第3部　ゲームの現象学

第6章フロー

フローという概念について。その定義的特徴、説明枠組みとしての限界、そして二重過程認知との関係。

6.1 チクセントミハイのモデル

ミハイ・チクセントミハイのフローという概念は、Beyond Boredom and Anxiety（1975）に始まる四十年の研究のなかで練り上げられ、Flow: The Psychology of Optimal Experience（1990）で定式化された。今日なおゲームデザインで最も広く参照される心理学的構成概念である。フローとは活動への完全な没入状態を指し、次の八つの次元によって特徴づけられる。

明確な目標：プレイヤーは自分が何をやっているかを理解している
即時的なフィードバック：プレイヤーは自分の行動の成果を把握できる
課題とスキルのバランス：タスクの難易度がプレイヤーの能力と一致している
行為と意識の融合：プレイヤーは意識的な自己監視なしに行為する
自己意識の喪失：内面的な批判が静かになる
時間感の変化：数時間が数分のように感じられる
制御感：プレイヤーは状況をコントロールできると感じている
自己目的的な経験：活動それ自体が内発的に報酬をもたらす

フローとパフォーマンスのメタ分析的な相関は r = .31 である（Alameda et al., 2022, Cortex）。フローが単に心地よい錯覚ではなく、客観的に優れたパフォーマンスと結びついていることを裏づける値である。チクセントミハイの決定的な貢献は、この状態をひとつのまとまった心理現象として同定し、課題がスキルとほぼ釣り合う領域に位置づけたことにある。課題が過大であれば不安が、過小であれば退屈が生じ、その狭い帯域こそが最適経験の住まう場所である。

フローという構成概念は、ゲームにも応用されてきた。ジェノヴァ・チェン（2007）のMFA論文「Flow in Games」はflOwとJourneyの設計に直接の影響を与え、多くの研究者が妥当性の確認された尺度（Flow State Scale、Dispositional Flow Scale、経験サンプリング法）を用いてゲームプレイ中のフローを測定してきた。共通して得られている知見は、ゲームがきわめて信頼性の高いフロー誘発装置だということである。おそらくは、明確な目標、即時のフィードバック、調整された課題という前提条件を、たいていの自然な活動よりも一貫して満たしているからである。

6.2 第三の認知モードとしてのフロー

有用ではあるが、チクセントミハイのモデルはフローを心理学的な水準で記述するにとどまり、それを生み出す神経メカニズムを特定していない。脳機能の水準でフローが実際に何であるのかを理解するには、第5章で確立した二重過程の枠組みのなかにフローを置き直す必要がある。

問うべきは、フローがシステム1の状態なのか、システム2の状態なのか、それともまったく別のものなのか、である。

3つの対立するモデルが提示されている。

モデル1：システム1の優位としてのフロー。 アーネ・ディートリッヒの一過性前頭葉機能低下仮説（2003、2004、Consciousness and Cognition）は、フローには前頭前皮質の分析的・メタ意識的な能力の一時的な抑制が必要だと主張する。脳の代謝資源は有限であるため、ピークパフォーマンス時に運動系・感覚系の処理が強く活性化すれば、それに伴って前頭前皮質の活動が低下する。明示的なシステム2は部分的に不活性化し、暗黙的なシステム1が干渉を受けずに走る。ディートリッヒの2004年の論文は、フローを「高度に習熟したスキルが、明示的システムからの干渉を受けずに暗黙的システムの知識ベースのなかで遂行される期間」と明確に定式化している。

モデル2：制御と報酬の同期としてのフロー。 ウェーバーとハスキーが提唱した同期理論は、フローを特定の機能的結合パターンと同定する。すなわちdlPFC-NAc（背外側前頭前皮質から側坐核への結合）の同期であり、それは全体効率が最も低いモジュール的な脳ネットワーク構造のなかで生じる。このモデルにおいてフローとは、前頭前皮質による制御の不在ではなく、制御信号と報酬信号の精密な同期である。課題への従事と報酬とが、意識的な監視を介さずに互いを強め合うフィードバックループを形づくる。

モデル3：最適化された二重過程の統合としてのフロー。 Harris ら（2017）は、一過性前頭葉機能低下説に異を唱え、フロー中には客観的な精神的努力が最大化する一方で、主観的な努力感は最小にとどまることを示した。脳はたしかに働いている。非フロー状態より激しく働いている。それでいてその作業は努力として感じられない。つまりフローとはシステム2の不在ではなく、十分に訓練された手続き的経路を通じたシステム2の最適な作動なのである。課題に関連する実行制御は完全に働き続けている。抑えられているのは前頭前皮質の活動そのものではなく、ふだんシステム2の作動に伴うメタ認知的な負荷、すなわち自己監視、自己批判、時間の意識である。

証拠が最もよく支持するのはモデル3であり、これは第5章で述べた皮質から皮質下への移行とも整合する。フローは純粋なシステム1ではない。それは自動的ではあっても関与を欠く状態であり、見慣れた道を運転しながら心があちこちへ漂う経験がそれにあたる。かといって純粋なシステム2でもない。そちらは努力を要し自己を意識する状態であり、難しい数学の問題を解く経験がそれにあたる。フローは第三の配置である。課題に関連する実行制御が、十分に訓練された手続き的経路を通じて作動し、高い要求のもとで高いパフォーマンスを生みながら、努力の主観的経験を伴わない。

だからこそフローは、プレイヤーの自動化の水準がゲームの要求と精密に一致することを要求する。課題が自動化された能力を超えれば、システム2は完全な自己監視モードで再起動する（苛立ち、意識的な問題解決）。逆に自動化された能力が課題を超えれば、どちらのシステムも十分には働かない（退屈）。フローチャンネルとは文字どおり、システム1の処理とシステム2の処理を分かつ動く境界であり、それを保つにはゲームの難易度曲線がプレイヤーの自動化の獲得速度を追いかけ続けなければならない。

