본 연구는 XR 게임 시장 성장 정체의 핵심 요인을 UX 휴리스틱의 부재로 보고, XR 환경의 특수성을 반영한 13개 UX 휴리스틱 원칙을 체계화하였다. 2019년 이후 발표된 주요 학술 논문 13편을 선별해 오픈 코딩한 뒤 상위 범주로 통합하고, 이를 대표적인 XR 게임 7종에 적용하여 UX 요소를 항목별로 진단하였다. 이후 UX 평가 과정에 있어 객관성과 효율성을 높이기 위해 1,515건의 사례 데이터를 학습한 RAG 기반 AI UX 평가 모델을 제작하였다. 해당 모델은 인 게임 이미지와 상황 설명을 입력하면, 앞서 도출한 13가지 원칙 기반으로 UX적인 요소를 분석해 개선 방안까지 제시하도록 설계되었다. 해당 모델의 효과성을 게이머 그룹과 HCI 연구자 집단으로 나누어 분석 결과, 13개의 휴리스틱 원칙은 평가의 공용 프레임으로 작용해 분석자 간의 용어 및 범주에 대해서 합치도 향상에 기여했으며, AI 모델은 휴리스틱 원칙 매핑 정확도 및 효율 개선에 기준선을 제공했다. 본 연구는 기존 휴리스틱 분석에서 표준화, 일관성과 관련해 부족했던 한계를 보완함으로써, 제안한 프레임과 모델이 XR 게임 UX 평가의 활용성을 높일 수 있다.