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Title

格闘ゲーム初心者のための読み合い理解支援シス
テムの改善

Author(s)酒見, 真; シュエ, ジュウシュエン; 池田, 心Citation

情報処理学会第49回GI研究発表会, 2023‑3

Issue Date

2023‑03‑17

Type

Conference Paper

Text version

publisher

URL

http://hdl.handle.net/10119/18225

Rights社団法人 情報処理学会, 酒見 真, シュエ ジュウ
シュエン, 池田 心, 情報処理学会第49回GI研究発
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Description

情報処理学会第49回GI研究発表会, 2023‑3, 明治
大学

Japan Advanced Institute of Science and Technology

Vol.2023-GI-49 No.6
2023/3/17

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

格闘ゲーム初心者のための読み合い理解支援システムの改善
酒見 真1,a)

シュエ ジュウ シュエン1,b)

池田 心1,c)

概要：近年 e-sports の市場規模は拡大し，競技のひとつである格闘ゲームにも注目が集まっている．しかし，格闘ゲームは様々な要因から，初心者が定着しづらいゲームジャンルとして知られている．我々は，それら要因の中から，“読み合い” という要素に関して初心者の理解支援を試みた．読み合いのみを体験できる自作ゲームと，そのゲーム上で実施されるカリキュラムを通して，読み合いの考え方を伝えるというものである．結果として，相手の行動予測に関する自己評価は大幅に向上したが，定量的な評価では有意差はみられなかった．
キーワード：格闘ゲーム，読み合い，カリキュラム

1. はじめに前段階で初心者がつまづく要因が多く，それらを解決しなければならないという別の問題が生じる．そこで本研究で近年 e-sports が注目を集めており，その市場規模は年々

は，読み合いにのみ焦点を当て，初心者が集中して読み合

拡大している [1]．格闘ゲームは e-sports の競技のひとついの習得を行うことができるシステムを構築することを目であり，プレイヤが自身のキャラクタを操作し対戦を行指す．なお，本稿は GPW-22 にて発表した研究 [2] の続き

う 1 対 1 のディジタル対戦ゲームである．格闘ゲームも，であり，5.4 節以降の内容は，GPW にて発表した時点か

e-sports 全体の活性化にあわせて注目されている．このよら，追加された研究内容となっている．

うに競技シーンが盛り上がるだけでなく，シーン全体が盛り上がるには，新規プレイヤの存在が不可欠であるが，格闘ゲームは，初心者が定着しづらいゲームジャンルのひとつとして有名である．

2. 格闘ゲームの読み合い
本研究における読み合いとは，対戦相手が互いに相手の行動を推測し，その推測を情報に含めて，更に相手も自分

格闘ゲームへの初心者の定着を妨げる要因には，“運がと同様に自身の行動を推測してくることを踏まえて自身の介入しない”，“アクション性高く操作が難しい”，“リアル行動を決定することを指す．片方のプレイヤが相手の選択

タイム性なためじっくり思考できない” など様々存在する．

を推測し自身の手を決定することを “読み” と呼び，この行

我々はその中でも “読み合い（駆け引き）” という要素が，為を互いのプレイヤが行うために “読み合い” と呼ぶ．読初心者の定着を大きく妨げているのではないかと考えた．

み合いは，互いに行動を推測するということもあり，相手

格闘ゲームにおける読み合いとは，人と人との間で行わに自身の手を推測させないように自身の行動を散らす行為

れる駆け引きであり，相手が次にどのような行動を選択すや，逆に同じ行動を連続で選択することで相手に次も同じるのかを予測し，それに応じて互いが互いの行動を決定す行動を取ると推測させるなどの駆け引きが生じるが，それることである．読み合いは，格闘ゲームの対戦において必らも全て読み合いの範疇である．また，読み合いはゲーム

要不可欠な要素であるが，対戦相手が存在しないと練習をのみならず日常生活の様々な場面において発生しうるもの行うことができないという問題が存在する．しかし，弱いである．

AI プレイヤなどの対戦相手との実戦を通じて読み合いの本研究では格闘ゲームにおける，起き攻め状況での読み練習を行おうとも，リアルタイム性など，読み合いを行う

合いを対象とする．これはどちらかのキャラクタがダウンという，操作不可能かつ相手からもダメージを受けない状

1

a)
b)
c)

