JP2018187060A - 遊技機 - Google Patents

Abstract

【課題】映像、音などを利用した各種の演出において、演出に対するユーザーの満足度を高める。
【解決手段】演出情報を出力する演出装置１を制御する演出制御装置３において、演出装置１から出力された演出情報に対するユーザー２の反応を測定して反応情報を生成する反応測定部３１と、反応情報に基づいてユーザー２の属性及び状態を推定する推定部３２と、推定部３２により推定されたユーザーの属性及び状態に基づいて、演出装置１が次に出力すべき演出情報を判定し、演出装置１に対して判定した演出情報を出力させるための演出指示情報を出力する演出指示部３３とを少なくとも備える。
【選択図】図３

Description

本発明は、ユーザーに対する演出を制御する演出制御装置、演出制御プログラム及びその演出制御装置を備える遊技機に関する。

各種のアミューズメント機器、エンターテイメント機器等では、映像、音などによる演出がなされており、演出によりユーザーの興味を引きつけるための仕掛けが施されている。例えば、パチンコ等の遊技機では、抽選結果等に応じて、画面表示等による演出をしている。

特開２００５−１６８６０５号公報

しかし、このような演出は、演出の提供を受ける側の属性、好み、状態等に関係なく一律に提供されるものであるため、演出に対する満足度はユーザーによって異なる。また、かかる演出にはインタラクティブ性はなく、演出の提供を受ける側の関与度は低くならざるを得ず、ユーザーの満足度も高いとはいえない。このような問題は、遊技機に限ったものではない。

本発明は、このような問題にかんがみなされたもので、映像、音などを利用した各種の演出において、演出に対するユーザーの満足度を高めることを課題とする。

上記課題を解決するために、本発明に係る演出制御装置は、演出情報を出力する演出装置を制御する演出制御装置であって、演出装置から出力された演出情報に対するユーザーの反応を測定して反応情報を生成する反応測定部と、反応情報に基づいてユーザーの属性及び状態を推定する推定部と、推定部により推定されたユーザーの属性及び状態に基づいて、演出装置が次に出力すべき演出情報を判定し、演出装置に対して判定した演出情報を出力させるための演出指示情報を出力する演出指示部とを少なくとも備える。

本発明では、反応測定部がユーザーの反応を測定し、測定された反応に基づいて推定部がユーザーの属性及び状態を推定し、ユーザーの推定された属性及び状態に基づいて演出指示部が演出装置に対して演出指示を行うため、演出装置から提供される演出は、ユーザーの属性や状態に対応したものとなり、各ユーザーに対応させて個別に満足度を高めることが可能となる。

本発明の基本概念を示すブロック図である。 遊技機の構成例を示すハードウェアブロック図である。 演出制御装置の構成例を示す機能ブロック図である。 演出制御装置におけるテスト遊技時の処理手順を示す流れ図である。 反応情報収集処理の手順を示す流れ図である。 属性マッチング用データの例を示すテーブル図である。 状態マッチング用データの例を示すテーブル図である。 演出制御処理の処理手順を示す流れ図である。 ユーザードーパミンの推移例を示すグラフである。 ユーザードーパミンと仮想ドーパミンとの差異の例を示すグラフである。 理想ドーパミンの例を示すグラフである。 ユーザードーパミン及び理想ドーパミンの推移例を示すグラフである。 特定制御区間におけるユーザードーパミンの推移例を示すグラフである。

１ 基本概念
図１に示すように、本発明は、演出装置１から出力される演出情報に対するユーザー２の反応としての入力を演出制御装置３において受け付け、演出制御装置３では、その入力に基づきユーザー２の属性や内部状態の分析を行い、分析結果に応じた演出指示を演出装置１に対して行うように構成されている。演出装置１では、演出制御装置３による制御に従った演出出力を行い、演出装置１から出力された演出を受けたユーザー２の反応を演出制御装置３が分析する。このようなループを構成することにより、演出の提供を受けるユーザー２の満足度をより高めることを目的としている。

ユーザー２は、それぞれが年齢、性別、選好性等の属性を有しており、また、演出を受けることによってユーザー２自身の内部状態も変化する。さらに、ユーザー２は、外部からの刺激も受ける。

演出制御装置３は、演出に対するユーザー２の反応を分析し、ユーザー２の属性を推定し、ユーザー２の内部状態を判定する。また、演出制御装置３は、ユーザー２の属性及び内部状態に応じて、ユーザー２がより満足するであろう演出内容を選択して演出装置１に対して指示する。そして、演出装置１から出力される様々な演出に対するユーザー２の反応の分析とその分析に基づく演出指示を繰り返し行うことにより、全体としてユーザー２の満足度を高めていく。

演出装置１及び演出制御装置３を有する装置としては、例えば、パチンコ店等の遊技場に設置される図２に示す遊技機４がある。以下では、遊技機４の構成及び動作について説明する

２ 遊技機の構成
この遊技機４は、演出装置１と、演出制御装置３と、入力装置５と、メイン制御装置６と、払出制御装置７とを備えている。遊技機４における演出制御装置３は、１枚の基板として提供されるのが一般的であるが、この形態には限定されない。

演出装置１は、映像を表示させる表示装置、音を鳴らすスピーカー、光を点灯又は消灯させる照明等を備えており、映像、音、光等によってユーザーに対して演出を提供する。

入力装置５は、ユーザーが操作することにより、演出制御装置３に対してユーザーの反応を通知するもので、例えば押しボタンにより構成される。なお、押しボタンに加えて、ジョグダイヤルを備える場合もある。また、入力装置５は、演出装置１から出力される演出情報に対するユーザーの反応の測定に用いることができるものであればよく、例えば、脈拍センサ、発汗センサ、表情を撮影することができるカメラなどを用いることもできる。また、ユーザーの年齢や性別等の属性を入力することを可能とするために、例えば属性情報が書き込まれたカードを読み込むカードリーダなどを入力装置５として用いることもできる。入力装置５として用いるボタンやセンサ等のデバイスは、単体で使用してもよいし、２以上のものを組み合わせて使用してもよい。以下では、入力装置５がボタンにより構成される場合について説明する。

メイン制御装置６は、出玉の射幸性としてのおもしろさの演出をする装置であり、当たり又ははずれの抽選（メイン抽選）等の遊技制御を行う。

払出制御装置７は、メイン制御装置６による遊技制御に応じて、入賞時における払出を制御する。

図２に示すように、演出制御装置３は、演算及び判断を行うＣＰＵ３０１、ＣＰＵ３０１が実行する制御プログラムを記憶するＲＯＭ３０２、ＣＰＵ３０１での処理において必要に応じてデータが記憶されるＲＡＭ３０３、各種データが記録されるハードディスクドライブ等からなる記録部３０４、メイン制御装置６とのインタフェースとなるコマンドＩ／Ｆ３０５、ユーザーが操作する入力装置５とのインタフェースとなる反応入力Ｉ／Ｆ３０６、及び演出装置１とのインタフェースとなる演出出力Ｉ／Ｆ３０７が、バスを介して接続されて構成されている。