6.3 共有メカニズムとしての青斑核・ノルアドレナリン系

三つのモデルのいずれにおいても、フローに最も一貫して関与するとされる神経化学系は、青斑核・ノルアドレナリン（LC-NE）系である。Van der Linden, Tops, Bakker（2021, Frontiers in Psychology）は、Aston-Jones と Cohen（2005）の二モードモデルを踏まえ、LC-NE系をフロー状態の媒介機構として提案した。

位相性モード（ノルアドレナリンの基礎水準が低く、課題によって誘発されるバーストが生じる状態）では、LC-NE系は集中した注意を促す。課題に関連する刺激に応じてノルアドレナリンが放出され、皮質処理における信号対雑音比を鋭くし、目下の課題への関与を保つ。探索的な注意の移動は抑制される。これが、利用（exploitation）、集中したパフォーマンス、そしてフローと結びつくモードである。

持続性モード（ノルアドレナリンの基礎水準が高く、注意が広く配分される状態）では、LC-NE系は探索を促す。基礎水準が上がると信号対雑音比が下がり、注意はさまよいはじめる。生体はより良い選択肢を求めて環境を見渡す。このモードは、注意散漫、好奇心、課題の切り替えと結びつく。

フローは持続した位相性モードに対応する。注意は課題に固定され、課題はこの配置を維持するだけの頻度で予測誤差を生成し続けている。位相性のノルアドレナリン・バーストが、課題に関連する出来事（敵の回避、足場の出現、パターンの解決）への注意を強化し、一方で低い基礎水準が、課題に無関係な情報（時計を見る、夕食のことを考える、背後の物音に気づく）へ注意が逸れるのを防ぐ。

神経化学的な全体像としては、ドーパミン系の報酬予測誤差が、ノルアドレナリン系による覚醒の調節と同期していると考えられる。ドーパミン信号は「これは学ぶに値する」と告げ、ノルアドレナリン信号は「ここに集中していろ」と告げる。二つの系が協調して働くとき、チクセントミハイが記述した、没入的で努力を伴わない関与が生じる。

6.4 認知の容易さと努力を要しない注意

フロー研究において混乱を生み出した重要な区別は、認知の容易さ と 努力を要しない注意 の違いである。

カーネマンのいう認知的容易さは、要求そのものが低い。課題は易しく、答えは明らかで、脳は惰性で滑っている。システム2は必要とされないためほとんど働かない。見慣れた文章を読む、通い慣れた道を歩く、最も易しい設定でゲームを遊ぶ、といった経験がこれにあたる。ささやかに心地よいが、没入的ではない。

チクセントミハイのいう努力を要しない注意は、まったく別のものである。課題は要求が高い。客観的には、典型的な非フロー状態の課題よりも高い要求を突きつける。それでも努力が努力として感じられないのは、処理がメタ認知的な負荷なしに動く手続き的経路へと移行しているからである。プレイヤーは懸命に働いている。Harris ら（2017）は客観的な指標でそれを確かめた。それでいて作業は自然で、流暢で、自動的なものとして感じられる。

認知的容易さ（易しすぎる課題）を生むゲームはフローを生まない。プレイヤーは没入しているのではなく、ただ惰性で滑っているだけである。これに対し、努力を要しない注意（最適な難度の課題を自動化された経路で処理すること）を生むゲームは、たしかにフローを生む。違いは、システム2が不要ゆえに不在なのか、それともシステム2の計算作業がシステム1のハードウェアを通じて実行されているのか、にある。

6.5 フローは脆弱である

フローを支える持続的な位相性LC-NEモードは、自己強化的ではあるが脆い。予測誤差が適切な速度で到来するかぎり、すなわち位相性バーストを保つに足るだけ頻繁で、しかも処理を圧倒するほど頻繁ではないかぎり、この系は自らを維持する。プレイヤーはその状態に固定される。

しかし、どんな中断もそのループを破ることができる。

難易度の急上昇はプレイヤーの自動化された能力を圧倒し、システム2を完全な自己監視モードへ引き戻す（苛立ち、意識的な問題解決）
難易度の急落は予測誤差を消し去り、位相性モードを持続性モードへと減衰させる（退屈、注意の散漫）
混乱した設計決定は解決できない予測誤差を生み出し、モデルの更新をブロックする（挫折、無力感）
ロード画面は行為とフィードバックのループの時間的連続性を断ち切り、位相性モードを減衰させる
カットシーンはプレイヤーの主体性を奪い、予測誤差サイクルから行為の要素そのものを取り去る
理不尽な死は、プレイヤーではなくシステムに帰属される負の予測誤差を生み、そのシステムが学習可能であるという信頼を壊す

中断のあとでフローを再建するには、学習率をゼロから調整し直さなければならない。プレイヤーは課題に入り直し、注意の焦点を組み立て直し、位相性LC-NEモードにもう一度入らなければならない。

これには時間がかかる。中断が頻繁であれば、そもそもフローは成立しない。継ぎ目のない設計、すなわち最小限のロード、地続きの物語、一貫したルール、途切れないゲームプレイが批評的な高評価と強く相関するのは、このためである。体験に走るあらゆる継ぎ目が、フローを断ち切る火種になりうる。

6.6 ゲームデザインにおけるフロー理論の限界

これほど影響力をもちながら、ゲームデザインに応用したときのフロー理論には決定的な限界がある。それが静的であるという点である。

フロー理論は課題とスキルの釣り合いを鍵となる変数とする。任意の時点で、プレイヤーはフローチャンネルの内側（課題 ≈ スキル）か、その上（不安）か、その下（退屈）かのいずれかにいる。これは診断には有用だが、設計には足りない。フローを軌跡ではなくスナップショットとして扱っているからである。

