タを収集するコストが高く，効率よく学習する方法GPT-3やChatGPTに代表される大規模言語モデル論の確立が重要である．高い汎用性をもつ大規模言は，様々なタスクで汎用的に高い性能を示し，自然語モデルの活用は，このようなロボット学習の課題言語処理のみならず様々な領域での応用が広がっを解決する糸口になりうると考えられる．例えば，ている．本稿では，大規模言語モデルをロボット制床に落ちているモノを掴んでゴミ箱に捨てるという御の模倣学習に活用し，その学習効率やサンプル効タスクを単腕ロボットに学習させることを考えた場率の向上への寄与について検証を行う．実験では，合，ロボットは(1)モノにロボットハンドを近づけRLBenchというベンチマークデータセットを用いて，(2)グリッパーを操作してモノを把持し，(3)ハて，提案手法の有効性を検証する．具体的には，単ンドをゴミ箱の上に移動させて(4)グリッパーを開腕ロボットがモノをゴミ箱に捨てるというタスクをいてモノをゴミ箱の中に落とす，という多段階の操デモンストレーションデータから模倣学習する際作をデータから学習する必要がある．このような段に，大規模言語モデルへのプロンプティングを活用階的な操作の必要性は，人間であれば常識的に持ちして，タスクを解く手順を説明するテキストを生成合わせている知識であるが，事前知識を持たないロし，それを補助情報として用いることで，学習効率ボットはこれを一から学習することが要求され，大の向上を図る．量のデータと学習時間が必要となってしまう．一方で，大規模言語モデルは，ウェブ上の大量のテキス

トデータから学習されており，人間が持ち合わせてGPT-3[1]に代表される大規模言語モデルの登場いる常識的な知識に関する質問にも非常に精度よくにより，自然言語処理の様々なタスク（機械翻訳，回答できることが知られている[1,8]．特に，大規質問応答，コードの自動生成・補完[2]など）を高精模言語モデルに対して，タスクの説明や少数の正解度に解くことが可能になりつつある[3]．特に，昨例を与えることで，新しいタスクへ適応させるテク年秋に公開されたChatGPT[4]はチャット形式のイニックはプロンプティングと呼ばれ，その有効性がンターフェースと高精度な文章生成性能をもつこと翻訳や文書要約などの様々なタスクで検証されていから，世界的に注目を集めたことは記憶に新しい．る[3]．そこで，前述のようなロボットにとって複また，こうした大規模言語モデルの活用は，自然言雑なタスクを解くための手順（以下，処理指示文と語処理のみに留まらず，様々な領域まで広がり始め呼ぶ）を，大規模言語モデルへのプロンプティングている.を通して獲得し，それを補助情報としてロボットの近年は，ロボット制御の文脈でも，大規模言語モ制御モデルに与えてやることで，学習を促進するこデルを活用する研究が行われ始めている[5,6]．ロとが期待できる．ボット制御において，大規模言語モデルの活用が注本稿では，このような大規模言語モデルへのプロ目されている背景として，強化学習や模倣学習に代ンプティングを活用したロボット学習の手法を提案表される機械学習ベースのロボット制御のサンプルし，その有効性を検証する．具体的には，前述のよ効率の悪さが挙げられる[7]．インターネット上かうなモノをゴミ箱に捨てるタスクをデモンストレーら大量の学習データを収集することが容易な画像やションデータからの模倣学習によって学習する際―2460―.(a)モデル(b)データセットわりに，ChatGPTへのプロンプティングの結果得られるタスクを解く手順の説明文を用いる．(b)RLBenchデータセットのPutRubbishInBinタスクのエピソード例．いずれのエピソードも1つのゴミ箱，1つのゴミ，