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プレイヤの主観的難易度評価に影響を与えない
デジタル・ゲームの客観的難易度調整手法
坂上 駿太1,a)

木村 大樹1,b)

西野 裕樹1,2,c)

概要：動的難易度調整は，プレイヤのスキルに合わせてゲームの難易度を動的に調整することによって，プレイヤのゲーム体験を高める手法である，しかし，過度に明白な難易度調整は，逆にゲーム体験に悪影響を与える可能性がある．このため，難易度調整は可能な限り目立たないように制御されることが望ましい．
本研究では，この問題を「プレイヤが感じる主観的な難易度に影響を与えることなく，ゲームの客観的な難易度を下げることは可能か」という研究課題と捉え，プレイヤに気づかれないようにゲームの難易度を動的に調整する 2 つの手法を提案する．また，両提案手法をシューティングゲームに適用し，ユーザースタディを通じてその効果を検証した．結果からは, 両手法とも意図通りの効果があることが強く示唆された．本研究は，前例の少ない「客観的な難易度と主観的な難易度を区別する難易度調整手法」の研究であるだけではなく，既存ゲームへの実装が容易であるため，ゲーム体験への悪影響も回避できる実用的な難易度調整手法としても有益であると考えられる．

1. はじめにレイヤの当たり判定領域のサイズを調整し，TEM はゲームタイマの経過速度を変更することによって難易度調整をプレイヤのスキルとゲーム難易度のバランスを適切に調行う．これらの難易度調整手法は，ゲームの客観的難易度整することは，ゲーム体験をデザインする上で重要な要に直接関連するパラメータを暗黙的に変更するものであ素である．Csikszentmihalyi のフロー理論 [3][4] によると，り，調整の程度が適切な範囲に収まっていれば，プレイヤプレイヤはゲームの難易度が高すぎる場合は不安を感じ，はほとんど難易度の違いを認識することはできないことが逆に簡単すぎると退屈さを感じるとされている (図 1)．し想定される．

たがって，プレイヤの実際のプレイスキルに基づいてゲー本研究では，両提案手法の効果を評価するために，実験ム難易度を調整することが可能な動的難易度調整は，より用の単純なシューティングゲームを開発し，各提案手法を没入感のあるゲーム体験をデザインする上で有効な手段でそれぞれ適用したバージョンを用いてユーザスタディをあると考えられており，現在でもゲーム研究者やゲームデ行った．実験結果からは，両手法とも，想定通り「プレイザイナの間で活発に研究されているテーマである．一方，ヤが感じる主観的な難易度に影響を与えることなく，ゲー過度に明白な難易度調整が行われることによって，プレイムの客観的な難易度を効果的に下げることが可能である」

ヤのゲームに対する主体感や達成感などのゲーム体験に悪ことが強く示唆された．

影響を与える可能性があることも指摘されている [5][7][8]．
本研究では，この問題を「プレイヤが認識する主観的2. 動的難易度調整とゲーム体験な難易度に影響を与えずに，ゲームの客観的な難易度をフロー理論 [3][4] によると，スキル=チャレンジ・バラン下げることは可能か」という研究課題と捉え，プレイヤ

スは，個人がタスクに没頭し，良い体験を得る「フロー状に気づかれずにゲームの難易度を下げる 2 つの手法であ態」を達成するための重要な要因とされている．バランスる Collision Detection Area Adjustment(CDAA) と，Timeが適切に保たれておらず，プレイスキルに対して難易度がElapse Manipulation (TEM) を提案する．CDAA は，プ

簡単すぎる場合は退屈さを，難しすぎる場合は不安を，スキルも難易度も低い場合は無関心に感じると考えられてい1
2a)b)
c)

高知工科大学 情報学群
高知工科大学 Creative and Cultural Computing Laboratory
250326a@ugs.kochi-tech.ac.jp250315g@ugs.kochi-tech.ac.jp
hiroki.nishino@acm.org© 2024 Information Processing Society of Japanる (図 1).
フロー理論は様々な分野で活用されており，ゲーム研究も例外ではない [1][6]．したがって，初心者と熟練者の両1434

