AIでRPGのセリフを革新する

ロールプレイングゲーム（RPG）は、プレイヤーがキャラクターを作成して他の人と交流することで、ワクワクする世界に飛び込むことができるよ。話すことは、プレイヤーがゲームとつながる主な方法の一つだね。このコミュニケーションはガイドやキャラクターのチャット、ストーリーなど、いろんな形で現れる。ほとんどのゲームは、主要なストーリーを作り、キャラクターの個性を築くために書かれたスクリプトを使ってる。でも、キャラクター同士のカジュアルな会話がゲーム体験をもっと良くすることもあるんだ。大規模言語モデル（LLM）の登場で、知識グラフからの情報を加えて、ゲーム内の会話を生成する新しい方法を提案するよ。

#RPGにおける対話の役割

RPGでは、プレイヤーが自分のストーリー、決定、交流を持つキャラクターを作るんだ。この交流によって、ゲームの進行が変わることもある。一般的なRPGの例として『ダンジョン&ドラゴンズ』（DND）があるけど、ゲームガイドが状況やキャラクターを説明するんだ。このガイドのストーリーテリングや即興力が重要で、AIがうまく機能するのが難しくなるんだよ。

もう一つの大きな問題は、重要な瞬間にキャラクターが話さないこと。現実では自然に会話が流れるけど、RPGではキャラクターが急に黙ってしまうことがあって、それがプレイヤーの体験を台無しにしちゃうんだ。

この問題は、強いキャラクターの個性があるゲームで特に目立つよ。『ファイナルファンタジーVII リメイク』では、主人公クラウド・ストライフは深くて複雑な個性を持っていて、自分の苦悩についてよく考えてる。一方、『ポケモン』の主人公アッシュ・ケッチャム（またはレッド）は、決意と熱意で知られてる。キャラクターが黙ってしまうと、その描写が壊れてしまい、プレイヤーの物語への没入感が失われちゃう。これを解決するには、キャラクターの特性に基づいて活き活きとした会話を維持できる高度なAIが必要なんだ。

#AIを使った対話生成

AIやLLMの成長に伴い、RPGは素晴らしいテストグラウンドになった。これらのゲームは、ゲームのコンテキストに特化した言語の使い方や意思決定を含む複雑な現実の状況を模倣できるんだ。この新しいアプローチにより、開発者は詳細で魅力的な会話を作りやすくなるよ。

#ダイナミックな対話の作成方法

知識グラフとLLMをつなげて、意味のある対話を作るよ。まず、ファイナルファンタジーとポケモンのウィキからキャラクターに関する情報を集める。そのデータから知識グラフを構築し、キャラクターの情報、能力、関係を整理する。これらの知識を使って、キャラクターごとの対話を発展させるんだ。

例えば、ファイナルファンタジーVIIでは、キャラクターやボスの重要なデータを見て、バトルのようなさまざまな状況のためにより良い対話を生成する助けにしてる。同じプロセスがポケモンにも適用され、元のゲームではあまり話さないレッドのためにもインタラクションを作ってるよ。

#対話の隙間を埋める

ファイナルファンタジーVIIリメイクでは、バトル中に繰り返しのチャットがよくあって、ボスが倒れそうな時にキャラクターが何も言わなかったりするんだ。私たちは、戦闘中にキャラクターの新しい対話を追加して、体験を向上させることを目指してるよ。ポケモンでは、レッドがコミュニケーションをしないから、熱血だったり心優しかったりするような異なる特性に基づいて対話を作ることができるんだ。

GPT-4を使って、キャラクターのスタイルや背景に合った対話を生成するよ。まず、オンラインの情報源から関連データを集める。そして、そのデータから知識トリプルを作成し、最後に収集した知識と特定の状況を使ってGPT-4に合った対話を提示するんだ。

#知識グラフの活用

知識グラフを構築するために、まず両方のゲームのウィキから情報を集める。キャラクターの特性、能力、ゲーム内での行動の文脈を理解するんだ。これらの詳細は、キャラクターの関係や属性を保存するトリプルに変換され、ゲームプレイにおけるインタラクションを強化するよ。

たとえば、ポケモンのサブリナのようなキャラクターを説明する場合、性別や使用するポケモンなどの属性を説明する構造化情報を作成する。こうやってデータを構造化することで、AIが関連する対話を生成しやすくするんだ。

#対話生成のためのプロンプト

ファイナルファンタジーのようなゲームは詳細なストーリーとカットシーンがあるけど、ゲーム内のバトルは繰り返しの対話で退屈になりがちだよ。雰囲気を維持するために、GPT-4に知識トリプルを提供して、特定のシナリオに反応する対話を生成するように頼むんだ。各プロンプトには指示、キャラクターの詳細、ボスの詳細、バトルの文脈が含まれてるよ。

たとえば、クラウドがボスと戦っている場合、状況に基づいてAIにどう応答するかを指示して、対話が彼のキャラクター特性やバトルシナリオに合うようにするんだ。

#レッドの対話生成

ポケモンでは、レッドは口頭で交流しないから、彼に返答を与えるシステムを作ったよ。成熟したトレーナーや自信に満ちたトレーナーなど、彼に5つの異なる個性を割り当てた。これによって、ゲームのさまざまなシナリオに対して多様な対話を生成できるんだ。

これらの対話がレッドのキャラクターにどれだけ合っているかを評価するために、テスターに特定のタスクを与えた。彼らはレッドのペルソナ、文脈、そして彼の返答を読み、そのマッチ度や会話での自然さを評価したよ。

#予備的結果

私たちの調査結果は、GPT-4がキャラクターに忠実な対話を生成できることを示している。ただし、よりポジティブな応答に偏る傾向があり、時にはキャラクターの確立された特性に合わないこともある。例えば、GPT-4はしばしばクラウドを過度にポジティブに描写していて、彼のもっと真剣な性格とは合わないかもしれないんだ。

#レッドの応答生成

GPT-4がレッドの対話をどれだけうまく生成できるかも調べたんだけど、さまざまな個性をテストした。結果は、割り当てられた個性によって大きな違いが出ていて、GPT-4がその特性を反映した対話を生成できることを示しているよ。データは、レッドの返答が、たとえばおしゃべりだったり臆病だったりするような、明確でシンプルな個性の時に強くなることを示してる。

#今後の課題

これからは、GPT-4がゲームキャラクターとしてどれだけうまく振る舞えるか、そして予想外だけど適切な応答を提供できるかを見ていきたい。これらの研究を他のビデオゲームシリーズにも広げて、AIがどれだけ適応し改善し続けるかを人間の評価を通じて実施したいと思ってる。

GPT-4を洗練させて、応答が確立されたキャラクターの特性により合うようにトレーニングしたいんだ。今後のテストでは、参加者からのフィードバックを集めて、GPT-4がどれだけ知識と文脈を対話に活かしているかを理解する予定だよ。

#結論

要するに、この研究は、特にRPGにおいて、対話を向上させるためのGPT-4の可能性を示している。知識グラフとAIを統合することで、プレイヤーの体験を向上させるより魅力的な対話を作ることを目指しているよ。これらの方法を引き続き洗練していく中で、AI生成の対話をより没入感のある、キャラクターに忠実なものにして、プレイヤーが気に入るゲームでのリッチなインタラクションを楽しめるように努力していくつもりだ。