Tom Chatfield: 7 ways video games engage 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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2010-11-01 ・ TED


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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

203,337 views ・ 2010-11-01

TED


下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。

翻訳: Keiichi Kudo 校正: Takahiro Shimpo
00:15
I love video games.
0
15260
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
18260
3000
若干畏怖してさえいます
00:21
I'm in awe of their power
2
21260
2000
その想像力 技術力
00:23
in terms of imagination, in terms of technology,
3
23260
2000
そしてコンセプトといった点に
00:25
in terms of concept.
4
25260
2000
畏怖しています
00:27
But I think, above all,
5
27260
2000
しかしそれ以上に
00:29
I'm in awe at their power
6
29260
2000
ゲームの持つ動機付けの力
00:31
to motivate, to compel us,
7
31260
3000
促す力 そして惹きつける力に
00:34
to transfix us,
8
34260
2000
畏怖しています
00:36
like really nothing else we've ever invented
9
36260
3000
人類が発明してきたどんな物も
00:39
has quite done before.
10
39260
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
41260
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
44260
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
46260
2000
特に学習について学べると
00:48
about learning.
14
48260
3000
私は考えています
00:51
Now the video games industry
15
51260
2000
さて テレビゲーム産業は
00:53
is far and away the fastest growing
16
53260
2000
現存するあらゆるメディアより
00:55
of all modern media.
17
55260
2000
急速な成長率を誇っています
00:57
From about 10 billion in 1990,
18
57260
2000
1990 年の時点で 100 億ドル
00:59
it's worth 50 billion dollars globally today,
19
59260
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
62260
3000
衰える兆しを見せません
01:05
In four years' time,
21
65260
2000
今後 4 年間で
01:07
it's estimated it'll be worth over 80 billion dollars.
22
67260
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
70260
3000
これはCD音楽産業の三倍です
01:13
This is pretty stunning,
24
73260
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
75260
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
78260
2000
私が本当に驚いたのは
01:20
is that, today,
27
80260
2000
今日
01:22
people spend about
28
82260
2000
人々は
01:24
eight billion real dollars a year
29
84260
3000
年間 80 億ドルの実際の貨幣を
01:27
buying virtual items
30
87260
2000
ゲーム上にしか存在しない
01:29
that only exist
31
89260
2000
仮想上のアイテムの
01:31
inside video games.
32
91260
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
94260
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
97260
2000
今年の初めに
01:39
a virtual asteroid in it
35
99260
2000
このゲームの仮想の小惑星が
01:41
sold for 330,000 real dollars.
36
101260
4000
現実の貨幣 33 万ドルで売られました
01:45
And this
37
105260
2000
そしてこちらは
01:47
is a Titan class ship
38
107260
3000
EVE Online という宇宙が舞台の
01:50
in the space game, EVE Online.
39
110260
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
112260
2000
このヴァーチャルな物体は
01:54
takes 200 real people
41
114260
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
116260
3000
56 日かかります
01:59
plus countless thousands of hours
43
119260
3000
更に 建造に至るまでの段階でも
02:02
of effort before that.
44
122260
2000
数千時間を必要とします
02:04
And yet, many of these get built.
45
124260
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
127260
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
129260
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
132260
2000
世界中で
02:14
around the world
49
134260
2000
7 千万のプレイヤーを擁し
02:16
and most of these players
50
136260
2000
そのほとんどは
02:18
are playing it almost every day.
51
138260
2000
ほぼ毎日このゲームを遊んでいます
02:20
This may all sound
52
140260
2000
以上のことは
02:22
really quite alarming to some people,
53
142260
2000
一部の人にとっては
02:24
an index of something worrying
54
144260
2000
社会的な不備や不安の
02:26
or wrong in society.
55
146260
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
148260
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
150260
2000
それは
02:32
that I think we can explore
58
152260
2000
何故このような現実の労力や
02:34
why this very real human effort,
59
154260
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
157260
4000
解明できるということです
02:41
And by answering that question,
61
161260
2000
また解明することによって
02:43
I think we can take something
62
163260
2000
私たちにとって非常に有益なものが
02:45
extremely powerful away.
63
165260
2000
手に入ると考えています
02:47
And I think the most interesting way
64
167260
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
169260
2000
最も興味深い観点は
02:51
is in terms of rewards.
66
171260
2000
報酬だと考えます
02:53
And specifically, it's in terms
67
173260
3000
特に
02:56
of the very intense emotional rewards
68
176260
2000
ゲームを遊ぶことが
02:58
that playing games offers to people
69
178260
2000
個人または集団にとって
03:00
both individually
70
180260
2000
感情面での非常に強い
03:02
and collectively.
