TEDGlobal 2010
Tom Chatfield: 7 ways games reward the brain
トム・チャットフィールド: ゲームが脳に報酬を与える 7 つの方法
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ゲームはどんどん身近なものになってきており、私たちは数え切れない時間と現実の貨幣を費やし、仮想の財宝を求めヴァーチャルの世界を探検します。何故でしょう？トム・チャットフィールドがここで示す通り、ゲームは私たちの脳を魅了したり、もっと探検し続けたいと感じさせたりする「報酬」を与える完璧な仕組みを持っているためです。
Tom Chatfield - Gaming theorist
Tom Chatfield thinks about games -- what we want from them, what we get from them, and how we might use our hard-wired desire for a gamer's reward to change the way we learn. Full bio
Tom Chatfield thinks about games -- what we want from them, what we get from them, and how we might use our hard-wired desire for a gamer's reward to change the way we learn. Full bio
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00:15
I love video games.
0
0
3000
私はテレビゲームが大好きです
00:18
I'm also slightly in awe of them.
1
3000
3000
若干畏怖してさえいます
00:21
I'm in awe of their power
2
6000
2000
その想像力 技術力
00:23
in terms of imagination, in terms of technology,
3
8000
2000
そしてコンセプトといった点に
00:25
in terms of concept.
4
10000
2000
畏怖しています
00:27
But I think, above all,
5
12000
2000
しかしそれ以上に
00:29
I'm in awe at their power
6
14000
2000
ゲームの持つ動機付けの力
00:31
to motivate, to compel us,
7
16000
3000
促す力 そして惹きつける力に
00:34
to transfix us,
8
19000
2000
畏怖しています
00:36
like really nothing else we've ever invented
9
21000
3000
人類が発明してきたどんな物も
00:39
has quite done before.
10
24000
2000
その点ではゲームに及びません
00:41
And I think that we can learn some pretty amazing things
11
26000
3000
また ゲームのそういった働きを知ることで
00:44
by looking at how we do this.
12
29000
2000
とても素晴らしいことが学べると思います
00:46
And in particular, I think we can learn things
13
31000
2000
特に学習について学べると
00:48
about learning.
14
33000
3000
私は考えています
00:51
Now the video games industry
15
36000
2000
さて テレビゲーム産業は
00:53
is far and away the fastest growing
16
38000
2000
現存するあらゆるメディアより
00:55
of all modern media.
17
40000
2000
急速な成長率を誇っています
00:57
From about 10 billion in 1990,
18
42000
2000
1990 年の時点で 100 億ドル
00:59
it's worth 50 billion dollars globally today,
19
44000
3000
今日では全世界で 500 億ドルに達し
01:02
and it shows no sign of slowing down.
20
47000
3000
衰える兆しを見せません
01:05
In four years' time,
21
50000
2000
今後 4 年間で
01:07
it's estimated it'll be worth over 80 billion dollars.
22
52000
3000
800 億ドルを超えると推定されています
01:10
That's about three times the recorded music industry.
23
55000
3000
これはCD音楽産業の三倍です
01:13
This is pretty stunning,
24
58000
2000
これは驚くべきことですが
01:15
but I don't think it's the most telling statistic of all.
25
60000
3000
ゲームの凄さを語る統計はまだ別にあります
01:18
The thing that really amazes me
26
63000
2000
私が本当に驚いたのは
01:20
is that, today,
27
65000
2000
今日
01:22
people spend about
28
67000
2000
人々は
01:24
eight billion real dollars a year
29
69000
3000
年間 80 億ドルの実際の貨幣を
01:27
buying virtual items
30
72000
2000
ゲーム上にしか存在しない
01:29
that only exist
31
74000
2000
仮想上のアイテムの
01:31
inside video games.
32
76000
3000
購入に費やしているということです
01:34
This is a screenshot from the virtual game world, Entropia Universe.
33
79000
3000
こちらは Entropia Universe という仮想ゲーム世界のスクリーンショットです
01:37
Earlier this year,
34
82000
2000
今年の初めに
01:39
a virtual asteroid in it
35
84000
2000
このゲームの仮想の小惑星が
01:41
sold for 330,000 real dollars.
36
86000
4000
現実の貨幣 33 万ドルで売られました
01:45
And this
37
90000
2000
そしてこちらは
01:47
is a Titan class ship
38
92000
3000
EVE Online という宇宙が舞台の
01:50
in the space game, EVE Online.
39
95000
2000
ゲームに登場するタイタン級戦艦です
01:52
And this virtual object
40
97000
2000
このヴァーチャルな物体は
01:54
takes 200 real people
41
99000
2000
建造するのに現実の人間 200 名がかりで
01:56
about 56 days of real time to build,
42
101000
3000
56 日かかります
01:59
plus countless thousands of hours
43
104000
3000
更に 建造に至るまでの段階でも
02:02
of effort before that.
44
107000
2000
数千時間を必要とします
02:04
And yet, many of these get built.
45
109000
3000
にもかかわらず これらはいくつも建造されています
02:07
At the other end of the scale,
46
112000
2000
そして また別の種類の凄さを持つのが
02:09
the game Farmville that you may well have heard of,
47
114000
3000
Farmville というゲームで 皆さんも聞いたことがあるかもしれません
02:12
has 70 million players
48
117000
2000
世界中で
02:14
around the world
49
119000
2000
7 千万のプレイヤーを擁し
02:16
and most of these players
50
121000
2000
そのほとんどは
02:18
are playing it almost every day.
