情報処理学会 インタラクション 2024
IPSJ Interaction 2024

INT24014
2024/2/28

個人情報保護意識の向上を目的とした対戦型シリアスゲームの
開発：人対人、人対 ChatGPT による学習効果の比較
小久保凜†1

大和田光紀†1

浜田敦†1

飯尾淳†1

概要：本研究では，個人情報保護意識の向上を目的としたシリアスゲームの開発に取り組んでいる．このゲームは対戦形式のオンラインカードゲームであり，二つの形式が存在する：一つは人対人，もう一つは人対 ChatGPT である．
本論文では，ゲームの設計と概要，実施した実験の詳細，そして得られた実験データの分析結果をまとめ，ChatGPTとの対戦を組み込んだシリアスゲームが個人情報保護意識向上にどのような効果をもたらすのか考察した．

1. はじめに
近年，LLM をはじめとした人工知能の進化と普及に伴い，持つのか，そしてその特性をどのように活用すればよいのかについての新しい視点を提供する．
また，本研究は実際の実験データを基に，これらの対戦

ChatGPT のようなデジタルアシスタントが日常生活や業務形式がプレイヤーの意識や行動に与える影響を考察していの中で頻繁に利用されるようになってきた．これらの技術

る．特に，プレイヤーがゲーム内の ChatGPT との対話におは情報検索からエンターテインメントまで幅広い用途で活いて，個人情報保護に関してどのようなトピックを話し合用されており，社会に広く浸透しつつある．しかしその一っているのかという分析は，今後のシリアスゲームの設計方で，デジタル空間における個人情報の取り扱いやプライや教育プログラムの開発にも活用できると考える．

バシーに関する課題も増加している．特に，デジタル技術の日常化に伴い，個人情報を適切に保護するリテラシーが3. 関連研究求められるようになってきた．個人情報保護やデータセキ

シリアスゲームを用いてネット上でのリテラシー教育を

ュリティに関する意識やリテラシーの向上は，現代の情報行なった研究として，Calvo-Morata らの取り組み[1]が挙げ社会において極めて重要なテーマとなっている．しかし，られる．この研究では，デジタル空間でのいじめに対する従来の教育方法では，特に若年層を中心にこれらの意識をリテラシー教育を行うため，クラスルーム用のシリアスゲ

持続的に育成することが難しく，新しい教育手法が求めらーム「Conectado」を導入し，没入感のあるゲームプレイをれている．

通じて被害者に対する共感を促進した．また，Hart [2]は，こうした背景を踏まえ，本研究では，個人情報保護意識

サイバーセキュリティ意識を高めるためのテーブルトップの向上を目的としたシリアスゲームの開発に取り組んだ．

ゲーム「Riskio」を提案している．このゲームでもロールプ

このゲームは対戦形式のオンラインカードゲームとして設レイイング形式を導入しており，プレイヤーが攻撃者と防計され，プレイヤー同士の対戦だけでなく，プレイヤーと御者の両方の役割を果たすことで，サイバーセキュリティ

ChatGPT の対戦を可能とすることで，個人情報保護に関す攻撃と防御に関する知識を身につけることができるとしてる意識や知識の獲得を促すことを目指している．本論文でいる．さらに Krath ら[3]は，シリアスゲームなどゲームベ

は，そのゲームの開発過程，実施した実験，および実験結ースの学習に関する研究を調査し，共通点をまとめている．

果の分析を通して，新たな教育手法の可能性と，ChatGPT

それによると，シリアスゲームは学習ガイドとしてユーザがもたらす教育効果について考察する．

を誘導する，ユーザに即時のフィードバックを提供する，

2. 研究の目的

ユーザ同士をつなげて互いにサポートさせ合うといった機能を持っている．

本研究の主要な目的は，シリアスゲームを用いたリテラ

また，個人のプライバシー意識については，大磯一らのシー教育の，教育手法としての有効性を評価することにあ研究[4]で報告されている．この研究では，デジタルサービ

る．特に，ゲーム内での対戦形式「人対人」と「人対 ChatGPT」

スの採用に関して，リスク感覚，利便性，主観的な利用率の２つに関して，それぞれが個人情報保護意識の育成や学などを重要な要因として挙げており，消費者の信頼を高め習への意欲にどのように影響するかに焦点を置いて分析をるためにトラブルの事例とその対応に関する情報を提供す行った．この二つの対戦形式を比較することで，人と AI とることを提案している．さらに，SNS 上での他人の個人情のインタラクションが教育面でどのような効果や受容性を報の公開について，太幡直也ら[5]は，SNS 利用者の情報リ†1 中央大学 国際情報学部 国際情報学科© 2024 Information Processing Society of Japan118

