「マルチメディア，分散，協調とモバイル(DICOMO2018)シンポジウム」 平成30年7月

観光客参加型センシングによる観光情報収集におけるゲーミフィケーションの有効性調査
河中 祥吾1,2

松田 裕貴1,2

諏訪 博彦1

藤本 まなと1

荒川 豊1,3

安本 慶一1

概要：我々は，観光客が快適に観光を満喫するため，実時間観光コンテンツの提供に向けた観光情報収集・キュレーションシステムの提案を行っている．本システムにおいて，実時間観光コンテンツを収集する方法として，ユーザ参加型センシングによる方法を検討している．ユーザ参加型センシングにおいて収集されるデータの量や質はユーザの貢献度に依存する．ユーザのセンシングに対するモチベーション維持機構として一般にゲーミフィケーションの導入が挙げられる．しかし，従来研究において，観光というシチュエーションに適用し，具体的なゲーミフィケーションの内容を比較検討したものやユーザタイプを考慮したものは少ない．本研究では，我々はゲーミフィケーション要素として 2 種類の依頼タスクと 3 種類の配点方法を定義し，それらを我々のプラットフォームアプリケーション上に実装した．さらに，3 種類のユーザタイプを定義した上で，観光実験を実施し，アンケートを実施した．その結果，観光客を対象とした参加型センシングにゲーミフィケーションを導入することにより，観光を楽しみながら観光者の行動変容を導き，観光情報の収集を依頼できる可能性が示唆された．

Investigating eﬀect of a gamified participatory sensing to a sightseeing
SHOGO KAWANAKA1,2 YUKI MATSUDA1,2 HIROHIKO SUWA1 MANATO FUJIMOTO1YUTAKA ARAKAWA1,3 KEIICHI YASUMOTO1

ング [2] を用い，観光客が観光情報の生成や更新の役割を1. はじめに担うことで，鮮度の高い観光情報を低コストに得られる．

現在日本では，2020 年の東京オリンピック開催を背景

しかしながら，ユーザ参加型センシングでは，収集されるにインバウンド観光客の更なる増加が見込まれている．そ

情報の量や質がユーザ依存となるため，持続的に安定してのため，観光客が快適に観光を満喫するため観光情報の充情報を収集するには, センシングへの参加者の動機づけが実が求められている．そこで，我々は個々の観光客に対し重要となってくる．ユーザ参加型センシングにおける動機て観光の満足度を向上させるため，実時間観光コンテン

づけの方法として，ゲームデザインの技術やメカニズムをツの提供に向けた観光情報収集・キュレーションシステム利用したゲーミフィケーションが挙げられる [3]．これまの提案を行っている [1] ．本システムでは，従来のガイドでに，ユーザ参加型センシングにおいて，ゲーミフィケーブックや Web サイトから得られる静的な情報に加えて，ションの導入の有無による情報量や質に対する評価は行わユーザの嗜好情報や観光スポットの混雑度情報，期間限定れてきており，ゲーミフィケーションの有効性は明らかとイベントと行った動的に変化する情報を考慮した上で観光なっている [3][4][5]．しかし，ゲーミフィケーション要素客へ観光コンテンツを提供する．ここで，スポットに関すの具体的な設計内容に対する比較検討が行われている研究

る詳細情報や動的な情報の収集には，ユーザ参加型センシはあまり多くなく，検討の余地がある．また，ゲーミフィケーションを観光中の観光客に適用した例は著者らの知る123奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology
日本学術振興会特別研究員 DC1
Research Fellow of Japan Society for the Promotion of Science
JST さきがけ，JST Presto

限り存在しない．
本研究の目的は，ユーザ参加型センシングによる観光情報収集においてゲーミフィケーションの種類やそれに参c 2018 Information Processing Society of Japan⃝― 145 ―

加するユーザの属性によって貢献度合いに違いがあるかンを提案している．この研究では，アプリケーションに，どうかを明らかにすることである．そこで，依頼タスク，アニメーションやスコアボードなどのゲーム要素を組み込配点方法が異なるゲーミフィケーションを設計し、我々むことで，参加者の貢献が促進されることが確認された．

