Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
ゲームで切り込む暗黙知的なスキルやノウハウ
Search
hajimizu
November 18, 2017
Research
590
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
ゲームで切り込む暗黙知的なスキルやノウハウ
第1回 社会&ビジネスゲーム研究会シンポジウムで話題提供した際のスライドです.
hajimizu
November 18, 2017
More Decks by hajimizu
See All by hajimizu
Lecture slides for POM 2-13
hajimizu
1
410
Lecture slides for POM 2-14
hajimizu
0
380
Lecture slides for POM 2-2
hajimizu
0
720
Lecture slides for POM 2-3
hajimizu
0
460
Lecture slides for POM 2-4
hajimizu
0
450
Lecture slides for POM 2-5
hajimizu
0
410
Lecture slides for POM 2-6
hajimizu
0
440
Lecture slides for POM 2-7
hajimizu
0
380
Lecture slides for POM 2-9
hajimizu
0
330
Other Decks in Research
See All in Research
LINEヤフー データサイエンス Meetup「三井物産コモディティ予測チャレンジ」の舞台裏-AlpacaTechパート
gamella
1
580
研究室単位での自律的 IPv6接続性確立に向けたAS共同運用モデルの提案と実証
reokashiwa
0
110
「行ける・行けない表」による地域公共交通の性能評価
bansousha
0
160
正規分布と最適化について
koide3
1
280
適応的スパムフィルタのための軽量な類似メッセージカウンタ / jsai2026-adaptive-spam-filter
monochromegane
0
4k
老舗ものづくり企業でリサーチが変革を起こすまで - 三菱重工DXの実践
skydats
0
200
Language and AI
ayaniwa
0
150
討議:RACDA設立30周年記念都市交通フォーラム2026
trafficbrain
0
1k
計算情報学研究室(数理情報学第7研究室)2026
tomohirokoana
0
600
AIを叩き台として、 「検証」から「共創」へと進化するリサーチ
mela_dayo
0
300
AIエージェント時代のLLM-jpモデルのあるべき姿
k141303
0
490
Cross-Media Information Spaces and Architectures
signer
PRO
0
310
Featured
See All Featured
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
52
3.7k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
97
6.7k
The Invisible Side of Design
smashingmag
301
52k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
333
25k
Groundhog Day: Seeking Process in Gaming for Health
