TRPGのゲームマスターにはプレイヤーからの要望に応えるための柔軟な応答が要求される．このような自由度の高い対話の実現はこれまで困難であったが，大規模言語モデル(LLM)の登場によりその可能性は飛躍的に向上した．本研究では，LLMのゲームマスターとしての能力を評価し課題を分析する．また，応答の質を向上させるため複数エージェントを用いてフィードバックを行い応答を改善する手法を提案し，その有効性を検証する．

TRPG(Tabletoprole-playinggame)とは人間同士の会話を通して遊ぶ対話型のRPGである．TRPGの特徴としてその自由度の高さが挙げられる．TRPGでは進行役であるゲームマスター(GM)がゲームの進行を行う．そのためGMが認める範囲でプレイヤーはいかなる行動もとることができ，GMはプレイヤーの要望に対してルールに即して処理を行うことが求められる．またGMの役割は単にゲームの進行のみに限らず，プレイヤーの意思決定の手助けをするために情報を整理したり，NPCのキャラクターを演じるなど多岐にわたる．このようにGMには非常に多様で専門的な能力が要求されるため，熟練したGMの人数は限られる．GMはゲーム体験を高めるための非常に重要な役割である一方で，そのような人材を用意することは容易ではない．もしGMの役割をシステムで代替することが実現すればいつでも手軽に高品質なゲーム体験ができるようになる．