が開発しているユーザ参加型センシンプラットフォーム

加えて，ゲーミフィケーションにより得られるデータの品(ParmoSense [6]) 上に実装した．設計したゲーミフィケー質の向上にも効果があることがわかった．Ueyama ら [4]ションは次の計６種類である： 特定のエリア内を歩き回は，金銭的インセンティブとゲーミフィケーションの両方る「エリアミッション」と、特定の場所で写真撮影を行うを採用した参加型センシングシステムを提案した．この研「チェックインミッション」 の 2 つタスク; 各タスクにつ

究では，ゲーミフィケーションにより参加者の動機づけにき 3 つの配点方法（一定、重み付き、動的重み付き）．

なるだけでなく，必要な金銭的報酬の総額を抑する効果

また，実験前にアンケートを用いてユーザの属性を調査があることが確認された．Medusa [10] では，様々な種類し，センシングに対するモチベーションに基づき 3 つのグのゲーミフィケーションが効果的に取り入れられている．

ループに分類した（ゲームタイプ，報酬タイプ，観光タイ

Medusa では，参加者を維持するために，タスクを実行すプ）．ゲーミフィケーションの影響を評価するため，被験者る代償として逆インセンティブ（タスク実行の義務／責任）33 名を対象に京都市左京区周辺において，我々のアプリというコンセプトを採用している．本手法により，参加者ケーションを使いながら観光を行う観光実験を行った．実がセンシングタスクの途中でシステムから離脱することを

験後に，実験に関していくつかのアンケートを行い，その抑止する．
しかし，既存研究ではゲーミフィケーションがユーザに結果を分析した．その結果，今回設定したゲーミフィケー動機づけし，金銭的報酬を抑える方法について具体的に議ションの効果として，以下の知見が得られた．

• 設計したゲーミフィケーションは，観光の楽しさの向論なされていない．また，これらゲーミフィケーションの手法を観光中の観光客による観光情報収集に適用した例は上につながる．

• 報酬タイプのユーザは，ゲーミフィケーションにより著者らの知る限り存在しない．本研究では，我々が設計した各ゲーミフィケーションを実装した参加型センシングス

観光行動を変化させやすい傾向にある．

• エリアミッションに比べて，チェックインミッションマートフォンアプリケーション ParmoSense を用いた観光の方が観光よりミッションクリアを優先する傾向が実験を通して，ゲーミフィケーションの有効性や観光行動強い．

への影響を明らかにする．

• 配点方法により，観光行動の変容が促される傾向にある．

3. 提案手法• チェックインミッションは，ピンポイントな情報を収本研究では，観光客を主な対象としたユーザ参加型セン集するためには有用であるが，観光満足度を維持しなシングによる観光情報収集においてゲーミフィケーション

がら情報収集するためには，エリアミッションの方がの種類やそれに参加するユーザの属性によって貢献度合良い．

いに違いがあるかどうかを明らかにする．そこで，依頼タスク，配点方法が異なるゲーミフィケーションを設計し，2. 関連研究

我々が開発しているユーザ参加型センシンプラットフォー

ユーザ参加型センシングによる情報収集のアプローチでム (ParmoSense) 上に実装した．設計したゲーミフィケー

は，一般市民の主体的な参加に依存するため，継続的な貢ションは次の計６種類である： 特定のエリア内を歩き回献を得るためにはユーザを動機づけすることが不可欠でる「エリアミッション」と，特定の場所で写真撮影を行うある．ユーザに動機づける方法には，１）金銭的インセン「チェックインミッション」 の 2 つタスク; 各タスクにつティブと，２）非金銭的インセンティブがある．金銭的イ

き 3 つの配点方法（一定，重み付き，動的重み付き）．まンセンティブはユーザに動機づけするために非常に有効でた，ユーザの属性として，参加モチベーション３種類を設あるが，現実においては報酬の予算には限界がある．非金定した．以下の節で，ParmoSense のアプリ概要，依頼タ

銭的インセンティブは，参加者の貢献に対する報酬としてスク，配点方法およびユーザタイプ設定について説明する．

経験や楽しさを与える [7], [8], [9]．非金銭的インセンティ
ブの手法の一例として，ゲーミフィケーションがあげら

3.1 ParmoSense

れる．ゲーミフィケーションは，既存システムにゲーム要

我々が開発しているユーザ参加型センシングプラット

素を組み込みユーザの行動に影響を与えることを狙ってフォームアプリケーション ParmoSense は 図 1 に示すよいる [3]．Niels ら [5] は，GeoOulu というゲーミフィケー

