投稿者 global-ai-media 
AIの性能評価において、従来の短期的なタスク解決能力だけでなく、長期間にわたる「文脈の維持」や「状態管理」の重要性が高まっています。最新の研究事例として、複雑なルールと物語性を持つTRPG「ダンジョンズ＆ドラゴンズ（D&D）」を用いた実験が注目を集めています。本記事では、このユニークな実験が示唆するLLMの実務的な課題と、日本企業が複雑な業務プロセスにAIを適用する際のポイントを解説します。
短期的な回答から、長期的な文脈維持へ
これまで大規模言語モデル（LLM）の性能評価は、主に一問一答形式の正確性や、比較的短い文章の要約・生成能力に焦点が当てられてきました。しかし、企業の現場でAIに求められる役割は、チャットボットのような単発のやり取りから、複雑な業務フローを完遂する「エージェント」としての動きへとシフトしつつあります。
今回取り上げる研究事例では、LLMに「ダンジョンズ＆ドラゴンズ（D&D）」をプレイさせるというユニークな手法が採用されました。これは単なる娯楽目的の実験ではありません。D&Dは、キャラクターの能力値、所持品、過去のストーリー展開、そして複雑なルールセットなど、常に変動する膨大な情報を記憶し、整合性を保ちながら意思決定を行う必要があります。これは、AIが「長期的な集中力」や「文脈理解」をどれだけ維持できるかを測るための、極めて高度なストレステストと言えます。
ビジネスプロセスにおける「状態管理」の課題
D&Dにおける「ヒットポイント（HP）の増減」や「アイテムの管理」といった要素は、ビジネスにおける「在庫管理」「プロジェクトの進捗ステータス」「顧客との交渉履歴」などに置き換えることができます。
現在のLLMは、コンテキストウィンドウ（一度に処理できる情報量）が拡大傾向にありますが、会話が長くなるにつれて初期の指示を忘れたり、矛盾した回答を行ったりするリスクが依然として存在します。研究者たちがD&Dを通じて検証しようとしているのは、まさにこの点です。AIが数ターン前の出来事を正しく記憶し、現在の状況に反映できるかという能力は、日本のビジネス現場における「稟議プロセスの整合性チェック」や「長期間にわたる法務案件の経緯分析」において不可欠な要素です。
日本企業におけるAI活用の壁：ハイコンテキスト文化とハルシネーション
日本企業、特に伝統的な組織においては、明文化されていないルールや、過去の経緯（文脈）を重んじるハイコンテキストなコミュニケーションが求められます。AIを業務に組み込む際、単にマニュアルを読み込ませるだけでは不十分なケースが多いのはこのためです。
D&Dの実験が示唆するように、AIが長期的なセッションの中で「ルール」や「過去の事実」を見失う（ハルシネーションを起こす）現象は、実務では致命的なミスにつながりかねません。例えば、金融機関におけるコンプライアンスチェックや、製造業における設計変更の履歴管理などでAIが文脈を取り違えれば、大きなリスクとなります。したがって、モデルのスペック上の「トークン数」だけを過信せず、自社の特定業務において「どれくらいの期間、正確に文脈を維持できるか」を検証することが重要です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のD&Dを用いた研究事例から、日本企業の意思決定者やエンジニアは以下の知見を得るべきです。
1. ベンチマークの自社最適化
一般的なリーダーボードのスコアだけでなく、自社の業務フロー（例：3ヶ月にわたるプロジェクトのメール履歴処理など）を模した独自のテストセットを作成し、AIが最後まで整合性を保てるか検証してください。
2. 状態管理の外部化（RAGとDBの活用）
LLMの「記憶力」だけに依存するのはリスクがあります。D&Dで言うところのキャラクターシートのように、確定した重要情報（顧客データ、契約条件など）は外部データベースで管理し、RAG（検索拡張生成）などの技術を用いて都度参照させるアーキテクチャが、日本の厳格な業務品質には適しています。
3. 人間によるチェックポイントの設計
AIエージェントに長時間のタスクを任せる場合でも、要所要所で人間が介入し、AIが「文脈を見失っていないか」を確認するフロー（Human-in-the-loop）を設計することが、ガバナンスの観点から推奨されます。