北陸先端科学技術大学院大学
Japan Advanced Institute of Science and Technology,
Nomi,Ishikawa 923-1211, Japanm.sakemi@jaist.ac.jp
hsuehch@jaist.ac.jp
kokolo@jaist.ac.jpⓒ2023 Information Processing Society of Japan態から復帰する際に発生する読み合いのことを指す．
起き攻め状況において，双方のプレイヤはほぼ同時に行
動を選択する．このような同時着手に近い状況での行動選1Vol.2023-GI-49 No.6
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択は，ゲーム理論を用いて扱うことができるため，理論的表 1: 格闘ゲームと自作ゲームの要素比較には最適な混合戦略が存在する場合が多いが，格闘ゲーム

格闘ゲームの要素

拡張じゃんけんゲーム

における混合戦略は膨大な数となるため，正しい混合戦略

リアルタイム性

簡略化（同時着手）を知ること自体が困難と言える．そのため，双方のプレイ

多様な技や行動簡略化（3 種類）

ヤが，相手の癖や行動の偏りなどをもとに読みを行うこと

技ごとの複雑なコマンド

で読み合いが生じる．

簡略化（選択制）（アクション性）

起き攻め状況での読み合いにおいて，ダウンした側のプ

行動ごとの相性

簡略化（3 すくみ）レイヤがダウン状態から復帰した際に取れる行動は大別し行動ごとのリターンの差同様て 3 種に分けることができる．それぞれ “打撃” と “投げ”と “防御” の 3 種であり，ダウンを取った側のプレイヤも状況による行動の同様

リスクリターンの変化
キャラクタごとの体力同様（残り歩数と表現）同様に 3 種の行動から自身の行動を選択する．これらの行同様

動は，打撃が投げに勝利し，投げが防御に勝利し，防御が制限時間（ラウンド制，最大 20 ラウンド）

打撃に勝利する 3 すくみの関係性となっているため，じゃんけんのような 3 すくみの読み合いと捉えることが可能である．じゃんけんと異なる点として，これらの行動はそれ

表 2: 拡張じゃんけんゲームの選択可能手とその効果

ぞれ，3 すくみに勝利した際に与えるダメージ量の違い，

手の名前勝利出来る相手の手勝利時の効果その後の状況の有利不利などが存在する．プレイヤはゲー

打撃

投げ

残り歩数を 12 歩増減

ムの状態と，行動ごとのリスクリターンを加味して読み合

投げ

防御

残り歩数を 8 歩増減いを行う必要がある．以降本論文では読み合いという単語

防御

打撃

特殊打撃

打撃，投げ

残り歩数を 12 歩増減

特殊投げ

防御

残り歩数を入れ替えるを “起き攻め状況における 3 すくみの読み合い” の意で使用する．

残り歩数を 4 歩増減,
次の打撃を特殊打撃に

3. 関連研究
教育の場において難しい問題を教えるために様々なアプ
ローチがなされてきた．問題の簡略化もそのひとつである．

Polya は一般にある問題に行き詰った際に，より易しい問
題や関連した問題を解くことで，行き詰っていた問題への新たな考え方を得ることができ，解決がより容易になると指摘している [5]．本章では問題の簡略化というアプロー
チを使用した学習の支援に関する研究の一部を紹介する．
中尾らは専門教育を受ける留学生を対象とした，文構造

図 1: 拡張じゃんけんゲームのゲーム画面の簡略化による読解支援を提案している [6]．また，福田ら
はピアノの演奏練習に際して学習者の演奏ミスに合わせて

4.1 拡張じゃんけんゲーム

簡略化した楽譜を提示することで，学習者のレベルに合わ

拡張じゃんけんゲームは，3 すくみの読み合いや各行動せた練習を行うことができるようになるシステムを提案しのリターンの違いに焦点を当て，アクション性とリアルタ

た [3]．

イム性を簡略化した，じゃんけんをベースとした自作ゲー

ゲームを対象とした，簡略化による特定技能習得支援もムである．格闘ゲームの要素について，格闘ゲームと拡張同様に行われている．高橋らは「ぷよぷよ」において，初じゃんけんゲームの比較を表 1 に，拡張じゃんけんゲーム

心者が連鎖という技能を習得することを補助するための問の実際のゲーム画面を図 1 に示す．

題を自動生成することを目的とした研究を行った [4]．ままた，拡張じゃんけんゲームの基本的なルールを以下た，及川らはテトリスを対象として，初心者がつまずく壁に，本ゲームの選択可能手とその手の効果のまとめを表 2とされる「T-spin」という特定技能を習得するための，簡に示す．