うに 6 つの画面から構成されている．各画面の詳細を以下ションが組み込まれたクラウドソーシングアプリケーショに説明する．

c 2018 Information Processing Society of Japan⃝― 146 ―

（６）タイムライン（１）メイン画面

銅色エリア
ポイント: 低（２）チェックインミッション

銀色エリア
ポイント: 中金色エリア
ポイント: 高図 2エリアミッション
スポットの種類

寺社仏閣

博物館

博物館

銅色ピン

ポイント：低土産屋

銀色ピンポイント：中金色ピン

ポイント：高図 3

チェックインミッション

エリアミッションは，図 2 に示すように，マップ上に（３）ミッション一覧（４）写真撮影

特定のエリアがポリゴンで表示される．このエリア内（５）コメント投稿を歩き周りセンサ値を収集することで，一定時間毎に
図 1

ParmoSense のアプリ画面ポイントが付与される．付与されるポイント数に応じて高い方から金色エリア，銀色エリア，銅色エリアを設定している．

(1) 地図ベースのメイン画面となっている．依頼タスクがチェックインミッション

ミッションとしてピンやポリゴンで示されている． また，画面右上部には現在の獲得ポイント数と獲得ポイ

チェックインミッションは，図 3 に示されるように，ントに応じたランキングが表示されている．

マップ上の特定スポットにピンで表示される．ピンを(2) 画面中左下二番目のミッションボタンをタップした時中心に一定半径内にユーザがいるときチェックインすに表示され，それぞれのミッションの詳細をリスト形ることが可能となる．そのスポットの写真およびコメ式で確認することができる．

ントを投稿することでチェックイン完了となり，ポイントが付与される．ピンの種類には，観光スポットの(3) チェックインミッションや自由投稿を行う時に写真撮ジャンルとして一般的にあげられる寺社仏閣，博物館，影を行うことができる．

飲食店，お土産屋を設定している．また，エリアミッ(4) (3) で撮影した写真に対して，そのスポットの情報や感想を入力し，投稿することができる.
(5) 画面中左下のタイムラインボタンをタップした時に表示され，(4) で投稿されたすべてのユーザの写真やコションと同様にポイント数に応じてピンの色が設定されている．
上記のミッションに加えて，ユーザ自身が興味を持った場所で自由に写真を撮影し，コメントとともに投稿するこメントを見ることができる．
アプリケーション起動中（バックグラウンドを含む）は，とでポイントが得られる自由投稿も可能となっている．投サンプリングレート 10Hz で，スマートフォンのタイムス稿された内容はタイムライン上でグループ内の全ユーザにタンプ，GPS 情報，加速度，角加速度，地磁気および照度共有される．の値を収集する．これらは，5 秒ごとにサーバへ送信され蓄積されるようになっている．また，写真撮影時にも上記

3.3 配点方法のセンサ値が収集され投稿される．

ミッションクリア時に得られるポイントの配点方法による影響を明らかにするために以下に示す三種類の配点方法を設定した．

3.2 ミッション設計
依頼タスクとして，以下に示すエリアミッションとチェッ一定配点：依頼タスクの種類（エリアミッション，チェックインミッションの２種類を設計した．加えて，自身が興クインミッション）に応じて一定のポイントがミショ味を持った場所の情報を自由に投稿し他の観光者へ共有でン達成時に付加される．
重み付き配点: スポットに応じて付加ポイントが変化すきる「自由投稿」が実装されている．

