(57)【要約】【解決手段】ビデオゲーム内で現ユーザを支援するためのユーザ分析方法は、現ユーザによってプレイされるビデオゲーム内のシナリオについての成功の指標を測定し、測定された成功の指標が評価しきい値を下回るかどうかを検出し、評価しきい値を下回るなら、シナリオにおける成功した行動に関するヒントを現ユーザに提供する。現ユーザによってプレイされるビデオゲーム内のシナリオに対する行動指標を測定し、シナリオに対して他のユーザについて以前に生成された測定された行動指標のコーパスから導出されたデータに関して測定された行動指標を評価し、現ユーザと、シナリオで所定の成功レベルを有することが検出された他のユーザのサブセットとの間で測定された行動指標のそれぞれの差を検出し、検出された行動指標のそれぞれの差を減らす行動の変化を示すヒントを現ユーザに提供する。【選択図】図２
2020503936.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ビデオゲーム内で現ユーザを支援するためのユーザ分析方法であって、
前記現ユーザによってプレイされる前記ビデオゲーム内のシナリオについての１つまたは複数の成功の指標を測定するステップと、
前記１つまたは複数の測定された成功の指標が評価しきい値を下回るかどうかを検出するステップと、
もし評価しきい値を下回るなら、前記シナリオにおける成功した行動に関するヒントを前記現ユーザに提供するステップとを含み、
前記ヒントを提供するステップは、
前記現ユーザによってプレイされる前記ビデオゲーム内のシナリオに対する１つまたは複数の行動指標を測定する測定ステップと、
前記シナリオに対して他のユーザについて以前に生成された測定された行動指標のコーパスから導出されたデータに関して前記１つまたは複数の測定された行動指標を評価する評価ステップと、
前記現ユーザと、前記シナリオで所定の成功レベルを有することが検出された他のユーザのサブセットとの間で前記１つまたは複数の測定された行動指標のそれぞれの差を検出する差異検出ステップと、
前記現ユーザと、前記シナリオで所定の成功レベルを有することが検出された他のユーザの前記サブセットとの間の前記１つまたは複数の測定された行動指標のそれぞれの差を減らす１つまたは複数の行動の変化を示すヒントを前記現ユーザに提供する提供ステップとを含む、
ユーザ分析方法。
【請求項２】
前記シナリオについて他のユーザについて以前に生成された測定された成功の指標のコーパスから導出されたデータに関して、前記１つまたは複数の測定された成功の指標を評価するステップをさらに含み、
前記評価しきい値は、前記シナリオの他のユーザに対して以前に生成された測定された成功の指標の前記コーパスから導出された前記データに基づく、請求項１に記載のユーザ分析方法。
【請求項３】
前記評価しきい値は、
ｉ．他のユーザの前記サブセットの平均的成功、
ｉｉ．他のユーザの前記サブセットの平均的成功をＭ％（Ｍは所定の数である）下回る値、および
ｉｉｉ．他のユーザの前記サブセットの平均的成功をＰ番目（Ｐは所定の数である）の標準偏差だけ下回る値
からなるリストから選択された１つである、請求項１に記載のユーザ分析方法。
【請求項４】
前記評価ステップは、前記現ユーザを前記シナリオについての他のユーザのサブセットと比較するステップを含み、
前記サブセットは、
ｉ．すべてのユーザ、
ｉｉ．平均値から所定数の標準偏差の範囲外のユーザを除くすべてのユーザ、
ｉｉｉ．平均を上回るユーザ、および
ｉｖ．測定された成功の指標のそれぞれの評価によって決定される、ユーザのうちの最も成功したＮ％（Ｎは所定の数）
からなるリストから選択される、請求項１に記載のユーザ分析方法。
【請求項５】
前記提供するステップは、
前記現ユーザの前記１つまたは複数の測定された行動指標と、前記シナリオで所定のレベルの成功を有することが検出された他のユーザの前記サブセットの指標との間の最大のそれぞれの差を計算するステップと、
前記ヒントの主題として前記最大のそれぞれの差に対応する前記行動を選択するステップを含む、請求項１に記載のユーザ分析方法。
【請求項６】
測定された行動指標間のそれぞれの差がしきい値差以内であるなら、前記提供するステップは、
前記現ユーザの前記測定された行動指標と、前記シナリオでより高い所定のレベルの成功を有することが検出された他のユーザのより小さいサブセットの指標との間の最大のそれぞれの差を計算するステップと、
前記ヒントの主題として前記最大のそれぞれの差に対応する行動を選択するステップを含む、請求項５に記載のユーザ分析方法。
【請求項７】
前記提供するステップは、
選択された各行動について、前記現ユーザの前記測定された行動指標を、前記シナリオで所定のレベルの成功を有することが検出された他のユーザの選択されたサブセットの指標と比較することによって、２以上の選択された行動に対して行動の対応する変化に対する成功の変化を計算するステップと、
成功において最大の向上に対応する行動の変化を選択するステップとを含み、
前記測定された行動指標は、前記選択された各行動に関するしきい量を超えるユーザの指標とは異なる、請求項１に記載のユーザ分析方法。
【請求項８】
前記ヒントはゲーム内オプションを、前記シナリオで所定のレベルの成功を有することが検出された他のユーザの前記サブセットに典型的なオプションに変えることを示す、請求項１に記載のユーザ分析方法。
【請求項９】
前記ヒントは、前記現ユーザと、前記シナリオで所定のレベルの成功を有することが検出された他のユーザの前記サブセットとの間の前記測定された各行動指標の差に応答して、行動のレベルを増加させるべきか減少させるべきかを示す、請求項１に記載のユーザ分析方法。
【請求項１０】
前記ヒントは、
