特開 2023-174606 ゲームプレイ中の予測支援を可能にするシステム及び方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023174606

(43)【公開日】2023-12-07

(54)【発明の名称】ゲームプレイ中の予測支援を可能にするシステム及び方法

(51)【国際特許分類】

   A63F 13/87 20140101AFI20231130BHJP

   A63F 13/847 20140101ALI20231130BHJP

   A63F 13/79 20140101ALI20231130BHJP

   A63F 13/71 20140101ALI20231130BHJP

【ＦＩ】

A63F13/87

A63F13/847

A63F13/79

A63F13/71

【審査請求】有

【請求項の数】20

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023087011

(22)【出願日】2023-05-26

(31)【優先権主張番号】17/827,603

(32)【優先日】2022-05-27

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(71)【出願人】

【識別番号】518187455

【氏名又は名称】ソニー・インタラクティブエンタテインメント エルエルシー

(71)【出願人】

【識別番号】310021766

【氏名又は名称】株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメント

(74)【代理人】

【識別番号】100105924

【弁理士】

【氏名又は名称】森下 賢樹

(72)【発明者】

【氏名】ヴィクトリア ドルン

(72)【発明者】

【氏名】サラ カープ

(72)【発明者】

【氏名】セピデ カリミ

(72)【発明者】

【氏名】セレステ ビーン

(72)【発明者】

【氏名】リズ ユンガー

(57)【要約】

【解決手段】ゲームプレイ中に支援を提供する方法が説明される。この方法は、ユーザのユーザアカウントに関連付けられたプロフィルモデルにアクセスすることを含む。プロフィルモデルは、１つ以上のゲームの複数のゲームコンテキストに基づいて、１つ以上の予測指標を生成するために使用される。この方法は、ユーザアカウントを介して、ゲームセッションのためにゲームにアクセスするための要求を受け取ることと、ユーザが、ゲーム内のタスクを完了することができないという１つ以上の予測指標に応答して、ユーザのための支援入力を生成することとをさらに含む。タスクはゲームコンテキストに関連付けられている。支援入力は、ユーザがタスクを実行する前に提供される。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ゲームプレイ中に支援を提供する方法であって、
ユーザのユーザアカウントに関連付けられたプロフィルモデルにアクセスすることであって、前記プロフィルモデルが、１つ以上のゲームの複数のゲームコンテキストに基づいて、１つ以上の予測指標を生成するために使用される、前記アクセスすることと、
前記ユーザアカウントを介して、ゲームセッションのためにゲームにアクセスするための要求を受け取ることと、
前記ユーザが、前記ゲーム内のタスクを完了することができないという前記１つ以上の予測指標に応答して、前記ユーザのための支援入力を生成することであって、前記タスクがゲームコンテキストに関連付けられている、前記生成することと、
を含み、
前記ユーザが前記タスクを実行する前に前記支援入力が提供される、方法。

【請求項2】

前記プロフィルモデルは、前記ユーザアカウントを介して行われる１つ以上のゲームプレイによって訓練されるニューラルネットワークを含み、前記１つ以上のゲームプレイが、前記複数のゲームコンテキストのラベル付け及び分類、ユーザインタラクションのラベル付け及び分類、ならびにパフォーマンスメトリックのラベル付け及び分類を行うために使用される、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記支援入力の前記生成することは、前記ゲームセッションの前記ゲームコンテキストが、前記プロフィルモデルを訓練するために使用される前記複数のゲームコンテキストのうちの１つ以上に似ていることを判定して行われる、請求項２に記載の方法。

【請求項4】

前記１つ以上のゲームプレイの状態データを生成することと、
前記状態データを解析して、前記１つ以上のゲームの前記複数のゲームコンテキスト、前記複数のゲームコンテキストとの前記ユーザインタラクション、ならびに前記ユーザインタラクション及び前記複数のゲームコンテキストに基づいて生成される前記パフォーマンスメトリックを識別することと、
をさらに含む、請求項２に記載の方法。

【請求項5】

前記複数のゲームコンテキストを識別するために、前記複数のゲームコンテキストにラベル付けすることと、
前記ユーザインタラクションを識別するために、前記ユーザインタラクションにラベル付けすることと、
前記パフォーマンスメトリックを識別するために、前記パフォーマンスメトリックにラベル付けすることと、
前記ゲームコンテキストのそれぞれにレベルを提供するために、前記ゲームコンテキストを分類することと、
前記ユーザインタラクションのそれぞれにレベルを提供するために、前記ユーザインタラクションを分類することと、
前記パフォーマンスメトリックのそれぞれにレベルを提供するために、前記パフォーマンスメトリックを分類することと、
をさらに含む、請求項４に記載の方法。

【請求項6】

前記１つ以上の予測指標が、前記ゲームコンテキストの前記レベル、前記インタラクションの前記レベル、及び前記パフォーマンスメトリックの前記レベル、前記ゲームコンテキストの前記レベルの出現回数、前記インタラクションの前記レベルの出現回数、及び前記パフォーマンスメトリックの前記レベルの出現回数に基づいて判定される、請求項５に記載の方法。

【請求項7】

前記支援入力は、コントローラ入力データ、前記ゲームのコントローラ上の１つ以上のライトを制御するためのライトデータ、前記ゲームセッション中に使用されるディスプレイデバイス上に提示するためのスクリーンテキストデータ、及び前記ゲームセッション中に音を出力するための音声データを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項8】

ゲームプレイ中に支援を提供するためのコンピュータシステムであって、
プロセッサであって、
ユーザのユーザアカウントに関連付けられたプロフィルモデルにアクセスすることであって、前記プロフィルモデルが、１つ以上のゲームの複数のゲームコンテキストに基づいて、１つ以上の予測指標を生成するために使用される、前記アクセスすることと、
前記ユーザアカウントを介して、ゲームセッションのためにゲームにアクセスするための要求を受け取ることと、
前記ユーザが、前記ゲーム内のタスクを完了することができないという前記１つ以上の予測指標に応答して、前記ユーザのための支援入力を生成することであって、前記タスクがゲームコンテキストに関連付けられている、前記生成することと、
前記ユーザが前記タスクを実行する前に、前記支援入力を提供することと、
を行うように構成されている前記プロセッサと、
前記プロセッサに結合されているメモリデバイスと、
を備える、コンピュータシステム。

【請求項9】

前記プロフィルモデルは、前記ユーザアカウントを介して行われる１つ以上のゲームプレイによって訓練されるニューラルネットワークを含み、前記１つ以上のゲームプレイが、前記複数のゲームコンテキストのラベル付け及び分類、ユーザインタラクションのラベル付け及び分類、ならびにパフォーマンスメトリックのラベル付け及び分類を行うために使用される、請求項８に記載のコンピュータシステム。

【請求項10】

前記ゲームセッションのゲームコンテキストが、前記プロフィルモデルを訓練するために使用される前記複数のゲームコンテキストのうちの１つに似ていることを、前記プロフィルモデルが判定したとき、前記支援入力が生成される、請求項９に記載のコンピュータシステム。

【請求項11】

前記プロセッサは、
前記１つ以上のゲームプレイの状態データを生成することと、
前記状態データを解析して、前記１つ以上のゲームの前記複数のゲームコンテキスト、前記複数のゲームコンテキストとの前記ユーザインタラクション、ならびに前記ユーザインタラクション及び前記複数のゲームコンテキストに基づいて生成されるパフォーマンスメトリックを識別することと、
を行うように構成されている、請求項９に記載のコンピュータシステム。

【請求項12】

前記プロセッサは、
前記複数のゲームコンテキストを識別するために、前記ゲームコンテキストにラベル付けすることと、
前記ユーザインタラクションを識別するために、前記ユーザによる前記ユーザインタラクションにラベル付けすることと、
前記パフォーマンスメトリックを識別するために、前記パフォーマンスメトリックにラベル付けすることと、
前記複数のゲームコンテキストのそれぞれにレベルを提供するために、前記複数のゲームコンテキストを分類することと、
前記ユーザインタラクションのそれぞれにレベルを提供するために、前記ユーザインタラクションを分類することと、
前記パフォーマンスメトリックのそれぞれにレベルを提供するために、前記パフォーマンスメトリックを分類することと、
を行うように構成されている、請求項１１に記載のコンピュータシステム。

【請求項13】

前記１つ以上の予測指標が、前記複数のゲームコンテキストの前記レベル、前記ユーザインタラクションの前記レベル、及び前記パフォーマンスメトリックの前記レベル、前記複数のゲームコンテキストの前記レベルの出現回数、前記ユーザインタラクションの前記レベルの出現回数、及び前記パフォーマンスメトリックの前記レベルの出現回数に基づいて判定される、請求項１２に記載のコンピュータシステム。

【請求項14】

前記支援入力は、コントローラ入力データ、前記ゲームのコントローラ上の１つ以上のライトを制御するためのライトデータ、前記ゲームセッション中に使用されるディスプレイデバイス上に提示するためのスクリーンテキストデータ、及び前記ゲームセッション中に音を出力するための音声データを含む、請求項８に記載のコンピュータシステム。

【請求項15】

ゲームプレイ中に支援を提供するためのシステムであって、
クライアントデバイスと、
コンピュータネットワークを介して前記クライアントデバイスに結合されたサーバであって、
ユーザのユーザアカウントに関連付けられたプロフィルモデルにアクセスすることであって、前記プロフィルモデルが、１つ以上のゲームの複数のゲームコンテキストに基づいて、１つ以上の予測指標を生成するために使用される、前記アクセスすることと、
前記ユーザアカウントを介して、ゲームセッションのためにゲームにアクセスするための要求を受信することと、
前記ユーザが、前記ゲーム内のタスクを完了することができないという前記１つ以上の予測指標に応答して、前記ユーザのための支援入力を生成することであって、前記タスクがゲームコンテキストに関連付けられている、前記生成することと、
前記ユーザが前記タスクを実行する前に前記支援入力を送信することと、
を行うように構成されている前記サーバと、を備え、
前記クライアントデバイスが、前記コンピュータネットワークを介して前記サーバから前記支援入力を受信するように構成されている、システム。

【請求項16】

前記ゲームセッションの前記ゲームコンテキストが、前記プロフィルモデルを訓練するために使用される前記複数のゲームコンテキストのうちの１つに似ていることを、前記プロフィルモデルが判定したとき、前記支援入力が生成される、請求項１５に記載のシステム。

【請求項17】

前記プロフィルモデルは、前記ユーザアカウントを介して行われる１つ以上のゲームプレイによって訓練されるニューラルネットワークを含み、前記１つ以上のゲームプレイが、前記複数のゲームコンテキストのラベル付け及び分類、ユーザインタラクションのラベル付け及び分類、ならびにパフォーマンスメトリックのラベル付け及び分類を行うために使用される、請求項１５に記載のシステム。

【請求項18】

前記サーバは、
前記１つ以上のゲームプレイの状態データを生成することと、
前記状態データを解析して、前記１つ以上のゲームの前記複数のゲームコンテキスト、前記複数のゲームコンテキストとの前記ユーザインタラクション、ならびに前記ユーザインタラクション及び前記複数のゲームコンテキストに基づいて生成される前記パフォーマンスメトリックを識別することと、
を行うように構成されている、請求項１７に記載のシステム。

【請求項19】

前記プロフィルモデルは人工知能モデルであり、前記サーバは、
前記複数のゲームコンテキストを識別するために、前記複数のゲームコンテキストにラベル付けすることと、
前記ユーザインタラクションを識別するために、前記複数のゲームコンテキストとの前記ユーザインタラクションにラベル付けすることと、
前記パフォーマンスメトリックを識別するために、前記ユーザインタラクションに基づいて得られたパフォーマンスメトリックにラベル付けすることと、
前記複数のゲームコンテキストのそれぞれにレベルを提供するために、前記複数のゲームコンテキストを分類することと、
前記ユーザインタラクションのそれぞれにレベルを提供するために、前記ユーザインタラクションを分類することと、
前記パフォーマンスメトリックのそれぞれにレベルを提供するために、前記パフォーマンスメトリックを分類することと、
を行うように構成されており、
前記１つ以上の予測指標が、前記複数のゲームコンテキストの前記レベル、前記ユーザインタラクションの前記レベル、及び前記パフォーマンスメトリックの前記レベル、前記複数のゲームコンテキストの前記レベルの出現回数、前記ユーザインタラクションの前記レベルの出現回数、及び前記パフォーマンスメトリックの前記レベルの出現回数に基づいて判定される、請求項１７に記載のシステム。

【請求項20】

前記クライアントデバイスは、ハンドヘルドコントローラまたはヘッドマウントディスプレイである、請求項１５に記載のシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、ゲームプレイ中の予測支援を可能にするシステム及び方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来のゲームは、プレーヤが、ゲーム環境内の仮想表現であるそれぞれのゲーム内アバタを使用して、互いに助け合ってタスクを完了する協力型マルチプレーヤモードを提供することがある。マルチプレーヤモードでは、通常、２人の別々のプレーヤが協力して目標を達成する。

【0003】

対照的に、シングルプレーヤゲームモードでは、ゲームの目的は、ゲームの世界で個々のプレーヤに課題を提供することであり、ゲーム内の目標を達成するのはこのプレーヤ次第である。ただし、時折、シングルまたはマルチプレーヤゲームでは、プレーヤが持っているスキルよりも多くのスキルを利用する課題が提供される。

【0004】

従来、シングルまたはマルチプレーヤゲームによって提供される課題に対応するために、プレーヤの中には、自分のゲームの進行状況を、テキストドキュメントまたは一連のビデオとして、詳しく説明するものもいる。しかし、特にプレーヤが特定の課題を克服できない場合には、これらの解決策は不十分なものとなり得る。

【0005】

こうした背景のもと、本発明の実施形態が生じる。

【発明の概要】

【0006】

本開示の実施形態は、ゲームプレイ中の予測支援を可能にするシステム及び方法を提供する。

【0007】

一実施形態では、ユーザの傾向、スキルレベル、入力精度、及び一般能力を学習するために、ある期間にわたってユーザのゲームプレイを処理する方法が説明される。ゲームプレイは、１つ以上のゲームについて、プレーヤなどのユーザのゲームプレイ履歴を取り込むことによって処理されてもよい。ゲームプレイ履歴は、１つ以上のゲームのそれぞれについてのゲーム状態データを含み得、これらは、異なるインスタンスでのゲームのコンテキスト及び特定のゲームコンテキストに対するユーザの反応を識別する。時間の経過とともに、様々な種類の入力とゲームコンテキストとを分類して、ユーザのゲームの傾向と潜在的な弱点とを説明するプロフィルモデルを構築することが可能である。プロフィルモデルを使用すると、現在のゲームプレイ中に、人工知能プロセッサなどの１つ以上のプロセッサが、特定のコンテキストでユーザが移動または達成しようとしている場所を予測することができる。プレーヤが弱体化している特定のコンテキストでユーザがゲーム入力または入力の組み合わせを試みている場合に、１つ以上のプロセッサが、その特定のコンテキストのためのボタン入力または戦術の提案という形でユーザを支援してもよい。

【0008】

いくつかの実施形態では、特定のゲームコントロールへの正しい入力を継続的に提供できないユーザが、ユーザの代わりにボタンを自動的に押す１つ以上のプロセッサによって支援を受けてもよい。ユーザに代わるこのボタン押下は、特定のゲームコンテキストに対するユーザの予測された意図に基づいて行われる。予測された意図は、１つ以上のプロセッサによって判定される。

【0009】

いくつかの実施形態では、１つ以上のプロセッサは、ユーザが、何らかの目的不到達または失敗の後に、特定のレベル、入力の組み合わせを完了すること、または結果を達成することが困難または不可能であることを予見している場合に、ユーザの代わりに複数のボタン押下またはボタン押下の組合せを実行してもよい。

【0010】

実施形態では、予測支援は、支援モードがユーザによってアクティブにされると、１つ以上のプロセッサによって自動的に提供されてもよい。ユーザが、支援モードがアクティブになっていることを承知しているときに、１つ以上のプロセッサが、特定のタスクを実行する際のユーザの予測された意図または弱点に基づいて、１つ以上の入力をユーザの代わりに適用してもよい。

【0011】

一実施形態では、支援モードは、ユーザが、ゲームシステムに、１つ以上のゲームタスク、シーケンス、レベルを完了すること、またはユーザにとって困難な結果を達成することを許可するオートパイロットの形態であり得る。ユーザが快適に制御を再開できると感じたら、支援モードを非アクティブにすることができる。