codingconduct
0
230
Building Adaptive Systems
keathley
44
3.1k
Odyssey Design
rkendrick25
PRO
2
710
The AI Search Optimization Roadmap by Aleyda Solis
aleyda
1
5.9k
A Soul's Torment
seathinner
6
3k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
82
6.3k
Getting science done with accelerated Python computing platforms
jacobtomlinson
2
240
Leveraging LLMs for student feedback in introductory data science courses - posit::conf(2025)
minecr
1
300
Transcript
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ ୈճ ࣾձˍϏδωεήʔϜݚڀձ γϯϙδϜ ήʔϜͰΓࠐΉ ҉తͳεΩϧϊϋ ݄ ੨ࢁֶӃେֶ ܦӦγεςϜֶՊ ਫࢁ
ݩ NJ[VZBNB!JTFBPZBNBBDKQ
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ ʢ࠷ݶͷʣࣗݾհ ੨ࢁֶӃେֶ ཧֶ෦ ܦӦγεςϜֶՊ ʮू߹γεςϜݚڀࣨʯΛӡӦ όοΫάϥϯυʮੜ࢈γεςϜֶʯ ຊܦӦֶձͷݚڀϓϩδΣΫτ ʮू߹ϝΧχζϜݚڀձʯΛओ࠻
ϏδωεήʔϜʹॳΊͯ৮Εͨͷ େֶճੜͷͱ͖
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ ήʔϜΛ༻͍ͨݚڀ ਓ͕ؔ༩͢ΔγεςϜͷ γϛϡϨʔγϣϯͷ ϓϥοτϑΥʔϜͱͯ͠ ଟͷਓʑ͔Βࣝ తߩݙΛҾ͖ग़͢ खஈͱͯ͠ ৫νʔϜͷ
ੜ࢈ੑΛ্ͤ͞Δ ͨΊͷֻ͚ͱͯ͠ εΩϧνʔϜϫʔΫ ͷຊ࣭Λղ໌͢ΔͨΊͷ Ծతͳ࣮ݧڥͱͯ͠ ήʔϜ
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ ࠓճߟ͑ΔήʔϜͷΫϥε ήʔϜ ݱ࣮ʹى͜ΓಘΔঢ়گΛϞσϧԽͯ͠ ߏͨ͠ԾڥͷதͰɼՍۭͷৼΔ ͍ͱͦͷؼ݁Λମݧ͢Δͷ ήʔϜϓϨΠ͋ΔछͷٙࣅମݧͰ͋Δ
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ ߨٛʢ࠲ֶʣͱήʔϜͷରൺ • ήʔϜʹਓΛऒ͖͚ͭɼதͤ͞ΔޮՌ͕͋ΓɼͦΕ ʹΑֶͬͯशͷϞςΟϕʔγϣϯ͕ߴΊΒΕΔɽ • ήʔϜͰͷٙࣅମݧΛ௨ͯ͡ɼ಄ͷதͷʮ͍ͬͯΔ ࣝʯΛʮ͑Δࣝʯʹม͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δɽ • ߨٛͰѻ͑ΔͷܗࣜԽ͞ΕͨࣝʹݶΒΕΔͷʹର͠
ͯɼήʔϜͰɼٙࣅମݧΛ௨ͯ͡҉తͳεΩϧ ϊϋମಘͰ͖ΔՄೳੑ͕͋Δɽ 8FMFBSOGSPN&91&3*&/$& SFGMFDUJPO ,PMC`TUIFPSZPGFYQFSJFOUJBMMFBSOJOH
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ &YQFSJFOUJBM-FBSOJOH$ZDMF $PODSFUF &YQFSJFODF 3FGMFDUJWF 0CTFSW BUJPO "CTUSBDU $PODFQUVB MJ[BUJPO
"DUJWF &YQFSJNFOU BUJPO