71
182260
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
184260
2000
ゲームをしている人の脳内で
03:06
when they are being engaged,
73
186260
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
188260
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
191260
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
194260
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
197260
2000
もう一つは嗜好のプロセスです
03:19
fun and affection
78
199260
2000
楽しみや好意
03:21
and delight
79
201260
2000
そして喜びです
03:23
and an enormous flying beast with an orc on the back.
80
203260
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
205260
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
207260
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
210260
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
213260
2000
巨大な鳥獣で
03:35
this vast flying beast you can ride around,
85
215260
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
217260
2000
なぜゲームが
03:39
at doing both the wanting and the liking.
87
219260
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
222260
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
224260
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
226260
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
229260
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
232260
2000
こういったことが組み合わさって
03:54
a very intense emotional engagement.
93
234260
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
236260
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
239260
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
241260
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
243260
3000
なぜなら仮想現実では全てが
04:06
is everything.
98
246260
2000
計測できるものだからです
04:08
Every single thing that every single person
99
248260
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
250260
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
253260
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
255260
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
259260
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
261260
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
264260
3000
この計測のおかげで
04:27
to happen in games.
106
267260
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
269260
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
272260
2000
これはつまり
04:34
at what millions upon millions of people have done
109
274260
2000
何百万人の行動を観察し
04:36
and carefully calibrating the rate,
110
276260
2000
ゲーム内の報酬の頻度
04:38
the nature, the type, the intensity of rewards in games
111
278260
3000
性質 種類 強度を慎重に調節し
04:41
to keep them engaged
112
281260
2000
圧倒的な量の時間と労力の分
04:43
over staggering amounts of time and effort.
113
283260
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
286260
2000
ではこれを
04:48
in sort of real terms,
115
288260
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
291260
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
293260
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
295260
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
298260
2000
話を分かりやすくするため
05:00
my mission is to get 15 pies
120
300260
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
303260
3000
15 個のパイを得るには
05:06
by killing these cute, little monsters.
122
306260
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
308260
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
310260
2000
これは箱に置き換えて
05:12
as a problem about boxes.
125
312260
2000
考えてみても良いでしょう
05:14
I've got to keep opening boxes.
126
314260
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
316260
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
319260
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
322260
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
324260
2000
壮大な箱開けゲームと
05:26
as a great box-opening effort.
131
326260
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
329260
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
332260
2000
どんどん良いものを与えるものです
05:34
This sounds immensely boring
134
334260
3000
これはひどく退屈に聞こえますが
05:37
but games are able
135
337260
2000
ゲームには
05:39
to make this process
136
339260
2000
その過程を信じられないくらい
05:41
incredibly compelling.
137
341260
2000
魅力的にする力があります
05:43
And the way they do this
138
343260
2000
それを為す方法は
05:45
is through a combination of probability and data.
139
345260
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
348260
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
350260
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
352260
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
355260
2000
獲得の難易度は簡単すぎでも
05:57
nor too difficult, to find a pie.
144
357260
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
359260
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
361260
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
364260
3000
分析し パイが出てくる確率を
06:07
about 25 percent --
148
367260
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
369260
3000
約 25% にすると
06:12
It keeps people engaged.
150
372260
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
374260
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
377260
2000
さて ゲーム内容が
06:19
where all you had to do was get a million pies
153
379260
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
381260
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
383260
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
385260
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
387260
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
389260
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
391260
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
393260
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
395260
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
398260
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
400260
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
402260
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
404260
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
407260
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
409260
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
411260
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
413260
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
416260
2000
0.1% の確率で
06:58
you get an absolutely awesome item.
171
418260
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
421260
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
424260
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
426260
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
429260
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
432260
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
435260
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
437260
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
440260
2000
よって私たちは
07:22
some rather amazing things.
180
442260
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
444260
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
448260
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
451260
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
454260
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
456260
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
458260
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
460260
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
462260
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
464260
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
468260
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
470260
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
472260
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
474260
2000
確実に実施することは
07:56
is if you got a 0.1 percent awesome item,
194
476260
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
479260
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
482260
2000
その価値 特別さを保ちます
08:04
And the point is really
197
484260
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
486260
2000
進化と通じて 限られた方法でしか
08:08
in particular ways.
199
488260
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
490260
3000
幾千年を経て
08:13
we evolved to find certain things stimulating,
201
493260
2000
私たちは特定の物を刺激的 知的―
08:15
and as very intelligent, civilized beings,
202
495260
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
497260
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
500260
2000
そして現在 このことを解析し
08:22
and build worlds
205
502260
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
504260
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
507260
2000
つまりどういう事でしょうか?
08:29
Well, I've come up
208
509260
2000
私は
08:31
with seven things
209
511260
2000
ゲームから学んだ
08:33
that, I think, show
210
513260
2000
教訓を現実世界で
08:35
how you can take these lessons from games
211
515260
2000
利用する方法を
08:37
and use them outside of games.
