TypeSafeのJevはLLMRPGの福音になるかもしれない予想
GPT-6ことAstraのゲーム作成能力がすごいぞって色めき立つ驚き屋に感化されて とうとうゲーム作りに手を出した俺です
SillyTavernだ Saga & Seeker(サーガ&シーカー)だ WorldLinesだ ライザチャットだ Animates Yukiだとかを遊んで 「AIとコミュニケーションするゲームの内部ってどうなってんだろ」と考えているうちに作りたくなった
俺だけのための LLMをコアにしたTRPGフレームワーク
作り始めると 必要なのは「もっと上手に物語を書いてくれるAI」だけじゃなかった
「この行動では何を判定する?」 「PLは何を成功させたい?」 「その『あれ』は何を指す?」 「昔のどの約束が今回の裁定に必要?」 *「この自然言語を戦闘ルールのどこにつなぐ?」
こういう小さな判断が大量にある
そこへTypeSafe AIの判断モデルJevが出てきた これ LLMRPGに使えるんじゃないか?と思って待ち行列に並んだ
この記事は実装レビューではない TypeSafeの公開資料と いま試作しているLLMRPGでの悩みを重ねた予想 こうだったら嬉しいのにな という話である
自由入力をゲームの仕組みへどうつなぐか
目指しているのはTRPGやPBWに近いゲームだ PLは「攻撃」「説得」「調査」ボタンを選ぶのではなく 自分の言葉で好きに行動宣言する
「女将との約束を持ち出して 番頭に倉を開けてもらう」
「机を蹴り倒して盾にしながら奥の弓兵へ突っ込む」
「前の町で聞いた噂を この商人にぶつけて反応を見る」
ゲーム側は それまでの出来事 現在状態 ルールを踏まえて反応する 厄介なのは文章生成だけでは終わらないこと PLの一文をゲーム内部の意味へ接続する処理が必要になる
情報を残すだけでは足りない
アイテムやスキルだけでなく 人から聞いた話 コネクション 依頼 約束 手がかりなども「情報オブジェクト」として扱う
これはサーガ&シーカーを遊んでいて いいアイデアだと思ったところから発展させた
昔もらった手紙を見せて説得する(アイテムの情報オブジェクト)
前の町の噂を別の人物との話題にする(噂話の情報オブジェクト)
果たした約束を根拠に協力を求める(約束ないしコネクションの情報オブジェクト)
専用選択肢がなくても そんな遊びを成立させたい
しかし情報を保存することと 必要な場面で思い出すことは別問題
全部の履歴を毎回LLMへ渡せば一応解決する 遊ぶほどコンテキストが増大しレスポンスも悪化する副作用が大きい WorldLinesを遊んだ時にも 世界とキャラに厚みを持たせるほど処理が重くなった
そこで参考にしたのがSillyTavernのWorld Info/Lorebook的な発想 現在必要な情報だけをコンテキストへ挿入する
「必要」をどう判断するか
欲しいのは「似た情報」より「裁定を変える情報」
たとえばPLが「約束どおり 向こう岸まで頼む」と言ったとする
以前 船頭は「灯台が直ったら対岸まで渡す」と約束した しかし灯台は修理されたものの まだ安定して点灯していない
必要なのは「船」「対岸」に似た文章ではない 船頭との約束 その条件 灯台の現在状態 この三つが揃って初めて裁定できる
必要コンテキストは 話題が似ている情報より 読み落とすと今回の裁定を間違える情報を拾う検索
Jevは「書く」より「選ぶ」モデル
TypeSafeはJevを「System One Model」と呼び 自由文生成ではなく 状態と質問からソフトウェアが使える型付きの判断を返すモデルとしている 1
基本プリミティブにはChoice Score Noulがある 2
種類 役割 LLMRPGで試したい例
Choice 候補から選ぶ 「あれ」の参照先 適用する技能やルール