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ -FBSOJOHGSPN&YQFSJFODF • ࣌ؒ࣠ʹԊͬͯɼҰਓশࢹ͔ΒɼࣝΛ׆༻͢Δաఔ Λମݧ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δʢޠతͳࣝʣɽ • ࣝͷ׆༻Λɼ੍࣌ؒԼͰͷΦϯϥΠϯͳߦҝʢʹ ຒΊࠐ·Εͨೝߦҝʣͱͯ͠ମݧͰ͖Δɽ • ࣝΛ׆༻͢Δࡍʹࣗͷதʹු͔ͼ্͕ͬͯ͘ΔͰ͋
Ζ͏৺తঢ়گٙࣅମݧ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δɽ • ະະܦݧʹىҼ͢Δաͷෆ҆ݏѱײʢ͋Δ͍ɼ աͷظײա৴ʣ͕ղফ͞ΕΔɽ
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ ٙࣅମݧͰ͋Δ͜ͱͷಘࣦ • ίετ͔ͭޮతʹܦݧΛੵΉ͜ͱ͕Ͱ͖Δɽ • ҆શʹࣦഊࢼߦࡨޡΛܦݧ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δʢޭͩ ͚Ͱͳࣦ͘ഊͷํΛֶͿ͜ͱ༗༻ʣɽ • ݱ࣮ͷࣗͷཱ͚ͩͰͳ͘ɼͦΕͱҟͳΔϩʔϧ ମݧͯ͠ΈΔ͜ͱ͕Ͱ͖Δɽ
• ήʔϜͷԾڥݱ࣮Λ୯७Խͨ͠ͷʹ͗͢ͳ͍ɽ – ٙࣅମݧ͔ΒಘΒΕΔใ࣮ମݧΑΓ͍͠ʁ – ͕ͨͬͯ͠ɼಘΒΕΔֶͼઙ͘ͳΔʁ
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ ٙࣅମݧ࣮ମݧͷྼԽίϐʔʁ Ϟσϧͷෳࡶ͞ ಘΒΕΔ ใྔ Մೳͳ ମݧ ֶश͍ͤͨ͞εΩϧϊϋʹ Ԡͯ͡ԾڥΛదʹσβΠϯ
͢Δ͜ͱͰɼ୯७ͳϞσϧ͔Β ಘΒΕΔใྔΛߴΊΒΕΔɽ ࣮ମݧ͔ΒͷֶशʢUBLFTMPOHUJNFʣ σβΠϯ͞Εͨٙࣅମݧ͔Βͷֶश
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ ٙࣅମݧͷՁΛߴΊΔϙΠϯτ ୯७Խ͢Δ͜ͱͷੵۃతͳҙٛ • ߦҝͷલఏؼ݁ͱͯ͠ೝՄೳͳۭ࣌ؒΛɼ࣮ମݧͷ ߹ΑΓ֦େ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δɽ • ରεΩϧɾϊϋʹແؔͳมΛࣺͰ͖Δɽ จ຺Λૢ࡞Ͱ͖Δ͜ͱͷར •
ݱ࣮ͷจ຺Λͦͷ··࠶ݱ͢Δ͚ͩͰͳ͘ɼจ຺Λࣺ ͨ͠ΓɼҟͳΔจ຺ʹஔ͖͑ͨΓ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δɽ • จ຺ʹґଘͨ͠ઌೖ؍ʹറΒΕͳ͍அɼଞͷจ຺Ͱͷ ݟͷԉ༻ͳͲ͕ՄೳʹͳΔɽ
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ εΩϧɾϊϋͷೖग़ྗؔ ΞϧΰϦζϜ ੍ޚଇ அɾ ҙࢥܾఆ ମಈ࡞ աڈ͔Βͷ ܦҢؚΊͨ
ঢ়گೝࣝ ମੑײ֮ ήʔϜͷԾڥʹຒΊࠐΜͰ͓͖͘ม ˺ ػցֶशͷͨΊʹඞཁͳֶश༻σʔλͷม
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ εΩϧɾϊϋͷྨ ܗࣜత ҉త ೝత ϧʔϧΞϧΰϦζϜ ͱͯ͠ϚχϡΞϧԽͰ ͖Δஅҙࢥܾఆ ϚχϡΞϧͱͯ͠هड़ ͭͤ͘͠ͳ͍அҙ
ࢥܾఆ ମత ࡞ۀඪ४ॻʹهࡌ͞Ε ΔΑ͏ͳඪ४Խ͞Εͨ ମಈ࡞ ख़࿅ٕೳऀɼεϙʔπ બखɼགྷՈͳͲͷɼ ݴ༿Ͱઆ໌͠ʹ͍͘ Έͳମಈ࡞
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ ʮΘ͔ΔʯͱʮͰ͖Δʯ Θ͔ΔɾͰ͖Δֶश • ઌʹɼεΩϧɾϊϋ ΛܗࣜతͳϧʔϧΞϧ ΰϦζϜͱֶͯ͠Ϳɽ • ͦͷޙɼͦͷ࣮ફମݧΛ ܁Γฦͯ͑͠Δࣝͱ