【0012】

実施形態では、１つ以上のプロセッサは、ユーザのゲームスタイルを学習し、それを使用して、予測された意図に基づいて、ユーザの代わりにボタンを押す。例えば、１つ以上のプロセッサは、ユーザにゲーム内のタスクを迅速に達成するように通知する、仮想オブジェクトを飛び越えるように通知する、などの１つ以上のテストを実行して、ユーザのゲームスタイルを判定する。この例では、１つ以上のプロセッサは、ゲームスタイルをユーザプロフィルに保存してプロフィルモデルを構築し、そのゲームスタイルを使用してユーザのゲームを調整する。

【0013】

一実施形態では、方法は、冷めた感じの気分、激しい感じの気分など、ユーザの気分または熱心さを判定すること、及びゲームプレイのモードを調節することを含む。例えば、モードは、ユーザが示す気分または熱心さに基づいて、簡単なモードまたは難しいモードに調節される。

【0014】

実施形態では、この方法は、ユーザを訓練するために、ボタンの点灯及び触覚フィードバックを制御することを含む。

【0015】

一実施形態では、新規または初心者のユーザの場合、支援モードを簡単なモードにすることができ、中程度の熟練ユーザの場合、支援モードをミディアムモードにすることができ、経験豊富なユーザの場合、支援モードを難しいモードにすることができる。

【0016】

実施形態では、ゲームプレイ中に支援を提供する方法が説明される。この方法は、ユーザのユーザアカウントに関連付けられたプロフィルモデルにアクセスすることを含む。プロフィルモデルは、１つ以上のゲームの複数のゲームコンテキストに基づいて、１つ以上の予測指標を生成するために使用される。この方法は、ユーザアカウントを介して、ゲームセッションのためにゲームにアクセスするための要求を受け取ることと、ユーザが、ゲーム内のタスクを完了することができないという１つ以上の予測指標に応答して、ユーザのための支援入力を生成することとをさらに含む。タスクはゲームコンテキストに関連付けられている。支援入力は、ユーザがタスクを実行する前に提供される。

【0017】

一実施形態では、ゲームプレイ中に支援を提供するためのコンピュータシステムが説明される。本コンピュータシステムは、プロセッサを含む。プロセッサは、ユーザのユーザアカウントに関連付けられたプロフィルモデルにアクセスする。プロフィルモデルは、１つ以上のゲームの複数のゲームコンテキストに基づいて、１つ以上の予測指標を生成するために使用される。このプロセッサは、ユーザアカウントを介して、ゲームセッションのためにゲームにアクセスするための要求を受け取ることと、ユーザが、ゲーム内のタスクを完了することができないという１つ以上の予測指標に応答して、ユーザのための支援入力を生成することとを行う。タスクはゲームコンテキストに関連付けられている。プロセッサは、ユーザがタスクを実行する前に支援入力を提供する。本コンピュータシステムは、プロセッサに結合されたメモリデバイスを含む。

【0018】

実施形態では、ゲームプレイ中に支援を提供するシステムが説明される。このシステムは、クライアントデバイスと、コンピュータネットワークを介してクライアントデバイスに結合されたサーバとを含む。サーバは、ユーザのユーザアカウントに関連付けられたプロフィルモデルにアクセスする。プロフィルモデルは、１つ以上のゲームの複数のゲームコンテキストに基づいて、１つ以上の予測指標を生成するために使用される。サーバは、ユーザアカウントを介して、ゲームセッションのためにゲームにアクセスするための要求を受信する。サーバは、ユーザが、ゲーム内のタスクを完了することができないという１つ以上の予測指標に応答して、ユーザのための支援入力を生成する。タスクはゲームコンテキストに関連付けられている。サーバは、ユーザがタスクを実行する前に支援入力を送信する。クライアントデバイスは、コンピュータネットワークを介してサーバから支援入力を受信する。

【0019】

本明細書で説明するシステム及び方法のいくつかの利点には、ゲームのプレイ中にユーザに予測支援を提供することが含まれる。予測支援を提供することにより、ネットワークトラフィックの効率とサーバの効率とが向上する。ユーザは、予測支援が提供されると、ゲームとインタラクションしてゲーム内を先に進む。予測支援がなければ、ユーザはゲームを進めることができず、コントローラを不適切な方法で操作し続ける。コントローラを不適切な方法で操作すると、不適切な入力が生成されてしまう。その後、その不適切な入力がサーバに送信され、それによってサーバとコントローラとの間のネットワークトラフィックが増加してしまう。また、サーバの負荷も増加する。ユーザに予測支援を提供することにより、不適切な入力が生成される可能性が減少するため、サーバの効率が向上する。また、ネットワークトラフィックの輻輳の可能性が減少する。ネットワークトラフィックの輻輳の可能性が減少する場合、ネットワークの効率が向上する。

【0020】

本開示の他の態様は、本開示に記載の実施形態の原理を例として示す下記の発明を実施するための形態を、添付図面と併せて読むと明らかになろう。

【図面の簡単な説明】

【0021】

本開示の様々な実施形態は、添付図面と併せて、以下の記載を参照することによって、最も良く理解される。

【0022】

【図1】ユーザによるゲームのプレイを可能にするためにユーザに提示される複数のアクティビティを示すゲームコンテキストの実施形態の図である。

【0023】

【図2】ユーザが行った各アクティビティの間のアクティビティレベルと、ユーザがアクティビティを終えるのに要した時間とを示すグラフである。

【0024】

【図3】ユーザがゲームコンテキスト内のアクティビティに参加するときのゲームシステムの１つ以上のプロセッサによる状態データの収集を示すグラフである。

【0025】

【図4】ユーザの複数のゲームコンテキストへの取り組みから判定された状態データに基づく予測指標の生成を示すシステムの実施形態の図である。

【0026】

【図5】予測指標に基づいてハンドヘルドコントローラ（ＨＨＣ）を介してユーザに支援入力データを提供するためのゲームシステム及びＨＨＣの使用を示すシステムの実施形態の図である。

【0027】

【図6】支援入力データが生成され、ＨＨＣの１つ以上の異なる領域に送信されることを示すシステムの実施形態の図である。

【0028】

【図7】本開示の様々な実施形態の態様を実行するために使用することができる例示的なデバイスの構成要素を示す。

【発明を実施するための形態】

【0029】

ゲームプレイ中の予測支援を可能にするシステム及び方法について説明する。本開示の様々な実施形態は、これらの特定の詳細の一部または全てが無くても実施されることに留意されたい。他の例では、本開示の様々な実施形態を不必要に分かりにくくしないように、周知のプロセス動作については詳述していない。

【0030】

図１は、ユーザ１０２によるゲームのプレイを可能にするためにユーザ１０２に提示される複数のアクティビティＡ１、Ａ２、Ａ３、及びＡ４を示すゲームコンテキスト１００の実施形態の図である。本明細書で説明するゲームコンテキストの例は、１つ以上のアクティビティを有する仮想現実（ＶＲ）シーンなどの１つ以上の仮想シーンである。例示すると、ゲームコンテキスト１００は、仮想シーンであり、仮想シーンは、仮想キャラクタ１０６、別の仮想キャラクタ１０８、仮想巨人１１０、仮想ゲームチェスト１１２、及び仮想谷１１４などの複数の仮想オブジェクト、ならびに仮想シーン内の仮想オブジェクトの互いに対する位置及び向きを含む。例示では、各仮想オブジェクトは、仮想オブジェクトの形状、サイズ、及び色によって識別される。

【0031】

ユーザ１０２は、ハンドヘルドコントローラ（ＨＨＣ）１０４を使用してゲームをプレイする。ＨＨＣ１０４は、ゲームコントローラの例である。ユーザ１０２は、ＨＨＣ１０４を使用することによって、ユーザ１０２に割り当てられたユーザアカウント１にログインし、ユーザアカウント１を介して、クラウドシステムまたはコンピューティングデバイスなどのゲームシステムからゲームのゲームセッションにアクセスする。一例を挙げると、ゲームシステムは、１つ以上のプロセッサ及び１つ以上のメモリデバイスを含む。１つ以上のプロセッサは、１つ以上のメモリデバイスに結合されている。プロセッサの例には、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、マイクロコントローラ、またはマイクロプロセッサが含まれる。メモリデバイスの例には、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、またはランダムアクセスメモリデバイス（ＲＡＭ）、またはそれらの組み合わせが含まれる。例示すると、メモリデバイスは、フラッシュメモリ、またはハードディスク、または独立ディスクの冗長アレイ（ＲＡＩＤ）である。コンピューティングデバイスの例には、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、スマートテレビ、タブレット、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）、ゲームコンソール、及びスマートフォンが含まれる。クラウドシステムの例には、１つ以上のサーバが含まれる。

【0032】

ＨＨＣ１０４及び／またはコンピューティングデバイスはクライアントデバイスの例であり、クラウドシステムはサーバシステムの例であることに留意されたい。クライアントデバイスは、インターネット、イントラネット、またはそれらの組み合わせなどのコンピュータネットワークを介してサーバシステムに結合される。

【0033】

ゲームセッションは、ゲームコードなどのゲームプログラムが、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサによって実行されるときにアクセスされる。ゲームセッションにアクセスすると、ゲームコンテキスト１００がクライアントデバイスのディスプレイデバイスに表示される。ゲームセッション中、ユーザ１０２は、ゲームコンテキスト１００内で、アクティビティＡ１～Ａ４などの複数のアクティビティに遭遇する。例えば、ユーザ１０２は、ＨＨＣ１０４を使用して、仮想キャラクタ１０６を制御し、仮想キャラクタ１０８と戦う。この例では、仮想キャラクタ１０６と仮想キャラクタ１０８との間の戦いは、ゲームコンテキスト１００内のアクティビティＡ１の例示である。さらに、この例では、次に、ユーザ１０２は、ＨＨＣ１０４を使用して、仮想キャラクタ１０６を制御し、仮想巨人１１０と戦う。この例では、仮想巨人１１０との戦いは、アクティビティＡ２の例示である。また、この例では、アクティビティＡ２に参加した後、例えば、仮想キャラクタ１０６が、ＨＨＣ１０４を介してユーザ１０２によって制御されて、仮想巨人１１０と戦い、仮想巨人１１０に勝ち抜いた後、仮想キャラクタ１０６は仮想ゲームチェスト１１２を見つける。この例では、ユーザ１０２は、ＨＨＣ１０４を制御して仮想ゲームチェスト１１２を開き、仮想ゲームチェスト１１２から仮想銃または仮想弾薬などの仮想アイテムを取得する。この例では、仮想キャラクタ１０６による仮想ゲームチェスト１１２の開封、及び仮想ゲームチェスト１１２からの仮想アイテムの回収は、アクティビティＡ３の例示である。さらに、この例では、アクティビティＡ３の後、ユーザ１０２は、ＨＨＣ１０４を介して仮想キャラクタ１０６を制御して、仮想谷１１４を渡る。この例では、仮想キャラクタ１０６が仮想谷１１４を渡る動作は、アクティビティＡ４の例である。この例では、ゲームコンテキスト１００を生成するためのゲームコンテキストデータは、クライアントデバイスのディスプレイデバイス上に表示するために、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサによって生成される。ゲームセッションの終了時に、ユーザ１０２は、ＨＨＣ１０４を使用して、ユーザアカウント１からログアウトする。ユーザアカウント１からログアウトすると、ゲームセッションが終了する。

【0034】

同様に、ユーザ１０４は、ユーザアカウント１を介してこのゲームまたは他のゲームの追加のゲームセッションにアクセスする。ユーザ１０２が追加のゲームセッションにアクセスすると、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサがゲームコンテキスト１１６を作成し、ユーザ１０２は、追加のゲームセッションのそれぞれにおいて、ゲームコンテキスト１１６によって提供される複数のアクティビティと関わる。一例を挙げると、ゲームコンテキスト１１６のうちの１つ以上は、ゲームコンテキスト１００を有するゲームのゲームコンテキストと同じゲームのものである。例示すると、ゲームコンテキスト１００は、ゲームタイトルＦｏｒｔｎｉｔｅ（商標）を有するゲームのものであり、ゲームコンテキスト１１６のうちの１つ以上は、ゲームタイトルＦｏｒｔｎｉｔｅ（商標）を有する同じゲームのものである。別の例として、ゲームコンテキスト１１６のうちの１つ以上は、ゲームコンテキスト１００を有するゲームとは異なるゲームのものである。例示すると、ゲームコンテキスト１００は、ゲームタイトルＦｏｒｔｎｉｔｅ（商標）を有するゲームのものであり、ゲームコンテキスト１１６のうちの１つ以上は、ゲームタイトルＡｐｅｘ Ｌｅｇｅｎｄｓ（商標）を有する異なるゲームのものである。追加のゲームセッションのそれぞれは、ユーザアカウント１にログインした後にユーザ１０２によってアクセスされ、ユーザ１０２がユーザアカウント１からログアウトした後に追加のゲームセッションのそれぞれが終了することに留意されたい。

【0035】

実施形態では、ゲームセッションでユーザ１０２が最終結果を達成すると、ゲームセッションは終了する。

【0036】

一実施形態では、ゲームのゲームセッションは、ゲームが終了するか、またはユーザ１０２によって終了するように制御されたときに終了する。ゲームが終了した後、同じゲームまたは別のゲームのゲームセッションが、ユーザ１０２によるゲームプレイのために、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサからアクセスされる。

【0037】

一実施形態では、１つ以上の仮想シーンは、１つ以上の拡張現実（ＡＲ）シーンを含む。

【0038】

実施形態では、ユーザ１０２は、ゲームをプレイするためにＨＨＣ１０４の代わりに複数のハンドヘルドコントローラを使用する。例えば、ユーザ１０２は、ゲームをプレイするために、左手に第１のハンドヘルドコントローラを持ち、右手に第２のハンドヘルドコントローラを持つ。ハンドヘルドコントローラのそれぞれは、本明細書ではゲームコントローラと呼ばれることがある。

【0039】

一実施形態では、ゲームコンテキストは、他の任意の数のアクティビティを含む。例えば、ゲームコンテキストは、１つのアクティビティ、または２つのアクティビティ、または１０のアクティビティを含む。

【0040】

一実施形態では、ＨＨＣ１０４の代わりに、ＨＭＤがコントローラとして使用される。

【0041】

実施形態では、ＨＨＣ１０４に加えて、ＨＭＤがコントローラとして使用される。この実施形態では、ＨＨＣ１０４及びＨＭＤは、本明細書ではコントローラと呼ばれる。

【0042】

図２は、アクティビティＡ１～Ａ４のそれぞれの間の難易度などのアクティビティレベルと、ユーザ１０２がアクティビティを完了するのにかかった時間ｔとを示すグラフ２００である。グラフ２００は、アクティビティレベルをｙ軸にプロットし、時間ｔをｘ軸にプロットする。時間ｔは、時間ｔ０から時間ｔ２２に及ぶ。時間ｔ０～ｔ２２のうち、連続する２つの時間の間の期間は等しいことに留意されたい。例えば、時間ｔ０からｔ１までの期間は、時間ｔ１からｔ２までの期間と等しい。アクティビティレベルは０から８までの幅があり、０から８まで増加する。０は簡単なアクティビティレベルであり、８は困難なまたは過酷なアクティビティレベルであり、１から７までのアクティビティレベルは簡単なレベルと難しいレベルとの間にわたる。アクティビティレベルは、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサによって実行されるゲームプログラムによって割り当てられる。

【0043】

グラフ２００に示されるように、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、アクティビティレベル４をアクティビティＡ１に割り当て、ユーザ１０２（図１）がアクティビティＡ１を終えるのに時間ｔ０から時間ｔ６までの第１の期間を要することを判定する。例えば、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、クロックソースを含むか、またはクロックソースにアクセスし、クロックソースによって生成されたクロック信号に基づいて、ユーザ１０２がユーザアカウント１を介して仮想キャラクタ１０８（図１）と戦い、仮想キャラクタ１０８に勝ち抜くのに第１の期間を要することを判定する。同様に、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、アクティビティレベル８をアクティビティＡ２に割り当て、ユーザ１０２がアクティビティＡ２を終えるのに時間ｔ６から時間ｔ２４までの期間を要することを判定し、アクティビティレベル１をアクティビティＡ３に割り当て、ユーザ１０２がアクティビティＡ３を終えるのに時間ｔ１４から時間ｔ１７までの期間を要することを判定し、アクティビティレベル３をアクティビティＡ４に割り当て、ユーザ１０２がアクティビティＡ４を終えるのに時間ｔ１７から時間ｔ２２までの期間を要することを判定する。例えば、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、クロック信号に基づいて、ユーザ１０２がユーザアカウント１を介して仮想巨人１１０（図１）と戦うのに第２の期間を要することを判定する。この例では、第２の期間は、仮想キャラクタ１０６（図１）が仮想巨人１１０と戦い、仮想巨人１１０に勝ち抜くのに要する時間である。この例では、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、第２の期間が第１の期間よりも長いことをさらに判定する。同様に、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、ゲームコンテキスト１１６（図１）中にユーザ１０２によって完了されるアクティビティのアクティビティレベルを判定する。