コマンドＩ／Ｆ３０５は、メイン制御装置６における抽選結果に応じて出力されるコマンド情報を入力するためのインタフェースであり、メイン制御装置６に接続されている。

反応入力Ｉ／Ｆ３０６は、演出装置１から出力された演出に対する反応としてのユーザーの入力装置５からの入力を受け入れるためのインタフェースであり、入力装置５に接続されている。

この演出制御装置３では、ＲＯＭ３０２に記憶された制御プログラムがＣＰＵ３０１において実行されることにより、図３に示す各部位の機能が実現される。

図３に示すように、演出制御装置３は、演出装置１から出力された演出情報に対して入力装置５から入力された情報をユーザーの反応として測定する反応測定部３１と、反応測定部３１が受け付けた入力からユーザーの属性及び状態を推定する推定部３２と、推定部３２における推定結果に基づいて演出装置１が次に出力すべき演出情報を判定して演出装置１に対して指示する演出指示部３３とを備えている。

反応測定部３１は、入力装置５から入力された情報を受け付けて反応情報を生成する算出部３１１と、算出部３１１が算出した値を記憶する入力記憶部３１２と、算出部３１１が算出した反応情報を正規化する正規化部３１３とを備えている。

算出部３１１は、入力装置５におけるボタン押下を検出し、演出指示部３３が演出装置１にボタンの入力を促す演出を指示してから実際にボタンが入力されるまでの時間（以下、「反応時間」と称する。）と、入力がボタン連打である場合における単位時間当たりの入力数（以下、「頻度」と称する。）と、ボタン押下が長時間ない場合はその時間（以下、「無応答時間」と称する。）とをそれぞれカウントする。また、算出部３１１は、入力に正誤がある場合は、問いの全体数に対する正解の率（以下、「正解率」と称する。）をそれぞれ算出する。反応時間情報、頻度情報、無応答時間情報及び正解率情報によって反応情報が形成される。なお、算出部３１１は、誤入力や無効な入力については除外し、上記各情報を算出する。

入力記憶部３１２は、算出部３１１が算出した反応時間、頻度、無応答時間及び正解率に関する情報をそれぞれ記憶する領域を有している。なお、入力記憶部３１２は、正規化部３１３によって正規化された後の反応時間、頻度、無応答時間及び正解率に関する情報を記憶することもできる。

正規化部３１３では、反応時間、入力頻度、無応答時間及び正解率の各情報に基づき、各情報を例えば５段階の離散値に変換してスコア化を行うことにより、各情報を正規化する。

推定部３２は、正規化部３１３において正規化された情報からユーザーの状態推移を分析する状態推移分析部３２１と、状態推移分析部３２１における分析結果からユーザーの属性を推定するユーザー属性推定部３２２と、状態推移分析部３２１における分析結果からユーザーの状態を判定するユーザー状態判定部３２３と、ユーザー状態判定部３２３における判定結果に基づき演出制御装置３がユーザーをどのくらい捕捉できているかの度合を判定する捕捉度合判定部３２４と、捕捉度合判定部３２４が判定した捕捉度合の要因を分析する要因分析部３２５と、ユーザー属性推定部３２２により推定されたユーザー属性を記憶する属性記憶部３２６と、ユーザー属性別にユーザーの状態の変化の傾向を記憶する属性別傾向記憶部３２７と、ユーザーの状態の理想的な推移を記憶する理想推移記憶部３２８とを備えている。

状態推移分析部３２１では、正規化された反応情報を入力とし、行列式を用いて、ユーザーの関与度、興奮度、興味度、好悪等の尺度となるユーザーの状態推移情報を算出する。この状態推移情報の瞬間値を、以下ではユーザードーパミンと称する。このユーザードーパミンは、ユーザーのある時点における状態を数値化したもので、これを徐々に増加させていくことにより、遊技全体におけるユーザーの満足度を向上させることができると考えられる。

状態推移分析部３２１において求められた時刻ｔにおけるユーザードーパミンは、Ｄｐ（ｔ）で表される。ユーザードーパミンＤｐ（ｔ）は、演出指示部３３による指示がユーザーに与えられる効果であると考えられる。

ユーザー属性推定部３２２は、状態推移分析部３２１において求めたユーザードーパミンＤｐ（ｔ）に基づいて、ユーザーの属性を推定する。ここで推定される属性には、例えば、年齢と性別とからなる基本属性情報と、遊技機に関する習熟度を示す遊技習熟度情報と、その機種に関する習熟度を示す機種習熟度情報とがある。

ユーザーの属性の推定にあたっては、属性別傾向記憶部３２７に、あらかじめ属性マッチング用データを記憶させておき、その属性マッチング用データと算出したユーザードーパミンＤｐ（ｔ）の変化量とを比較する。

属性別傾向記憶部３２７に属性マッチング用データを記憶させるにあたっては、各属性を有するユーザーに遊技機４のテスト遊技をさせる。そして、各属性を有するそれぞれのユーザーのある時点におけるユーザードーパミンを所定の行列式により求め、テスト遊技の時間を短時間（例えば６０秒）で区切り、その間における演出内容の変化と、その変化の前後におけるユーザードーパミンの値の変化とを対応付けて、属性マッチング用データとして属性別傾向記憶部３２７に記憶させる。したがって、この属性マッチング用データは、属性別状態変化傾向情報ということができる。ここで記憶されるユーザードーパミンの値は、遊技開始時を０とする相対量である。属性マッチング用データの取得にあたっては、同グループに属する複数のユーザーが繰り返しテスト遊技を行い、その結果の平均を取るなどして、十分にノイズを除去することが望ましい。

上記のようにして属性別傾向記憶部３２７に記憶した属性マッチング用データと、実際に算出したドーパミンのある期間における変化量とを比較して差分を求め、その期間と演出指示内容の変化が同じでかつ最もドーパミン変化量の値が近いドーパミン量を抽出し、そのドーパミン変化量に対応するユーザー属性を、実際のユーザー属性として推定する。

ユーザー属性推定部３２２においては、こうして求めたユーザー属性をベースとしつつ、反応測定部３１の算出部３１１において求めた反応情報を補正情報として使用し、ユーザー属性情報を更新し、属性記憶部３２６に記憶させる。例えば、反応時間が短いユーザーほど年齢が若く、機種習熟度が高く、ドーパミン値も高い傾向がある。入力の頻度が高いユーザーほど年齢が若く、ドーパミン値が高い傾向がある。無応答時間が短いユーザーほど年齢が若く、遊技習熟度が低く、ドーパミン値が高い傾向がある。正解率が高いユーザーほど遊技習熟度が低く、機種習熟度が高く、ドーパミン値が高い傾向がある。このような傾向を補正情報として用いることができる。

ユーザー状態判定部３２３は、状態推移分析部３２１において求めたユーザードーパミンの変化から、ユーザーの状態の判定を行う。ここで、ユーザーの状態とは、関与度合、興奮度合、興味度合、演出に対する好悪などのユーザードーパミンの値に影響を与える種々の要素を総合したものである。

ユーザー状態の判定にあたっては、理想推移記憶部３２８に、あらかじめ状態マッチング用のデータを記憶させておき、その状態マッチング用データと算出したユーザードーパミンＤｐ（ｔ）の変化パターンとを比較する。理想推移記憶部３２８には、理想的なドーパミン推移の基となる一定期間の仮想ドーパミンＤｐｉ（ｔ）の変化パターンが記憶される。