ｉ．前記現ユーザの前記選択された行動の前記測定された指標と、前記シナリオで所定のレベルの成功を有することが検出された他のユーザの前記サブセットの指標との間の前記差に応答して作成されるヒント、および
ｉｉ．特定された行動に関連する所定のヒント
からなるリストから選択された１つである、請求項１に記載のユーザ分析方法。
【請求項１１】
コンピュータシステムに対して請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法を実行させるように適合されたコンピュータ実行可能命令を有するコンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
ビデオゲーム内の現ユーザを支援するためのユーザ分析システムであって、
前記現ユーザによってプレイされる前記ビデオゲーム内のシナリオについての１つまたは複数の成功の指標を測定するように構成された測定プロセッサと、
前記１つまたは複数の測定された成功の指標が評価しきい値を下回るかどうかを検出するように構成された検出プロセッサと、
もし評価しきい値を下回るなら、前記シナリオにおける成功した行動に関するヒントを前記現ユーザに提供するように構成された提供プロセッサとを含み、
前記提供プロセッサは、前記現ユーザによってプレイされる前記ビデオゲーム内のシナリオに対する１つまたは複数の行動指標を測定するように構成され、
前記提供プロセッサは、前記シナリオに対して他のユーザについて以前に生成された測定された行動指標のコーパスから導出されたデータに関して前記１つまたは複数の測定された行動指標を評価するように構成され、
前記提供プロセッサは、前記現ユーザと、前記シナリオで所定の成功レベルを有することが検出された他のユーザのサブセットとの間で前記１つまたは複数の測定された行動指標のそれぞれの差を検出するように構成され、
前記提供プロセッサは、前記現ユーザと、前記シナリオで所定の成功レベルを有することが検出された他のユーザの前記サブセットとの間の前記１つまたは複数の測定された行動指標のそれぞれの差を減らす１つまたは複数の行動の変化を示すヒントを前記現ユーザに提供するように構成される、
ユーザ分析システム。
【請求項１３】
前記シナリオについて他のユーザについて以前に生成された測定された成功の指標のコーパスから導出されたデータに関して、前記１つまたは複数の測定された成功の指標を評価するように構成された評価プロセッサをさらに含み、
前記評価しきい値は、前記シナリオの他のユーザに対して以前に生成された測定された成功の指標の前記コーパスから導出された前記データに基づく、請求項１２に記載のユーザ分析システム。
【請求項１４】
前記提供プロセッサは、前記現ユーザの前記１つまたは複数の測定された行動指標と、前記シナリオで所定のレベルの成功を有することが検出された他のユーザの前記サブセットの指標との間の最大のそれぞれの差を計算するように構成され、
前記提供プロセッサは、前記ヒントの主題として前記最大のそれぞれの差に対応する前記行動を選択するように構成される、請求項１２に記載のユーザ分析システム。
【請求項１５】
前記提供プロセッサは、前記現ユーザの前記選択された行動の前記測定された指標と、前記シナリオで所定のレベルの成功を有することが検出された他のユーザの前記サブセットの指標との間の前記差に応答して前記ヒントを作成するように構成される、請求項１２に記載のユーザ分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザ分析システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現代のゲームは非常に複雑で機能が豊富である。そのようなゲームの例は、いわゆる「オープンワールド」ゲームであり、ユーザは自由に探索して広範囲の非プレイヤーキャラクタと対話することができ、何をするべきかについてのガイダンスが限られていて、通常、（会話の観点から、あるいは遭遇に応じて武器と戦術の観点から）それらがどのように対話するかについての幅広い選択肢がある。
【０００３】
邪魔にならない方法でユーザをガイドするのを助けるために、ゲームがロードされている間、開発者がゲームプレイ技術に関する有用なメッセージを表示することが一般的である。時間が経つにつれて、ゲームがロードされている間に読むための興味深い情報をユーザに公開しながら、ゲームに関する有用な情報をユーザに提供する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、提供できるメッセージの数には制限があり、しばらくするとユーザに対するそれらの価値は減少する。
【０００５】
本発明は、この問題を緩和または軽減しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の態様では、ビデオゲーム内の現ユーザを支援するユーザ分析方法が請求項１に従って提供される。
【０００７】
別の態様では、ビデオゲーム内の現ユーザを支援するように構成されたユーザ分析システムが請求項１２に従って提供される。
【０００８】
本発明のさらなるそれぞれの態様および特徴は、添付の特許請求の範囲において定義されている。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
次に、添付の図面を参照しながら、本発明の実施形態を例として説明する。
【００１０】
【図１】本発明の一実施形態による娯楽装置の概略図である。
【図２】本発明の一実施形態による、ビデオゲーム内で現ユーザを支援するユーザ分析方法の流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
