1.
ゲーミフィケーションを利用した
研究活動の可視化と活性化
鳴海拓志，谷川智洋，廣瀬通孝
東京大学大学院
情報理工学系研究科

2.
卒論ウォッチ：研究のゲーミフィケーション
 卒業論文執筆に関連するイベントをゲーム化，
進捗に合わせてバッジが付与される
 ゲームにすることで進んで進捗状況を報告・可視化するため，
楽しく研究できるだけでなく周囲が状況を理解しやすくなる

3.
ビッグデータと人
“データが主役ではないことをわかっていなかった。
主役は解釈なのだ。地球上の出来事をほんの少し
でも把握可能にするような解釈。なのに，肝心な点
がいつのまにか見失われてしまった。
《もしかするとわれわれは、大量の数字に麻痺して
しまい、そこから得られるかすかな真実を吸収でき
なくなっているのかもしれない》”
--マイケル・ルイス『マネーボール』

4.
サイバネティックシミュレーション
 人の意志決定・行動変容を支援する Human-in-the-loop 型の
情報流・情報システムを設計する
 大規模なデータの解析だけでなく，
リアルタイム性・変化への対応・全体の制御を重視

5.
リアルタイムフィードバックによる行動誘発
 高速道路での運転行動誘発[諏訪14]
 スマートフォン上に未来の運転
行動を提示することでサービス
エリアの滞在時間を変化させ，
渋滞解消を狙う
 食生活改善SNS“Yumlog”[Takeuchi 13]
 食事のヘルシーさに関する
他者評価をおいしさに関する
他者評価とすり替えて提示す
るとヘルシーな食事の満足度
が向上し食習慣が変化

6.
人に関わるデータの収集方法
重要なデータは人が生んでいる，それをどう収集するか？
 センサデータからの自動推定
○ 大規模なデータ収集が容易
△ 推定精度の問題
× 分類精度の問題
× 主観やコンテキスト，
意味論の排除
 手動による入力
× 手間，データの抜け
○ 主観やコンテキスト，意味論を含むデータ収集が可能
スマートフォンを用いた生活行動認識[大内2013]

7.
ゲーミフィケーションの利用
ゲーミフィケーション：
ゲームの持つメカニズムを
利用してモチベーションを
発揮させ，課題の解決や
特定の行動を促す

8.
ゲーミフィケーションによる大量データ収集
 Google Image Labeler
画像の内容を判別しタグ付け
 Ingress
実世界の粒度の細かいランド
マーク情報を大量に収集

9.
手動ライフロギング＋ゲーミフィケーション
による知的活動の可視化・活性化
 ゲーミフィケーションを利用することで，
細かい行動分類やコンテキスト，意味論が重要な分野の
ライフログを手動で取得するモチベーションを高める
 収集したデータを基に活動を可視化・活性化する
知的活動の例として研究活動を例に実践
「卒論ウォッチ」
質の高い論文の完成を目標として，研究進捗状況を
収集して可視化し，適切な行動修正を促すことで，
質の高い論文を書くモチベーションを高める

10.
卒論ウォッチ：入力情報
 ページ数：その日までに執筆したページ数を入力
 バッジ：研究活動にまつわる特定の行動を達成したときに付与
ユーザが新規バッジを作成することもできる
（ex. 論文が30ページに到達した，インフルエンザにかかった）

11.
卒論ウォッチにおけるゲーミフィケーション
狙い
（Ａ）執筆者に研究状況・執筆状況・生活状況を登録させ，
現状を可視化して執筆者およびメンターに把握可能にする
（Ｂ）執筆者間の研究状況・執筆状況・生活状況を比較させ，
集団の中での個人の状況を把握可能にさせること
（Ｃ）執筆者に質の高い論文を仕上げるように促すこと
（Ｄ）メンタリングを効率化し，メンターの手間を減らすこと
（Ｅ）メンタリングに対するメンターのモチベーションを高めること
対応策
バッジ ： (A), (C), (D), (E)
ランキング ： (A), (B)

12.
卒論ウォッチにおけるバッジ
 研究状況を多義的な指標に基づいて可視化・計測し，
現状に関してフィードバックを与える要素
 バッジの分類
 研究状況の指標： 論文執筆に至る研究過程に関わる指標
ex. 「被験者X人以上の実験をおこなった」
「XX日連続で研究室に来た」「指導教員と食事した」
 執筆状況の指標： 執筆そのものの状況に関わる指標
ex. 「メンターにXＸ回チェックしてもらった」
「論文がＸＸページに達した」
「論文提出用のバインダを入手した」
研究状況の能動的可視化 （（Ａ）研究状況の可視化）
指標化によるミス削減・効率化 （（Ｄ）メンタリングの効率化）
段階的な目標の提示と成長の可視化 （（Ｃ）質の向上促進）

