動的難易度調整(DDA):ゲームは腕前に合わせるべき?
多くのゲームは、腕前に合わせてこっそり自分を調整しています。適応型の難易度について研究が示すこと、自信過剰を招く理由、そして尋ねることの価値。

ゲームの同じ場所で3回やられて、4回目になると少し簡単になった気がする。敵が遅くなったのか、それともついにコツをつかんだのか。たいていは区別がつきません。そしてそれは意図されたものです。動的難易度調整、略してDDAとは、プレイの調子に応じて、遊んでいる最中にゲームの挑戦を変えるやり方です。すべてのプレイヤーにちょうどいい難しさのゲームを約束してくれます。一方で、正直さについて、ゲームの難しさをだれが決めるのかについて、そしてゲームに助けられた勝利にどんな意味があるのかについて、気まずい問いも投げかけます。研究が何を示しているのか、そして私たちが自分たちのパズルでどんな結論に至ったのかを紹介します。
従来のゲームは、難しさをあらかじめ固定しています。最初に「かんたん」「ふつう」「むずかしい」を選ぶか、ゲームが決められた曲線に沿って進むかです。Mohammad Zohaibがこの分野のレビューで述べているとおり、問題は、プレイヤーがだれかの決めた学習曲線に自分を合わせなければならないことです。DDAは、敵が出てくる頻度、敵の命中率、見つかる資源の量といったゲームの要素をリアルタイムで変え、プレイヤーを退屈とイライラのあいだに保とうとします。
知らないうちに出会ったことがあるかもしれません。レースゲームは昔から「ラバーバンド」だと言われてきました。後れをとるとライバルが遅くなり、前に出ると速くなる仕組みです。アクションゲームの中には、苦戦しているとこっそり回復アイテムや弾薬を多めに渡すものもあります。何度か失敗すると、そのレベルのやさしいバージョンを提案するパズルゲームもあります。手法はさまざまでも、考え方は同じです。プレイヤーを観察し、腕前を推定し、それに合わせて挑戦を動かすのです。
Robin Hunickeの2005年の論文「The case for dynamic difficulty adjustment in games」は、よく出発点とされる研究です。彼女が指摘したように、プレイヤーは驚きを楽しむけれど、ゲームが自分に合わせて変わっていることに気づくとだまされたと感じる、というのが従来の通説でした。彼女のシステムHamletは、一人称シューティングゲームの需要と供給を裏側で調整するもので、その予備的な結果は、プレイヤーの反応についてのそうした前提の一部に疑問を投げかけました。彼女が名づけた緊張関係は、今も消えていません。適応は助けになるはずのものですが、それは守ろうとしている体験を台なしにしない場合に限られます。
出典2Zohaib, M. (2018). Dynamic difficulty adjustment (DDA) in computer games: A review. Advances in Human-Computer Interaction, 2018, 5681652.1Hunicke, R. (2005). The case for dynamic difficulty adjustment in games. Proceedings of the 2005 ACM SIGCHI International Conference on Advances in Computer Entertainment Technology, 429–433.
多くの場合、答えはイエスです。ただし注意点があります。Dennis AngとAlex Mitchellは、あるゲームの3つのバージョンを比べました。適応なし、難しさを自動で上げていくシステム主導のバージョン、そしてプレイヤー自身が調整を決めるプレイヤー主導のバージョンです。適応のある2つのバージョンはどちらも、適応なしより全体的な体験が良くなりました。けれども、その中身は違っていました。自動のシステムで遊んだプレイヤーは、自意識が薄れ、時間を忘れやすかった一方で、自分で選んだプレイヤーに比べて、コントロール感が低いと報告したのです。
このトレードオフが、議論の核心です。隠れた適応は、没入を妨げるざらつきをならしてくれます。同時に、プレイヤーから決定をひとつ奪います。そしてコントロール感は、満足のいくゲームの材料のひとつです。正しい答えは、そのゲームが何のためのものかによります。物語に身をまかせてほしいストーリーゲームなら、このトレードオフを受け入れるかもしれません。自分で解き明かすことが楽しさであるパズルゲームなら、受け入れないかもしれません。
出典3Ang, D., & Mitchell, A. (2017). Comparing effects of dynamic difficulty adjustment systems on video game experience. Proceedings of the Annual Symposium on Computer-Human Interaction in Play, 317–327.