51
123000
2000
ほぼ毎日このゲームを遊んでいます
02:20
This may all sound
52
125000
2000
以上のことは
02:22
really quite alarming to some people,
53
127000
2000
一部の人にとっては
02:24
an index of something worrying
54
129000
2000
社会的な不備や不安の
02:26
or wrong in society.
55
131000
2000
指標だと思えるかもしれませんが
02:28
But we're here for the good news,
56
133000
2000
ここには良いニュースもあるのです
02:30
and the good news is
57
135000
2000
それは
02:32
that I think we can explore
58
137000
2000
何故このような現実の労力や
02:34
why this very real human effort,
59
139000
3000
価値の創造が起こっているのかを
02:37
this very intense generation of value, is occurring.
60
142000
4000
解明できるということです
02:41
And by answering that question,
61
146000
2000
また解明することによって
02:43
I think we can take something
62
148000
2000
私たちにとって非常に有益なものが
02:45
extremely powerful away.
63
150000
2000
手に入ると考えています
02:47
And I think the most interesting way
64
152000
2000
私はこのことを考える上で
02:49
to think about how all this is going on
65
154000
2000
最も興味深い観点は
02:51
is in terms of rewards.
66
156000
2000
報酬だと考えます
02:53
And specifically, it's in terms
67
158000
3000
特に
02:56
of the very intense emotional rewards
68
161000
2000
ゲームを遊ぶことが
02:58
that playing games offers to people
69
163000
2000
個人または集団にとって
03:00
both individually
70
165000
2000
感情面での非常に強い
03:02
and collectively.
71
167000
2000
報酬となることに関してです
03:04
Now if we look at what's going on in someone's head
72
169000
2000
ゲームをしている人の脳内で
03:06
when they are being engaged,
73
171000
2000
何が起こっているかを見てみると
03:08
two quite different processes are occurring.
74
173000
3000
二つ 別々のプロセスが発生していることが分かります
03:11
On the one hand, there's the wanting processes.
75
176000
3000
一つは欲求のプロセスです
03:14
This is a bit like ambition and drive -- I'm going to do that. I'm going to work hard.
76
179000
3000
「あれをやるぞ がんばるぞ」といった 欲望ややる気です
03:17
On the other hand, there's the liking processes,
77
182000
2000
もう一つは嗜好のプロセスです
03:19
fun and affection
78
184000
2000
楽しみや好意
03:21
and delight
79
186000
2000
そして喜びです
03:23
and an enormous flying beast with an orc on the back.
80
188000
2000
こちらはオークを背に乗せた巨大な鳥獣です
03:25
It's a really great image. It's pretty cool.
81
190000
2000
素晴らしい画像です とても格好いいです
03:27
It's from the game World of Warcraft with more than 10 million players globally,
82
192000
3000
この画像は世界中で千万人以上のプレイヤーを擁する World of Warcraft というゲームからで
03:30
one of whom is me, another of whom is my wife.
83
195000
3000
そのプレイヤーの一人は私 もう一人は妻です
03:33
And this kind of a world,
84
198000
2000
巨大な鳥獣で
03:35
this vast flying beast you can ride around,
85
200000
2000
飛び回れるというような世界観は
03:37
shows why games are so very good
86
202000
2000
なぜゲームが
03:39
at doing both the wanting and the liking.
87
204000
3000
欲求や嗜好の面で優れているかを示しています
03:42
Because it's very powerful. It's pretty awesome.
88
207000
2000
とても効果的だからです 素晴らしい
03:44
It gives you great powers.
89
209000
2000
皆さんに大きな力を与えます
03:46
Your ambition is satisfied, but it's very beautiful.
90
211000
3000
皆さんの欲望は満たされ それでいてとても美しいものです
03:49
It's a very great pleasure to fly around.
91
214000
3000
飛び回ることは非常に大きな快楽です
03:52
And so these combine to form
92
217000
2000
こういったことが組み合わさって
03:54
a very intense emotional engagement.
93
219000
2000
ゲームへの取り組みを気持ちの面から非常に強固なものにします
03:56
But this isn't the really interesting stuff.
94
221000
3000
本当に面白いことはもっと他にあります
03:59
The really interesting stuff about virtuality
95
224000
2000
仮想現実の本当に面白いところは
04:01
is what you can measure with it.
96
226000
2000
それでさまざまなことが計測できることです
04:03
Because what you can measure in virtuality
97
228000
3000
なぜなら仮想現実では全てが
04:06
is everything.
98
231000
2000
計測できるものだからです
04:08
Every single thing that every single person
99
233000
2000
ゲームで遊んだ全てのプレイヤー
04:10
who's ever played in a game has ever done can be measured.
100
235000
3000
その一人一人の行動全てが計測できます
04:13
The biggest games in the world today
101
238000
2000
今日の世界最大のゲームでは
04:15
are measuring more than one billion points of data
102
240000
4000
そのプレイヤーの行動などについて
04:19
about their players, about what everybody does --
103
244000
2000
10 億以上のデータを計測しています
04:21
far more detail than you'd ever get from any website.
