World-Genからクエストラインへ：依存関係に基づくプロンプトパイプラインによる一貫したRPG生成

Abstract

大規模言語モデル（LLM）はナラティブ生成において強い可能性を示してきましたが、複雑で多層的なロールプレイングゲーム（RPG）世界でそれを用いることは、首尾一貫性、制御可能性、構造的一貫性といった問題によっていまだ制限されています。本論文では、構造化された中間表現を通じて物語上の依存関係をモデル化する、依存関係に配慮したマルチステージのプロンプトパイプラインによる手続き的RPGコンテンツ生成を探究します。この手法は生成を、段階的に次の順序へ分解します：世界構築、ノンプレイヤーキャラクターの作成、プレイヤーキャラクターの作成、キャンペーン規模でのクエスト計画、そしてクエストの拡張。各段階は、前段階からの構造化JSON出力に条件付けされます。スキーマを強制し、明示的なデータフローを定めることで、このパイプラインはナラティブの逸脱を減らし、幻覚を抑え、相互に結びついた物語要素の大規模な作成を支援します。本システムは、複数の独立した実行にまたがる人間中心の分析によって質的に評価されます。出力は、構造の完全性、内部整合性、物語の首尾一貫性、多様性、実行可能性といった基準で評価されます。その結果、パイプラインは複雑さが増しても品質が低下することなく、論理的に妥当で構造的に有効なRPGコンテンツを一貫して生成することが示されます。キャンペーン規模の高レベルな計画と、詳細なクエスト拡張を分離することは、グローバルな構造とローカルなストーリーテリングの両方を改善します。これらの知見は、構造化された中間表現を伴う依存関係に配慮したプロンプトパイプラインが、LLMベースの手続き的コンテンツ生成に対する有効な設計パターンであることを示唆しています。このアプローチは、変化する文脈状態に対して逐次的な推論を必要とする他の領域にも一般化できる可能性があります。