[論文レビュー] Deconstructing Open-World Game Mission Design Formula: A Thematic Analysis Using an Action-Block Framework

Kaijie Xu, Yiwei Zhang+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 19, 2026

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ひとこと要約

要旨: 本論文はMAQVという6次元フレームワークとアクションブロック文法を導入し、オープンワールドのミッション設計を大規模に分析する。20個のAAAタイトルにわたるコミュニティ解説のLLM支援パーシングを用いて、ペーシングと設計のトレードオフを明らかにする。

ABSTRACT

Open-world missions often rely on repeated formulas, yet designers lack systematic ways to examine pacing, variation, and experiential balance across large portfolios. We introduce the Mission Action Quality Vector (MAQV), a six-dimensional framework-covering combat, exploration, narrative, emotion, problem-solving, and uniqueness-paired with an action block grammar representing missions as gameplay sequences. Using about 2200 missions from 20 AAA titles, we apply LLM-assisted parsing to convert community walkthroughs into structured action sequences and score them with MAQV. An interactive dashboard enables designers to reveal underlying mission formulas. In a mixed-methods study with experienced players and designers, we validate the pipeline's fidelity and the tool's usability, and use thematic analysis to identify recurring design trade-offs, pacing grammars, and systematic differences by quest type and franchise evolution. Our work offers a reproducible analytical workflow, a data-driven visualization tool, and reflective insights to support more balanced, varied mission design at scale.

研究の動機と目的

• MAQVとアクションブロックを用いて、デザイナー向けのミッションのペーシングと体験のバランスを表現する。
• オープンワールドミッションの横断コーパスを構築し、解説を構造化されたアクションシーケンスに変換する。
• ミッション設計式を探索する可視化/ダッシュボードを開発・検証する。
• MAQVベースのパイプラインの実現可能性、使いやすさ、忠実度を混成手法で評価する。
• 反射的テーマ分析を通じて、実用的なペーシングのヒューリスティックと跨ゲームの設計洞察を導く。

提案手法

• MAQVを6次元ベクトルとして定義する（Un uniqueness、Combat、Narrative、Exploration、Problem-Solving、Emotion）を各アクションで0-1でスコア付けする。
• 歩行テキストを共通ブロックへ正規化するアクションブロック文法を構築する（トラバーサル、ソーシャル、パズル、ステルス、戦闘等）。
• 公開Fandom解説を用いて、20タイトルのオープンワールドゲーム（2011–2025）から約2191ミッションの横断コーパスを構築する。
• LLM支援パーサを用いて、解説を構造化されたMAQVアクションシーケンスへ変換し、検証チェックを行う。
• 抽出忠実度を人手ラベル付けのゴールドセットと比較して評価し、使いやすさをテストする（SUS、UEQ-S、SEQ）。
• 反射的テーマ分析を定性的考察に適用し、ペーシングのヒューリスティックと設計トレードオフを特定する。

Figure 1. End-to-end workflow of our study. Left-top (Data Acquisition & Structuring): community Fandom walkthroughs (text only, via MediaWiki API) are consolidated into a mission dataset and converted by an LLM-assisted parser into normalized action block sequences. Left-bottom (Frameworks & Tools)

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 オープンワールドの任務設計式（ミッションデザインフォーミュラ）とは何か？
• RQ2 MAQVは異なるタイトルやフランチャイズ間でのミッション行動の体験のバランスを捉えられるのか？
• RQ3 LLM支援抽出は解説テキストを一貫したMAQVアクションシーケンスへどの程度正常化できるのか？
• RQ4 跨タイトル分析からどのようなペーシング文法と設計トレードオフが浮かび上がるのか？
• RQ5 MAQVベースのダッシュボードは専門デザイナーにとってどの程度使いやすく有用か？

主な発見

• MAQVは2191ミッションを横断してミッション行動を定量化する6次元の一貫した視点を提供する。
• LLM支援パイプラインはコミュニティ解説を分析可能なMAQVシーケンスへ変換し、忠実度を検証済みである。
• インタラクティブなダッシュボードはBrowse/Compareビューを可能にし、ミッションの根本的な式を明らかにする。
• 反射的テーマ分析は、クエストタイプとフランチャイズの進化に関連するペーシングのヒューリスティックと跨タイトルの設計パターンを特定する。
• 本研究はミッション設計分析の大規模化に向けたフレームワークの実現可能性と使いやすさを実証する。

Figure 2. Action view in Browse mode from our implemented tool. Actions are grouped by category; each row shows 0-1 MAQV scores: Uniqueness (U), Combat (C), Narrative (N), Exploration (E), Problem-Solving (P), and Emotion (A), plus a brief description. This figure and all other visualizations in the