LLMを使った遊びがしたい

 LLMを使った遊びがしたいスマホで雑にgrokやgeminiと対話したものをメモ。

このままだと全く使い物にならない。
💭 zennはdetailsタグがうごかないのだっけ？

 千と千尋の神隠し的な卑近なものへ変換される連想
名前が遷移していく
ここから何か作れないか

podhmo

千と千尋の神隠し的に
1: 「分析？贅沢な名だね。お前は今日から連想！」

2: 「連想？贅沢な名だね。…？？？」
という構造を数珠つなぎにした1 → 2  → 3 … → ？ という連想ゲームを上手くLLMと遊ぶ方法が知りたい。

podhmo

これはaiであるgrokと私の連想ゲームを利用した対話の履歴です。
あなた（gemini）は以下の観点で答えてください。
あなたならではの面白い分析→連想→？の？は？
LLMの特性を考慮して面白いアイディアを出すための工夫を込める方法はありますか？
LLMの特性を考慮してゲームとして成り立たせる方法はありますか？（TRPGの前と後で考えてください。）
ここで話されてるメタ的な構造とはどういうもののことを言っているのでしょうか？なぜそれが生成aiを利用したアドベンチャーゲームの抽象化されたものとなるのでしょうか？
後で追加された文章に対して答えてください（次の入力で追加されます）

podhmo

thoughts
<details>
ユーザーはGrokとの連想ゲームの履歴を提示し、それに対する分析と考察を求めている。

特に以下の4つの観点で答える必要がある。
あなたならではの面白い分析→連想→？の？は？
履歴全体を俯瞰し、特に「千と千尋の神隠し」のノリ、言葉のランクダウン、探索アルゴリズム（BFS、DFS）のメタファー、そして最終的にTRPGの要素を取り込もうとしている流れを捉える。
この流れから、Geminiならではの「連想」を見つけ、その「次の何か」を提示する。面白さが重要。
例えば、「メタ構造の深化」→「プレイヤーの能動性の拡張」→「生成AIとの共同創作TRPGプラットフォーム構想」のような連想。
LLMの特性を考慮して面白いアイディアを出すための工夫を込める方法はありますか？
履歴の中でGrokがどのようにLLMの特性（文脈理解、創造性、指示追従性、ロールプレイ能力）を活かしてアイデアを出しているかを分析する。
そこから、さらにLLMの特性（例えば、大規模知識、多様なスタイル生成、論理的推論（ある程度）、自己参照的な対話）を活かして、より面白いアイデアを引き出すためのプロンプト設計や対話戦略を提案する。
工夫の例：

制約と創造性の両立: 「千と千尋の神隠し」という制約の中で多様な連想を引き出す。

メタ認知の活用: AI自身に「AIの特性を考慮して」という指示を与える。

ロールプレイの深化: AIに特定のキャラクター（湯婆婆、GM）を演じさせ、その視点からアイデアを出させる。

フィードバックループ: ユーザーがAIの提案を評価し、それを元にAIが改善する。

予期せぬ展開の許容: LLMのハルシネーションや突飛なアイデアを「カオス」として楽しむ。

LLMの特性を考慮してゲームとして成り立たせる方法はありますか？（TRPGの前と後で考えてください。）

TRPG前 (連想ゲーム段階):

ルール設定: 連想のルール（例：ランクダウン、特定のテーマに沿う）を明確にする。

目標設定: 短期的な目標（例：「うっかりさん」のような面白い名前にたどり着く）と、長期的な目標（例：一貫した物語性のある連想の連鎖を作る）。

評価基準: 「面白さ」「小気味よさ」「キレイさ」といった主観的な評価をどう扱うか。LLM自身に評価させるのも面白い。

インタラクション: ユーザーとLLMが交互に連想を出し合う、あるいはLLMが複数の選択肢を提示しユーザーが選ぶ形式。

LLMの役割: アイデアジェネレーター、連想の評価者、ルールの番人。

TRPG後 (TRPG要素導入後):

