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2023年秋ゲムマ出展辞退のお知らせ: 作者都合で申し訳ないのですが、2023年秋のゲームマーケットへの出展を辞退いたします。; 2023/11/19 11:17

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Quarto（クアルト）の論文　ゲムマ会場用ポスター: 会場用のポスター Quarto（クアルト）の論文を発表するにあたり、ゲームマーケット会場用のポスターを作りました！こちらを目印にしてください！ Quartoの論文の詳細はこちら; 2023/5/11 22:38

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Quarto（クアルト）の論文を発表します！: 概要 2023年ゲームマーケット春でQuarto（クアルト）の論文を発表します！こんなことを書いています。 Quartoはシンプルでわかりやすいルールにもかかわらず、すぐに熱中し、いつまでも頭から離れない。このシンプルさに隠されている謎を探究してみたいと思い、この論文を書きはじめた。いくつか気になっていることを書き出してみよう。引き分けになる場合はどれくらいあるのだろうか？ 16種類のうち特別なコマはあるのだろうか？　あるいは特別な場所はあるのだろうか？どのくらいのターン数から難しくなるのだろうか？先攻と後攻であれば、どちらが有利なのか？これらの疑問について各章で探検を行っていく。探検を終えたあとはQuartoに関する知識が増えて、より対戦相手との駆け引きが楽しめるようになるだろう。つまり、本書の目的を簡潔に言えば、ボードゲームを対戦相手と一緒に楽しむため、Quartoのことをより深く理解したい、ということになる。 ※『Quartoの論文 - はじめに』よりくどいようですが、本書は論文で堅苦しい文体です。手に取っていただけるとうれしいですが、決して読みやすく分かりやすいものではないので、あらかじめご認識ください。過去作品をBOOTHにて無料公開しておりますので、参考資料として読んでいただけるとイメージが付きやすいと思います。 13階のBOOTH 値段 1部500円です。部数未定ですが、それほど多くはありません。 20部程度です。表紙目次第1章はじめに 1.1 目的 1.2 謝辞第2章 Quartoに関すること 2.1 概要 2.2 勝利条件 2.3 ルール 2.4 コマの種類第3章問題提起 3.1 引き分けになる場合はどれくらいあるのだろうか 3.2 16種類のうち特別なコマはあるのだろうか 3.3 どのくらいのターン数から難しくなるのだろうか 3.4 先攻と後攻であれば、どちらが有利なのか第4章実験と考察 4.1 引き分けになる割合 4.1.1 引き分けは発生するのか 4.1.2 実験：引き分けはどのくらい発生するのか 4.1.3 考察 4.2 特別なコマ・特別なマス 4.2.1 1つで特別なコマはない 4.2.2 特別なコマのペアはある 4.2.3 補完ペアが置かれている列の上にあるマス 4.2.4 2回参照されるマスと3回参照されるマス 4.3 ターン経過による難しさの変化 4.3.1 Quartoの難しさ 4.3.2 3つのコマが置かれている列の数 4.4 先攻と後攻における優位性 4.4.1 奇数番目か偶数番目かという違い 4.4.2 戦略への影響第5章戦略と戦術 5.1 戦略 5.1.1 コマを選ぶ戦略 5.1.2 コマを置く戦略 5.1.3 Quartoを成立させるための戦略 5.2 戦術 5.2.1 相手に3つ目のコマを置かせる戦術 5.2.2 自分が3つ目のコマを置く戦術 5.2.3 補完ペアを置く戦術第6章結論第7章あとがき; 2023/4/22 21:36