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整手法を提案している．文献 [12] では，簗瀬は，実際よりもプレイヤが上手く遊べていると感じさせるために，「プレイヤキャラクタの近くに向けて発射されるが，実際には当たらない角度で発射される敵弾」を意図的に導入することで，客観的な難易度を低く保ちながら主観的な難易度を高めるシューティングゲーム用の技術を提案している．しかし，同研究では提案手法の有効性を検証するユーザース
タディは実施されておらず，学会のデモセッション中に数人のプレイヤが「より上手くプレイできていると感じた」と報告しているのみである*1 .
また，簗瀬らは文献 [13] でジャンプアクションゲーム用の別の難易度調整手法も提案している．同手法は，プレイヤ・キャラクタのジャンプの軌道を，予想される理想的な軌道に近づくように自動で暗黙的に調整することによって，よりうまくゲームをプレイできていると錯覚させるものである．同文献で簗瀬らは，実験によりスキル向上の錯覚をうまく作り出せていることが確認できたと報告している．

Zhang は，文献 [14] において，自機に対する当たり判定の無い「偽の弾」を追加することによって，シューティングゲームの主観的難易度をコントロールする手法を提案し
図1

フローの古典的なモデル（上）とフローの象限モデル（下）（文
献 [3][4] に準拠して，著者が作成）た．この「偽の弾」は，プレイヤキャラクタに当たってもダメージを受けないため，客観的な難易度には影響を与え方に適したスキル=チャレンジ・バランスを適用できる動ないが，通常の弾と区別がつかないため，プレイヤが感じ的難易度調整手法は，研究者やゲームデザイナなどの間でる主観的な難易度を高められることが想定できる．同文献

活発に議論されている [9]．

において Zhang は，ユーザスタディにおいて，「偽の弾」の一方，過度に明白な難易度調整がゲーム体験を損ねるこ有無により，客観的な難易度は影響を与えないにもかかわとを示唆している研究も存在している．文献 [7][8] においらず，一方で主観的な難易度においては統計的に有意な差て Hunicke は，ゲームの動作が意図した動作と異なったり，があったことを報告している．また文献 [11] においては，明白に自分に有利であったりすると，プレイヤのゲーム体本稿に直接関係する，プレイヤ・キャラクタの衝突領域サ験を逆に損ねることを指摘している．同様に文献 [5] におイズ調整を行う，我々の研究グループでの予備実験についいて遠藤らは，不適切な動的難易度調整はプレイヤの主体て述べられている．

感 (sense of agency) に悪影響を及ぼすことがある述べている．このように，過度に明白な難易度調整は全体的なゲー

4. 提案手法
本研究では，前節のような客観的難易度と主観的難易ム体験に損害を与えると考えられている．

3. 客観的難易度と主観的難易度度の区別を明確にした難易度調整手法として，プレイヤに気づかれずにゲームの難易度を下げる 2 つの手法: (1)

明白な難易度調整がゲーム体験に与える影響を考えるた

Collision Detection Area Adjustment(CDAA), (2) Time

めには，難易度調整を通じて制御されるゲームの実際の難Elapse Manipulation (TEM) を提案する．CDAA は，プ易度と，プレイヤが感じる主観的な難易度の明確な区別をレイヤの当たり判定領域サイズの調整，TEM はゲームタ確立することが重要である．Constant らは，この区別のたイマの経過速度の調整によって難易度調整を行う． これめに，客観的難易度 (例えばスコアや敵弾被弾数・ゲームク

らの難易度調整手法は，客観的難易度に直接関連するパラリア回数などから直接推定される難易度) と，主観的難易メータを暗黙的に変更するものであり，調整の程度が適切度 (プレイヤが心理的に認知する難易度) という用語を提案な範囲に収まっていれば，プレイヤはほとんど難易度の違した [2]．このような区別は，ゲーム体験の観点から難易度いを認識することはできないことが想定される．したがっ

調整手法を研究する上で有効であるが，この両者の区別をて，「プレイヤの主観的難易度に影響を与えずに客観的難考慮した難易度調整手法に関する既存の研究は数少ない．
客観的難易度と主観的難易度を区別する研究の例として，日本では簗瀬らが主観的難易度に着目した 2 つの難易度調© 2024 Information Processing Society of Japan*1

文献 [14] において，Zhang は簗瀬のこの手法に対してユーザースタディを行なったが，統計的に有意な違いは示されなかったと報告している.