ユーザ分析システムおよび方法が開示されている。以下の説明では、本発明の実施形態の完全な理解を提供するために、いくつかの具体的な詳細が提示されている。しかしながら、これらの具体的な詳細が本発明を実施するために使用される必要がないことは当業者に明らかであろう。逆に、当業者に知られている具体的な詳細は、必要に応じて明確さの目的で省略されている。
【００１２】
ゲームをプレイすることができるシステムの例は、Ｓｏｎｙ（登録商標）ＰｌａｙＳｔａｔｉｏｎ  ４（登録商標）娯楽装置またはコンソールである。
【００１３】
図１は、Ｓｏｎｙ（登録商標）ＰｌａｙＳｔａｔｉｏｎ  ４（登録商標）娯楽装置のシステム全体のアーキテクチャを概略的に示す。システムユニット１０には、システムユニットに接続可能な様々な周辺装置が設けられている。
【００１４】
システムユニット１０は、中央処理装置（ＣＰＵ）２０Ａおよびグラフィック処理装置（ＧＰＵ）２０Ｂを含む単一チップである加速処理装置（ＡＰＵ）２０を含む。ＡＰＵ２０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）ユニット２２にアクセスする。
【００１５】
ＡＰＵ２０は、任意選択でＩ／Ｏブリッジ２４を介して、バス４０と通信し、Ｉ／Ｏブリッジ２４は、ＡＰＵ２０の別個の構成要素またはその一部であってもよい。
【００１６】
バス４０に接続されているのは、ハードディスクドライブ３７、および互換性のある光ディスク３６Ａ上のデータにアクセスするように動作可能なブルーレイ（登録商標）ドライブ３６などのデータ記憶構成要素である。さらに、ＲＡＭユニット２２はバス４０と通信することができる。
【００１７】
任意選択でバス４０には補助プロセッサ３８も接続されている。補助プロセッサ３８は、オペレーティングシステムを実行またはサポートするために提供されてもよい。
【００１８】
システムユニット１０は、オーディオ／ビジュアル入力ポート３１、イーサネット（登録商標）ポート３２、ブルートゥース（登録商標）無線リンク３３、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）無線リンク３４、あるいは１つまたは複数のユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポート３５を介して周辺装置と適宜通信する。オーディオおよびビデオは、ＨＤＭＩ（登録商標）ポートなどのＡＶ出力３９を介して出力されてもよい。
【００１９】
周辺装置は、ＰｌａｙＳｔａｔｉｏｎ  Ｅｙｅ（登録商標）などの単眼または立体ビデオカメラ４１、ＰｌａｙＳｔａｔｉｏｎ  Ｍｏｖｅ（登録商標）などのワンドスタイルのビデオゲームコントローラ４２およびＤｕａｌＳｈｏｃｋ４（登録商標）などの従来のハンドヘルドビデオゲームコントローラ４３、ＰｌａｙＳｔａｔｉｏｎ  Ｐｏｒｔａｂｌｅ（登録商標）およびＰｌａｙＳｔａｔｉｏｎ  Ｖｉｔａ（登録商標）などの携帯娯楽装置４４、キーボード４５および／またはマウス４６、例えばリモコンの形態のメディアコントローラ４７、ならびにヘッドセット４８を含んでもよい。プリンタ、または３Ｄプリンタ（図示せず）などの他の周辺装置も同様に考慮することができる。
【００２０】
ＧＰＵ２０Ｂは、任意選択でＣＰＵ２０Ａと連携して、ＡＶ出力３９を介して出力するためのビデオ画像およびオーディオを生成する。任意選択で、オーディオは、オーディオプロセッサ（図示せず）と共に、または代わりにそれによって生成されてもよい。
【００２１】
ビデオおよび任意選択的にオーディオはテレビ５１に提示されてもよい。テレビによってサポートされている場合、ビデオは立体的であってもよい。オーディオは、ステレオ、５．１サラウンドサウンドまたは７．１サラウンドサウンドなどのいくつかのフォーマットのうちの１つでホームシネマシステム５２に提示されてもよい。ビデオおよびオーディオも同様に、ユーザ６０が装着しているヘッドマウントディスプレイユニット５３に提示されてもよい。
【００２２】
動作中、娯楽装置はデフォルトでＦｒｅｅＢＳＤ  ９．０の変種などのオペレーティングシステムになる。オペレーティングシステムは、ＣＰＵ２０Ａ、補助プロセッサ３８、またはこれら２つの混合物上で動作することができる。オペレーティングシステムは、ＰｌａｙＳｔａｔｉｏｎ  Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｍｅｎｕなどのグラフィカルユーザインターフェースをユーザに提供する。このメニューにより、ユーザはオペレーティングシステムの機能にアクセスし、ゲームや任意選択的に他のコンテンツを選択することができる。
【００２３】
本発明の一実施形態では、適切なソフトウェア命令の下で動作する娯楽装置は、ユーザに合わせたヒントおよびアドバイスを提供する方法を実装することによってユーザ分析システムとして機能することができる。
【００２４】
本発明の一実施形態では、本方法は、ユーザによるゲームプレイの１つまたは複数の態様に関する１つまたは複数の統計を維持するステップを含む。例示的な統計は、成功または失敗の様々な尺度に関連することができ、通常、これらは様々なゲーム内行動に関連する尺度と正に相関するであろう。これらの尺度は、例えば、個々の遭遇または遭遇の種類、オブジェクトもしくはキャラクタの能力の所有もしくは使用、および／または特定の探求、特定のレベルもしくは領域内での成功の全体的な尺度に特有なもの、あるいは全体としてゲームに関連するものであってもよい。いくつかの非限定的な例は、本明細書において後で提供される。
【００２５】
当然のことながら、ビデオゲームは通常、何万または何十万ものユーザによって再生され、累積的に何百万ものユーザによって再生することができる。その結果、スクリプト化されたヒントを作成する必要なしに現ユーザにアドバイスを提供するために（もちろん、これらは必要に応じて提供することができるが）、成功、失敗および行動に関するそれぞれの記録された統計を照合および分析して、どの行動が成功と相関するかを決定することができる。
