ゲームマニュアルにおける没入的記述の構造化分析

大規模言語モデルを用いた疑似ラベリング手法の適用

抄録

本研究は、ゲームマニュアルが持つ「説明」と「没入」という二重の機能のうち、後者に着目する。これまで体系的な分析がされてこなかったマニュアルの物語的要素に対し、大規模言語モデル（LLM）を用いた疑似ラベリングにより、テキストを「物語」や「キャラクター」といったセクションへ自動で構造化する手法を提案する。事例研究として「ニンテンドークラシックミニ」収録の30タイトルを分析した結果、初期のマニュアルにも豊かな物語記述が存在し、ファンタジーやSFといったジャンル類型が特定できた。本アプローチは、マニュアルの大規模なデジタルアーカイブ化やメタデータ自動生成を可能にし、ゲーム史研究の一次資料としての価値を高めるものである。