ͯ͠ମಘ͍ͯ͘͠ɽ Ͱ͖ΔɾΘ͔Δֶश • ઌʹɼࢼߦࡨޡతͳମݧ Λ௨ͯ͡εΩϧɾϊϋ Λʹ͚ͭΔɽ • ͦͷޙɼͦΕΛղऍ͢Δ ͜ͱͰɼͦͷཪʹ͋Δݪ ཧɾݪଇʹೲಘ͍ͯ͘͠ɽ *GUIFOSVMFT BMHPSJUINT FUD #MBDLCPY
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ ҉ֶशήʔϜͷδϨϯϚ • ֶशͷͨΊͷήʔϜͰɼରͱ͢ΔεΩϧɾϊϋ ͷೖग़ྗؔʹؔΘ͍ͬͯΔมΛήʔϜͷԾڥʹ ຒΊࠐΜͰ͓͘ඞཁ͕͋Δɽ • ܗࣜతͳεΩϧɾϊϋɼͦͷೖग़ྗ͕ؔѲ ͞Ε͍ͯΔͨΊɼήʔϜͷԾڥʹຒΊࠐΉ͖ม ໌Β͔Ͱ͋Δɽ
• Ұํɼ҉తͳεΩϧɾϊϋɼͦͷೖग़ྗؔ ͕ϒϥοΫϘοΫεͰ͋ΓɼͲͷΑ͏ͳมΛԾڥ ʹຒΊࠐΊΑ͍͔͍͋·͍ͳ··Ͱ͋Δɽ
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ ҉ʹΓࠐΉͨΊͷΞϓϩʔν ϓϨΠϠͷֶश σβΠφͷֶश εΩϧɾϊϋͷशಘ εΩϧɾϊϋͷղ໌
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ ֎ଆͷֶशϧʔϓͷߟ͑ํ • ԾઆݕূͷαΠΫϧͱߟ͑Δɽ – ཧతͳղੳͱରൺ͢Δɽ – σϒϦʔϑΟϯάͰͷٞΛࢀߟʹ͢Δɽ – ݱ࣮ͷεΩϧϨϕϧ͕ಘʹө͞ΕΔ͔ݕূ͢Δɽ
– ख़࿅ऀ͕ͭҧײʢݱ࣮ͱͷࠩҟʣΛࢀߟʹ͢Δɽ • ಘͷ্͕ݱ࣮ͷεΩϧϨϕϧͷ্ʹͭͳ͕Δήʔ Ϝʹ͍ͨ͠ʢ্Ͱݕূ͍ͯ͠Δͷͦͷඞཁ݅ʣɽ • ղҰͭͰͳ͍ɽεΩϧɾϊϋΛΑΓৄࡉʹิ Ͱ͖ΔΑ͏ʹɼঃʑʹϞσϧΛચ࿅͍͚ͤͯ͞Α͍ ʢཻͷҟͳΔෳͷϞσϧΛซ༻͢Δͷ༗ޮ͔ʣɽ
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ ҿ৯ళͷ࠲੮ҊεΩϧͷࣄྫ 8BJUJOH3PPN %JOJOH3PPN
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ ҿ৯ళͷ࠲੮ҊεΩϧͷࣄྫ 8BJUJOH3PPN %JOJOH3PPN
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ ҿ৯ళͷ࠲੮ҊεΩϧͷࣄྫ TU3PVOE • ಈతͳ߹ͤ࠷దԽͱͯ͠ఆࣜԽ͠ɼղ๏ΛఏҊ • ސ٬ͷෆຬୀళ࣌ؒͷओ؍తͳ༧ଌ͕ϙΠϯτ OE3PVOE • ओ؍తͳ༧ଌͷଆ໘ΛΓࠐΜͩήʔϜΛ։ൃ
• ࣮ܦݧͷ༗ແ͕ಘʹө͞ΕΔ͜ͱΛ֬ೝ SE3PVOE • ༧ଌʹඞཁͳใͷऩूͷํʹϙΠϯτ͕͋Δ • ͦͷଆ໘ΛήʔϜʹΓࠐΈɼXFCΞϓϦԽ
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ ҿ৯ళͷ࠲੮ҊεΩϧͷࣄྫ TU3PVOE OE3PVOE SE3PVOE த๎ඒ ਗ਼ਫ߳ಹ ਫࢁ ݩ
ސ٬ͷ༧ଌୀళ࣌ࠁΛߟྀͨ͠ҿ৯ళʹ͓͚Δಈతͳ࠲੮ׂͯγεςϜ ຊػցֶձจू 7PM /P Q ).J[VZBNB ":PTIJEBBOE5/POBLB"4FSJPVT(BNFGPS &MJDJUJOH5BDJU4USBUFHJFTGPS%ZOBNJD5BCMF"TTJHONFOUJOB3FTUBVSBOU 1SPDPGUIFUI*OUFSOBUJPOBM4JNVMBUJPOBOE(BNJOH"TTPDJBUJPO$POGFSFODF *4"(" 4FQ ଜจल த๎ඒ ਫࢁ ݩ ήʔϜΛ༻͍ͨ࠲੮Ҋϊϋͷநग़ ਓೳֶձશࠃେձ .BZ
