本章では、本研究の実験結果・考察から得られた結論および将来課題について述べる。
5.1 結論
ゲーミフィケーションとは，ゲームによる楽しさ，競争などの要素をゲーム以外の分野に持ち込むことによっ てそのモチベーションを向上させようという手法である．しかし，バッジやランキング等既存のゲーミフィケー ション要素は簡単なタスクに対しては有効であるが，複雑なタスクにおいては面倒さが勝ってしまいうまく働 かず，ゲーミフィケーションをフルパワーに活かせているとは言えない．
また昨今ではSiriに代表される,人間のように会話することが出来る人工知能(AI)が多く作成されている.
しかし,Siri等の人工知能は物事の理由を答えることが出来ない.これは,物事の理由と結果のような文間を結ぶ
データ(コーパス)が存在しないが故に,機械学習で解決出来ていないからである.このコーパスを作成するタス
クは，単語に単に意味を振るような単純なタスクではなく，複数の文から理由と結果の両方を探しだすという 複雑なタスクであるため，ツールで行うのには時間がかかり，また単調であるために非常に苦痛である．
そこで本研究では，複雑なタスクとして理由ー結果のタグ付きコーパス作成を扱い，既存のゲーミフィケー ション要素のみでモチベーションが向上するかどうかの検証，既存のゲーミフィケーション要素とマズローの 欲求５段階説を利用したゲームデザインにした場合にモチベーションが向上するかどうかの検証を行った．
その結果，まずコーパス作成という複雑なタスクに対しては既存のゲーミフィケーション要素だけではうま くユーザーをモチベートすることは出来なかった．これはゲーミフィケーション要素だけでは面倒さに勝つこ とは出来なかったためと考えられる．また，マズローの欲求５段階説による自己実現欲求を満たすようなゲー ムデザイン，連想ゲーム形式にしたところ，ユーザーは創造意欲により楽しさを感じ，その結果ゲーミフィケー ション要素もうまく作用することとなった． つまり，既存のゲーミフィケーションだけでは面倒さが勝って しまうような複雑なタスクに対しても，マズローの欲求５段階説の自己実現欲求を満たすようなゲームデザイ ンにすることでユーザーをモチベートし，ゲーミフィケーション要素もうまく機能する可能性があるというこ とを示した．
5.2 将来課題
本研究では理由と結果というタグ付きコーパスの作成という複雑なタスクに対してゲーミフィケーション要 素の利用だけでなく，連想ゲームというマズローの欲求５段階説を利用したゲームデザインにすることでユー ザーのモチベーションを向上させることができたが，他のタスクに対して有効であるのか，どのようなゲーム 形式にすれば有効であるかの検証をしていない．故に，課題としてまずタスクの種類の分類及びタスクの種類 に対応したゲーム形式を検証する必要がある．また，本研究で用いたゲーミフィケーション要素だけではユー
ザーのパーソナリティによってモチベーションに差があったため，コレクション要素等他のゲーミフィケーショ ン要素も用い，全てのパーソナリティタイプに対応したシステムにする必要もある．
参考文献
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[5] ChoreWars, http://www.chorewars.com/, 2016/1/30.
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