インタラクティブフィクションにおけるLLMとニューロシンボリック手法を用いた到達可能性解析の検証

本研究では、インタラクティブフィクション（IF）におけるデッドエンド（DE）の検出に取り組んだ。IFの質を担保するには、プレイヤーの様々な入力に対応できるようにコマンドやパーサを定義する必要があり、コストがかかる。一方、想定しないコマンドをプレイヤーが入力した際の挙動をLLMに制御させようとする動きもみられるが、DEの検出が困難になってしまう。そこで、LLMに新たな行動を生成させるのではなく、固定されたスキーマに基づくモデルを初めにゲーム仕様から生成させ、シンボリックプランナーを組み合わせることで、そのゲーム世界において妥当な行動の網羅的実行可能性とDEの検出とを同時に達成することを試みる。