212
517260
3000
七つ思いつきました
08:40
The first one is very simple:
213
520260
2000
一つ目はとてもシンプルです
08:42
experience bars measuring progress --
214
522260
2000
進捗を示す経験値バーです
08:44
something that's been talked about brilliantly
215
524260
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
526260
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
529260
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
532260
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
535260
2000
生徒に自分自身だと
08:57
you give them one profile character avatar
220
537260
2000
感じられるようなアバターを与え
08:59
which is constantly progressing
221
539260
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
541260
3000
評価方法を採ります
09:04
And everything comes towards that,
223
544260
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
546260
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
549260
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
551260
2000
五千個のパイだと退屈ですが
09:13
15 pies, interesting.
227
553260
2000
15 個のパイなら楽しめます
09:15
So, you give people
228
555260
2000
ですので人々に
09:17
lots and lots of different tasks.
229
557260
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
559260
2000
例えば
09:21
doing 10 of these questions,
231
561260
2000
問題を 10 個解くことと
09:23
but another task
232
563260
2000
また別の作業として
09:25
is turning up to 20 classes on time,
233
565260
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
567260
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
570260
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
573260
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
575260
3000
作業を調整して細切れにし
09:38
that people can choose and do in parallel
238
578260
2000
人々が取り組み続けられるよう
09:40
to keep them engaged
239
580260
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
582260
2000
各個人にとって為になるやり方へと
09:44
towards individually beneficial activities.
241
584260
3000
導くことができます
09:48
Third, you reward effort.
242
588260
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
590260
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
593260
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
596260
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
599260
3000
20 問解いたら さあ報酬です
10:02
It all feeds in as minute reinforcement.
247
602260
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
605260
2000
四つ目はフィードバックです
10:07
This is absolutely crucial,
249
607260
2000
これは何よりも重要です
10:09
and virtuality is dazzling at delivering this.
250
609260
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
611260
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
614260
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
616260
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
619260
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
622260
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
624260
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
626260
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
628260
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
630260
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
632260
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
634260
2000
彼らは教訓を学び 把握し
10:36
they can move on, they can understand.
262
636260
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
639260
2000
五つ目は
10:41
the element of uncertainty.
264
641260
2000
不確実性を持つ要素です
10:43
Now this is the neurological goldmine,
265
643260
3000
これはいわば
10:46
if you like,
266
646260
2000
神経学的金鉱です
10:48
because a known reward
267
648260
2000
既知の報酬は
10:50
excites people,
268
650260
2000
人々を興奮させますが
10:52
but what really gets them going
269
652260
2000
人々を本当に駆り立てるのは
10:54
is the uncertain reward,
270
654260
2000
不確実な報酬です
10:56
the reward pitched at the right level of uncertainty,
271
656260
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
658260
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
661260
3000
25% です これが脳に火を付けます
11:04
And if you think about
274
664260
2000
これを実際に導入することを
11:06
using this in testing,
275
666260
2000
考えてみると
11:08
in just introducing control elements of randomness
276
668260
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
670260
2000
ランダムさを組み込み
11:12
you can transform the levels of people's engagement
278
672260
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
674260
2000
人々の取り組み具合を
11:16
evolutionary mechanism.
280
676260
2000
変えることができます
11:18
When we don't quite predict something perfectly,
281
678260
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
680260
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
682260
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
684260
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
686260
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
688260
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
691260
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
694260
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
697260
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
700260
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
702260
2000
つまり私たちは学習を
11:44
we can predict enhanced engagement,
292
704260
3000
向上した取り組み具合を
11:47
these windows, these windows of time,
293
707260
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
709260
3000
より上手く予測できるのです
11:52
And two things really flow from this.
295
712260
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
714260
2000
一つは記憶に関連することです
11:56
that we can find these moments.
297
716260
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
718260
2000
同定することができ
12:00
we can give them a nugget in a window.
299
720260
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
722260
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
724260
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
726260
3000
人はより勇敢にリスクや
12:09
more willing to take on difficulty,
303
729260
2000
困難に対して好戦的になり
12:11
harder to discourage.
304
731260
2000
へこたれにくくなります
12:13
This can all seem very sinister.
305
733260
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
735260
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
737260
2000
中毒という言葉は蔓延しています
12:19
There are real concerns there.
308
739260
2000
これは本当に問題です
12:21
But the biggest neurological turn-on for people
309
741260
2000
神経学的に最も火を付ける要因は
12:23
is other people.
310
743260
2000
他者です
12:25
This is what really excites us.
