体験記録の蓄積に向けた
Re:commend-demo の記述と
EDC形式の体験記述 の比較検討

Toward the Accumulation of Experience Records: A Comparison between Re:commend-demo Narratives and EDC-form Experience Descriptions

論文

  • INTERACTION 2026 (under review)

    • 概要

    エンタテインメントコンピューティング学術領域（EC）では，体験を後から参照可能な形で共有するための記述方式が模索され続けている． 本研究では，その記述手段として現在運用されているRe:commend-demoにおける体験評価の語りと， 大規模言語モデルを用いてコンテンツの説明からEntertainment Design Catalog形式の体験記述を生成する方式に注目する． 両者が捉えやすい体験の観点／捉えにくい観点を整理するとともに，体験記述の蓄積に向けた運用方法を議論する． Re:commend-demoで取り上げられた22件を対象に，語りから10個の観点カテゴリを抽出し， LLMが生成した体験記述との対応関係をカテゴリ分布および代表事例に基づいて定性的に検討した． その結果，LLMによる体験記述は，語りに含まれる暗黙の前提や設計要素を補助的に明文化し， 記述の再利用可能性を高めうる一方，論文記述に引かれて実際の体験と異なる推定が混入しうることが示唆された． また，社会的・産業的含意や現場感覚に依存する有用性判断は形式化された記述では捉えにくく， Re:commend-demoの語りが担う領域が残ることを確認した．

    In the Entertainment Computing research domain, description frameworks for sharing experiences in a retrospectively referable form remain an ongoing concern. This study compares Re:commend-demo experience-evaluation narratives with LLM-generated Entertainment Design Catalog (EDC)–style experience descriptions derived from content descriptions. Using 22 Re:commend-demo cases, we extracted ten categories of experiential viewpoints and qualitatively examined their correspondence with LLM outputs through category distributions and representative examples. Our results suggest that LLM-based descriptions can help explicate implicit assumptions and design elements, improving reusability, but may also introduce paper-driven inferences that diverge from actual experiences. Moreover, usefulness judgments grounded in social/industrial implications and on-site sensibilities are difficult to formalize, indicating a remaining role uniquely served by Re:commend-demo narratives.

    使用したプロンプト

    論文からEDCのタグを抽出するプロンプト 
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    Rec-demoで抽出された主張とEDCのタグ一覧

    情報処理学会エンタテインメントコンピューティング研究会で 実施されたRe:commend-demo（2023, 2024年度）の語りからどのように主張が抽出されたか、 そして、そこで表彰された作品に対してどのようなEDCの体験記述が付与されたかを示すスプレッドシートを示す。

    スプレッドシートでは、各々の語りとEDCの体験記述がどの観点から記述しているかのカテゴリの分類も同時に示している。