特許 7589388 プログラム、及び、システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-11-15

(45)【発行日】2024-11-25

(54)【発明の名称】プログラム、及び、システム

(51)【国際特許分類】

   A63F 13/53 20140101AFI20241118BHJP

   A63F 13/79 20140101ALI20241118BHJP

   A63F 13/67 20140101ALI20241118BHJP

   A63F 13/49 20140101ALI20241118BHJP

【ＦＩ】

A63F13/53

A63F13/79

A63F13/67

A63F13/49

【請求項の数】 2

(21)【出願番号】P 2024109509

(22)【出願日】2024-07-08

(62)【分割の表示】P 2023128733の分割

【原出願日】2023-08-07

【審査請求日】2024-07-08

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】509070463

【氏名又は名称】株式会社コロプラ

(74)【代理人】

【識別番号】110000442

【氏名又は名称】弁理士法人武和国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】古山 恵介

【審査官】岸 智史

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２３－０５８３４５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２１－１３５９４５（ＪＰ，Ａ）

【文献】ツイートから『DARK SOULS』アイテム説明風文章を生成するbotが登場―ゲムスパはどんな感じに？，GameSpark [online]，2022年01月27日，［2023年12月21日検索］，<https://www.gamespark.jp/article/2022/01/27/115426.html>

【文献】GPT-4にChatGPTをゲーム開発に応用する良いアイデアを100個聞いてみた話，note [online]，2023年04月13日，［2023年12月21日検索］，<https://note.com/miya19/n/nf3b9b6c4c831>

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ６３Ｆ ９／２４、１３／００－１３／９８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピュータを、
ユーザによって操作されるキャラクタの仮想空間内での行動を示すデータをログデータとして記憶可能な記憶手段と、
前記キャラクタが前記仮想空間内で所定のオブジェクトを入手した場合に、少なくとも前記ログデータを含む学習データに基づいて学習した学習済みモデルに、前記所定のオブジェクトの入手に係る未知のログデータを入力することで、前記ユーザが参照可能な情報であって、前記オブジェクトに関連する説明、又は、前記オブジェクトの入手過程に関する特別情報を出力する出力手段として機能させ、
前記出力手段は、
前記所定のオブジェクトの入手態様が、通常とは異なる特徴的な要素に基づく特殊態様であった場合に、前記特徴的な要素を含んだ形で前記特別情報を出力する
プログラム。

【請求項2】

ユーザによって操作されるキャラクタの仮想空間内での行動を示すデータをログデータとして記憶可能な記憶手段と、
前記キャラクタが前記仮想空間内で所定のオブジェクトを入手した場合に、少なくとも前記ログデータを含む学習データに基づいて学習した学習済みモデルに、前記所定のオブジェクトの入手に係る未知のログデータを入力することで、前記ユーザが参照可能な情報であって、前記オブジェクトに関連する説明、又は、前記オブジェクトの入手過程に関する特別情報を出力する出力手段と、
を備え、
前記出力手段は、
前記所定のオブジェクトの入手態様が、通常とは異なる特徴的な要素に基づく特殊態様であった場合に、前記特徴的な要素を含んだ形で前記特別情報を出力する
システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、プログラム、及び、システムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、ゲームにおいて、ユーザがセーブを行う技術が知られている。また、セーブによって生成されるセーブデータに対し、ユーザは、任意のテキスト情報（「メモ情報」という。）を対応付けて入力する。このようにして、複数のセーブデータの管理を容易にする技術が知られている（例えば、特許文献１等である）。

【0003】

また、ゲームにおいて、プレイヤの入力に基づき、第１のキャラクタが生成される。次に、第１のキャラクタとは別にゲームに登場させる第２のキャラクタもプレイヤが事前に設定する。そして、第２のキャラクタに関する設定に基づき、ゲームのストーリー展開を変化させる技術が知られている（例えば、特許文献２等である）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０２２－１８８８６２号公報

【文献】特開２０２２－１８４６５６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、上記の技術は、ゲームにおいてアイテム等のオブジェクトを取得した場合に、ユーザにとって魅力的な出力ができない。

【0006】

本発明は、ゲームにおいてアイテム等のオブジェクトを取得した場合に、ユーザにとって魅力的な出力を行うことを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明は、前記課題を解決するため、プログラムは、
コンピュータを、
ユーザによって操作されるキャラクタの仮想空間内での行動を示すデータをログデータとして記憶可能な記憶手段と、
前記キャラクタが前記仮想空間内で所定のオブジェクトを入手した場合に、少なくとも前記ログデータを含む学習データに基づいて学習した学習済みモデルに、前記所定のオブジェクトの入手に係る未知のログデータを入力することで、前記所定のオブジェクトに関する特別情報を出力する出力手段として機能させ、
前記出力手段は、
前記所定のオブジェクトの入手態様が、通常とは異なる特徴的な要素に基づく特殊態様であった場合に、前記特徴的な要素を含んだ形で前記特別情報を出力する
プログラムである。

【発明の効果】

【0008】

本発明によれば、ゲームにおいてアイテム等のオブジェクトを取得した場合に、ユーザにとって魅力的な出力を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】本実施形態に係るシステム構成例を示す図である。

【図2】事前処理例を示す図である。

【図3】実行処理例を示す図である。

【図4】ＡＩの学習、及び、実行の全体処理例を示す図である。

【図5】情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。

【図6】ＡＩの構成例を示すネットワーク図である。

【図7】第１例における入力例を示す図である。

【図8】動画例を示す図である。

【図9】プロフィール例を示す図である。

【図10】出力データの第１例を示す図である。

【図11】出力データの第２例を示す図である。

【図12】出力データの第３例を示す図である。

【図13】全体処理例を示す図である。

【図14】機能構成例を示す図である。

【図15】補助装置を用いる構成例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、実施形態を図面に基づいて説明する。

【0011】

［システム構成例］
図１は、本実施形態に係るシステム構成例を示す図である。例えば、図１に示すように、システム１は、ユーザ端末２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ（以下、これらを総称して、「ユーザ端末２０」と表記することがある。）と、サーバ１１とを主に備える。

【0012】

以下、サーバ１１を管理する者を「管理者５」という。また、ユーザ端末２０Ａ、２０Ｂ、及び、２０Ｃを操作するそれぞれの者を「ユーザ４Ａ」、「ユーザ４Ｂ」、「ユーザ４Ｃ」（以下、これらを総称して、「ユーザ４」と表記することがある。）という。

【0013】

管理者５は、システム１による情報処理サービスを運営する役割の者である。一方で、ユーザ４は、システム１による情報処理サービスを利用する者である。また、管理者５、及び、ユーザ４は、管理装置の例であるサーバ１１、又は、ユーザ端末２０のどちらの情報処理装置を操作するかが異なる。以下、ユーザ４がゲームのプレイヤとなり、管理者５がゲーム、及び、サーバ１１を管理する。

【0014】

なお、図１に示す例は、ユーザ端末２０が３つ、かつ、サーバ１１が１つの例であるが、サーバ１１の台数、ユーザ端末２０の台数、管理者５の人数、及び、ユーザ４の人数は問わない。

【0015】

サーバ１１、及び、ユーザ端末２０は、通信ネットワーク２を介して相互通信可能に接続する。例えば、通信ネットワーク２は、インターネット、移動体通信システム（例えば、４Ｇ（４ｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ、第４世代移動通信規格）、又は、５Ｇ（５ｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ、第５世代移動通信規格）等による公衆回線である。）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）等の無線ネットワーク、又は、これらの組み合わせである。