略化した部分的問題を生成するシステムを構築した [7]．

4. 提案手法
本章では，格闘ゲームにおける読み合いの考え方を初心者へ伝えるために自作した “拡張じゃんけんゲーム” と “カリキュラム” の 2 つに関して説明を行う．
ⓒ2023 Information Processing Society of Japan• 各プレイヤは “打撃” と “投げ” と “防御” の 3 種から手を選択することができ，“打撃” は “投げ” に勝利し，“投げ” は “防御” に勝利し，“防御” は “打撃” に勝利する三すくみとなっている．

• 各プレイヤは選択した手で三すくみの勝負を行い，1度の試行を 1 ラウンドと呼びゲーム全体で最大 20 ラ2Vol.2023-GI-49 No.6
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ウンドの勝負を行う．

• プレイヤは互いに 64 歩という “残り歩数” を有し，じゃんけんの勝利時は減少，敗北時は増加する．“残り歩数” の合計は 128 から変わることはなく，じゃんけんの勝者が減らした歩数分の数値が，敗者の “残り歩数”に足される．

• “残り歩数” を 0 にしたプレイヤ，もしくは全 20 ラウ

図 2: カリキュラムと各タームの進め方の詳細

ンド終了時点で相手より “残り歩数” が少ないプレイ
ヤが勝者となる．

• 各プレイヤは自分と相手の過去 3 回までの選択手と過去に選択した手の頻度を確認することが可能である．

• “打撃” は 12 歩，“投げ” は 8 歩，“防御” は 4 歩残り歩数を増減させる．

• “防御” で勝利した次のラウンドは “打撃” が “特殊打撃” に変化する．“特殊打撃” は “打撃” と “投げ” の双方に勝利し，12 歩残り歩数を増減させる．

図 3: ターム内での CPU との対戦の進め方• 残り歩数が 84 歩以上となり，不利な状況に立たされたプレイヤの “投げ” は “特殊投げ” に変化する．“特表 3: タームの全容

殊投げ” は通常の “投げ” と同じく “防御” に勝利するだけでなく，勝利時にはプレイヤ同士の残り歩数を入れ替え，形勢を逆転させることが可能である．

• プレイヤは手の選択時に思考時間が 15 秒与えられる．
4.2 カリキュラム

ターム
番号

1
2

前述の拡張じゃんけんゲームの他に，読み合いの考え方を伝えるための教材となる対戦相手が必要だと考える．対戦を通じて読み合いの考えを伝えるために，内容に適した3
4

行動をとる対戦相手と，適切な順番で対戦を行わせる．具
体的には，典型的な相手から始め徐々に複雑な行動をとる

5

相手との対戦するような順番が望ましい．さらに，ヒント提示や，プレイヤが理解するまで繰り返させるなどの支援

伝えたい

考慮すべき

読み合いの考え方

過去のターム

確定的な行動を起こす
相手への対処盤面の状態をもとに行動を起こす相手への対処
確率的な行動を起こす
相手への対処過去の勝敗をもとに行動を起こす相手への対処
プレイヤの過去の行動をもとに行動を起こす相手への対処

なし
なし
なし

3
2，3

確率的かつ

6

も必要だと考える．

プレイヤの行動をもとに3，5

行動を起こす相手への対処

これを実現するため，伝えたい読み合いについての考え方を選定し，各考え方を 1 つのタームとして，複数ターム

適宜提示する．表 3 に示した，各タームの伝えたい要素とで構成されるカリキュラムを設計する．タームごとに，そあわせ，ターム全体を通してのヒントを設定，それらをプのタームで伝えたい要素に関した行動をとる複数の対戦相レイヤに提示する．また，各タームの CPU に関しても，手（ルールベースのコンピュータプレイヤ，以降 CPU とそれぞれにヒントを設定する．CPU ごとのヒントの提示

呼ぶ*1 ）を用意する．

に関して，実際のゲーム画面を図 4 に示す．なお後述する

以上をふまえて，カリキュラムの構成と，カリキュラム

が，プレイヤに CPU ごとのヒントを提示する画面は各実と各タームの進め方の概略図を図 2 と図 3 に示す．カリ験で異なる．

キュラムは表 3 に示すタームを順番に進めていく．

4.2.2 修了判定

4.2.1 ヒントの提示

前述のように，ターム内の CPU は各タームの伝えたい

ただ対戦を行うだけでなく，プレイヤにそのタームを通要素に関する行動規則を設定している．そこで，行動規則

じて何を習得してほしいかを提示し，そのためのヒントをを把握することができればそのタームの要素を習得したと*1

CPU は中央処理装置（Central Processing Unit）の意味を持っており，コンピュータプレイヤの意として使用するのは紛らわしい場合もある．本論文ではその混同は避けられるためゲーム業界の慣例にならいコンピュータプレイヤの意として CPU という単語を使用する．