【００２６】
説明の目的のために、この方式の非限定的な例は、現ユーザのゲーム内のモンスターとの遭遇を参照して説明することができる。そのモンスターは特定の武器に対して脆弱であり、３メートルの範囲内で強力な攻撃を有するが、水中では素早く動くことができない。
【００２７】
この例示的な例では、ユーザはこのモンスターを倒すことが困難である。遭遇は、ユーザが完了することに失敗した一回限りのイベントであり得るか、またはこのモンスターは、定期的に遭遇するがユーザがモンスターを打つのが比較的困難であるタイプのものであり得る。
【００２８】
この困難は、例えば、最初にモンスターと交戦してからそれを倒すまでにかかる時間を測定すること、および／またはモンスターに対する武器攻撃の数を測定すること、および／またはモンスターとの戦いの間にユーザのキャラクタが受けた健康上のダメージの量を測定すること、および／またはユーザがモンスターとの戦いで死亡した回数によって自動的に検出することができる。これらの測定値は、モンスターとの戦いにおけるユーザの相対的な成功または失敗の代理と見なすことができる。他の測定は当業者に明らかであり、そして上記のように異なる測定は異なるシナリオに適している可能性がある。
【００２９】
ユーザがモンスターとの遭遇を見つけるのがどれほど困難であるかを示す尺度の任意の適切な組み合わせは、他の複数のユーザから照合され分析された尺度と比較することができる。この比較は、リモートサーバ上で行われてもよく、または分析された結果は、（例えば、任意のパッチまたはＤＬＣを用いて、または定期的なバックグラウンドアクティビティとして）局所的な比較のために娯楽装置に定期的に送信されてもよい。また、他のユーザのサブセット、例えば、ゲームプレイに影響を及ぼしたり現在の選択肢を制限したりする可能性がある同様のゲーム内スキルレベル、キャラクタクラス、武器コレクションなどを有するユーザのみに基づいて比較を行うこともできる。そのようなユーザのサブセットは、「ピア」ユーザと呼ばれることがある。この改良は、現ユーザとサンプル母集団との比較をより関連性のあるものにするのに役立つ。
【００３０】
他のユーザの間では、様々なレベルの成功と失敗がある。現ユーザの成功は、平均的な成功レベル（例えば、平均的な戦闘時間、平均的なヒット数、そして敗北したモンスターとの遭遇が成功した時に受けた平均的なダメージの適切な組み合わせ）と比較される。また、ユーザの成功率がサンプル母集団の平均を下回っている場合には、これはモンスターとの戦いに関するアドバイスが必要であることを示していると検出され得る。
【００３１】
当然のことながら、アドバイスの必要性を判断することは、任意の適切な成功または失敗（すなわち、成功の欠如）の尺度、および他のユーザから導出されたその尺度の平均からの任意の適切な偏差に基づくことができる。
【００３２】
したがって、例えば、ユーザが平均を下回るかどうかを単に判断する代わりに、ユーザが平均を下回る０．５、１、もしくは１．５標準偏差、または１つまたは複数の照合された成功の尺度に基づいて決定されるように、比較した上位１０％のプレイヤーのみについての平均を下回る１標準偏差であると判断することができる。それゆえ、前者の例は（ユーザがこのモンスターに関して最悪の全体的なプレイヤーのうちの１人であるために）改善ガイダンスを提供することができる一方で、後者の例は（ユーザがまだ最善ほど良くないので）上昇志向ガイダンスを提供することができる。当然のことながら、ゲーム全体に対して、または具体的には提供されるヒントのレベルに対して、例えばユーザが選択した難易度に応じて、異なる尺度を使用することができる。
【００３３】
あるいは、失敗の検出は、同じモンスターと戦う時にユーザが死亡するかもしれない所定のしきい値回数を設定することによって決定されてもよい。このしきい値は、予め設定された数であってもよく、または例えばユーザのキャラクタとモンスターのゲーム内の「レベル」間の差の関数としてアルゴリズム的に導出されてもよい。したがって、モンスターがユーザのキャラクタよりも高いレベルにある場合、ユーザが苦労していると見なされる前に、より多くの死亡が予想され得る。所定の時間内にチェックポイントに到達しないこと、または必要なオブジェクト、属性またはスキルレベルを所有せずにアクションを実行しようとすることなど、同様に予測可能な失敗の尺度を自動的に検出することができる。しかしながら、これらの場合、失敗は予測可能であり得るが、失敗の理由は予測可能ではないかもしれず、それは分析から恩恵を受けるであろう。当然のことながら、そのような失敗の尺度は成功の欠如の尺度と同等である。
【００３４】
いずれにしても、ユーザがモンスターと戦う際にアドバイスから利益を得ることが検出されれば、そのアドバイスを提供することが望ましいようになる。
【００３５】
本発明の一実施形態では、モンスターに関するアドバイスは、ゲーム開発者によって既に準備されているが、まだユーザは見ていないか、またはユーザがかなり前に見たので、それについて忘れている（これは、ゲームのロード中に選択できるヒントが数百種類ある場合に発生する可能性がある）。したがって、モンスターに関するアドバイスは、ヒント選択アルゴリズム内で高い優先度を与えられ、その結果、開発者のアドバイスは、ユーザの成功率が向上するまでより際立ってまたは頻繁に提示される。
【００３６】
あるいはまたはさらに、この特定のモンスターに関するアドバイスがない場合もあり、より一般的には、所与のシナリオで成功するためにユーザの特定の行動を修正する方法に関するアドバイスがない場合もある。