る．重みはそのスポットに対する情報の需要度により

エリアミッションc 2018 Information Processing Society of Japan⃝― 147 ―

決定する．なお，実施した実験（後述）においては，前半の実験では，参加者にエリアミッションを依頼

各観光スポット名を Web 検索した際にヒットした件した．蹴上駅を出発し，銀閣寺を目指し，アプリケー数を情報の需要度と想定し，その値に応じて決定した．

ションを用いながら自由に観光を行ってもらった．実

動的重み付き配点：重み付き配点に加えて，参加型セン験グループ毎の配点方法は以下の通りである．

ント数に基づいて報酬が支払われるスタンプラリーに参加(A) 前半の実験エリア内，どこでも 10 秒ごとに一定で 10 ポイント付与される。
(B) 金色エリア，銀色エリア，銅色エリア，それ以外のエリアで，10 秒毎にそれぞれ 15 ポイント，10ポイント，7 ポイント，5 ポイント付与される．
(C) B の各色のエリアが，30 分毎に更新される．
ここで，B,C の加点対象エリアとして，金色，銀色，銅色エリアについてそれぞれ 11 個ずつ，合計 33 箇所設定した．また，自由投稿は 1 投稿あたり 30 ポイン

した場合，あなたが重視するものはなんですか？」 回答

ト付与されることとした．

シングにより収集された情報量を一定時間ごとに重みとして反映させる．実験においては，簡単化のため，著者らが予め重みを設定し，それに従って 30 分毎に変更させた．

3.4 ユーザタイプ設定
参加者に対して以下のようなアンケートを実施し，その回答に応じてユーザタイプを決定した．Q.「観光中，ポイ（三択）：スタンプラリーを楽しむ (ゲームタイプ)，できる実験後半（チェックインミッション）

だけ多くの報酬を得る（報酬タイプ），観光を楽しむ（観光後半の実験では，チェックインミッションを依頼した．

タイプ）．

銀閣寺を出発し，東山駅を目指し，アプリケーションを用いながら自由に観光を行ってもらった．実験グ

4. 観光実験

ループ毎の配点方法は以下の通りである．

今回設計したゲーミフィケーションやユーザタイプの違いによる影響を明らかにするために，我々のアプリケーションを使いながら観光を行うよう依頼した．以下の節で実験グループ および 実験手順を述べる．

4.1 実験グループ
33 名に実験への参加を依頼した（男性 25 名，女性 8 名，20 代，31 名，30 代 1 名，40 代 1 名， 日本人 29 名，外国人 4 名）．今回の参加者のユーザタイプは，観光タイプが17 名，ゲームタイプが 7 名，報酬タイプが 9 名であった．

(A) いずれのスポットでも，チェックインすると 400ポイント付与される．

(B) 金色ピン，銀色ピン，銅色ピン でチェックインした際，それぞれ 730 ∼ 620 ポイント， 370 ∼ 310ポイント， 180 ∼ 150 ポイント付与される．
(C) B のピンが，30 分毎に更新される。
ここで，スポット数は，寺社仏閣 23 箇所，博物館 7箇所，飲食店 11 箇所，土産屋 4 箇所の合計 45 箇所とした．また，いずれのグループにおいても，すべてチェックインした際に得られる最高ポイントは一定と参加者を，年齢・性別・国籍・ユーザタイプがそれぞれ均なるよう設定した．前半と同様に，自由投稿では 1 投等になるよう A,B,C の３グループにそれぞれ 11 人ずつ振稿あたり 30 ポイント付与されることとした．

り分けた．そして，各グループに異なる配点方法を設定した：A:一定配点，B：重み付き配点，C：動的重み付き配点．

実験後アンケート
今回設定したゲーミフィケーションの種類やそれに参加するユーザの属性による影響を，以下の観点から明4.2 実験手順
実験は，2017 年 11 月に京都市左京区周辺で実施した．

らかにするため，実験終了後アンケートを行った．アンケートの内容を 表 1 に示す．

本実験では，参加者に，ミッションをクリアし，ポイント• 観光の楽しさ（Q1）を稼ぎながら観光を行うよう依頼し，実験終了後アンケー• ユーザの観光行動への影響（Q2）