【0044】

図３は、ユーザ１０２（図１）がゲームコンテキスト１００内のアクティビティＡ１～Ａ４に参加するときのゲームシステムの１つ以上のプロセッサによる状態データ３０２の収集を示すグラフ３００である。状態データの例を以下に示す。ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、アクティビティＡ１～Ａ４のそれぞれの間に状態データ３０２を収集する。例えば、ユーザ１０２がアクティビティＡ１～Ａ４に参加するとき、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、状態データ３０２を判定する、識別する、またはアクセスするなど取得し、状態データ３０２をゲームシステムの１つ以上のメモリデバイスに格納する。

【0045】

状態データ３０２はオンザフライで取得され格納されることに留意されたい。例えば、仮想キャラクタ１０６が仮想キャラクタ１０８（図１）と戦い、仮想キャラクタ１０８に勝ち抜いた直後に、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、仮想キャラクタ１０８の姿勢及び向きに対する仮想キャラクタ１０６の姿勢及び向きに基づいて、仮想キャラクタ１０６が仮想キャラクタ１０８との戦いを終えたことを判定し、仮想キャラクタ１０８の姿勢及び向きに対する仮想キャラクタ１０６の姿勢及び向きが得られるとすぐに、ユーザアカウント１に割り当てられた、仮想ポイントの数、または仮想キルの数、またはそれらの組み合わせなどの仮想成果の数を識別する。この例では、その仮想キャラクタ１０８の姿勢は、ゲームコンテキスト１００（図１）におけるデッドポジションまたは仮想地面に平らに横たわる姿勢などの横向姿勢である。また、この例では、その仮想キャラクタ１０６の姿勢は、立位などの立向き姿勢である。さらに、この例では、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、アクティビティレベルをアクティビティＡ１の４として識別し、第１の期間を計算する。この例では、仮想キャラクタ１０６の姿勢及び向き、仮想キャラクタ１０８の姿勢及び向き、仮想成果の数、アクティビティレベル、及び第１の期間は、状態データ３０２の例であり、１つ以上のプロセッサが、ゲームシステムの１つ以上のメモリデバイスに、仮想成果の数、アクティビティレベル、及び第１の期間を格納する。さらに、この例では、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、アクティビティＡ１～Ａ４に関わっている間に、ユーザアカウント１内でユーザ１０２に割り当てられたスキルレベルを識別する。例えば、スキルレベルは、初心者、平均、またはエキスパートである。この例では、スキルレベルは、コンテキスト１００を使用したゲームプレイに先行するゲームプレイ中、及びコンテキスト１００を使用したゲームプレイ中に、ユーザ１０２のパフォーマンスレベルに基づいて、１つ以上のプロセッサによってユーザ１０２に割り当てられる。この例では、スキルレベルは、状態データ３０２の例示である。

【0046】

さらに、この例では、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、アクティビティＡ１に関わるために、ＨＨＣ１０４（図１）のボタンのそれぞれを押し付けるまたは押し進めるなど動かすのにかかった時間、あるいはジョイスティックなどのボタンのセットの１つを動かすのにかかった時間、ＨＨＣ１０４の複数の連続する位置及び向きのうちの２つの間でＨＨＣ１０４を動かすのにかかった時間、またはそれらの組み合わせを追跡する。この例では、ＨＨＣ１０４のボタンのそれぞれを動かすのにかかる時間は、状態データ３０２の例である。また、この例では、ＨＨＣ１０４のボタンのセットを複数の連続する位置及び向きのうちの２つの間で移動させるのにかかる時間は、状態データ３０２の例である。さらに、この例では、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、アクティビティＡ１に関わるために、ＨＨＣ１０４のボタンを押し付けるまたは押し進めるなどの複数の移動を追跡し、ゲームシステムの１つ以上のメモリデバイスに、時間及びボタン移動回数を格納する。この例では、移動回数は、状態データ３０２の例である。例示すると、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、仮想キャラクタ１０６及び１０８など、アクティビティＡ１がディスプレイデバイスに表示された時間から、ユーザ１０２がＨＨＣ１０４のＸボタンを押してジャンプを開始し、それによって仮想キャラクタ１０８（図１）に撃たれるのを回避するのに１０秒かかったと判定する。例示では、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、仮想キャラクタ１０６が仮想キャラクタ１０８を撃ち、仮想キャラクタ１０８に勝ち抜くことができるようにするために、ユーザ１０２がＸボタンを押した後にＨＨＣ１０４のＲ１ボタンを押すのに１５秒かかったと判定する。例示では、Ｘボタン及びＲ１ボタンのそれぞれは、ＨＨＣ１０４のボタンのうちの１つのボタンの例である。

【0047】

さらに、例示では、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、ＨＨＣ１０４のボタンの、磁力計、加速度計、及びジャイロスコープなどの慣性センサから受け取った慣性センサデータに基づいて、仮想キャラクタ１０８に勝ち抜くために仮想キャラクタ１０６を移動中に、ＨＨＣ１０４の、ジョイスティックセットなどのボタンのセットのうちの１つの、複数の連続した位置及び向きを判定する。さらに例示すると、ボタンのセットのうちの１つの、複数の連続する位置及び向きは、第１の位置（ｘ１，ｙ１，ｚ１）、第１の向き（θ１，φ１，γ１）、第２の位置（ｘ２，ｙ２，ｚ２）、及び第２の向き（θ２，φ２，γ２）を含む。さらなる例示では、ｘ１及びｘ２のそれぞれは、ＨＨＣ１０４の本体の基準座標からのｘ軸に沿ったそれぞれの距離であり、ｙ１及びｙ２のそれぞれは、基準座標からのｙ軸に沿ったそれぞれの距離であり、ｚ１及びｚ２のそれぞれは、基準座標からのｚ軸に沿ったそれぞれの距離であり、θ１はｘ軸と第１の位置との間の角度であり、θ２はｘ軸と第２の位置との間の角度であり、φ１はｙ軸と第１の位置との間の角度であり、φ２はｙ軸と第２の位置との間の角度であり、γ１はｚ軸と第１の位置との間の角度であり、γ２はｚ軸と第２の位置との間の角度である。さらに、この例では、１つ以上のプロセッサは、ＨＨＣ１０４のボタンのセットのうちの１つの、複数の連続した位置及び向きを判定する。

【0048】

この例では、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、移動されたＨＨＣ１０４のボタンのそれぞれを識別して、移動されたまたは移動されていないＨＨＣ１０４のボタンの別のボタンと区別する。また、この例では、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、アクティビティＡ１と関わっている間にＨＨＣ１０４のボタンがユーザ１０２によって動かされる順序などのシーケンスを判定する。この例では、ＨＨＣ１０４のボタンのセットのうちの１つの、複数の連続する位置及び向き、動かされるＨＨＣ１０４のボタンのそれぞれの識別、及びシーケンスは、状態データ３０２の例である。

【0049】

同様に、ゲームコンテキスト１００のアクティビティＡ２～Ａ４に関する状態データ３０２は、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサによって取得され、ゲームシステムの１つ以上のメモリデバイスに格納される。さらに、同様に、ゲームコンテキスト１１６（図１）に関する状態データは、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサによって取得され、ゲームシステムの１つ以上のメモリデバイスに格納される。

【0050】

図４は、ユーザ１０２のゲームコンテキスト１００及びゲームコンテキスト１１６への取り組みから判定された状態データ４１８に基づく、予測結果などの予測指標４２６の生成を示すシステム４００の実施形態の図である。システム４００は、メタデータプロセッサ４０２、コンテキストラベラ４０４、アクションラベラ４０６、メトリックラベラ４０８、コンテキスト分類器４１０、アクション分類器４１２、メトリック分類器４１４、及びプロフィルモデル４１６を含む。一例を挙げると、コンテキストラベラ４０４、アクションラベラ４０６、メトリックラベラ４０８、コンテキスト分類器４１０、アクション分類器４１２、メトリック分類器４１４、及びプロフィルモデル４１６のそれぞれは、ハードウェアコンポーネントまたはソフトウェアコンポーネントである。例示すると、コンテキストラベラ４０４、アクションラベラ４０６、メトリックラベラ４０８、コンテキスト分類器４１０、アクション分類器４１２、メトリック分類器４１４、及びプロフィルモデル４１６のそれぞれは、人工知能（ＡＩ）プロセッサによって実行されるソフトウェアプログラムまたはソフトウェアの一部である。さらに例示すると、プロフィルモデル４１６は、機械学習モデル、またはニューラルネットワーク、または人工知能モデルである。別の例示として、コンテキストラベラ４０４、アクションラベラ４０６、メトリックラベラ４０８、コンテキスト分類器４１０、アクション分類器４１２、メトリック分類器４１４、及びプロフィルモデル４１６のそれぞれは、ＡＳＩＣまたはＰＬＤのハードウェア回路部分である。ＡＩプロセッサ及びメタデータプロセッサ４０２は、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサの例である。システム４００は、状態データ４１８、ゲームコンテキスト４２０、ユーザインタラクション４２２、及びパフォーマンスメトリック４２４をさらに含む。状態データ４１８の例は、状態データ３０２（図３）と、ユーザ１０２のゲームコンテキスト１１６への取り組みに基づいて生成された状態データとの組み合わせを含む。

【0051】

ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、オンザフライで状態データ４１８を収集する。例えば、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、ゲームコンテキスト４２０の１つとのユーザインタラクション４２２の１つ以上から状態データ４１８を取得しながら、ゲームコンテキスト４２０の１つを生成するために実行されるゲームプログラムを中断しない。

【0052】

ゲームコンテキスト４２０の例には、ゲームコンテキスト１００及びゲームコンテキスト１１６（図１）が含まれる。ユーザインタラクション４２２の例には、ＨＨＣ１０４のボタンを動かすのにかかる時間、ＨＨＣ１０４のボタンのセットのそれぞれを、ＨＨＣ１０４のボタンの複数の連続する位置及び向きのうちの２つの間で動かすのにかかる時間、ボタン移動の数、動かされるボタンの識別、ＨＨＣ１０４のボタンが動かされるシーケンス、及びゲームコンテキスト４２０のそれぞれとのユーザインタラクション４２２中のＨＨＣ１０４のボタンのセットのそれぞれの、複数の連続する位置及び向きが含まれる。さらに、パフォーマンスメトリック４２４の例には、ゲームコンテキスト４２０のそれぞれの間に収集された仮想成果の数、またはゲームコンテキスト４２０のそれぞれの間のユーザ１０２のスキルレベル、またはゲームコンテキスト４２０のそれぞれの間のそれらの組み合わせに基づいて判定された値が含まれる。例えば、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、ゲームコンテキスト１００のアクティビティＡ１～Ａ４の間のユーザ１０２の平均スキルレベルと、ゲームコンテキスト１００の間にユーザアカウント１を介してユーザ１０２によって達成された第１の数の仮想成果との重み付けされた組み合わせに基づいて、第１のパフォーマンスメトリックを生成する。この例では、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、ゲームコンテキスト１１６の１つの間のユーザ１０２のエキスパートスキルレベルと、ゲームコンテキスト１１６の１つの間にユーザアカウント１を介してユーザ１０２によって達成された第２の数の仮想成果との重み付けされた組み合わせに基づいて、第２のパフォーマンスメトリックを生成する。この例では、第２のパフォーマンスメトリックは、第１のパフォーマンスメトリックの値よりも大きいか、または小さい値である。さらに、この例では、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、第１の識別子ＰＭ１を第１のパフォーマンスメトリックに割り当て、第２の識別子ＰＭ２を第２のパフォーマンスメトリックに割り当てる。この例では、第１の識別子及び第２の識別子ＰＭ１及びＰＭ２は、状態データ４１８の一部である。

【0053】

ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、異なる識別子を、ユーザインタラクション４２２及びパフォーマンスメトリック４２４よりもゲームコンテキスト４２０に割り当てる。例えば、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、識別子のそれぞれが用語ＧＣを有した識別子をゲームコンテキスト４２０に割り当てる。さらに、この例では、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、識別子のそれぞれが用語ＵＩを有した識別子をユーザインタラクション４２２に割り当てる。また、この例では、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、識別子のそれぞれが用語ＰＭを有した識別子をパフォーマンスメトリック４２４に割り当てる。ゲームコンテキスト４２０、ユーザインタラクション４２２、及びパフォーマンスメトリック４２４の識別子は、状態データ４１８の一部である。

【0054】

また、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、ゲームコンテキスト４２０のそれぞれに異なる識別子を割り当てる。例えば、ゲームコンテキスト１００には、ＧＣ１などの識別子が割り当てられ、ゲームコンテキスト１１６のうちの１つには、ＧＣ２などの識別子が割り当てられて、ゲームコンテキスト１００をゲームコンテキスト１１６のうちの１つと区別する。

【0055】

ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、さらに、ＨＨＣ１０４の各ボタンと、ボタンの動きの異なる各タイプとに、異なる識別子を割り当てる。例えば、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、識別子ＢＴ１をＨＨＣ１０４の第１のボタンに割り当て、識別子ＢＴ２をＨＨＣ１０４の第２のボタンに割り当てる。さらに、この例では、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、識別子１ＢＰを第１のボタンの押し付けに割り当て、識別子２ＢＰＵを第２のボタンの押し進めに割り当てる。別の例として、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、識別子２ＢＰＵＤＵをボタンの押し上げに割り当て、別の識別子２ＢＰＵＤＤをボタンの押し下げに割り当て、さらに別の識別子２ＢＰＵＤＲを右方向にボタンを押すことに割り当て、さらに別の識別子２ＢＰＵＤＬを左方向にボタンを押すことに割り当てる。この例では、上方向、下方向、右方向、及び左方向の移動が、ボタンの移動のタイプである。ＨＨＣ１０４のボタンの識別子及びボタンの動きのタイプの識別子は、状態データ４１８の一部である。

【0056】

さらに、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、ＨＨＣ１０４のボタン、ボタンの動きのタイプ、及びゲームコンテキスト４２０の間の対応識別子を提供する。例えば、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、対応識別子ＣＩ１を割り当てて、ゲームコンテキスト１００の識別子と、ユーザ１０２のゲームコンテキスト１００への取り組み中に動かされたＨＨＣ１０４の１つ以上のボタンの１つ以上の識別子と、取り組み中の１つ以上のボタンの１つ以上の動きのタイプの１つ以上の識別子との間の一意の関係を識別する。対応識別子はまた、状態データ４１８の一部である。

【0057】

メタデータプロセッサ４０２は、コンテキストラベラ４０４、アクションラベラ４０６、及びメトリックラベラ４０８に結合される。また、コンテキストラベラ４０４はコンテキスト分類器４１０に結合され、アクションラベラ４０６はアクション分類器４１２に結合され、メトリックラベラ４０８はメトリック分類器４１４に結合される。コンテキスト分類器４１０、アクション分類器４１２、及びメトリック分類器４１４は、プロフィルモデル４１６に結合される。コンテキストラベラ４０４は、アクションラベラ４０６及びメトリックラベラ４０８に結合される。

【0058】

メタデータプロセッサ４０２は、ゲームシステムの１つ以上のメモリデバイスから状態データ４１８にアクセスし、状態データ４１８を解析して、ゲームコンテキスト４２０、ユーザインタラクション４２２、及びパフォーマンスメトリック４２４を識別する。例えば、メタデータプロセッサ４０２は、状態データ４１８の各行を読み取って、ゲームコンテキスト４２０、ユーザインタラクション４２２、及びパフォーマンスメトリック４２４を区別する。例示すると、メタデータプロセッサ４０２は、識別子ＧＣ、ＵＩ、及びＰＭに基づいて、ゲームコンテキスト４２０、ユーザインタラクション４２２、及びパフォーマンスメトリック４２４を区別する。さらに例示すると、メタデータプロセッサ４０２は、識別子ＧＣを有する状態データ４１８の行がゲームコンテキスト４２０の１つであり、識別子ＵＩを有する状態データ４１８の行がユーザインタラクション４２２の１つであると判定する。