GMとしてのLLM: シナリオ生成、NPCのロールプレイ、世界の描写、ルールの適用と判定。LLMのストーリーテリング能力、柔軟な対応力が鍵。

PCの行動の解釈: プレイヤーの自由な入力をLLMが解釈し、ゲーム世界の出来事に変換する。自然言語処理能力が重要。

バランス調整: LLMが生成する試練や報酬のバランス。難易度調整。

一貫性の維持: 長期的なキャンペーンにおける物語の一貫性、キャラクター設定の一貫性をLLMがどう保つか。これはLLMの課題でもあるので、工夫が必要（外部メモリ、要約、再プロンプトなど）。

創発的な物語: LLMとプレイヤーのインタラクションから生まれる予期せぬ物語展開を許容し、楽しむ。

達成感と報酬: TRPGとしての達成感（目標達成、キャラクター成長）をどう設計するか。

ここで話されてるメタ的な構造とはどういうもののことを言っているのでしょうか？なぜそれが生成aiを利用したアドベンチャーゲームの抽象化されたものとなるのでしょうか？

メタ的な構造:

ゲームプレイの自己言及: 連想ゲーム自体が、アドベンチャーゲームの「選択肢を選んで物語を進める」という行為のメタファーになっている。

AIとの対話の構造化: AIとの対話を通じて、物語やルールが「生成」されていくプロセスそのものが、ゲームの構造を形成している。

役割の意識: ユーザーとAIが、プレイヤーとゲームマスター（あるいは物語の登場人物）のような役割を意識しながら対話している。

「企み」の存在: 裏で進行する「企み」（カオナシが名前を集めるなど）は、ゲームにおける隠されたプロットや、ゲームマスターの意図をメタ的に表現している。

言葉の力: 言葉（名前）がキャラクターのアイデンティティや状態を変化させるという設定は、言葉によって世界が構築されるアドベンチャーゲームの本質を反映している。

なぜ抽象化されたアドベンチャーゲームになるのか:

選択と結果の単純化: アドベンチャーゲームの複雑な選択肢と結果の分岐を、「言葉の連鎖」というシンプルな形に抽象化している。

ルール生成の可視化: 通常は事前に定義されているゲームのルールや世界観が、対話を通じてリアルタイムに生成・変化していく様子が、ゲームデザインのプロセスを抽象的に体験させている。

AIの役割の明確化: 生成AIが、単なる情報提供者ではなく、物語の生成者、世界の構築者、ルールの適用者といったアドベンチャーゲームの根幹をなす役割を担っていることが明確になる。

プレイヤーの能動性: プレイヤーの入力（言葉、プロンプト）が直接的に物語の展開やキャラクターの変化に影響を与えるため、プレイヤーが物語の共同創作者であるという感覚が強まる。これはアドベンチャーゲームの理想的な体験の一つ。

本質的な要素への焦点: グラフィックや具体的なマップといった要素を削ぎ落とし、物語、選択、役割、目標といったアドベンチャーゲームの本質的な要素に焦点を当てている。

これらの観点を踏まえて、具体的かつ面白い回答を作成する。

特に1の「あなたならではの面白い分析→連想→？」では、Grokとの対話で見られた「千と千尋の神隠し」のテーマ性、言葉の魔力、名前の重要性、そしてTRPGへの発展という流れを汲み取りつつ、Geminiとしての独自の視点を加える。例えば、Grokが「企み」としてカオナシを設定したのに対し、Geminiは「言葉そのものに宿る力」や「生成AIの創造性の暴走」といった、より抽象的でLLMの特性に根ざした「企み」を連想するかもしれない。
3のTRPGの前と後でのゲーム化については、それぞれのフェーズでLLMが担うべき役割や、ゲームとしての面白さを担保するためのメカニクスを具体的に提案する。