仮想ドーパミンＤｐｉ（ｔ）は、演出指示部からの演出指示によって変化するであろうユーザーのドーパミン量であり、演出指示部による演出指示を制御することにより、実際に求まるユーザードーパミンを仮想ドーパミン量に近づけていくことができる。また、仮想ドーパミンＤｐｉ（ｔ）を経時的につなげていくことにより、ユーザードーパミンの望ましい推移を示すための誘導用ガイドラインとなる理想ドーパミンＤｐｇ（ｔ）を作成することができる。

仮想ドーパミンＤｐｉ（ｔ）のマッチング用データを理想推移記憶部３２８に記憶させるにあたっては、各属性を有するユーザーに遊技機４をテスト遊技させる。そして、各属性を有するそれぞれのユーザーのある時点と他の時点におけるドーパミン量を所定の行列式により求め、その間のドーパミン量の変化と、その間の演出内容の変化とを対応付けて記憶させる。テスト遊技の結果としてのドーパミン量の推移は、短期間（例えば毎分）、中期間（例えば１０分ごと）で区切って測定する。

ユーザー状態判定部３２３では、状態推移分析部３２１において求めたユーザードーパミンの変化量と、理想推移記憶部３２８に記憶された仮想ドーパミン量Ｄｐｉ（ｔ）の変化量とを比較し、その差分を求める。

捕捉度合判定部３２４は、ユーザー状態判定部３２３が求めた上記差分が所定値未満か否かを判定し、その判定結果に基づき、ユーザーの状態が想定通りに推移しているか（ユーザーを捕捉できているか）否かを判定する。また、外的要因取得部３２９からも入力を行い、例えば遊技機４における出玉やＲＴＣ（Real Time Clock）機能により提供される特別な演出などもユーザードーパミンに影響するため、外的要因取得部３２９からの入力がある場合は、これらも勘案して捕捉度合を判定する。

要因分析部３２５は、演出指示部３３に対する演出指示を変更しながら、その変更に対応したユーザードーパミンＤｐ（ｔ）を随時求め、演出指示の変更に応じてユーザードーパミンＤｐ（ｔ）がどのように変わるかを認識する。この要因判定は、実際のユーザードーパミンＤｐ（ｔ）と仮想ドーパミンＤｐｉ（ｔ）との差異を補正するための基礎になるものである。これにより、ユーザードーパミンＤｐ（ｔ）の変化が何を意味し、その要因が何かを判別する。要因は、直近の演出指示内容と両ドーパミンのずれの幅の拡大又は縮小を把握することにより判別する。

演出指示部３３は、推定部３２による推定結果に基づき、演出装置１を制御して、演出内容を変化させる。演出指示部３３は、あらかじめ用意された演出の中から演出の内容を選択して指示する指示内容選択部３３１と、演出内容の強度を強めたり弱めたりする指示強度選択部３３２とを備えている。演出指示部３３は、指示内容選択部３３１と指示強度選択部３３２とによる演出指示によって、映像又は音の制御、物語の制御、世界観の制御、進行制御、告知制御等を行う。また、ユーザーにネガティブな感情を生じさせている要因を除去したり、ユーザーにポジティブな感情を生じさせている要因を強化したりする。ネガティブな感情を生じさせる要素としては、ストレス、好悪、反復、飽き、不適切な刺激などがある。一方、ポジティブな感情を生じさせる要素としては、レアパターン、賞賛やはげまし、ポイント付与、適切な刺激などがある。

以下では、遊技機４の演出制御装置３における演出制御について説明する。まず、演出を制御するために必要とされる属性マッチング用データ及び状態マッチング用データを生成するためのテスト遊技について説明する。

３ テスト遊技
一般ユーザーが遊技機４を用いて遊技するにあたっては、あらかじめテストユーザーにテスト遊技をさせることにより、属性別傾向記憶部３２７に属性マッチング用データを記憶させるとともに、理想推移記憶部３２８に状態マッチング用データを記憶させておく必要がある。このマッチング用データは、一般ユーザーの遊技によって収集されたデータもとりいれることにより、必要に応じて更新される。

まず、属性別傾向記憶部３２７に記憶させる属性マッチング用データを収集するために、ぞれぞれの属性があらかじめ明確となっているユーザーに遊技機４のテスト遊技をさせる。ユーザーの属性は、年齢及び性別からなる基本属性情報と、遊技機に関する習熟度を示す遊技習熟度情報と、テスト遊技する遊技機の機種に関する習熟度を示す機種習熟度情報とから構成される。ここで、基本属性情報、遊技習熟度情報及び機種習熟度情報は、以下のレベルによって特定される。
表１ 基本属性情報

表２ 遊技習熟度情報

表３ 機種習熟度情報

遊技習熟度がＬｅｖ０の未経験ユーザーは、遊技機を忌避している場合と興味を持ちながら機会のない場合とに分けられる。後者を潜在ユーザーと呼ぶこともできる。

遊技習熟度がＬｅｖ１のスリープユーザーは、遊技経験はあるものの、現在は遊技を行っていないユーザーであり、遊技習熟度がＬｅｖ１のライトユーザーは、遊技頻度の非常に低いユーザーである。スリープユーザー及びライトユーザーは、いずれも、遊技について知識はあるが、何らかの理由により遊技を頻繁には行っておらず、射幸性に対する興味は低いと考えられる。

遊技習熟度がＬｅｖ２の低中頻度ユーザーは、遊技経験があり、射幸性に対する興味が強く、演出に対しての興味も中程度持っているものと考えられる。

遊技習熟度がＬｅｖ３のユーザーは、習慣的に遊技を行っているヘビーユーザーであり、週当たり３回程度、ホールにおいて遊技を行っている。遊技習熟度がＬｅｖ３のユーザーは、射幸性に対する興味が強く、演出に対しては興味がないか、射幸性に結び付かない演出に対して忌避感情を持つと考えられる。

また、一般的なユーザーの特性としては、以下の点が挙げられる。
・一般的なユーザーは、ある程度固定的な興味の範囲、好悪感情等の選好性を持つ。選好性は、性別や年齢層により大まかなグループを形成する。したがって、上記基本属性がどれに属するかによって、選好性も異なる。
・一般的なユーザーは、演出の連続性や時間的関係性、テンポ感、起伏において、納得感や好悪感情、選好性を持つ。ある程度ユーザー自身が想定した中でストーリー展開が進むことを期待する。しかし、想定通りの展開では納得感は得られない。
・経過時間、繰り返しにより飽きを感じる。

複数のテストユーザーを、上記表１−表３に示したそれぞれの属性を有するグループに分け、テスト遊技させる。テスト遊技は、同じ属性を有するグループに属する複数のユーザーが繰り返しテストを行うことにより、マッチング用データから十分にノイズを除去できるようにする。

以下では、各ユーザーのテスト遊技時における演出制御装置３の処理について、図４のフローチャートに沿って説明する。

各テストユーザーがテスト遊技を開始すると、図３に示した属性記憶部３２６にそのテストユーザーの基本属性情報、遊技習熟度情報及び機種習熟度情報が記憶される（ステップＳ１）。この処理は、遊技開始前に遊技機４側であらかじめ行っておいてもよいし、遊技開始後にテストユーザー自身が入力装置５を操作して入力するようにしてもよい。