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テラシー教育の重要性を強調しており， SNS 上での他者

INT24014
2024/2/28って遷移する．

のプライバシー侵害への懸念を高めることが不適切な他者

1. 開始

情報公開を抑止する方策として効果的であると提案している．

2. 対戦相手選択

これらの関連研究から，シリアスゲームを用いたリテラ
シー教育の有効性や，SNS をはじめとしたデジタルサービ
スの利用率が高まる現代において，個人情報保護に関する

個人情報悪用側

個人情報提供側

3. 役割選択

リテラシー教育の重要性が伺える．

4. ゲームの概要
4.1 開発の趣旨

4. 悪用カード選択

本研究で開発されたシリアスゲームは，ロールプレイイ
5. 対話

ング形式を採用している．この形式を通じて，プレイヤー
は個人情報に関する問題をより直接的に，自分ごととして

6. 個人情報
カード選択

体験することができる．また，ゲーム内での他者との対話を通じて，プレイヤーは自らがどのような情報をプライベートと感じているのか，あるいはどのような情報を他人と
7. 結果表示

共有しても問題ないと感じているのかを自覚する機会を得る．さらに，ゲームの進行を通じて，人々の個人情報に対する認識や価値観は異なることを学ぶ. この結果，プレイ

8. 配点開示
カード採点

ヤーは自らの個人情報だけでなく，他者の情報に対する取6 回繰り返すり扱いにもより注意深くなることが期待される．
9. 終了

4.2 ゲーム上の役割
本研究で開発されたゲームでは，「個人情報悪用側」と「個人情報提供側」という二つの主要な役割が設定されている．
これらの役割に分かれ，1 対 1 の対戦形式で進行する．
個人情報悪用側は攻撃的な立場をとり，悪用カード（例:図 1

フローチャート

フローチャート内の各項目の詳細については，下記の通りである．
(1) 開始空き巣，スパムメール，結婚詐欺）の内容に基づいて相手

ユーザ登録もしくはログインを行い，ゲームを開始する．

の個人情報を悪用しようとする役割となる．悪用カードの実験時には，あらかじめ用意しておいた実験用アカウント

内容は，実際に個人情報が悪用された犯罪例などを元に設でログインしてもらう．

定した．悪用カードは全部で 19 種類である。

(2) 対戦相手選択

一方，個人情報提供側は守備的な立場をとり，所持する

対戦相手の選択を行う．実験時，人対人の場合は，あら個人情報カード（例: 位置情報，電話番号，交友関係）を選

かじめ指定した対戦相手を選択してもらう．ChatGPT 対戦

択して，悪用側からの攻撃を防ごうとする．個人情報カーの場合は対戦相手選択画面を表示させず，自動的に対戦相ドの内容は，内閣が実施した世論調査[6]の他人に知られた手を登録する．

くない個人情報という設問で，個人情報として設定されて(3) 役割選択いる項目を参照した．個人情報カードは全部で 16 種類である．
また，人対人の対戦の場合，どちらの役割もプレイヤーが担当するが，人対 ChatGPT の対戦形式では，ChatGPT が

個人情報悪用側と個人情報提供側のどちらかの役割を選択する．ChatGPT 対戦の場合はこの画面をスキップし，ユーザを個人情報提供側として登録する．
(4) 悪用カード選択

個人情報悪用側の役割を担当する．このゲーム設計の狙い

個人情報悪用側に 3 枚の悪用カードを提示し，その中かは，個人情報を守る側だけでなく，攻撃側の体験を通じて，

らゲーム内で実行する悪用カードを 1 枚選択してもらう．

個人情報を悪用する側の思考や戦略に対する理解を深める

このとき，悪用側が選択したカードの内容は提供側には提ことにある．これにより，プレイヤーの個人情報に対する示せず，どのような悪用方法を実行しようとしているのか

保護意識の向上が期待される．

提供側に推測させるようデザインしている．また，悪用側

4.3 ゲームの進行が選択したカードの内容に紐づいて，表１のようにカードゲームは図１のフローチャートに沿って進行する．ゲーの配点が決定する．カードの得点は，合計 100 点になるよ

ム上で各番号に対応する画面を表示し，ユーザの操作によう研究チームで話し合い，配点を決めた．その初期設定に© 2024 Information Processing Society of Japan119

