IEEE ISMAR 2025 · with Cluster
Navigation Pixie
Bringing a Reliable Guide to the Metaverse
Commercial metaverse platforms host diverse user-generated content, yet guidance tailored to visitors' interests and intentions has been scarce. We implemented an on-demand navigation agent powered by an LLM and evaluated it in a field experiment with 193 participants.
(English version in preparation — Japanese text below.)
広大な商用メタバースに初めて足を踏み入れたユーザーは、どのワールドへ行けばいいのか分からないまま立ち止まりがちです。日々増え続けるユーザー生成コンテンツを、訪れた人の興味や意図に合わせて案内してくれる仕組みは、まだ十分ではありませんでした。
背景
オンデマンドな案内エージェントについての研究はこれまでも行われてきましたが、統制された実験環境での検証が中心で、多様なワールド構成やプラットフォーム制約を抱える商用環境での実装は難しいままでした。
リサーチクエスチョン
構造化された空間メタデータとLLMによる自然言語処理を組み合わせたオンデマンド案内エージェントは、商用メタバースの多様な環境の中で、ユーザーの回遊行動や自由な探索にどのような影響を与えるか。
研究の方法
プラットフォームへの依存を最小限に抑えた疎結合アーキテクチャで、オンデマンド案内エージェント「Navigation Pixie」を実装。商用メタバースプラットフォーム「cluster」上で、PC参加者99名・VR-HMD参加者94名によるクロスプラットフォームの実証実験を行い、固定ルート案内・エージェントなし条件と比較しました。
わかったこと
Navigation Pixieは、固定ルート案内やエージェントなしの条件と比較して、PC・VR-HMD両方のプラットフォームで滞在時間と自由な探索行動を有意に増加させました。主観評価では、PC環境では一貫して「オンデマンド」な案内が好まれた一方、VR-HMD環境では、その場に応じて振る舞う社会的な存在感がプラスに働くなど、環境ごとに異なる効き方があることがわかりました。