【００３７】
したがって、本発明の一実施形態では、現ユーザとユーザの関連するサンプル母集団との間の遭遇について測定された統計の比較を行うことができる。例えば、ユーザが比較的弱い改善例では、成功が平均を上回っているプレイヤーに関する統計が使用されるが、一方、ユーザが優れているがさらに優秀になる可能性があるという上昇志向の例では、プレイヤーのトップ１０％に関する統計が使用されてもよい。
【００３８】
モンスターとの遭遇の例に関連して、以下の統計を見いだすことができる。
−現ユーザは武器Ａで戦う。
−現ユーザは通常２０ヒットを管理する。
−現ユーザはモンスターから平均して２ｍの所に立つ。
−現ユーザは、時間の７０％では地形タイプｉ（地上）で、時間の３０％では地形タイプｉｉ（水上）でモンスターと戦う。
−現ユーザは平均してモンスターとの遭遇の７０％の間に死亡する。
【００３９】
一方、平均を上回るプレイヤーの統計は以下の通りである。
−これらのプレイヤーは、時間の３０％では武器Ａで、時間の７０％では武器Ｂで戦う。
−これらのプレイヤーは通常３０ヒットを管理する。
−これらのプレイヤーはモンスターから平均して２．５ｍの所に立つ。
−これらのプレイヤーは、時間の５０％では陸上で、時間の５０％では水上でモンスターと戦う。
−これらのプレイヤーは、平均してモンスターとの遭遇の２５％の間に死亡する。
【００４０】
さらに、最高のプレイヤーについての統計は以下の通りである。
−これらのプレイヤーは、時間の１０％では武器Ａで、時間の９０％では武器Ｂで戦う。
−これらのプレイヤーは通常３５ヒットを管理する。
−これらのプレイヤーはモンスターから平均して３．５ｍの所に立つ。
−これらのプレイヤーは、時間の２５％では陸上で、時間の７５％では水上でモンスターと戦う。
−これらのプレイヤーは、平均してモンスターとの遭遇の５％の間に死亡する。
【００４１】
これらの統計のうち、武器の選択、モンスターからの距離、地形の選択はすべて、優秀なプレイヤーがモンスターと戦うことをどのように選択したか（つまり、彼らの行動）に関連する。一方でヒット数、およびその生存率はそれらの相対的成功に関係する。上記のように、成功に関連する統計は、（例えば、これらの測定値の平均値との比較によって）ユーザが助けを必要としているかどうかを判断するために最初に使用することができ、ここでそれらは、ゲーム内の行動に対して現ユーザ自身の行動を比較できる（より）成功したユーザのサブセットを決定するために使用することができる。
【００４２】
したがって、ユーザの行動統計と成功したプレイヤーの行動統計との間の最大の違いを探すヒントジェネレータを提供することができる。
【００４３】
改善策の場合、ユーザの統計と平均的なプレイヤーの統計を比較すると、最大の違いは武器の選択であり、現プレイヤーは３０％の少数派グループに属している。
【００４４】
その結果、ジェネレータは、このモンスターと戦うために武器Ｂを選ぶことがより良いことを示す入手可能なデータに基づいてヒントを作成することができる。明らかに、「経験豊富な騎士が、［武器Ｂ］が［モンスター］に対して特に効果的であったことを報告する」などの、ゲームに適した言葉を使用することができる。例えばメンターからのジャーナルエントリなど、このアドバイスを自然な方法で提供するために、任意の適切なフィクションを提供することができる。
【００４５】
あるいは、行動の欠如が連続的な変数（タイミング、距離、スピードなど、例えばレーストラックでのコーナリングなど）によって特徴付けることができる行動に関連する場合、修正メッセージは、ユーザの測定された動作と成功したピアのそれとの間の数値的なギャップを減らすために必要な動作の変更を示すことができる。例えば、「トップドライバーはヘアピンベンドでは時速６０マイルまで減速する」、または「［プレイヤーの現在の車］のドライバーはヘアピンベンドではより早くブレーキをかける必要があると報告する」などである。
【００４６】
例に戻ると、現ユーザの武器の選択が不適切であることに対処して、現ユーザが武器Ｂで戦うようにすると、パフォーマンスが向上することができ、さらに向上する可能性がある。
【００４７】
したがって、上昇志向の場合には、現ユーザの最新の統計と優秀なプレイヤーの統計を比較すると、最大の違いは、地形の選択またはモンスターからの平均距離のいずれかになり得る。
【００４８】
したがって、当然のことながら、状況によっては、最も異なる行動に関して明確な全体的な「勝者」が存在せず、または行動の違いはそれほど大きくない。
【００４９】
これに対処するために、任意選択で、システムは、勝利または十分に大きな行動の違いが現れるまで、ますます成功しているプレイヤーを調べることができる。したがって、例えば、システムは最初にユーザの行動を上位５０％のプレイヤーと比較することができ（現ユーザが最初は平均を下回っていると想定する）、明確なガイダンスが検出されない場合は、勝者の行動のセットが出現するかどうかを判断するために、上位２５％、上位１０％、上位５％、上位１％のプレイヤーに連続して進む。当然のことながら、使用される特定の百分率は、純粋に例示的かつ非限定的なものである。
【００５０】
あるいはまたはさらに、任意選択的に行動の任意の比較のために、システムはそのような統計の異なる順列に関する成功の尺度を調べることができ、例えば、地上である距離に立っている人と水中の近くに立っている人の死亡率を比較して、次にどの行動の変化がヒントになるかを選ぶ。
【００５１】