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易度のみを下げ，ゲーム体験に影響を与えない難易度調整を可能とする」ことが期待できる．

図 2

Collision Detection Area Adjustment 手法

CDAA は，プレイヤキャラクタの当たり判定領域の直径を調整することによって，客観的難易度を下げることを目的としている．図 2 の，赤い円形の領域は（実際にはゲーム画面に表示されない）自機の当たり判定領域を示している．CDAA では当たり判定のサイズを図 2(a) から, 図 2(b)のように縮小することにより客観的難易度を下げる（ゲームのデフォルトの難易度設定が逆であれば，図 2(b) から図 2(a) のように客観的難易度を上げているともいえる）．
このように当たり判定領域を縮小すると，必然的にプレイヤキャラクタが敵弾に当たりづらくなり，客観的難易度を低下させることが期待される．一方で，実際の当たり判定サイズはプレイヤからは見えないため，減少の程度が適切に設定されていれば，主観的難易度は維持できると考えら

図 3Time Elapse Manipulation 手法

れる．

TEM は，ゲームタイマの進行速度を調整することによる主観的難易度に影響を与えずに客観的難易度を下げる」

り，客観的難易度を下げることを目的としている．タイマことができるかを検証するために，ユーザスタディ用の簡の経過速度を遅くすることにより，プレイヤはゲーム内の易なシューティングゲームを開発した．同ゲームは，大量タスクや課題を完了するための時間が増え，実質的に客観の敵弾を避けながらタスクに取り組む「弾幕シューティン的難易度が低下する．通常，プレイヤはゲームプレイ中にグ」と呼ばれるゲーム・ジャンルの一つとして設計されてゲームタイマは散発的に確認するだけで，プレイヤの認知いる．このゲームにはボスが登場するステージが 1 つだけ

リソースは主にゲームのタスクや課題に使用される．したあり，プレイヤは与えられた時間制限（90 秒）内にボスをがって，タイマーの進行速度の減少が合理的な範囲内に保倒さなければならない．図 4 は実験用ゲームのスクリーンたれていれば，プレイヤに課された時間制限を気付かれるショットである．

ことなく事実上延長することができ，主観的難易度に影響

ユーザスタディで使用するために，実験用ゲームに両提を与えずに客観的難易度を効果的に減少させることができ案手法を適用した 2 つのバージョンを用意した．両手法でると考えられる．

客観的難易度に関連するゲーム内パラメータは次のようで

図 3 は TEM 手法の適用例である．どちらも実時間ではある．CDAA では，Normal モードから Easy モードに客全く同じ経過時間の瞬間でのスクリーンショットである

観的難易度を変更する際，自機の当たり判定サイズの直径が，画面下部に示されている残り時間バーは，図 3(a) の方を 70 ％に縮小した．このバージョンでは，自機に HP が設が図 3(b) より短い．つまり，図 3(b) では，ゲームタイマ定されており，残り時間に関係なく 15 回被弾するとゲームの経過速度が遅く設定されているため，実質的な残り時間が終了する．図 2（a）と（b）はそれぞれのモードの当たが長くなり，客観的難易度が下げられていることになる．

り判定領域のサイズを示したものである (ゲーム画面には

5. 実験用ゲームの開発
前章で述べた二つの提案手法が実際に「プレイヤが感じ© 2024 Information Processing Society of Japan

表示されない)．TEM では，Normal モードから Slow モードにに客観的難易度を変更する際，ゲーム時間タイマの進行速度を 80 ％に減少させた．このバージョンでは，自機1436

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たらさない．

H02 : Normal モードから Slow モードへの移行は，プレイヤの認知する主観的難易度において統計的に有意な差をもたらさない．

H03 : 全体的に見て Normal モードと Easy モードの間で，プレイヤの認知する主観的難易度における統計的に有意な差はない．

H04 : 全体的に見て Normal モードと Slow モードの間で，プレイヤの認知する主観的難易度における統計的に有意な差はない．

• 客観的難易度に関する帰無仮説
H05 : Normal モードから Easy モードへの移行は，敵弾被弾回数に統計的に有意な差をもたらさない．

H06 : 全体的に見て Normal モードと Easy モードの間で，敵弾被弾回数に統計的に有意な差はない．

H07 : 全体的に見て Normal モードと Easy モードの間で，ゲームクリア回数に統計的に有意な差はない．

H08 : 全体的に見て Normal モードと Slow モードの間で，ゲームクリア回数に統計的に有意な差はない．

図 4

ユーザスタディ用に開発したゲームのスクリーンショット

H01 から H04 までは，プレイヤの主観的難易度評価に関する帰無仮説であり，これらが棄却されなかった場合，の HP 設定がない代わりに，被弾すると一時的に動けなく「主観的難易度評価に影響があった」とは言えず，提案手法なり，3 秒間操作不能になる．の有効性の「プレイヤの主観的難易度評価に影響を与えな

