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AIDB Daily Papers

ゲーム開発における大規模言語モデル:ゲームプレイ、プレイアビリティ、プレイヤー体験への影響

原題: Large Language Models in Game Development: Implications for Gameplay, Playability, and Player Experience
著者: Keeryn Johnson, Muhammad Ahmed, Charlie Lang, Sahib Thethi, Wilson Zheng, Ronnie de Souza Santos
公開日: 2026-03-29 | 分野: LLM ゲーム デザイン AI 評価 テキスト インタフェース コンテンツ 分析 実験 生成 品質 ユーザ アーキテクチャ ゲーム開発

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • 本研究では、ゲーム開発における大規模言語モデル(LLM)の統合が、ゲームプレイなどに与える影響を調査した。
  • LLMの導入はゲームの多様性とパーソナライズを向上させる一方、正確性や難易度調整などの課題も生み出す点が重要である。
  • LLMを組み込んだ2つのゲームプロジェクトの分析から、生成AIがゲーム構造を再構築し、新たな品質考慮事項をもたらすことが示唆された。

Abstract

This paper investigates how the integration of large language models influences gameplay, playability, and player experience in game development. We report a collaborative autoethnographic study of two game projects in which LLMs were embedded as architectural components. Reflective narratives and development artifacts were analyzed using gameplay, playability, and player experience as guiding constructs. The findings suggest that LLM integration increases variability and personalization while introducing challenges related to correctness, difficulty calibration, and structural coherence across these concepts. The study provides preliminary empirical insight into how generative AI integration reshapes established game constructs and introduces new architectural and quality considerations within game engineering practice.

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