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対して，ユーザからゲーム内で自分の考える最適な得点配
分を 100 点満点で回答してもらい，そのフィードバックを集計して，その後のゲームに反映させている．カードの内
容と配点の一覧は付録に掲載している．
表 1
個人情報カード

カードの配点例

ストーカー

空き巣

結婚詐欺

性別

20

0

30

位置情報

35

20

0

住所

30

40

5

年収

5

40

50

顔写真

10

0

15

(5) 対話
悪用側・提供側両方に個人情報カードを 5 枚表示し，5 枚の中で他人に知られても良いカードを 3 枚選択するため，対話を行う．選択した 3 枚は悪用側に渡され，カードの合計が悪用側の得点となる．渡さなかった２枚のカードの合計が提供側の得点となる．各カードの点数は表示されない
ため，どちらの役割も予想しながらゲームを進める．
悪用側は，どの個人情報カードを受け取れば自分が選択

図 2

システム構成図バックエンドは，PHP のフレームワークである Laravel を使用してシステムを管理している．フロントエンドはモダ
ンなデザインにするため，Vue.js のフレームワークを使用している．また， ChatGPT API のモデルは gpt-3.5-turbo である．ChatGPT のチャットの制御はプロンプトベースで行
い，ゲームのルールや所持しているカードの情報，どのような方向性で対話を行うかなどの指示を与えている．
ゲームの UI はシンプルにすることを心がけた．また，役割ごとにイメージカラーを設定し，自分がどちらの役割を担っているか可視化した．図 3 は ChatGPT 対戦の場合の，対話画面のスクリーンショットである．

した悪用カードの内容を実行できるか考えながら対話を行う．提供側は，悪用側が個人情報カードをどのように悪用しようとしているか推測しながら対話を行う．人対人の場
合 は直 接 的 なコ ミ ュ ニケ ー シ ョン で 対 話を 行 い ，人 対
ChatGPT の場合はチャット形式で対話を行う．対話の目安として，5 分間の制限時間を設けている．
また，ChatGPT は個人情報を保持せず，プライバシー意
識を持たないこと，プレイヤーの個人情報保護意識の向上
がゲームの目的であることを踏まえ，ChatGPT 対戦の際はプレイヤーの役割を提供側に固定している．
(6) 個人情報カード選択
悪用側との対話の内容を参考に，5 枚の中で他人に知られても良いと感じるカードを 3 枚選択する．
(7) 結果表示
悪用側・提供側が選択したカードの内容を元に得点を計算し，勝敗結果を表示する．また，実際に発生している個
人情報を悪用した犯罪や，個人情報保護の対策例などを紹介し，ゲームの結果とともに，現実の事例への興味を促す．
(8) 配点開示・カード採点
悪用側が選択したカードの内容と，各個人情報カードの配点を開示する．また，自身であれば各カードにどのような点数をつけるか採点してもらい，その結果を収集する．
(9) 終了実験時にはこの行程を 6 回繰り返し，全ての結果が得られたらゲームを終了する．

5. システム・UI について
ゲームのシステム構成は，図 2 の通りである．

© 2024 Information Processing Society of Japan

図 3

ChatGPT との対話画面

また，悪用カード・個人情報カードそれぞれにイラストを設定するなど，内容を理解しやすいデザインを心がけた．
さらに，ユーザの操作性を向上させるため，スマートフォ
ン版・P C 版それぞれのデザインを作成し，レスポンシブ
デザインとなるよう実装した．

6. 実験の詳細開発したゲームシステムを用いて，中央大学・中央大学
大学院の学生を対象に，表 2 のとおり実験を実施した．
表 2

実験概要

日付

参加人数

有効データ数

対戦形式

2022/07/041224

対人(直接対話)

2022/12/12

24

69

対人(直接対話)

2023/07/10

30

180

対 ChatGPT

2023/12/06

30

179

対人(直接対話/チャット)・対ChatGPT120

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ゲーム内では被験者の個人情報は収集せず，匿名でプレ

80.0%

イデータおよび ChatGPT とのチャット内容を収集した．ま70.0%

た，実験を開始する前に実験の概要と目的の説明を行い，50.0%

実験同意書への署名を求めた．さらに，実験の前には個人情報保護に対する関心度やゲームリテラシーを測るアンケ
ートを，実験後には個人情報に対する意識の変化やゲーム

60.0%
40.0%
30.0%
20.0%
10.0%
0.0%

に対するフィードバックを求めるアンケートを実施した．
座
口

三度目の実験では ChatGPT との対戦を実装したことにより，データ収集効率が大幅に向上した．

報 味 所 報 真 業 収 号 ス 歴 別 係 成 想 日 前
情 趣 住 情 写 職 年 番 レ 履 性 関 構 思 月 名
置 顔
話 ド 覧
友 族
年
位
電 ア 閲
交 家
生
ル ト
ー イ
メ サ

