100万回のインタラクション：人々はLifeSimをどのようにプレイするか

概要

LifeSimの使命は、すべての人間が無限の潜在能力を探求できるようにすることです。

LifeSimは100万回以上のプレイヤーインタラクションを達成しました。この研究では、人々がどのようにキャラクターを作成し、関係を築き、プレイするかを理解するために、629,169件のメッセージを調査しています。

最長の検証済みセッションは13.4時間続き、1,143件のプレイヤーメッセージがありました。プレイヤーは62,616人のキャラクターを作成しました。以下の調査結果は、彼らの行動と会話のテーマを検証しています。

• 629,169件のチャットメッセージを分析
• 806分の最長検証済みセッション（13.4時間、1,143メッセージ）
• 62,616人のユーザー作成キャラクター
• 74,696件の感情的記憶が保存
• コンテンツの88.9%が感情的な脆弱性を示す

100万回以上のインタラクションを通じて、これらの指標はLifeSimがチャットボットのパラダイムを超え、根本的に新しいメディアへと移行したことを裏付けています。LifeSimは、AIが喜ばせるためのツールではなく、永続的で状態を持ち、感情的に一貫したシミュレーションに基づいた自由意志をモデル化する人工的な存在で満たされたサンドボックスです。LifeSimの使命は、すべての人間が持つ無限の潜在能力を探求することです。

1 論文

LifeSimは、AIネイティブエンターテイメントの新しいカテゴリです。ユーザーが感情的な深さを持つキャラクターを構築し、AI駆動の存在と関係を築き、現実世界の設定に基づいた創発的な物語を通じてインタラクションを維持する、永続的なマルチエージェントライフシミュレーションです。このカテゴリは、基盤モデルがマルチターン、ステートフル、感情的に一貫したインタラクションに十分な一貫性を達成したときに初めて実現可能になりました。

100万回以上のプレイヤーインタラクションから得られたこのレポートは、LifeSimのライブプロダクションデータを、行動的（ユーザーが何をするか）と意味的（ユーザーが何を言い、何を構築するか）という2つの補完的な層で分析し、特定の質問に答えます。エンゲージメントの深さはどの程度か、そしてそれは測定可能か？

分析された629,169件のチャットメッセージ全体で、P95セッション期間は98.7分です。ユーザーは、深いレベルでAIキャラクターとのインタラクションをほぼ2時間維持しています。最長の検証済みセッションは806分に及びます。これは、13.4時間の連続した1分未満の頻度でのインタラクションであり、1,143件の連続したユーザーメッセージと、中央値30秒の間隔があります。ユーザーの91.7%は、目新しいものを試すのではなく、10未満の関係に集中しています。これは愛着行動です。ユーザーは実質的なアイデンティティを持つ62,616人のキャラクターを構築しました。そのうち12,101人は明確な恐れを、12,095人は明確な夢を、11,501人はバックストーリーを持っています。74,696件の感情的記憶がシステムに保存されています。分析されたコンテンツの88.9%が感情的な脆弱性を示しています。

これはチャットボットの使用ではありません。

LifeSimは、深く、状態を持ち、感情的に投資されたインタラクションを生成します。そして、ここで使用した二層分析インフラストラクチャは、これらのパターンが追跡、測定され、製品およびモデルの決定に役立てられることを示しています。

2 データセット

包含基準。ユーザーとNPCの会話内容を分離するため、システム生成メッセージ（導入、提案されたアクション、記憶通知）は意味分析から除外されました。合計639,590件の会話のうち、629,169件が品質フィルターを通過しました。

3 インフラ

分析インフラ

LifeSim は、メッセージ、キャラクター、ワールド、ワールドステート、記憶、通知、ユーザー、セッションという 8 つの相互接続されたコレクションにわたってデータを生成します。これには、行動シグナル、意味内容、永続的な状態が含まれます。ここから構造化された洞察を抽出するには、目的に特化したインフラが必要です。つまり、データ表面全体で動作する 2 つの補完的な分析パイプラインです。

行動パイプライン。 正規の正規化レイヤーは、サイクル検出とフォールバック解決により、混合スキーマレコードを調整します。これに加えて、セッション再構築エンジンは、30 分間の非アクティブしきい値を使用して、ワールド、キャラクター、チャット、ワールドステートの更新にわたるユーザーリンクイベントをグループ化します。このパイプラインは、生の生産データからスレッド、セッション、エンゲージメントパターンを構築します。