課題とスキルの比が等しい二人のプレイヤーを考えてみよう。この瞬間、どちらもフローチャンネルの内側にいる。しかし一方は急速に上達している。一つ一つの遭遇が何か新しいことを教え、スキルは上がり続けている。もう一方は停滞している。そつなくこなしてはいるが何も学んでおらず、スキルは動かない。両者ともチクセントミハイの課題・スキル均衡の基準を満たしている。それでいて経験は質的に異なる。前者は深く没入しており、後者は退屈の一歩手前にいる。

違いは、どこにいるかではなくどう動いているかにある。フロー理論は位置をとらえるが、速度を取り逃がす。欠けているのは時間の次元、すなわちプレイヤーが学習し、上達し、ゲームシステムについての不確実性を減らしていく速度である。この変数は第IV部で取り出され、第12章の統合モデルで定式化される。

6.7 トランジション

フロー理論は最適経験の強力な記述を与えるが、それを生み出すものについての説明は不完全なままである。中核の洞察、すなわち関与には課題とスキルの一致が要るという点は正しい。しかし十分ではない。その一致は静的ではなく動的でなければならず、プレイヤーのスキルが伸びるにつれて時間とともに進化しなければならない。そしてその進化の速度、つまり学習率こそが、経験が真に没入的なものになるか、単に過不足がないだけのものにとどまるかを決める隠れた変数である。

この洞察を定式化する前に、成功したゲームが実際に何をしているのかを見ておく必要がある。すなわち、最も高く評価されたタイトルに繰り返し現れる設計パターンは何か、そして既存の設計理論がそのうち何をとらえ、何を取り逃がしてきたのかである。

第7章優れたゲームが共有する特徴

評価の高いゲームに共通する設計パターンについて；そして、そのパターンが持続的なエンゲージメントを支える条件と一致する理由。

7.1 共通の点

過去二十年で最も高い評価を受けたゲーム、すなわちThe Legend of Zelda: Breath of the Wild、The Last of Us、Elden Ring、Portal、Dark Souls、Celeste、Hades、Dota 2、Tetris、Outer Wildsは、ジャンルも美学も対象層も大きく異なる。パズルゲームと格闘ゲームは表層的な特徴をほとんど共有しない。放置ゲームとソウルライクは、まったく別の説明モデルを要求するように見える。

それでも、Metacriticで95点以上を得た95本超のゲームに繰り返し現れる設計上の特徴を分析すると、一貫した構造的性質の組が浮かび上がる。それらは様式上の選択でもジャンルの慣習でもない。持続的な学習を支える条件であり、ジャンルを越えて反復するというその事実こそ、第II部で確立した神経メカニズムから予測されるものである。

7.2 チャレンジ・スキルの調整

すべての評価の高いゲームは、プレイヤーのスキルに応じてチャレンジを調整するメカニズムを提供しているが、その調整方法は多様である。

明示的な難易度選択を用意するゲームがある。Haloの四段階、Celesteのアシストモード、The Last of Usの細かな難易度オプションがそれである。プレイヤー主導の探索を通じて調整するゲームもある。Breath of the WildとElden Ringでは、どこへ向かうかをプレイヤー自身が選ぶことが、そのまま難易度の選択になっている。隠されたアフォーダンスを使うゲームもある。Marioの「コヨーテタイム」、コンソール・シューターのエイムアシスト、際どい外れを命中として扱う寛容なヒットボックスがそれである。構造そのものに調整を組み込むゲームもある。Hadesのようなローグライクは、周回を重ねるほど蓄積される恒久的な強化によって難易度を下げ、初期のスキルにかかわらずどのプレイヤーもいずれは扱える水準の課題に到達できるようにしている。

共通する原則は、ゲームがプレイヤーを、予測誤差が頻繁でありながら解決可能な帯域のなかに保ち続けねばならない、ということである。誤差が少なすぎれば退屈が、多すぎれば過負荷が生じる。個々のメカニズムは結果ほどには重要でない。重要なのは結果のほうであり、すなわちプレイヤーのスキル水準のできるかぎり広い範囲にわたって正であり続ける学習勾配である。

7.3 短く密なフィードバックループ

高い評価を受けたゲームは、知覚の水準できわめて明瞭かつ即時のフィードバックを与える。スティーブ・スウィンクのGame Feel（2008）は、その経験的な土台を言い当てた。釘を打つとき、人はハンマー越しに釘そのものを、意識的な処理を経ずに感じ取っている。ゲームフィール（game feel）とは、これに相当する知覚の延長である。画面が視覚になり、スピーカーが聴覚になり、振動モーターが触覚になる。アバターは自動的な自己受容感覚（proprioception）の転移を通じて、身体と自己の延長になる。

スウィンクの分析は、ゲームフィールをはっきりとシステム1の領域に置く。それはおよそ240ミリ秒を下回る時間スケールで、意識的な熟慮よりも速く働く。入力遅延の一フレーム、曖昧なダメージ表示、判然としない死亡画面は、いずれもシステム1のフィードバックループを劣化させ、学習勾配を鈍らせる。高い評価を受けたゲームはフィードバックの精度に執拗にこだわる。Marioのジャンプの弧は軌道についてフレーム単位の情報を与える。Haloのシールド表示、レティクルの色変化、敵のひるみアニメーションは、戦闘中に何層ものフィードバックを重ねる。Celesteの死は一瞬で、復帰も即座であり、失敗と再挑戦のあいだに遅れを残さない。

その神経メカニズムを与えるのがLC-NE系である。位相性のノルアドレナリン・バーストは、処理を要求する課題関連の信号、すなわち顕著な出来事によって引き起こされる。フィードバックが即時かつ精密であれば、一つ一つの行為が位相性バーストを引き起こし、集中した注意を強める。フィードバックが遅れたり曖昧だったりすれば、位相性の信号は弱まり、系は持続性モードへ流れていく（注意散漫、関与の離脱）。

