TypeSafe、LLM 判断統合ツール Jev を公開──Godot 潜入ゲームの敵AIで戦術選択を実装
Godot の潜入ゲームデモに Jev を組み込み、敵が見聞きした履歴から次の作戦を Choice 機能で選択させることで、通常AI単体とは異なる動的な配置変更を実現した。
リリース: 2026-09-20 · 読了 3 分記事の要約
1. 核心（What）
- Godot で作成した潜入ゲームデモ『RELAY』に Jev を組み込み、敵の戦術選択を行わせる比較検証を実施した
- 敵の観測したイベント履歴を Jev に渡し、Choice 機能で 7 種類の作戦から次行動を選定する仕組みを構築した
- Cloudflare Workers を中継サーバーとして配置することで、プレイヤー側での API キー入力を不要にした
- 通信遅延（約 0.54〜0.79 秒）の間は既存の通常AIで動作させ、返答時に作戦が異なる場合のみ配置を見直す設計とした
2. 影響（Why）
- 動的な戦術の切り替え: 固定ルールの分岐では表現しにくい「複数地点の分担警戒」などの判断を LLM に任せることで、ゲームのプレイ体験に自然な変化を持たせられる。
- 実用的な非同期設計: LLM のレイテンシを前提に通常AIを並行稼働させることで、棒立ちを防ぎながら非同期で意思決定を上書きする実用的なパターンを提示している。
3. 根拠・詳細（How）
- Choice および Noul の活用: Choice 機能で戦術候補と説明文（criteria）を渡し、Noul 機能で「物音と別地点の異常に関連がありそうか」の確率判定（閾値 0.65）を組み合わせて誤動作を抑制する。
- Cloudflare Workers による中継: ゲームクライアントと API の間に Cloudflare Workers を挟み、API キーをサーバー側に隠蔽した状態で安全にリクエストを中継するアーキテクチャを採用している。
4. 展望・課題（Next）
- 遅延を伴う用途への限定: 応答に 0.5 秒以上かかるため、反射神経を問うアクションではなく、移動中の判断や無線指示の意図解釈など「待てる場面」への適用に絞る必要がある。