【0016】

ユーザ端末２０は、サーバ１１からゲームをプレイするためのプログラム（以下、「ゲームプログラム」という。）をダウンロード、又は、サーバ１１にアクセスしてゲームサービスを提供する。なお、ゲームをプレイする上でサーバ１１と通信がなくともよい。すなわち、ユーザ端末２０は、プログラムをダウンロード、又は、メディアからインストールしてゲームをプレイする環境を構築してもよい。

【0017】

［ＡＩ（人工知能、Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）の学習、及び、実行の例］
以下、ＡＩは、「事前処理」によって学習する。学習段階、すなわち、「事前処理」におけるＡＩを「学習モデルＡ１」という。そして、学習モデルＡ１は、ある程度、学習が進むと、「学習済みモデルＡ２」となる。以下、学習済みモデルＡ２を用いて出力処理を実行する実行段階を「実行処理」とする。

【0018】

「事前処理」は、「実行処理」より前に行われる。ただし、「実行処理」をする上で引き続き「事前処理」、すなわち、学習済みモデルＡ２が学習を行ってもよい。

【0019】

［事前処理例］
図２は、事前処理例を示す図である。例えば、事前処理は、サーバ１１で行われる。

【0020】

学習モデルＡ１は、学習データＤ１を入力して学習を行う。すなわち、学習モデルＡ１は、所謂「教師あり」の学習を行う。

【0021】

学習データＤ１は、既知のログデータ等を含み、このログデータに対する「正解」が対応付けされたデータである。具体的には、学習データＤ１は、第１１データＤ１１、第１２データＤ１２、第１３データＤ１３・・・のように、ゲームのプレイ結果、及び、プレイ過程を示すログデータ（第１１データＤ１１、第１２データＤ１２、及び、第１３データＤ１３等の複数のデータをまとめたデータ群の場合を含む。以下単に「ログデータ」という。）と、正解データＤ２０を含む。

【0022】

学習モデルＡ１は、学習データＤ１の入力に基づき、ログデータの入力に対し、正解データＤ２０の出力をする対応関係を学習する。

【0023】

なお、ログデータの詳細は、後述する。

【0024】

更に、学習モデルＡ１は、ビッグデータＤ４で学習するのが望ましい。例えば、ビッグデータＤ４は、インターネット上のデータ等である。ただし、ビッグデータＤ４は、管理者５等が入力するデータでもよい。

【0025】

［実行処理例］
図３は、実行処理例を示す図である。例えば、実行処理は、ユーザ端末２０、又は、ユーザ端末２０とサーバ１１が協働して行う。

【0026】

学習済みモデルＡ２は、事前処理による学習によって学習モデルＡ１が学習した状態である。すなわち、図２に示す事前処理が実行されると、学習済みモデルＡ２が生成される。このように、ビッグデータＤ４を学習データとして学習した学習済みモデルＡ２は、所謂「生成ＡＩ」である。

【0027】

学習済みモデルＡ２は、入力データＤ２が入力されると、入力データＤ２に対して、出力データＤ３を生成する。

【0028】

入力データＤ２は、未知のログデータ、すなわち、ログデータに対する「正解」が入力の時点では不明なデータである。具体的には、入力データＤ２は、第２１データＤ２１、第２２データＤ２２、第２３データＤ２３、・・・のように、ゲームのプレイ結果、及び、プレイ過程を示す未知のログデータ（第２１データＤ２１、第２２データＤ２２、及び、第２３データＤ２３等の複数のデータをまとめたデータ群の場合を含む。）を含む。例えば、入力データＤ２は、学習データＤ１と同じ種類のデータで構成される。

【0029】

出力データＤ３が生成されると、出力データＤ３は、例えば、ユーザ端末２０に送信される。その後、ユーザ端末２０は、出力データＤ３に基づき、ユーザ４に対して出力画面等を出力する。

【0030】

出力データＤ３、及び、出力データＤ３に基づく出力の詳細は後述する。

【0031】

図４は、ＡＩの学習、及び、実行の全体処理例を示す図である。図２に示す事前処理、及び、図３に示す実行処理の関係は、図４に示すような関係となる。

【0032】

なお、事前処理、及び、実行処理を図に例示するような連続する順序で実行しなくともよい。したがって、事前処理によって準備を行う期間と、その後、実行処理を行う期間を連続させることは必須ではない。ゆえに、実行処理は、学習済みモデルＡ２を一旦作成した後であれば、事前処理から時間が経過した後に実行処理を行うようにしてもよい。また、学習済みモデルＡ２が一度生成された後であれば、学習済みモデルＡ２を転用して実行処理が行われてもよい。

【0033】

学習処理と実行処理では、学習データＤ１と入力データＤ２が異なる。また、ＡＩは、学習段階では、学習モデルＡ１であったのが、ある程度学習が進むと、学習済みモデルＡ２となる。

【0034】

学習データＤ１に含まれる第１１データＤ１１と、入力データＤ２に含まれる第２１データＤ２１（以下、第１２データＤ１２と第２２データＤ２２等も同様の関係である。）は、同じデータ種類である。すなわち、第１１データＤ１１と第２１データＤ２１は、どちらもログデータである。

【0035】

学習データＤ１は、既知データであるのに対し、入力データＤ２が未知データとなる。具体的には、学習データＤ１は、正解データＤ２０を含むのに対し、入力データＤ２は、正解データＤ２０を含まない。したがって、学習データＤ１は、ログデータと正解データＤ２０の関係が既知である。

【0036】

一方で、入力データＤ２には、正解データＤ２０が含まれず、入力データＤ２に対する「正解」が未知である。そして、学習済みモデルＡ２は、事前処理で学習した学習データＤ１と正解データＤ２０の相関関係に基づき、入力データＤ２に対して出力データＤ３を生成する。

【0037】

実行処理は、その一部をテーブル等を用いた処理に代替してもよい。このように、テーブル等を用いる処理（所謂ルールベースによる処理である。）における事前処理は、テーブル（ルックアップテーブル（Ｌｏｏｋ Ｕｐ Ｔａｂｌｅ、ＬＵＴ）等ともいう。）、又は、数式等を入力する準備を行う処理である。

【0038】

［情報処理装置のハードウェア構成例］
図５は、情報処理装置のハードウェア構成図である。情報処理装置は、サーバ１１、及び、ユーザ端末２０等である。以下、情報処理装置は、サーバ１１と同じハードウェア構成であるとする。例えば、情報処理装置は、ワークステーション、又は、パーソナルコンピュータ等の汎用コンピュータである。ただし、それぞれの情報処理装置は、ハードウェア構成が異なってもよい。

【0039】

サーバ１１は、プロセッサ１１１と、メモリ１１２と、ストレージ１１３と、入出力インタフェース１１４と、通信インタフェース１１５とを主に備える。また、サーバ１１の各構成要素は、通信バス１１６に接続する。

【0040】

プロセッサ１１１は、メモリ１１２又はストレージ１１３に格納されているサーバプログラム１１Ｐに含まれる一連の命令を実行することによって、処理、及び、制御を実現する。

【0041】

プロセッサ１１１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、又は、これらの組み合わせ等の演算装置、及び、制御装置である。