104
246000
3000
どんなウェブサイトよりも 遥かに詳細です
04:24
And this allows something very special
105
249000
3000
この計測のおかげで
04:27
to happen in games.
106
252000
2000
ゲーム上に特別なことを起こせます
04:29
It's something called the reward schedule.
107
254000
3000
それは報酬スケジュールと呼ばれるものです
04:32
And by this, I mean looking
108
257000
2000
これはつまり
04:34
at what millions upon millions of people have done
109
259000
2000
何百万人の行動を観察し
04:36
and carefully calibrating the rate,
110
261000
2000
ゲーム内の報酬の頻度
04:38
the nature, the type, the intensity of rewards in games
111
263000
3000
性質 種類 強度を慎重に調節し
04:41
to keep them engaged
112
266000
2000
圧倒的な量の時間と労力の分
04:43
over staggering amounts of time and effort.
113
268000
3000
プレイヤーをゲームにつなぎ止めることです
04:46
Now, to try and explain this
114
271000
2000
ではこれを
04:48
in sort of real terms,
115
273000
3000
現実の話で説明するために
04:51
I want to talk about a kind of task
116
276000
2000
多くのゲームで皆さんに馴染みがあるであろう
04:53
that might fall to you in so many games.
117
278000
2000
作業の話をしたいと思います
04:55
Go and get a certain amount of a certain little game-y item.
118
280000
3000
それは特定のゲームアイテムを一定量取ってくるというものです
04:58
Let's say, for the sake of argument,
119
283000
2000
話を分かりやすくするため
05:00
my mission is to get 15 pies
120
285000
3000
私のミッションはパイを 15 個取ってくることだとしましょう
05:03
and I can get 15 pies
121
288000
3000
15 個のパイを得るには
05:06
by killing these cute, little monsters.
122
291000
2000
この小さくてかわいいモンスターを狩る必要があります
05:08
Simple game quest.
123
293000
2000
単純なゲームクエストです
05:10
Now you can think about this, if you like,
124
295000
2000
これは箱に置き換えて
05:12
as a problem about boxes.
125
297000
2000
考えてみても良いでしょう
05:14
I've got to keep opening boxes.
126
299000
2000
私は箱を開け続けなければなりません
05:16
I don't know what's inside them until I open them.
127
301000
3000
開けるまでその箱に何が入っているか分かりません
05:19
And I go around opening box after box until I've got 15 pies.
128
304000
3000
そうしてパイを 15 個得るまで箱を開け続けます
05:22
Now, if you take a game like Warcraft,
129
307000
2000
さて 例えば Warcraft の様なゲームは
05:24
you can think about it, if you like,
130
309000
2000
壮大な箱開けゲームと
05:26
as a great box-opening effort.
131
311000
3000
捉えることもできます
05:29
The game's just trying to get people to open about a million boxes,
132
314000
3000
このゲームはプレイヤーに百万の箱を開けさせ
05:32
getting better and better stuff in them.
133
317000
2000
どんどん良いものを与えるものです
05:34
This sounds immensely boring
134
319000
3000
これはひどく退屈に聞こえますが
05:37
but games are able
135
322000
2000
ゲームには
05:39
to make this process
136
324000
2000
その過程を信じられないくらい
05:41
incredibly compelling.
137
326000
2000
魅力的にする力があります
05:43
And the way they do this
138
328000
2000
それを為す方法は
05:45
is through a combination of probability and data.
139
330000
3000
確率とデータを組み合わせて用いることです
05:48
Let's think about probability.
140
333000
2000
まず確率について考えてみましょう
05:50
If we want to engage someone
141
335000
2000
もし誰かに箱を開けて
05:52
in the process of opening boxes to try and find pies,
142
337000
3000
パイを得る作業をさせたいとしたら
05:55
we want to make sure it's neither too easy,
143
340000
2000
獲得の難易度は簡単すぎでも
05:57
nor too difficult, to find a pie.
144
342000
2000
難しすぎでもないようにしなければいけません
05:59
So what do you do? Well, you look at a million people --
145
344000
2000
ではどうしましょう？百万人 いや
06:01
no, 100 million people, 100 million box openers --
146
346000
3000
一億人ですね 一億の箱開けプレイヤーを観察し
06:04
and you work out, if you make the pie rate
147
349000
3000
分析し パイが出てくる確率を
06:07
about 25 percent --
148
352000
2000
面倒すぎず 簡単すぎでもない
06:09
that's neither too frustrating, nor too easy.
149
354000
3000
約 25% にすると
06:12
It keeps people engaged.
150
357000
2000
プレイヤーを惹きつけておけます
06:14
But of course, that's not all you do -- there's 15 pies.
151
359000
3000
もちろんこれだけではありません パイは 15 個なのです
06:17
Now, I could make a game called Piecraft,
152
362000
2000
さて ゲーム内容が
06:19
where all you had to do was get a million pies
153
364000
2000
百万個あるいは千個のパイを得るだけの
06:21
or a thousand pies.
154
366000
2000
Piecraft というゲームを作ることもできますが
06:23
That would be very boring.
155
368000
2000
これはひどくつまらないものになるでしょう
06:25
Fifteen is a pretty optimal number.
156
370000
2000
15 というのは結構適切な数なのです
06:27
You find that -- you know, between five and 20
157
372000
2000
人に持続的に何かをやらせるには
06:29
is about the right number for keeping people going.