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan仮定する．しかし，プレイヤが CPU の行動規則を把握できているかに関して，客観的判定が必要である．
この問題を解決するため，選択式の問題を導入し判定することとした．選択式問題の選択肢は “相手の次の手の確

3

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IPSJ SIG Technical Reportのものとカリキュラムを構成するタームの順番という 2 点に関して，有効性を検証する実験を行う．検証のための実験方法として以下の 3 群による比較実験を行う．

• タームの構成順通りにカリキュラムを受ける群（以降カリキュラム群）．

• カリキュラムの CPU とランダム順で対戦を行う群（以降ランダム群）．

• 他群と同時間対人戦を行う群（以降対人群）．
図 4: ヒント提示画面（第一回実験時）

5.2 実験設定
本実験に参加した被験者人数は 12 名であり，5.1 節で述べた各群 4 名に分ける．
各群が行った実験内容について述べる．カリキュラム群
は，ターム 1 から順に，ターム内の CPU と対戦し，ター
ム 6 までの全 CPU と対戦を行う（図 2，図 3 参照）．なお，
次の CPU との対戦に進むための修了条件は後述する．ランダム群は，カリキュラムに出てくる CPU とランダムな対戦順で対戦を行う．次の CPU に進む条件は修了条件を
図 5: 選択式問題のゲーム画面

満たすか，同じ CPU と 2 度再戦をすることである．対人群は，一定時間ごとに群内で対戦相手を入れ替えながら対率分布” となっており，プレイヤは相手が次に，打撃と投人戦を行う．この際，会話などに関する指示は行わない．

げと防御をどのような確率分布で選択するかを，選択肢の実験前後に，プレテストとポストテストを実施した．こ中からひとつ回答する．なお提示する選択肢には必ず正答

れらのテストで用いた CPU は，複数のタームを複合したが存在し，CPU は選択肢以外の確率分布で手を決定する

ような行動規則とし，3 種用意した．テストにおいては，ことはない．

それぞれのテスト用 CPU と 3 回対戦を行った．なお，テ

選択式問題の正答率に関して，各 CPU ごとに閾値を設

スト用 CPU との対戦順はランダムである．テストの際にけ，ゲーム終了時点での正答率が閾値以上の場合は，プレ被験者には，どのテスト用 CPU と対戦をしているか，そイヤはその CPU の行動規則を把握できていると判定する．

の対戦何回目の対戦かといった情報は与えられず，テスト

正答率の閾値はターム毎に異なり，難易度を考慮して設定

用 CPU にはヒントも設定していない．

する．なお，閾値の設定や選択式問題の詳細な仕様は各実験で異なる．

実験の前後にそれぞれ，実験に関する知識や主観的評価の確認のため，「はい」「いいえ」で回答するアンケートを実際のゲーム画面を図 5 に示す．図 5 のように人間プレ行った．実験前の質問では「質問 1: 読み合いを知っていイヤに選択肢を提示し回答をしてもらう．なお，選択したたか」「質問 2: 読み合いを経験したことがあるか」の 2 つ回答が正解かどうかは人間プレイヤには開示しない．

であり，実験後の質問では「質問 3: 読み合いを理解できた

5. 第一回被験者実験か」「質問 4: 自分の予測の精度が上がっていると感じるか」を質問した．

作成したカリキュラムそのものの有効性や，カリキュラ
ムを構成するターム順の有効性，カリキュラムとゲームに

5.3 実験結果改善すべき点が無いかなどを確認するために被験者実験を実験に関するアンケートに，「はい」と答えた人数を表 4行った．なお実験は全体で 2 度行い，本章では 1 度目のカにまとめる．なお，質問番号と内容の対応は 5.2 節を確認

リキュラムの有効性確認実験（以降実験 1 と呼称）に関しされたい．アンケートの中でも質問 4 は，予測精度の自己て述べる．

評価に関する質問であり，カリキュラム自体の有効性の検証という点からも重要な質問である．しかし，質問 4 に関

5.1 実験目的

して「はい」と回答したのは，カリキュラム群とランダム作成したカリキュラムは学習に関する様々な要素を含ん群ともに 1 名だけであった．このことから，実験 1 で使用