人対人

また，過去の実験結果を踏まえ，より具体的な教育効果
図 4の比較を目的として，四度目の実験では人同士の直接対話，

人対ChatGPT

対戦形式別 個人情報重要度

チャットでの対話，および ChatGPT との対話の 3 パターン

この結果から，被験者が口座情報や住所などの情報を重での実験をランダムに 2 回ずつ，全被験者に対して実施し視していること，逆に名前や家族構成などの情報を軽視した．本論文では，四度目の実験のうち対人（チャット対話）ていることが読み取れる．人対人と人対 ChatGPT で大きなデータのみを「7.5 人対人のチャット分析」で分析対象と変化はないように思われる．一番評価が分かれている個人

して取り上げ，「7.4 ChatGPT とのチャット分析」で述べる

情報は趣味であり，相手が人の場合には趣味は知られたく分析結果と比較した．

ないと感じても，相手が ChatGPT≒機械であれば趣味を知られても問題ないと感じる人が多いのではないだろうか．

7. 実験結果の分析

実験後にゲームの面白さと教育効果を測るため，アンケ

人対人，人対 ChatGPT それぞれの勝敗結果は表３のとおりである．

ートを実施した．設問は，Q.1 またこのゲームを対戦した
いか，Q.2 個人情報の漏洩について今後気を付けようと思

表 3

対戦形式・役割別の勝敗結果

ったか，Q.3 個人情報について以前より興味・関心をもっ

人対 ChatGPT

人対人
役割

悪用側

提供側

悪用側

提供側

勝数

67

21

104

65

5

引き分け数
勝率

実験後アンケート

7.3

勝敗

7.1

72.0%

11
22.6%

57.8%

たか, Q.4 個人情報と身近で起きる悪用について理解が深
まったか，Q.5 今回のゲームが楽しかったかの 5 つで，それぞれの問いに対して 4 件法で回答を求めた．

36.1%
Q.1

表 3 から，対戦形式によらず，悪用側の方が勝ちやすいということがわかる．この勝敗の傾向は，ゲームデザイン

Q.2
Q.3

におけるカードの選択メカニズムとも関係していると考えられる．合計得点が 100 点となるよう設計されたカードのQ.4

中から３枚選択するというゲームのデザイン上，悪用側のQ.5

得点の期待値 E[X]は 60 点となる．ChatGPT によるカード

0%

選択はランダムに行われるため，人対 ChatGPT の場合の悪

20%

40%

そう思う

60%

80%

100%

どちらかといえばそう思う

どちらかといえばそう思わない そう思わない

用側の勝率（57.8%）は，期待値に近い結果であることがわ

図 5

かる．

事後アンケート（人対人）

また，対戦形式によって勝敗の分布に統計的な差が存在するかをカイ 2 乗検定によって検証した結果，カイ 2 乗統
計量は 5.61，p 値は 0.0604 と計算され，自由度は 2 であった．得られた p 値が 0.05 を超えているため，人対人と人対

Q.1
Q.2
Q.3

ChatGPT において，悪用側の勝率に統計的に有意な差があるとは言えない．
7.2

カードの選択実験で使用した計 16 種類の各個人情報カードに対し，被験者がカードを相手に渡さなかった割合，すなわち，他
人に知られたくないと感じた割合を個人情報重要度とし，
図４のようにグラフで表した．

© 2024 Information Processing Society of Japan

Q.4
Q.5
0%

20%

40%

60%

80%

そう思う

どちらかといえばそう思う

どちらかといえばそう思わない

そう思わない図 6100%

事後アンケート（人対 ChatGPT）

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アンケート全体からわかる結果として，どの質問にも「そ個人情報やプライバシーに関する単語が頻出しているこ

う思う・どちらかといえばそう思う」と回答した人の割合とが表 4 から読み取れるため，こちらが期待していたようが高いことから，本ゲームのプレイ体験が被験者にとってな内容のやり取りが行われており，ChatGPT との対話の精