【0042】

メモリ１１２は、サーバプログラム１１Ｐ、及び、データ等を記憶する主記憶装置（揮発性である。）である。例えば、サーバプログラム１１Ｐは、ストレージ１１３からロードされる。また、データは、サーバ１１に入力されたデータと、プロセッサ１１１によって生成されたデータとを含む。例えば、メモリ１１２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、又は、その他の揮発メモリである。

【0043】

ストレージ１１３は、サーバプログラム１１Ｐ、及び、データ等を記憶する補助記憶装置（不揮発性である。）である。ストレージ１１３は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスク装置、フラッシュメモリ、又は、その他の不揮発記憶装置である。また、ストレージ１１３は、メモリカードのように着脱可能な記憶装置でもよい。更に、他の例として、ストレージ１１３は、外部記憶装置であってもよい。このような構成によれば、例えば、アミューズメント施設のように複数のユーザ端末２０が使用される場面において、サーバプログラム１１Ｐ、又は、データの更新等を一括して行うことが可能になる。

【0044】

入出力インタフェース１１４は、モニタ、入力装置（例えば、キーボード、又は、ポインティングデバイス等である。）、外部記憶装置、スピーカ、カメラ、マイク、及び、センサ等の外部装置をサーバ１１に接続するインタフェースである。

【0045】

また、プロセッサ１１１は、入出力インタフェース１１４を通じて外部装置と通信する。入出力インタフェース１１４は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）、ＤＶＩ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｉｓｕａｌ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ－Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、無線、及び、その他の端子である。

【0046】

通信インタフェース１１５は、通信ネットワーク２に接続する他の装置（例えば、ユーザ端末２０等である。）と通信する。例えば、通信インタフェース１１５は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の有線通信インタフェース、Ｗｉ－Ｆｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又は、ＮＦＣ（Ｎｅａｒ Ｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）等の無線通信インタフェースである。

【0047】

ただし、情報処理装置は、上記のハードウェア構成に限られない。例えば、ユーザ端末２０は、カメラ等のセンサを更に備えてもよい。そして、ユーザ端末２０がセンサで取得する様々なデータがサーバ１１に送信されてもよい。

【0048】

［学習モデル、及び、学習済みモデルの構成例］
図６は、ＡＩの構成例を示すネットワーク図である。学習モデルＡ１、及び、学習済みモデルＡ２は、例えば、以下のようなネットワークで示す構成のＡＩである。

【0049】

以下、学習モデルＡ１、及び、学習済みモデルＡ２は、サーバ１１上、すなわち、クラウド上に実装される例で説明する。ただし、学習モデルＡ１、及び、学習済みモデルＡ２の一部、又は、全部は、ユーザ端末２０等に実装されてもよい。

【0050】

ネットワーク３００は、例えば、入力層Ｌ１、中間層Ｌ２（「隠れ層」等ともいう。）、及び、出力層Ｌ３等を有する構成である。

【0051】

入力層Ｌ１は、データを入力する層である。

【0052】

中間層Ｌ２は、入力層Ｌ１で入力するデータを重み（例えば、乗算に用いる係数である。）、及び、バイアス（例えば、定数を加算する。）等に基づいて変換する。このように中間層Ｌ２で処理された結果が出力層Ｌ３へ伝えられる。

【0053】

出力層Ｌ３は、出力内容等を出力する層である。

【0054】

そして、学習により、重みの係数（例えば、入力する文字、又は、画像に対する係数を学習において変化させる。）、及び、学習で変化させるパラメータ等が最適化される。なお、ネットワーク３００は、図示するネットワーク構造に限られない。つまり、ＡＩは、他の機械学習によって実現されてもよい。

【0055】

例えば、ＡＩは、「教師なし」の機械学習等により、次元削減（例えば、３次元以上の関係を３次元以下程度の簡略な計算で求まる関係に変える処理である。）等の前処理を行う構成等でもよい。入力と出力の関係は、１次式等の単純な計算で処理されるのが望ましい。このような計算であると、計算コストを少なできる。

【0056】

また、ＡＩは、ドロップアウト等といった過学習（「過剰適合」又は「過適合」等ともいう。）（ｏｖｅｒｆｉｔｔｉｎｇ）を軽減化させる処理が行われてもよい。ほかにも、次元削減、及び、正規化等の前処理が行われてもよい。

【0057】

ＡＩは、ＣＮＮ（畳み込みニューラルネットワーク、Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）のネットワーク構造等があってもよい。他にも、例えば、ネットワーク構造は、ＬＬＭ（Ｌａｒｇｅ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌ 大規模言語モデル）、ＲＮＮ（再帰型ニューラルネットワーク、Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）又はＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ Ｓｈｏｒｔ－Ｔｅｒｍ Ｍｅｍｏｒｙ）等の構成を有してもよい。すなわち、ＡＩは、ディープラーニング以外のネットワーク構造等であってもよい。

【0058】

また、ＡＩは、ハイパパラメータを有する構成であってもよい。すなわち、ＡＩは、一部の設定をユーザ等が行う構成でもよい。更に、ＡＩは、学習対象とする特徴量を特定してもよいし、ユーザが学習対象とする一部又は全部の特徴量を設定してもよい。

【0059】

更に、学習モデルＡ１、及び、学習済みモデルＡ２は、他の機械学習を利用してもよい。例えば、学習モデルＡ１、及び、学習済みモデルＡ２は、教師なしのモデルにより、正規化等を前処理で行ってもよい。更に、学習は、強化学習（Ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ Ｌｅａｒｎｉｎｇ、ＡＩに選択をさせ、選択に対する評価（報酬）を与えて、評価が大きくなるような学習方法をいう。）等であってもよい。

【0060】

学習では、データの拡張等が行われてもよい。すなわち、学習モデルＡ１の学習に用いる学習データを増やすため、１つの実験データ等を拡張させて、複数の学習データにする前処理が行われてもよい。このようにして、学習データを増やせると、より学習モデルＡ１の学習を進めることができる。

【0061】

また、学習モデルＡ１、及び、学習済みモデルＡ２は、転移学習（Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）、又は、ファインチューニング（Ｆｉｎｅ ｔｕｎｉｎｇ）等を行う構成でもよい。すなわち、ユーザ端末２０は、装置ごとに異なる実行環境となる場合が多いため、実行環境に合わせて装置ごとに設定が異なってもよい。例えば、ＡＩの基本構成は、別の情報処理装置で学習する。その後、各々の情報処理装置は、各々の実行環境に最適化するため、追加して学習、又は、設定等がされてもよい。

【0062】

［ログデータの例］
ログデータは、ユーザ端末２０においてゲームがプレイされると、ゲームの進行に合わせて生成される。なお、入力データＤ２は、ユーザ４による操作（例えば、ゲームをセーブする操作等である。）に基づいて生成されてもよいし、ユーザ端末２０がゲームの進行に合わせてバックグランドで自動的に生成してもよい。

【0063】

ログデータは、ゲームにおけるプレイ過程を示すデータである。

【0064】

以下、事前処理における第１１データＤ１１、及び、実行処理における第２１データＤ２１が第１データである例で説明する。

【0065】

第１データは、ゲームにおいて登場するキャラクタのプロフィールを示すデータである。又は、第１データは、ゲームに対して操作を行うユーザ４のプロフィールを示すデータである。例えば、第１データは、ゲーム開始の際に、ユーザ４が入力する。ただし、第１データは、ユーザ端末２０、又は、他のデータベース等から取得されてもよい。