2つの研究の流れが、話をさらに複雑にします。Thomas ConstantとGuillaume Levieuxは、論理、運動、感覚のスキルを試す3つのゲームで、ゲーム内の賭けのシステムを使ってプレイヤーの自信を測りました。アルゴリズムで難易度を調整されたプレイヤーは、自信過剰になり、成功する見込みを高く見積もる傾向がありました。著者らは、この自信の高まりがDDAを心地よく感じさせる理由の一部かもしれないと示唆しています。だからこそ、あらためて見直す価値があるのです。自分の腕前について誤解させることで、ある程度心地よく感じさせているゲームは、微妙なことをしています。
Alena DenisovaとPaul Cairnsは、その裏返しの結果を見つけました。2つの異なるゲームを使った2つの研究で、ゲームが自分に適応すると伝えられたプレイヤーは、実際に適応していたかどうかにかかわらず、より高い没入感を報告したのです。仕組みとは関係なく、思い込みが体験を形づくっていました。著者らはこれを開発者にとって安心できる結果と読んでいます。適応について伝えても、裏目に出ることはなさそうだからです。同時にこの結果は、「このゲームはわかってくれている」という感覚の多くが、プレイヤーの期待の中にあることも示しています。
出典4Constant, T., & Levieux, G. (2019). Dynamic difficulty adjustment impact on players’ confidence. Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1–12.5Denisova, A., & Cairns, P. (2019). Player experience and deceptive expectations of difficulty adaptation in digital games. Entertainment Computing, 29, 56–68.
コントロール感が大切なら、単純にプレイヤーに聞けばいいのではないでしょうか。AngとMitchellは、84人の参加者でそれも試しました。難易度の選択肢の示し方を、ゲームの仕組みに組み込むか、直接の設定にするかで変え、示す頻度を、1回だけ、定期的に、常に、の3通りで変えました。ゲームに組み込まれた選択肢は体験の一部の面を高め、定期的な選択肢は、最初に1回だけの選択肢にも、常に出てくる選択肢にも勝りました。1回だけ聞くのは硬直的すぎ、いつも聞くと遊びが事務作業になってしまいます。
まとめると、証拠が示しているのは、多くの愛されるゲームがすでにとっている中間の道です。自然なタイミングで助けを提案し、それを目に見えるようにし、プレイヤーが断れるようにし、助けを借りた勝利を別の何かのように見せかけないこと。CelesteのAssist Modeはその有名な例で、CelesteのAssist Mode:アクセシビリティはより良いデザインで取り上げています。
- ゲームは知らせずに難しさを変えていないか?
- ゲームが与える助けを、目で見て、オフにできるか?
- 選択肢は最初だけ、または常にではなく、自然な区切りで示されるか?
- 助けを借りたクリアも、後ろめたさなくクリアとして数えられるか?
出典6Ang, D., & Mitchell, A. (2019). Representation and frequency of player choice in player-oriented dynamic difficulty adjustment systems. Proceedings of the Annual Symposium on Computer-Human Interaction in Play, 589–600.3Ang, D., & Mitchell, A. (2017). Comparing effects of dynamic difficulty adjustment systems on video game experience. Proceedings of the Annual Symposium on Computer-Human Interaction in Play, 317–327.
