例示的な実施形態は、限定としてではなく、単に実施形態として提供される。
【００７５】
本明細書で定義される様々な実施形態は、本明細書で開示される様々な特徴を使用する特定の実施態様に組み合わされ得る、または組み立てられ得ることを、理解されたい。従って、提供される実施形態は、いくつかの可能な実施形態にすぎず、様々な要素を組み合わせることでより多くの実施態様を定義することが可能な様々な実施態様に限定されない。いくつかの実施形態では、いくつかの実施態様は、開示されたまたは同等の実施態様の趣旨から逸脱することなく、より少ない要素を含んでもよい。
【００７６】
本開示の実施形態は、ハンドヘルドデバイス、マイクロプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースまたはプログラム可能な一般消費者向け電気製品、小型コンピュータ、及びメインフレームコンピュータなどを含む様々なコンピュータシステム構成で実施され得る。本開示の実施形態はまた、有線ベースネットワークまたは無線ネットワークを介してリンクされる遠隔処理デバイスによりタスクが行われる分散コンピューティング環境においても、実施することができる。
【００７７】
方法動作は特定の順序で説明されたが、修正されたゲーム状態を生成するための遠隔測定データ及びゲーム状態データの処理が所望の方法で実行される限り、動作間に他のハウスキーピング動作が実行されてもよく、または動作がわずかに異なる時間に起こるように調整されてもよく、またはシステム内に動作を分散することで、様々な処理関連間隔で処理動作が起こることを可能にしてもよいことを、理解されたい。
【００７８】
１つ以上の実施形態はまた、コンピュータ可読媒体上のコンピュータ可読コードとしても具現化することができる。コンピュータ可読媒体は、後でコンピュータシステムにより読み出され得るデータを格納できる任意のデータストレージデバイスである。コンピュータ可読媒体の例には、ハードドライブ、ネットクワーク接続ストレージ（ＮＡＳ）、読み出し専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ、並びに他の光学及び非光学データストレージデバイスが挙げられる。コンピュータ可読媒体には、コンピュータ可読コードが分散方式で格納され実行されるように、ネットワーク接続されたコンピュータシステムにわたり分散されたコンピュータ可読有形媒体が含まれ得る。
【００７９】
前述の実施形態は、理解を明確にするためにある程度詳細に説明されたが、添付の特許請求の範囲内で特定の変更及び修正を実施できることは明らかであろう。従って、本実施形態は、限定ではなく例示としてみなされるべきであり、本実施形態は、本明細書に記載される詳細に限定されるべきではなく、添付の特許請求の範囲内及び均等物内で変更されてもよい。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【国際調査報告】
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2021530323.tif 000018
2021530323.tif 000019