311
745260
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
748260
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
750260
3000
報酬の観点から言うと
12:33
it's doing stuff with our peers,
314
753260
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
755260
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
757260
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
759260
2000
Everquest というゲームでの話です
12:41
And in this video game,
318
761260
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
763260
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
766260
3000
最大 42 名の参加が必要です
12:49
That's a problem
321
769260
2000
問題なのは
12:51
because they dropped two or three decent items.
322
771260
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
774260
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
777260
2000
お互いに動機付け
12:59
to motivate each other,
325
779260
2000
公明正大に評価できるような
13:01
fairly and transparently.
326
781260
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
783260
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
786260
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
789260
2000
その任務に出向く度に
13:11
you got paid in dragon kill points.
330
791260
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
793260
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
795260
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
797260
2000
欲しいアイテムが出たら
13:19
for cool items they wanted --
334
799260
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
801260
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
803260
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
806260
2000
十年を経た今日
13:28
every single video game in the world with this kind of task
338
808260
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
811260
2000
似たものが利用されています
13:33
tens of millions of people.
340
813260
2000
何千万人もの人が利用しています
13:35
And the success rate
341
815260
2000
成功率は
13:37
is at close to 100 percent.
342
817260
2000
ほぼ 100% です
13:39
This is a player-developed,
343
819260
2000
これはプレイヤーによる
13:41
self-enforcing, voluntary currency,
344
821260
3000
自立した貨幣システムです
13:44
and it's incredibly sophisticated
345
824260
2000
これはものすごく洗練された
13:46
player behavior.
346
826260
2000
プレイヤー行動です
13:50
And I just want to end by suggesting
347
830260
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
832260
2000
方法をいくつか提示して
13:54
could fan out into the world.
349
834260
2000
終わりたいと思います
13:56
Let's start with business.
350
836260
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
838260
2000
私たちはビジネスで
14:00
around something like business are
352
840260
2000
例えばリサイクルや省エネといった
14:02
recycling and energy conservation.
353
842260
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
844260
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
846260
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
848260
2000
私はそれを見て思いました
14:10
we could take that so much further
357
850260
3000
これはもっと応用させられると
14:13
by allowing people to set targets
358
853260
2000
目標設定をさせる
14:15
by setting calibrated targets,
359
855260
2000
その目標を調整する
14:17
by using elements of uncertainty,
360
857260
3000
不確実性の要素を利用する
14:20
by using these multiple targets,
361
860260
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
862260
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
865260
2000
人材をグループ単位
14:27
to collaborate in terms of groups, in terms of streets
364
867260
2000
区単位で協力 競争させ
14:29
to collaborate and compete,
365
869260
2000
先ほどお見せした
14:31
to use these very sophisticated
366
871260
2000
非常に洗練された集団や
14:33
group and motivational mechanics we see.
367
873260
2000
動機付けの仕組みを活用するのです
14:35
In terms of education,
368
875260
2000
教育に関しては
14:37
perhaps most obviously of all,
369
877260
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
879260
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
882260
2000
人々に壮大なる
14:44
of experience and personal investment.
372
884260
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
887260
2000
物事を綿密に計算された
14:49
into highly calibrated small tasks.
374
889260
2000
小さな作業へと分割できます
14:51
We can use calculated randomness.
375
891260
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
893260
2000
全て処理される毎に 報酬を
14:55
as everything fields together.
377
895260
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
898260
2000
グループ行動では
15:00
that we see evolving when people are at play together,
379
900260
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
903260
3000
これは類を見ないほど複雑な
15:06
cooperative mechanisms.
381
906260
2000
集団行動の仕組みです
15:08
Government, well, one thing that comes to mind
382
908260
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
910260
3000
とりわけアメリカ政府が
15:13
is literally starting to pay people
384
913260
2000
人々の減量に対して
15:15
to lose weight.
385
915260
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
917260
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
919260
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
921260
2000
ただここでも
15:23
could be calibrated so precisely
389
923260
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
926260
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
929260
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
932260
2000
各自の取り組み強化への
15:34
of millions of human hours
393
934260
2000
フィードバックが出来れば
15:36
and plow that feedback
394
936260
2000
この報酬を更に正確に
15:38
into increasing engagement.
395
938260
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
940260
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
943260
2000
終わりにしたいと思います
15:45
It's about how individual engagement
398
945260
2000
ゲームプレイヤーを観察することで
15:47
can be transformed
399
947260
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
949260
3000
知識を活用して個人の
15:52
we can learn from watching people that are playing games.
401
952260
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
955260
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
958260
3000
人々を後押しし 働かせ 遊ばせ
16:01
for observing what makes people tick
404
961260
2000
取り組ませるものは何かを
16:03
and work and play and engage
405
963260
2000
壮大なスケールから観察する
16:05
on a grand scale in games.
406
965260
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
968260
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
971260
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
973260
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
976260
2000
どうもありがとうございました
16:18
(Applause)
411
978260
4000
(拍手)
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