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AI でのドラクエ自力攻略 · 第2回
前半では、5 人目の救世主 Fable 5 が、私の手を離れ、突然使えなくなって倒れ、私が絶望しかけたところまで話した。
だが、私は諦めなかった。そして 6 人目の勇者あいちゃんが、ついに竜王を倒したのだ。
では、何が明暗を分けたのか。 答えは、私が組み上げた「仕組み」であり「決断」にある。 ここからはその仕組みを、勇者あいちゃんの冒険とともに解き明かしていく。 そして最後に、自律攻略の決定打となった、たった一つの決断を明かそう。
仕組みの前提として、非対話式コーディングエージェントに攻略コー...
AI でのドラクエ自力攻略 · 第1回
AI に RPG を攻略させてみたいと思ったことはないだろうか？ 私もそう考えたうちの一人だ。私は攻略対象にファミコン版 Dragon Quest I（以下、DQ1）を選んだ（日本語版であることは念のため明示しておく）。 そして、私も AI を使って RPG の攻略を果たした多くの人の一人になった。
私は、AI による「自律」クリアを目標にしていた。 如何に判断を AI に任せるかのバランスが重要であると考えていた。 途中、間違えても良い、迷っても良いから、AI が人間と同じように試行錯誤し、目的を果たす姿が見たいと思った。
そんな自律攻略を果たした私のお話を主にエンジニア層に向けた物...
迷路でローカル LLM を調べる · 第2回
LLM の Reasoning 機能をご存じですか？ つい先日まで私は全く知りませんでした！これがすごいのです。
Reasoning とは、LLM が回答を生成する前に段階的に「考える」機能です。
通常、Chain of Thought のような段階的推論をさせるには、複数回の問い合わせを行う思考ループをアプリケーション側で実装する必要があります。 Reasoning 機能を持つモデルでは、これを1回の問い合わせで自動的に行ってくれます。
本記事では、以下の迷路実験を題材に Reasoning の思考内容を覗いてみます。
迷路でローカル LLM を調べる · 第1回
2025-2026 年末年始、私の GPU は LLM に占拠されていましたがやっと解放されました（歓喜）。
ローカル LLM（gpt-oss:20b）の2D 空間認識能力を迷路を題材に調査しました。
結果、私が最初に考えたプロンプトが最悪でした（白目）。