7.4 内発的な探索と外的マーカーの抑制

最も高く評価されたオープンワールドゲームは、評価の劣るタイトルが頼りにする外的な報酬マーカーを抑制している。Breath of the Wildは、ミッションマーカー、ミニマップ上のタスク、進捗率のトラッカーをすべて削除している。Elden Ringではミッションログが存在せず、地図のガイドも極めて限られている。Outer Wildsにはアップグレード、経験値、あるいはどのような種類の永久的な進化も一切存在しない。

その設計上の根拠は第4章の好奇心の神経科学にある。外的マーカーは報酬の到来を予告することで位相性のドーパミンを活性化し（地図上のアイコンがその地点の報酬を予告する）、持続的な好奇心ではなく間欠強化（intermittent reinforcement）を生む。これに対し内発的な探索は、持続的な好奇心という持続性ドーパミン状態を活性化する。報酬は発見そのものであり、本質的に予測できない。持続性の状態は、フローを特徴づける持続的で没入的な関与によく対応する。位相性の予告された報酬のパターンのほうは、嗜癖（addiction）を特徴づける間欠強化スケジュールに対応する。

7.5 蓄積ではなく再結合するシステム

高い評価を受けたゲームは、多数の独立したメカニクスを積み上げるのではなく、限られたメカニクスの組を導入し、それらが豊かに組み合わさって相互作用するようにつくられている。Haloのゴールデン・トライアングル（銃、グレネード、近接攻撃）は、三者の相互作用によって、二十の独立した能力をもつゲームよりも深い戦術性を生み出す。Breath of the Wildの物理システム（火、電気、磁力、風、温度）は、設計者の誰も予期しなかった創発的な解法を生む。Portalの唯一のメカニクス（連結されたポータル）は、新しいポータルの種類を足すのではなく、空間的推論を通じて拡張される。

予測誤差の論理は明快である。組み合わせ的なシステムは、より少ない要素からより多くの固有の予測誤差を生む。相互作用の空間が加算的にではなく乗算的に広がるからである。しかも要素そのものは既知であるため（プレイヤーは銃もグレネードも近接攻撃も個別にはすでに理解している）、その予測誤差は解決可能である。構成要素をすでに理解しているからこそ、新しい組み合わせがなぜうまくいったのか、なぜ失敗したのかを突き止められる。

7.6 読みやすい敵と環境

高い評価を受けた戦闘ゲームは、敵と環境を読みやすくすることに多大な労力を割く。挙動において判読でき、ルールにおいて一貫し、状態を表情豊かに示すということである。Haloのコヴナントの敵は、アニメーションと発声によって内部状態を表示する。Dark Soulsのボスは、はっきりした予備動作によって攻撃を予告する。Doom Eternalの悪魔には、光る弱点があり、体力状態は視覚的に判別でき、ひるみのアニメーションが隙を伝える。

神経メカニズムはフィードバックの可読性である。予測誤差が学習の役に立つのは、何が間違っていたのかをプレイヤーが特定できる場合にかぎられる。読みやすい敵は、あらゆる遭遇を情報量のある予測誤差に変える。読みにくい敵（たとえば状態を何も示さずやみくもに押し寄せるHaloのフラッド）は、解決しようのない予測誤差を生み、学習勾配は崩れる。

7.7 「もう一回だけ」の構造

高く評価されたゲーム、とりわけローグライクや高難度のアクションゲームに際立つ特徴が、「もう一回だけ」の衝動である。午前一時に死んでも、寝床に向かわず即座に次の挑戦を始めてしまうプレイヤーのことだ。Hades、Spelunky、Celeste、およびDark Soulsは、このパターンを確実に生成する。

統合モデルはその理由を説明する。この種のゲームにおける死は、強い負の予測誤差（プレイヤーのモデルが失敗した）を生むと同時に、明瞭な更新信号（なぜ死んだのか、次はどうすればよいのかをプレイヤーは知っている）を伴う。更新されたモデルは次の試行でのパフォーマンス向上を予測し、その予測が期待性のドーパミン活動（フィオリロのランプ）を生む。プレイヤーは次こそうまくいくと期待する。そしてこの期待、すなわち正の予測誤差を予測すること自体が報酬になる。「もう一回だけ」は強迫ではない。モデルを更新したばかりで、その更新を試したくてたまらない脳の、理にかなった反応である。

7.8 トランジション

高く評価されたゲームに繰り返し現れる設計パターンは、恣意的なものではない。それらは予測誤差を持続的に生成し解決するための構造的条件である。調整された難度、即時のフィードバック、好奇心に導かれた探索、組み合わせの深さ、読みやすいシステム、そして上達の予感。いずれのパターンも、第II部で確立した神経メカニズムに対応している。

しかし既存のゲームデザイン理論は、これらのパターンを部分的にしかとらえていない。次章では、現行の枠組みが何を正しく言い当て、どこで足りず、なぜ新しい理論が必要になるのかを検討する。

第8章既存理論とその限界

6つの影響力のあるフレームワークについての強みと限界を考察し、それぞれが現象のどの側面を捉えているか、そしてその動的側面を無視している理由を説明する。

8.1 全体像

ゲームデザイン理論はこの三十年で、真に説明力をもつ枠組みを少なくとも六つ生み出してきた。いずれもゲームの働きについて何か実在するものを言い当てている。しかしどれ一つとして、なぜあるゲームは数百時間にわたって関与を持続させ、別のゲームは同じ原理に立ち同じ基準を満たしながら数セッションで飽きられるのかを説明できない。本章では各枠組みをその主張に即して真剣に検討したうえで、統合モデルが埋めるべき具体的な欠落を特定する。