でいる．しかし，カリキュラムそのものの有効性を検証にしたカリキュラムでは，学習者が成長している実感を得る

加えて，それを構成する各要素の寄与率を検証することは，ことができないものとなってしまっているといえる．

現実的でない．そこで本被験者実験では，カリキュラムそⓒ2023 Information Processing Society of Japan

質問 1 と質問 2 は，読み合いの知識と経験についての質4

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表 5: ターム 3 の CPU2 における

表 4: 実験 1 におけるアンケート結果

各プレイヤの 1 ゲーム目の各手の選択頻度（実験 1）

群（総人数）

質問 1

質問 2

質問 3

質問 4

カリキュラム群（4 名）

3

3

3

1

被験者番号

打撃選択回数

投げ選択回数

防御選択回数

ランダム群（4 名）

2

2

3

1

1

5回

4回

11 回

対人群（4 名）

2

2

4

0

2

4回

6回

10 回

合計（12 名）

7

7

10

2

3

4回

4回

12 回

4

12 回

1回

7回

ての手から 13 の確率で 1 つを選択する” という行動規則のCPU に着目する．この CPU に関して，各被験者の 1 ゲー
ム目終了時点の各手の頻度を，表 5 に示す．どの被験者も20 ラウンドまでゲームを続けているため，期待値を考えると全ての手がおおよそ 7 回程度になるが，実際には偏りが発生している．このような確率の偏りによって，学習者ごとに CPU の振る舞いが著しく異なるように見えることは，支援システムとして好ましくないため，確率の偏りを少な
図 6: 実験 1 における各群のプレテストとポストテストのくするような対策が必要と考えた．

正答率

5.4.2 選択式問題の正答の基準
実験 1 において選択式問題で正答とする選択肢は，“真問であり，質問 1 に「はい」と答えた被験者は全員，質問の確率分布” のみと設定した．しかし実際の実験では前述

2 においても「はい」と回答していた．2 章にて述べた通の通り確率の偏りなどによって，真の確率分布とは異なるり，日常生活の中で読み合いを経験する場面は多いため，確率分布を推測する可能性がある．例えば，“全ての手か妥当だと考える．質問 3 は読み合いが理解できたかというら 13 の確率で 1 つを選択する” という行動規則の CPU と質問であり，拡張じゃんけんゲームが読み合いを実感でき対戦をし，不運にもラウンド 1 からラウンド 5 までの 5 ラ

る環境であるか，ということに関わると捉えられる．結果

ウンド連続で防御が選ばれた場合，その時点での “実際のとしては，12 人中 10 人が「はい」と回答していることか着手頻度” を割合で表すと，打撃 0 割，投げ 0 割，防御 10ら，拡張じゃんけんゲームは読み合いを実感できる環境で割である．そのため，被験者が選択式問題を回答する際，あるといえると考える．

次の手の確率分布の選択肢から 0:0:10 の選択肢を選択した

図 6 に各群のプレテストとポストテストの正答率のグラとしても，それは自然な推測であり，その回答を不正解とフを示す．グラフを一見すると，ランダム群に関して正答するのは好ましくない．このようなことを避けるため，正率の伸びが良いように見える．しかし個別に正答率を確認

答の基準を変更する必要があると考えた．

すると，大幅に正答率を伸ばした者や，逆に正答率が下がっ5.4.3 ヒントの情報量た者など，伸び具合のバラつきが大きい．これらの結果か

4.2.1 項で述べた通り，カリキュラムでは各 CPU との対ら，一番正答率の伸びが良いランダム群であっても，プレ戦前にヒントを提示していた．しかしこのヒントは，プレテストとポストテストで有意差があるとは言えない結果とイヤが再戦となった場合でも最初に提示したものと同様なった．また，各群間に関しても有意差はみられなかった．

の物を提示し，情報量が増えることは無かった．これらの結果としては悪い結果となったが，カリキュラムに関しことから，前述の確率の偏りや正答基準と合わせて，同じて様々な改善すべき点を得ることができたため，次節ではCPU を相手に何度も再戦し，時間を浪費してしまう被験

それらについて述べる．

者が見られた．同じ CPU で長時間詰まってしまうことは好ましくないため，改善が必要であると考えた．

5.4 得られた改善すべき点
本節では実験 1 を通じて得られた，カリキュラムに関し

6. 第二回被験者実験て改善すべき点を述べる．なお，本節に記載する項目の他

実験 1 を通じて得られた改善すべき点に関して，様々なにも改善すべき点は存在したが，ページの都合上省略する．

変更を行い，再度，カリキュラムの，有効性と構成するター

5.4.1 確率の偏り

ムの順番の有効性を確認するために 2 度目の被験者実験を確率が関係するタームにおいて，被験者ごとに，確率の行った（以降実験 2 と呼称）．本章では，変更点について偏りによって表出する振る舞いに差が出てしまった．“全述べたのち，実験 2 の実験設定や結果について述べる．

