本研究は、Steam に投稿された日本語レビューを対象に、ゲームの「面白さの要因」を自動抽出する手法を検討する。複数タイトルから収集したレビュー約300件に対し、人手による要因要約（3短文）を作成し、LLM（Gemma3:4b）が生成した要因文との一致度を COMET スコアにより評価した。初期実験では、レビュー内容を適切に反映した要因抽出が一定程度確認された。今後は、プロンプト設計や出力形式の最適化、モデル設定の調整などを通じて要因抽出の精度向上を図り、より多様なタイトルへの適用性を検討する予定である。