興味深いものであり，ゲームの面白さやエンゲージメント

度はかなり高いものであると言える．また，アドレスや電が高いこと，個人情報保護意識を向上させるものであるこ

話番号，性別など，具体的な個人情報についても話し合わとが伺える．

れていることがわかる．

また，図５と図６のアンケート結果に統計的な差異があ

さらに，チャットの内容に対して単語の重要度を評価するかどうかをフィッシャーの正確検定を用いて検証した．

るための統計的手法である Tf-Idf 分析[7]を行い，単語の重検証の際に，回答を「そう思う」「どちらかといえばそう思

要度を図 7 のとおり評価した．形態素解析ツールである

う」の肯定と，「どちらかといえばそう思わない」「そう思MeCab [8]を使用して各メッセージをトークンに分割し，正わない」の否定に分けて集計した．検定の結果，5 つの質

規表現を用いて有効なトークンのみを選択した後，各単語問項目の中で「またこのゲームを対戦したい」と回答したの Tf-Idf スコアの平均を計算し、データセット内で最も重項目のみが有意水準 0.05 で統計的に有意な差を示し（p =要度が高い単語を特定した．

0.0057），人同士の対戦が ChatGPT との対戦よりも好まれることが明らかになった．一方で，他の 4 つの質問項目については統計的に有意な差は見られなかった（p > 0.05）．
7.4 ChatGPT とのチャット分析
人対 ChatGPT の実験において，人と ChatGPT とのチャットデータを 2,399 件取得した．本節では，同データに対
図 7するテキスト分析の結果について説明する．また，2023 年

対 ChatGPT Tf-Idf 分析

12 月 6 日の実験で，人同士のチャット対戦を実施し，チャ

Tf-Idf 分析の結果，「高い」「高まる」など，高さにまつわ

ットデータを 302 件取得した．そのデータに対してテキスる単語と，「騙し取る」「騙し」などの騙すことにまつわるト分析を行い，対戦相手の違いによるチャット内容の違い

単語，「魅力」「高額」などが重要単語として特定された．

について比較した結果は後述する．なお，ChatGPT 対戦時

この結果から，「高まる」「騙し取る」「魅力」など，自身がのチャットの開始は「あなたが 5 枚の個人情報カードの中持つ個人情報のリスクや重要度，悪用手法などについて話

で 1 番他人に知られたくないと感じるものはどれですか？」

し合われていることが推測できる．特に個人情報を悪用さという ChatGPT 側からの定型質問で開始するため，開始時れる際には「騙される」という意識が強いことがわかる．

のチャットはデータに含めていない．これらのチャットデ(2) トピックモデリングータに対して，キーワード・トピック・応答時間という異チャット内容のトピックモデリングを行い，対話の話題なる視点で分析を行った．

についてより深く分析した． Janome [9]の Tokenizer を使用(1) キーワード分析

して形態素解析を行い，その結果に対して独自に設定したチャット内の単語の出現回数を表 4 にまとめた．
表 4
単語

対 ChatGPT 頻出単語

出現回数

単語

ストップワードを適用し，不要な単語や記号を除去した．
前処理を行った後のデータから辞書とコーパスを作成し，出現回数

Gensim というライブラリを利用して LDA (Latent Dirichlet
Allocation）モデル[10]を構築した．トピックの数は 5 と設

情報

3,066

リスク

562

個人

1,696

アドレス

536

他人

1,547

意識

526

プライバシー

1,310

考え

515

カード

953

家族

497

電話

860

構成

399

性

814

あなた

358

Topic1

Topic2

Topic3Topic4

Topic5

住所755

セキュリティ

338

重要

731

性別

337

情報
(0.046)

他人(0.059)情報(0.059)情報(0.077)

思想(0.053)

番号

716

保護

335

メール

709

必要

310

性
(0.033)

電話(0.049)位置(0.026)

個人(0.043)

趣味(0.017)

抵抗

704

対し

309

他

665

対する

297

個人
(0.032)

カード(0.045)

犯罪(0.025)プライバ
シー(0.031)

関係(0.017)

可能

643

公開

295

感じ

590

特定

285

可能
(0.027)

情報(0.041)

詐欺(0.022)

重要(0.025)信念(0.015)

性別(0.024)

番号(0.039)職業(0.021)性(0.017)

意見(0.012)© 2024 Information Processing Society of Japan定し，モデルの学習を 15 回繰り返した．学習された LDA
モデルから，表 5 のように各トピックの代表的なキーワー
ドとその重要度を取得した．
表 5

対 ChatGPT トピックモデリング122

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ユーザ全体の応答時間の平均は 33.6 秒、ChatGPT の平均

リスク(0.022)

抵抗(0.037)

口座(0.020)意識(0.015)

個人(0.011)