次に、演出指示部３３からの指示によって演出装置１が制御され、演出装置１は、制御された内容の演出を開始する（ステップＳ２）。そして次に、反応情報収集処理（ステップＳ３）に移行する。

［反応情報収集処理］（ステップＳ３）
反応情報収集処理は、所定時間（例えば１秒）ごとに、図５のフローチャートに示した手順に従って行われる。まず、演出指示部３３は、演出装置１に対し、プロンプト表示を指示する（ステップＳ３１）。ここで、プロンプト表示とは、ユーザーに対して入力を促す演出であり、ここでは、入力装置５を構成するボタンの押下による入力を促すものである。プロンプト表示としては、例えば、遊技機４がロールプレイングゲームをモチーフとしたものである場合に、モンスター等の出現を表示させ、ユーザーに対して戦うか逃げるかの選択を入力するように促す演出がある。

演出指示部３３がプロンプト表示を指示した直後に、算出部３１１は、図２に示したＣＰＵ３０１にタイマーを起動させ、プロンプト表示に対するテストユーザーのボタンの押下を待つ（ステップＳ３２）。

そして、算出部３１１は、ＣＰＵ３０１がボタンの押下を検出すると、その時にタイマーがカウントした経過時間を図３に示した入力記憶部３１２の反応時間記憶領域に記憶させるとともに、タイマーをリセットしてカウントを０から再開する。一方、算出部３１１は、押下を検出しない場合は、反応時間記憶領域の値を０としておく（ステップＳ３３）。

プロンプト表示がテストユーザーに連打を要求するものである場合は、算出部３１１は、単位時間当たりの押下回数から押下の周波数を求め、入力記憶部３１２の頻度記憶領域に記憶させる（ステップＳ３３）。頻度の値は、ボタン押下があると値が少し大きくなり、連続でボタン押下があると値が大きくなり、ボタン押下がないと値が少し小さくなる。

算出部３１１は、ボタン押下がないと、タイマーがカウントした経過時間を無応答時間として入力記憶部３１２の無応答時間記憶領域に記憶させる（ステップＳ３３）。一方、押下があると、無応答時間領域の値を０とする。

プロンプト表示がユーザーに対して選択を行わせるものであり、ボタンが押下され、かつ、その選択に正誤がある場合は（ステップＳ３４）、算出部３１１において正解率を算出し、その値を入力記憶部３１２の正解率記憶領域に記憶させる（ステップＳ３５）。ボタンが押下されない場合は、正解率の値は変わらない。なお、最新の算出時よりもかなり前になされた古い回答の正誤を正解率に反映させないようにするために、算出部３１１は、押下回数が所定の回数に達したときに、正解率記憶領域の値を０とし、算出をやり直すようにしてもよい。

プロンプト表示の指示から所定時間内にボタン押下がない場合は、タイマーが所定のタイムアウト時間までカウントを行う（ステップＳ３６）。そして、タイムアウト時間が経過すると、算出部３１１は、入力記憶部３１２の無応答時間記憶領域に無応答時間を記憶させる（ステップＳ３７）。ボタン押下があるまでは、反応情報収集処理を実施するごとにこの値が大きくなっていく。ボタン押下があると、この値を０とする。

このようにして、テストユーザーによるボタンの押下により、反応時間情報、頻度情報、無応答時間情報、正解率情報が求まる。そして、ボタンが押下されて反応情報収集処理を実施するごとに、この値が更新される。

所定時間ごとに値が更新される反応時間情報、頻度情報、無応答時間情報、正解率情報は、図３に示した正規化部３１３に転送されて正規化される（ステップＳ３８）。この正規化は、各情報をスコア化して離散値に変換することによって行われる。具体的には、例えば以下の表４のスコア換算表に従って、正規化部３１３がスコア化する。なお、反応情報を構成する反応速度、頻度、無応答時間、正解率をスコア化する際の分類に関しては、ファジー関数を用いるなどして非離散的な手法を用いることが望ましい。また、ステップＳ３３及びステップＳ３７においては、正規化する前の反応時間情報、頻度情報、無応答時間情報及び正解率情報を入力記憶部３１２に記憶させることとしたが、正規化後の反応時間情報、頻度情報、無応答時間情報及び正解率情報を入力記憶部３１２に記憶させてもよい。

表４ スコア変換表

表４のスコア変換表に従って求められた各スコア情報は、状態推移分析部３２１に送られ、反応情報収集処理（ステップＳ３）を終了する。

［関与度合算出処理］（ステップＳ４）
次に、状態推移分析部３２１において、上記反応情報収集処理によって収集した各スコア情報を用い、そのテストユーザーのドーパミンＤｐ（ｔ）を算出する。ここで求まるドーパミンＤｐ（ｔ）は、遊技開始時の０を基準とする相対量である。ドーパミン値Ｄｐ（ｔ）は、以下の式（１）により算出する。ここで、ｆａ、ｆｂ、ｆｃ、ｆｄは、それぞれ、頻度のスコア、反応時間のスコア、無応答時間のスコア、正解率のスコアである。

［属性マッチング用データ記憶処理］（ステップＳ５）
関与度合算出処理において求めたテストユーザーのドーパミンＤｐ（ｔ）は、図３に示した属性別傾向記憶部３２７に記憶される属性マッチング用データの基礎データとなる。

状態推移分析部３２１は、属性記憶部３２６に記憶されたそのテストユーザーの基本属性情報、遊技習熟度情報及び機種習熟度情報と、単位時間内における演出指示部３３が指示した演出の変化の内容と、その間に変化したドーパミンの変化量とを対応付け、例えば図６に示すテーブル形式の属性マッチング用データ３２７ａとして属性別傾向記憶部３２７に記憶させる。図６の例では、単位時間内において演出が１度変わった場合のみについて示しているが、単位時間内に演出が複数回変わる場合のドーパミンの変化についても記憶される。また、ドーパミンの変化量は、単位時間当たりの変化量であり、ここでの単位時間は、例えば６０秒であり、この時間におけるドーパミンの変化量を、属性マッチング用データ３２７ａの各セルに記憶させていく。

［状態マッチング用データ記憶処理］（ステップＳ６）
また、関与度合算出処理において求めたユーザードーパミンＤｐ（ｔ）は、理想推移記憶部３２８に記憶される状態マッチング用データ３２８ａの基礎データにもなる。状態マッチング用データ３２８ａは、テストユーザーの属性と演出の変化ごとに、テストユーザーの状態の変化パターンを、例えば図７に示すテーブルとグラフとの組み合わせとして記憶される。状態マッチング用データ３２８ａは、ある属性を有するユーザーが、どのような演出の変化を提供された場合に、その期間においてユーザードーパミンがどのように推移するのか、を示しており、テストユーザーの基本属性情報、遊技習熟度情報及び機種習熟度情報と、単位時間内における演出指示部３３が指示した演出の変化の内容と、その間のテストユーザーのドーパミンの変化パターンとを対応付けて、状態マッチング用データ３２８ａとして理想推移記憶部３２８に記憶する。このテーブルに挿入される個々のグラフにおける横軸は時間、縦軸はドーパミンであり、個々のグラフは、単位時間当たりのユーザードーパミンの変化パターンを示す。ここでの単位時間は、属性マッチング用データ３２７ａより長い時間であり、例えば６００秒とする。グラフに必要なユーザードーパミンを収集するためには、複数時点におけるそれぞれのユーザードーパミン値が必要となるため、複数時点のユーザードーパミンの値を得ることにより、１つのグラフが完成する。これらのグラフは、テストユーザーの属性と演出の変化とをインデックスとして検索可能であり、それぞれのセルに記憶されるグラフをウィンドウと称する。