158
374000
2000
5 から 20 が適当な数です
06:31
But we don't just have pies in the boxes.
159
376000
2000
また 箱に入っているのはパイだけではありません
06:33
There's 100 percent up here.
160
378000
2000
100% までまだ余地があるのです
06:35
And what we do is make sure that every time a box is opened,
161
380000
3000
私たちはプレイヤーが箱を開けたとき
06:38
there's something in it, some little reward
162
383000
2000
彼らを惹きつけ かつ進展のあるように
06:40
that keeps people progressing and engaged.
163
385000
2000
必ず毎回何かしら 小さな報酬を設定します
06:42
In most adventure games,
164
387000
2000
大抵のアドベンチャーゲームにおいて
06:44
it's a little bit in-game currency, a little bit experience.
165
389000
3000
それは少しのゲーム内通貨や経験値ですが
06:47
But we don't just do that either.
166
392000
2000
それだけではありません
06:49
We also say there's going to be loads of other items
167
394000
2000
他にもさまざまな質 そして興奮を伴った
06:51
of varying qualities and levels of excitement.
168
396000
2000
アイテムがあります
06:53
There's going to be a 10 percent chance you get a pretty good item.
169
398000
3000
10% の確率でかなり良いアイテムが手に入れられ
06:56
There's going to be a 0.1 percent chance
170
401000
2000
0.1% の確率で
06:58
you get an absolutely awesome item.
171
403000
3000
もの凄いアイテムが手に入ります
07:01
And each of these rewards is carefully calibrated to the item.
172
406000
3000
このような報酬はアイテム毎に慎重に調整されています
07:04
And also, we say,
173
409000
2000
またこのような問題もあります
07:06
"Well, how many monsters? Should I have the entire world full of a billion monsters?"
174
411000
3000
「モンスターの数は？世界中を十億ものモンスターで埋め尽くすべきか？」
07:09
No, we want one or two monsters on the screen at any one time.
175
414000
3000
いいえ 画面には一度に一匹か二匹のモンスターが望ましいです
07:12
So I'm drawn on. It's not too easy, not too difficult.
176
417000
3000
そうして私は適切な難易度にのめり込みます
07:15
So all this is very powerful.
177
420000
2000
以上のことはどれもとても強力です
07:17
But we're in virtuality. These aren't real boxes.
178
422000
3000
更に これは仮想世界のことであり箱は現実の箱ではありません
07:20
So we can do
179
425000
2000
よって私たちは
07:22
some rather amazing things.
180
427000
2000
もっと驚くべきことができます
07:24
We notice, looking at all these people opening boxes,
181
429000
4000
プレイヤーが箱を開けているのを観察すると
07:28
that when people get to about 13 out of 15 pies,
182
433000
3000
15 個中 13 個程度までいくと
07:31
their perception shifts, they start to get a bit bored, a bit testy.
183
436000
3000
興味が散り 退屈で不機嫌になり始めることが分かります
07:34
They're not rational about probability.
184
439000
2000
プレイヤーは確率について合理的ではないのです
07:36
They think this game is unfair.
185
441000
2000
プレイヤーはこのゲームは不公平だと考えます
07:38
It's not giving me my last two pies. I'm going to give up.
186
443000
2000
残り二つのパイが出ない 諦めようとなります
07:40
If they're real boxes, there's not much we can do,
187
445000
2000
現実ではなにも出来ませんが
07:42
but in a game we can just say, "Right, well.
188
447000
2000
ゲーム内のことならばこうすることができます
07:44
When you get to 13 pies, you've got 75 percent chance of getting a pie now."
189
449000
4000
「よし じゃあ 13 個までいったら出てくる確率を 75% に引き上げよう」
07:48
Keep you engaged. Look at what people do --
190
453000
2000
プレイヤーを引き留めます プレイヤーが何をするか観察し
07:50
adjust the world to match their expectation.
191
455000
2000
彼らの期待に添うように世界を調節するのです
07:52
Our games don't always do this.
192
457000
2000
常にこのようにするわけではありません
07:54
And one thing they certainly do at the moment
193
459000
2000
確実に実施することは
07:56
is if you got a 0.1 percent awesome item,
194
461000
3000
もし皆さんが 0.1% で出る凄いアイテムを取得したら
07:59
they make very sure another one doesn't appear for a certain length of time
195
464000
3000
ゲームの管理者はそれが一定時間出現しないようにし
08:02
to keep the value, to keep it special.
196
467000
2000
その価値 特別さを保ちます
08:04
And the point is really
197
469000
2000
ここでのポイントは 私たちは
08:06
that we evolved to be satisfied by the world
198
471000
2000
進化と通じて 限られた方法でしか
08:08
in particular ways.
199
473000
2000
充足感を感じないようになりました
08:10
Over tens and hundreds of thousands of years,
200
475000
3000
幾千年を経て
08:13
we evolved to find certain things stimulating,
201
478000
2000
私たちは特定の物を刺激的 知的―
08:15
and as very intelligent, civilized beings,
202
480000
2000
文明的と感じるよう進化しているため
08:17
we're enormously stimulated by problem solving and learning.