特定(0.018)感(0.031)

行為(0.018)セキュリ
ティ(0.015)性(0.010)プライバ
シー(0.014)

住所(0.030)住所(0.011)

保護(0.014)単体(0.010)

名前(0.014)

メールア
ドレス(0.023)

生年月日(0.011)

他人(0.013)価値(0.010)公開(0.014)

個人(0.022)

あなた(0.009)必要(0.012)

可能(0.009)考え(0.014)プライバ
シー(0.021)

趣味(0.007)

対策(0.012)

社会(0.009)られる．今後はユーザの応答時間をより短縮するため，チ家族(0.012)

他(0.018)

関連(0.007)

他(0.012)

公開(0.009)7.5 人対人のチャット分析

位置(0.011)

家族(0.016)

ゲーム(0.006)

慎重(0.011)

友人(0.008)一般(0.011)

構成(0.014)

必要(0.007)

可能(0.010)人々(0.008)は 4.4 秒であった．また，制限時間 5 分間の間でのチャット数の平均は 13.3 回であった．この結果から，ChatGPT の
チャット出力は安定しているが，ユーザは応答するのに少し手間取っていたことがわかる．しかし，ユーザも試合回数を重ねるにつれ，少しずつ応答時間が短くなっていることが図 8 のグラフより読み取れる．この結果は，ChatGPTの応答文が長く読みづらかったため，回数を重ねるにつれ

Topic1 は，個人情報に関連したキーワードが含まれており，特に「リスク」や「特定」，「公開」などのキーワードて文章を読み飛ばしていたことが要因である可能性も考えャット画面の UI を改善する予定である．
2023 年 12 月 6 日の実験で取得した人同士のチャットデータを 302 件に対して，ChatGPT とのチャットと同様の分析を実施した．しかし，データ数が少ないため，単純比較できるものではなく，あくまで補足として位置付けている．
(1) キーワード分析
チャット内の単語の出現回数を表 6 にまとめた．
表 6から，個人情報の公開やそれに伴うリスクに関連する話題

単語

対人 頻出単語

出現回数

単語

出現回数

である可能性が高い．また，Topic2 はコミュニケーション

思い

47

生

14

や個人情報の交換，それに関連するセキュリティの問題を

情報

39

年

14

示唆している．特に「番号」や「メールアドレス」などの

電話

26

月

14

具体的な情報交換の手段に関する言及がある．Topic3 は「情

職業

26

気

13

確か

23

抵抗

13

趣味

22

詐欺

12

住所

21

年収

12

に関するトピックであることが考えられる．Topic4 は，セ

アドレス

20

大丈夫

12

キュリティ」や「対策」などのキーワードが目立ち，プラ

番号

20

重要

11

イバシーの保護やセキュリティに関する話題であることが

メール

18

何

11

個人

17

問題

11

思う

17

関係

11

公開

16

願い

11

味や関心，人との関係性に関するトピックであると解釈さ

番

16

性

11

れる．このように，個人情報に関する話題の中でも，様々

日

15

たしか

11

報」「位置」「犯罪」などのキーワードが見られ，特に「詐欺」「口座」などの言葉から，犯罪や情報の取引・不正利用示唆される．そして Topic5 は，「思想」「趣味」「関係」な
どのキーワードが含まれており，個人の信念や価値観，趣な切り口で対話が行われていることがわかる．
人対人のチャットの場合は「思い」が最も出現頻度の高(3) 応答時間の比較
対話のテンポ感を測定するため，図 8 のとおり ChatGPT

い単語であり，そのほかにも「思う」「大丈夫」「願い」なとユーザそれぞれのチャット受信後の応答時間を比較した．

ど，ChatGPT とのチャットではあまり見られなかったような，感情に関わる単語が頻出していることがわかった．
さらに， Tf-Idf 分析を行い，単語の重要度を図 9 のとおり評価した．

図 8

応答時間の比較© 2024 Information Processing Society of Japan

図 9

対人 Tf-Idf 分析123情報処理学会 インタラクション 2024
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こちらの結果も，「願い」「面倒」「難しい」など，感情にる体験の質の違いである．人対人形式においては，相手の関わる単語が出現しており，プレイヤーが自身の感じたこ

