[2A1-GS-10] AI応用：大規模言語モデル

[2A1-GS-10-03] 状態遷移に基づく LLM を用いたゲームシナリオの生成

〇鈴木 智大¹、森 直樹¹ (1. 大阪公立大学)

キーワード：大規模言語モデル、ゲームシナリオ生成、状態遷移

近年，生成 AI の技術が急速に発展している．ゲーム分野においてもシナリオや設定などの文章生成，画像生成によるキャラクターデザインや背景アセットの作成，対話・推論能力をゲームマスターやプレイヤーとして利用する試みなど，生成 AI の応用に関して多様な提案がなされている．本研究では，大規模言語モデル(LLM：Large Language Models)を用いたゲームシナリオ生成に着目する．生成 AI の文章生成はまだ不安定な面があり，シナリオの一貫性が欠落したり設定に矛盾が生じたりする可能性がある．そこで本研究では，シナリオの流れや分岐を示す状態遷移構造を明示的にモデルに与え，一貫性の高いシナリオを生成する手法を提案する．具体的には，状態遷移を反映したデータ構造を定義し，それをプロンプトで活用することで，モデルの構造理解および文章生成能力を効果的に発揮させる手法を検討する．将来的には，ゲームの目的や規模，ジャンルに応じた多様なシナリオを自動生成できることが期待される．