トを行った．依頼タスクの違いによる影響を明らかにする• 観光とミッションの優先度の違い（Q3, Q4）ため，前半と後半それぞれにエリアミッションとチェック

質問はすべて 5 段階評価による回答を依頼した．Q1

インミッションを別々に依頼した．実験時間は，観光モデは，1 を全く楽しくなかった，5 をとても楽しかった

ルコースを参考に前半 2 時間半，後半 2 時間の合計 2 時間とした．加えて，そう答えた理由の自由記述による回半とした．事前準備として，参加者には我々の開発したア答を依頼した．Q2 は，１が “0 回”，2 が “1〜3 回”，3プリケーションを自身のスマートフォンにインストールすが “4〜6 回”，4 が “7〜10 回”，5 が “10 回以上” としるよう依頼した．その後，グループ毎にアプリの使い方おた．Q3 および Q4 は，1 が “観光をかなり優先した”，よびぞれぞれのミッションの内容を十分に説明した．

5 が “ミッションをかなり優先した” とした．最後に，観光実験に対する感想を自由記述により収集した．

実験前半（エリアミッション）

c 2018 Information Processing Society of Japan⃝― 148 ―

表 1
質問項目

実験後に実施したアンケート内容
質問内容

Q1

アプリを使うことで観光は楽しくなりましたか？

Q2

実験中，ミッションが理由で目的地や移動経路を変更したことは何度ありましたか？

Q3前半の実験において，観光することとミッションをクリアすることのどちらを優先して行いましたか？

Q4後半の実験において，観光することとミッションをクリアすることのどちらを優先して行いましたか？

55. 実験結果および考察

4

ゲーミフィケーションおよびユーザタイプの違いによる
Score

観光の楽しさおよびゲーミフィケーションの観光への影
響を明らかにするため，各項目の結果に対してグループ別

32およびユーザタイプ別に分析を行った．その結果を図 4，
図 5 および 図 6 に示す．図 4 および図 5 は，Q1，Q2 の1

回答結果に対して，それぞれグループ別，ユーザタイプ別A

BCGroupに一要因分析を行った結果である．また，図 6 は，Q3，Q4(a) グループ別の回答結果に対して，実験前半，後半とグループ別，ユー5

ザタイプ別をそれぞれ二要因分析を行った結果である．
次に，ゲーミフィケーションにより実験参加者がどのよ

4

Score

うに行動変容を促されたかを考察するため，グループ A，グループ B の実験参加者 22 名の移動経路を可視化した．
可視化された実験参加者の移動経路を図 7 に示す．図中青

32色，緑色，オレンジ色で示す経路は，それぞれユーザタイプのゲーム，報酬，観光に対応している．

1Game

RewardSightseeing

User type

5.1 アンケート結果
5.1.1 観光の楽しさ
Q1 の観光の楽しさに関しては，全体の平均スコアが 4以上となった．また，グループ別，ユーザタイプ別それぞれにおいて一要因分散分析を行った結果，有意差は確認されなかった（p>0.05）．すなわち，全体として実験参加者は観光を楽しんでおり，ゲーミフィケーションのタイプやユーザタイプにより，その差がないことが確認された．また，Q1 に対する自由記述では，ポジティブな意見として，“普段自分では行かない場所にミッションをクリアするために行けたから” や “周りとポイントを競えるようなゲーム要素があったから” といった意見があった．
5.1.2 行動変容
Q2 のゲーミフィケーションによる行動変容回数は，全体として最頻値は 2 の 1 回から 3 回であり，平均は 2.88であった．グループ別の一要因の分散分析の結果，有意差は確認されなかった（p>0.05）．一方，ユーザタイプ別の一要因分散分析の結果，有意差が確認された（p<0.001）．
ゲームタイプ，報酬タイプ，観光タイプのそれぞれの平均スコアは，2.57，4.11，2.35 であり，報酬タイプがより多く変更していることが確認された．すなわち，報酬タイプのユーザは，ミッションにより目的地や移動経路を変更しやすいことがわかった．

(b) ユーザタイプ別図 4

Q1 の回答に対する一要因分析結果

5.1.3 ミッションと観光
Q3，Q4 の前半実験 (エリアミッション) と後半実験(チェックインミッション) における観光とミッションの優先度に関する回答の平均値は，前半が 2.39 で 後半が 3.82であった．実験の前後半とゲームタイプまたはユーザタイプの 2 要因の分散分析の結果，いずれも前後半にのみ主効果が確認された（p<0.001）．また，交互作用はいずれも確認されなかった（p>0.05）．このことから，グループ別，タイプ別によらず，後半のチェックインミッションのほうが，観光よりミッションを優先することがわかった．また，実験に対する自由記述において，“前半は観光を楽しむことが出来たが，後半は観光を楽しむことができなかった”，“アプリに気を取られた” や “ポイント集めに必死になり観光する余裕がなかった” と言った意見があった．

