AIの返事を単調さから救う「枠」の設計：ナラテーブルにおける制約の工夫

AIと物語を進めるチャットツール「ナラテーブル」の開発過程において、大きな壁となったのが「AIの返事が単調になる」という問題でした。指示を出すだけでは制御できないAIの特性を、どのようにシステム的な「枠」で解決したのか。その具体的な工夫について解説します。

一度決まった形を繰り返すAIの特性

AIモデルには、直前までの自分の出力を手本にするという特性があります。このため、一度特定の形式で回答してしまうと、その後のやり取りもずっと同じ形式が続いてしまう現象が発生します。実際の検証では、11回の試行のうち11回すべてにおいてこの現象が確認されました。

これでは物語に変化が生まれず、会話の質を維持することが難しくなります。

• AIは直近の出力を参照して次を出力する特性がある
• 実測の結果、一度決まった形が継続する現象が頻発した

「文字数制限」という指示の限界

AIに対して「20文字以内で答えてください」といった文言による制約を課しても、期待通りには機能しませんでした。実際の検証では、そのような指示を出したにもかかわらず、平均で107文字も書き続けられるという結果が出ています。

つまり、言葉によるお願いだけではAIの出力長を正確にコントロールすることは困難であるといえます。

• 「短く書く」といった文言での指示は効きにくい
• 指示を無視して長く出力されるケースがあるため、別の手法が必要になる

解決策：6つの型と生成上限の個別設定

この問題を解決するために、AIの返し方を以下の6つの「型」に分類しました。

・普通 ・言葉が先に出る ・素っ気ない ・行動で示す ・まくし立てる ・探りを入れる

そして、これらの型を場面に合わせて選定する役割として「演出家AI」を導入しました。さらに重要なのは、各型ごとに生成トークン数（num_predict：一度に生成される情報の単位の最大数）の上限を個別に設定したことです。

これにより、短い言い捨てと長いまくし立てが実際の会話の中に適切に混ざるようになり、単調さが解消されました。ただし、「素っ気ない型」に関しては例外的な処理を行っています。この型は余裕を持って書かせてから完結した最初の1文で切る方が確実に短くなることが分かりました。実際に26文字分しか渡さない設定では途中で文章が終わってしまうためです。

• 演出家AIが場面に応じて6つの型から選択する
• 型ごとに生成トークン数の上限を個別に設定することで長さを制御する
• 「素っ気ない型」は余裕を持って書かせて一文で切る手法を採用する

会話の質と体験の向上

以前は、重み付き乱数（確率の設定）を用いて型を選んでいました。しかし、これでは「サイコロの結果で短くなった」という機械的な印象をプレイヤーに与えてしまう懸念がありました。今回の手法のように、演出家AIが判断し、システム的に上限を縛ることで、より自然な変化を生み出すことが可能になります。

また、会話の質に関する改善も行いました。以前の検証では、32発言のうち疑問で終わったのはわずか7件でした。これは話題を作る負担がすべてプレイヤー側に乗っていたことを意味します。そこで「相手を探る型」を加えることで、AI側からも話題を広げる役割を持たせ、よりスムーズな対話を実現しました。

• 重み付き乱数ではなく演出家AIによる選択で自然さを追求
• 「探りを入れる型」の追加により、プレイヤー側の話題作成負担を軽減
• 会話全体の質と多様性が向上した

よくある質問

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以上、本日の業務日報でした。済