【0066】

具体的には、第１データは、名前、生い立ち、職業、及び、友人関係等の設定項目である。

【0067】

名前は、ユーザ４の本名、略称、又は、変名等である。また、名前は、キャラクタに設定するニックネーム等の識別情報である。

【0068】

生い立ちは、ユーザ４の経歴、又は、キャラクタに設定するゲーム上の経歴である。

【0069】

職業は、ユーザ４の職業、又は、職歴等である。また、職業は、キャラクタに設定するゲーム上の職業である。

【0070】

友人関係は、ユーザ４、又は、キャラクタに関与する、又は、関与したことがある他者との関係である。

【0071】

第２データは、ゲームにおいて、アイテムを入手するまでに生じたイベント情報、又は、ゲームにおいてアイテムを入手するまでの過程を示すデータである。例えば、第２データは、ゲームをユーザ４がプレイしていると、バックグラウンドで生成される。

【0072】

具体的には、第２データは、ユーザ４によるプレイを示す画面（画面は、ユーザ４の視点でもよいし、他ユーザの視点、又は、俯瞰した視点等の他の視点でもよい。）を録画した画像データ（画像データは、静止画、又は、動画である。）、又は、関連した画像データ等である。また、第２データは、ユーザ４がプレイしたイベントの内容、プレイ結果、成績、総プレイ時間、又は、他の参加者等の過程情報である。

【0073】

例えば、アイテムをゲームにおける宝石とする。このアイテムを取得するイベントを攻略するプレイをした場合では、第２データは、「アイテムを取得するまで２５時間」、「友人６人と共同して取得」、及び、「宝石のサイズは１０ｃｔ」等の情報である。

【0074】

第３データは、ゲームにおいてアイテムを入手するまでに出力された出力画面を示すデータである。例えば、第３データは、ユーザ４がプレイした際に出力された出力画面を録画した画像データ等である。

【0075】

また、第３データは、ゲームにおいてアイテムを入手するまでに出力されたプレイ過程を示す画像データであってもよい。特に、第３データは、ゲームにおいてアイテムを入手するまでに見どころとなるプレイ過程を中心に生成されるのが望ましい。

【0076】

［ＲＰＧにおける実行処理例］
以下、ゲームの種類をＲＰＧ（ｒｏｌｅ－ｐｌａｙｉｎｇ ｇａｍｅ）とする。また、ゲームを進行する上で、セーブを行うと、セーブを行った地点からゲームが開始されるとする。

【0077】

以下、オブジェクトを「アイテム」とする例で説明する。ただし、オブジェクトは、アイテムに限られない。例えば、オブジェクトは、武器、防具、アクセサリ等の装備品、又は、プレイヤのキャラクタが使用できる道具（「薬草」、若しくは、「毒消し草」等のようにキャラクタの生命力、若しくは、ステータスを回復する効力があるものいう。又は、戦闘に使用できて攻撃をする効力があるものでもよい。他にも、敵、若しくは、味方に、バフ、若しくは、デバフの効果を付与、若しくは、打ち消す補助の効力があるものでもよい。）である。

【0078】

他に、オブジェクトは、プレイヤのキャラクタの見た目を変更するスキン（装備品等とは異なり見た目だけ変更するものである。）、ゲーム内における通貨（例えば、「ゴールド」等の単位である。ただし、通貨の単位、呼称は様々である。）、ゲームを進める上で必要なアイテム、合成の素材として用いられる素材、又は、キャラクタのカード（デッキを構成する、又は、キャラクタのプロフが記載される等である。）等である。又は、オブジェクトは、プレイヤの仲間となるキャラクタ等でもよい。

【0079】

以上のように、オブジェクトは「アイテム」以外の呼称であるものでもよい。

【0080】

以下、前回、セーブを行って再開した時点から、イベントにおいて宝石のアイテムを取得するまでを区切りとし、出力がされる例とする。ただし、出力が対応する区切りは、ユーザ４が設定する、又は、ゲームのスタート時点等でもよい。

【0081】

図７は、第１例における入力例を示す図である。例えば、図２に示す事前処理によって生成された学習済みモデルＡ２が実装されたサーバ１１に対し、ユーザ端末２０でゲームを行うと、入力データＤ２がサーバ１１に送信される。

【0082】

また、学習済みモデルＡ２は、事前処理、すなわち、学習により、ビッグデータＤ４によって、実在する宝石の事例を学習した状態である。したがって、学習済みモデルＡ２は、宝石をどのように紹介するかが理解できている状態である。

【0083】

入力データＤ２は、例えば、ゲームをプレイし、宝石のアイテムを取得した時点でサーバ１１に送信される。ただし、入力データＤ２は、一括で送信されず、構成するデータがサーバ１１に分割してゲーム進行中等に送信されてもよい。

【0084】

第１例では、入力データＤ２は、過程テキストデータＤ２０１、及び、動画データＤ２０２を含み、サーバ１１に送信される。

【0085】

過程テキストデータＤ２０１は、「アイテムを取得するまで２５時間」、「友人６人と共同して取得」、及び、「宝石のサイズは１０ｃｔ」等といったアイテムを取得するのにかかった時間、アイテムの特徴、又は、他の参加者数等を示すテキスト情報である。例えば、過程テキストデータＤ２０１は、ユーザ４が入力、又は、アイテムを取得した時点のパラメータ等から抽出されて生成される。

【0086】

図８は、動画例を示す図である。例えば、動画データＤ２０２は、図８に示すように、ＲＰＧにおける攻略シーン等を中心に録画した出力画面である。

【0087】

具体的には、動画データＤ２０２は、イベント中にアイテムを取得するまでに、イベント用の対戦相手と対戦するシーン等が含まれる。所謂「ボス戦」等である。

【0088】

例えば、動画データＤ２０２には、キャラクタに特別な行動をさせた出力画面等が含まれる。動画データＤ２０２において、実行された特別な行動の行動名（以下「特別行動名Ｄ２０３」という。）が出力される。特別行動名Ｄ２０３は、所謂「必殺技」、又は、「魔法」等の名称を示す。

【0089】

また、動画データＤ２０２には、特別行動名Ｄ２０３の行動を実行したキャラクタがクローズアップされたキャラクタ強調Ｄ２０４等が出力される。例えば、キャラクタ強調Ｄ２０４は、所謂「カットイン」形式での出力である。

【0090】

このように、動画データＤ２０２には、特別行動名Ｄ２０３、又は、キャラクタ強調Ｄ２０４等が出力される見どころとなるシーンが含まれる。

【0091】

図９は、プロフィール例を示す図である。例えば、プロフィール等は、設定データＤ２０５等で学習済みモデルＡ２に入力される。

【0092】

具体的には、設定データＤ２０５には、キャラクタデータＤ２０６等が含まれる。キャラクタデータＤ２０６は、キャラクタの名前、状態、パラメータ、装備、及び、参加者を示すデータである。キャラクタデータＤ２０６は、所謂「レベル」、「キャラクタの強さ」等を示す。