5.2 移動経路の可視化結果
グループ A，B それぞれの実験参加者の移動経路を可視化した図 7(a) および (b) を比較し，配点手法の違いによる移動経路の変化を確認する．実験前半のエリアミッショ
1 ，⃝
2 および ⃝3 において大きな差がンにおいては，図中⃝

c 2018 Information Processing Society of Japan⃝― 149 ―

て有名な通りとなっている．グループ A においては，ほぼ5すべての実験参加者が右側の哲学の道を選択しているが，Score

4

グループ B では左側の一般道の通りを選択する参加者も複数名存在した．

3

次に，実験後半のチェックインミッションにおいては，
4 および ⃝5 において大きな差が見られる．グループ
図中⃝24 ， ⃝
5 それぞれ分散して経路が選択されている事A では⃝がわかるが，グループ B においては，ユーザタイプ関係な

1A

B

C

Group

くほぼすべてのユーザが，高得点が得られる金色ピンの観(a) グループ別4 の経路を選択していた．⃝
4 内
光スポットが連なっている⃝

5の金色ピンにチェックインした人数をグループ A と B で比較した所，それぞれ 平均 3.8 人，平均 7.8 人となり，グ

4

Score

ループ B の方が平均 4 名多くチェックインしていること
5 内にある一般に観光スポットとしてがわかった．一方，⃝

3

有名な平安神宮大鳥居へチェックインした人数を比較した

2

所，グループ A では 11 人全員がチェックインしたのに比べて，グループ B では 5 人のみにとどまった．

1
Game

RewardSightseeing

User type

5.3 ゲーミフィケーションの妥当性に関する考察(b) ユーザタイプ別図 5

上記の結果から，観光客を対象とした参加型センシング

Q2 の回答に対する一要因分析結果

による観光情報収集において相応しいゲーミフィケーションとはどのようなものかを考察する．まず，Q1 の結果か5

ら，観光中にゲーミフィケーションを導入しても，観光を楽しめることが確認された．また，Q2 および 移動経路のScore

4

可視化により，観光中にゲーミフィケーションを導入する

3

ことで，行動変容を導けることが確認された．これらのこ2とから，ゲーミフィケーションを導入することにより，観光を楽しみながら観光者の行動変容を導き，情報収集を依1First halfA

Second half
B頼できる可能性が示唆された．

C

ここで重要となるのは，ゲーミフィケーションとして採(a) グループ別用される依頼タスクである．Q3, Q4 の結果より，チェッ5

クインミッション はエリアミッションと比べて，ミッションが優先されることが分かった．また，自由記述により

Score

4

チェックインミッションでは，観光に集中できないとの意

3

見が複数得られた．加えて，移動経路の可視化からユーザ
2タイプに関係なく高得点ピン周辺の経路を選択することが明らかとなった．すなわち，チェックイン形式のミッショ

1First half
Game

Second half
Rewardンは特定の情報を収集するためには効果的な方法である

Sightseeing

が，観光を楽しむ以上にミッションをクリアすることに注(b) ユーザタイプ別図 6

力してしまう．そのため，観光においてはユーザの満足度

Q3, Q4 の回答に対する二要因分析結果を考慮すると，チェックインミッションにようなスタンプラリー形式のゲーミフィケーションは不向きであると考え

1 および⃝
2 においては，一定配点のグループ見られる．⃝

られる結果となった．これらのことから，観光時におけるA では 11 人中 1 人もその経路を選択することがなかったが，重み付き配点のグループ B においては，高得点が得らゲーミフィケーションとしては，エリアミッションを採用れる金色エリアになっており，異なるユーザタイプの実験イプのユーザにより効果的なゲーミフィケーションを検討

