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本研究では、FPSゲームプレイ動画とデバイス入力データを統合的に解析し、AIが適切なフィードバックを生成する仕組みの確立を目指します。ゲーム画面解析でダメージ・弾数・エフェクト等の情報を自動抽出し、取得したデバイスの操作データと組み合わせることで、プレイヤーの行動と結果を紐づけて分析します。さらに、LLMを活用し、解析データから個別の課題に応じたパーソナライズフィードバックを文章形式で提示します。異なるデータ組み合わせによるフィードバック品質の変化や、最適な提示形式を検証し、複数ユーザーによる評価を通じて「有益」と感じられる特徴を特定します。これらの研究成果をもとに、実際に一般ユーザーが利用可能なThumaster α版をリリースし、実証的な利用データを収集する予定です。