【0093】

設定データＤ２０５には、特徴データＤ２０７等が含まれる。例えば、特徴データＤ２０７は、イベントに対して特別な設定を行う、又は、他のプレイヤ等と比較して特徴的な特性等を示すデータである。具体的には、特徴データＤ２０７は、イベント用に、キャラクタに新たな装備をつける等のユーザ４による工夫である。他に、特徴データＤ２０７は、所謂「推奨レベル」、又は、他のプレイヤが攻略した「平均レベル」と比較して、低いレベルでイベントに挑む等を抽出する。なお、「レベル」は、キャラクタの総合的な強さを示す数値である。例えば、キャラクタを経験値、又は、アイテム等で強化させると、レベルが高い値になる。また、「推奨レベル」は、管理者５等が事前に設定する、イベントに対して設定され、イベントの難易度に基づいてイベントを攻略可能と推定されるレベルである。「平均レベル」は、イベントを攻略した他のプレイヤのデータを平均する処理を行って算出される平均値、又は、中央値等である。

【0094】

なお、プロフィール等は、ユーザ４が直接見えないデータが含まれてもよい。例えば、プレイ時間、又は、キャラクタの移動範囲等のバックグラウンドで利用されるデータがプロフィールとして含まれてもよい。

【0095】

［出力例］
以下、オブジェクトに関連付けして出力する情報を「特別情報」という。例えば、特別情報は、以下に示す出力データによって出力される。なお、特別情報は、キャラクタが仮想空間内においてアイテムを入手した場合（入手後はユーザの操作等によりいつでも参照可能であってもよい。）にユーザ４が参照可能となる情報である。

【0096】

特別情報は、オブジェクトに関連する情報である。例えば、特別情報は、アイテムに関連する説明をテキスト形式で示す。ただし、特別情報の内容、情報量、又は、出力形式等はユーザ４又は管理者５が設定（一部を設定する場合を含む。）できてもよい。

【0097】

図１０は、出力データの第１例を示す図である。例えば、学習済みモデルＡ２は、実行処理によって、第１出力データＤ３１を生成する。

【0098】

第１出力データＤ３１は、例えば、テキスト形式で生成される。なお、第１出力データＤ３１は、テキスト形式に限られず、画像を含む形式で生成されてもよい。また、出力は、テキスト、及び、画像に限られず、音声が出力される形式でもよいし、これらを組み合わせた形式としてもよい。

【0099】

第１出力データＤ３１には、第１説明テキストＤ３１１、第２説明テキストＤ３１２、第３説明テキストＤ３１３、及び、第４説明テキストＤ３１４等の説明テキストが含まれる。

【0100】

第１説明テキストＤ３１１は、宝石の名称等を説明するテキストである。第１説明テキストＤ３１１が説明する項目は、ビッグデータＤ４、すなわち、実際の宝石を説明する文章（例えば、現実世界において、歴史等において実際に存在し、その存在を基に、宝石が登場した歴史上の出来事、その宝石に関わった有名人、宝石の名称の由来、宝石の行方、又は、宝石の特徴等を説明する解説サイトに記載される文章等である。）に含まれる項目である。なお、項目は、アイテムの種類によって異なる。そして、アイテムは、種類に応じて、実際に存在する同じ、又は、類似の種類の説明を参考にして説明される。例えば、アイテムが武具であれば、実際に存在する刀、剣、又は、その他の武具を説明する解説サイト、又は、説明する資料を参考にして、第１説明テキストＤ３１１が生成される。また、アイテムの名称、及び、仕様等も、第１説明テキストＤ３１１と一緒に生成されるのが望ましい。

【0101】

このように、ゲーム内に登場するアイテムを実際に存在する実在品と同様な項目で説明ができると、ゲーム内のアイテムにリアリティを持たせることができる。

【0102】

第２説明テキストＤ３１２は、ログデータに基づき、アイテムを取得するまでのプレイ結果、及び、プレイ過程が反映されたテキストである。具体的には、第２説明テキストＤ３１２は、ログデータが示すアイテムを取得する際に協力していたプレイヤの数、及び、アイテムを取得するまでにかかった時間等の特徴を盛り込んで生成されたデータである。なお、第２説明テキストＤ３１２は、他の特徴が盛り込まれてもよい。例えば、第２説明テキストＤ３１２は、アイテムを取得するのに苦労した特徴（例えば、アイテムを取得する上で強い敵に何度も挑んだ場合には、「〇回も挑んでやっと取得できた！」のように、時間がかかった点、又は、繰り返し行われた点等である。）等でもよい。

【0103】

又は、他ユーザと比較して、短時間でアイテムを取得している等のように、第２説明テキストＤ３１２は、優れた特徴を盛り込んで生成されてもよい。他にも、第２説明テキストＤ３１２は、定量的な表現に限られず、例えば、「友達６人」を「多くの友人」とするように定性的な表現にしてもよい。このように、アイテムを取得するのに苦労した特徴、又は、優れた特徴等が盛り込まれると、ユーザ４がアイテムを取得するまでの苦労等を思い出すことができる。

【0104】

第３説明テキストＤ３１３は、ログデータに基づき、アイテムの特徴を説明するテキストである。例えば、宝石のサイズがプロフィール、又は、プレイごとに変化する場合、第３説明テキストＤ３１３は、サイズに応じてテキストが変化する。具体的には、プレイごとに宝石の名称が変化してもよい。そして、宝石の名称が変化した場合には、宝石の名称の由来を説明するテキストも名称に合わせて変化する。

【0105】

第３説明テキストＤ３１３は、ビッグデータＤ４等に基づき、実際の宝石を説明する文章と同じ特徴を説明するように生成されるのが望ましい。例えば、ビッグデータＤ４、例えば、インターネット上における宝石の解説サイト等において、宝石を説明するのに、宝石の名称、サイズ、宝石の名称の由来、宝石の今までの所有者という説明項目があるのが多い場合には、第３説明テキストＤ３１３は、宝石の名称、サイズ、宝石の名称の由来、及び、宝石の今までの所有者といった項目を含むように生成されるのが望ましい。

【0106】

また、宝石の各設定も、実際の宝石を参考に設定されるのが望ましい。例えば、サイズは、実際の宝石で存在する範囲の重量、又は、寸法で設定されるのが望ましい。そして、第３説明テキストＤ３１３は、実際に存在する宝石を基準にして、「大きい」、「重い」、「価値が高い」、又は、「硬い」といった比較をする表現等を含むのが望ましい。

【0107】

このように、実際の宝石を説明する文章が参考にされると、ゲームにおける設定のリアリティを高めることができる。また、プレイごとに説明、及び、設定が変化すると、毎回の設定が異なるため、色々なパターンを楽しむことができる。

【0108】

また、第３説明テキストＤ３１３は、ゲーム内におけるアイテムを取得する位置の環境等を考慮して生成されるのが望ましい。例えば、ログデータを参照すると、アイテムを取得するゲームにおける地域特性等が特定できる。そして、雪国等のように低温な地域であれば、アイテムは「寒さ」に因んだアイテムであるのが望ましい。したがって、第３説明テキストＤ３１３は、地域特性等が反映されて生成されるのが望ましい。

【0109】

第４説明テキストＤ３１４は、共通に出力されるアイテムの特徴を説明するテキストである。すなわち、第４説明テキストＤ３１４は、宝石がプロフィール、又は、プレイごとに変化する場合であっても、固定して出力されるテキストである。例えば、第４説明テキストＤ３１４は、管理者５等が事前に設定する。

