本研究は，村田[1]によるChatGPTを用いた教育的小説の生成や，宮本ら[2]によるChatGPTによるノベルゲーム自動生成システムを参考にして，教育的ノベルゲームを作成した．ChatGPTを用いたノベルゲームにはDeepGame[3]があるが，DeepGameはユーザ入力による逐次生成であるため，物語の全体像が見えにくい．そのため，初めに物語の全体像をフローチャート形式で生成してから細かい生成を行う．生成の際は，被験者が興味を持つ内容になるように，海外旅行や料理などの物語のテーマを設定する．ノベルゲームの面白さや教育的効果についてアンケートと事前，事後の小テストを用いて被験者実験を行った結果，筆頭著者による被験者実験では興味や一貫性などについて概ね良いという評価になったが，小テストの結果はほぼ変わらなかった．また，物語のテーマによって評価が異なり，海外旅行や料理をテーマにしたものよりも，SFをテーマとしたもののほうが評価が高かった．著者以外の被験者による被験者実験では，被験者によって評価が大きく異なり，特に評価の低かった被験者Aは小テストの点数も低かった．被験者Aは短時間で物語の途中にあるバッドエンドに辿り着いており，内容を十分に理解できなかったからではないかと考えられる．読むのにかかった時間やシーンの選択で評価が変化すると考えられる．

近年，大規模言語モデルの進化がめざましい．特に，ChatGPTを用いて生成された文章は，多岐の分野に渡って活用されている．ChatGPTを用いた小説や，教育的な小説[1]，またノベルゲーム[2]を半自動的に作る研究が確認されている．他方ではデジタルゲームによる教育の研究もなされており，Manuel[4]の研究では幼稚園生にビジュアルノベルゲームを用いた教育の効果が確認された．本研究では，それらの手法を組み合わせて教育的なノベルゲームを作ることを目的とする．ChatGPTによるノベルゲーム生成システムとして，DeepGame[3]が存在する．DeepGameは，ChatGPTの質問に対してプレイヤーが逐次何をするかを入力して物語を進行させていく形式である．このノベルゲームの問題点として，ChatGPT側の質問と，プレイヤー側の回答をひたすら繰り返していく関係上，同じような内容が繰り返され，ノベルゲームとしての物語が進展しにくいという問題がある．その問題を，事前にフローチャートを生成させるというアプローチで解決する．また，宮本ら[2]によるノベルゲーム生成システムの研究では，人手で事前に作成したプロットやミステリー執筆ガイドを用いており，これらを事前に作成せずにノベルゲームを作ることで，コストの削減も目的にしている．