8.2 MDA：動態なき構造

Hunicke、LeBlanc、およびZubekのMDAフレームワーク（2004年AAAIワークショップにおけるゲームAIの課題）は、ゲームを3つの層に分解する。メカニクスは基本的な要素で、ルール、プレイヤーの操作、アルゴリズム、データ構造を指す。ダイナミクスは、メカニクスがプレイヤーの入力と相互作用することで生じる実時間の行動を指す。美学は、プレイヤーのうちに喚起される感情的反応を指す。

この枠組みは八つの美学的カテゴリーを挙げる。感覚（感覚的快楽としてのゲーム）、幻想（ごっこ遊びとしてのゲーム）、物語（ドラマとしてのゲーム）、挑戦（障害物競走としてのゲーム）、

仲間意識（社会的な枠組みとしてのゲーム）、発見（未踏の領域としてのゲーム）、表現（自己発見としてのゲーム）、服従（気晴らしとしてのゲーム）である。この枠組みの最も重要な洞察は方向をもつ。設計者が制御できるのはメカニクスだけであり、ダイナミクスはメカニクスから創発し、美学はダイナミクスから創発する。プレイヤーはこの層を逆の順序で経験する。まず美学を知覚し、次にダイナミクスを知覚し、そこからメカニクスを推測する。ここに設計の根本的な難題が生じる。設計者はプレイヤーの経験を直接に制御できない。築いたルールとシステムを介して、間接的に形づくることしかできない。

MDAには価値がある。設計者がつくるものとプレイヤーが感じるものとのあいだの、間接的で創発的な関係を正しく言い当てているからである。メカニクス的に似た二つのゲームがなぜ異なる感情的反応を生むのか（似たメカニクスから異なるダイナミクスが生じるため）、逆に感情的に似た二つの経験がなぜ異なるメカニクスから生じうるのか（複数のメカニクス構成が同じダイナミクスに収束しうるため）を語るための共通言語を与えてくれる。

しかしMDAには3つの重要な限界がある。

第一に、それは記述的であって予測的ではない。この枠組みは既存のゲームを層に分解し、その美学を分類できる。しかしゲームが完成する前に、どのメカニクスがどのダイナミクスを生むのか、どのダイナミクスがどの美学を生むのかを設計者に告げることはできない。批判者が指摘するように、MDAは「設計プロセスを主観とステークホルダーの知識に依存させたままにする」。事後の批評には向くが、前を向いた設計には向かない。

第二に、その線形モデルは単純にすぎる。メカニクス→ダイナミクス→美学というパイプラインは一方向の流れを前提とするが、実際のゲーム開発には絶え間ないフィードバックがある。プレイテストが意図しないダイナミクスを露わにし、それがメカニクスの改訂を促し、そこからまた新しいダイナミクスが生まれる。Europa Universalis IIIやSilent Hunter IIIのような複雑なゲームは、プレイヤーが関与しはじめる前にドキュメントを必要とする。美学の知覚からメカニクスの推論へという線形の進行には従っていないのである。2021年に提案された

リデファイニングMDA（RMDA）の枠組み（MDPI Information Journal）は、この双方向性に応えようとする試みであった。

第三に、そして本書にとって最も重大なことに、MDAは時間について沈黙している。それはメカニクス、ダイナミクス、美学の構造的関係を、ある一つの時点において記述するだけである。プレイヤーが学び、上達し、ゲームのパターンを汲み尽くしていくにつれてその関係がどう変わるのかについては、何も語らない。一時間目と五十時間目でMDA分解がまったく同一であっても、その二つの時点でプレイヤーの経験はまるで違いうる。プレイヤーとシステムとの関係が変わってしまったからである。MDAはゲームが何であるかをとらえる。時間をかけてゲームがプレイヤーに何をするのかは、とらえない。

8.3 意味のあるプレイ：軌跡なき結果

ケイティ・サレンとエリック・ジマーマンのRules of Play: Game Design Fundamentals（MIT Press, 2004）は、ゲームデザインをひとつの学問分野として理論化しようとした最初の包括的な試みであった。その中心概念が意味のあるプレイであり、二つの水準で定義される。

記述的定義では、意味のあるプレイは行為と帰結の関係のうちに宿る。評価的定義では、意味のあるプレイは、行為と帰結の関係が識別可能（自分の行為が効果をもつことをプレイヤーが知覚できる）であり、かつ統合的（その効果が持続し、目先の瞬間だけでなくゲーム全体の文脈に寄与する）であるときに生じる。

これは一見するより強力な枠組みである。識別可能性の基準は、フィードバックが不透明なゲームが関与に失敗することを正しく予測する。自分の行為の効果が見えなければ、システムはブラックボックスになり、学習は不可能になる。統合の基準は、目先の帰結しか持たないゲームが浅く感じられることを正しく予測する。何も先へ持ち越されなければ、どの瞬間も他のあらゆる瞬間から切り離され、ゲームは弧を描かない。識別可能性と統合は、あわせて、プレイヤーの行為が恣意的ではなく重みをもつものとして感じられる条件を記述している。

しかし意味のあるプレイもまた、MDAと同じく構造的な基準である。行為と帰結の関係が一定の性質（識別可能、統合的）をもつかどうかを問いはするが、その関係がどう進化するかは問わない。ゲームは実行時間の全体を通じて両基準を満たしながら、なお関与に失敗しうる。プレイヤーの側で、行為と帰結の関係についてのモデルが改善しなくなれば、そうなる。あらゆる行為が識別可能で、あらゆる帰結が統合的でありながら、プレイヤーが二時間でその対応関係を学び尽くしてしまうゲームを考えてみればよい。残りのコンテンツは構造的には意味がある（行為はなお識別可能で統合的な帰結を生む）が、経験としては空である（解くべき予測誤差がもう残っていない）。意味のあるプレイは関与に必要だが、十分ではない。欠けているのは、プレイヤーの理解の軌跡についての基準である。

