| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2026-08-04 15:05
人狼知能におけるプロトコルと自然言語の戦術伝達に関する比較分析 ○三上達矢・大和淳司(工学院大) CNR2026-3 |
| 抄録 |
(和) |
本研究は人狼知能を題材とし,エージェント間の通信が記号的プロトコルから自然言語へと変化した際,従来の戦術や意図が正しく伝達されるかを比較分析する.文の意味が明確なプロトコル通信とは異なり,自然言語には表現の揺らぎや文の曖昧さが伴う.そこで実際の対戦ログから役職推定と投票誘導の発話行動を抽出し,それぞれの的中率,成功率,および勝率を検証した.分析の結果,役職推定的中率が高いが他者を動かせないエージェントや,推理を誤りながらも高い投票誘導成功率で村を先導するエージェントなど,言語表現の修辞に依存した意思決定の変容が確認された.これらにより,自然言語化が戦術伝達に与える影響が示唆された. |
| (英) |
This study focuses on Werewolf AI and conducts a comparative analysis to determine whether conventional tactics and intentions are accurately conveyed when communication between agents shifts from a symbolic protocol to natural language.
Unlike protocol communication, where the meaning of sentences is clear, natural language involves variations in expression and sentence ambiguity. Therefore, we extracted utterances related to role estimation and vote manipulation from actual game logs and examined their respective accuracy rates, success rates, and win rates. The analysis revealed changes in decision-making that depended on rhetorical language, such as agents with high role estimation accuracy who were unable to influence others,
and agents who led the village with a high vote manipulation success rate despite making incorrect inferences. These findings suggest the influence that natural language expression has on the communication of tactics. |
| キーワード |
(和) |
人狼知能 / 大規模言語モデル(LLM) / 自然言語処理 / / / / / |
| (英) |
Werewolf AI / Large Language Models (LLM) / Natural Language Processing / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 126, no. 139, CNR2026-3, pp. 12-17, 2026年8月. |
| 資料番号 |
CNR2026-3 |
| 発行日 |
2026-07-28 (CNR) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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CNR2026-3 |