203
482000
3000
問題解決や学習をするよう大きく刺激されるのです
08:20
But now, we can reverse engineer that
204
485000
2000
そして現在 このことを解析し
08:22
and build worlds
205
487000
2000
私たちの進化の箱を特に刺激する
08:24
that expressly tick our evolutionary boxes.
206
489000
3000
世界を構築することができます
08:27
So what does all this mean in practice?
207
492000
2000
つまりどういう事でしょうか？
08:29
Well, I've come up
208
494000
2000
私は
08:31
with seven things
209
496000
2000
ゲームから学んだ
08:33
that, I think, show
210
498000
2000
教訓を現実世界で
08:35
how you can take these lessons from games
211
500000
2000
利用する方法を
08:37
and use them outside of games.
212
502000
3000
七つ思いつきました
08:40
The first one is very simple:
213
505000
2000
一つ目はとてもシンプルです
08:42
experience bars measuring progress --
214
507000
2000
進捗を示す経験値バーです
08:44
something that's been talked about brilliantly
215
509000
2000
これは今年の初めにジェシー・シェルら
08:46
by people like Jesse Schell earlier this year.
216
511000
3000
聡明な方達によって議論されていました
08:49
It's already been done at the University of Indiana in the States, among other places.
217
514000
3000
既にインディアナ大学や他の場所で実施されており
08:52
It's the simple idea that instead of grading people incrementally
218
517000
3000
単位を細切れに与えて評価するのでなく
08:55
in little bits and pieces,
219
520000
2000
生徒に自分自身だと
08:57
you give them one profile character avatar
220
522000
2000
感じられるようなアバターを与え
08:59
which is constantly progressing
221
524000
2000
常に少しずつ進展し続ける
09:01
in tiny, tiny, tiny little increments which they feel are their own.
222
526000
3000
評価方法を採ります
09:04
And everything comes towards that,
223
529000
2000
全ての評価はアバターに反映され
09:06
and they watch it creeping up, and they own that as it goes along.
224
531000
3000
生徒はそれがじわじわと上がるのを見て 次第に受け入れていきます
09:09
Second, multiple long and short-term aims --
225
534000
2000
二つ目は複数の長期的および短期的目標です
09:11
5,000 pies, boring,
226
536000
2000
五千個のパイだと退屈ですが
09:13
15 pies, interesting.
227
538000
2000
15 個のパイなら楽しめます
09:15
So, you give people
228
540000
2000
ですので人々に
09:17
lots and lots of different tasks.
229
542000
2000
たくさんの異なる作業を与えましょう
09:19
You say, it's about
230
544000
2000
例えば
09:21
doing 10 of these questions,
231
546000
2000
問題を 10 個解くことと
09:23
but another task
232
548000
2000
また別の作業として
09:25
is turning up to 20 classes on time,
233
550000
2000
20 回 授業に時間通り出席すること
09:27
but another task is collaborating with other people,
234
552000
3000
他の人と共同作業をすること
09:30
another task is showing you're working five times,
235
555000
3000
5 回作業しているところを見せること
09:33
another task is hitting this particular target.
236
558000
2000
特定のターゲットを叩くことなどがあるとします
09:35
You break things down into these calibrated slices
237
560000
3000
作業を調整して細切れにし
09:38
that people can choose and do in parallel
238
563000
2000
人々が取り組み続けられるよう
09:40
to keep them engaged
239
565000
2000
作業を選んだりいくつか並行できるようにし
09:42
and that you can use to point them
240
567000
2000
各個人にとって為になるやり方へと
09:44
towards individually beneficial activities.
241
569000
3000
導くことができます
09:48
Third, you reward effort.
242
573000
2000
三つ目は頑張りに対する報酬です
09:50
It's your 100 percent factor. Games are brilliant at this.
243
575000
3000
これは必要不可欠な要素です ゲームはこの点に秀でています
09:53
Every time you do something, you get credit; you get a credit for trying.
244
578000
3000
皆さんが何かをする度に あるいは試みに対しても賞賛を得ます
09:56
You don't punish failure. You reward every little bit of effort --
245
581000
3000
失敗は罰しません ちょっとした努力でも称えます
09:59
a little bit of gold, a little bit of credit. You've done 20 questions -- tick.
246
584000
3000
20 問解いたら さあ報酬です
10:02
It all feeds in as minute reinforcement.
247
587000
3000
あらゆる頑張りに対して直ちに報酬が与えられます
10:05
Fourth, feedback.
248
590000
2000
四つ目はフィードバックです
10:07
This is absolutely crucial,
249
592000
2000
これは何よりも重要です
10:09
and virtuality is dazzling at delivering this.
250
594000
2000
仮想世界はフィードバックに長けています
10:11
If you look at some of the most intractable problems in the world today
251
596000
3000
これまで私たちに驚愕の事実を知らせてきた
10:14
that we've been hearing amazing things about,
252
599000
2000
現在世界にある解決困難な問題を見てみると
10:16
it's very, very hard for people to learn
253
601000
3000
行動と因果関係を関連付けられないと
10:19
if they cannot link consequences to actions.
254
604000
3000
学習することは非常に難しいことが分かります
10:22
Pollution, global warming, these things --
255
607000
2000
汚染や温暖化といった問題において
10:24
the consequences are distant in time and space.
256
609000
2000
その因果関係は時間 空間共にスケールが違います
10:26
It's very hard to learn, to feel a lesson.
