要旨: Mafia のようなソーシャル・ディダクションゲームは、独特のAI課題を提示します。プレイヤーは不確実性のもとで推論し、不完全で意図的に誤解を招く情報を解釈し、人間らしいコミュニケーションを評価し、戦略的な排除(エリミネーション)の意思決定を行わなければなりません。決定論的なボードゲームとは異なり、Mafia での成功は完璧な情報や総当たり探索に依存するのではなく、欺瞞が存在する状況下での推論、記憶、適応力に依存します。本研究では、MindGames Arena 競技のソーシャル・ディダクション・トラック向けに開発されたAIエージェント Revac-8 の設計と評価を提示します。このエージェントは同競技で1位を獲得しました。最終的なエージェントは、単純な2段階の推論システムから発展し、記憶に基づくプレイヤープロファイリング、告発と弁護に関する社会グラフ分析、コミュニケーションのための動的なトーン選択を統合するマルチモジュール構成へと到達しました。これらの結果は、高リスクなソーシャル環境で強い性能を達成するために、構造化された記憶と適応的なコミュニケーションが重要であることを示しています。
Revac:ソーシャル推理(Social Deduction)推論エージェント
arXiv cs.AI / 2026/4/22
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要点
- Revac-8は、マフィアのようなソーシャル推理ゲーム向けに設計されたAI推論エージェントであり、完璧な探索ではなく、不確実性の中での推論と、欺瞞を含む不完全な情報の扱いに重点を置いています。
- MindGames Arenaの「Social Deduction」トラックで1位を獲得しており、実ゲームにおける強い戦略的意思決定が示されています。
- Revac-8は、単純な2段階推論から発展し、プレイヤーを記憶に基づいてプロファイリングする仕組み、告発・弁明を扱うソーシャルグラフ分析、さらに会話のトーンを状況に応じて選ぶ機能を統合したマルチモジュール構成になっています。
- 本研究は、高リスクで人間同士のやり取りが絡む環境で成果を出すには、構造化された記憶とコミュニケーションの適応力が重要であることを強調しています。
- 提案はシステム設計と評価の両面として位置づけられており、モジュール型推論と社会的モデリングが欺瞞の多い場面での結果を改善し得ることを示しています。
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