スキルアップ
2014年6月30日
なぜ人はゲームにハマるのか【補講1】パックマン
[連載] なぜ人はゲームにハマるのか【補講1】
文・渡辺 修司/中村 彰憲
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ルドというデザインのための基本寸法


 「①ドット取得のための効率予測」というものを考えた場合、効率予測のもたらす難易度バランスの幅に満たすような状況を作り出すためにどのようなデザイン要素(具体的な制作物)が必要かを考えてみると、

・モンスターから逃げきるためには"一定の長さの壁"が必要である。(壁がないとすぐにつかまる)
・モンスターは複数匹の方がよい。(一匹だと安全と危険の状況に差があまりでない)
・モンスターは複数のアルゴリズムで動く方がよい。(同じアルゴリズムだと差がでない)


など様々なアイデアが出てくると考えられます。もちろん上記のポイントは、「パックマン」において実際に採用されているアイデアですが、それ以外の要素も考案されることでしょう。プレイヤーの習熟度に応じたチャレンジを明確にゲームステージで示すべくデザインを洗練化させていくことが、独自性が高く且つ持続的プレイを実現するゲームデザインを生み出していくことになるのです。

 従って、プレイヤーの効率予測を導くデザイン「ルド」とは、ゲームデザイナーが新しいゲームを作る上で、指針のような役割を果たします。 これらをまとめると次のようになります。

ポイント②【ルドは、ゲームデザイナーのためにプレイヤーの基本寸法として、ゲームデザインの指針を提供する】

 では、続いていくつかのルドを観察してみましょう。その上で、ルド・ストラクチャーに示されている複数の効率予測の関係性について考察してみます。では、②一時的な不死身状態のルドを解説します。


 ②一時的な不死身状態のルドでは、パックマンはパワーエサを取得することで、攻守が反転しモンスターを追いかけて食べることができるようになります。しかし初心者の場合は攻守反転に着目するのではなく、しばしば「デンジャーにならないという状態(いわゆる不死身状態)」になることを求めてパワーエサをとる行為が観察されます。

 最も低リスクを想定とした場合の行動は、a)とりあえずすぐにパワーエサを取得し生存するという状況です。長期的な視野に基づいた行動としては、b)未来の「デンジャー」に備えてパワーエサを温存する、という効率予測を考えることができます。

ルド・ストラクチャーにおけるデンジャーの記載


 では、次にパックマンにおけるデンジャー、即ち③残機の減少について解説していきます。

 一般的なゲームでは、プレイヤーの効率予測を適切に誘導する手段として、「デンジャー」という強制的な時間消費が設定されています。

 デンジャーは、プレイヤーが直面する「状態」であり、それは、本来効率予測において選択しうる「行為」とは違います。しかし、前述のとおり、ルドでは、よりリスクの高いものを右側に配置する記述方法に統一しています。そのため、リスクが「溢れた」状態を示すデンジャーは多くの場合、右側に配置します。

 また、デンジャーは強制的に時間を消費させる構造であり、このときプレイヤー自体が効率予測を用いた選択は行えないために閉じた円で囲むことで表現します。

ルド・ストラクチャーによる難易度バランスの複雑性の提供


 次に④全ドットの取得(ステージクリアの効率予測)を観察してみましょう。

 この構造は①ドット取得のためのルドと②一時的な不死身状態のルドを内包した入れ子構造になっています。つまり「④全ドットの取得」というルドから見た場合、①と②でリスク上の相関関係があると共に、リスクの高低があることを示しています。

 すでに述べたように、ルドではリスクによって左側から順番に効率予測モデルを配置していきます。そのためデンジャーになることがない②は、デンジャーに陥る可能性のある①より、左側に配置されています。

 では、具体的に④全ドットの取得を観察してみましょう。

 プレイヤーは、「④全ドットの取得」を基準にみた場合、「②一時的な不死身状態の効率予測」と「①ドット取得のための効率予測」のどちらがプレイヤーにとってより効率的に目標を達成できるか、自身のスキルを検証したうえで選択できます。

より具体的な言葉で表現すると

 1.パワーエサをいつでもとれる状態にする(よりリスクが低い)
 2.ドットを取りに行く(よりリスクが高い)


といういずれかの選択です。

 しかしながらこの入れ子状況は、④を中心に構成されたルド・ストラクチャーに内包された、下位のルドである①と②に関しても考慮する必要があります。

 この④の中では、すべて4方向ジョイスティック(または十字キー)での操作という単独の選択で行われています。

 つまり、そのため、右と左を同時に選ぶことができません。もし、ジョイスティックを右に倒し場合、パックマンが右に移動するという行為が全てのルドにおいて共通の"選択結果"となります。

 しかしながら、効率予測を内包することで、以下のような複雑な効率予測が発生します。

 ②のルド単独で考えた場合、パワーエサを温存しておきたいという状況がある。
 しかしながら、モンスターが近づいてきたため、
 ①のルドで提示されたドットの取得をあきらめ、逃げるという行為を選択したい。
 しかし・・・
 逃げるべき経路上に、パワーエサがある。

 この構造は、②のルドで示される効率予測と①のルドで示される効率予測が、プレイヤーによって同時進行で別個に検証されている状態といえます。

 このように、④全ドットの取得の効率予測を実行させる際、下位構造である①と②のことも考えながら、上位構造である④での最適解をプレイヤーに求める状況を作り出すことで、今まで単独で考察された効率予測にはない、様々な多様性が生まれてきます。このような複数のルドの組み合わせによって、効率予測の意味がより明確化されていくといえるでしょう。

ポイント③ 【ルドは、入れ子型や並列型の構造をとることで、プレイヤーに対して、より複雑な効率予測を発生させる】






なぜ人はゲームにハマるのか
開発現場から得た「ゲーム性」の本質
渡辺 修司、中村 彰憲 著



【著者】渡辺 修司(わたなべ しゅうじ)
2007年より大学の教鞭をとり、2010年度より正式に立命館大学映像学部准教授に専任。現職 日本デジタルゲーム学会研究委員、立命館大学ゲーム研究センター運営委員。1997 年 「FinalFantasy7 international」(株式会社スクウェア) でゲーム業界に参加後、多数の会社で企画・監督職として参加。代表作は、2008年「internet Adventure」(株式会社セガ) 原案・企画監修。2004年 エンターブレイン主催 第1回ゲーム甲子園 大賞受賞 「みんなの城」個人作品、2003年 メディア芸術祭審査員推薦作品 「ガラクタ名作劇場 ラクガキ王国」(株式会社タイトー 2003年)、原案・監督職

【著者】中村彰憲(なかむら あきのり)
立命館大学映像学部教授、日本デジタルゲーム学会副会長、立命館ゲーム研究センター運営委員。名古屋大学大学院国際開発研究科博士課程後期修了後、早稲田大学アジア太平洋研究センター助手、立命館大学政策科学部助教授を経て現職。東京ゲームショウアジアビジネスフォーラムアドバイザー(2010ー2011)、太秦戦国祭り実行委員会委員長(2009-2012)などを歴任。主な著書に、「デジタルゲームの教科書」(SBクリエイティブ、アジア市場を担当)、「ファミコンとその時代」(NTT出版、上村雅之氏、細井浩一氏と共著)、「テンセント VS. Facebook」、「グローバルゲームビジネス徹底研究」、「中国ゲームビジネス徹底研究」シリーズ(全てエンターブレイン)など多数。「ファミ通ゲーム白書」においては創刊以来、一貫して中国及び新興市場を担当する。最近は、GPS機能を活用したゲーム的アプリ開発のプロジェクトにも参画し、GDC2012でも講演。博士(学術)。
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