Sidhu と Carter（2021, Sage Publishers）は代替概念として「ピボタル・プレイ」を提案し、「心を惹き、記憶に残り、人を変える遊びの経験」を強調したうえで、サレンとジマーマンのパラダイムは目先のゲームプレイの外側で生じる意味をとらえられないと論じた。この批判も同じ欠落を指している。意味のあるプレイはゲームシステムの構造的性質を記述するが、それと関わるプレイヤーの動的で時間的な経験は記述しないのである。

8.4 不確実性：正しい材料、しかしレシピがない

グレッグ・コスティキャンのUncertainty in Games（MIT Press, 2013）は、MDAや意味のあるプレイよりも鋭い主張をする。ゲームが関心をつなぎ止めるには不確実性が不可欠であり、その不確実性を手なずけようとする格闘こそが魅力の中心にある、というのである。

コスティキャンは十一種類の不確実性を挙げる。この分類を紹介する価値があるのは、ゲームが関与を生み出すために用いる原材料の、最も網羅的な目録だからである。

遂行の不確実性：この操作を身体的にやりきれるか（Guitar Hero、Super Mario Bros.）
解き手の不確実性：解法を見つけられるか（Portal、アドベンチャーゲーム）
プレイヤーの予測不可能性：ほかのプレイヤーはどう動くか（マルチプレイヤー、本格的なAI）
ランダム性：運は何をもたらすか（ダイスロール、ローグライク、プロシージャル生成）
分析的複雑性：この複雑な決定木のなかで最善手は何か（Chess）
隠された情報：何が意図的に伏せられているか（ポーカー、戦場の霧）
物語への期待：物語は次にどう転がるか
展開への期待：進むにつれてどんな新しいコンテンツが現れるか
スケジュールの不確実性：前回のセッションから何が変わったか（放置ゲーム、ライブサービス）
知覚の不確実性：雑音のなかから重要なデータを選り分けられるか
意味の不確実性：このゲームを遊んでいることは何を意味するのか

この分類はたしかに有用である。どのゲームも等しく「不確実」でありながら、なぜゲームごとに手触りが違うのかを説明してくれる。Chessはランダム性をまったく用いずに分析的複雑性を展開する。Pokerは隠された情報とプレイヤーの予測不可能性を組み合わせる。Dark Soulsが主に生むのは遂行の不確実性である。コスティキャンの枠組みは、あるゲームが不確実性を「どれだけ」ではなくどの種類展開しているのかを名指すための語彙を与える。

しかしこれほど強力な分類でありながら、ある種の不確実性の配備が持続的な関与を生み、別の配備がそうならないのはなぜかを説明できない。スロットマシンは高い強度と頻度でランダム性（第四類型）を生成する。チェスの一局は同程度の強度で分析的複雑性（第五類型）を生成する。どちらも不確実である。一方は数十年にわたる真剣な研究に耐えるほど関与を保ち、もう一方は変動比率強化スケジュールの搾取によってしか関与を保てない。不確実性が不可欠の材料であるという指摘は正しい。だがコスティキャンは、真の学習を支える不確実性と強迫的な行動を支える不確実性の違いを説明していない。欠けているのは還元可能性の基準である。スキルの育成を通じてプレイヤーが少しずつ解いていける不確実性は、プレイヤーが何をしようと還元されないままの不確実性とは、根本的に異なる関与を生む。

8.5 自己決定理論：メカニズムなき動機づけ

ライアンとデシの自己決定理論は、リグビーとライアン（2011）、そして礎となったライアン、リグビー、プシビルスキーの研究（2006、Motivation and Emotion。四つの研究からなり、引用は2,685件を超える）によってゲームに応用され、三つの基本的心理欲求を特定した。自律性（自らの行動の源である感覚）、有能感（有効に働きかけているという感覚）、関係性（他者とつながっているという感覚）である。ゲームがこれらの欲求を満たすとき、プレイヤーは内発的に動機づけられて関与する。

SDTはマクロな水準では確かな予測力をもつ。意味のある選択を与えるゲームが、プレイヤーを一本道に押し込むゲームより好まれることを正しく予測する（自律性）。適切な難度と明瞭なフィードバックをもつゲームが、易しすぎたり不透明すぎたりするゲームより好まれることを正しく予測する（有能感）。協力的あるいは競争的な社会構造をもつマルチプレイヤーゲームが、孤立したシングルプレイ体験より長く関与を保つことを正しく予測する（関係性）。

しかしゲーム研究の文献において、SDTは深刻な批判にさらされてきた。その批判は手厳しい。

ACM Transactions on Computer-Human Interactionの包括的なレビューは、SDTを用いたゲーム研究の大半が理論との真剣な取り組みではなく「浅く形式的な応用」にとどまっていると指摘した。実質的な取り組みを標榜する研究でさえ「SDTの基礎概念についての誤解が蔓延している」。理論は予測の枠組みとしてではなく「漠然とした仮説の出どころ、あるいは事後的な説明」として使われている。SDTのより広い枠組み（基本的心理欲求理論、有機的統合理論）の中核部分はおおむね無視されている。そして研究結果が理論と食い違うときでさえ「SDTの主張に異議を唱えようとしない傾向が広く見られる」。SDTは問い直されないパラダイムとして機能しているのである。