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan5

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6.1 改善すべき点に対する変更

実験 1 では，ヒントの情報量が増えないことから，同じ

6.1.1 確率の偏りを低減

CPU との対戦の繰り返しで，長時間詰まってしまう被験5.4.1 項で述べた改善すべき点に対する改善策を述べる．

者が見られた．そこで，再戦を行うたびにヒントを段階的確率の偏りを低減し，学習者によってカリキュラムの CPUに増加させるように変更を行った．ヒントの数に関してはの振る舞いが変化するリスクを下げることを目的とし，実最大 3 つまでとし，通算 3 戦目で 2 つ，通算 4 戦目で 3 つ際の着手頻度と頻度の期待値の差にもとづき確率を補正の提示とした．

した．
例えば，全ての手から 13 の確率でランダムに手を選択す

6.2 実験目的と実験設定

る，といった行動規則の CPU との対戦を考える．6 ラウ

変更を加えたカリキュラムに関して，再度被験者実験を

ンド終了時点で，着手頻度の期待値は，打撃 2 回，投げ 2

行う．本節では，実験の目的と，テスト用 CPU や群ごと

回，防御 2 回であるが，実際には打撃 0 回，投げ 2 回，防の実験内容など被験者実験の設定を述べる．実験目的は実

御 4 回であったとする．この際の，7 ラウンドでの各手の験 1 と同じく，カリキュラムそのものとカリキュラムを構

選択確率を，打撃は実際の着手頻度が期待値よりも少ない

成するタームの順番の 2 つに関して，有効性の検証である．

回数なので高い確率に，防御は期待値より多いので低い確

また，それぞれの変更点に関しても，データから考察可能率としたい．これを実現するため，各手の，期待値と実際なものはその影響を考察する．
続いて実験設定について述べる．本実験に参加した被験の着手頻度の差を用いた補正値を使用する．
(e−f )とした．

者人数は 20 名であり，内訳はカリキュラム群とランダム群

なお，e は着手頻度の期待値，f は実際の着手頻度とする．

が 6 名，対人群が 8 名となっている．また，プレテストと補正式はパラメータ α(α > 1) を使用し，α上記の例で α = 2 の場合を考えると，補正値は打撃が 4，

ポストテストに使用する CPU を変更した．実験 1 では 3

投げが 1，防御が 41 となる．この補正値を使用して各手の種の CPU と各 3 回の計 9 回対戦を行ったのに対し，実験

選択確率を求めると，打撃 76.0%，投げ 19.0%，防御 5.0%

2 では 5 種の CPU と，計 8 回の対戦を実施した．これは，となり，打撃が高い確率で防御が低い確率を実現できてい図 6 に示す各群の正答率が全体的に低く，テスト用 CPU

る．一般化した式を 1 式に述べる．i と j は 1 から順に打にも変更が必要と判断したためである．実験 1 ではターム

撃，投げ，防御とし，c は補正後の各手の選択確率とする．

を複合したような CPU であったのに対し，実験 2 では単

また，実験 2 においてパラメータ α は 1.6 とした．

一タームの内容から CPU を用意し，全体的な難易度を下

αci = ∑3

げ，幅広い難易度をそろえるよう変更を行った．対戦回数

ei −fij=1

αej −fj(1)

他の CPU は各 2 回対戦を実施する．対戦順やヒントを提6.1.2 正答基準の緩和
5.4.2 項で述べた改善すべき点に対する改善策を述べる．
実験 1 では，確率の偏りなどから，実際の着手頻度が真の確率分布と著しく乖離してしまうことがあった．そのような場合に，実際の着手頻度から確率分布を推測して回答した選択肢は，推測としては妥当なものが多かった．しかし，真の確率分布のみを正答としていたため不正解となっていた．そこで，真の確率分布だけでなく，実際の着手頻度にある程度近い確率分布であれば正答とした．
確率分布の距離を計算する式を 2 式に示す．pi はある選択肢の各手の確率，fi は実際の着手頻度にもとづいた各手の確率である．i は 1 から順に打撃，投げ，防御とし，p1はある選択肢の打撃の確率を意味する．なお，実験 2 では，dist ≤ 0.8 の選択肢を正解とした．この変更により，CPUの振る舞いを考慮した，運不運に左右されない，より正確な修了判定が期待できる．