【0059】

コンテキストラベラ４０４は、メタデータプロセッサ４０２からゲームコンテキスト４２０を受け取り、ゲームコンテキスト４２０のそれぞれを識別して、ゲームコンテキストにラベルを付ける。例えば、コンテキストラベラ４０４は、ゲームコンテキスト１００が、ゲームコンテキスト１１６のうちの１つのゲームコンテキストの仮想オブジェクトのセットとは違った異なる仮想オブジェクトのセットを含むと判定する。例示すると、コンテキストラベラ４０４は、仮想オブジェクトのサイズ、形状、色、またはそれらの組み合わせに基づいて、ゲームコンテキスト内の各仮想オブジェクトを識別し、ゲームコンテキスト内の仮想オブジェクトの識別子から、ゲームコンテキスト１００が、ゲームコンテキスト１１６のうちの１つにおける仮想オブジェクトのセットとは違った異なる仮想オブジェクトのセットを含むことをさらに判定する。さらに例示すると、コンテキストラベラ４０４は、ゲームコンテキスト１００が仮想キャラクタ１０６、仮想キャラクタ１０８、仮想巨人１１０、仮想ゲームチェスト１１２、及び仮想谷１１４を含むことを識別する。さらなる例示では、コンテキストラベラ４０４は、ゲームコンテキスト１１６の１つが仮想アバタ、仮想デスクトップモニタ、仮想ペンシルホルダ、及び仮想デスクを含むことを識別する。さらなる例示では、仮想キャラクタ１０６、仮想キャラクタ１０８、仮想巨人１１０、仮想ゲームチェスト１１２、及び仮想谷１１４のセットは、仮想アバタ、仮想デスクトップモニタ、仮想ペンシルホルダ、及び仮想デスクのセットと異なる。別の例として、コンテキストラベラ４０４は、ゲームコンテキスト１００をゲームコンテキスト１１６の１つから区別するために、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサによって、ゲームコンテキスト１１６のうちの１つに割り当てられたＧＣ２などの識別子とは違った、ＧＣ１などの異なる識別子がゲームコンテキスト１００に割り当てられていることを判定する。ゲームコンテキスト４２０のそれぞれのラベル付けは、ゲームコンテキスト４２０の１つをゲームコンテキスト４２０の別の１つから区別する。コンテキストラベラ４０４は、ゲームコンテキスト４２０のラベルをアクションラベラ４０６及びメトリックラベラ４０８に提供する。

【0060】

アクションラベラ４０６は、メタデータプロセッサ４０２からユーザインタラクション４２２を受け取り、コンテンツラベラ４０４からゲームコンテキスト４２０のラベルを受け取り、ゲームコンテキスト４２０のそれぞれの間に、ユーザインタラクション４２２のそれぞれを識別して、ユーザインタラクション４２２のそれぞれにラベルを付ける。例えば、アクションラベラ４０６は、ＨＨＣ１０４のボタンの識別子に基づいて、ＨＨＣ１０４の残りのボタンからボタンを区別し、ボタンの動きのタイプの識別子に基づいて、ボタンの動きのタイプをゲームコンテキスト４２０のうちの１つの間のＨＨＣ１０４のボタンの別の動きのタイプから区別する。

【0061】

メトリックラベラ４０８は、メタデータプロセッサ４０２からパフォーマンスメトリック４２４を受け取り、コンテンツラベラ４０４からゲームコンテキスト４２０のラベルを受け取り、ゲームコンテキスト４２０のそれぞれの間にパフォーマンスメトリック４２４のそれぞれを識別して、パフォーマンスメトリック４２４のそれぞれにラベルを付ける。例えば、メトリックラベラ４０８は、ゲームコンテキスト４２０のうちの１つの間のパフォーマンスメトリックの識別子に基づいて、第１のパフォーマンスメトリックを第２のパフォーマンスメトリックから区別する。

【0062】

各ラベルは識別である。例えば、ラベルは、あるラベルを別のラベルと区別する英数字のシーケンスである。

【0063】

コンテキスト分類器４１０は、コンテキストラベラ４０４からゲームコンテキスト４２０のラベルを受け取り、ゲームコンテキスト４２０のそれぞれを分類して、ゲームコンテキスト分類を出力する。例えば、コンテキスト分類器４１０は、ゲームコンテキスト１００がＡ１及びＡ２などの所定数のアクティビティを含み、各アクティビティが３．５などの所定のレベルを超えるアクティビティレベルを有すると判定する。この例では、コンテキスト分類器４１０は、コンテキスト１００を困難なコンテキストとして分類する。この例では、困難なコンテキストは、コンテキスト分類の１つの例である。別の例として、コンテキスト分類器４１０は、ゲームコンテキスト１１６の１つが所定の数のアクティビティを有さず、各アクティビティが所定のレベルを超えるアクティビティレベルを有すると判定する。この例では、コンテキスト分類器４１０は、ゲームコンテキスト１１６のうちの１つが簡単なコンテキストであると判定する。この例では、簡単なコンテキストは、コンテキスト分類の１つの例である。

【0064】

同様に、アクション分類器４１２は、アクションラベラ４０６からユーザインタラクション４２２のラベルを受け取り、ユーザインタラクション４２２のそれぞれを分類して、アクション分類を出力する。例えば、アクション分類器４１２は、ユーザ１０２が、ＨＨＣ１０４のＸボタンを押すなどの複数のゲームコンテキスト４２０との複数のユーザインタラクション４２０に参加するのに所定の時間よりも長くかかったと判定する。この例では、仮想キャラクタ１０６及び１０８（図１）が複数のゲームコンテキスト４２０内で表示された後、仮想キャラクタ１０８によって発射された仮想弾丸をかわすために仮想キャラクタ１０６がジャンプを開始するように制御するユーザインタラクション４２０の１つが発生する。さらに、この例では、アクション分類器４１２は、複数のユーザインタラクション４２２のそれぞれを難しいインタラクションとして分類する。この例では、ゲームコンテキスト４２０の数は予め設定された数よりも多く、ユーザインタラクション４２２の数はゲームコンテキスト４２０の数に等しい。別の例として、アクション分類器４１２は、ユーザ１０２が、仮想巨人１１０（図１）を撃つために使用されるＲ１ボタンの代わりに、仮想銃を再装弾するために使用される四角ボタンを押すなど、複数のユーザインタラクション４２２に参加していることを判定する。この例では、ゲームコンテキスト１００（図１）などの複数のゲームコンテキスト４２０に関わるために、複数のユーザインタラクション４２２が発生する。この例では、アクション分類器４１２は、四角ボタンを押す複数のユーザインタラクション４２２のそれぞれを難しいインタラクションとして分類する。この例では、ゲームコンテキスト４２０の数は予め設定された数よりも多く、ユーザインタラクション４２２の数はゲームコンテキスト４２０の数に等しい。この例では、射撃用のＲ１ボタンは、射撃するために押すべき所定のボタンである。さらに別の例として、アクション分類器４１２は、ユーザ１０２が、複数のユーザインタラクション４２２を介して、複数のゲームコンテキスト４２０と関わっていることを判定する。この例では、複数のユーザインタラクション４２２のそれぞれの例示は、複数のゲームコンテキスト４２０のそれぞれにおいて、仮想巨人１１０と戦い、仮想巨人１１０に勝ち抜くために、ＨＨＣ１０４上のボタンの所定のシーケンスとは異なるＨＨＣ１０４上のボタンのシーケンスを、押すなど、選択することである。さらに、この例では、アクション分類器４１２は、複数のユーザインタラクション４２２のそれぞれを難しいインタラクションとして分類する。この例では、ゲームコンテキスト４２０の数は予め設定された数よりも多く、ユーザインタラクション４２２の数はゲームコンテキスト４２０の数に等しい。

【0065】

先行する３つの例では、難しいインタラクションはアクション分類の例である。さらに別の例として、アクション分類器４１２は、仮想キャラクタ１０８がゲームコンテキスト１００（図１）内に表示された後、ユーザ１０２がＨＨＣ１０４のＸボタンボタンを押してジャンプを開始するのにかかった時間が所定の時間以下であることを判定し、その結果、ボタンを押すというユーザインタラクション４２２の１つを簡単なインタラクションとして分類する。別の例として、アクション分類器４１２は、ユーザ１０２がＲ１ボタンを押して仮想巨人１１０を撃つことを判定し、したがって、所定のボタンであるＲ１ボタンを押すというユーザインタラクション４２２の１つを簡単なインタラクションとして分類する。さらに別の例として、アクション分類器４１２は、ユーザ１０２が仮想巨人１１０と戦うためにＨＨＣ１０４上のボタンの所定のシーケンスを押すなど選択することを判定して、ユーザインタラクション４２２の１つを簡単なインタラクションとして分類する。先行する３つの例では、簡単なインタラクションはアクション分類の例である。

【0066】

さらに、メトリック分類器４１４は、メトリックラベラ４０８からパフォーマンスメトリック４２４のラベルを受け取り、パフォーマンスメトリック４２４のそれぞれを分類してメトリック分類を出力する。例えば、メトリック分類器４１４は、第１のパフォーマンスメトリックが所定の閾値を上回っていることを判定して、ユーザ１０２が、ゲームコンテキスト１００のアクティビティＡ１～Ａ４とインタラクションしている間、高いパフォーマンスメトリックを有することを判定する。この例では、メトリック分類器４１４は、第２のパフォーマンスメトリックが所定の閾値を下回っていることを判定して、ユーザ１０２が、ゲームコンテキスト１００のアクティビティＡ１～Ａ４とインタラクションしている間、低いパフォーマンスメトリックを有することを判定する。さらに、この例では、メトリック分類器４１４は、第２のパフォーマンスメトリックが所定の閾値であることを判定して、ユーザ１０２が、ゲームコンテキスト１００のアクティビティＡ１～Ａ４とインタラクションしている間、平均のまたは低いパフォーマンスメトリックを有することを判定する。この例では、高、低、及び平均のパフォーマンスメトリックは、メトリック分類の例である。

【0067】

各分類はレベルである。例えば、困難なコンテキストは分類レベルであり、簡単なコンテキストは別の分類レベルである。別の例として、難しいインタラクションは分類レベルであり、簡単なインタラクションは分類レベルである。さらに別の例として、高いパフォーマンスメトリックは分類レベルであり、平均のまたは低いパフォーマンスメトリックは分類レベルである。

【0068】

アクション分類器４１２は、ユーザインタラクション４２２のラベルをプロフィルモデル４１６に提供する。例えば、アクション分類器４１２は、ＨＨＣ１０４のどのボタンがユーザ１０２によって動かされたか、ＨＨＣ１０４のジョイスティックなどのボタンのセットの位置及び向き、ならびにボタンを押し付ける、またはボタンを押し進める、またはある方向にボタンを押すなどの動きのタイプを示すラベルを提供する。プロフィルモデル４１６はまた、コンテキスト分類器４１０からコンテキスト分類を受け取り、アクション分類器４１２からアクション分類を受け取り、メトリック分類器４１４からメトリック分類を受け取って、予測指標４２６を生成する。例えば、プロフィルモデル４１６は、メトリック分類から、予め設定された閾値よりも大きい数のゲームコンテキスト４２０において、メトリック分類が高パフォーマンスメトリックであることを識別する。さらに、この例では、プロフィルモデル４１６は、コンテキスト分類器４１０から受け取ったコンテキスト分類から、複数のゲームコンテキスト４２０のそれぞれが、難しいコンテキストであることを識別する。さらに、この例では、プロフィルモデル４１６は、複数のゲームコンテキスト４２０に関わっている間、ユーザ１０２によるインタラクションが簡単なインタラクションであることを識別する。この例では、高パフォーマンスメトリック、難しいコンテキスト、及び簡単なインタラクションの間の対応は、関係の例である。この例では、プロフィルモデル４１６は、ユーザ１０２が将来、複数のゲームコンテキスト４２０のうちの１つ以上と似ているゲームコンテキストが表示されるゲームセッション中に、高いパフォーマンスメトリックを達成することを示す、ユーザ１０２にとって好ましい予測指標を生成する。

【0069】

一例を挙げると、予測指標４２６のそれぞれは、ユーザ１０２のゲームスキルの指標である。例示すると、予測指標４２６のそれぞれは、ユーザ１０２が複数のゲームコンテキスト４２０のうちの１つ以上と似ているゲームコンテキストの目標を達成するかどうかを示す。例示では、目標は、同様のゲームコンテキストのアクティビティＡ１～Ａ４の１つ以上を行って終わらせることである。例示では、目標が達成されない場合、ユーザ１０２は、同様のゲームコンテキストを有するゲームにおいて先へ進まない、または前進しない。さらに例示すると、ユーザ１０２がゲームの同様のゲームコンテキストのアクティビティＡ１～Ａ４を完了することができない場合、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、ゲームの別のゲームコンテキストを表示することができない。さらなる例示では、他のゲームコンテキストは、ゲームに従って同様のゲームコンテキストに連続して続く。別の例示として、目標は、同様のゲームコンテキストとインタラクションすることによって、所定の数の仮想ポイントを獲得することである。例示では、目標が達成されない場合、ユーザ１０２は、同様のゲームコンテキストを有するゲームにおいて先へ進まない。さらに例示すると、ユーザ１０２が同様のゲームコンテキストで所定数の仮想ポイントを獲得できない場合、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサは、ゲームの別のゲームコンテキストを表示できない。

【0070】

別の例として、プロフィルモデル４１６は、メトリック分類から、予め設定された閾値よりも大きい数のゲームコンテキスト４２０において、メトリック分類が平均のまたは低いパフォーマンスメトリックであることを識別する。さらに、この例では、プロフィルモデル４１６は、コンテキスト分類器４１０から受け取ったコンテキスト分類から、複数のゲームコンテキスト４２０のそれぞれが、難しいまたは簡単なコンテキストであることを識別する。さらに、この例では、プロフィルモデル４１６は、複数のゲームコンテキスト４２０に関わっている間、ユーザ１０２によるインタラクションが難しいインタラクションであることを識別する。この例では、平均のまたは低いパフォーマンスメトリック、難しいまたは簡単なコンテキスト、及び難しいまたは簡単なインタラクションの間の対応は、関係の例である。この例では、プロフィルモデル４１６は、ユーザ１０２が、複数のゲームコンテキスト４２０のうちの１つ以上と似ているゲームコンテキストが表示されるゲームセッション中に、低いまたは平均のパフォーマンスメトリックを達成することを示す、ユーザ１０２にとって好ましくない予測指標を生成する。この例では、好ましくない予測指標は、ユーザ１０２の１つ以上のゲームスキルの欠如を示す。例示すると、好ましくない予測指標は、ユーザ１０２が、将来、複数のゲームコンテキスト４２０のうちの１つ以上と似ているゲームコンテキストで目標を達成するために、所定のシーケンスとは違った異なるＨＨＣ１０４のボタンのシーケンスを押すことを示す。別の例として、好ましくない予測指標は、ユーザ１０２が、将来、複数のゲームコンテキスト４２０のうちの１つ以上と似ているゲームコンテキストで、ＨＨＣ１０４のジョイスティックを下方向ではなく上方向に押すことを示す。例示では、下方向は、複数のゲームコンテキスト４２０のうちの１つ以上と似ているゲームコンテキストで目標を達成するための所定の方向である。

【0071】

さらに別の例として、プロフィルモデル４１６は、メトリック分類から、予め設定された閾値以下である数のゲームコンテキスト４２０において、メトリック分類が高パフォーマンスメトリックであることを識別する。この例では、ゲームコンテキスト４２０の数は、メトリック分類の数に等しい。さらに、この例では、プロフィルモデル４１６は、コンテキスト分類器４１０から受け取ったコンテキスト分類から、複数のゲームコンテキスト４２０のそれぞれが、難しいコンテキストであることを識別する。さらに、この例では、プロフィルモデル４１６は、複数のゲームコンテキスト４２０に関わっている間、ユーザ１０２による複数のユーザインタラクション４２２が簡単なインタラクションであることを識別する。この例では、ユーザインタラクションの数は、ゲームコンテキスト４２０の数に等しいか、少ないか、または多い。この例では、プロフィルモデル４１６は、ユーザ１０２が、ゲームコンテキスト４２０の１つ以上と似ているゲームコンテキストが表示されるゲームセッション中に、低いパフォーマンスメトリックを達成することを示す、ユーザ１０２にとって好ましくない予測指標を生成する。

【0072】

さらに別の例として、プロフィルモデル４１６は、メトリック分類から、予め設定された閾値以下である数のゲームコンテキスト４２０において、複数のメトリック分類が高パフォーマンスメトリックであることを識別する。この例では、ゲームコンテキスト４２０の数は予め設定された数よりも多く、メトリック分類の数はゲームコンテキスト４２０の数に等しい。さらに、この例では、メトリック分類の数は、ゲームコンテキスト４２０の数の代わりにパフォーマンスメトリック４２４の数に等しい。さらに、この例では、プロフィルモデル４１６は、コンテキスト分類器４１０から受け取ったコンテキスト分類から、複数のゲームコンテキスト４２０のそれぞれが、簡単なコンテキストであることを識別する。さらに、この例では、プロフィルモデル４１６は、複数のゲームコンテキスト４２０に関わっている間、ユーザ１０２によるインタラクションが難しいインタラクションであることを識別する。この例では、プロフィルモデル４１６は、ユーザ１０２が、ゲームコンテキスト４２０の１つ以上と似ているゲームコンテキストが表示されるゲームセッション中に、低いパフォーマンスメトリックを達成することを示す、ユーザ１０２にとって好ましくない予測指標を生成する。コンテキスト分類器４１０から受け取ったコンテキスト分類、アクション分類器４１２から受け取ったアクション分類、及びメトリック分類器４１４から受け取ったメトリック分類に基づく予測指標４２６の生成は、プロフィルモデル４２６を訓練する例であることに留意されたい。