あるいはまたはさらに、他のユーザの全体的な母集団が特定のデータのサブセットについて統計的に有意な結果を提供するのに十分大きい場合、任意選択で、システムは、一般的にユーザと同様の方法でモンスターと戦うことを選ぶことを統計が示すプレイヤーについての統計を分析することができるが、ある場合にはさらなる距離からそれを行い、また別の場合には異なる地形でそれを行う。これらのそれぞれの行動の変化の関数として死亡率の変化を比較することによって、行動の最も有利な変化を識別し、次に示唆するように選択することができる。したがって、より一般的にはサンプル母集団が許容する場合、それぞれの行動の変化（率またはその絶対値）の関数としての成功の変化（率またはその絶対値）を分析して、どの変化行動が成功に最大の変化をもたらすかを決定することができる。
【００５２】
あるいは、現ユーザの統計と比較対象の母集団の統計との２番目に大きい差を、次にヒントとして選択することもできる。
【００５３】
このプロセスは、比較される母集団内でユーザが所定のレベルの成功（例えば平均的な成功またはＮが所定の数である場合には上位Ｎパーセント）を達成するまで継続することができ、あるいは、所与のシナリオに関して、所定の最大数のヒントが表示されてもよく、あるいは、そのようなヒントは、ゲーム内の所定の期間だけ優先されてもよい。ヒントがシナリオ特有であり、シナリオが終了した場合は、そのヒントを再度表示する必要はない（例えば、敗北したモンスターがボスの戦闘などで１回限りだった場合、または完了したクエストに関連する場合）。
【００５４】
したがって、より一般的には、ゲームプレイ中の現ユーザの成功の尺度は、選択されたユーザの集団内の成功の尺度と比較され、現ユーザの相対的な成功を判断し、この成功がしきい値を下回る場合、ヒントを提供することができる。
【００５５】
前述のように、このヒントは開発者によって既に準備されている可能性があるが、優先順位が付け直される。
【００５６】
あるいは、前述のように、サンプル母集団と比較したユーザの行動の明らかな欠如に応じてヒントを構成することができる。これは、現ユーザの測定行動と選択したユーザ母集団の成功したサブセットの行動統計とを比較し、成功したサブセットの行動との差が最も大きい行動を特定することによって行われる。
【００５７】
この差を減らすような行動の変化を示すヒントが自動的に構築される。
【００５８】
このようにして、開発者が事前にそのようなヒントを徹底的に予測し準備する必要なしに、現ユーザの個々の行動に関連するヒントを構築することができる。さらに、所与のシナリオで現ユーザの行動を現ユーザよりも成功している選択されたユーザの母集団と比較することによって、ユーザのパフォーマンスを段階的に向上させる特注のヒントが、ユーザがどのレベルの熟練度であっても自動的に生成され得る。
【００５９】
当然のことながら、ゲームが新たに開始された時、公衆から入手可能なユーザ統計の既存のコーパスは存在しないであろう。しかしながら、そのような統計は、ゲームの品質保証テスト段階、またはゲームのいわゆる早期アクセスまたはベータテストから収集されて、初期のユーザ統計のセットを提供することができる。
【００６０】
さらに、本発明の一実施形態では、ゲームは、より広いコーパスに組み込むために現ユーザの統計を中央サーバにアップロードする。通常、これは匿名化されるが、代わりに、統計の少なくとも一部は、例えばゲームのマルチプレイヤーコンポーネントの場合は、ランク付け方式の一部を形成することもある。
【００６１】
成功の尺度の非限定的な例には、以下が含まれる。
−全体的または戦闘後の平均的な健康レベル。
−全体的または取引後の平均金額。
−所定のオブジェクトの取得。
−探索された利用可能な地形の量、ならびに
−ユーザのキャラクタのゲーム内能力（例えば、ゲームで一般的に見られる強さ、スキルなどの段階的な向上）。
【００６２】
これらの成功の尺度は、ゲーム全体、ゲームの地域、キャラクタレベル、および／または特定のクエスト内で絶対的なもの、あるいはゲーム全体の中での経過時間、ゲームの地域、キャラクタレベル、および／または特定のクエストに相対的なものであってもよい。
【００６３】
測定することができ、そのためにヒントを提供することができる行動の非限定的な例には、以下が含まれる。
【００６４】
ｉ．タイミング：
−いつ対戦相手を攻撃またはブロックするか（通常、特定のクラスに関して、または個々の対戦相手に関して）。
−昼夜を問わず、ゲームキャラクタ内で別の人と対話するかどうか（ここでもまた、特定のクラスに関して、または個々の対戦相手に関して）。
−他のいくつかのタスクを実行した後に別のキャラクタと対話するかどうか、および
−同様に、レース場でいつ加速したりブレーキをかけたりするか。
【００６５】
ｉｉ．武器／装備：
−敵に対する武器の特定の選択（例えば特定のクラスに関連してまたは個々の対戦相手に関連して）
−敵に対する装甲の特定の選択（例えば、特定のクラスに関連して、または個々の対戦相手に関連して）。
−敵に対する呪文の特定の選択（例えば、特定のクラスに関連して、または個々の対戦相手に関連して）、ならびに
−同様に、特定のレースのための車両／タイヤ／燃料積込みなどの特定の選択。
【００６６】
ｉｉｉ．戦術：
−敵に対して何を使用して動くか（例えば特定のクラスに関して、または個々の対戦相手に関して）。
−どこで敵と戦うか（例えば、特定のクラスに関連して、または個々の対戦相手に関連して）。
−敵と戦うために誰を使用するか（例えば特定のクラスに関して、または個々の対戦相手に関して）、ならびに
−同様に、レース中にターボチャージャまたは他の限られた資源をいつ使うか。
【００６７】
ｉｖ．商取引：
−誰と商品を売買するか（個人またはアイテム、あるいは人々またはアイテムのクラス）。
−いつ商品を売買するか（例えば、季節的であるかまたは供給／需要に従うか）
−商品をどのように売買するか（例えば、チャームポーションを飲んだ後により良い価格が得られるのか）、ならびに
−同様に、所与の現在の設定でエンジン、タイヤ、スポイラー、その他の自動車部品をアップグレードするかどうか。