【0110】

具体的には、アイテムによっては以降のストーリー上、必須な機能が設定されている場合がある。ただし、アイテムによっては、必須な機能がなくともよい。

【0111】

例えば、「鍵」のようなアイテムであれば、ある種の扉に対応し、アイテムを取得すると、新たな地域に進むことができる、又は、イベントを進行させる役割を担うアイテムである。このように、後段のイベントに影響する機能等は、何回目のプレイであっても、必ずアイテムに持たせる機能となる。すなわち、必須の機能がないアイテムを取得する回が出てしまうと、以降のイベントを攻略できない等のストーリー上における障害となってしまう場合がある。

【0112】

以上の必須な機能を説明するテキストは、固定、すなわち、必ず説明に含まれるのが望ましい。ただし、第４説明テキストＤ３１４は、必須な機能だけでなく、ストーリー上の重要なヒント、又は、管理者５のこだわり等を示す文章でもよい。

【0113】

第１出力データＤ３１は、アイテムの説明欄、又は、アイテムの取得したタイミング等に画面に出力される。

【0114】

図１１は、出力データの第２例を示す図である。例えば、学習済みモデルＡ２は、実行処理によって、第２出力データＤ３２を生成する。

【0115】

以下、図１１に示すセーブを行う操作画面に、第２出力データＤ３２を出力する例で説明する。ただし、第２出力データＤ３２を出力する画面は、セーブを行う操作画面に限られず、スタート画面、又は、セーブデータのロード画面等でもよい。

【0116】

第２出力データＤ３２は、動画データＤ２０２に基づいて生成される要約画像Ｄ３２１、及び、要約テキストＤ３２２等を含む。例えば、要約画像Ｄ３２１は、アイテムを取得するまでのストーリーを動画データＤ２０２から抜粋して示す画像である。要約画像Ｄ３２１は、静止画でも、動画でもよい。

【0117】

要約画像Ｄ３２１は、見どころとなるシーン、又は、アイテムを取得するまでに生じたイベントの概要が分かる特徴的なシーン等を出力する。なお、要約画像Ｄ３２１は、数枚程度の静止画、又は、数秒程度の動画であるのが望ましい。

【0118】

要約テキストＤ３２２は、アイテムを取得するまでの要約、キーワード、特徴、又は、見出し等を示す。すなわち、要約テキストＤ３２２は、アイテムを取得するまでにどのようなイベントが生じたか、又は、特別なアイテムを取得した等の特徴を示す。したがって、要約テキストＤ３２２は、キーワードを中心に生成されるのが望ましい。

【0119】

なお、要約テキストＤ３２２は、数文字程度の単語、又は、短い文章が望ましい。ゆえに、要約テキストＤ３２２は、見出し、又は、要約程度の長さとなるように生成されるのが望ましい。

【0120】

図１２は、出力データの第３例を示す図である。例えば、学習済みモデルＡ２は、実行処理によって、第３出力データＤ３３を生成する。第３出力データＤ３３は、所謂「プレイ日誌」を画面上に出力させる例である。「プレイ日誌」、すなわち、第３出力データＤ３３に基づいて出力される図１２に示す画面は、例えば、ユーザ４が「プレイ日誌」を開く操作を行った場合、イベントが終了した場合、ゲームを進行中に一定時間が経過した場合、又は、セーブポイントに到着した場合等に出力される。また、「プレイ日誌」は、他にゲームが一区切りされた場合に出力されてもよい。

【0121】

「プレイ日誌」は、ゲームの進行状況を示す資料である。例えば、図１２に示すように、「プレイ日誌」は、説明文のテキストで構成される。ただし、「プレイ日誌」は、画像、又は、グラフ等が含まれてもよい。また、「プレイ日誌」は、日誌の構成でなく、箇条書き、画像のみ、又は、新聞等の構成でもよい。

【0122】

具体的には、「プレイ日誌」は、見出しＤ３３１、又は、アドバイスＤ３３２等によって、要約、ゲームを進行させるためのヒント、又は、直近の象徴的な出来事等を示す。なお、「プレイ日誌」は、ユーザ４の設定等によって構成が個別に異なってもよい。すなわち、ユーザ４によっては、「プレイ日誌」で見たくない情報がある。例えば、ゲームを進行させるためのヒントは、今後の展開等が分かってしまう、所謂「ネタバレ」になるのでユーザ４が見たくないとする場合がある。このような場合を考慮して、ユーザ４は、ゲームを進行させるためのヒントが「プレイ日誌」において表示されないように設定できてもよい。

【0123】

他にも、「プレイ日誌」は、文章で表示される情報以外に、プレイ時間、ゲームの攻略率、又は、他のプレイヤとの比較等を示す統計情報、又は、解析情報等を含んでもよい。

【0124】

また、「プレイ日誌」は、ユーザ４ごと、及び、表示されるごとに異なる内容となる。つまり、「プレイ日誌」は、定型文だけでなく、ログデータ等に基づき、ユーザ４ごとの事情が反映されるように生成される。

【0125】

第３出力データＤ３３は、第１出力データＤ３１等を含む。すなわち、第３出力データＤ３３は、ログデータに基づき、ユーザ４、又は、プレイごとに、アイテムを取得するまでのストーリーに応じた要約等を示す。

【0126】

第３出力データＤ３３には、見出しＤ３３１、又は、アドバイスＤ３３２等が含まれるのが望ましい。

【0127】

見出しＤ３３１は、数文字程度の短い文章で要約、又は、キーワードを示す。例えば、見出しＤ３３１は、第１出力データＤ３１内に登場する回数が最も多い単語を中心に生成される。具体的には、第１出力データＤ３１は、「ダイヤモンド」、「宝石」等の単語が登場し、「宝石」のアイテムを中心とした文章である。したがって、見出しＤ３３１は、「宝石」をキーワードにして生成される。このように、見出しＤ３３１は、短い文章で「プレイ日誌」の中心的な内容を示す。なお、見出しＤ３３１は、文章だけでなく、記号、絵文字、又は、画像等があってもよい。また、見出しＤ３３１は、１つに限られず、複数あってもよい。

【0128】

見出しＤ３３１があると、ユーザ４は、「プレイ日誌」の文章を読まなくとも大まかな内容を把握できる。

【0129】

アドバイスＤ３３２は、ゲームを進行する上でのヒント等を示す。具体的には、図１２に示すように、ログデータを用いて直近のプレイを分析し、苦戦しているような状態が認められる場合には、苦戦する内容に対する対策（例えば、効果的なアイテムを提示する等である。）を示す。

【0130】

他にも、アドバイスＤ３３２は、ログデータに基づいて、現状（例えば、ＲＰＧにおいて特定の地域にいるという位置情報である。）において手に入れやすいアイテム等を示してもよい。

【0131】

このようにアドバイスＤ３３２が現状に合わせて出力されると、ユーザ４は、ゲームで苦戦しているような場合が解消でき、ゲームを進行させることができる。

【0132】

上記のような出力データは、直近のセーブを行った時点からアイテムを取得するまでの期間のログデータに絞って生成されてもよい。

【0133】

［全体処理例］
図１３は、全体処理例を示す図である。以下の例では、全体処理は、事前処理と実行処理を連続して行う。具体的には、事前処理は、ステップＳ０１である。また、実行処理は、ステップＳ０２乃至ステップＳ０４である。ただし、全体処理には、これら以外の処理が含まれてもよい。