［演出制御］（ステップＳ７）
上記のようにして記憶される属性マッチング用データ３２７ａ及び状態マッチング用データ３２８ａは、ある演出の変化があったときのドーパミン値の変化をその演出の変化に対応付けたものであり、図６及び図７のテーブルのうち、テストユーザーが有する属性についての全てのセルを埋めるために、演出の変化のあらゆる組み合わせを生じさせてそのときのテストユーザーのドーパミンの変化パターンを求める。そして、演出指示部３３がすべての演出の変化パターンを生じさせると、そのテストユーザーについての属性マッチング用データ３２７ａ及び状態マッチング用データ３２８ａが完成し、そのテストユーザーのテスト遊技を終了する（ステップＳ８）。

全ての属性を有する各テストユーザーについて、図４のフローチャートに沿って、演出指示部３３が演出内容及び強度を変化させながら演出を指示してテスト遊技をさせることにより、図６に示した属性マッチング用データ３２７ａ及び図７に示した状態マッチング用データ３２８ａが完成する。

４ 実際の遊技時の制御
上記のようにして属性マッチング用データ３２７ａ及び状態マッチング用データ３２８ａが属性別傾向記憶部３２７及び理想推移記憶部３２８にそれぞれ記憶された後、実際に一般ユーザー（以下、「ユーザー」という。）が遊技をする場合には、図８に示すフローチャートに沿って、演出制御装置３が、ユーザーの遊技の演出制御を行う。

まず、ユーザーの属性は不明であるため、基本属性情報については最も遊技人口の多いＭ３に、遊技習熟度情報については遊技に関して詳しくはないが経験はあるＬｅｖ１に、機種習熟度情報については初回遊技のＫｎ０にそれぞれ設定する（ステップＳ１１）。

なお、遊技開始前の客待ちデモなどで、ユーザーが、ボタンの操作によるメニュー選択により、自分の好みに合った初期値に変更するようにしてもよい。当該機種が、セーブ／ロード機能を有している場合は、前回セーブした状態をロードして、その状態から開始することもできる。

まず、ユーザーがテスト遊技を開始すると、演出指示部３３からの指示によって演出装置１が制御され、制御された内容の演出が開始される（ステップＳ１２）。そして、反応情報収集処理（ステップＳ１３）に移行する。反応情報収集処理は、例えば１秒おきに実施され、テスト遊技と同様に、図５に示したフローチャートに示す手順に沿って実施される。

次に、算出部３１１は、反応情報収集処理によって収集した反応情報から、そのユーザーの関与度合を示すユーザードーパミンＤｐ（ｔ）を、テスト遊技時と同様に、先述の式（１）により算出する。ｔは例えば正の整数とし、算出部３１１は、１秒ごとにユーザードーパミンの計算を行う（ステップＳ１４）。

［ユーザー属性推定ステップ］（ステップＳ１５）
次に、求めたユーザードーパミンに基づき、その一般ユーザーの属性を推定する処理を行う。この処理は、算出部３１１がドーパミン値の算出を複数回行った後に行われる。ユーザー属性推定部３２２は、まず、演出が変化した場合の演出前後におけるドーパミン値の変化量を算出する。この変化量は、Ｄｐ（ｔｎ−１）とＤｐ（ｔｎ）との差分であり、ΔＤｐ（ｔ）で表される。ｔｎ−１とｔｎとの時間間隔は、図６に示した属性マッチング用データ３２７ａを作成したときと同じ時間間隔とする。

所定時間間隔でユーザードーパミンＤｐ（ｔ）の変化量が算出されると、図６に示した属性マッチング用データ３２７ａにおいて、同じ演出変化に対応する列を検索し、そのユーザードーパミンの算出値と値が同じセルか、その算出値と同じ値がない場合は最も値が近いセルを特定する。そして、そのセルに対応するユーザー属性を求める。例えば、演出がＡからＢに変わった場合のユーザーのドーパミン値の変化量が３である場合は、図６の属性マッチング用データ３２７ａの演出Ａ→Ｂにおいて値が３であるセルに対応する基本属性、遊技習熟度及び機種習熟度を、それぞれＦ１／Ｍ１、Ｌｅｖ０．Ｋｎ０〜３又はＦ２／Ｍ２、Ｌｅｖ０、Ｋｎ０〜３と推定する。そして、ユーザー属性推定部３２２は、こうして推定したユーザー属性を、属性記憶部３２６に記憶させる。

ここではユーザーの属性を１つに推定することができておらず、また、この推定が正しいとは限らないが、演出指示部３３が様々な演出指示を行い、ユーザー属性推定部３２２が同様の推定処理を繰り返すことにより、ユーザー属性の絞り込みをすることができる。また、例えば、属性マッチング用データ３２７ａにおいて、ユーザー属性の推定処理について確度の高い結果を得られた演出変化にはより高い重み付けをしてその演出変化を遊技開始直後の時間帯に用いることにより、属性推定処理の効率性及び信頼性を高めていくことができる。

［ユーザー状態判定ステップ］（ステップＳ１６）
次に、求めたユーザードーパミンＤｐ（ｔ）に基づき、そのユーザーの状態を判別する処理を行う。この処理は、ユーザードーパミンＤｐ（ｔ）の算出を複数回行った後に行われるが、ユーザー属性推定よりも長い期間（例えば６００秒）におけるユーザードーパミンＤｐ（ｔ）の変化量をユーザー状態判定部３２３において求める。

ユーザー状態判定部３２３は、状態推移分析部３２１において求めたユーザードーパミンＤｐ（ｔ）の値を所定期間プロットしていくことにより、図９に示すグラフのように、その期間におけるユーザードーパミンＤｐ（ｔ）の推移を求める。求めたユーザードーパミンＤｐ（ｔ）の推移は、図２に示した記録部３０４に記録し、他のユーザーの状態判定に用いることもできる。また、この記録を状態マッチング用データ３２８ａに反映させることにより、状態変化の傾向を更新していくこともできる。

次に、ユーザー状態判定部３２３は、理想推移記憶部３２８に記憶された図７に示した状態マッチング用データ３２８ａを構成するグラフの中から、属性がユーザー属性判定ステップＳ１５において推定された遊技中のユーザーの属性と一致し、かつ、演出変化も一致する仮想ドーパミンＤｐｉ（ｔ）のウィンドウを特定する。

そして、捕捉度合判定部３２４は、例えば図１０に示すように、実際に求めたユーザードーパミンＤｐ（ｔ）の推移と、特定されたウィンドウの仮想ドーパミンＤｐｉ（ｔ）とを比較し、例えば両ドーパミンの積分値を比較し、図１０においてハッチングを施した部分の面積として表される積分値の差分が所定値未満か否かの判断を行う。例えば、積分値の差分が所定値以上であり、かつ、ユーザードーパミンＤｐ（ｔ）の積分値の方が仮想ドーパミンＤｐｉ（ｔ）の積分値よりも小さい場合は、ユーザーに飽きが生じていると判断することができる。