3 の並行した 2 つの通りの参加者が複数名選択していた．⃝

する必要があると考える．

すべきと考える．また，行動変容を導くためには，報酬タ

うち右側の通りは，哲学の道と呼ばれる観光スポットとし

c 2018 Information Processing Society of Japan⃝― 150 ―

ることが確認されたが，観光客が観光を楽しむよりもミッユーザタイプ

ションのクリアを優先してしまう可能性があることが分

R

ゲーム
報酬

かった．

観光

謝辞 本研究の一部は，JSPS 科研費 JP16H01721 およ3

び 独立行政法人情報通信研究機構（NICT）委託研究の助2成を受けたものである．
参考文献

45[1]
1

大鳥居

E
S

[2]
S

実験前半
開始地点

R

中継地点

（実験前後半切替地点）

E

実験後半
終了地点

(a) グループ A[3]

ユーザタイプ
R

ゲーム
報酬

観光[4]
3
2[5]
4

5
1[6]

大鳥居

ES

S

実験前半
開始地点

R

中継地点

（実験前後半切替地点）

E

実験後半
終了地点

[7]

(b) グループ B
図 7

実験参加者の移動経路

[8]

6. 結論
本研究では，参加型センシングによる観光情報収集を対象に，2 種類の依頼タスクと 3 種類の配点方法を提案した．

[9]

これらを，スマートフォンアプリケーションに実装し，京都市左京区周辺において 33 名の参加者を対象に観光実験[10]を行った．実験後に収集したアンケート結果を分析したところ，いくつかのユーザタイプの観光客にはゲーミフィ
ケーションにより観光を楽しみながら観光情報の収集が依頼できることが明らかになった．また，チェックインミッ
ションは特定の情報を収集するためには，有用な方法であc 2018 Information Processing Society of Japan⃝― 151 ―

Masato Hidaka, Yuki Matsuda, Shogo Kawanaka,
Yugo Nakamura, Manato Fujimoto, Yutaka Arakawa,
and Keiichi Yasumoto. A system for collecting andcurating sightseeing information toward satisfactory
tour plan creation. In Proceedings of The 2nd International Workshop on Smart Sensing Systems (IWSSS’17), 2017.
J. A Burke, D. Estrin, M. Hansen, A. Parker, N. Ramanathan, S. Reddy, and M. B Srivastava. Participatory sensing. Center for Embedded Network Sensing,2006.
Yutaka Arakawa and Yuki Matsuda. Gamification
mechanism for enhancing a participatory urban sensing: survey and practical results. Journal of Information Processing, Vol. 24, No. 1, pp. 31–38, 2016.
Yoshitaka Ueyama, Morihiko Tamai, Yutaka Arakawa,and Keiichi Yasumoto. Gamification-based incentive
mechanism for participatory sensing. In Pervasive
Computing and Communications Workshops (PerComWorkshops), 2014 IEEE International Conference on,pp. 98–103, 2014.
Niels Van Berkel, Jorge Goncalves, Simo Hosio, andVassilis Kostakos. Gamification of mobile experiencesampling improves data quality and quantity. Proc.
ACM Interact. Mob. Wearable Ubiquitous Technol.,Vol. 1, No. 3, pp. 107:1–107:21, 2017.
Yuki Matsuda, Yutaka Arakawa, and Keiichi Yasumoto. Design and evaluation of participatory mobile sensing platform for diverse sensing and gamification scenarios. Proceedings of the 14th Annual International Conference on Mobile Systems, Applications,and Services Companion (MobiSys ’16 Companion),p. 57, 2016.
Gabe Zichermann and Christopher Cunningham.
Gamification by design: Implementing game mechanics in web and mobile apps. " O’Reilly Media, Inc.",
2011.
Sebastian Deterding, Dan Dixon, Rilla Khaled, andLennart Nacke. From game design elements to gamefulness: defining gamification. In Proceedings of the
15th International Academic MindTrek Conference:Envisioning Future Media Environments, pp. 9–15.
ACM, 2011.
Fabian Groh. Gamification: State of the art definition
and utilization. Institute of Media Informatics Ulm
University, Vol. 39, , 2012.
Moo-Ryong Ra, Bin Liu, Tom F. La Porta, andRamesh Govindan. Medusa: A programming framework for crowd-sensing applications. In Proceedings ofthe 10th International Conference on Mobile Systems,Applications, and Services, MobiSys ’12, pp. 337–350,
New York, NY, USA, 2012. ACM.