IEEE ISMAR 2025 · with Cluster

Navigation Pixie

メタバースに、頼れる案内人を

商用メタバースは多様なユーザー生成コンテンツを抱えながら、興味や意図に応じた案内が手薄だった。LLMを活用したオンデマンド案内エージェントを実装し、193名規模の実証実験で効果を検証しました。

商用メタバースには、ユーザーが作った多様なワールドやコンテンツが日々増え続けています。しかし、訪れたユーザーの興味や意図に応じて動的に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。

Navigation Pixieのエージェント「Meliae」がユーザーのアバターと会話しながらカフェの中を案内している様子
ナビゲーションエージェント「Meliae」がユーザーと対話しながらワールド内を案内する様子（Yanagawa et al., 2025より）

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環境では状況に応じた社会的な存在感の利点が確認されるなど、環境ごとに異なる効果があることがわかりました。