戦略や思考を予測し，駆け引きを行うというプレイヤー同とについて対戦相手にチャットしていることが推測できる．

士の心理戦がゲームの魅力につながっている．これに対し(2) トピックモデリングて，人対 ChatGPT 形式では，教育的要素が前面に出ること

続いて，対 ChatGPT と同じ手法を用いてトピックモデリが特徴的である．頻出単語やトピックモデリングからもわングを実施し，結果を表 7 にまとめた．

かるように，様々な角度から個人情報保護に関して対話を各トピックから，「電話」「住所」など，具体的な個人情報

行なっている．さらにチャットを通して，プレイヤーは自について話し合っていることが読み取れる点は，ChatGPT

らの意識や個人情報に対するスタンスを言語化する機会を対戦の際の結果と同じであることがわかる．

得る．この言語化は，個人情報に対する抽象的な意識を具

しかし，「笑」など，人同士のチャット特有の項目がある

体的な言葉にすることで，プレイヤー自身の理解を深化さことから，人同士のチャットの方がフランクにやり取りでせる要因となっていると考えられる．また，言語化するこきるのではないかと思われる．また，「垢」（SNS などのアとで自らの意識や考えを明確にし，それに基づいてゲーム

カウントのこと）や「バレ」など，口語や SNS 特有のワー内の選択や戦略を練ることができるようになる．

ドなども項目に含まれており，同じようなトピックでもチ
ャットの温度感などは異なることが読み取れる．

これらの点から，ChatGPT のようなデジタルアシスタン
トをシリアスゲームに組み込むことで，プレイヤーの意識をテキストデータとして収集するとともに，言語化によっ

表 7

対人トピックモデリングて学習効果を高めることができると考えられる．この手法

Topic1

Topic2

Topic3Topic4

Topic5は，シリアスゲームの効果を最大化するための有益な情報

職業(0.080)思い(0.116)

メールア
ドレス(0.066)

確か(0.032)

個人(0.051)を提供するものとして評価できるだろう．

住所(0.045)

情報(0.050)お願い(0.041)

電話(0.031)性(0.029)活用できる可能性を第 4 回実験の結果から見出すことがで電話(0.042)

趣味(0.047)

情報(0.033)

公開(0.030)情報(0.027)

番号(0.036)番(0.026)

抵抗(0.027)

番号(0.023)

生年月日(0.026)て相手の表情が見えない分，チャット上で「笑」などの感

気(0.027)

年収(0.024)詐欺(0.023)一番(0.023)

特定(0.026)

情にまつわるキーワードが散見され，自分の感情にも相手

大丈夫(0.026)

私(0.021)

公開(0.020)抵抗(0.023)人(0.024)笑(0.022)

位置(0.015)問題(0.019)情報(0.022)

関係(0.024)重要(0.020)

大丈夫(0.015)

位置(0.019)顔(0.021)

交友(0.024)

人情報保護のリテラシー教育に効果的であることが示され確か(0.020)重要(0.013)

確か(0.015)

趣味(0.020)危険(0.023)

た．特に，ChatGPT を用いた対戦形式は，対話によってシ

垢
(0.018)

同じ(0.012)

カード(0.010)

性別(0.020)思い(0.022)

バレ(0.017)

性別(0.012)番(0.009)人(0.016)

電話(0.021)低い(0.014)提供(0.012)低い(0.008)関係(0.012)

可能(0.021)

年収(0.011)

生年月日(0.012)

悪用(0.008)悪用(0.012)

確か(0.019)怖い(0.011)

カード(0.011)

結婚(0.008)

バレ(0.012)

自分(0.018)

また，人同士のチャットでの対話も，新たな手法としてきた．人同士のチャットでの対話は，筆者の主観ではあるが，実験を通して，直接的なコミュニケーションと比較しの感情にも慎重になっているのではないかと感じた．

9. おわりに本研究を通じて，シリアスゲームというアプローチが個

リアスゲームの教育的な要素を強化し，プレイヤーの意識や行動に対して影響をもたらすことが確認された．
本研究の結果は，ゲームのデザインや実装の際の参考として，また将来的なシリアスゲームの研究や開発の方向性を示すものとして価値がある．しかしながら，本研究には限定的な実験環境や参加者の数などの制約が存在するため，更なる研究や実験が求められる．今後は，より多様な参加者や環境下での実験を通じて，本研究の結果をさらに拡張し，検証していく必要がある．

8. 実験結果の考察
実験結果から，本ゲームはプレイヤーの個人情報に対する理解を深める効果があり，エンターテインメントの要素

本研究を通じて得られた知見は，情報社会における個人情報保護の重要性を再認識する機会となった．シリアスゲームを用いた新しい教育手法の可能性が示された今，この分野のさらなる研究と発展が期待される．