【0073】

一実施形態では、メタデータプロセッサ４０２は、ゲームシステムの１つ以上のメモリデバイスから状態データ４１８にアクセスしない。むしろ、この例では、メタデータプロセッサ４０２は、ゲームコンテキスト４２０とのユーザインタラクション４２２中に状態データ４１８を取得するゲームシステムの１つ以上のプロセッサから直接状態データ４１８にアクセスする。

【0074】

実施形態では、ゲームコンテキスト及び選択コンテキストという用語は、本明細書では交換可能なようにして使用される。

【0075】

一実施形態では、予め設定された数のゲームコンテキスト４２０の所定数のアクティビティが、ユーザアカウント１及びＨＨＣ１０４を介してユーザ１０２によって完了されると、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサによって高パフォーマンスメトリックが生成される。この実施形態では、予め設定された数のゲームコンテキスト４２０の所定数のアクティビティが、ユーザアカウント１及びＨＨＣ１０４を介してユーザ１０２によって完了されないと、ゲームシステムの１つ以上のプロセッサによって低パフォーマンスメトリックが生成される。

【0076】

実施形態では、難しいインタラクションは、本明細書では不適切なインタラクションと呼ばれることがあり、簡単なインタラクションは、本明細書では適切なインタラクションと呼ばれることがある。

【0077】

図５は、ゲームシステム５０２及びＨＨＣ１０４を使用して、予測指標４２６に基づいてＨＨＣ１０４を介してユーザ１０２に支援入力データ５０６を提供することを示すシステム５００の実施形態の図である。システム５００は、コンピューティングデバイスまたはクラウドシステムなどのゲームシステム５０２を含む。システム５００は、クライアントデバイスのディスプレイデバイスの例であるディスプレイデバイス５１４をさらに含む。

【0078】

ゲームシステム５０２は、状態データ４１８、メタデータプロセッサ４０２、パフォーマンスメトリック４２４、プロフィルモデル４１６、支援データジェネレータ５０４、支援入力データ５０６、ゲームのゲームプログラム５１０、現在のゲームプレイデータ５０８、及び支援入力機能５１２を含む。一例を挙げると、ゲームプログラム５１０を有するゲームは、それに基づいて予測指標４２６が生成されるゲームの１つ以上と同じか、または異なる。支援データジェネレータ５０４の例は、ゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサである。

【0079】

支援入力機能５１２の例は、ハードウェアまたはソフトウェアである。例示すると、支援入力機能５１２は、ゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサによって実行されるソフトウェアプログラムである。別の例示として、支援入力機能５１２は、ゲームシステム５０２のＡＳＩＣ、またはＰＬＤ、または別の集積回路である。

【0080】

同様に、支援データジェネレータ５０４の例は、ハードウェアまたはソフトウェアである。例示すると、支援データジェネレータ５０４は、ゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサによって実行されるソフトウェアプログラムである。別の例示として、支援データジェネレータ５０４は、ゲームシステム５０２のＡＳＩＣ、またはＰＬＤ、または別の集積回路である。

【0081】

プロフィルモデル４１６は、ゲームプログラム５１０に結合された支援入力機能５１２に結合される。プロフィルモデル４１６は、予測指標４２６を支援入力機能５１２に提供する。例えば、支援入力機能５１２を実行するゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサは、プロフィルモデル４１６から予測指標４２６を受け取る。支援データジェネレータ５０４は、プロフィルモデル４１６及び支援入力機能５１２にも結合される。支援入力機能５１２及びゲームプログラム５１０は、ＨＨＣ１０４に結合される。支援データジェネレータ５０４は、ゲームプログラム５１０に結合される。

【0082】

予測指標４２６が生成されるゲームセッションの発生中または発生後に、ユーザ１０２は、ユーザアカウント１にログインし、ＨＨＣ１０４を使用して、ゲームプログラム５１０を有するゲームにアクセスするための要求を生成し送信する。ユーザ１０２がユーザアカウント１にログインし、ゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサによってゲームへのアクセスが提供されると、ゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサは、ユーザ１０２がゲームプログラム５１０の実行中に支援入力機能５１２を使用したいかどうかを判定するためのプロンプトをディスプレイデバイス５１４に表示する要求をクライアントデバイスに送信する。ユーザ１０２は、ＨＨＣ１０４を使用して、ユーザ１０２が支援入力機能５１２を使用したいことを示し、ＨＨＣ１０４は、そのインディケーションをゲームシステム５０２に送信する。ＨＨＣ１０４からインディケーションが受信されると、ゲームプログラム５１０が、支援入力機能５１２と共に、ゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサによって実行されて、ディスプレイデバイス５１４上でゲームの現在のゲームセッションを開始する。支援入力機能５１２は、プロフィルモデル４１６から予測指標４２６を受け取り、予測指標４２６を適用する。ユーザ１０２が支援入力機能５１２を適用することを望まないという別のインディケーションを受信すると、ゲームプログラム５１０は、支援入力機能５１２を適用することなく実行される。

【0083】

現在のゲームセッション中に、ゲームプログラム５１０が実行されると、ゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサが現在のゲームプレイデータ５０８を生成する。例示すると、現在のゲームプレイデータ５０８は、ゲームプログラム５１０を有するゲームの現在のゲームコンテキスト、現在のゲームコンテキストとのユーザ１０２の複数のユーザインタラクション、及び現在のゲームコンテキストとのユーザインタラクションに基づいて、ゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサによって判定されたパフォーマンスメトリックを含む。

【0084】

それに基づいて現在のゲームプレイデータ５０８が生成される現在のゲームセッションの間中にまたはその前に、支援データジェネレータ５０４は、プロフィルモデル４１６にアクセスして、プロフィルモデル４１６から予測指標４２６を受け取る。例えば、支援データジェネレータ５０４は、プロフィルモデル４１６から予測指標４２６を要求する。この例では、プロフィルモデル４１６は、その要求に応答して、予測指標４２６を支援データジェネレータ５０４に送る。次いで、支援データジェネレータ５０４は、予測指標４２６を分析するなど、処理して、支援入力データ５０６を生成または出力する。例えば、支援データジェネレータ５０４は、ゲームコンテキスト４２０の１つ以上とのユーザインタラクション４２２の１つ以上に基づいて生成された好ましくない予測指標を受け取る。この例では、支援入力データ５０６は、好ましくない予測指標を好ましい予測指標に修正するように生成される。この例では、好ましくない予測指標は、ユーザ１０２が、現在のゲームコンテキストを有するゲームにおいて、仮想キャラクタをキルする、または所定数の仮想ポイントを達成する、または仮想の谷を渡る、または仮想の山を越える、または仮想キャラクタ１０８をキルする、または仮想巨人１１０をキルする、またはそれらの組み合わせなどのタスクを完了できないことを示す。

【0085】

この例では、支援データジェネレータ５０４は、ゲームプログラム５１０と通信して支援入力データ５０６を生成し、それによって好ましくない予測指標を好ましい予測指標に修正する。例示すると、支援データジェネレータ５０４は、アクション分類器４１２から受け取ったユーザインタラクション４２２のラベルに基づいて、予め設定された量のゲームコンテキスト４２０の１つ以上の間に、ユーザ１０２がＲ１ボタンの代わりに四角ボタンを選択して、仮想巨人１１０（図１）などの１つ以上の仮想オブジェクトを撃ったことを識別する。例示では、支援データジェネレータ５０４は、ゲームプログラム５１０と通信して、予め設定された量のゲームコンテキスト４２０の１つ以上にわたる１つ以上の好ましくない予測指標を１つ以上の好ましい予測指標に修正するために、四角ボタンの代わりにＲ１ボタンを押すべきことを判定する。さらに、例示では、支援データジェネレータ５０４は、現在のゲームコンテキスト中またはその直前に、ユーザ１０２が四角ボタンの代わりにＲ１ボタンを選択することをユーザ１０２に示すなど示唆するために、支援入力データ５０６を生成する。例示では、Ｒ１ボタンの選択は入力タイプの例である。例示では、支援入力データ５０６は、Ｒ１ボタンを強調表示するための光データ、またはＲ１ボタンを押し下げるように制御するための押下入力データである。例示では、押下入力データは、コントローラ入力データの例である。

【0086】

別の例示として、支援データジェネレータ５０４は、アクション分類器４１２から受け取ったユーザインタラクション４２２のラベルに基づいて、ユーザ１０２がＨＨＣ１０４を操作して、第１のシーケンスまたは第１の連続順に従って、ＨＨＣ１０４のボタンのセットを選択することを識別する。例示では、支援データジェネレータ５０４は、ゲームプログラム５１０と通信して、予め設定された量のゲームコンテキスト４２０の１つ以上にわたる１つ以上の好ましくない予測指標を１つ以上の好ましい予測指標に修正するために、ＨＨＣ１０４のボタンのセットが第２のシーケンスまたは第２の連続順に従って選択されることを判定する。例示では、１つ以上の好ましくない予測指標は、ユーザ１０２が現在のゲームコンテキストを有するゲームでタスクを完了することができないことを示す。例示では、支援データジェネレータ５０４は、現在のゲームコンテキスト中またはその直前に、ユーザ１０２が第２のシーケンスに従ってボタンのセットを選択することをユーザ１０２に示すなど示唆するために、支援入力データ５０６を生成する。例示では、第２のシーケンスによるボタンのセットの選択は、入力タイプの例である。例示では、支援入力データ５０６は、第２のシーケンスの順序でボタンのセットを強調表示する光データ、または第２のシーケンスに従ってボタンのセットを押し下げるための押下入力データである。例示では、押下入力データは、コントローラ入力データの例である。

【0087】

別の例として、予め設定された量のゲームコンテキスト４２０にとって好ましい予測指標４２６を受け取ると、支援データジェネレータ５０４は、支援入力機能５１２に提供するための支援入力データ５０６を出力しない。

【0088】

現在のゲームセッション中に、支援データジェネレータ５０４は、支援入力データ５０６を支援入力機能５１２に提供する。支援入力機能５１２は、支援入力データ５０６を受け取り、現在のゲームセッションでのゲームプレイのために、支援入力データ５０６を適用して、ゲームプログラム５１０の実行中にユーザインタラクションを修正するように、ゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサによって実行される。

【0089】

ユーザ１０２が、それに基づいて現在のゲームプレイデータ５０８が生成されるゲームをプレイしている間に、支援入力機能５１２は、予測指標４２６及び現在のゲームプレイデータ５０８を分析するなど処理して、支援入力データ５０６をＨＨＣ１０４に送信するかどうかを判定する。例えば、支援入力機能５１２は、ゲームコンテキスト４２０の１つ以上とのユーザインタラクション４２２の１つ以上に基づいて生成された好ましくない予測指標を受け取る。この例では、支援入力機能５１２は、ゲームプログラム５１０からゲームプレイデータ５０８を取得し、このゲームプレイデータ５０８から、ユーザ１０２がインタラクションしている現在のゲームコンテキストを識別するなど検出し、現在のゲームコンテキストが、それに基づいて好ましくない予測指標が生成される予め設定された量のゲームコンテキスト４２０と似ているかどうかを判定する。例示すると、支援入力機能５１２は、現在のゲームコンテキスト内の予め設定された量の仮想オブジェクトが、それに基づいて好ましくない予測指標が生成される予め設定された量のゲームコンテキスト４２０のそれぞれにおける予め設定された量の仮想オブジェクトと一致するかどうかを判定する。例示では、仮想オブジェクトのサイズ、形状、及び色に基づいて、予め設定された量の仮想オブジェクトが識別される。さらに、例示では、現在のゲームコンテキスト内の予め設定された量の仮想オブジェクトが、予め設定された量のゲームコンテキスト４２０内の予め設定された量の仮想オブジェクトと一致すると判定すると、支援入力機能５１２は、現在のゲームコンテキストが、予め設定された量のゲームコンテキスト４２０と似ていると判定し、支援入力データ５０６をＨＨＣ１０４に送信するように判定する。その一方で、例示では、現在のゲームコンテキスト内の予め設定された量の仮想オブジェクトが、予め設定された量のゲームコンテキスト４２０内の予め設定された量の仮想オブジェクトと一致しないと判定すると、支援入力機能５１２は、現在のゲームコンテキストが、予め設定された量のゲームコンテキスト４２０と似ていないと判定し、現在のゲームコンテキストに対する支援入力データ５０６をＨＨＣ１０４に送信しない。

【0090】

例を続けると、支援入力機能５１２は、現在のゲームコンテキストが、それに基づいて予測指標４２６が生成される予め設定された量のゲームコンテキスト４２０に似ていると判定すると、支援入力データ５０６をＨＨＣ１０４に送信するなど、支援キューをアクティブにする。この例では、支援入力データ５０６は、現在のゲームコンテキストに対して潜在的に好ましくない予測指標を好ましい予測指標に修正するために送信される。例示すると、支援データジェネレータ５０４は、アクション分類器４１２から受け取ったユーザインタラクション４２２のラベルに基づいて、ユーザ１０２が、好ましくない予測指標が生成される予め設定された量のゲームコンテキスト４２０の間に、Ｒ１ボタンの代わりに四角ボタンを選択したことを識別する。例示では、支援データジェネレータ５０４は、支援入力機能５１２に支援入力データ５０６を提供する。例示では、仮想キャラクタ１０８または仮想巨人１１０（図１）と戦うタスクを実行するなど、ユーザ１０２が現在のゲームコンテキストとインタラクションしようとする前に、支援入力機能５１２が支援入力データ５０６をＨＨＣ１０４に送信して、ユーザ１０２が四角ボタンの代わりにＲ１ボタンを選択したことをユーザ１０２に示す。例示では、支援入力データ５０６は、Ｒ１ボタンを発光させる光データ、またはＲ１ボタンを自動で押すように制御する押下入力データ、またはそれらの組み合わせである。例示では、支援入力データ５０６は、現在のゲームコンテキストが生成された後であるが、ユーザ１０２が現在のゲームコンテキストとインタラクションする前に送信される。例示では、支援入力データ５０６は、ゲームシステム５０２がクラウドシステムである場合、コンピュータネットワークを介してゲームシステム５０２からＨＨＣ１０４に送信される。さらに、例示では、支援入力データ５０６は、ゲームシステム５０２がコンピューティングデバイスである場合、有線または無線通信媒体を介してゲームシステム５０２からＨＨＣ１０４に送信される。有線通信媒体の例はケーブルであり、無線通信媒体の例は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（商標）またはＷｉ－Ｆｉ（商標）など、無線プロトコルを通信に適用する媒体である。

【0091】

別の例示として、支援データジェネレータ５０４は、アクション分類器４１２から受け取ったユーザインタラクション４２２のラベルに基づいて、現在のゲームコンテキストと似ているゲームコンテキスト４２０のうちの１つ以上の間に、ユーザ１０２がＨＨＣ１０４上の四角ボタンを選択することを識別する。例示では、支援データジェネレータ５０４は、四角ボタンの選択に対応する予測指標４２６の１つが好ましくないことを識別する。例示では、支援データジェネレータ５０４は、支援入力機能５１２に支援入力データ５０６を提供する。さらに、例示では、ユーザ１０２が現在のゲームコンテキストとインタラクションしようとする前に、支援入力機能５１２が支援入力データ５０６をＨＨＣ１０４に送信して、ユーザ１０２がＲ１ボタンを選択したことをユーザ１０２に示す。

【0092】

さらに別の例示として、支援データジェネレータ５０４は、アクション分類器４１２から受け取ったユーザインタラクション４２２のラベルに基づいて、現在のゲームコンテキストと似ているゲームコンテキスト４２０のうちの１つ以上の間に、ユーザ１０２がＨＨＣ１０４を操作して、第１のシーケンスまたは第１の連続順に従って、ＨＨＣ１０４のボタンのセットを選択したことを識別する。例示では、支援データジェネレータ５０４は、第１のシーケンスによるボタンのセットの選択に対応する予測指標４２６の１つが好ましくないことを識別する。例示では、支援データジェネレータ５０４は、支援入力機能５１２に支援入力データ５０６を提供する。例示では、ユーザ１０２が現在のゲームコンテキストとインタラクションしようとする前に、支援入力機能５１２が、支援入力データ５０６をＨＨＣ１０４に送信して、ユーザ１０２が、第２のシーケンスに従ってボタンのセットを選択したことをユーザ１０２に示すなど示唆する。支援入力データ５０６がＨＨＣ１０４に送信されると、予測ゲーム支援が、ユーザアカウント１及びＨＨＣ１０４を介してユーザ１０２に提供される。

