関数型プログラミングにおけるモナドの概念を応用することで既存のテキスト補完APIに文脈情報を保持する仕組みを加え，対話形式で利用するための方法を提案する．対話の各ターンがアキュムレーターとリデューサーを備えたモナド的再帰構造を持つようプログラムを実装することで，異なる目的のアプリケーションをテンプレートを差し替えるだけで実現できる．これを示す実例としてMonadicChatを開発した．OpenAIによるGPT-3ベースのテキスト補完APIを利用するプログラムであり，インタラクティブなアプリケーションをユーザー自身で定義することができる．その設計は，対話／談話に関する認知言語学上のモデルとも親和性が高い．

2020年にOpenAIがGPT-3を公開して以降，ユーザーからの入力に対して自然言語テキストでレスポンスを返す，いわゆるAIシステムが多くの注目を集めている．また2022年後半に発表されたChatGPTはチャット形式で文脈を保持した対話が可能であり[1]，今後こうした汎用AIシステムが様々な領域で活用されることが期待されている．OpenAIはGPT-3をベースにした言語モデルのAPIサービスを提供しているが，対話の文脈を保持する仕組みは含まれていない．したがって，ChatGPTのような仕組みや，それに類するアプリケーションを構築するためにはOpenAIが提供するテキスト補完（textcompletion）APIを用いて独自のロジックを組み立てる必要がある．そこで関数型プログラミングにおけるモナドの概念を応用したコマンドライ1)本稿の付録に実際の使用例を示す．ChatGPTと同様，あるターンでの対話の内容が文脈として次のターンに引き継がれていることがわかる．ン・ツールMonadicChatを開発した．本ツールでは，関数型プログラミングにおけるモナドの概念を用いて，グローバルな変数や外部のストレージに文脈情報を格納することなく，逐次的な対話によって文脈を作り出して次々と後の処理に引き渡すことができる．また，対話の目的，性質，前提などを定型のテンプレートに記述することで，様々な対話アプリケーションをわずかの工数でユーザーが自ら作ることができる.1)以下では2節でMonadicChat基本的な内容を示す．3節では自然言語による談話をモナド的再帰構造としてモデル化することの意義と利点について考察する．4節では本ツールによる再帰的な対話処理の流れとテンプレートの仕様について述べる．最後に5節で全体のまとめを行う．