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．

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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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