257
611000
2000
教訓を肌で感じ 学ぶことは非常に難しいですが
10:28
But if you can model things for people,
258
613000
2000
そのモデルを作ることができれば
10:30
if you can give things to people that they can manipulate
259
615000
2000
また 人々に操作したりいじくったりして
10:32
and play with and where the feedback comes,
260
617000
2000
フィードバックが発生するものを与えることができれば
10:34
then they can learn a lesson, they can see,
261
619000
2000
彼らは教訓を学び 把握し
10:36
they can move on, they can understand.
262
621000
3000
前進することも理解することもできるでしょう
10:39
And fifth,
263
624000
2000
五つ目は
10:41
the element of uncertainty.
264
626000
2000
不確実性を持つ要素です
10:43
Now this is the neurological goldmine,
265
628000
3000
これはいわば
10:46
if you like,
266
631000
2000
神経学的金鉱です
10:48
because a known reward
267
633000
2000
既知の報酬は
10:50
excites people,
268
635000
2000
人々を興奮させますが
10:52
but what really gets them going
269
637000
2000
人々を本当に駆り立てるのは
10:54
is the uncertain reward,
270
639000
2000
不確実な報酬です
10:56
the reward pitched at the right level of uncertainty,
271
641000
2000
当たるかどうか分からない
10:58
that they didn't quite know whether they were going to get it or not.
272
643000
3000
適度な不確実性を持つ報酬です
11:01
The 25 percent. This lights the brain up.
273
646000
3000
25% です これが脳に火を付けます
11:04
And if you think about
274
649000
2000
これを実際に導入することを
11:06
using this in testing,
275
651000
2000
考えてみると
11:08
in just introducing control elements of randomness
276
653000
2000
あらゆるテストやトレーニングは
11:10
in all forms of testing and training,
277
655000
2000
ランダムさを組み込み
11:12
you can transform the levels of people's engagement
278
657000
2000
人類の持つ強力な進化の仕組みを刺激することで
11:14
by tapping into this very powerful
279
659000
2000
人々の取り組み具合を
11:16
evolutionary mechanism.
280
661000
2000
変えることができます
11:18
When we don't quite predict something perfectly,
281
663000
2000
私たちは完璧な予想を立てられないとき
11:20
we get really excited about it.
282
665000
2000
そのことに対してとても興奮するのです
11:22
We just want to go back and find out more.
283
667000
2000
繰り返し確かめて解明したくなります
11:24
As you probably know, the neurotransmitter
284
669000
2000
ご存じかもしれませんが 学習に関連している
11:26
associated with learning is called dopamine.
285
671000
2000
神経伝達物質はドーパミンといいます
11:28
It's associated with reward-seeking behavior.
286
673000
3000
これは報酬探索行動と関連しています
11:31
And something very exciting is just beginning to happen
287
676000
3000
イギリスのブリストル大学といった場所では
11:34
in places like the University of Bristol in the U.K.,
288
679000
3000
凄く面白いことが始まろうとしています
11:37
where we are beginning to be able to model mathematically
289
682000
3000
そこでは脳内のドーパミンレベルの数学的な
11:40
dopamine levels in the brain.
290
685000
2000
モデリングが始められています
11:42
And what this means is we can predict learning,
291
687000
2000
つまり私たちは学習を
11:44
we can predict enhanced engagement,
292
689000
3000
向上した取り組み具合を
11:47
these windows, these windows of time,
293
692000
2000
学習に占められる時間幅を
11:49
in which the learning is taking place at an enhanced level.
294
694000
3000
より上手く予測できるのです
11:52
And two things really flow from this.
295
697000
2000
ここから二つのことが発展します
11:54
The first has to do with memory,
296
699000
2000
一つは記憶に関連することです
11:56
that we can find these moments.
297
701000
2000
人が思い出そうとしている瞬間を
11:58
When someone is more likely to remember,
298
703000
2000
同定することができ
12:00
we can give them a nugget in a window.
299
705000
2000
そのときに助けとなる情報を投じることができます
12:02
And the second thing is confidence,
300
707000
2000
もう一つは自信に関することです
12:04
that we can see how game-playing and reward structures
301
709000
2000
ゲームをしたり 報酬の仕組みがあると
12:06
make people braver, make them more willing to take risks,
302
711000
3000
人はより勇敢にリスクや
12:09
more willing to take on difficulty,
303
714000
2000
困難に対して好戦的になり
12:11
harder to discourage.
304
716000
2000
へこたれにくくなります
12:13
This can all seem very sinister.
305
718000
2000
これは悪い事と見ることもできます
12:15
But you know, sort of "our brains have been manipulated; we're all addicts."
306
720000
2000
「私たちの脳は操作されている 中毒だ」といったような具合です
12:17
The word "addiction" is thrown around.
307
722000
2000
中毒という言葉は蔓延しています
12:19
There are real concerns there.
308
724000
2000
これは本当に問題です
12:21
But the biggest neurological turn-on for people
309
726000
2000
神経学的に最も火を付ける要因は
12:23
is other people.
310
728000
2000
他者です
12:25
This is what really excites us.