また、捕捉度合判定部３２４は、積分値の差の値が所定値未満であれば、遊技中のユーザーのユーザードーパミンＤｐ（ｔ）が、そのユーザーの属性に応じて想定通りに推移している（ユーザーを捕捉できている）と判定し、積分値の差の値が所定値以上であれば、遊技中のユーザーのユーザードーパミンＤｐ（ｔ）が想定通りには推移してないと判定する。なお、積分値の差が所定値未満であっても、対象期間中、ある時間帯だけに限ると、ユーザードーパミンと仮想ドーパミンとの差が大きくなることもあるため、捕捉度合判定部３２４は、ユーザードーパミンの瞬間値についても併せて考慮し、ユーザードーパミンの推移が想定通りか否かを判断することが望ましい。

［要因分析］（ステップＳ１７）
ユーザー状態判定ステップＳ１６において、ユーザードーパミンＤｐ（ｔ）が想定通りに推移していると捕捉度合判定部３２４が判断した場合は、現状の内容及び強度の演出の制御を続行するように、演出指示部３３に対して指示する。なお、捕捉度合判定部３２４は、ユーザーを捕捉できていると判断した場合でも、ユーザードーパミンＤｐ（ｔ）と仮想ドーパミンＤｐｉ（ｔ）との差をさらに小さくするように、演出の内容又は強度を調整する指示を演出指示部３３に出力してもよい。

一方、ユーザー状態判定ステップにおいて、ユーザードーパミンＤｐ（ｔ）が想定通りに推移していないと捕捉度合判定部３２４が判断した場合は、要因分析部３２５が、その要因を推定するためのデータを収集する処理を行う。かかる処理は、後述する演出制御ステップＳ１８において制御内容の方向又は強度を種々変化させるとともに、先述の反応情報収集ステップＳ１３からユーザー状態判定ステップＳ１６を繰り返し実施することによって行う。

要因分析部３２５は、ユーザーを捕捉できていない要因を分析するために、演出指示部３３による直近の制御内容、及び、その制御によってユーザードーパミンＤｐ（ｔ）とＤｐｉ（ｔ）との差異が拡大するか縮小するか否かを確認する。例えば、Ｄｐ（ｔ）とＤｐｉ（ｔ）との差異が縮小して一定未満となった場合は、制御された演出による想定通りの変化であると推定する。一方、Ｄｐ（ｔｎ）とＤｐｉ（ｔ）との差異が縮小せず一定以上である場合は、直近の演出指示によってユーザーを捕捉できていないと考えられるため、演出指示部３３において様々な方向及び強度の演出を指示し、直近の制御内容、及び、その制御によってＤｐ（ｔ）とＤｐｉ（ｔ）との差異が拡大するか縮小するか否かを確認する。そして、要因分析部３２５は、当該差異が縮小した場合は、その演出の変更による効果があったものとし、当該差異が拡大した場合は、その演出の変更による効果がなかったものとする。

ユーザードーパミンＤｐ（ｔ）が想定通りに推移している要因または想定通りに推移していない要因としては、例えば以下のものが考えられる。なお、以下の表５に示す要因Ａは、ユーザードーパミンが想定通りに推移している場合であり、要因Ｂ〜Ｆは、ユーザードーパミンが想定通りに推移していない場合である。なお、要因Ｂと推定されることがあっても、要因Ｃ〜Ｆが推定されず、要因Ａとの推定及び要因Ｂとの推定のみで推移する場合は、ユーザーを捕捉できていると考えられる。
表５ 捕捉／非捕捉要因

［演出指示］（ステップＳ１８）
上記要因分析に基づき、演出指示部３３は、要因に応じて演出の方向や強度を調整し、演出装置１に対して演出を指示する。演出は、告知演出（射幸性に関連する演出）と、ナラティブ演出（ゲーム要素、コンテンツ要素に関する演出）とに大別される。演出指示部３３からの演出内容及び強度に関する指示によって、その後に求められるユーザードーパミンＤｐ（ｔ）の値も異なってくる。例えば、ユーザー属性推定部３２２が推定したユーザーの基本属性が、Ｆ１／Ｍ１層である場合は、演出指示部３３が若者向けの演出を行い、その後のユーザードーパミンＤｐ（ｔ）の値により、ユーザー属性推定部３２２による推定の信頼度を推測することができる。

例えば、告知演出には、遊技機の抽選の頻度や抽選方式を変化させたり、画面の輝度や音量を調整したりすることがある。また、ナラティブ演出には、演出の進行速度の調整や物語の展開の変化などがある。

表５に示した要因（Ａ）〜（Ｆ）については、以下のように演出指示を行うことにより、要因を除去し、ユーザーのドーパミンを想定通りに推移させる方向に修正することができると考えられる。各要因に対する対策を、以下の表６に示す

表６ 捕捉方法

実際の演出制御は、以下のように行う。
（手順１）
演出指示の強度を調整する。かかる調整により、要因Ａ及びＢについては改善するものと考えられる。なお、演出の強度の変更例としては、ロールプレイング的な演出を行っている場合は、敵の強さ及び出現頻度、アイテムのレア度及び出現頻度、イベントの発生頻度などの調整がある。
（手順２）
要因Ｃについては、ユーザー属性推定部３２２によるユーザー属性推定処理に誤りがある可能性があるため、ユーザー属性推定処理を行うことにより、要因Ｃが改善するかどうかを判定する。
（手順３）
要因Ｄについては、時間の経過による飽きが原因となっていると考えられるため、外的要因取得部３２９からの出玉及びＲＴＣに関する情報を参照しつつ、指示強度選択部３３２により得点演出等の揺らぎを発生させ、要因Ｄが改善するかどうかを判定する。具体的な演出例としては、レア演出や、ユーザーが得をするような演出などがある。
（手順４）
要因Ｅについては、中長期的な飽きが原因と考えられるため、外的要因取得部３２９からの出玉及びＲＴＣに関する情報等を参照しつつ、指示内容選択部３３１により新規演出等の揺らぎを発生させ、要因Ｅが改善するかどうかを判定する。
（手順５）
要因Ｆについては、演出制御が有効に機能していない状態であるため、例外処理を行うことにより、演出制御が有効に機能するか否かを判定する。

演出制御によってユーザードーパミンＤｐ（ｔ）の値が求まると、その演出制御の効果、すなわちユーザードーパミンが仮想ドーパミンに近づくか近づかないかがわかるため、各演出制御をスコア化し、仮想ドーパミンに近づいた場合はスコアを加算し、仮想ドーパミンから遠ざかった場合は減算する。そして、演出指示部３３が演出を選択する際に、スコアの高いものを優先的に選択することにより、制御精度を向上させることができる。また、外的要因取得部３２９が取得する外的要因についても考慮することにより、捕捉精度をより向上させることができる。

ユーザーの満足度を高めるためには、遊技時間を通してユーザードーパミンの総量を増加させていくことが重要であるため、上記手順を基本としつつも、指示の変更にはある程度の慣性を持たせることも必要である。また、ユーザーにとっては、頻繁に演出の傾向を変えられることが不愉快感につながる可能性があり、遊技機４によって自分が操作されていることを感じさせ、没入感を阻害することにつながりやすいため、この観点からも、指示の変更に慣性を持たせることが必要である。