【0134】

ステップＳ０１では、サーバ１１は、ログデータ、及び、正解データを含む学習データＤ１を入力して、学習モデルＡ１を学習させる。そして、ステップＳ０１が行われると、学習済みモデルＡ２が生成される。このように、学習モデルＡ１が学習して学習済みモデルＡ２となると、学習済みモデルＡ２を用いて実行処理が実行される。

【0135】

ステップＳ０２では、サーバ１１は、アイテムが取得されたか否かを判断する。次に、アイテムが取得された場合（ステップＳ０２でＹＥＳ）には、サーバ１１は、ステップＳ０３に進む。一方で、アイテムがまだ取得されていない場合（ステップＳ０２でＮＯ）には、サーバ１１は、ステップＳ０２を繰り返す。すなわち、ステップＳ０３以降は、アイテムが取得されたのをトリガ（Ｔｒｉｇｇｅｒ）に実行される。

【0136】

ステップＳ０３では、サーバ１１は、入力データＤ２を入力する。例えば、ステップＳ０３は、ゲームの進行と並列にバックグラウンドで実行、すなわち、ユーザ４に意識させず、ユーザ端末２０からサーバ１１に送信される。なお、入力データＤ２は、サーバ１１に生じるデータが含まれてもよい。

【0137】

ステップＳ０４では、サーバ１１は、出力データＤ３を生成する。例えば、出力データＤ３を生成するタイミング、すなわち、ステップＳ０４を実行するタイミングは、事前に設定される。

【0138】

ステップＳ０５では、サーバ１１は、出力データＤ３に基づいて出力を行う。例えば、出力させるタイミング、又は、出力させる画面、すなわち、ステップＳ０５を実行するタイミング、及び、対象等は、事前に設定される。

【0139】

なお、パラメータは、例えば、ゲームを開始する前等に設定される。ただし、パラメータの種類等によっては、ゲームの途中でパラメータを変更、追加、又は、削除等の設定ができてもよい。

【0140】

ログデータは、例えば、ゲームの進行に応じて記憶される。なお、ログデータは、ユーザ４がログデータを記憶させる指示が操作できてもよい（すなわち、特別情報に用いるログデータをユーザ４が選べてもよい）。他にも、ログデータの記憶は、周期的、又は、場面の切り替わり等に行われてもよい。

【0141】

［機能構成例］
図１４は、機能構成例を示す図である。例えば、システム１は、学習装置３１、及び、ゲームストーリー出力装置３２を備えるゲームストーリー出力システムである。

【0142】

学習装置３１は、学習データ入力手段１Ｆ１、及び、学習手段１Ｆ２を備える。

【0143】

学習データ入力手段１Ｆ１は、ログデータ、及び、正解データＤ２０を含む学習データＤ１を入力する学習データ入力手順を行う。例えば、学習データ入力手段１Ｆ１は、通信インタフェース１１５等で実現する。

【0144】

学習手段１Ｆ２は、学習データＤ１を用いて学習モデルＡ１を学習させて、学習済みモデルＡ２を生成する学習手順を行う。例えば、学習手段１Ｆ２は、プロセッサ１１１等で実現する。

【0145】

ゲームストーリー出力装置３２は、設定手段１Ｆ１０、記憶手段１Ｆ１１、入力データ入力手段１Ｆ３、生成手段１Ｆ４、及び、出力手段１Ｆ５を備える。なお、設定手段１Ｆ１０、及び、記憶手段１Ｆ１１は学習装置３１に更に備えられてもよい。又は、設定手段１Ｆ１０、及び、記憶手段１Ｆ１１は、学習装置３１とゲームストーリー出力装置３２で兼用でもよい。

【0146】

設定手段１Ｆ１０は、ユーザ４の操作に基づき、仮想空間内のキャラクタのパラメータを設定する設定手順を行う。例えば、設定手段１Ｆ１０は、通信インタフェース１１５等で実現する。

【0147】

記憶手段１Ｆ１１は、キャラクタの仮想空間内での行動をログデータとして記憶する記憶手順を行う。例えば、記憶手段１Ｆ１１は、ストレージ１１３等で実現する。

【0148】

入力データ入力手段１Ｆ３は、学習手段１Ｆ２が生成した学習済みモデルＡ２に対して、未知のログデータを含む入力データＤ２を入力する入力データ入力手順を行う。例えば、入力データ入力手段１Ｆ３は、通信インタフェース１１５等で実現する。

【0149】

生成手段１Ｆ４は、学習データＤ１に基づいて学習した学習済みモデルＡ２に基づき、キャラクタが仮想空間内で、オブジェクトを入手した場合に、特別情報を生成する生成手順を行う。例えば、生成手段１Ｆ４は、プロセッサ１１１等で実現する。

【0150】

出力手段１Ｆ５は、出力データＤ３に基づき、ユーザ端末２０に出力を行う出力手順を行う。例えば、出力手段１Ｆ５は、通信インタフェース１１５等で実現する。

【0151】

学習装置３１、及び、ゲームストーリー出力装置３２は、例えば、サーバ１１である。ただし、学習装置３１、及び、ゲームストーリー出力装置３２は、異なる情報処理装置でもよい。

【0152】

以上のような構成であると、ゲームにおいて、オブジェクトに対する特別情報を変化させて生成できる。例えば、ユーザ４が異なると、ユーザ４ごとにキャラクタのパラメータ等が異なるため、生成されるストーリーも、ユーザ４が変わると変化する。また、ユーザ４が同じであっても、アイテムを取得するまでのプレイ結果、及び、プレイ過程が異なると、ログデータが異なるため、生成されるストーリーも、プレイごとに変化する。

【0153】

このように、人によって異なる、又は、プレイするごとに異なったストーリーが生成される。そして、生成されたストーリーは、アイテムに対応して出力される。

【0154】

毎回、アイテムのストーリーが異なると、ユーザ４は、アイテムを取得するプレイを何回も楽しく行うことができ、魅力的である。同様に、ユーザ４が違うと、ユーザ４は、他人とは異なるストーリーが見れるため、魅力的である。また、ストーリーは、プレイ結果、及び、プレイ過程が反映されるため、オリジナリティがあり、ユーザ４に対して魅力的な出力を行うことができる。

【0155】

なお、ゲームの種類は、ＲＰＧに限られない。ゲームの進行において、アイテムの取得があるものであれば、ゲームの種類は限定されない。例えば、ゲームの種類は、スポーツ、アクション、パズル、又は、格闘等を含むゲームでもよい。

【0156】

［変形例］
入力データＤ２は、前処理がされてもよい。前処理は、入力データＤ２を限定する処理等があってもよい。例えば、前処理は、入力データＤ２で入力される第３データである動画データＤ２０２を重要な時点のデータに絞るのが望ましい。特に、動画データＤ２０２は、長時間であるとデータ容量が大きくなりやすい。したがって、動画データＤ２０２を絞ると、データ容量を少なくできる。

【0157】

例えば、入力データＤ２には、スタート時点からアイテムの取得までのすべての出力画面が含まれるとする。そこで、前処理は、入力データＤ２から、アイテムの取得から所定時間前（例えば、１０分等である。）に絞るため、所定時間前のデータを排除する処理である。このように、入力データＤ２を直近のデータに絞る前処理が行われると、新しい情報を中心にした出力ができる。