スライドパズルである私たちは、隠れた適応ではなく目に見える助けを選びました。OutBrickの2,000ステージはどれも固定されていて、リリース前にソルバーで検証済みです。どのステージも最初のタップから目標と手数の上限を表示するので、あなたが向き合うパズルは、みんなが向き合うのと同じパズルです。クリアしたということは、そのステージを抜けるルートを見つけたということです。
助けはあります。でも、それはあなたが求めるもので、目に見えるものです。各ステージ最初のアンドゥは無料です。動かせる手がなくなったステージは、無料で自動的にシャッフルされます。手数が残り少なくなると、何かが起きる前に「あと5手」が提案されます。支払いはコインで、選べばリワード動画でもかまいません。ホームページではライフ、アンドゥ、広告のコストを正確に一覧にしています。どれも、あなたの知らないところでステージを変えることはありません。
これはパズルゲームに合った選択であって、あらゆる場面のDDAに対する判定ではありません。ゲーム全体を通した挑戦の形づくりについては、やさしい難易度曲線のつくり方と公平なパズルとは何かをご覧ください。
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よくある質問
役に立つ答えをいくつか
動的難易度調整とは何ですか?
動的難易度調整(DDA)とは、プレイヤーの調子に応じて、ゲームがプレイ中に挑戦を変えることです。たとえば、何度も失敗すると敵を弱くします。プレイヤーを退屈とイライラのあいだに保つことが目的です。
動的難易度調整は良いものですか、悪いものですか?
研究ではプレイヤー体験を高めるという結果がよく出ていますが、隠れた適応はプレイヤーのコントロール感を下げることがあり、自信過剰との関連も指摘されています。自然なタイミングで示される、目に見える任意の助けなら、こうした欠点を避けやすい傾向があります。
ゲームが難易度を調整しているかどうか、どうすればわかりますか?
見分けるのは難しいことが多く、それ自体が議論の一部です。適応型やアシスト付きの難易度に触れている設定やストアの説明を探し、ゲームが助けを堂々と提案しているのか、何も言わずに変わっているように見えるのかに注目してください。
OutBrickはプレイヤーに合わせて難易度を調整しますか?
いいえ。どのステージも固定されていてソルバーで検証済みで、最初のタップから目標と手数の上限が表示されます。無料の最初のアンドゥや「あと5手」といった助けは堂々と提案され、使うかどうかはあなたが選びます。
APA 7
参考文献
参考文献は原語のまま記載しています。出典が研究ではなく、スタジオ自身の歴史や報道記事である場合は、本文の該当箇所でその旨を明記しています。
- Hunicke, R. (2005). The case for dynamic difficulty adjustment in games. Proceedings of the 2005 ACM SIGCHI International Conference on Advances in Computer Entertainment Technology, 429–433. doi.org/10.1145/1178477.1178573(新しいタブで開きます)
- Zohaib, M. (2018). Dynamic difficulty adjustment (DDA) in computer games: A review. Advances in Human-Computer Interaction, 2018, 5681652. doi.org/10.1155/2018/5681652(新しいタブで開きます)
- Ang, D., & Mitchell, A. (2017). Comparing effects of dynamic difficulty adjustment systems on video game experience. Proceedings of the Annual Symposium on Computer-Human Interaction in Play, 317–327. doi.org/10.1145/3116595.3116623(新しいタブで開きます)
- Constant, T., & Levieux, G. (2019). Dynamic difficulty adjustment impact on players’ confidence. Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1–12. doi.org/10.1145/3290605.3300693(新しいタブで開きます)
- Denisova, A., & Cairns, P. (2019). Player experience and deceptive expectations of difficulty adaptation in digital games. Entertainment Computing, 29, 56–68. doi.org/10.1016/j.entcom.2018.12.001(新しいタブで開きます)
- Ang, D., & Mitchell, A. (2019). Representation and frequency of player choice in player-oriented dynamic difficulty adjustment systems. Proceedings of the Annual Symposium on Computer-Human Interaction in Play, 589–600. doi.org/10.1145/3311350.3347165(新しいタブで開きます)