dist =

3∑|pi − fi |の内訳に関しては，比較的易しい CPU2 種は各 1 回，その示しないことなどは実験 1 と同様とした．

6.3 実験結果
実験 1 と同様に，実験 2 においても実験前後にてアンケートを実施した．アンケートで各質問に「はい」と回答
した人数を，表 6 にまとめる．なお，質問番号と内容の対応は，5.2 節を確認されたい．質問 4 は，5.3 節で述べたよ
うに，予測精度の自己評価に関する質問であり，本研究では重要な質問である．実験 1 ではカリキュラム群とランダ
ム群ともに，4 名中 1 名と非常に悪い結果であった．対して実験 2 では，カリキュラム群が 6 名中 5 名，ランダム群
が 6 名中 6 名が「はい」と回答する良い結果を得た．しかし，対人群においても，8 名中 7 名が「はい」と回答している．このことから，カリキュラムの変更によるものという訳ではなく，ゲームの仕様変更やテスト用 CPU の難易度を下げたことが要因かと考える．しかし，自己の成長を感(2)

じられることは，学習を継続するうえでのモチベーション

i=1となるため，重要な要素であり良い結果であると考える．

6.1.3 ヒントの増加

なお，他の質問に関しては，実験 1 と似通った結果である

5.4.3 項で述べた改善すべき点に対する改善策を述べる．
ⓒ2023 Information Processing Society of Japan

ため省略する．

6Vol.2023-GI-49 No.6
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図 7: 実験 2 における各群のプレテストとポストテストの

図 8: 実験 2 におけるタームごとの正答率（1 ゲーム目）

正答率

赤が真の確率分布のみでの正答率
オレンジが変更後の正答基準での正答率

表 7: ターム 3 の CPU2 における各プレイヤの 1 ゲーム目
りの低減は，本来の乱数を不自然に操作する行為であり，の各手の選択頻度（実験 2）

意図せぬ深読みを招く恐れがある．

被験者番号

打撃選択回数

投げ選択回数

防御選択回数

1

6回

8回

6回

2

7回

7回

6回

6.1.2 項にて述べた改善策による影響を考察する．カリ

3

8回

7回

5回

キュラム群における，各タームの 1 ゲーム目の正答率を図

5

7回

6回

7回

8 に示す．赤の棒グラフは真の確率分布のみを正答とした

6

8回

6回

6回

際の正答率，オレンジの棒グラフは実験 2 で用いた正答判

6.4.2 正答基準の緩和定における正答率である．ターム 3，4，6 のタームは，確率
表 6: 実験 2 におけるアンケート結果と強く関係するタームであり，正答率の基準を変更したこ

群（総人数）

質問 1

質問 2

質問 3

質問 4

カリキュラム群（6 名）

4

2

6

5

を修了するための難易度が下がったと考える．

ランダム群（6 名）

4

4

6

6

6.4.3 ヒントの増加

対人群（8 名）

5

2

7

7

6.1.3 項にて述べた改善策による影響を考察する．図 9

合計（20 名）

13

8

19

18

に，実験 1 と実験 2 における，ターム 4 の CPU3 との対とによって，高い正答率となっている．これにより，CPU戦における各被験者の正答率の推移をプロットした図を示図 7 に各群のプレテストとポストテストの正答率のグラ

す．図中の青線はその CPU の閾値であり，図 9(b) に記さフを示す．カリキュラム群とランダム群において，比較的れた黒の実線と点線は，ヒントを追加で提示したゲームで高い数値での正答率の上昇がみられたが，両群ともにバラあることを意味する．

つきが大きかったため，有意差が出ることは無かった．こ

図 9 の (a) と (b) を比較すると，(b) のグラフは右肩上がの結果を受け，カリキュラムの次の改善すべき点としては，りに正答率が上昇し，早々に閾値を超して修了している．

このバラつきを抑えるような工夫が必要であると考える．

なお，閾値の変更や正答基準緩和など様々な要素が複合的に影響し，図に示す正答率の推移となっていると思われる

6.4 各変更点の影響の考察
本節では，6.1 節にて提示した変更点に関して，それぞが，3 回目と 4 回目の対戦から上昇していることから，少なからずヒントの影響はあるものと考える．

れの影響の考察を述べる．

6.4.1 確率の補正

6.5 カリキュラムの完遂率に関して

6.1.1 項にて述べた改善策による影響を考察する．5.4.1

様々な改善を踏まえ，実験 1 と実験 2 で，各 CPU に被項と同様に，全ての手から 13 の確率で 1 つを選択する CPU

験者が要したゲーム数をまとめたグラフを，図 10 に示す．

に着目する．実験 2 の各被験者における 1 ゲーム目終了時

横軸はカリキュラムの各 CPU，縦軸は終了までに要した点の各手の頻度を表 7 に示す．なお，被験者 4 に関してはゲーム数の平均，図 10 下部が実験 1，上部が実験 2 のデー