また，被験者のプレイスキルには個人差があり，客観的い」という主張も棄却されない．たいして，H05 から H08

難易度が被験者にとって難しすぎる（あるいは簡単すぎるまでは，ゲームの客観的難易度に関する帰無仮説である．

場合），難易度調整手法を適用してもスキル=チャレンジ・これらが棄却された場合,「ゲームの客観的難易度が変わらバランスを保てなく可能性がある．この場合，提案手法のない」という仮説の対立仮説「ゲームの客観的難易度が変適用による効果の測定が困難となるため，ユーザスタディわる」が採用される．特に，ゲームの難易度が下がる方向

では可能な限り客観的難易度を各被験者のプレイスキルへの有意差が観察された場合，提案手法の有効性の「ゲーに合わせる必要がある．そのため「ベース難易度」を 3 種ムの客観的難易度を下げる」という主張を支持する結果で類（base-hard/base-normal/base-easy）用意し，被験者のあると解釈しうる．

プレイスキルに最も近いものを各々の実験セッションでプレイすることとした．これらのバリエーションは，敵弾の密度によって区別され，「base-hard」が最も高い密度を，「base-easy」が最も低い密度を提示する（つまり客観的難易度に関するパラメータ調整である）．

6. 実験設計図 5

ユーザスタディの実験設計概要

本実験では，2 つの提案手法が実際に「プレイヤの主観的難易度評価に影響を与えずに，ゲームの客観的難易度を上記の 8 つの帰無仮説に検証するため，図 5 に示した手下げる」ことができるか，有効性を検証するために，まず順での実験設計を行なった．まず初めにユーザースタディ以下の 8 つの帰無仮説を立てた．に先行して，被験者は 3 つの「ベース難易度」のバリエーションを数回プレイし，自分のプレイスキルに最も適した• 主観的難易度に関する帰無仮説
H01 : Normal モードから Easy モードへの移行は，プレイ「ベース難易度」を選択した（図 5:Exercise Session)．この

ヤの認知する主観的難易度において統計的に有意な差をも者が行うセッションで使用するために，被験者のプレイス© 2024 Information Processing Society of Japanフェーズではデータは収集せず，ユーザスタディで各被験

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キルと最もバランスの取れた難易度を選択するだけである．

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し，有意水準を p = 0.025 （p=0.05/2）に設定した．

被験者は，ゲームに難易度調整技術が適用されているこ

表 1 の CDAA 手法の結果も，表 2 の TEM 手法の結果とは知らされない状態で，ユーザスタディに参加する．最も，主観的難易度には統計的な有意差が見られなかった．

初のセッションは，CDAA の効果を検証する実験である

これらの p 値はかなり大きく，信頼区間は 0 を含んでいる．

（図 5: The Normal-Easy Experiment)．被験者はまず，提したがって帰無仮説 H0 1 から H0 4 は棄却できず，Normal案手法が適用されていない Normal モードをプレイし，そモードから Easy モードに変更された場合でも，Normalの後，CDAA 手法が適用された Easy モードをプレイする．

モードから Slow モードに変更された場合でも，プレイヤこれを 1 セットとし，合計 4 回繰り返す．各ゲームプレイが認識する主観的難易度には影響を与えないという事が強の直後（Normal モード直後/Easy モードプレイ直後）に，く示唆された．

被験者は「とても難しい」から「とても簡単」までの 7 段
表 1

階のリッカート尺度でプレイ中に感じた主観的な難易度レベルを評価するよう求められた．また，客観的な難易度に関連するデータ（プレイヤキャラクタが敵弾に当たった回数とゲームのクリア回数）も収集した．

10 分間の休憩後（図 5: 10 min. break)，TEM の効果

実験結果: CDAA (Normal-Easy)

項目p 値/平均値

信頼区間

主観的難易度 (paired)p = 0.198-1.50 ∼ 0.50

主観的難易度 (overall)p = 0.697-4.84e-07 ∼ 1.00

主観的難易度に関する検定

客観的難易度に関する検定を検証するための実験を行った（図 5: The Normal-Slow

被弾回数 (paired)p < 0.001∗∗∗

1.86 ∼ 4.31

Experiment)．先ほどの実験と同様に，被験者は Normal と被弾回数 (overall)p < 0.001∗∗∗1.64 ∼ 4.54

Slow モードのセットを計 4 セット分プレイした．CDAA

被弾回数平均N 11.74: E 8.65と同様主観的な難易度に関するアンケートに回答した．

ゲームクリア回数

p = 0.009∗∗

ゲームクリア回数平均

N 1.95: E 2.95

これらの試行が終わった後，被験者に対してゲームプレ-1.73 ∼ -0.27

イに関する簡単なインタビューを実施した（図 5: Interview

Session)．このインタビューは，参加者の中に難易度調整
表 2

技術を通じてゲームの客観的な難易度が操作されていたことに気づいた人がいるかどうかを確認するために行なった．

実験結果：TEM (Normal-Slow)