311
730000
3000
他者が私たちをとても興奮させます
12:28
In reward terms, it's not money;
312
733000
2000
金銭ではありません それも良いですが
12:30
it's not being given cash -- that's nice --
313
735000
3000
報酬の観点から言うと
12:33
it's doing stuff with our peers,
314
738000
2000
これは周りの人と一緒に何かをすること
12:35
watching us, collaborating with us.
315
740000
2000
見られること そして共同することです
12:37
And I want to tell you a quick story about 1999 --
316
742000
2000
1999 年のちょっとした事例をお話ししたいと思います
12:39
a video game called EverQuest.
317
744000
2000
Everquest というゲームでの話です
12:41
And in this video game,
318
746000
2000
このゲームでは
12:43
there were two really big dragons, and you had to team up to kill them --
319
748000
3000
大勢で掛からないと討伐できない大きなドラゴンが二匹いて
12:46
42 people, up to 42 to kill these big dragons.
320
751000
3000
最大 42 名の参加が必要です
12:49
That's a problem
321
754000
2000
問題なのは
12:51
because they dropped two or three decent items.
322
756000
3000
ドラゴンのまともなドロップが二、三個のみだということです
12:54
So players addressed this problem
323
759000
3000
プレイヤーはこの問題を提起すると同時に
12:57
by spontaneously coming up with a system
324
762000
2000
お互いに動機付け
12:59
to motivate each other,
325
764000
2000
公明正大に評価できるような
13:01
fairly and transparently.
326
766000
2000
システムを考案しました
13:03
What happened was, they paid each other a virtual currency
327
768000
3000
それは プレイヤーが互いにドラゴンキルポイントという
13:06
they called "dragon kill points."
328
771000
3000
仮想貨幣を支払うシステムでした
13:09
And every time you turned up to go on a mission,
329
774000
2000
その任務に出向く度に
13:11
you got paid in dragon kill points.
330
776000
2000
皆さんにドラゴンキルポイントが支払われ
13:13
They tracked these on a separate website.
331
778000
2000
それを別のウェブサイトで記録しました
13:15
So they tracked their own private currency,
332
780000
2000
つまりプレイヤーたちは自ら貨幣を管理し
13:17
and then players could bid afterwards
333
782000
2000
欲しいアイテムが出たら
13:19
for cool items they wanted --
334
784000
2000
ポイントで入札するようにしました
13:21
all organized by the players themselves.
335
786000
2000
全てをプレイヤーが自身で管理します
13:23
Now the staggering system, not just that this worked in EverQuest,
336
788000
3000
この驚くべきシステムは Everquest だけでなく
13:26
but that today, a decade on,
337
791000
2000
十年を経た今日
13:28
every single video game in the world with this kind of task
338
793000
3000
同様の作業を必要とする世界中のゲームで
13:31
uses a version of this system --
339
796000
2000
似たものが利用されています
13:33
tens of millions of people.
340
798000
2000
何千万人もの人が利用しています
13:35
And the success rate
341
800000
2000
成功率は
13:37
is at close to 100 percent.
342
802000
2000
ほぼ 100% です
13:39
This is a player-developed,
343
804000
2000
これはプレイヤーによる
13:41
self-enforcing, voluntary currency,
344
806000
3000
自立した貨幣システムです
13:44
and it's incredibly sophisticated
345
809000
2000
これはものすごく洗練された
13:46
player behavior.
346
811000
2000
プレイヤー行動です
13:50
And I just want to end by suggesting
347
815000
2000
では 以上の原理を実世界で運用するための
13:52
a few ways in which these principles
348
817000
2000
方法をいくつか提示して
13:54
could fan out into the world.
349
819000
2000
終わりたいと思います
13:56
Let's start with business.
350
821000
2000
まずはビジネスから
13:58
I mean, we're beginning to see some of the big problems
351
823000
2000
私たちはビジネスで
14:00
around something like business are
352
825000
2000
例えばリサイクルや省エネといった
14:02
recycling and energy conservation.
353
827000
2000
大きな問題に直面し始めています
14:04
We're beginning to see the emergence of wonderful technologies
354
829000
2000
リアルタイムエネルギーメーターなど
14:06
like real-time energy meters.
355
831000
2000
素晴らしい技術が台頭してきています
14:08
And I just look at this, and I think, yes,
356
833000
2000
私はそれを見て思いました
14:10
we could take that so much further
357
835000
3000
これはもっと応用させられると
14:13
by allowing people to set targets
358
838000
2000
目標設定をさせる
14:15
by setting calibrated targets,
359
840000
2000
その目標を調整する
14:17
by using elements of uncertainty,
360
842000
3000
不確実性の要素を利用する
14:20
by using these multiple targets,
361
845000
2000
複数個ターゲットを設定する
14:22
by using a grand, underlying reward and incentive system,
362
847000
3000
報酬や内在するインセンティブシステムを使う
14:25
by setting people up
363
850000
2000
人材をグループ単位
14:27
to collaborate in terms of groups, in terms of streets
364
852000
2000
区単位で協力 競争させ
14:29
to collaborate and compete,
365
854000
2000
先ほどお見せした
14:31
to use these very sophisticated
366
856000
2000
非常に洗練された集団や
14:33
group and motivational mechanics we see.
367
858000
2000
動機付けの仕組みを活用するのです
14:35
In terms of education,
368
860000
2000
教育に関しては
14:37
perhaps most obviously of all,
369
862000
2000
何よりも明らかだと思いますが
14:39
we can transform how we engage people.
