LLMベースのマルチエージェントによるTRPGゲームマスターシステムの実現

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．