生成されたレベルの有効性を高めるためには、ゲームプレイボットの精度を向上させることが不可欠です。まず、**強化学習（RL）**を用いたボットの訓練が考えられます。RLエージェントは、実際のプレイヤーの行動を模倣し、さまざまな戦略を学習することで、よりリアルなプレイスタイルを再現できます。これにより、生成されたレベルのプレイアビリティをより正確に評価できるようになります。
次に、多様なプレイスタイルを持つボットの導入も効果的です。異なる戦略やプレイスタイルを持つ複数のボットを使用することで、生成されたレベルに対する評価が多角的になり、より信頼性の高い結果が得られます。また、ボットの行動をデータ駆動型で最適化することで、特定のレベルに対する成功率を向上させることができます。これには、ボットがどのようにレベルをクリアするかを分析し、そのデータを基にボットの行動を調整することが含まれます。