情報処理学会 インタラクション2026

EC学術領域では，体験を後から参照可能な形で共有するための記述方式が模索され続けている．本研究では，その記述手段として現在運用されているRe:commend-demoにおける体験評価の語りと，大規模言語モデルを用いてコンテンツの説明からEntertainment Design Catalog形式の体験記述を生成する方式に注目する．両者が捉えやすい体験の観点／捉えにくい観点を整理するとともに，体験記述の蓄積に向けた運用方法を議論する．Re:commend-demoで取り上げられた22件を対象に，語りから10個の観点カテゴリを抽出し，LLMが生成した体験記述との対応関係をカテゴリ分布および代表事例に基づいて定性的に検討した．その結果，LLMによる体験記述は，語りに含まれる暗黙の前提や設計要素を補助的に明文化し，記述の再利用可能性を高めうる一方，論文記述に引かれて実際の体験と異なる推定が混入しうることが示唆された．また，社会的・産業的含意や現場感覚に依存する有用性判断は形式化された記述では捉えにくく，Re:commend-demoの語りが担う領域が残ることを確認した．