【００６８】
ｖ．探索：
−所与の環境または特定の場所で特定の道具（トーチ、つるはし、コンパスなど）をいつ使用するか。
−所与の環境または特定の場所で追加の探索を実行するかどうか（例えば、ある地域で平均以下の宝が見つかったか）。
−特定のキャラクタと会話するか、特定のオブジェクトと対話するかどうか（例えば、クエストの経過時間またはゲームのチェックポイント間の経過時間が予想を超える場合は、重要な情報が欠落している可能性がある。そのような状況では、ユーザの非プレイヤーキャラクタまたはオブジェクトとの対話を、成功したプレイヤーの対話と比較して、どれが最も人気があるかを検討する）、ならびに
−同様に、レーストラックのどこかでショートカットを探すかどうか。
【００６９】
他の例は当業者に明らかであろう。
【００７０】
ここで図２を見ると、本発明の要約的実施形態において、ビデオゲーム内の現ユーザを支援するためのユーザ分析方法は、以下を含む。
【００７１】
第１のステップｓ１１０において、本明細書で前述したように、現ユーザによってプレイされるようなビデオゲーム内のシナリオについての１つまたは複数の成功の指標を測定する。
【００７２】
第２のステップｓ１２０において、１つまたは複数の測定された成功の指標が評価しきい値を下回るかどうかを検出する。本明細書で前述したように、成功の指標は、成功、失敗、またはその両方の組み合わせの尺度に基づいてもよく、任意選択的に、ゲーム設計者によって決定された重要度に従って重み付けされてもよい。
【００７３】
第３のステップｓ１３０において、シナリオにおける成功した行動に関するヒントを現ユーザに提供する。本明細書で前述したように、ヒントは、サンプル母集団と比較したユーザの行動の明らかな欠如に応じて、構成または選択することができ、要約的実施形態では、これは以下のサブステップによって行われる。
【００７４】
第１のサブステップｓ１３２において、本明細書で前述したように、現ユーザによってプレイされるようなビデオゲーム内のシナリオに対する１つまたは複数の行動指標を測定する。
【００７５】
第２のサブステップｓ１３４において、本明細書で前述したように、シナリオに対して他のユーザについて以前に生成された測定された行動指標のコーパスから導出されたデータに関して１つまたは複数の測定された行動指標を評価する。
【００７６】
第３のサブステップｓ１３６において、本明細書で前述したように、現ユーザと、シナリオで所定の成功レベルを有することが検出された他のユーザのサブセットとの間で１つまたは複数の測定された行動指標のそれぞれの差を検出する。
【００７７】
そして第４のサブステップｓ１３８において、本明細書で前述したように、現ユーザと、シナリオで所定の成功レベルを有することが検出された他のユーザのサブセットとの間の１つまたは複数の測定された行動指標のそれぞれの差を減らす１つまたは複数の行動の変化を示すヒントを現ユーザに提供する。
【００７８】
要約的実施形態の一例では、本方法は、シナリオについて他のユーザについて以前に生成された測定された成功の指標のコーパスから導出されたデータに関して、１つまたは複数の測定された成功の指標を評価するステップも含み、評価しきい値は、シナリオの他のユーザに対して以前に生成された測定された成功の指標のコーパスから導出されたデータに基づく。前述したように、これは現ユーザの成功を、所定の成功のしきい値（もちろんこれらはまだ使用できるが）を使用する代わりに、自分のピアの成功に対して評価することができることを意味する。
【００７９】
この場合、本明細書で前述したように、評価しきい値は、例えば、他のユーザのサブセットの平均的成功、他のユーザのサブセットの平均的成功をＭ％（Ｍは所定の数である）下回る値、他のユーザのサブセットの平均的成功をＰ番目（Ｐは所定の数である）の標準偏差だけ下回る値からなるリストから選択されたものである。
【００８０】
要約的実施形態の一例では、少なくとも１つの評価ステップは、現ユーザをシナリオについての他のユーザのサブセットと比較するステップを含み、サブセットは以下からなるリストから選択される。すべてのユーザ、平均値から所定数の標準偏差の範囲外のユーザを除くすべてのユーザ、平均を上回るユーザ、およびユーザのうちの最も成功したＮ％（Ｎは所定の数）であり、測定された成功の指標のそれぞれの評価によって決定される。
【００８１】
要約的実施形態の一例では、提供するステップは、現ユーザの１つまたは複数の測定された行動指標と、シナリオで所定のレベルの成功を有することが検出された他のユーザのサブセットの指標との間の最大のそれぞれの差を計算して、ヒントの主題として最大のそれぞれの差に対応する行動を選択するステップを含む。
【００８２】
この例では、測定された行動指標間のそれぞれの差がしきい値差以内であるなら、提供するステップは、現ユーザの測定された行動指標と、シナリオでより高い所定のレベルの成功を有することが検出された他のユーザのより小さいサブセットの指標との間の最大のそれぞれの差を計算して、ヒントの主題として最大のそれぞれの差に対応する行動を選択するステップを含む。
【００８３】
要約的実施形態の一例では、提供するステップは、選択された各行動について、現ユーザの測定された行動指標を、シナリオで所定のレベルの成功を有することが検出された他のユーザの選択されたサブセットの指標と比較することによって、２以上の選択された行動に対して行動の対応する変化に対する成功の変化を計算するステップと、成功において最大の向上に対応する行動の変化を選択するステップとを含み、それらの測定された行動指標は、選択された各行動に関するしきい量を超えるユーザの指標とは異なるだけである。
【００８４】