Score 尺度で評価する 情報オブジェクトが今回の裁定にどれだけ重要か
Noul 問いを確率的に評価する 判定が必要か NPCが反応する必要があるか
右端は公式のゲーム機能ではなく構想
情報検索なら 通常検索で候補を集め その候補をJevで「今回の裁定に必要か」と再評価する TypeSafe自身も検索結果のre-ranking例を公開している 3
もちろん最初の検索に入らなかった情報はJevにも救えない
検索 →関連情報をたどる → Jevで再評価 → 必要な全文を投入
という動作を想像中
明示指定された対象やPLがピン留めした情報は確実に渡す Jevを記憶装置にするのではなく 何を思い出すべきか判断する部品にする
でも検索だけなら「福音」は言いすぎだ
もっと期待しているのは 判定そのものへ入る前の意味処理だ
TRPGではGMがPLの宣言を聞いて まず「今回は何を判定するのか」を決める
ルールブックに「運動」「隠密」「知覚」があっても PLは技能名で喋ってくれない
「崩れかけた塀を登って 見張りに見つかる前に中へ入る」
この一文には「塀を登れるか」と「見つからないか」がある しかしGMなら常に二回判定させるわけでもない 低い塀なら登るのは自動成功で隠密だけかもしれない 雨で滑り PCが負傷していれば登攀も判定対象になるかもしれない
欲しいのは「この文章は運動カテゴリ」という分類じゃない
この行動のどこに ゲームとして判定を求めたい不確実性があるか
人間なら「判定ボーナスいくつ」とか「判定ペナルティいくつ」とかだいたいで決められるがマシンには難しい
現在状況 PLの宣言 ルールブックの判定候補を渡して 「判定不要」「運動」「隠密」「両方」「既存ルールでは扱えない」をJevに評価させる
ダイス計算はコードでいい Jevは 自然言語の行動宣言とルールブックをつなぐ
判定目標――「何をするか」と「何を成功させたいか」は違う
さらに難しいのが判定目標
「衛兵が路地へ入ったところで 積んである樽を崩して道を塞ぐ」
行動は「樽を崩す」だが 狙いは「追跡を妨害する」
樽を倒せても衛兵が飛び越えれば 動作には成功したが目標には失敗している 逆に樽が思った方向へ倒れなくても 大音響で衛兵が足を止めれば目的は達成する
自然言語の行動宣言には 行動:何をするかと判定目標:それで何を起こしたいかが混ざる
この切り分けができれば 成功・部分成功・失敗を「ダイスの数字」だけでなくPLの狙いへ返しやすくなる こういう狭い意味判断もJevを試してみたい
戦闘のようにルールが決まっている場所でも使える
戦闘ルール自体をJevに考えさせる必要はない
「1ターンに移動+主行動」「武器には射程」「遮蔽物は命中補正」「状態異常でリアクション不可」「ダメージは武器と成功度から計算」と決まっているなら そこはコードで処理する
でもPLは
「柱の陰に滑り込んで こっちを見ている奴じゃなく奥の弓兵を撃つ」
と喋る
内部では「移動先=柱の陰」「攻撃対象=奥の弓兵」「使用武器=装備中」「移動後は遮蔽あり」「移動+攻撃を消費」といったルール処理へ接続する必要がある
Jevに命中率を決めてもらうのではない*1 「柱の陰」がどこか 「奥の弓兵」が誰か この宣言が移動と攻撃を含むか
自然言語と確定済みの戦闘ルールの間をつなぐ
接続後はコードが処理する
ルールにない行動だけGM役LLMへ戻す
「倒れている机を蹴り飛ばして 盾にしながら突っ込む」
「机」「移動」「遮蔽」は存在しても 「机を移動式遮蔽物にする」という専用アクションはない
ここで「該当アクションなし」と弾いたら 自然言語TRPGではなくコマンド入力ゲームになってLLMの意義を失う
だからこう
PLの自由な行動宣言
↓
Jev
・何を指す?
・何を達成したい?
・どの既存ルールが関係する?
↓
既存ルールで処理可能?