以上説明した各処理を遊技終了まで繰り返し行うことにより（ステップＳ１９）、ユーザードーパミンＤｐ（ｔ）を理想に近い形に導くことができる。

図９に示したユーザードーパミンＤｐ（ｔ）の推移は、ある期間におけるものであるが、実際にはこの期間よりも長い間、遊技が行われ、その間の演出によってユーザードーパミンＤｐ（ｔ）も変化していく。そこで、図１１に示すように、図７に示した状態マッチング用データ３２８ａを構成する各ウィンドウＷ１、Ｗ２、Ｗ３、Ｗ４、・・・・をつなげて組み合わせることにより、理想ドーパミンＤｐｇ（ｔ）が形成される。

図１１に示した理想ドーパミンＤｐｇ（ｔ）は、Ｆ１／Ｍ１、Ｌｅｖ０、Ｋｎ１のユーザーが、演出Ａ→演出Ａ→演出Ｂ→演出Ｃ→演出Ｄという流れで演出の提供を受ける場合の理想ドーパミンＤｐｇ（ｔ）を示している。理想ドーパミンＤｐｇ（ｔ）を構成するパーツとしての各ウィンドウＡ−Ｄは、変化パターンとして理想推移記憶部３２８に記憶されている状態マッチング用データ３２８ａを構成しているものであり、その縦軸は値を有していない。したがって、図１１に示したように、ウィンドウ全体を上下にずらしながら、個々のウィンドウ内における仮想ドーパミンの推移を表す線の右端と、その次の期間における仮想ドーパミンの推移を表す線の左端とをつなげていくことにより、変化パターンの連続としての理想ドーパミンＤｐｇ（ｔ）が形成される。そして、ユーザードーパミンＤｐ（ｔ）が理想ドーパミンＤｐｇ（ｔ）により近づくように、演出制御装置３が演出装置１を制御することにより、遊技に対するユーザーの満足度を高めることができると考えられる。

例えば、要因分析部３２５が、時間の経過や繰り返しの演出によってユーザーが飽きを感じていると判断した場合は、指示内容選択部３３１が、演出の方向性を変えるように演出内容を選択することにより、飽きを解消するようにする。そして、その演出の変化に応じたウィンドウが図７に示した状態マッチング要データ３２８ａから選択され、その前のウィンドウの次につなげられる。このように、理想ドーパミンＤｐｇ（ｔ）は、ユーザーの状態に応じてダイナミックに生成されていく。

図１２では、遊技開始から遊技終了までの間、図８のフローチャートに沿ってユーザードーパミンＤｐ（ｔ）が理想ドーパミンＤｐｇ（ｔ）に近づくように制御した場合における、ユーザードーパミンＤｐ（ｔ）と理想ドーパミンＤｐｇ（ｔ）との推移を示している。

図１２における特定制御区間９０は、ユーザーの属性を早期に推定するとともに、ユーザードーパミンＤｐ（ｔ）を理想ドーパミンＤＰｇ（ｔ）に近づける制御をするために必要な情報を収集するための区間であり、この区間では、演出指示部３３から演出装置１に対してプロンプト表示の指示を出力し、それに対するユーザーの反応を収集しやすくする。図１３に示すように、特定制御区間９０は例えば６０秒とし、この間に１秒おきに算出したユーザードーパミンのうち、Ｄｐ（ｎ−１）とＤｐ（ｎ）との差が、ユーザードーパミンの変化量としてユーザー属性推定部３２２によって把握され、図６に示した属性マッチング用データ３２７ａとの対比によってユーザーの属性が推定される。

図１２に示すように、特定制御区間９０の後は、ユーザー属性の推定に基づき、ユーザードーパミンＤｐ（ｔ）を理想ドーパミンＤｐｇ（ｔ）に近づける制御を行う。遊技開始から６００秒後までは、ユーザー属性の推定の信頼度が低く、ユーザードーパミン値Ｄｐ（６００）と理想ドーパミンＤｐｇ（６００）との差異も大きいが、その後、時刻Ｔ１においてユーザー属性の推定の信頼度が高くなると、時刻Ｔ１から、ユーザードーパミンＤｐ（ｔ）が理想ドーパミンＤｐｇ（ｔ）に近づいていく。そして、図１２においてハッチングを施した区間１００では、ユーザードーパミンＤｐ（ｔ）と理想ドーパミンＤｐｇ（ｔ）との差が小さく、ユーザーを捕捉できている状態となっている。

区間１００を過ぎると、区間１０１においてユーザードーパミンＤｐ（ｔ）と理想ドーパミンＤｐｇ（ｔ）との差異が大きくなり、演出によるユーザーの捕捉ができなくなっている。その後、時刻Ｔ２においてユーザーが飽きを感じ始めると、その後の区間１０２ではユーザーを捕捉できないだけでなく、ユーザードーパミンＤｐ（ｔ）が低下している。ここで、ユーザードーパミンＤｐ（ｔ）の低下が飽きによるものであるとの判定は、遊技開始からの経過時間や、同じ演出に繰り返し回数等から、要因分析部３２５が行う。

ユーザーを捕捉できなくなった原因が先述の要因Ｄ又は要因Ｅであることが区間１０２における要因分析処理によって判明すると、演出指示部３３がその要因に対応した演出指示をすることにより、時刻Ｔ３においてユーザーを捕捉できてくる。そして、その後の区間１０３においてはユーザーを捕捉できている状態が続いている。

このようにして、遊技終了時の時刻Ｔ４に至り、遊技開始から終了までの間、理想ドーパミンＤｐｇ（ｔ）に近い状態でユーザードーパミンＤｐ（ｔ）が推移することにより、ユーザーにとっては、ある程度は演出が想定通りに進んでいることを感じつつも、想定とは違った展開も体感することができ、ユーザーの満足度を高めることができる。

パチンコホール等の遊技場に設置される遊技機４では、メイン制御装置において当たり又ははずれの基本的な抽選を行い、サブ制御装置において、サブ抽選と呼ばれる演出内容の抽選を行っている。しかし、サブ抽選は、乱数処理によるもので、連続性のないバラバラな演出になりがちである。また、サブ抽選は、告知を主目的とした演出であり、ユーザーに刺激を与えて反射を得るだけの単純なものである。さらに、ユーザーによる操作の関与が単純でその場限りであるため、ユーザーが参加することができるタイプのものではない。しかしながら、演出制御装置３では、遊技者（ユーザー）の属性や状態に応じて演出の内容や強度を変えていくことにより、これらの問題を低減し、ユーザーの満足度を高めていくことが可能となる。

捕捉度合判定部３２４は、ユーザードーパミンＤｐ（ｔ）と理想ドーパミンＤｐｇ（ｔ）との差分に基づき、ユーザーの状態が理想通りに推移しているか否かを判定するため、ユーザードーパミンＤｐ（ｔ）と理想ドーパミンＤｐｇ（ｔ）との差分が大きくなった場合は、判定結果に応じて演出指示部３３が演出の内容又は強度を調整することにより、その差分を小さくするための演出制御を行うことができる。例えば、経過時間、繰り返しにより飽きを感じ始めると、それを回避するための演出制御を行うことができる。