【0093】

現在のゲームコンテキストまたは次のゲームコンテキストなどのゲームコンテキストがディスプレイデバイス５１４に表示されている間はいつでも、ゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサは、支援入力機能５１２が中断されるかどうかを判定する。例えば、現在のゲームコンテキスト及び次のゲームコンテキストなどの１つ以上のゲームコンテキストとのユーザ１０２のインタラクションに基づいて、予測指標４２６が修正されるか、またが追加の予測指標が生成される。この例では、ユーザ１０２のインタラクションは、支援入力機能５１２が適用されて、予測指標４２６のうちの１つ以上を好ましくないものから好ましいものに修正した後に発生する。さらに、この例では、支援入力機能５１２は、１つ以上のゲームコンテキストとのユーザインタラクションに基づいて、少なくとも所定数の予測指標４２６が好ましくないものから好ましいものに修正されるかどうかを判定する。この例では、そのように判定すると、１つ以上のプロセッサは、現在のゲームコンテキストまたは次のゲームコンテキストなどのゲームコンテキスト中に、支援入力機能５１２をゲームプログラム５１０に適用しないように支援入力機能５１２を非アクティブ化する。一例を挙げると、次のゲームコンテキストは、現在のゲームプレイデータ５０８が生成される現在のゲームセッションの後に発生する次のゲームセッション中に発生する。別の例として、１つ以上のプロセッサは、１つ以上のゲームコンテキスト中に所定数の仮想ポイントが達成されるか、または１つ以上のゲームコンテキスト中に所定の結果が達成されるか、または１つ以上のゲームコンテキスト中に所定数のゲームタスクが達成されるか、またはそれらの組み合わせかを判定する。この例では、そのように判定すると、１つ以上のプロセッサは、支援入力機能５１２を非アクティブ化する。

【0094】

実施形態では、ユーザ１０２は、ＨＨＣ１０４を使用して、現在のゲームコンテキストまたは次のゲームコンテキストなどのゲームコンテキストの任意の時点で、支援入力機能５１２を非アクティブ化する。

【0095】

一実施形態では、支援入力機能５１２は、ゲームプログラム５１０と統合される。例えば、ゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサは、支援入力機能５１２及びゲームプログラム５１０を含むプログラムを時分割方式で実行する。

【0096】

実施形態では、支援データジェネレータ５０４、支援入力データ５０６、支援入力機能５１２、及びゲームプログラム５１０のうちの２つ以上が互いに統合される。例えば、ゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサは、支援データジェネレータ５０４、支援入力機能５１２、及びゲームプログラム５１０を含むプログラムを時分割方式で実行する。

【0097】

一実施形態では、ゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサは、現在のゲームコンテキストの前に、ゲームの訓練セッションまたはキャリブレーションセッション中に、ユーザ１０２のゲームスタイルを学習して、予測指標４２６のうちの１つ以上を判定し、予測指標４２６のうちの１つ以上を適用して、現在のゲームコンテキスト中にユーザ１０２のためにＨＨＣ１０４の１つ以上のボタンを押すかまたは強調表示するなど、制御する。さらに、この実施形態では、ＨＨＣ１０４の１つ以上のボタンを制御することに加えて、またはその代替として、ゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサが、訓練またはキャリブレーションセッションに基づいて生成された１つ以上の予測指標４２６に基づいて、ゲームプログラム５１０を制御する。例えば、ゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサは、ユーザ１０２に訓練セッションまたはキャリブレーションセッションでタスクを迅速に達成するように通知する、仮想オブジェクトを飛び越えるなどの１つ以上のテストを実行して、ユーザ１０２のゲームスタイルを判定する。この例では、ゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサは、ゲームスタイルをユーザ１０２のユーザプロフィルに保存してプロフィルモデル４１６を構築し、そのゲームスタイルを使用してユーザ１０２のゲームを調整する。例えば、ゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサは、現在のゲームコンテキストがディスプレイデバイス５１４に表示される前に、ゲームプログラム５１０を下方に調節するために、現在のゲームコンテキストの１つ以上の部分を修正する。この例では、現在のゲームコンテキストの１つ以上の部分を修正して、１つ以上の修正された現在のゲームコンテキストを出力し、それによって現在のゲームコンテキストとのインタラクション中にユーザ１０２がパフォーマンスメトリックを増加できるようにする。例示すると、ゲーム５０２の１つ以上のプロセッサは、現在のゲームコンテキストを修正して、アクティビティＡ２などのアクティビティを削除するか、または仮想巨人１１２（図１）の機能の修正など、１つ以上の仮想オブジェクトの機能を修正し、それによって仮想キャラクタ１０６（図１）を攻撃する回数を所定の回数未満にするか、またはアクティビティを別の簡単なアクティビティに置き換える。さらなる例示では、アクティビティは、３．５などの所定のレベルよりも高いアクティビティレベルを有し、簡単なアクティビティは、所定のレベル未満のアクティビティレベルを有する。別の例示として、ゲーム５０２の１つ以上のプロセッサは、現在のゲームコンテキストを修正して、現在のゲームコンテキスト内で１つ以上の仮想オブジェクトが移動する速度を低下させる。

【0098】

一実施形態では、ゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサは、ユーザ１０２の気分または熱心さ、例えば冷めた感じの気分または激しい感じの気分などを判定し、その気分または熱心さに基づいてゲームのゲームプレイのモードを調節する。例えば、モードは、ユーザ１０２が表現する気分または熱心さに基づいて、簡単なモードまたは難しいモードに調節される。例示すると、ゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサは、ＨＨＣ１０４の、１つ以上のマイクロフォンを介して、キャリブレーションまたは訓練セッション中にユーザ１０２によって発せられた音に基づく音声データを受信する。例示では、ゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサは、その音声データを所定の音声データと比較して、ユーザ１０２が動揺しているかリラックスしているかを判定する。例示では、ユーザ１０２が動揺していると判定すると、ゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサは、ゲームを下方に調節して、上述の方法で現在のゲームコンテキストを表示する。さらに、例示では、ユーザ１０２がリラックスしていると判定すると、ゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサは、現在のゲームコンテキストを表示するために、ゲームを下方に調節すること、またはゲームを上方に調節することをしない。さらに例示すると、ゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサは、現在のゲームコンテキストがディスプレイデバイス５１４に表示される前に、ゲームプログラム５１０を上方に調節するために、現在のゲームコンテキストの１つ以上の部分を修正する。さらなる例示では、現在のゲームコンテキストの１つ以上の部分を修正して、１つ以上の修正された現在のゲームコンテキストを出力し、それによって現在のゲームコンテキストとのインタラクション中にユーザ１０２に挑戦する。さらなる例示では、ゲーム５０２の１つ以上のプロセッサは、現在のゲームコンテキストを修正して、アクティビティＡ１～Ａ４にアクティビティを追加するか、または仮想巨人１１２（図１）の機能の修正など、１つ以上の仮想オブジェクトの機能を修正し、それによって仮想キャラクタ１０６（図１）を攻撃する回数を所定の回数よりも多くするか、またはアクティビティＡ１～Ａ４の１つ以上をより難しいアクティビティに置き換える。例示では、より難しいアクティビティは、８より大きいアクティビティレベルを有する。別のさらなる例示として、ゲーム５０２の１つ以上のプロセッサは、ユーザ１０２に挑戦するため現在のゲームコンテキストを修正して、現在のゲームコンテキスト内で１つ以上の仮想オブジェクトが移動する速度を上げる。

【0099】

実施形態では、ゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサは、ユーザプロフィルに基づいて、ユーザ１０２が初心者プレーヤであると判定すると、ゲームを下方調節する。この実施形態では、ゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサは、ユーザプロフィルに基づいて、ユーザ１０２が経験豊富なプレーヤであると判定すると、ゲームを上方調節する。さらに、この実施形態では、ゲームシステム５０２の１つ以上のプロセッサは、ユーザプロフィルに基づいて、ユーザ１０２が中級者プレーヤであると判定すると、ゲームを上方または下方に調節しない。この実施形態では、中級者プレーヤは、経験豊富なプレーヤと初心者プレーヤとの中間のレベルを有する。

【0100】

図６は、支援入力データ５０６が生成され、ＨＨＣ１０４の複数の異なる領域に送信されることを示すシステム６００の実施形態の図である。システム６００は、ディスプレイデバイス６０２及びＨＨＣ１０４を含む。ディスプレイデバイス６０２は、ディスプレイデバイス５１４（図５）の例である。ディスプレイデバイス６０２の例としては、デスクトップコンピュータのディスプレイデバイス、ラップトップコンピュータのディスプレイデバイス、ＨＭＤのディスプレイデバイス、スマートテレビのディスプレイデバイス、及びスマートフォンのディスプレイデバイスが挙げられる。また、ＨＨＣ１０４は、表示画面を有するディスプレイデバイス６１６を含む。ＨＨＣ１０４は、ＨＨＣ１０４のディスプレイデバイスのプロセッサ及びグラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）をさらに含む。ＨＨＣ１０４のプロセッサはＨＨＣ１０４のＧＰＵに結合され、ＧＰＵはＨＨＣ１０４の表示画面に結合される。

【0101】

ＨＨＣ１０４は、左ジョイスティック６０２及び右ジョイスティック６０４を含む。ＨＨＣ１０４は、上へ移動ボタン、下へ移動ボタン、右へ移動ボタン、及び左へ移動ボタンなどの方向ボタンを含む方向パッド６０６をさらに含む。ＨＨＣ１０４はまた、Ｘボタン、Ｏボタン、三角ボタン、及び四角ボタンを含む。ＨＨＣ１０４は、Ｌ１ボタン及びＲ１ボタンを有する。左ジョイスティック６０２及び右ジョイスティック６０４のそれぞれは、ＨＨＣ１０４のボタンの例である。また、ＨＨＣ１０４の各ボタンは、ＨＨＣ１０４のコンポーネントの例であり、ＨＨＣ１０４の各コンポーネントは、ＨＨＣ１０４の領域の例である。ＨＨＣ１０４は、ハウジングなどの本体６０８を含み、そこから左ジョイスティック６０２及び右ジョイスティック６０４が垂直上方に延びる。

【0102】

ＨＨＣ１０４のプロセッサは、それぞれのドライバを介して、ＨＨＣ１０４の各コンポーネントに関連付けられたそれぞれのライトシステムに結合される。例えば、ＨＨＣ１０４のプロセッサは、第１のドライバを介してＨＨＣ１０４のＸボタンに関連付けられた第１のライトシステムに結合され、第２のドライバを介してＨＨＣ１０４のＯボタンに関連付けられた第２のライトシステムに結合される。この例では、ＨＨＣ１０４のプロセッサは、第３のドライバを介して左ジョイスティック６０２に関連付けられた第３のライトシステムに結合され、第４のドライバを介して右ジョイスティック６０４に関連付けられた第４のライトシステムに結合される。さらに、この例では、ＨＨＣ１０４のプロセッサは、第５のドライバを介してＬ１ボタンに関連付けられた第５のライトシステムに結合され、第６のドライバを介してＲ１ボタンに関連付けられた第６のライトシステムに結合される。ドライバの例には、互いに結合された１つ以上のトランジスタが含まれる。ライトシステムの例は、発光ダイオード（ＬＥＤ）、または光源、またはＬＥＤストリップ、またはＬＥＤライトのストリング、またはレーザーライト、または電球などの１つ以上の発光体を含む。各発光体は、ユーザに見える可視光を放出する。

【0103】

一例を挙げると、ライトシステムから発せられた光がユーザ１０２に対してボタンを強調して、ユーザ１０２がボタンを押すように動機付ける場合、ライトシステムはＨＨＣ１０４のボタンに関連付けられる。例示として、Ｘボタンは、プラスチックなどの透明または半透明の材料から製造され、第１のライトシステムはＸボタンの底面に取り付けられる。例示では、第１のライトシステムは、Ｘボタンの底面に取り付けられて、透明または半透明の材料の上面の下に配置される１つ以上のＬＥＤライトを含む。別の例示として、第３のライトシステムは、左ジョイスティック６０２を強調するために左ジョイスティック６０２のヘッドまたは本体を取り囲む１つ以上のＬＥＤライトを含む。さらに、例示では、第３のライトシステムは、ＨＨＣ１０４の本体６０８のエンクロージャ内に配置され、左ジョイスティック６０２の直径よりも大きい直径を有する円の形状を形成する。例示では、左ジョイスティック６０２は、その本体がヘッドの下に位置し、ヘッドとの接合部で一体化されている。

【0104】

また、ＨＨＣ１０４のプロセッサは、それぞれのドライバ及びそれぞれのドライブシステムを介して、ＨＨＣ１０４のそれぞれのボタンに結合される。例えば、ＨＨＣ１０４のプロセッサは、一次ドライバ及び一次駆動システムを介してＨＨＣ１０４のＸボタンに結合され、二次ドライバ及び二次駆動システムを介してＨＨＣ１０４のＯボタンに結合される。この例では、ＨＨＣ１０４のプロセッサは、三次ドライバ及び三次駆動システムを介してＨＨＣ１０４のＬ１ボタンに結合され、四次ドライバ及び四次駆動システムを介してＨＨＣ１０４のＲ１ボタンに結合される。駆動システムの例は、コイル及び磁石を含む。この例では、コイルは一端で磁石に近接し、反対側の端でドライバに近接している。この例では、コイルを通って流れる電流によって誘導された磁場が磁石の磁場と干渉するとき、コイルは磁石に近接する。さらに、この例では、磁石は、ＨＨＣ１０４のボタンの近くにあり、ボタンを押すなどの制御を行う。例示すると、ボタンを制御するために磁石がボタンの下側に取り付けられるか、または固定される。

【0105】

また、ＨＨＣ１０４のプロセッサは、オーディオドライバ及びオーディオ駆動システムを介してＨＨＣ１０４のスピーカに結合される。例えば、ＨＨＣ１０４のプロセッサは、第１のオーディオドライバ及び第１のオーディオ駆動システムを介してＨＨＣ１０４の第１のスピーカに結合され、第２のオーディオドライバ及び第２のオーディオドライバシステムを介してＨＨＣ１０４の第２のスピーカに結合される。オーディオドライバの一例は、１つ以上のトランジスタを含む。オーディオ駆動システムの例は、１つ以上のコイル及び１つ以上の磁石の配列を含む。スピーカの例は、振動板を含む。この例では、スピーカの１つ以上の磁石は、スピーカの振動板に近接している。

【0106】

ＨＨＣ１０４のプロセッサは、ゲームシステム５０２（図５）から支援入力データ５０６（図５）を受信する。支援入力データ５０６は、ユーザ１０２がゲームコンテキスト６１０とインタラクションしようとする前に、ＨＨＣ１０４のプロセッサによって受信される。支援入力データ５０６は、Ｘボタンを押すようにユーザ１０２に示すために、ＨＨＣ１０４のプロセッサにＸボタンを強調表示するように指示する。Ｘボタンを押すことを示す支援入力データ５０６を受信すると、ＨＨＣ１０４のプロセッサは、制御信号を第１のドライバに送る。制御信号を受け取ると、第１のドライバは、電流信号を生成し、その電流信号を第１のライトシステムに送る。電流信号を受け取ると、Ｘボタンに関連付けられている第１のライトシステムが点灯して、Ｘボタンを強調表示する。ユーザ１０２が、強調表示されたＸボタンを押すなどして選択すると、仮想キャラクタ６１２は、仮想キャラクタ６１２がゲームコンテキスト６１０の別の仮想キャラクタ６１４によって撃たれるのを防ぐためにジャンプするようにユーザ１０２によって制御される。

【0107】

Ｘボタンの強調表示に加えて、またはその代替として、支援入力データ５０６は、「Ｘを押してください」などの通知６１８を表示して、ユーザ１０２にＸボタンを押して、ゲームコンテキスト６１０とインタラクションするように動機付けるための画面テキストデータなどの通知データを含む。支援入力データ５０６は、ＨＨＣ１０４のプロセッサに、ディスプレイデバイス６０２を制御して、ユーザ１０２にＸボタンを押すように指示する通知６１８を生成するように指示する。支援入力データ５０６を受け取ると、ＨＨＣ１０４のプロセッサは、支援入力データ５０６をＨＨＣ１０４のＧＰＵに送る。支援入力データ５０６を受け取ると、ＧＰＵは、ＨＨＣ１０４の表示画面を制御して、ディスプレイデバイス６０２の表示画面上に通知６１８を表示する。