↙ ↘
YES NO
↓ ↓
コードで確定 GM役LLMが裁定
↓ ↓
└──→ 世界状態を更新 ←──┘
↓
LLMが結果を描写
GM役LLMが「机を即席遮蔽物として扱う」と裁定したなら その状態を世界へ残す その後の射撃処理はまた通常ルールへ戻せる
決まっていることまでLLMに考え直させない 決まっていないことだけLLMに考えさせる
この境界をJevが高速に見つけられるならありがたい
NPCをいつ「考えさせるか」にも使えそう
WorldLinesのように NPCがそれぞれ目的や記憶を持って自律的に動く世界も作りたい
でも全NPCに毎ターンLLMで思考させるのは重い
先に「今の出来事はこの人物の目的に関係するか」「約束を実行する条件が満たされたか」「今この人物を起動する必要があるか」だけを見る
必要なNPCだけ本格的な思考や台詞生成へ進める
欲しいのは全員が毎回口を挟む世界ではない 動く理由がある人物が 動くべき時に動く世界
速さと安さはプレイ感の条件
TypeSafeはJevを低レイテンシ・低コストな判断モデルとして公開している 公式サイトでは入力10億トークンあたり42ドルを掲げている 4
一手の裏で情報選択 参照解決 判定目標抽出 ルール選択 NPC起動判定を増やしても PLが何十秒も待たされないこと
普通のLLMでも全部できるが小さな判断のたびに生成LLMを直列で呼べば その待ち時間がそのままUXの劣化につながる
目指すところはコンテキストを何文字以下にすることでも 呼び出し回数を最小にすることじゃない
必要な情報と判断を落とさず 気持ちよく次の一手へ移れること
型が正しいことと判断が正しいことは別
入力した自然言語プロンプトを正しく判断できるのかはだいぶモデル依存
Choiceが候補外の文字列を勝手に作らないとしても 候補の正しい選択を保証しない 青い鍵を選ぶべき場面で赤い鍵を選べば 型は正しくてもゲームとしては間違いだ
特に試したいのは日本語の省略 指示語 否定 未来条件 架空固有名詞
「渡す」と「渡さないつもりだ」を混同しないか 「彼が戻ってきたら渡す」を今すぐ渡す行動にしないか 「あいつ」が誰なのかを無理に決めつけないか
確信が弱ければ追加情報を探す それでも駄目ならGM役LLMへ戻す 本当に取り返しのつかない分岐だけPLへ確認する
Jevのconfidenceも万能な正答率として扱うのではなく 処理経路を変える材料として使う必要がある 5
最初はモックで十分
いきなり長時間プレイテストする必要はない
会話履歴 世界状態 PL入力 期待する判定をセットにしたモックを大量に用意する
- 言い換えられた約束を拾えるか
- 古い状態より更新後の状態を優先できるか
- 行動と判定目標を分けられるか
- 一文に複数の行動がある時に拾えるか
- 戦闘ルールへ正しく接続できるか
- ルール外の行動を無理に既存アクションへ押し込まないか
- NPCを必要な時だけ起動できるか
通常検索だけの場合 普通のLLMで判断する場合 Jevを挟む場合で 読み落としとレスポンスタイムを比べればいい
普通の検索改善だけで十分ならJevを入れる必要はない
評価はモデルの新しさではなく PLの言葉が前よりゲームへ伝わるか
福音になるなら「創作力」ではなく「接続」の部分
Jevが面白いと思った理由は ゲームマスターを置き換えられそうだからというわけじゃない
数値計算はコードにやらせる 世界状態もコードで保持する 文章を書く必要がない判断は小さな判断モデルへ渡す そして 本当に解釈や創作が必要なところへLLMを使う
PLが話したことを受け取り 関係する過去を思い出し 判定目標を読み 使うべきルールへつなぎ 必要ならGMに裁定させ その結果を物語として返す
この途中には 文章を書かなくていい仕事が山ほどある
物語を書くAIを置き換えるのではなく 物語の中で交わした言葉をゲームの仕組みへつなぐ
TypeSafeのJevがLLMRPGの福音になるとしたら そこだと思っている
日本語でどこまで使えるのかも 実際のゲームで普通のLLMより速くて正確なのかも分からない
参考資料
2026年9月18日に確認 性能・料金はTypeSafeの公表値であり この記事での実測ではない
System One ModelとJevの位置づけ early access 構造化された判断について
Choice・Score・Noulなどの質問形式について
検索候補を後段で評価し直す例
2026年9月18日確認時点で「\$42 per billion input tokens」と掲載
確率分布とconfidenceの扱いについて
- TypeSafe AI, Introducing System One Models and Jev, 2026年9月14日↩
- TypeSafe AI Docs, Primitives (Questions)↩
- TypeSafe AI Docs, Re-ranking↩
- TypeSafe AI, 公式サイト↩
- TypeSafe AI Docs, Confidence↩
*1:出来そうではあるが