370
864000
3000
人々の取り組み方を変えることができます
14:42
We can offer people the grand continuity
371
867000
2000
人々に壮大なる
14:44
of experience and personal investment.
372
869000
3000
経験の連続や個人的投資を提供できます
14:47
We can break things down
373
872000
2000
物事を綿密に計算された
14:49
into highly calibrated small tasks.
374
874000
2000
小さな作業へと分割できます
14:51
We can use calculated randomness.
375
876000
2000
計算された無作為性を利用することが出来ます
14:53
We can reward effort consistently
376
878000
2000
全て処理される毎に 報酬を
14:55
as everything fields together.
377
880000
3000
頑張りに対して立て続けに与えることが出来ます
14:58
And we can use the kind of group behaviors
378
883000
2000
グループ行動では
15:00
that we see evolving when people are at play together,
379
885000
3000
人々が一緒に遊ぶときに見られる進歩を利用できます
15:03
these really quite unprecedentedly complex
380
888000
3000
これは類を見ないほど複雑な
15:06
cooperative mechanisms.
381
891000
2000
集団行動の仕組みです
15:08
Government, well, one thing that comes to mind
382
893000
2000
政治について一つ頭を過ぎるのは
15:10
is the U.S. government, among others,
383
895000
3000
とりわけアメリカ政府が
15:13
is literally starting to pay people
384
898000
2000
人々の減量に対して
15:15
to lose weight.
385
900000
2000
実際に資金を出していることです
15:17
So we're seeing financial reward being used
386
902000
2000
現金という形の報酬が肥満という
15:19
to tackle the great issue of obesity.
387
904000
2000
大問題克服に向けて利用されています
15:21
But again, those rewards
388
906000
2000
ただここでも
15:23
could be calibrated so precisely
389
908000
3000
ゲーム産業の膨大な見識を利用し
15:26
if we were able to use the vast expertise
390
911000
3000
報酬をもっと魅力的なものにし
15:29
of gaming systems to just jack up that appeal,
391
914000
3000
何百万の人々のデータや行動記録を取り
15:32
to take the data, to take the observations,
392
917000
2000
各自の取り組み強化への
15:34
of millions of human hours
393
919000
2000
フィードバックが出来れば
15:36
and plow that feedback
394
921000
2000
この報酬を更に正確に
15:38
into increasing engagement.
395
923000
2000
調整することが可能になります
15:40
And in the end, it's this word, "engagement,"
396
925000
3000
そして最後に 取り組み という言葉に触れて
15:43
that I want to leave you with.
397
928000
2000
終わりにしたいと思います
15:45
It's about how individual engagement
398
930000
2000
ゲームプレイヤーを観察することで
15:47
can be transformed
399
932000
2000
得られる心理学的及び神経学的―
15:49
by the psychological and the neurological lessons
400
934000
3000
知識を活用して個人の
15:52
we can learn from watching people that are playing games.
401
937000
3000
取り組み方を変えることが出来ます
15:55
But it's also about collective engagement
402
940000
3000
しかしこれは集団的関与の話でもあり
15:58
and about the unprecedented laboratory
403
943000
3000
人々を後押しし 働かせ 遊ばせ
16:01
for observing what makes people tick
404
946000
2000
取り組ませるものは何かを
16:03
and work and play and engage
405
948000
2000
壮大なスケールから観察する
16:05
on a grand scale in games.
406
950000
3000
かつて無い実験場でもあるのです
16:08
And if we can look at these things and learn from them
407
953000
3000
こういったことを観察し そこから学び
16:11
and see how to turn them outwards,
408
956000
2000
その活用法を見出せば
16:13
then I really think we have something quite revolutionary on our hands.
409
958000
3000
革命的な力を持つ何かが得られるだろうと思います
16:16
Thank you very much.
410
961000
2000
どうもありがとうございました
16:18
(Applause)
411
963000
4000
(拍手)
ABOUT THE SPEAKER
Tom Chatfield - Gaming theoristTom Chatfield thinks about games -- what we want from them, what we get from them, and how we might use our hard-wired desire for a gamer's reward to change the way we learn.
Why you should listen
It can be difficult to wrap one's mind around the size and the reach of modern video- and online-game culture. But gaming is not only outstripping more-traditional media in revenue (it overtook music in 2008), it's become a powerful lens to re-examine our culture at large. Tom Chatfield, a longtime gamer, is the arts and books editor at the UK current-affairs magazine Prospect. In his book Fun Inc., he argues that games, with their immersive quests and deeply satisfying (and carefully designed) virtual rewards, are a great place to test new approaches to real-world systems that need a reboot.
More than a game journalist, Chatfield is a game theorist, looking at neurological research on how games engage our pleasure centers -- and then looking at a world where millions of videogame-veteran Generation Z'ers are entering the workforce and the voters' rolls. They're good with complex rule sets; they're used to forming ad hoc groups to reach a goal; and they love to tweak and mod existing systems. What if society harnessed that energy to redefine learning? Or voting? Understanding the psychology of the videogame reward schedule, Chatfield believes, is not only important for understanding the world of our children -- it's a stepping stone to improving our world right now.
Tom Chatfield | Speaker | TED.com