要約的実施形態の一例では、ヒントはゲーム内オプションを、シナリオで所定のレベルの成功を有することが検出された他のユーザのサブセットに典型的なオプションに変えることを示す。
【００８５】
要約的実施形態の一例では、ヒントは、現ユーザと、シナリオで所定のレベルの成功を有することが検出された他のユーザのサブセットとの間の測定された各行動指標の差に応答して、行動のレベルを増加させるべきか減少させるべきかを示す。
【００８６】
要約的実施形態の一例では、ヒントは、現ユーザの選択された行動の測定された指標と、シナリオで所定のレベルの成功を有することが検出された他のユーザのサブセットの指標との間の差に応答して作成される。
【００８７】
要約的実施形態の一例では、ヒントは、特定された行動に関連する所定のヒントである。
【００８８】
当然のことながら、上記の方法および技術は、ソフトウェア命令によって、または専用ハードウェアの包含または置換によって適用可能として適切に適合された従来のハードウェア上で実行することができる。
【００８９】
したがって、従来の同等の装置の既存の部分への必要な適応は、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク、ハードディスク、ＰＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、またはこれらもしくは他の記憶媒体の任意の組み合わせなどの非一時的機械可読媒体に格納されたプロセッサ実装可能命令を含むコンピュータプログラム製品の形で実装されてもよく、あるいは、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）またはＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）または従来の同等の装置を適合させるのに使用するのに適した他の構成可能な回路としてハードウェアで実現されてもよい。別に、そのようなコンピュータプログラムは、イーサネット、無線ネットワーク、インターネット、またはこれらもしくは他のネットワークの任意の組み合わせなどのネットワーク上のデータ信号を介して送信されてもよい。
【００９０】
前述のように、適切なハードウェアは、適切なソフトウェアの指示の下で動作するＳｏｎｙ（登録商標）ＰｌａｙＳｔａｔｉｏｎ  ４（登録商標）娯楽装置またはコンソールである。
【００９１】
したがって、本発明の要約的な実施形態では、ビデオゲーム内の現ユーザを支援するためのユーザ分析システム（例えば、娯楽装置１０）は、現ユーザによってプレイされるように、ビデオゲーム内のシナリオについての１つまたは複数の成功の指標を測定するように適合された測定プロセッサ（例えば、適切なソフトウェア命令の下で動作するＣＰＵ２０Ａ）、１つまたは複数の測定された成功の指標が評価しきい値を下回るかどうかを検出するように適合された検出プロセッサ（例えば、適切なソフトウェア命令の下で動作するＣＰＵ２０Ａ）、もしそうならば、シナリオで成功した行動に関するヒントを現ユーザに提供するように適合された提供プロセッサ（例えば、適切なソフトウェア命令の下で動作するＣＰＵ２０Ａ）を含む。提供プロセッサはまた、現ユーザによってプレイされるようなビデオゲーム内のシナリオに関する１つまたは複数の行動指標を測定するように適合され、かつ、シナリオに対して他のユーザについて以前に生成された測定された行動指標のコーパスから導出されたデータに関して、１つまたは複数の測定された行動指標を評価するように適合される。提供プロセッサはまた、現ユーザと、シナリオで所定の成功レベルを有することが検出された他のユーザのサブセットとの間で１つまたは複数の測定された行動指標のそれぞれの差を検出し、本明細書で前述したように、現ユーザと、シナリオで所定の成功レベルを有することが検出された他のユーザのサブセットとの間の１つまたは複数の測定された行動指標のそれぞれの差を減らす１つまたは複数の行動の変化を示すヒントを現ユーザに提供するように適合される。
【００９２】
この要約的実施形態の例では、ユーザ分析システムは、シナリオについて他のユーザについて以前に生成された測定された成功の指標のコーパスから導出されたデータに関して、１つまたは複数の測定された成功の指標を評価するように適合された評価プロセッサ（例えば、適切なソフトウェア命令の下で動作するＣＰＵ２０Ａ）を含み、評価しきい値は、シナリオの他のユーザに対して以前に生成された測定された成功の指標のコーパスから導出されたデータに基づく。
【００９３】
この要約的実施形態の例では、提供プロセッサは、現ユーザの１つまたは複数の測定された行動指標と、シナリオで所定のレベルの成功を有することが検出された他のユーザのサブセットの指標との間の最大のそれぞれの差を計算して、ヒントの主題としての最大のそれぞれの差に対応する行動を選択するように適合される。
【００９４】
この要約的実施形態の例では、提供プロセッサは、現ユーザの選択された行動の測定された指標と、シナリオで所定のレベルの成功を有することが検出された他のユーザのサブセットの指標との間の差に応答してヒントを作成するように適合される。
【００９５】
当然のことながら、上述のように、ユーザ分析システムは、適切なソフトウェア命令によってそれを行うように適合されている場合、本明細書に開示されている他の任意の方法および技法を任意選択で実装することができる。
【図１】
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【図２】
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【国際調査報告】
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