より本質的に、SDTには本書にとって重要な3つのギャップがある。

第一に、シングルプレイのゲームについて関係性が定義されていない。SDTは、シングルプレイの文脈で関係性がどのように内発的動機づけに寄与するのかを公式には定めていない。史上最も人を惹きつけたゲームのいくつか（Dark Souls、Zelda、Portal）がシングルプレイ体験であることを思えば、これは無視できない理論的空白である。プシビルスキー、リグビー、ライアン（2010、Review of General Psychology）はモデルを拡張し、動機づけを駆動するのは暴力そのものではなく欲求充足であることを示したが、シングルプレイにおける関係性の空白は残ったままである。

第二に、三つの欲求は、枠組みが規定していない仕方で互いに独立していない。人が自分の行動を内発的動機づけによる自己決定的なものと見なすためには、自律性が有能感を伴っていなければならない。これらの欲求を支えるつもりで設計されたゲーム要素をただ導入しても、望む結果が得られるとはかぎらない。欲求どうしは複雑で非加算的に相互作用するが、SDTはその相互作用をモデル化していない。

第三に、そしてこれが最も重大だが、SDTはなぜ人が遊びはじめるのかを説明する一方で、一瞬一瞬の関与を何が支えるのかを説明しない。二つのゲームが自律性、有能感、関係性を等しく満たしながら、まったく異なる関与の水準を生むことがある。一瞬一瞬の予測誤差のプロファイルが異なるからである。SDTはプレイヤーが有能感を覚える必要があると告げるが、その感覚を保つために次の十秒のゲームプレイで何が起きるべきかは告げない。ゲームにおけるSDT研究は、ゲームプレイ中の一瞬一瞬の関与の変動を説明するのではなく、集計された関与水準を測るにとどまるのが常である。この理論には時間的な解像度が欠けている。

8.6 フロー：軌跡なき経験

チクセントミハイのフロー理論は第6章で詳しく扱ったが、競合する枠組みと並べたとき、その限界はあらためて述べておく価値がある。

フロー理論の中核の主張は、課題がスキルと釣り合うときに最適経験が生じる、というものである。その八つの次元（明確な目標、即時のフィードバック、課題とスキルの均衡、行為と意識の融合、自己意識の消失、時間感覚の変容、統制の感覚、自己目的的な経験）は、プレイヤーがただちにそれと分かるひとまとまりの現象的状態を描き出している。この理論はゲームデザイン教育で広く引用され、商業的な設計にも直接の影響を与えてきた（ジェノヴァ・チェンのflOwとJourney）。

しかしゲームデザインの世界は、フローを単一の次元、すなわち課題・スキル均衡の図式へと圧縮することで、これを体系的に誤用してきた。この単純化は二つの深刻な問題を覆い隠している。

第一に、低いスキルと低い課題の釣り合いはフローを生まない。生むのは無気力である。単に釣り合っているだけでは足りず、両方の次元が最低限の閾値を超えていなければならない。何百ものデザイン講演で再生産されてきた「フローチャンネル」の図は、課題・スキル空間を貫く対角線ならどれも等価であるかのように示すことで、この点を覆い隠す。等価ではない。スキルが低く課題も低いプレイヤーはフローにいない。関与していないだけである。フローが要求するのは単なる均衡ではなく、生体の処理能力を総動員する要求水準における均衡である。

第二に、そしてより打撃が大きいのは、課題・スキルモデルが静的だという点である。フローは伝統的に静的な構成概念として使われてきたが、近年の研究はむしろ動的な心理過程として理解すべきだと示唆している。フロー理論はもともと登山、外科手術、知識労働といった持続的な活動のために組み立てられたものであり、たいていのゲームを特徴づける難易度の急激な変動を想定していない。実証研究は、フローが課題・スキル均衡によって常に最適化されるわけではないことを示しており、この条件だけからフローを推し量るのは「安全な賭けではない」。スキルと課題は独立した認知要因として働き、均衡モデルでは、たいていのゲームセッションに見られる難易度の激しい揺れを説明できない。

そして時間の問題が最も重い。二人のプレイヤーが課題・スキル空間の同じ位置を占めることがある。この瞬間、どちらも「フローチャンネル」にいる。しかし一方は急速に上達しており、一つ一つの遭遇が何かを教えている。もう一方は停滞しており、そつなくこなしてはいるが何も学んでいない。両者ともチクセントミハイの課題・スキル均衡の基準を満たしている。それでも経験は質的に異なる。フロー理論はプレイヤーがどこにいるかをとらえる。どれほどの速さでどちらへ動いているかは、取り逃がす。

Cowley, Moutinho, Bateman, Oliveira（2011, Computers in Entertainment, ACM）は、学習の原理と設計との相互作用がフロー状態の誘導と同等かそれ以上に重要だと強調した。ゲームデザイン理論におけるフローの優位性に対する、最も早い実証的な異議申し立ての一つである。

8.7 コスター：速度なき学習

ラフ・コスターのA Theory of Fun for Game Design（2004、2013年に改訂）は、本書が提案するモデルに最も近い。それだけに、最も紙幅を割いて扱うに値する。

コスターの中心的な主張は、楽しさとはパターンを学習することへの感情的反応である、というものである。「ゲームとは、とびきり美味しくて食べ尽くしたくなるパターンにすぎない」。そのメカニズムは認知的なチャンク化（chunking）である。脳は情報を使えるまとまりへと分割し、そのチャンク化の過程そのものが内発的に報酬をもたらす。ゲームのパターンが余さず吸収されたとき、つまりプレイヤーがそのシステムを「グロック（腑に落ちるまで理解）」してしまったとき、ゲームは退屈になる。もう学ぶべきものが残っていないからである。

これはゲームデザイン理論における最も重要な単一の洞察である。関与を駆動する中核は報酬でも物語でも見世物でもなく学習である、と正しく言い当てている。パターン空間がより深いゲームほど長く関与を保つこと（チェスは三目並べより長持ちする）を正しく予測し、関与の終点がコンテンツの枯渇ではなくパターンの枯渇であることを正しく予測する。そしてゲームを純粋に美的な現象として扱うのではなく、ゲームデザインを認知科学へと接続してみせた。