項目

p 値/平均値

信頼区間

主観的難易度 (paired)p = 0.289-1.50 ∼ 0.50

主観的難易度 (overall)p = 0.864-1.00 ∼ 1.00

主観的難易度に関する検定

7. 実験結果
ユーザスタディには，20 名の学部生（18〜23 歳；男性

客観的難易度に関する検定

16 人/女性 4 人）が時給 1,000 円の報酬付きで参加した．

被弾回数 (paired)p = 0.509-0.67 ∼ 1.22

表 1 および 2 に実験結果を示す．

被弾回数 (overall)p = 0.560-0.79 ∼ 1.34

被弾回数平均N 5.73: S 5.45

ド/Slow モードの 1 セットをペアとし，被験者の主観的難ゲームクリア回数

p < 0.001∗∗∗

易度評価（7 段階リッカート尺度）にウィルコクソンの符

ゲームクリア回数平均

N 2.50: S 3.75

主観的難易度（paired）は，Normal モードと Easy モー-1.90 ∼ -0.60

号順位検定に適用した結果である．ただし，各実験初回のNormal-Easy および Normal-Slow セットは検定から除外

次に CDAA 手法における客観的難易度の結果を見る．被している．これは，初回の Normal モードのプレイは，が弾回数（paired）に関しては，Normal モードと Easy モー

直前に Easy または Slow モードがプレイされていないた

ドの 1 セットをペアとし，対応のある t 検定を適用していめ，他のペアとプレイ条件が異なるという理由による．

る．被弾回数（overall）では，ウェルチの t 検定を適用し主観的難易度（overall）は，Normal モードと Easy モーて，Normal モードプレイと Easy モードの全体での敵弾被ド/Slow モードのプレイ全てから得られた被験者の主観的弾回数を比較した（前のテストとは異なりペアではない）．

難易度評価を，ペアとせずにウィルコクソンの符号順位和検

敵弾ヒット数は客観的な数値であり参加者の主観的認識定に適用した結果である．ただし，各実験の最初の Normalに影響されないため，この 2 つの検定では全ての Normalモードのプレイは検定から除外している．これは前述の主モードと Easy モードのセット全てのデータを除外せず利観的難易度（paired）の理由と同様，最初の Normal モー用した．これらの 2 つの検定も多重比較をおこなっている

ドのプレイは，Easy(または Slow) モードが直前にプレイため，ボンフェローニ補正を適用し，有意水準を p = 0.025

されておらず，プレイ条件が他の Normal モードのプレイ（p = 0.05/2）に設定した．表 2 に示した結果では，どちと異なるためである．

らの p 値も 0.001 未満でありで，信頼区間は 0 を含んでいなお，上記の 2 つの検定では同じデータセットを利用しない．よって，Normal モードと Easy モードの間には統計ているため，多重比較のためにボンフェローニ補正を適用的に有意な差がみられた．これらの結果は，提案手法が，© 2024 Information Processing Society of Japan1438

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ゲームの客観的難易度を敵弾被弾回数の面で減らしたことを示唆している．表 2 は CDAA 手法におけるゲームクリInteraction-INTERACT. Springer, 2017, pp.107–127.
[3]

Csikszentmihalyi, M. and Csikszentmihalyi, I.S.. Opti-

ア回数でも，Normal モードと Easy モード間のゲームクリ

mal experience: Psychological studies of ﬂow in con-

ア回数に Welch の t 検定を適用した結果も示している．こsciousness. Cambridge university press, 1992.の検定は多重比較をともなわないため，通常の p = 0.05 の[4]Jossey-bass, 2000.

有意水準を利用した．p = 0.009 であり，信頼区間には 0を含まないため，統計的に有意な差が見られる．この結果

Csikszentmihalyi, M.. Beyond boredom and anxiety.

[5]Endoh, M., Fernández B., H.D., and Mikami, K.. 2017.

