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
TOSHIATE:実在都市をコースとした都市当てレースゲーム / i2023-TOSHIATE
Search
yumulab
March 08, 2023
Research
0
1k
TOSHIATE:実在都市をコースとした都市当てレースゲーム / i2023-TOSHIATE
大栁 剣汰, 湯村 翼. TOSHIATE:実在都市をコースとした都市当てレースゲーム, インタラクション2023の発表資料
https://dl.yumulab.org/papers/34
yumulab
March 08, 2023
Tweet
Share
More Decks by yumulab
See All by yumulab
Bluetooth Low Energyの海に潜る / Dive to Bluetooth Low Energy
yumulab
0
97
湯村研究室の紹介2025 / yumulab2025
yumulab
0
300
Proposal of an Information Delivery Method for Electronic Paper Signage Using Human Mobility as the Communication Medium
yumulab
0
14
Proposal of an Information Delivery Method for Electronic Paper Signage Using Human Mobility as the Communication Medium / ICCE-Asia 2025
yumulab
0
170
研究室から社会へ 〜 情報科学でつなぐ科学技術コミュニケーション実践 / #CoSTEP20th
yumulab
0
90
A Proposal of an Information Delivery Method using Human Movement as a Communication Medium for Electronic Paper Signage / ICEC2025
yumulab
0
62
メタバース空間で対話相⼿に向かって⾃律移動するAIアバター『ノア』の開発 / EC2025-Oyamada
yumulab
0
170
足位置の視覚的提示による電子オルガンのペダル鍵盤演奏学習支援システムの提案 / EC2025-Hokin
yumulab
0
140
電子ペーパーサイネージにおける人の移動を通信媒介とした情報配送手法の提案 / EC2025-Akiba
yumulab
0
76
Other Decks in Research
See All in Research
Sat2City:3D City Generation from A Single Satellite Image with Cascaded Latent Diffusion
satai
4
660
ACL読み会2025: Can Language Models Reason about Individualistic Human Values and Preferences?
yukizenimoto
0
120
存立危機事態の再検討
jimboken
0
240
データサイエンティストの業務変化
datascientistsociety
PRO
0
220
第66回コンピュータビジョン勉強会@関東 Epona: Autoregressive Diffusion World Model for Autonomous Driving
kentosasaki
0
340
Multi-Agent Large Language Models for Code Intelligence: Opportunities, Challenges, and Research Directions
fatemeh_fard
0
120
AI Agentの精度改善に見るML開発との共通点 / commonalities in accuracy improvements in agentic era
shimacos
4
1.3k
An Open and Reproducible Deep Research Agent for Long-Form Question Answering
ikuyamada
0
270
【SIGGRAPH Asia 2025】Lo-Fi Photograph with Lo-Fi Communication
toremolo72
0
110
Community Driveプロジェクト(CDPJ)の中間報告
smartfukushilab1
0
170
LLMアプリケーションの透明性について
fufufukakaka
0
140
生成的情報検索時代におけるAI利用と認知バイアス
trycycle
PRO
0
290
Featured
See All Featured
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
40
2.3k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
50
14k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
247
13k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
234
18k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
356
21k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.8k
Sam Torres - BigQuery for SEOs
techseoconnect
PRO
0
190
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
31
3.1k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
2.9k
Agile Leadership in an Agile Organization
kimpetersen
PRO
0
82
A designer walks into a library…
pauljervisheath
210
24k
技術選定の審美眼(2025年版) / Understanding the Spiral of Technologies 2025 edition
twada
PRO
117
110k
Transcript
操作説明 ブレーキ/アクセル エンジンをかける ドライブにギアチェンジ リバースにギアチェンジ サイドブレーキ 選択肢の移動 選択肢の移動 決定 1B-48
TOSHIATE の⾯⽩い要素 ・スピードを競いつつも速すぎると都市当てが 難しくなるというトレードオフの要素。 ・⾃分の現在地が未知の状態で⾛るという新し い体験が⽣まれる。 •実在の都市モデルを使⽤した背景 実在の都市モデルを使⽤することにより、都市同⼠の⽐較、ゲーム中の都市と⾃分の体験を⽐較、 聖地巡礼の3つの楽しめる要素が⽣まれる。 しかし、 この要素は都市に意識を向けていることが前提 のため、⾛っている都市がどこなのかを推測する都市当てを要素に組み込んだ 。 TOSHIATE:実在の都市をコースとした都市当てゲーム ⼤栁 剣汰, 湯村翼 北海道情報⼤学 •概要 •PLATEAU TOSHIATE は,カーレースとその都市の 推測クイズを混ぜたゲームです。PLATEAU という実在の都市モデルの公開データを使い コースを制作しました。実在の都市を⾛り, その都市がどこであるのかを推測して当てる 事がゲームの⽬的です。 PLATEAU とは,国⼟交通省が主導する, Unity 等に使⽤できる 3D 都市モデルをオー プンデータで公開しているプロジェクトで す。 タイトルに戻る 今後の課題 • 対戦相⼿を追加する、ゴールを設定するなど レースゲームとしての完成度を⾼める。 • 地⾯、道路、海を実装する。 • プレイできる都市を増やす。