論文の概要: Elsewise: Authoring AI-Based Interactive Narrative with Possibility Space Visualization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.15295v1
• Date: Sun, 21 Dec 2025 02:06:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-25 16:54:51.835161
• Title: Elsewise: Authoring AI-Based Interactive Narrative with Possibility Space Visualization
• Title（参考訳）: Elsewise: 可能性空間の可視化によるAIベースのインタラクティブナラティブのオーサリング
• Authors: Yi Wang, John Joon Young Chung, Melissa Roemmele, Yuqian Sun, Tiffany Wang, Shm Garanganao Almeda, Brett A. Halperin, Yuwen Lu, Max Kreminski,
• Abstract要約: 生成AIは、事前に書かれたコンテンツを即興で拡張することで、新しい形式の対話的物語(IN)を可能にする。 ElsewiseはAIベースのINのためのオーサリングツールで、新しいBundled Storylineの概念を実装しています。 ユーザスタディでは,本手法がプレイヤー体験型物語の著者予想を改善することを示し,物語可能性空間のより効果的な制御と探索に繋がることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.460775222928635
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Interactive narrative (IN) authors craft spaces of divergent narrative possibilities for players to explore, with the player's input determining which narrative possibilities they actually experience. Generative AI can enable new forms of IN by improvisationally expanding on pre-authored content in response to open-ended player input. However, this extrapolation risks widening the gap between author-envisioned and player-experienced stories, potentially limiting the strength of plot progression and the communication of the author's narrative intent. To bridge the gap, we introduce Elsewise: an authoring tool for AI-based INs that implements a novel Bundled Storyline concept to enhance author's perception and understanding of the narrative possibility space, allowing authors to explore similarities and differences between possible playthroughs of their IN in terms of open-ended, user-configurable narrative dimensions. A user study (n=12) shows that our approach improves author anticipation of player-experienced narrative, leading to more effective control and exploration of the narrative possibility spaces.
• Abstract（参考訳）: インタラクティブ・ナラティブ・ナラティブ(IN)の著者は、プレイヤーが探索すべき多様なナラティブ・可能性の空間を作り、プレイヤーの入力が実際に経験するナラティブ・可能性を決定する。 生成AIは、オープンエンドのプレイヤー入力に応答して、事前認可されたコンテンツを即興で拡張することで、新しい形式のINを可能にする。 しかし、この外挿は、著者が想定したストーリーとプレイヤーが経験したストーリーのギャップを広げ、プロットの進行の強さと著者の物語意図のコミュニケーションを制限する可能性がある。 このギャップを埋めるために,我々は,AIベースのINのオーサリングツールであるElsewiseを紹介した。これは,著者の物語可能性空間に対する認識と理解を高めるために,新しい統合ストーリーラインの概念を実装したものだ。 ユーザスタディ (n=12) は,本手法がプレイヤー体験物語の著者予想を改善することを示し,物語可能性空間のより効果的な制御と探索に繋がることを示した。

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