【0108】

通知６１８を表示することに加えて、またはその代替として、及びＸボタンを強調表示することに加えて、またはその代替として、支援入力データ５０６は、ゲームコンテキスト６１０内でＸボタンを押すようにユーザ１０２を動機付けるために、「Ｘを押してください」などの音を生成するための音声データを含む。支援入力データ５０６は、ＨＨＣ１０４のプロセッサに、ＨＨＣ１０４のスピーカを制御して、ユーザ１０２にＸボタンを押すように指示する音を生成するように指示する。支援入力データ５０６を受け取ると、ＨＨＣ１０４のプロセッサは、制御信号を生成し、その制御信号をＨＨＣ１０４のオーディオドライバに送る。制御信号を受け取ると、オーディオドライバは、電流信号をオーディオ駆動システムに出力する。オーディオ駆動システムは、磁場を生成してスピーカの振動板を制御し、それによってユーザ１０２にＸボタンを押すよう動機付けるため「Ｘを押してください」などの音を出力する。

【0109】

通知６１８を表示することに加えて、またはその代替として、及びＸボタンを強調表示することに加えて、またはその代替として、及び通知６１８を表示することに加えて、またはその代替として、支援入力データ５０６は、ＨＨＣ１０４のプロセッサに、Ｘボタンを押すなど自動的に選択するためにＸボタンを制御するよう指示する。Ｘボタンを押すことを示す支援入力データ５０６を受信すると、ＨＨＣ１０４のプロセッサは、制御信号を一次ドライバに送る。制御信号を受け取ると、一次ドライバは、電流信号を生成し、その電流信号を一次駆動システムのコイルに送る。電流信号を受け取ると、一次駆動システムのコイルが磁場を生成する。磁場は、一次駆動システムの磁石の磁場と相互作用して、Ｘボタンを本体６０８に向かって下向きに押すなど制御する。

【0110】

同様に、支援入力データ５０６は、ユーザ１０２がゲームコンテキスト６２０とインタラクションしようとする前に、ＨＨＣ１０４によって受信される。支援入力データ５０６は、ＨＨＣ１０４のプロセッサに、左ジョイスティック６０２を動かすよう指示する。左ジョイスティック６０２の選択は、ユーザ１０２がゲームコンテキスト６２０を進めるのに役立つ。例えば、左ジョイスティック６０２を選択すると、ユーザアカウント１を介して獲得される仮想ポイントの数が増加する。別の例として、左ジョイスティック６０２を選択すると、仮想キャラクタ６１２がゲームコンテキスト６２０内で生き続けるのに役立って、仮想キャラクタ６１６がゲームコンテキスト６２２を先に進めるようにする。左ジョイスティック６０２を選択するよう指示する支援入力データ５０６を受信すると、ＨＨＣ１０４のプロセッサは、制御信号を第３のドライバに送る。制御信号を受け取ると、第３のドライバは、電流信号を生成し、その電流信号を第４のライトシステムに送る。電流信号を受け取ると、左ジョイスティック６０２に結合されている第３のライトシステムがオンになり、左ジョイスティック６０２を強調表示するように光を発する。ユーザ１０２が左ジョイスティック６０２を動かすと、仮想キャラクタ６１２は、仮想キャラクタ６１２がゲームコンテキスト６１６の仮想キャラクタ６１４によって撃たれるのを防ぐために、左に動くようユーザ１０２によって制御される。

【0111】

左ジョイスティック６０２の強調表示に加えて、またはその代替として、支援入力データ５０６は、「左スティック」などの通知６２３を表示して、ユーザ１０２に左ジョイスティック６０２を動かして、ゲームコンテキスト６２０とインタラクションするように動機付けるための画面テキストデータなどの通知データを含む。支援入力データ５０６は、ＨＨＣ１０４のプロセッサに、ディスプレイデバイス６０２を制御して、ユーザ１０２に左ジョイスティック６０２を押すように指示する通知６２３を生成するように指示する。支援入力データ５０６を受け取ると、ＨＨＣ１０４のプロセッサは、支援入力データ５０６をＨＨＣ１０４のＧＰＵに送る。支援入力データ５０６を受け取ると、ＧＰＵは、ＨＨＣ１０４の表示画面を制御して、表示画面上に通知６２３を表示する。

【0112】

また、支援入力データ５０６は、ユーザ１０２がゲームコンテキスト６２２とインタラクションしようとする前に、ＨＨＣ１０４によって受信される。支援入力データ５０６は、Ｒ１ボタンを押すなど選択するようにユーザ１０２に示すなど示唆するために、ＨＨＣ１０４のプロセッサにＲ１ボタンを強調表示するように指示する。Ｒ１ボタンを選択することを示す支援入力データ５０６を受信すると、ＨＨＣ１０４のプロセッサは、制御信号を第６のドライバに送る。制御信号を受け取ると、第６のドライバは、電流信号を生成し、その電流信号を第６のライトシステムに送る。電流信号を受け取ると、Ｒ１ボタンに結合された第６のライトシステムが、電圧源から電力を受け取るなどオンになって、Ｒ１ボタンを照らす。ユーザ１０２がＲ１ボタンを選択すると、仮想キャラクタ６１２は、ゲームコンテキスト６２２の仮想キャラクタ６１５をキルするために仮想キャラクタ６１４で仮想弾丸を発射するように、ユーザ１０２によって制御される。

【0113】

Ｒ１ボタンの強調表示に加えて、またはその代替として、支援入力データ５０６は、「Ｒ１を押してください」などの通知６２４を表示して、ユーザ１０２に、ゲームコンテキスト６２２内でＲ１ボタンを押すように動機付けるための画面テキストデータなどの通知データを含む。支援入力データ５０６は、ＨＨＣ１０４のプロセッサに、ディスプレイデバイス６０２を制御して、ユーザ１０２にＸボタンを押すように指示する通知６１８を生成するように指示する。支援入力データ５０６を受け取ると、ＨＨＣ１０４のプロセッサは、支援入力データ５０６をＨＨＣ１０４のＧＰＵに送る。支援入力データ５０６を受け取ると、ＧＰＵは、ＨＨＣ１０４の表示画面を制御して、表示画面上に通知６２４を表示する。

【0114】

通知６２４を表示することに加えて、またはその代わりに、支援入力データ５０６は、「Ｒ１を押してください」などの音を生成するための音声データを含んで、ユーザ１０２がＲ１ボタンを押してゲームコンテキスト６１０とインタラクションするように動機付ける。支援入力データ５０６は、ＨＨＣ１０４のプロセッサに、ＨＨＣ１０４のスピーカを制御して、ユーザ１０２にＲ１ボタンを押すように指示する音を生成するように指示する。支援入力データ５０６を受け取ると、ＨＨＣ１０４のプロセッサは、制御信号を生成し、その制御信号をＨＨＣ１０４のオーディオドライバに送る。制御信号を受け取ると、オーディオドライバは、電流信号をオーディオ駆動システムに出力する。オーディオ駆動システムは、磁場を生成してスピーカの振動板を制御し、それによってユーザ１０２にＲ１ボタンを押すよう動機付けるため「Ｒ１を押してください」などの音を出力する。

【0115】

Ｒ１ボタンを強調表示することに加えて、またはその代替として、及び通知６２４を表示することに加えて、またはその代替として、及びＲ１ボタンを押すようにユーザ１０２に示すために音を出力することに加えて、またはその代替として、支援入力データ５０６は、ＨＨＣ１０４のプロセッサに、Ｒ１ボタンを押すなど自動的に選択するためにＲ１ボタンを制御するよう指示する。Ｒ１ボタンを押すことを示す支援入力データ５０６を受信すると、ＨＨＣ１０４のプロセッサは、制御信号を四次ドライバに送る。制御信号を受け取ると、四次ドライバは、電流信号を生成し、その電流信号を四次駆動システムのコイルに送る。電流信号を受け取ると、四次駆動システムのコイルが磁場を生成する。磁場は、四次駆動システムの磁石の磁場と相互作用して、Ｒ１ボタンをＨＨＣ１０４の本体６０８に向かって下向きに押すなど制御する。

【0116】

ゲームコンテキスト６１０、６２０、及び６２４のうちの１つなどの現在のゲームコンテキストから生成された状態データ、現在のゲームコンテキスト中のユーザインタラクション、ならびに現在のゲームコンテキストとのユーザインタラクションに基づいて生成されたパフォーマンスメトリックは、状態データ４１８（図４）の一部になって、プロフィルモデル４１６を絶えずまたは継続的になど、動的に更新することに留意されたい。例えば、メタデータプロセッサ４０２は、状態データ４１８を解析して、ゲームコンテキスト６１０、６２０、及び６２４とのユーザインタラクションから、及びユーザインタラクションによって達成されるパフォーマンスメトリックから、ゲームコンテキスト６１０、６２０、及び６２４を区別する。そして、ゲームコンテキスト６１０、６２０、及び６２４、ゲームコンテキストとのユーザインタラクション、ならびにユーザインタラクションによって達成されるパフォーマンスメトリックは、ラベラ４０４～４０８によってラベル付けされ、次いで分類器４１０～４１４によって分類されて、プロフィルモデル４１６（図４）に分類を提供する。プロフィルモデル４１６は、その分類と、ラベルの１つ以上とに基づいて、予測指標４２６に追加する追加の予測指標を生成するか、または予測指標４２６を更新する。

【0117】

一実施形態では、ＨＭＤは、支援入力データ５０６に基づいて、ＨＨＣ１０４と同じように制御される。例えば、支援入力データ５０６に基づいて、ＨＭＤの右側を照明する、またはＨＭＤの左側を照明する、またはＨＭＤの上側を照明する、またはＨＭＤの下側を照明するなど、特定の領域を照明する。この例では、４つの側面のうちの１つの照明は、ユーザ１０２に対して、ＨＭＤ上に表示されるゲームコンテキストとインタラクションするために、４つの側面のうちの１つの方向を見るように指示する。

【0118】

実施形態では、ライト、または押下入力、または通知、またはそれらの組み合わせを介してユーザ１０２にフィードバックを提供することに加えて、またはその代わりに、触覚フィードバックデータをＨＨＣ１０４の１つ以上のボタンに提供することによって、触覚フィードバックがユーザ１０２に提供される。

【0119】

一実施形態では、本明細書に記載の実施形態は１つ以上のゲームに適用されるが、実施形態は、メタバースなどの１つ以上のインタラクティブ空間のマルチメディアコンテキストにも同様に適用される。

【0120】

図７は、本開示の様々な実施形態の態様を実行するために使用することができる例示的なデバイス７００のコンポーネントを示す。このブロック図は、本開示の実施形態を実施するのに好適なパーソナルコンピュータ、ビデオゲームコンソール、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、または他のデジタルデバイスを組み込むことができる、またはこれらであり得る、デバイス７００を示す。デバイス７００は、ソフトウェアアプリケーション及び任意選択でオペレーティングシステムを実行するための中央処理装置（ＣＰＵ）７０２を含む。ＣＰＵ７０２は、１つ以上の同種または異種処理コアを含む。例えば、ＣＰＵ７０２は、１つ以上の処理コアを有する１つ以上の汎用マイクロプロセッサである。さらなる実施形態は、クエリの解釈、文脈的に関連するリソースの識別、及び文脈的に関連するリソースのビデオゲーム内での即時実施及びレンダリングなど、高並列及び計算集約的なアプリケーションに特に適合したマイクロプロセッサアーキテクチャを有する１つ以上のＣＰＵを使用して、実施することができる。デバイス７００は、ゲームセグメント（例えば、ゲームコンソール）をプレイするプレーヤにローカライズされたもの、またはプレーヤからリモートであるもの（例えば、バックエンドサーバプロセッサ）、またはクライアントへのゲームプレイのリモートストリーミングのためにゲームクラウドシステムで仮想化を使用する多くのサーバの１つであってもよい。

【0121】

メモリ７０４は、ＣＰＵ７０２によって使用されるアプリケーション及びデータを記憶する。ストレージ７０６は、アプリケーション及びデータに不揮発性ストレージ及び他のコンピュータ可読媒体を提供し、固定ディスクドライブ、取り外し可能ディスクドライブ、フラッシュメモリデバイス、コンパクトディスクＲＯＭ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスクＲＯＭ（ＤＶＤ－ＲＯＭ）、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）、高精細ＤＶＤ（ＨＤ－ＤＶＤ）、または他の光学記憶デバイス、ならびに信号伝送及び記憶媒体を含んでもよい。ユーザ入力デバイス７０８は、１人または複数のユーザからのユーザ入力をデバイス７００に通信する。ユーザ入力デバイス７０８の例には、キーボード、マウス、ジョイスティック、タッチパッド、タッチスクリーン、静止画またはビデオレコーダ／カメラ、ジェスチャを認識する追跡デバイス、及び／またはマイクロフォンが含まれる。ネットワークインタフェース７１４は、デバイス７００が電子通信ネットワークを介して他のコンピュータシステムと通信することを可能にし、ローカルエリアネットワーク、及びインターネットなどのワイドエリアネットワークにわたる有線または無線通信を含んでもよい。オーディオプロセッサ７１２は、ＣＰＵ７０２、メモリ７０４、及び／またはデータストレージ７０６によって提供される命令及び／またはデータから、アナログまたはデジタル音声出力を生成するように適合される。ＣＰＵ７０２、メモリ７０４、データストレージ７０６、ユーザ入力デバイス７０８、ネットワークインタフェース７１０、及びオーディオプロセッサ７１２を含むデバイス７００のコンポーネントは、データバス７２２を介して接続される。

【0122】

グラフィックサブシステム７２０はさらに、データバス７２２及びデバイス７００のコンポーネントと接続される。グラフィックサブシステム７２０は、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）７１６及びグラフィックスメモリ７１８を含む。グラフィックスメモリ７１８は、出力画像の各画素の画素データを格納するために使用される表示メモリ（例えばフレームバッファ）を含む。グラフィックスメモリ７１８は、ＧＰＵ７１６と同一のデバイスに統合されてもよく、ＧＰＵ７１６と別個のデバイスとして接続されてもよく、及び／またはメモリ７０４内で実装されてもよい。画素データは、ＣＰＵ７０２からグラフィックスメモリ７１８に直接提供されてもよい。代わりに、ＣＰＵ７０２は、所望の出力画像を定義するデータ及び／または命令をＧＰＵ７１６に提供し、ＧＰＵ７１６は、そこから１つ以上の出力画像の画素データを生成する。所望の出力画像を定義するデータ及び／または命令は、メモリ７０４及び／またはグラフィックスメモリ７１８に記憶されてもよい。１つの実施形態では、ＧＰＵ７１６は、シーンに対するジオメトリ、照明、シェーディング、テクスチャリング、動き、及び／またはカメラパラメータを定義する命令及びデータから、出力画像の画素データを生成する３次元（３Ｄ）レンダリング機能を含む。ＧＰＵ７１６は、シェーダプログラムを実行することが可能な１つ以上のプログラマブル実行ユニットをさらに含むことができる。

【0123】

グラフィックスサブシステム７１４は、グラフィックスメモリ７１８から画像の画素データを定期的に出力して、ディスプレイデバイス７１０に表示させる。ディスプレイデバイス７１０は、陰極線管（ＣＲＴ）ディスプレイ、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、プラズマディスプレイ、及び有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）ディスプレイを含む、デバイス７００からの信号に応答して視覚情報を表示できる任意のデバイスとすることができる。デバイス７００は、ディスプレイデバイス７１０に、例えば、アナログ信号またはデジタル信号を提供することができる。

【0124】

現在の実施形態のゲームへのアクセス提供など、広範囲な地域にわたり配信されるアクセスサービスは、多くの場合、クラウドコンピューティングを使用することに留意されたい。クラウドコンピューティングとは、動的にスケーラブルで多くの場合仮想化されたリソースがインターネットを介したサービスとして提供されるコンピューティング様式である。ユーザは、ユーザをサポートする「クラウド」の技術的インフラストラクチャのエキスパートである必要はない。クラウドコンピューティングは、サービスとしてのインフラストラクチャ（ＩａａＳ）、サービスとしてのプラットフォーム（ＰａａＳ）、サービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）などの異なるサービスに分類することができる。クラウドコンピューティングサービスは、多くの場合、ビデオゲームなどの共通のアプリケーションを、ウェブブラウザからアクセスするオンラインで提供するが、ソフトウェア及びデータは、クラウド内のサーバに記憶される。クラウドという用語は、コンピュータネットワーク図におけるインターネットの描かれ方に基づいたインターネットの隠喩として使用され、複雑なインフラストラクチャを隠し持つことの抽象的概念である。

