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ピークシフトに貢献する行動を学習可能なシリアスゲームの提案と開発

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消費者に電力ピークシフトについて学習を促すシリアスゲームの提案と開発,被験者実験による習熟度と熱中度の評価を行った.

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ピークシフトに貢献する行動を学習可能なシリアスゲームの提案と開発

  1. 1. 快適度を考慮した電力ピークシフトに 貢献する行動を学習可能な シリアスゲームの提案と開発 中村仁美,荒川豊,安本慶一 奈良先端科学技術大学院大学
  2. 2. アウトライン 1. 研究背景 2. 関連研究 3. ゲームが備えるべき要件と詳細設計 4. 評価実験 2014/11/20 2
  3. 3. アウトライン 1. 研究背景 2. 関連研究 3. ゲームが備えるべき要件と詳細設計 4. 評価実験 2014/11/20 3
  4. 4. 研究背景 電力を消費する時間帯をずらして, 電力需要ピーク時における電力消費を抑えること ピーク需要 2014/11/20 4 ピークシフト 時間(t) 系内の 電力需要(W) ピークシフト実現には消費者の協力が必要不可欠
  5. 5. 本研究でのアプローチ ピークシフト貢献行動について 学習を促すシリアスゲームを提案 教育を始めとする社会の諸領域の 問題解決のために利用されるデジタルゲーム 2014/11/20 5 シリアスゲーム ゲームは人を作業に熱中させる 要素を持っている  プレイヤに適したレベル設計  ポイントやトロフィー 長期間・自発的な 学習が可能
  6. 6. アウトライン 1. 研究背景 2. 関連研究 3. ゲームが備えるべき要件と詳細設計 4. 評価実験 2014/11/20 6
  7. 7. 省エネ促進アプリケーション Gamifying intelligent environments. Y. Liu, T. Alexandrova, and T. Nakajima, In Proceedings of the 2011 international ACM workshop on Ubiquitous meta user interfaces, pp. 7 - 12.  省エネ行動を促進するアプリ ケーションの開発・評価  ユーザが目標を設定すること 2014/11/20 7 ができる点で異なる  目標を低く設定することで, 努力なしで目標達成可能
  8. 8. シリアスゲーム Sensing fork and persuasive game for improving eating behavior. Azusa Kadomura, Cheng-Yuan Li, Yen-Chang Chen, Hao-Hua Chu, Koji Tsukada, and Itiro Siio, . In Proceedings of the 2013 ACM conference on Pervasive and ubiquitous computing adjunct publication, pp. 71 - 74.  子供に正しい食事行動を学習 2014/11/20 8 させるシリアスゲーム  実世界の行動とゲームが連動 している点が異なる
  9. 9. アウトライン 1. 研究背景 2. 関連研究 3. ゲームが備えるべき要件と詳細設計 4. 評価実験 2014/11/20 9
  10. 10. 提案手法 消費者にゲームを通して ピークシフト貢献行動を学習してもらう 2014/11/20 10 目的  プレイヤはゲーム内でピークシフト貢献行動を体験  貢献度合いに応じて「貢献ポイント」を獲得  ゲームでプレイヤの学習への動機付け
  11. 11. 実世界とゲームの対応関係 実世界ゲーム 電力需要  系内の電力消費から作成  これを基にピークシフトを行う 2014/11/20 11 消費者  家電を使用して生活  個人の生活スタイル 集合住宅  複数のアバタ  電力需要を形成 アバタ  家電を使用して生活  プレイヤの生活スタイル あ 電力需要  系内の電力消費から作成  これを基にピークシフトを行う あ 世帯  系内に複数の世帯  電力需要を形成
  12. 12. ゲームが満たすべき要件 消費者にゲームを通して ピークシフト貢献行動を学習してもらう 以下の3つの要件を満たすシリアスゲームを提案 1. 消費電力・電力需要の表示方法 2. 実世界でのデメリットの反映 3. 他プレイヤとの協調行動 2014/11/20 12 目的
  13. 13. 提案するゲーム 2014/11/20 13 ゲーム内の目標 2014/9/26 ブロック(消費電力予定)を動かして ピークシフトに貢献し,貢献ポイントをより多く獲得する 消費電力予定をブロック で表現 予定変更により ポイント獲得 しきい値(契約電力)を 超えないようにブロック 移動(予定変更)
  14. 14. ゲーム内のアバタ  アバタが家電を使用して生活している  複数のアバタの家電使用予定があり,複数の プレイヤが予定を変更しピークシフトを目指す 2014/11/20 14 a1 a2 ・・・
  15. 15. 要件1:消費電力・電力需要の表示方法 複数のブロックで消費電力予定を表現 消費電力予定 消費電力 ( 1 マス200W ) – 消費電力の大きさ: ブロックの数 – 自身の消費電力予定: ブロックの色 2014/11/20 15 で表現 電力需要 時間の長さ( 1 マス1 時間)