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インサイダーゲームの論文を発表します！: 概要 2022年秋のゲームマーケット（日曜日）でインサイダーゲームの論文を発表します！インサイダーゲームを13階内で遊んでいるときに、「この人、インサイダーなのでは？」と疑われやすい質問とそうではない質問があるような感じがしていました。筆者はインサイダー役がヘタなので、疑われやすい行動ばかりをとっているような気がしています。このゲームをより楽しむために、質問に関して深く考えてインサイダー役に磨きをかけてみようと思いました。ですので、論文の問いは「インサイダーだと疑われやすいプレイヤーはどのような質問をマスターにしているか。インサイダーを見つけやすいプレイヤーはマスター・コモンズのうち誰か。」としております。なお、本作は今までと異なりシミュレーターを使っておりません。シミュレーターを実装することが難しいボードゲームは多く存在します。「それらに対しても研究を行い論文としてまとめられるのか」という点を確認するために挑戦してみました。以前購入された方はご存知だと思いますが、論文です。聞き飽きたかもしれませんが、硬い内容となっておりますのでご購入の際は気を付けてください。詳細価格 1部500円になります。サイズ A5です。いままではA4だったのですが、読みやすさと持ち運びしやすさを鑑みて変更しました。目次現時点での目次です。後日更新されるかもしれません。第 1 章はじめに 1.1 目的 1.2 謝辞第 2 章問題提起 2.1 研究目的 2.2 インサイダーゲームとは 2.2.1 概要 2.2.2 特徴 2.3 基本的なルール 2.3.1 お題が当たった場合 2.3.2 各プレイヤーの役割コラム：インサイダーはマネージャー第 3 章お題へたどり着くまでのプロセス 3.1 質問を記述する 3.2 お題を当てるゲームを記述する 3.2.1 例 3.3 質問に対するさらなる分類 3.3.1 対称な質問 3.3.2 意味のない質問 3.3.3 わからないと回答される質問第 4 章質問のために必要な思考 4.1 検証方法について 4.2 思考法 4.2.1 レベル 1：単語の羅列 4.2.2 レベル 2：単語を集合にする 4.2.3 レベル 3：単語を複数の集合にする 4.2.4 レベル 4：単語を別の集合へ移動させる 4.3 実験：コモンズの場合 4.3.1 集合の要素数の変化 4.3.2 各思考レベルを用いるゲーム内時間 4.3.3 質問数と要素数の関係 4.3.4 まとめ 4.4 実験：インサイダーの場合 4.4.1 最初に答えを言うインサイダー 4.4.2 コモンズと同じ立場を採るインサイダー 4.4.3 コモンズを導くインサイダー 4.4.4 まとめ 4.5 実験：コモンズとインサイダーの比較 4.5.1 コモンズを導く 4.5.2 インサイダーだと疑われないようにする 4.5.3 コモンズの立場から見たときのインサイダー 4.5.4 まとめ第 5 章インサイダーだと思われやすいのは誰か 5.1 要素数を大きく減少させる質問 5.2 例外：要素数を大きく減少させる質問 5.3 増加する傾向があるなかで要素数を減少させる質問 5.4 レベルの高い質問 5.5 例外：ワンパターンな質問 5.6 異なる方向へ変える質問 5.7 はじめにレベルの高い質問、さいごにレベルの低い質問 5.8 確認のために繰り返される質問第 6 章インサイダーを見つけやすいのは誰か 6.1 この問いの目的 6.2 インサイダーを発見するプロセス 6.3 マスターはインサイダーを見つけやすいか第 7 章総論 7.1 本研究における結論 7.2 まとめ第 8 章あとがき; 2022/10/6 8:47

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カルカソンヌの論文を発表します！: 概要 2022年春のゲームマーケット（日曜日）でカルカソンヌの論文を発表します！本作は以前に発表した論文作品と同様に、カルカソンヌについて考察したものです。ミープルの生産性と機会について焦点を当てました。シミュレーターを作るためにPythonというプログラム言語を使用しております。もう6作品目ですので蛇足気味ですが、本論文は論文となっております。緩い内容というよりも硬い内容です。気軽にご購入いただけると幸いですが、気楽に読めるかどうかはわかりません。論文に関する詳細価格 1部500円となります。販売部数 20部です。表紙内容第1章はじめに 1.1 目的 1.2 謝辞第2章問題提起 2.1 研究目的 2.2 カルカソンヌとは 2.2.1 概要 2.2.2 特徴 2.2.3 バージョン 2.3 基本的なルール 2.3.1 ゲームの流れ 2.3.2 ゲーム終了 2.3.3 得点計算 2.3.4 地形と地形タイル 2.3.5 使用する地形タイル 2.3.6 ミープル 2.4 研究・実験するにあたっての前提条件 2.4.1 シミュレーターへ実装しないもの 2.4.2 プレイヤー人数 2.4.3 使用するカルカソンヌのバージョン第3章実験方法 3.1 配置不可能な地形タイルの扱い 3.2 結果の解析第4章ランダムプレイヤーモデルを用いた生産性の検証 4.1 プレイヤーモデルに関する説明 4.1.1 地形タイルを配置する思考の流れ 4.1.2 ミープルを配置する思考の流れ 4.2 結果と考察 4.2.1 各プレイヤーの得点分布 4.2.2 合計得点に対する各地形が産出した得点の割合 4.2.3 各地形の生産性 4.3 得られた発見と次の実験第5章修道院へミープルを配置しないプレイヤーモデル 5.1 プレイヤーモデルに関する説明 5.1.1 地形タイルを配置する思考の流れ 5.1.2 ミープルを配置する思考の流れ 5.2 結果と考察 5.2.1 各プレイヤーの得点分布 5.2.2 合計得点に対する各地形が産出した得点の割合 5.2.3 各地形の生産性 5.3 得られた発見と次の実験第6章都市の状態に着目してミープルを配置するプレイヤーモデル 6.1 プレイヤーモデルに関する説明 6.1.1 地形タイルを配置する思考の流れ 6.1.2 ミープルを配置する思考の流れ 6.2 結果と考察（都市の個数が3個以上） 6.2.1 各プレイヤーの得点分布 6.2.2 合計得点に対する各地形が産出した得点の割合都市と道路の割合が逆転 6.2.3 各地形の生産性 6.3 得られた発見と次の実験第7章ここまでのプレイヤーモデルに関する考察のまとめ第8章都市を拡張するために地形タイルを配置するプレイヤーモデル 8.1 プレイヤーモデルに関する説明 8.1.1 地形タイルを配置する思考の流れ 8.1.2 ミープルを配置する思考の流れ 8.2 結果と考察 8.2.1 各プレイヤーの得点分布 8.2.2 合計得点に対する各地系が産出した得点の割合 8.2.3 各地形の生産性 8.3 得られた発見第9章結論 9.1 本研究における結論 9.2 まとめ第10章あとがき; 2022/4/16 14:03

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