【0125】

ゲームサーバは、いくつかの実施形態では、ビデオゲームプレーヤのための持続的情報プラットフォームの動作を実行するために使用され得る。インターネット上でプレイされる大抵のビデオゲームは、ゲームサーバへの接続を介して動作する。通常、ゲームは、プレーヤからデータを収集し、収集したデータを他のプレーヤに配信する専用サーバアプリケーションを使用する。他の実施形態では、ビデオゲームは、分散型ゲームエンジンによって実行されてよい。これらの実施形態では、分散型ゲームエンジンは、複数の処理エンティティ（ＰＥ）上で実行されてよく、その結果、各ＰＥは、ビデオゲームが実行される所与のゲームエンジンの機能セグメントを実行する。各処理エンティティは、ゲームエンジンからは単なる計算ノードと見なされる。ゲームエンジンは通常、機能的に多様な一連の操作を行って、ユーザが体験する追加のサービスと共にビデオゲームアプリケーションを実行する。例えば、ゲームエンジンは、ゲームロジックを実装し、ゲーム計算、物理的過程、ジオメトリ変換、レンダリング、照明、シェーディング、オーディオ、及び追加のゲーム内またはゲーム関連サービスを実行する。追加のサービスには、例えば、メッセージング、ソーシャルユーティリティ、オーディオ通信、ゲームプレイ再生機能、ヘルプ機能などが含まれてよい。ゲームエンジンは、特定のサーバのハイパーバイザによって仮想化されたオペレーティングシステム上で実行されてよいが、他の実施形態では、ゲームエンジン自体が複数の処理エンティティに分散され、各エンティティはデータセンタの異なるサーバユニットに常駐してよい。

【0126】

この実施形態によると、動作の実行のために各処理エンティティは、各ゲームエンジンセグメントのニーズに応じて、サーバユニット、仮想マシン、またはコンテナであってよい。例えば、ゲームエンジンセグメントがカメラの変換を担当する場合、比較的単純な数学演算（例えば、行列変換）を多数行うことになるので、その特定のゲームエンジンセグメントは、ＧＰＵに関連付けられた仮想マシンと共にプロビジョニングされてよい。より少ないがより複雑な操作を必要とする他のゲームエンジンセグメントは、１つ以上のより高出力のＣＰＵに関連付けられた処理エンティティと共にプロビジョニングされてよい。

【0127】

ゲームエンジンを分散することにより、ゲームエンジンは、物理サーバユニットの能力に拘束されない弾力性のある計算特性を備える。代わりに、ゲームエンジンは、必要に応じて、ビデオゲームの要求を満たすためにより多いまたは少ない計算ノードと共にプロビジョニングされる。ビデオゲーム及びビデオゲームプレーヤの観点からは、複数の計算ノードに分散されているゲームエンジンは、ゲームエンジンマネージャまたはスーパーバイザがワークロードを分散し、結果をシームレスに統合して、エンドユーザにビデオゲーム出力構成要素を提供するので、単一の処理エンティティで実行される非分散ゲームエンジンと区別できない。

【0128】

ユーザは、少なくともＣＰＵ、ディスプレイ及び入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェースを含む、クライアントデバイスを使用してリモートサービスにアクセスする。クライアントデバイスは、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、携帯電話、ネットブック、携帯情報端末（ＰＤＡ）などであることができる。一実施形態では、ゲームサーバ上で実行するネットワークは、クライアントによって使用されるデバイスの種類を認識し、採用する通信方法を調整する。別の事例では、クライアントデバイスは、ＨＴＭＬなどの標準的な通信方法を使用して、インターネットを介してゲームサーバ上のアプリケーションにアクセスする。所与のビデオゲームまたはゲームアプリケーションは、特定のプラットフォーム及び特定の関連コントローラデバイス用に開発され得ることを、理解されたい。しかしながら、本明細書に提示されるようなゲームクラウドシステムを介してこのようなゲームを利用可能にするときに、ユーザは、異なるコントローラデバイスによってビデオゲームにアクセスすることができる。例えば、ゲームは、ゲームコンソール及びその関連したコントローラのために開発されている可能性があるが、ユーザは、キーボード及びマウスを利用するパーソナルコンピュータからゲームのクラウドベースのバージョンにアクセスすることができる。このようなシナリオにおいて、入力パラメータ構成は、ユーザの利用可能なコントローラデバイス（この事例において、キーボード及びマウス）により生成されることが可能である入力から、ビデオゲームの実行のために許容可能である入力へのマッピングを定義することが可能である。

【0129】

別の実施例では、ユーザは、タブレットコンピューティングデバイス、タッチスクリーンスマートフォン、または他のタッチスクリーン駆動デバイスを介して、クラウドゲームシステムにアクセスし得る。この場合、クライアントデバイス及びコントローラデバイスは、同じデバイス内に一緒に統合され、検出されたタッチスクリーン入力／ジェスチャにより入力が提供される。このようなデバイスについて、入力パラメータ構成は、ビデオゲームについてのゲーム入力に対応する特定のタッチスクリーン入力を定義することができる。例えば、ボタン、指向性パッド、または他のタイプの入力素子は、ビデオゲームの実行中に表示され、またはオーバレイされ、ユーザがゲーム入力を生成するためにタッチすることが可能であるタッチスクリーン上の位置を示すことができる。特定の向きにおけるスワイプなどのジェスチャ、または特定のタッチモーションもゲーム入力として検出されることができる。一実施形態では、タッチスクリーン上での制御操作にユーザを慣れさせるために、例えばビデオゲームのゲームプレイを始める前に、タッチスクリーンを介してゲームプレイに入力する方法を示すチュートリアルが、ユーザに提供され得る。

【0130】

いくつかの実施形態では、クライアントデバイスは、コントローラデバイスについての接続ポイントとして機能する。すなわち、コントローラデバイスは、無線接続または有線接続を介してクライアントデバイスと通信し、コントローラデバイスからクライアントデバイスへ入力を送信する。次に、クライアントデバイスは、これらの入力を処理して、その後入力データを、ネットワーク（例えばルータなどのローカルネットワークデバイスを介してアクセスされるネットワーク）を介して、クラウドゲームサーバへ送信し得る。しかしながら、他の実施形態において、コントローラ自体は、ネットワークを介してクラウドゲームサーバへ直接に入力を通信する能力を有し、これらのような入力を最初にクライアントデバイスを通して通信する必要がなく、ネットワーク化されたデバイスであることが可能である。例えば、コントローラは、ローカルネットワークデバイス（前述のルータなど）に接続して、クラウドゲームサーバとデータを送受信し得る。したがって、クライアントデバイスは、クラウドベースのビデオゲームからビデオ出力を受信し、それをローカルディスプレイにレンダリングすることを必要とされたままであることができながら、入力レイテンシは、コントローラがクラウドゲームサーバへネットワーク経由で直接に入力を送信することを可能にし、クライアントデバイスをバイパスすることにより減少することが可能である。

【0131】

１つの実施形態において、ネットワーク化されたコントローラ及びクライアントデバイスは、特定のタイプの入力をコントローラからクラウドゲームサーバへ直接に、また他のタイプの入力をクライアントデバイスを介して送信するように構成されることが可能である。例えば、コントローラ自体は別として、任意の追加のハードウェアまたは処理に依存しない検出による入力は、クライアントデバイスをバイパスして、ネットワークを介して直接コントローラからクラウドゲームサーバへ送信することができる。これらのような入力は、ボタン入力、ジョイスティック入力、埋め込み型動き検出入力（例えば、加速度計、磁力計、ジャイロスコープ）などを含むことができる。しかしながら、追加のハードウェアを利用する、またはクライアントデバイスによる処理を必要とする入力は、クライアントデバイスによりクラウドゲームサーバへ送信されることが可能である。これらは、クラウドゲームサーバへ送信する前に、クライアントデバイスにより処理されることができるゲーム環境から捕捉されたビデオまたは音声を含むことができる。加えて、コントローラの動き検出ハードウェアからの入力は、捕捉されたビデオと併せてクライアントデバイスにより処理され、コントローラの位置及び動きを検出することができ、その後、クライアントデバイスによりクラウドゲームサーバへ通信される。様々な実施形態によるコントローラデバイスはまた、クライアントデバイスから、または直接クラウドゲームサーバから、データ（例えばフィードバックデータ）を受信し得ることを理解されたい。

【0132】

一実施形態では、ＨＭＤを介して仮想環境を使用して、様々な技術例を実施することができる。ＨＭＤは、仮想現実（ＶＲ）ヘッドセットと呼ばれることもある。本明細書で使用するとき、「仮想現実」（ＶＲ）という用語は、一般に、仮想空間またはメタバースにいる感覚をユーザに提供するために、ＨＭＤの（ユーザによって制御される）動きにリアルタイムで応答するように、ＨＭＤ（またはＶＲヘッドセット）を通して、仮想空間を視聴することを含む、仮想空間／仮想環境とのユーザインタラクションのことをいう。例えば、ユーザは、所与の方向を向いているときに仮想空間の３次元（３Ｄ）表示を見ることができ、ユーザが側方を向き、それによってＨＭＤの向きを同じように変えると、仮想空間のその側方の表示がＨＭＤ上にレンダリングされる。ＨＭＤは、眼鏡、ゴーグル、またはヘルメットと同じようにして装着することができ、ビデオゲームまたは他のメタバースコンテンツをユーザに表示するように構成されている。ＨＭＤは、ユーザの目に近接して、表示機構を提供することにより、ユーザに非常に没入感のある体験をもたらし得る。したがって、ＨＭＤは、ユーザの視野の大部分、または全体さえも占める表示領域をユーザの目のそれぞれに提供することができ、３次元的な奥行き及び遠近感を伴う視聴を提供することもできる。

【0133】

一実施形態では、ＨＭＤは、ユーザがＶＲシーンとインタラクションしている間にユーザの目の画像をキャプチャするように構成された視線追跡カメラを含むことができる。視線追跡カメラ（複数可）によってキャプチャされた視線情報は、ユーザの視線方向、及びユーザが注目している、またはインタラクションすることに関心があるＶＲシーン内の特定の仮想オブジェクト及びコンテンツアイテムに関連する情報を含むことができる。したがって、ユーザの視線方向に基づいて、システムは、ユーザがインタラクションし、関わることに関心を持っている場合に、ユーザにとって潜在的な焦点となる可能性がある特定の仮想オブジェクト及びコンテンツアイテム、例えば、ゲームキャラクタ、ゲームオブジェクト、ゲームアイテムなどを検出することができる。

【0134】

いくつかの実施形態では、ＨＭＤは、ユーザの体の動きなどのユーザの実世界空間の画像、及び実世界空間に配置され得る任意の実世界オブジェクトの画像をキャプチャするように構成された、外向きのカメラ（複数可）を含んでもよい。いくつかの実施形態では、外向きのカメラによってキャプチャされた画像を分析して、ＨＭＤに対する実世界オブジェクトの位置／向きを判定することができる。ＨＭＤの既知の位置／向きを用いて、実世界のオブジェクト、及びユーザのジェスチャ及び動きからの慣性センサデータを、ユーザがＶＲシーンとインタラクションしている間、継続的に監視及び追跡することができる。例えば、ゲーム内のシーンとインタラクションしている間、ユーザは、シーン内の特定のコンテンツアイテムを指さしたり、その方向に歩いたりするなど、様々なジェスチャを行い得る。一実施形態では、ジェスチャをシステムによって追跡及び処理して、ゲームシーン内の特定のコンテンツアイテムとのインタラクションの予測を生成することがある。いくつかの実施形態では、機械学習を使用して、上記の予測を促進または支援してもよい。

【0135】

ＨＭＤ使用中に、様々な種類の片手用コントローラ、及び両手用コントローラを使用してもよい。ある実施態様では、コントローラに含まれるライトを追跡することによって、またはコントローラに関連する形状、センサ、及び慣性データを追跡することによって、コントローラ自体を追跡することができる。これらの各種のコントローラ、または実行されて１つ以上のカメラで取り込まれる単純な手のジェスチャさえも使用することによって、ＨＭＤ上にレンダリングされた仮想現実環境またはメタバースをインタフェースすること、制御すること、操作すること、この仮想現実環境またはメタバースとインタラクトすること、及びこの仮想現実環境またはメタバースに参加することが可能になる。場合によっては、ＨＭＤをネットワーク経由でクラウドコンピューティング及びゲームシステムにワイヤレスで接続できる。一実施形態では、クラウドコンピューティング及びゲームシステムは、ユーザがプレイしているビデオゲームを維持し、実行する。いくつかの実施形態では、クラウドコンピューティング及びゲームシステムは、ネットワークを介してＨＭＤ及びインタフェースオブジェクトから入力を受信するように構成される。クラウドコンピューティング及びゲームシステムは、実行中のビデオゲームのゲーム状態に影響を与えるように入力を処理するように構成される。実行中のビデオゲームからのビデオデータ、音声データ、及び触覚フィードバックデータなどの出力は、ＨＭＤ及びインタフェースオブジェクトに送信される。他の実施態様では、ＨＭＤは、セルラネットワークなどの代替メカニズムまたはチャネルを介してワイヤレスでクラウドコンピューティング及びゲームシステムと通信することができる。

【0136】

さらに、本開示の実施態様は、ヘッドマウントディスプレイに関して記載され得るが、他の実施態様では、本実施態様に従って、ビデオをレンダリングし、及び／またはインタラクティブなシーンまたは仮想環境の表示を提供するように構成され得る、ポータブルデバイス画面（例えば、タブレット、スマートフォン、ラップトップなど）または他の任意のタイプのディスプレイを含むがこれに限定されない、非ヘッドマウントディスプレイを代わりに使ってもよいことが理解されよう。当然のことながら、本明細書で規定した種々の実施形態を、本明細書で開示した種々の特徴を用いて具体的な実施に結合するかまたは組み立ててもよい。したがって、提供される例は、可能な例の一部にすぎず、様々な要素を組み合わせることでより多くの実施態様を規定することが可能な様々な実施態様に制限を加えるものではない。ある例では、ある実施態様は、開示されたまたは同等の実施態様の趣旨から逸脱することなく、より少ない要素を含んでもよい。

【0137】

本開示の実施形態は、ハンドヘルドデバイス、マイクロプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースまたはプログラマブル民生用エレクトロニクス、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータなどを含む種々のコンピュータシステム構成によって実施してもよい。本開示の実施形態はまた、有線ベースネットワークまたは無線ネットワークを介してリンクされる遠隔処理デバイスによりタスクが行われる分散コンピューティング環境においても、実施することができる。

【0138】

方法の操作は特定の順序で記載したが、修正されたゲーム状態を生成するためのテレメトリ及びゲーム状態データの処理が所望の方法で実行される限り、操作間に他のハウスキーピング操作が実行されてもよく、または操作がわずかに異なる時間に起こるように調整されてもよく、またはシステム内に操作を分散することで、処理に関連する様々な間隔で処理操作が起こることを可能にしてもよいことを、理解されたい。

【0139】

１つ以上の実施形態は、コンピュータ可読媒体上のコンピュータ可読コードとして作ることもできる。コンピュータ可読媒体は、データを記憶することができる任意のデータ記憶装置とすることができる。データはその後にコンピュータシステムによって読み取ることができる。コンピュータ可読媒体の例は、ハードドライブ、ネットワーク接続ストレージ（ＮＡＳ）、読み出し専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ、磁気テープ、並びに他の光学及び非光学データ記憶装置を含む。コンピュータ可読媒体には、コンピュータ可読コードが分散方式で格納され実行されるように、ネットワーク接続されたコンピュータシステムにわたり分散されたコンピュータ可読有形媒体が含まれ得る。

【0140】

一実施形態では、ビデオゲームは、ゲーム機、パーソナルコンピュータ、またはサーバ上でローカルに実行される。場合によっては、ビデオゲームはデータセンタの１つ以上のサーバによって実行される。ビデオゲームが実行されるとき、ビデオゲームのいくつかのインスタンスは、ビデオゲームのシミュレーションであり得る。例えば、ビデオゲームは、ビデオゲームのシミュレーションを生成する環境またはサーバによって実行され得る。シミュレーションは、いくつかの実施形態では、ビデオゲームのインスタンスである。他の実施形態では、シミュレーションはエミュレータによって生成されてもよい。いずれの場合でも、ビデオゲームがシミュレーションとして表現されている場合、そのシミュレーションは、ユーザ入力によってインタラクティブにストリーミング、実行、及び／または制御できるインタラクティブコンテンツをレンダリングするために実行することができる。

【0141】

様々な実施形態において、本明細書に記載されるいくつかの実施形態の１つ以上の特徴は、本明細書に記載される残りの実施形態の１つ以上の１つ以上の特徴と組み合わされることに留意されたい。

【0142】

前述の実施形態は、理解を明確にするためにある程度詳細に説明されたが、添付の特許請求の範囲内で特定の変更及び修正を実施できることは明らかであろう。従って、本実施形態は、限定ではなく例示としてみなされるべきであり、本実施形態は、本明細書に記載される詳細に限定されるべきではなく、添付の特許請求の範囲及び均等物の中で変更されてもよい。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】