本稿では，LLMを用いた人狼エージェントにおいて，文脈維持とコスト削減を両立させる「動的記憶蓄積」手法を提案する．従来のFullHistory法はトークン増加に伴うコスト肥大化や忘却（LostintheMiddle）が課題であった．提案手法では，エージェントが自身のターンごとに直近の会話を要約し，内部記憶を動的に更新することでコンテキストサイズを抑制する．5人村でのシミュレーション（40ゲーム）の結果，提案手法はトークン消費量を劇的に削減しつつ，投票成功率においてベースラインの2倍（0.44）のスコアを記録した．主観評価で自然さに課題を残したものの，役職行動は維持されており，コスト対効果の高い実用的な手法であると確認した．

人狼ゲーム（WerewolfGame）は，会話を通じて他者の正体を見破る不完全情報ゲームであり，人工知能（AI）研究における重要なベンチマークの一つとして扱われてきた[1]．従来の人狼AIは，ルールベースや統計的手法を用いたものが主流であったが，近年では大規模言語モデル（以下LLM）の急速な発展により，人間のように自然言語を用いて議論を行う対話型エージェントの開発が可能となっている．LLMを用いたエージェントは，従来のAIでは困難であった「説得」や「嘘」，「文脈に応じた柔軟な応答」を実現できる可能性があり，人狼知能研究の新たなフロンティアとして注目されている[2]．しかし，LLMを人狼ゲームのような長期的な対話ゲームに適用する場合，「コンテキストウィンドウ（入力トークン数）の制限」と「情報の忘却・幻覚（Hallucination）」が大きな課題となる．既存の単純なアプローチ（FullHistory法）では，ゲームの進行に伴って増大する会話ログをすべてプロンプトに入力するため．以下の問題が発生する．1.コストの増大：ターン経過に伴いトークン消費量が指数関数的に増加し運用コストが肥大化．