により帰無仮説 H05 から H07 は棄却され，客観的難易度

Dynamic Pressure Cycle Control: Dynamic Diﬀculty Ad-が変更されていることが窺える．また被弾回数平均も低い

justment beyond the Flow Zone. In Procceedings of the方向へ変化しておりゲームクリア回数平均は高い方向へ変2017 Nicograph International. NICOGRAPH, 2017.

化しているため，客観的難易度が下がったことが窺える．

[6]

Brain: How neuroscience and UX can impact video game

次に表 3 の TEM 手法の実験結果をみる．被弾回数にはdesign. Crc Press, 2017.

統計的有意差は見られなかったが，これは TEM は被弾回数に関する難易度を制御する手法ではないため，関係のな[7]

Artiﬁcial Intelligence, 2004.

度変更が敵弾に関する客観的難易度に影響を与えなかった[8]

ternational Conference on Advances in computer enter-

つ信頼区間が 0 を含まない）．つまり，帰無仮説 H08 は棄るため，客観的難易度が下がったことが示唆される．

tainment technology, 2005, pp.429–433.
[9]

Paraschos, P.D. and Koulouriotis, D. E.. Game Diﬃculty
Adaptation and Experience Personalization: A Litera-

よって，主観的難易度に関する帰無仮説：H01 から H04

ture Review. International Journal of Human–Computerは棄却されなかったのに対し，客観的難易度に関する帰無仮説：H05 から H08 は棄却されたため，提案した両提案手

Hunicke, R.. The case for dynamic diﬃculty adjustment
in games. In Proceedings of the 2005 ACM SIGCHI In-

ムクリア回数には統計的有意差が見られる（p < 0.001 か却される．ゲームクリア回数平均は高い方向へ変化していHunicke, R. and Chapman, V.. AI for Dynamic Diﬃculty Adjustment in Games. The AAAI Conference on

い検定といえるが，有意差がないことはゲームタイマの速ことを示唆しており，望ましい結果と言える．一方，ゲー

Hodent, C.. Chapter 12.4. Game Flow, The Gamer sInteraction Vol.39(1), 2023, pp.1–22.
[10]

Sakaue, S., Kimura, T.， and Nishino, H.． Reducing

法どちらも「被験者が認識する主観的難易度に影響を与えObjective Diﬃculty Without Inﬂuencing Subjective Dif-ることなく，ゲームの客観的難易度を減った」ことが示唆

ﬁculty in a Video Game. In Proceeding of ACM Multi-

され，提案手法の有効性が確認された．

8. おわりに

media Asia, 2023．
[11]

した難易度調整手法, インタラクション 2023 予稿集， 情本研究では，「プレイヤが感じる主観的難易度に影響を与えることなく，ゲームの客観的難易度を下げる」ことを目

宇藤克, 西野裕樹: プレイヤの主観的な難易度評価に注目
報処理学会, 2023.

[12]簗瀬洋平. 誰でも神プレイできるシューティングゲーム.

的とした，2 つの難易度調整手法を提案した．両提案手法

In Proccedings of the Workshop on Interactive Systemsの効果を検証するためのユーザスタディの結果，両手法とand Software. ソフトウェア科学会, 2013, pp.147–148.

も非常に強く有効性が示唆された．本研究は，客観的難易[13]

Yanase, Y. and Narumi, T.. 誰でも神プレイできるジャン度と主観的難易度の区別を考慮した難易度調整手法の数少

プアクションゲーム. Transactions of the Virtual Realityない研究例であるだけでなく，実用的な動的難易度調整手

Society of Japan Vol. 21(3), 日本ヴァーチャルリアリティ学会, 2016, pp.415–422.

法としても有益であると考えられる．本研究は既に ACM

Multimedia Asia 2023 のショート・ペーパー部門に採択さ[14]

Zhang, J.. Directly Controlling the Perceived Diﬃculty

れ発表されているが [10]，今後の研究では更に，提案手法

of a Shooting Game by the Addition of Fake Enemy Bul-を効果的な適用方法など，更なる応用を探る予定である．

lets. In Extended Abstracts of the 2021 CHI Conferenceon Human Factors in Computing Systems. ACM, 2021.

参考文献
[1]

Chen, J.. Flow in games (and everything else). Commun.
ACM Vol.50 (4). ACM, 2007, pp.31-34.

[2]

Constant, T., Levieux. G., Buendia, A., and Natkin,Stéphane.. From objective to subjective diﬃculty evaluation in video games. In Proccedings of Human-Computer© 2024 Information Processing Society of Japan

1439