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

インタラクティブフィクション（IF）は「コンピュータによりシミュレートされた世界に対し、プレイヤーがテキストを入力することで干渉し、その結果がテキストとして返される形式のゲーム」と定義される[1]。本稿では事前に何らかの明確なゴール条件が設定されているIFを扱うことにする。IFは実質的にその内部で状態遷移機械を持ち、プレイヤーの入力に基づいて状態が遷移することとなるが、Zork[2]に代表される古典的IFでは、十分なプレイ体験を提供するため、事前に多数のコマンドや工夫されたパーサを定義する必要があった。近年では、大規模言語モデル（LLM）を用いて、想定外の入力に対する行動を動的に生成する手法が提案されている[3,4,5,6]。しかしこの場合、生成された行動によってプレイヤーが二度とゴールに到達できないデッドエンド（DE）に陥る可能性があり、かつそれを検知することが困難である。LLMによる行動生成は状態や遷移を動的に追加するため、世界観への適合性を保ったまま到達可能性を解析することは自明ではない。我々はLLMによる行動生成を用いたIFにおけるDE検出を主眼としたシステムを提案する。提案手法では、IFに共通する抽象的な操作やオブジェクトの属性を表現するためのゲーム非依存のスキーマを定義する。そしてLLMに自然言語ベースのゲーム仕様を与えることで、ゲームを制御するためのモデルをそのスキーマに基づいて生成させる。また、到達可能性の判定はそのモデル上で動くシンボリックプランナーに委ねる。本設計により、（1）開発者はゲームの説明や目標を与えるだけでIFエンジンを構築でき、（2）LLMによる行動生成をモデル上の操作に制限することで、世界観を逸脱しない柔軟なインタラクションが可能となる。