  16. 16. ゲームの進行について  消費電力予定は現在時刻から24時間分表示  時間経過ともにブロックが左に移動する 2014/11/20 16 左端のブロックは消える 予定変更不可能 次の時間帯のブロック出現 予定変更可能
  17. 17. 提案するゲームでのピークシフト貢献行動 ゲーム内のピークシフト 契約電力を超えているブロックの数を減らすこと 超えているブロック:6マス 超えているブロック:5マス ↓ 1マス分ピークシフトを実現 2014/9/26 17
  18. 18. 要件2:ゲーム内の快適度の組み込み  予定変更を行うと快適度が減少  ずらす時間や家電の種類によって減少度合いが異なる  快適度を著しく下げると予定変更が不可能になる  1日の快適度の累計が貢献ポイントに加算される – 快適度を高く保つことで貢献ポイントを多く獲得できる ポポイインントト::30 0 快適度: 40/70/100 快適度:100/100 2014/11/20 18
  19. 19. 要件3:他プレイヤへの予定変更依頼 ずらして!ボタン  他プレイヤに予定変更依頼を提出  依頼を達成したプレイヤ,依頼を提出したプレイ ヤは貢献ポイントを獲得  予定変更の必要がないプレイヤも参加可能に p1 p1 2014/11/20 19 p5 p4 p3 p2 依頼提出 푝1が 依頼達成 p5 貢献行動による 貢献ポイント + 依頼達成による 貢献ポイント 依頼達成による 貢献ポイント
  20. 20. アウトライン 1. 研究背景 2. 関連研究 3. ゲームが備えるべき要件と詳細設計 4. 評価実験 2014/11/20 20
  21. 21. 実験目的・条件 1. ゲーム内での行動の変化・習熟度 2. ゲームへの熱中度  3人の被験者がゲームをプレイ  ゲーム内で3日間ゲームをプレイ(約90分相当)  被験者にゲームをプレイする頻度は指定しない  実験の終了後にアンケートを行う 2014/11/20 21 評価内容
  22. 22. 評価1:貢献ポイント・快適度の推移 1日目にはどちらも値が大きく変動 時間経過とともに予定変更回数が減少 – 貢献行動の機会が少ないことが一因 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 快適度推移 2014/11/20 22 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 貢献ポイント推移 p1貢献ポイント p2貢献ポイント p3貢献ポイント 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 ポイント 時間(時) 0 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 快適度(%) 時間(時) p1快適度 p2快適度 p3快適度
  23. 23. 評価1:貢献ポイントの推移 1日目2日目3日目 2014/11/20 23 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 ポイント 時間(時) p1貢献ポイント p2貢献ポイント p3貢献ポイント
  24. 24. 評価1:快適度の推移 1日目2日目3日目 2014/11/20 24 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 快適度(%) 時間(時) p1快適度 p2快適度 p3快適度
  25. 25. 評価1:予定変更効率 予定変更効率を 퐸 푝푖 = 푑(푝푖 ) 푛(푝푖 ) で定義 1日目2日目3日目 푝1 13.33 79 50.8 푝2 32.67 133 524 푝3 34.68 103 67.33 2014/11/20 25 퐸 푝푖 ∶ 予定変更効率 푑 푝푖 ∶ 1日の貢献ポイント増加量 푛 푝푖 ∶ 予定変更回数  予定変更の効率が上昇 – 少ない予定変更で多くの貢献ポイントを獲得 プレイヤはゲーム内の理想的な行動を学習できた
  26. 26. 評価2:ゲーム画面の閲覧頻度 貢献ポイントと閲覧頻度に関連性がない 3000 2500 2000 1500 1000 500 貢献ポイント推移 p1貢献ポイント p2貢献ポイント p3貢献ポイント 2014/11/20 26 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 1日目2日目3日目 閲覧頻度(%) ゲーム画面の閲覧頻度 p1 p2 p3 0 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 ポイント 時間(時)
  27. 27. 評価2:感性アンケート結果  面白さ・閲覧頻度・対抗意識は評価が高い  継続へのモチベーションは低い より学習意欲を向上させるためには追加要素が必要 2014/11/20 27 5 4 3 2 1 0
  28. 28. まとめ  快適度を下げないようなピークシフト貢献行動を 学習できるシリアスゲームの提案・開発を行った – ゲームをプレイすることで貢献方法を学習できた – プレイヤのモチベーション維持のためには改善が必要  ポイントと快適度のモデル設定  ピーク需要の作成方法  プレイヤがより熱中できるようなシステムの追加 2014/11/20 28 今後の課題

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