生成AI技術の著しい進歩により、これを活用した製品やサービスが数多く登場している。我々はこれまで、LLMを用いて架空の日本での生活をシミュレーションする日本語学習者支援ゲームを提案し、複数のエージェントが連携することで、学習者にパーソナライズされた会話練習を提供できる可能性を示してきた。しかし、これまでの研究では、実用的なシステムとしての完成度や、評価手法の十分な検証という点で課題が残されていた。本研究では、これらの課題に対応するため、提案手法を基にStreamlitを用いたWebアプリケーションとしてシステムを再構築し、誰でも利用可能な形で実装を行った。さらに、疑似学習者を用いた評価実験を系統的に行い、システムの有効性を多角的に検証した。

外国人労働者の受け入れ拡大や日本文化への関心の高まりを背景に、日本語学習者の数は国内外で増加している[1]。日本語学習において、日常会話スキルの向上は重要である。しかし、従来の教室やテキストを中心とした学習方法では、実際の会話を再現し、文脈に応じた適切な表現を習得することが困難であるという課題が指摘されている。また、日本語教師の適性についても議論があり、学習者の目的やレベルに応じた柔軟な対応が求められている[2]。一方、Eラーニングを活用した学習が近年行われるようになった。これは、時間や場所に縛られない学習を可能にする一方で、学習意欲の持続が難しいこと、即時の質疑応答が困難なこと、教師が学習者の進捗を把握しづらいといった課題がある[2]。また、学習者の主体性やモチベーションを重視するアプローチも提案されている。アドバイザーの助言を受けつつ、学習者が主体的に学習ツールを選択することの重要性が強調されている[3]。しかし、この方法には、アドバイザーを確保するハードルや、学習ツールが静的データに基づいているため柔軟性に限界があるといった課題がある。このような背景のもと、我々は先行研究として、LLMを活用した日本語学習者支援ゲームを提案してきた[4]。先行研究では、会話エージェント、評価エージェント、要約エージェント、動的プロンプト生成エージェントの4種類のエージェントが連携するアーキテクチャを設計し、学習者の会話履歴に基づいてパーソナライズされた会話練習を提供できることを、疑似学習者実験を通じて示した。LLMを活用した教育やゲームに関する事例はいくつか存在するが、本研究のように日本語学習に特化し、学習者の会話スキル向上を目的とした適応的なゲームの開発は他に例がなく、本研究は新規性を持つものであった。一方で、先行研究は主にゲームの概念的な提案と基本的な動作確認に焦点を当てたものであり、実用的なゲームとしての完成度や、評価の点では十分とは言えなかった。特に、一般の利用者が実際に使用可能な形の構築は今後の課題として残されていた。そこで本研究では、先行研究で提案したアーキテクチャを基盤として、ゲームの実用化および評価の系統化を目的とした。具体的には、オープンソースのStreamlitを用いてWebアプリケーションとして再構築することで、誰でも利用可能な日本語学習者支援ゲームを実装した。また、疑似学習者を用いた評価実験を拡張し、提案システムの有効性を系統的に検証した。