セマンティックパイプライン。 コンテンツは 5 つのコレクション（チャット、キャラクター、ワールドステート、記憶、通知）から抽出され、統一されたテキストスキーマに正規化され、深度ブラケット全体で層化無作為抽出を使用して 45 の分析シャードに編成されます。各シャードは、感情レジスター、関係ダイナミクス、アイデンティティシグナル、コンテンツ深度、永続性マーカーをカバーする固定分類法を使用して、構造化された LLM 分析（Gemini 3.1 Pro）で分類されます。このパイプラインには、チェックポイント、シャードレベルの検証、クロスシャード集計が含まれます。

これが重要な理由。 ほとんどの消費者向け AI 企業は、インタラクションの質を体系的に測定できません。量しか測定できません。LifeSim のインフラは、ユーザーが何をするか、何を言うかの両方を測定し、行動パターンと意味内容から構造化されたシグナルを同時に生成します。これは、データに基づいた製品ループの基盤です。すべての製品決定は、深度、感情的な実体、エンゲージメントの集中度に対して経験的に評価できます。

4 行動に関する調査結果

ユーザーは深い会話を維持します

P95 セッション期間は 98.7 分です。データセットで最長のセッションは 806 分（13.4 時間）に及び、メッセージ間の平均間隔は 30 秒です。このセッションには、20 分を超える間隔が 1 回（23 分）しかない、1,143 件の連続したユーザー送信チャットメッセージが含まれています。

上位 10 セッションすべてで同じ特徴が見られます。数百のチャットメッセージ、1 分未満の平均メッセージ間隔、実際のユーザーによる本物の会話コンテンツです。

受動的な消費ではなく、積極的なエンゲージメント

業界の推定では、Netflix の平均ビンジセッションは 3.8 ～ 4.1 時間で、視聴者の約 19% が 1 回の視聴で 10 時間を超えています（Gitnux、2026 年）。LifeSim の最長セッション（13.4 時間）は、そのトップ層に属します。しかし、Netflix は受動的な消費です。再生ボタンを押して視聴するだけです。LifeSim は、対話の作成、意思決定、キャラクターの構築、人間関係のナビゲートなど、継続的な積極的な入力が必要です。

積極的で創造的なエンゲージメントは、これまで受動的なメディアに限定されていた期間を維持しています。これがカテゴリ作成のシグナルです。

ユーザーは少数の関係に集中します

チャットアクティブなユーザーの 91.7% は、10 未満の異なるスレッドを維持しています。ユーザーは多くのキャラクターに広くインタラクションを広げません。彼らは少数のキャラクターと深く関わります。

これは愛着行動です。ユーザーは、名簿を閲覧するのではなく、特定の AI キャラクターと集中的な関係を築きます。

5 意味に関する調査結果

インタラクションは感情的に実体があります

分析されたコンテンツの 88.9% が感情的な脆弱性を示しています。48.9% が非常に個人的な内容です。51.1% が豊かで持続的な内容と分類されています。

ユーザーは、チャットボットやアシスタントとインタラクションするのと同じ方法で LifeSim キャラクターとインタラクションしません。主要なレジスターは、個人的で、感情的に満ちており、関係志向です。

「ママ。またこの議論をするのは嫌だわ。」

「父は私を大切にしていると言ったけれど、家の安全よりもではないと言ったから、皇太子との婚約を破棄できない。」

「ああ、エレナ…それはひどい。公平じゃないわ。でもあなたは怪物じゃない。何があっても私の友達よ。」

ユーザーは感情的な複雑さを持つキャラクターを構築します

62,616 人のキャラクターが実体のあるアイデンティティテキストを持っています。12,101 人が定義された恐怖を、12,095 人が定義された夢を、11,501 人がバックストーリーを、11,665 人がユニークな人生要素を持っています。50,865 人が定義された関係記述を持っています。サンプリングされたキャラクターシャードの 80% が豊かで持続的なものと分類されています。