ユーザードーパミンＤｐ（ｔ）を理想ドーパミンＤｐｇ（ｔ）に近づけて推移させるためのユーザー状態の判定時は、ユーザーの属性を考慮することで、ユーザーの属性に対応した状態判定が可能となるため、状態判定の精度を高めることができる。特に、選好性は、年齢や性別によるグループを形成するため、年齢や性別を属性とし、属性に基づく演出指示を行うことにより、選好性に対応した演出が可能になる。

理想ドーパミンＤｐｇ（ｔ）は、テストユーザーによるテスト遊技によって収集した仮想ドーパミンＤｐｉ（ｔ）の変化パターンをつなぎ合わせて形成されるため、ユーザーごとの属性や状態をきめ細かく反映させたものとなる。したがって、ユーザーの状態の変化をいち早く察知し、それに対応した演出制御を行うことができ、ユーザーの捕捉制度が高まり、遊技機４のインタラクティブ性が増し、ユーザーの満足度をより高めることができる。

なお、上記実施形態では、入力装置５としてボタンを使用した場合について説明したが、脈拍センサ、発汗センサ、表情を撮影することができるカメラなどを入力装置として用いる場合は、脈拍情報、発汗量情報及び顔の画像なども反応情報を構成し、これらの情報からユーザードーパミンを求める。

また、本発明の演出制御装置が搭載される装置は、遊技機には限定されず、ゲーム機などのアミューズメント機器や、物語、映像、音などによる演出を行う機能を有する種々のエンターテインメント機器にも、本発明の演出制御装置を搭載することができる。

さらに、本発明を構成する各部位は、発明の効果を奏するためにその機能を実現できるものであれば上記実施形態に示した形態には限定されない。例えば、１台の演出制御装置に対して複数の演出装置が接続され、１台の演出制御装置が、複数の演出装置の個々のユーザーの属性及び状態を個別に推定し、その推定に応じて個々の演出装置に対して個別に演出を指示する構成としてもよい。

１：演出装置
３：演出制御装置
３１：反応測定部
３２：推定部
３３：演出指示部

本発明は、ユーザーに対する演出を制御する演出制御装置を備える遊技機に関する。

上記課題を解決するために、本発明に係る遊技機は、演出情報を出力する演出装置と、演出情報に対するユーザーの反応を示す入力に使用される入力装置と、前記演出装置を制御する演出制御装置とを備えた遊技機であって、演出制御装置は、演出装置から出力された演出情報に対する入力装置から入力されたユーザーの反応を測定して反応情報を生成する反応測定部と、反応情報に基づいてユーザーの属性及び状態を推定する推定部と、推定部により推定されたユーザーの属性及び状態に基づいて、演出装置が次に出力すべき演出情報を判定し、演出装置に対して判定した演出情報を出力させるための演出指示情報を出力する演出指示部とを少なくとも備える。

まず、属性別傾向記憶部３２７に記憶させる属性マッチング用データを収集するために、それぞれの属性があらかじめ明確となっているユーザーに遊技機４のテスト遊技をさせる。ユーザーの属性は、年齢及び性別からなる基本属性情報と、遊技機に関する習熟度を示す遊技習熟度情報と、テスト遊技する遊技機の機種に関する習熟度を示す機種習熟度情報とから構成される。ここで、基本属性情報、遊技習熟度情報及び機種習熟度情報は、以下のレベルによって特定される。
表１ 基本属性情報

表２ 遊技習熟度情報

表３ 機種習熟度情報

例えば、要因分析部３２５が、時間の経過や繰り返しの演出によってユーザーが飽きを感じていると判断した場合は、指示内容選択部３３１が、演出の方向性を変えるように演出内容を選択することにより、飽きを解消するようにする。そして、その演出の変化に応じたウィンドウが図７に示した状態マッチング用データ３２８ａから選択され、その前のウィンドウの次につなげられる。このように、理想ドーパミンＤｐｇ（ｔ）は、ユーザーの状態に応じてダイナミックに生成されていく。

Claims (9)

1. 演出情報を出力する演出装置を制御する演出制御装置であって、
   前記演出装置から出力された演出情報に対するユーザーの反応を測定して反応情報を生成する反応測定部と、
   前記反応情報に基づいて前記ユーザーの属性及び状態を推定する推定部と、
   前記推定部により推定されたユーザーの属性及び状態に基づいて、前記演出装置が次に出力すべき演出情報を判定し、前記演出装置に対して前記判定した演出情報を出力させるための演出指示情報を出力する演出指示部と
   を少なくとも備えた演出制御装置。
2. 前記推定部は、
   前記ユーザーの状態の推移を示す状態推移情報を求める状態推移分析部と、
   前記ユーザーの理想的な状態推移を示す理想状態推移情報を記憶する理想推移記憶部と、
   前記状態推移情報と前記理想状態推移情報との差分に基づき、前記ユーザーの状態を判定するユーザー状態判定部と
   を備えた請求項１に記載の演出制御装置。
3. 前記推定部は、
   ユーザーの属性及び演出変化ごとの単位時間当たりの状態変化の傾向を示す属性別状態変化傾向情報を記憶する属性別傾向記憶部と、
   前記状態推移情報と前記属性別状態変化傾向情報との差分に基づき、ユーザーの属性を推定するユーザー属性推定部と
   を備えた請求項２に記載の演出制御装置。
4. 前記理想状態推移情報は、前記属性別状態変化傾向情報を組み合わせて構成される
   請求項３に記載の演出制御装置。
5. 前記推定部は、前記ユーザーの状態推移情報と前記理想状態推移情報との差分に基づき、前記ユーザーの状態が理想通りに推移しているか否かを判定する捕捉度合判定部を備え、
   前記演出指示部は、前記捕捉度合判定部による判定結果に応じて、演出の方向性又は強度を調整して前記演出指示情報を出力する
   請求項２ないし４のいずれか一項に記載の演出制御装置。
6. 前記ユーザーの状態に影響を与える外的要因を取得する外的要因取得部を備え、
   前記捕捉度合判定部は、前記外的要因取得部が取得した外的要因にさらに基づき、ユーザーの前記状態推移情報が理想通りに推移しているか否かを判定する
   請求項５に記載の演出制御装置。
7. 前記反応測定部は、反応情報を正規化する正規化部を備えた
   請求項１ないし６のいずれか一項に記載の演出制御装置。
8. 演出情報を出力する演出装置を制御するコンピュータに、
   前記演出装置から出力された演出情報に対するユーザーの反応を測定して反応情報を生成する反応測定機能と、
   前記反応情報から前記ユーザーの属性及び状態を推定する推定機能と、
   前記推定部により推定されたユーザーの属性及び状態に基づいて、前記演出装置が次に出力すべき演出情報を判定し、前記演出装置に対して前記判定した演出情報を出力させるための演出指示情報を出力する演出指示機能と
   を少なくとも実行させるコンピュータプログラム。
9. 演出情報を出力する演出装置と、
   前記演出情報に対するユーザーの反応を示す入力に使用される入力装置と、
   請求項１ないし７のいずれか一項に記載の演出制御装置と
   を備えた遊技機。

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