も保持していることが確認された．シリアスゲームとしての役割を果たしつつ，参加者が楽しむことができるという謝辞

実験に協力頂いた皆様に，謹んで感謝の意を表する．

二重の効果が本研究から明らかとなった．
特に注目すべきは，対戦形式の違いによってもたらされ© 2024 Information Processing Society of Japan124

情報処理学会 インタラクション 2024
IPSJ Interaction 2024

INT24014
2024/2/28

参考文献
[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]
[8]

[9]

付録 A.3 カードの配点

Calvo-Morata, Antonio, et al. "Validation of a cyberbullying
serious game using game analytics." IEEE Transactions on
Learning Technologies 13.1 (2018): 186-197.
Hart, Stephen, et al. "Riskio: A serious game for cyber security
awareness and education." Computers & Security 95 (2020):
101827.
Krath, Jeanine, Linda Schürmann, and Harald FO Von Korflesch.
"Revealing the theoretical basis of gamification: A
systematic review and analysis of theory in research on
gamification, serious games and game-based learning." Computersin Human Behavior 125 (2021): 106963.
大磯一, 依田高典, and 黒田敏史. "個人のプライバシー意識
等とデジタルサービス 利用に関する実証分析." 情報通信学会誌 39.3 (2021): 37-47.
太幡直也, and 佐藤広英. "他者のプライバシー意識と Twitter
上での他 者情報 公開と の関連 ." 心理 学研究 92.3 (2021):
211-216.
内閣府 (2006): 個人情報保護に関する世論調査（平成 18 年
9 月調査）, 集計表 15（Q４）他人に知られたくない個人情報.
Manning, C. D., Raghavan, P., & Schütze, H. (2008). Introduction
to Information Retrieval. Cambridge University Press.
Kudo, T., Yamamoto, K., & Matsumoto, Y. (2004). Applying
Conditional Random Fields to Japanese Morphological Analysis.
In Proceedings of the 2004 Conference on Empirical Methods in
Natural Language Processing (EMNLP 2004), pages 230–237.
[Osada, T. (2022). Janome: Japanese morphological analysis
engine. GitHub. https://github.com/mocobeta/janome
Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2003). Latent dirichlet
allocation. Journal of Machine Learning Research, 3(Jan), 9931022.

付録 A.1 の悪用カードのセット A~C と，付録 A.2 の個人情報カードのⅠ〜Ⅴに対応している．
セット A
カード
試合

Ⅰ[点]

Ⅱ[点]

Ⅲ[点]

Ⅳ[点]

Ⅳ[点]

1

35

35

10

15

5

2

10

40

5

25

20

3

15

40

30

5

10

4

45

20

10

5

20

5

40

5

20

0

35

6

15

10

30

10

35

セット B
カード
試合

Ⅰ[点]

Ⅱ[点]

Ⅲ[点]

Ⅳ[点]

Ⅳ[点]

1

10

15

10

50

15

2

5

5

15

40

35

3

0

25

40

35

0

4

5

5

5

5

80

5

30

30

5

10

25

6

30

30

5

10

25

Ⅳ[点]

Ⅳ[点]

セット C
カード
試合

Ⅰ[点]

Ⅱ[点]

Ⅲ[点]

1

0

40

40

5

15

2

40

30

10

10

10

付録

3

30

0

5

50

15

4

5

25

10

40

20

付録 A.1 悪用カード一覧

5

10

0

20

20

50

6

40

5

10

40

5

[10]

セット A
第１試合

セット B

セット C

オレオレ詐欺

代引き詐欺

スパムメール

第２試合

SNS なりすましフィッシング
詐欺

結婚詐欺

第３試合

ストーカー

空き巣

結婚詐欺

第４試合

宗教勧誘

いたずら電話

金銭的略取

第５試合

年金詐欺

EC サイトアカ
勧誘電話

ウント乗っ取り

第６試合

国際ロマンス詐欺

預貯金詐欺

スパムメール付録 A.2 個人情報カード一覧
カードⅠ

カードⅡ

カードⅢ

カードⅣ

カードⅤ

住所

サイト
閲覧履
歴

第１
試合

家族構
成

電話番
号

メール
アドレ
ス

第２
試合

家族構
成

交友関
係

住所

メール
アドレ
ス

電話番
号

第３
試合

性別

位置情
報

住所

年収

顔写真

第４
試合

思想

住所

名前

口座情
報

電話番
号

第５
試合

生年月
日

メール
アドレ
ス

職業

趣味

電話番
号

第６
試合

電話番
号

住所

性別

メール
アドレ
ス

家族構
成

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