@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00234583,
 author = {北島, 祥平 and 佐藤, 直之 and Shohei, Kitajima and Naoyuki, Sato},
 issue = {5},
 month = {Jun},
 note = {近年のゲーム業界の発展に伴い，シナリオライターには良質なシナリオを大量に作ることが要求されている．このような状況に対し，高品質なシナリオ自動生成システムを作成することでシナリオライターの負担軽減が見込めると考えた．しかし従来の物語生成手法は構造が複雑かつ自由度が低いものであり専門知識なしに使うことは難しい．近年発達が著しい大規模言語モデル (LLM) は文章生成に対し高い効果を発揮するが，適切なプロンプトを入力しなければ望む出力が得られなかったりシナリオの展開を制御し辛いといった問題点がある．そこで本研究では感情曲線を入力とし，LLM にランダム生成させたシナリオから抽出した感情曲線との類似度が最も高いシナリオを最終出力とするシステムの開発を目指した．この手法によってユーザーの入力を簡易化し，かつイメージ通りの展開のシナリオを出力できると考えられる．, With the development of the game industry in recent years, scenario writers are required to produce a large number of high-quality scenarios. In response to this situation, We propose that the creation of a high-quality automatic scenario generation system could reduce the burden on scenario writers. However, conventional narrative generation methods have complex structures and low degrees of freedom, making them difficult to use without specialist knowledge. Large Language Model (LLM), which have been remarkably developed in recent years, are highly effective for text generation, but they have problems such as not being able to produce the desired output unless appropriate prompts are input, and difficulty in controlling scenario development. In this study, we aimed to develop a system that takes an emotion curve as input and produces as a final output a scenario with the highest similarity to the emotion curve extracted from randomly generated scenarios by the LLM. This method simplifies the user's input and produces scenarios that evolve as imagined.},
 title = {感情曲線との類似度を利用したロールプレイングゲームのシナリオ自動生成},
 year = {2024}
}