【0158】

他にも、見どころを抽出する場合には、前処理は、プロフィールが急激に変化した時点、又は、キャラクタがピンチな時点等を中心（例えば、特定する時点の前後１０分間である。）に入力データＤ２を絞る処理等である。このように前処理が行われると、処理対象となるデータが少なくなるため、実行処理が高速化できる。

【0159】

例えば、所謂「ヒットポイント（ＨＰ）」が急激に減少した時点は、キャラクタがピンチな時点である場合が多い。他にも、所謂「戦闘」が長い場合は、キャラクタがピンチな時点である場合が多い。このような時点をログデータ等で検索できると、キャラクタがピンチな時点が特定できる。

【0160】

プロフィールが急激に変化した時点は、ユーザ４がキャラクタのパラメータを一時的に強化する工夫等を行った時点である場合が多い。このような時点の後には、強化されたキャラクタが活躍する見どころになる場合が多い。このような時点をログデータ等で検索できると、キャラクタが活躍する時点が特定できる。

【0161】

このように入力データＤ２がすべて学習済みモデルＡ２に入力されず、学習済みモデルＡ２に厳選されたデータが入力される前処理が行われるのが望ましい。

【0162】

［その他の実施形態］
上記の例では、情報処理装置は、学習モデルに対する事前処理、及び、学習済みモデルを用いて実行処理の両方を行う。ただし、事前処理、及び、実行処理は、同じ情報処理装置が行わなくともよい。また、事前処理、及び、実行処理も、１つの情報処理装置で一貫して実行しなくともよい。すなわち、各処理、及び、データの記憶等は、複数の情報処理装置で構成する情報システム等で行ってもよい。

【0163】

なお、学習処理は、実行処理の後、又は、実行処理の前に追加して更に行われてもよい。

【0164】

上記のような処理は、サーバ１１、及び、ユーザ端末２０以外の情報処理装置が補助的に行ってもよい。

【0165】

図１５は、補助装置を用いる構成例を示す図である。図１に示す例と比較すると、図１５に示す構成は、補助装置６０が加わる点が異なる。なお、補助装置６０は、一時的に用いる構成でもよい。

【0166】

補助装置６０は、ユーザ端末２０（この例では、ユーザ端末２０Ａ付近に設置しているが、他の装置近くにあってもよい。）等の近くに設置される情報処理装置である。そして、補助装置６０は、特定の処理をユーザ端末２０、又は、サーバ１１に代わって一部又は全部を実行する。

【0167】

例えば、補助装置６０は、グラフィック処理に特化したデバイスを備えて、グラフィック処理を高速で行う。このように、補助装置６０等を設置して、所謂エッジコンピューティング（Ｅｄｇｅ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）等が行われてもよい。このように、前述する処理は、様々な情報処理装置のハードウェアリソースを活用して実行されてもよい。したがって、前述する処理は、前述したのとは異なる情報処理装置が実行してもよい。

【0168】

前述の処理、及び、本実施形態で実行される処理に用いるデータは、情報処理システムによって実行、及び、記憶されてもよい。例えば、情報処理システムは、処理又は記憶を冗長、分散、並列、又は、これらの組み合わせを実現するため、複数の情報処理装置で実行又は記憶してもよい。したがって、本発明は、前述に示すハードウェア構成以外の装置、及び、前述に示す装置以外のシステムで実現されてもよい。

【0169】

また、本発明に係るプログラムは、単一のプログラムに限定されず、複数のプログラムの集合体でもよい。また、本発明に係るプログラムは、単一の装置で実行されるものに限定されず、複数の情報処理装置で分担して実行されてもよい。更に、各情報処理装置の役割分担は、前述の例に限定されない。すなわち、前述した処理の一部、又は、全部が前述した情報処理装置とは異なる情報処理装置が実行してもよい。

【0170】

更に、プログラムによって実現される各手段の一部、又は、全部は、集積回路等のハードウェアで実現することもできる。更に、プログラムは、コンピュータによって読み出し可能な非一過性の記録媒体に記録されて提供されてもよい。記録媒体とは、例えば、ハードディスク、ＳＤカード（登録商標）、ＤＶＤ等の光学ディスク、又は、インターネット上のサーバ等を指す。したがって、プログラムは、インターネット等の電気通信回線を介して配信されでもよい。

【0171】

また、情報処理システムを構成する情報処理装置等は、海外にあってもよい。

【0172】

なお、本発明は、前述に例示する各実施形態に限定されない。したがって、本発明は、技術的な要旨を逸脱しない範囲で、構成要素の追加、又は、変形が可能である。ゆえに、特許請求の範囲に記載された技術思想に含まれる技術的事項のすべてが本発明の対象となる。なお、前述に例示する実施形態は、実施において好適な具体例である。そして、当業者であれば、開示した内容から様々な変形例を実現可能であって、このような変形例は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0173】

１ ：システム
１Ｆ１ ：学習データ入力手段
１Ｆ２ ：学習手段
１Ｆ３ ：入力データ入力手段
１Ｆ４ ：生成手段
１Ｆ５ ：出力手段
１Ｆ１０ ：設定手段
１Ｆ１１ ：記憶手段
４ ：ユーザ
５ ：管理者
１１ ：サーバ
２０ ：ユーザ端末
３１ ：学習装置
３２ ：ゲームストーリー出力装置
６０ ：補助装置
Ｄ１ ：学習データ
Ｄ１１ ：第１１データ
Ｄ１２ ：第１２データ
Ｄ１３ ：第１３データ
Ｄ２ ：入力データ
Ｄ２０ ：正解データ
Ｄ２０１ ：過程テキストデータ
Ｄ２０２ ：動画データ
Ｄ２０３ ：行動名
Ｄ２０４ ：キャラクタ強調
Ｄ２０５ ：設定データ
Ｄ２０６ ：キャラクタデータ
Ｄ２０７ ：特徴データ
Ｄ２１ ：第２１データ
Ｄ２２ ：第２２データ
Ｄ２３ ：第２３データ
Ｄ３ ：出力データ
Ｄ３１ ：第１出力データ
Ｄ３１１ ：第１説明テキスト
Ｄ３１２ ：第２説明テキスト
Ｄ３１３ ：第３説明テキスト
Ｄ３１４ ：第４説明テキスト
Ｄ３２ ：第２出力データ
Ｄ３２１ ：要約画像
Ｄ３２２ ：要約テキスト
Ｄ３３ ：第３出力データ
Ｄ３３１ ：見出し
Ｄ３３２ ：アドバイス
Ｄ４ ：ビッグデータ
Ａ１ ：学習モデル
Ａ２ ：学習済みモデル

【要約】

【課題】ゲームにおいてアイテムを取得した場合に、ユーザにとって魅力的な出力を行う。
【解決手段】プログラムは、コンピュータを、ユーザによって操作されるキャラクタの仮想空間内での行動を示すデータをログデータとして記憶可能な記憶手段と、前記キャラクタが前記仮想空間内で所定のオブジェクトを入手した場合に、少なくとも前記ログデータを含む学習データに基づいて学習した学習済みモデルに、前記所定のオブジェクトの入手に係る未知のログデータを入力することで、前記所定のオブジェクトに関する特別情報を出力する出力手段として機能させ、前記出力手段は、前記所定のオブジェクトの入手態様が、通常とは異なる特徴的な要素に基づく特殊態様であった場合に、前記特徴的な要素を含んだ形で前記特別情報を出力する。
【選択図】図１４

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】