13.
卒論ウォッチにおけるバッジ
 バッジの分類
 メンタリング状況の指標： メンターとしての行動指標
ex.「 XＸ人分の論文をチェックした」
「被験者をＸＸ回やった」
メンタリング行為の可視化と称賛 （（E）メンター支援）
 失敗体験の指標： 過去の失敗体験をベースとした指標
ex. 「プリンタを壊した」「タイトルを間違えて提出した」
「インフルエンザにかかった」
特別な体験の共有による自己表現
失敗をイベント化することでネガティブな気持ちを低減
データ蓄積により失敗体験の有益性が議論可能になる？

14.
卒論ウォッチにおける通知・ランキング
 集団の中での立ち位置を把握させることで競争心を喚起し，
モチベーションを向上させるためにランキングを利用
 ページ数ランキング
 バッジ獲得数ランキング
研究状況登録の促進 （（Ａ）研究状況の可視化）
ユーザ間比較による状況把握 （（B）ユーザ間比較）
 状況を即時フィードバックするためTwitterを利用
ex. 「～～さんが～～バッジを獲得しました」
「Ｘ月X日のバッジランキング 1位：～～さん」

15.
卒論ウォッチの運用
 2014/12/04～2015/02/02までの61日間運用
 利用者：
卒業論文執筆者： 6名
修士論文執筆者： 6名
メンター（学生） ：12名

16.
データ集計率の比較
 2013年度にページ数のみ記録してもらった際のデータと
データ集計率を比較
 15日以上執筆ページ数を記録していたユーザの割合
2014年度(ゲーミフィケーションあり)： 92.3% (12名/13名)
2013年度(ゲーミフィケーションなし)： 64.3% ( 9名/14名)
ゲーミフィケーション
導入により記録頻度が
向上 [ページ数]
[日数]

17.
アンケート結果：利用頻度（執筆者）
 半数以上が2,3日に一度以上の頻度で各機能を利用，
ほぼすべての執筆者が週に一度以上の頻度で各機能を利用

18.
アンケート結果：システム利用の楽しさ
 執筆者・メンターとも
卒論ウォッチを
楽しんで利用していた
 特にバッジ管理機能が
楽しさを演出していた
 執筆者にはTwitter連携は
プレッシャーになっていた
執筆者による楽しさの評価
メンターによる楽しさの評価

19.
アンケート結果：システムの有用性
 執筆者よりもメンターが
有用性を高く評価
 執筆者とメンターの
元々のモチベーションの
差が評価に影響
 ページ数（単一指標）より
バッジ（多元指標）の方が
有用である可能性を示唆
執筆者による有用性の評価
メンターによる有用性の評価

20.
アンケート結果：システムの良い点・悪い点
良かった点 回答数
進捗状況が可視化される 10
他の人と状況が比べられる 9
楽しく参加できる 8
目標が明確になる 4
成長を確認できる 3
個性が反映される 2
悪かった点 回答数
目標が設定しにくい 4
頑張った点が評価されない 3
進捗状況が可視化される 2
他の人と状況が比べられる 1
成長を確認できない 0
つまらない 0
 「進捗状況の可視化」「他者との状況比較」「楽しさ」という
システムが狙いとした展が高く評価された
 「目標が設定しにくい」「頑張った点が評価されない」と
感じている執筆者もいた
 チュートリアル導入やバッジ登録制度の再設計などにより
改善できる可能性が高い

21.
展望
 ツールキットとして公開，複数の研究室に導入してもらい
大量データを収集する
 どのような体験が研究活動に良い効果をもたらすかを
検証し，研究活動を定量的に評価可能にする指標・体系
を構築する
 「インフルエンザにかかった」バッジを取得した執筆者のほうが
最終的な仕上がりが高い，など直観的ではない関係性の発見

22.
まとめ：知的活動のゲーミフィケーション
 知的活動（研究）にゲーミフィケーションを適用
 機械的な取得が難しい主観・コンテキストを含む
ライフログを十分な頻度で効率よく取得できた
 活動状況の可視化・リアルタイムフィードバックを通じて，
楽しみながら活動を活性化・効率化可能なことを示唆した
 データの蓄積を通じて，人の知性が発揮される状況の理解と
積極的醸成を可能にする技術を構築したい

23.
 卒論ウォッチシステムの利用や，
研究内容に興味をお持ちの方は
ぜひご連絡ください
narumi@cyber.t.u-tokyo.ac.jp