2024年のGDC講演「Revisiting Fun: 20 Years of A Theory of Fun」で、コスターは当初の定式化が「どれほど狭かったか、自分でも快く思っていない」と振り返った。自身の理論にきれいに収まらないシステムがそれでも喜びをもたらす理由を設計者が理解できるよう、より緩やかな見方を示し、純粋なパターン認識を超える拡張の必要をほのめかしている。そして自らの仕事を予測処理（predictive processing）の枠組みへ明示的に接続し、Deterding, Andersen, Kiverstein, Miller（2022, Frontiers in Psychology）を挙げた。この研究は、楽しさを「不確実性を驚くほど効率よく減らしていく動的過程」として説明する、整合的で形式的な認知的枠組みを予測処理が与えることを示している。

方向としては正しい。しかし予測処理との接続を得てもなお、コスターの理論は、楽しい学習と苛立たしい学習とを分ける変数を定式化していない。微分方程式を延々と解いている学生もパターンを学習している。スケールを百回さらっている音楽家もパターンを学習している。これらの経験は、良いゲームが楽しいのと同じ意味では楽しくない。理論は何が起きているか（パターンの獲得）を正しくとらえてはいるが、その過程が報酬として感じられる条件を特定していない。

欠けている変数は速度である。プレイヤーが学習しているかどうかではなく、どれほど速く学習しているか、そしてその速さが本人の期待に対してどうであるか、である。これがコスターの洞察と統合モデルとを隔てる溝であり、埋めるべきものはプレイヤーのモデル精度の時間についての一階微分にほかならない。

8.8 ダニエル・クックのスキル・アトム：最も近い先駆者

Spry Foxのチーフ・クリエイティブ・オフィサーであるダニエル・クックは、実務家の伝統のなかで最も操作的に精密な設計枠組みを築いた。学習勾配という概念の、最も近い先駆として認められるべき仕事である。

クックのスキル・アトムは、ゲームにおける学習の最小単位である。行為（プレイヤーが行動する）、シミュレーション（ゲームが状態を更新する）、フィードバック（プレイヤーが状態変化を知覚する）、モデル化（プレイヤーが心的モデルを更新し、それが次の判断を導く）という四要素からなるフィードバックの循環である。アトムのなかの学習の弧は予測可能な軌跡をたどる。最初の一周は「なんとなく面白い」が理解には至らない。反復を重ねるうちに少しずつ精緻になり、「あっ」という瞬間に心的モデルが結晶化し、そこから熟達へ向かう。クックは楽しさをこの結晶化の瞬間にはっきりと位置づけている。「この理解と熟達の瞬間こそ、私たちが楽しさと呼ぶものの核心にある」。

スキル・チェーンはこのモデルを拡張する。アトムどうしが有向グラフとして連結され、下位のスキルがより複雑なスキルの土台として働く。教育心理学の学習階層をそのまま写し取った構造である。スキル・チェーンを使えば、複雑な設計を数十の単純なアトムに分解し、それらを結んで進行の明快な地図を描くことで、ほとんどどんなゲームでもモデル化できる。

クックはまたループ（複数回繰り返され、その反復を通じて価値を届ける構造）とアーク（一度だけ実行され、過去の経験を呼び起こす構造）を区別する。ゲームはこの二つが化学的に混ざり合い、入れ子になり、互いに接続したものである。分析上の問いはつねに「何が繰り返され、何が繰り返されないか」である。

クックの枠組みは学習勾配という概念に驚くほど近い。スキル・アトムは事実上、微視的な尺度の予測誤差ループ（行為 → 帰結 → 誤差 → モデル更新）である。スキル・チェーンは学習勾配の階層構造（ミクロ → メソ → マクロ）を写し取る。そしてループとアークの区別は、更新可能な関与（ループは反復によって予測誤差を供給し続ける）と更新不可能な関与（アークは一度の通過で予測誤差を使い切る）との違いを言い当てている。

クックが定式化していないのは、プレイヤーがスキル・チェーンを進む速度であり、その速度と主観的経験との関係である。彼の枠組みはゲームにおける学習の構造をきわめて精密に記述するが、動態を特定しない。すなわち、プレイヤーはどれほどの速さで進むべきなのか、進歩が報酬として感じられるかどうかを何が決めるのか、進歩が止まったとき何が起こるのかを述べていない。スキル・アトムはフィードバックループを記述する。学習勾配はそのループが回る速度を記述する。

8.9 共通の限界

6つのフレームワーク。それぞれ価値がある。それぞれ同じように不完全である。

MDAは構造を記述するが動態を欠く。意味のあるプレイは結果を記述するが軌跡を欠く。コスティキャンは不可欠の材料（不確実性）を記述するがレシピ（還元可能性と速度）を欠く。SDTは動機づけを記述するが一瞬一瞬のメカニズムを欠く。フローは経験を記述するが時間的な進化を欠く。コスターは中核の過程（学習）を記述するが決定的な変数（速度）を欠く。クックはフィードバックループを記述するが、それが回る速度を欠く。

共通する欠落は時間である。六つの枠組みはいずれも、ある時点で満たされるべき状態、構造、条件を記述している。

プレイヤーが数分、数時間、数日にわたって関わり続けるなかで展開していく動的な過程を記述したものはない。関与が持続するのか、衰えるのか、崩れ落ちるのかを決める変化率をとらえたものもない。

続く二章では、この欠けた変数を取り出す。第9章は、学習だけでは楽しさを説明できないことを示す。第10章は、静的な説明を動的なものへと変える時間の次元を導入する。そして第11章で、プレイの体験的な地形を統べる特定の量、すなわちモデル精度の時間についての一階微分を同定する。