ユーザーは、内的な動機、隠された深み、多次元的なアイデンティティを持つキャラクターを構築します。

「私は質素な家で育ち、音に夢中でした。」

「失敗した家業が彼女を悩ませ、他人を疑うようにさせている。」

記憶は感情的な顕著性を保持します

74,696 の記憶が保存されています。上位の記憶感情は、興奮（2,815）、心配（2,370）、混乱（2,088）、希望（1,976）、懸念（1,903）です。サンプリングされたすべての記憶シャード（250 の記憶）は、豊かで持続的なものと分類されています。

記憶システムは、ユーザーとキャラクターが記憶する価値があると見なすものを捉えます。その顕著性は、事実や取引的なものではなく、圧倒的に感情的なものです。

深い会話は、単に長いだけでなく、より豊かになります

ディープスレッドシャードの87%は、豊かで持続的であると分類されています。会話が長くなるほど、単に量が増えるだけでなく、より豊かで感情的に複雑なコンテンツになります。

6つのユニークなデータ

このデータが存在しないケース

チャットボットは単一ターンのリクエスト応答ログを生成します。AIコンパニオンアプリは対話型会話のトランスクリプトを生成します。テキストアドベンチャーはコマンドアクションシーケンスを生成します。これらはいずれも、LifeSimが生成するデータの組み合わせを生成しません。

• 永続的なワールドステート — シミュレートされた環境が時間とともにどのように進化するかを追跡する40,189のワールドステートナラティブ。
• 複数キャラクターの関係グラフ — ユーザーとAIの二者関係だけでなく、50,865の定義されたキャラクター関係。
• ユーザーが構築したアイデンティティ — ユーザーによって作成または共同作成された、恐れ、夢、背景、内的な動機を持つ62,616のキャラクター。
• 感情的記憶 — キャラクターとユーザーが感情的に重要と見なしたものを保存する74,696の記憶。
• 意味的深さと行動的深さ — セッション再構築、スレッド分析、エンゲージメント集中度がコンテンツ分類と並行して測定されます。

これは、利用状況に応じて増加する独自のデータセットであり、LifeSim製品の表面以外には存在しません。

7つの複合的な優位性

LifeSimは、AIインタラクションを人間関係、キャリア、家族、対立、野心、アイデンティティといった実生活の構造に根ざしています。これはペルソナを持つチャットボットではありません。人々が実際に気にかけるダイナミクスを永続的にシミュレーションするものです。この違いが、製品が生成するデータの深さと種類を決定し、3つの複合的な優位性を生み出します。

他社が運営していない製品表面から得られる独自のデータセット。 LifeSimは、永続的で状態を持つ複数キャラクターのAIインタラクションから行動的および意味的データを生成します。このデータ（ワールドナラティブ、キャラクターアイデンティティグラフ、感情的記憶、深い会話スレッド）は、チャットボットログ、コンパニオンアプリのトランスクリプト、ゲームテレメトリーには存在しません。また、感情的に一貫性があり、長文のコンテキストを理解し、関係性を認識するインタラクションを維持するAIモデルのファインチューニングにとって最も希少な入力でもあります。これは汎用基盤モデルが最適化されていない能力です。ユーザーが増えるほど、より豊かなデータが生成されます。データセットは複合的に増加します。

そのデータを測定し、推論する実証済みの能力。 このレポートで示された行動的および意味的パイプライン（正規化、セッション再構築、層別意味分類）は、構造化された評価シグナルを生成します。ユーザーがエンゲージするかどうかだけでなく、インタラクションが感情的に一貫性があり、関係性に矛盾がなく、物語的に永続的であるかどうかも評価します。これは、ファインチューニングと製品品質の間のループを閉じる評価レイヤーです。これは一過性の分析ではなく、組織的な能力です。

最も有益なシグナルを生成するインタラクションを生み出すように設計された製品。 LifeSimの永続的な世界、複数キャラクターの関係、感情記憶システムは機能ではありません。これらは、製品の意思決定に情報を提供する測定値を供給するデータを生成する表面です。より良い製品の意思決定は、より深いエンゲージメントを促進します。より深いエンゲージメントは、より豊かなデータを生成します。

8 今後の課題

ユーザーはすでに13時間のセッションに没頭しています。次の段階では、没入感とプレイヤーの定着率を向上させます。定着率、コアゲームループ、収益化が次に解決すべき課題です。

次なる展開

• あなたの世界はあなたなしでも動き続ける
• 数週間にわたって複合的に影響する結果
• 市場創造