該当 CPU までカリキュラムを進めることができなかった

タとなっている．

ため，省略とする．

実験 1 におけるカリキュラムの完遂者は 4 人中 0 人であ

実験 1 の結果である表 5 と比較し，被験者ごとの振る舞り，実験 2 におけるカリキュラムの完遂者は 6 人中 4 人でいの差は是正されていると考える．ただし，このような偏あった．実験 2 において，複数の CPU を削除する変更をⓒ2023 Information Processing Society of Japan7

Vol.2023-GI-49 No.6
2023/3/17

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

カリキュラムでは，ルールベースの対戦相手や対戦順の設定，ヒントの設定などを行った．
作成したカリキュラムに関して，有効性を検証するため，複数群による比較実験を二度実施した．実験 1 においては，カリキュラムを時間内に終了した被験者が居なかったことに加え，テストの結果や主観的評価なども低く，全体的に悪い結果となった．
実験 1 を通じて得られた複数の改善すべき点に対して変更を行い，再度カリキュラムの有効性を検証する被験者実(a) 実験 1 における各被験者の正答率推移験を行った．実験 2 においては，群内のバラつきが大きく，有意差はみられなかった．バラつきに関しては，日本語の得手不得手が関係しているのではないかと考えた．定量的な結果では有意差はみられなかったが，主観的評価においては実験 1 と比較し，大幅に向上した．
今後の展望として，提示しているヒントを，平易な文言の使用や日英併記などの改善を行い，日本語の得手不得手に左右されないカリキュラムを実現する．また，カリキュ
ラム群と対人群を対戦させるなど，テスト用 CPU 以外でカリキュラムの有効性を検証する実験を行う必要がある．

(b) 実験 2 における各被験者の正答率推移

図 9: 同一の CPU に関する各被験者の正答率推移

さらに，今回作成したカリキュラムは，主に “読み” を重点的に行うようなものとなっている．そこで，カリキュラムを通じて得られた学習者の手の選択データなどをもとに，学習者をモデル化し，そのモデルにつけ込むような対戦相手を用意することができれば，より充実した “読み合い”の学習が見込めると考える．

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP18H03347，JP20K12121 の助成を受けたものです．
参考文献
[1]

[2]

図 10: 実験 1 の修了までの平均ゲーム数（グラフ下）と実験 2 の修了までの平均ゲーム数（グラフ上）行っているため，実際の対戦数で完遂できたかを判断する
場合には，実験 1 は 4 人中 2 人が完遂したと言える．実験

2 では様々な改善を行ったことにより，カリキュラムをス
ムーズに進行させることができたことから完遂率が増加し

[3]

[4]
[5]
[6]

たと考える．

7. おわりに[7]

本研究では，格闘ゲームにおける読み合いの理解に関す

2021 年 の 国 内 e ス ポ ー ツ 市 場 規 模 は 78.4 億 円
11 月 刊 行 予 定 の「 日 本 e ス ポ ー ツ 白 書 2022」の 内 容 を 先 行 公 開 ． (ア ク セ ス 2023/02/04) ，https://jesu.or.jp/contents/news/news-221026/
酒見真, Hsueh Chu-Hsuan, 池田心. 格闘ゲーム初心者の為の読み合い理解支援システム, 第 27 回ゲームプログラ
ミングワークショップ (GPW), pp.227–234, (2022).
福田翼, 中村栄太, 糸山克寿, 吉井和佳. 楽譜簡略化と自動補完伴奏によるピアノ演奏練習支援システム. Technical
Report 21, 京都大学, feb 2017.
高橋竜太郎, 池田心. 連鎖構成力向上のためのぷよぷよの問題作成. 情報処理学会研究報告, 2018.
G. Polya（1954）『いかにして問題をとくか』柿内賢信訳，
丸善．
中尾桂子, 森下淳也. 語彙の重要度に基づく文構造自動書き換えシステム−「やさしい日本語」への変換による読解支援−. じんもんこん 2008 論文集, 第 2008 巻, pp.
133–140, dec 2008.
及川大志. テトリスにおける t-spin 構成力向上のための問
題生成. Master s thesis, 北陸先端科学技術大学院大学．

る初心者支援として，格闘ゲームの読み合いを体験できる
ゲームと，そのゲーム上で行うカリキュラムを作成した．
ⓒ2023 Information Processing Society of Japan

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