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ ҿ৯ళͷ࠲੮ҊεΩϧͷࣄྫ &YQFSJNFOU • ܦݧऀ໊ɼະܦݧऀ໊ʹɼͦΕͧΕճͣͭήʔϜ ΛϓϨΠͯ͠Βͬͨɽ • ܦݧऀͷฏۉείΞɼະܦݧऀͷฏۉείΞ ͱͳΓɼ༗ҙࠩ֬ೝ͞ΕͨʢQɿʣɽ &YQFSJNFOU
• ͋Δఔशख़ͨ͠ޙɼඪ४ϧʔϧʢ'$'4ʣͱಠࣗख๏ ͱͰճͣͭήʔϜΛϓϨΠͯ͠Βͬͨɽ • ಠࣗख๏ͷํ͕ߴಘʢ QɿʣͰɼͦͷಛ ͭͷΫϥελʹྨͰ͖ͨɽ
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ αϓϥΠνΣʔϯӡ༻εΩϧͷࣄྫ ຊࣾ ސ٬ Լఔ ্ఔ ࡐྉ
ൃ ࡐྉ ೲೖ ൃ ೲೖ ൃ ೲೖ ͰҰ෦ͷ͕ఀࢭ͢ΔͳͲ ͷඇఆৗతͳมಈʹ໘ͨ͠ࡍʹ ڠಇతʹܭըΛ࠶ߏங͢ΔεΩϧ $PM1.BO (BNF
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ αϓϥΠνΣʔϯӡ༻εΩϧͷࣄྫ
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ αϓϥΠνΣʔϯӡ༻εΩϧͷࣄྫ TU3PVOE • 5BCMF%JTDVTTJPOͱ4JNVMBUJPOΛ߹ͤͯήʔϜԽ • ٞΛͷൃݟͱղܾͷաఔͱͯ͠ϓϩτίϧੳ OE3PVOE • ϓϨΠதͷใڞ༗ΛνϟοτԽ͠ɼσʔλͱͯ͠ัଊ
• ͲͷΑ͏ͳใ͕͍ͭ୭ͱڞ༗͞ΕΔ͔ͷ؍͔Βੳ SE3PVOE • ใڞ༗ͷλΠϓผʹ֤ϓϨΠϠͷҙࢥܾఆΛఆࣜԽ • ཧతͳ݁ՌΛ࣮ࡍͱରൺͤͯ͞σϒϦʔϑΟϯά
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ αϓϥΠνΣʔϯӡ༻εΩϧͷࣄྫ TU3PVOE OE3PVOE SE3PVOE 5'VSVLBXB 5/POBLBBOE).J[VZBNB"(8"1"QQSPBDIUP"OBMZ[JOH*OGPSNBM"MHPSJUINGPS$PMMBCPSBUJWF (SPVQ1SPCMFN4PMWJOH UI"""*$POGFSFODFPO)VNBO$PNQVUBUJPO
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
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ αϓϥΠνΣʔϯӡ༻εΩϧͷࣄྫ (BNF&YQFSJNFOUT • νʔϜʢਓʣʹɼඇఆৗతͳมಈ͕ੜ͡Δ߹ͱੜ͡ ͳ͍߹Λࠞࡏͤͯ͞ɼήʔϜΛϓϨΠͯ͠Βͬͨɽ • ఆৗతͳঢ়گԼͰͷใڞ༗ঃʑʹݮগ͍ͯ͘͠ɽ͜ ΕඇఆৗతͳมಈͷରԠΛ͘͢͠ΔՄೳੑ͕͋Δɽ /VNFSJDBM"OBMZTJT
• ࡏݿใͷڞ༗ύλϯΛͭʹྨ͠ɼϓϨΠϠͷҙࢥ ܾఆΛఆࣜԽ͠ɼͦͷ݁ՌΛཧతʹղੳͨ͠ɽ • ඇఆৗతͳมಈͷ༗ແɼ҆શࡏݿྔͷଟՉͳͲͷঢ়گʹ Ԡͯ͡ɼ༗རͳڞ༗ύλϯ͕ҟͳΔ͜ͱΛ֬ೝͨ͠ɽ
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ ·ͱΊ • ήʔϜϓϨΠ͋ΔछͷٙࣅମݧͰ͋ΓɼͦΕΛ௨ͨ͡ ֶशͷͨΊʹɼରεΩϧɾϊϋʹԠͯ͡ήʔϜ ͷԾڥΛదʹઃܭ͢Δ͜ͱ͕·ΕΔɽ • ҉తͳεΩϧɾϊϋͦΕࣗମ͕ϒϥοΫϘο ΫεͳͨΊɼదͳԾڥͷઃܭ͍͋·͍ʹͳΔɽ •
͕ͨͬͯ͠ɼεΩϧɾϊϋʢͷֶशʹ;͞Θ͍͠Ծ ڥʣͷղ໌ฒߦͯ͠ਐΊΔඞཁ͕͋Δɽ • ࣮ࣄྫͰͷڞಉݚڀਵ࣌ืूதͰ͢ɽؔ৺Λ࣋ͨΕͨ ํͥͻ͝࿈བྷ͍ͩ͘͞ʂ
ήʔϜͰΓࠐΉ҉తͳεΩϧϊϋ 5IBOLZPV 2VFTUJPOT$PNNFOUT BSFXFMDPNF )BKJNF.J[VZBNB !"(6 NJ[VZBNB!JTFBPZBNBBDKQ