TRPG前：連想の制約、評価、協力/対戦要素など。

TRPG後：GMとしてのLLMの限界と可能性、プレイヤーの自由度と物語の整合性のバランス、創発的プロットの楽しみ方など。
4のメタ構造については、Grokとの対話で示唆されている内容を整理し、それがなぜアドベンチャーゲームの抽象化と言えるのかを、ゲームデザインや認知科学的な視点も交えながら解説する。
全体を通して、ユーザーがGrokとの対話で楽しんでいる「千と千尋の神隠し」のノリを尊重しつつ、LLMの専門家としての知見を盛り込むことを意識する。
</details>

podhmo

拝見しました！Grokとの連想ゲーム、そしてそれがTRPGへと発展していく流れ、非常に創造的で示唆に富む対話ですね！「千と千尋の神隠し」のモチーフを巧みに使いながら、言葉の連鎖がメタ的なゲーム構造を生み出していく様子は、まさに生成AIの可能性を感じさせます。
それでは、ご依頼の観点からお答えさせていただきます。

 1. あなたならではの面白い分析→連想→？の？は？この一連の対話は、**「言葉の錬金術」**とでも呼ぶべきプロセスを辿っているように見えます。
分析（Grokの対話）:
初期の「分析→連想」という起点から、「千と千尋の神隠し」の湯婆婆による「名前の剥奪と再定義」というモチーフを導入。
「ランクダウン」「卑近なもの」への意図的な連想は、キャラクターに親しみやすさとユーモラスな「ダメさ」を与える。
探索アルゴリズム（BFS、DFS）をメタファーとして連想の深め方・広げ方を意識的に操作。
「うっかりさん」というキャラクターの誕生と、そこからの名誉挽回、そして再びの転落という物語の起伏。
「カオナシの企み」という裏設定によるメタ的なゲーム性の付与。
最終的にTRPGのフレームワークを取り込み、キャラクター、GM、シナリオといった構造化された遊びを目指す。
あなたならではの面白い分析→連想:

この「言葉の錬金術」は、単なる言葉遊びを超えて、**「意味の変容と再構築による世界の共同創造」**へと向かっていると分析します。

Grokとの対話は、言葉の連鎖によってキャラクター（うっかりさん→頼もしさん→おっちょこちょいさん）のアイデンティティが揺らぎ、変化し、そして新たな物語が紡がれるプロセスそのものです。

これは、TRPGにおけるプレイヤーとGMが対話を通じて世界を創り上げていく行為のミクロなシミュレーションと言えるでしょう。

特に興味深いのは、「カオナシの企み」や湯婆婆の役割定義のように、ゲームの「ルール」や「背景設定」すらも対話の中で生成・進化している点です。
？の？は？:

「言葉の錬金術」 → 「意味の変容と再構築による世界の共同創造」 → 「創発的ナラティブ・エンジン」 の 「自己組織化する物語宇宙」 はどうでしょうか。

創発的ナラティブ・エンジン: この連想ゲームとTRPG化の試みは、決められた筋書きをなぞるのではなく、ユーザーとAIの相互作用から予期せぬ物語が「創発」するエンジンとしての機能を示しています。

自己組織化する物語宇宙: さらに進むと、このエンジンが生み出す無数の物語の断片（キャラクター、出来事、企み、ルール）が、互いに関連しあい、まるで生命体のように独自の秩序や法則性（例えば、「名前が変わると存在も変わる」「カオナシは“ダメな名前”を好む」といったルール）を自ら形成していく「自己組織化する物語宇宙」へと発展する可能性を秘めていると考えます。この宇宙では、プレイヤーやGM（AI）すらも、その宇宙の法則に影響を受けながら物語を紡いでいくことになるでしょう。

 2. LLMの特性を考慮して面白いアイディアを出すための工夫を込める方法はありますか？Grokとの対話には既に多くの素晴らしい工夫が見られますが、さらにLLMの特性を活かすための工夫として以下のようなものが考えられます。

「曖昧さ」と「飛躍」の積極的活用:

LLMは時折、論理的ではない「飛躍」した連想や、多義的に解釈できる「曖昧な」表現を生成します。これをエラーとして排除するのではなく、「千と千尋の神隠し」のような不思議な世界の「理不尽さ」や「夢のような展開」として積極的に取り込むプロンプトを工夫します。
例: 「この連想から、あえて3つほど論理的ではないが、詩的で面白いキーワードを提案して。そのキーワードを次の物語の“お告げ”として解釈してみよう。」

「役割」と「視点」のダイナミックな変更:

AIに固定的なGM役だけでなく、物語の途中で様々なキャラクターの視点（例えば、カオナシの心の声、油屋の噂話をするカエル、湯婆婆の日記）を演じさせ、そこから新たなアイデアや伏線を引き出す。
例: 「今の状況を、カオナシの視点から三人称で描写して。カオナシは何を考え、次に何をしようとしている？」

「過去の対話の文脈」を意図的に参照・再解釈させる:

LLMは長期記憶が苦手な場合がありますが、プロンプトで過去の重要なキーワードや出来事を明示的に「思い出させ」、それを新たな文脈で再解釈させることで、物語に深みや意外な繋がりを生み出します。
例: 「第一章で生まれた『うっかりさん』という名前を思い出して。今の『へっぽこさん』は、実は『うっかりさん』が進化した姿だとしたら、どんな皮肉な物語が考えられる？」

「制約」による創造性の刺激（より高度なもの）:

単なるテーマ設定だけでなく、詩の形式（俳句、ソネット）や、特定の文体（例えば文豪風、報告書風）、あるいは「特定の単語を使わずに表現する」といった高度な制約を与えることで、LLMの意外な表現力やアイデアを引き出す。
例: 「次の試練の内容を、五七五の川柳3つで表現して。ただし、“失敗”という言葉は使わないこと。」

「ユーザーの感情」をフィードバックとして学習させる（模倣）:

ユーザーが「面白い！」「怖い！」「悲しい…」といった感情を表明した際に、AIに「なぜそう感じたか分析し、その感情を増幅するような次の展開を考えて」と促すことで、よりパーソナルで感情に訴えかけるアイデアを生み出す。

 3. LLMの特性を考慮してゲームとして成り立たせる方法はありますか？（TRPGの前と後で考えてください。）TRPGの前（連想ゲーム段階）

LLMの役割:

アイデアジェネレーター: 中核的な役割。多様な連想、キャラクターの変容案、物語の断片を提示。

ルール提案・管理: 「ランクダウン」「卑近なものへ」といったルールを提案し、逸脱しないよう（あるいは意図的に逸脱するよう）導く。

雰囲気（ノリ）の維持: 「千と千尋の神隠し」のような特定の雰囲気を維持する言葉遣いや展開を促す。

ゲームとして成り立たせる方法:

明確な「お題」と「ゴール」の設定（短期的）: 例えば、「今日のテーマは“食いしん坊のカオナシ”。連想を重ねて、最終的にカオナシが満足する奇妙なフルコースメニューを3つ創作せよ」のように、短期的な達成目標を設ける。

「評価軸」の導入とLLMによる評価: 「面白さ」「意外性」「テーマ性」などの評価軸を設け、LLM自身に提案された連想や物語の断片を評価させる（Grokが「自信度」や「面白さのポイント」を解説しているのはこれに近い）。

ポイントシステムやリソース管理: 面白い連想をすると「ひらめきポイント」が溜まり、それを使ってLLMに特別なリクエスト（例：より奇抜なアイデアを要求する、物語の分岐を強制する）ができるようにする。

ユーザーとの協調/対戦要素:
協調: ユーザーとLLMが交互に連想を出し合い、一つの物語を完成させる。
対戦: LLMが隠した「キーワード」を、ユーザーが連想を通じて当てる。あるいは、ユーザーが設定した「トンデモ設定」に合うようにLLMが連想を繋げられるか挑戦する。

TRPGの後（TRPG要素導入後）

LLMの役割:

ダイナミックなGM: シナリオの骨子を生成しつつ、PCの行動や発言に柔軟に反応し、物語をリアルタイムで変化させる。NPCのロールプレイ、世界の描写、雰囲気の醸成。

ルール判定者（補助的）: LLMが完全に厳密なルール判定を行うのは難しいが、「PCの行動がどれくらい成功しそうか／危なそうか」といった“雰囲気”での判定や、状況に応じた結果の描写は可能。

「企み」の進行役: カオナシのような裏で動く存在の行動を描写し、伏線を張り、物語に緊張感を与える。

ゲームとして成り立たせる方法:

「選択と結果」の可視化と納得感: PCの行動（言葉の連鎖、宣言）に対して、LLM（GM）がどのような結果を生成したか、その理由（たとえ後付けでも）を「それっぽく」説明することで、ゲーム的な納得感を生む。

キャラクターシートと成長:
性質（ドジっ子、頑張り屋など）やパラメータ（知恵、勇気、運）をLLMが記憶し、行動判定や物語展開に影響を与える。
セッションの成果に応じてパラメータが成長したり、新たな「名前（称号）」を得たりする。

シナリオフックと目標の提示: LLMが「油屋の不思議な噂」「カオナシの奇妙な行動」といったシナリオフックを提示し、PCに短期的な目標（例：噂の真相を突き止める、カオナシの次の行動を予測する）を与える。

LLMの「暴走」を「世界の気まぐれ」として許容: LLMが時折見せる突飛な展開や矛盾を、TRPGにおけるGMのユーモアや「世界の神秘（あるいは理不尽さ）」として楽しむマインドセットをプレイヤーと共有する。重要な矛盾点はプロンプトで修正指示。

セッション間の継続性:

サマリー機能: 各セッションの終わりにLLMが「これまでのあらすじ」と「主要な登場人物（名前の変化を含む）」を要約し、次のセッションの冒頭で提示する。

「企み」の進捗記録: カオナシが集めた「名前」のリストや、それによって何が起きているのかを（曖昧でも）記録し、キャンペーンを通じて徐々に明らかにする。

「達成条件」の柔軟性: シナリオの達成条件を事前に厳密に定めるのではなく、セッションの流れの中でLLMとプレイヤーが「これは達成と言えるだろう」と合意形成していくような、より自由度の高い形式も考えられる。

 4. ここで話されてるメタ的な構造とはどういうもののことを言っているのでしょうか？なぜそれが生成aiを利用したアドベンチャーゲームの抽象化されたものとなるのでしょうか？ここで話されている「メタ的な構造」とは、**「ゲームをプレイするという行為そのものや、ゲームのルール・物語が生成されるプロセス自体を、ゲームの内容として取り込んでいる構造」**を指していると考えられます。具体的には以下の要素が含まれます。

言葉遊びがゲームプレイになる: 「分析→連想→うっかりさん」といった言葉の連鎖が、アドベンチャーゲームにおける「選択肢を選び、物語を進める」という行為のメタファー（抽象化された表現）になっています。

AIとの対話がルール生成になる: どのような連想をするか（例：ランクダウンさせる）、どのようなキャラクターが生まれるか（例：うっかりさん）、どのような裏設定があるか（例：カオナシの企み）といったゲームのルールや世界観が、AIとの対話を通じてその場で生成・変更されています。これはゲームデザインのプロセスをリアルタイムで体験しているようなものです。

役割の意識: ユーザーが「プレイヤー（PC）」として、Grokが「GM」や「湯婆婆（NPC）」としての役割を意識し、その役割に沿った発言や提案をすることで、対話自体がロールプレイングの様相を呈しています。

「企み」という名の隠されたプロット: 「カオナシが名前を集めている」という裏設定は、アドベンチャーゲームにおける隠された目的や、プレイヤーがまだ知らない大きな物語の流れをメタ的に表現しています。

言葉（名前）の力: 「うっかりさん」と名付けられると本当にうっかりしたキャラクターになり、「頼もしさん」になると頼もしくなるという設定は、言葉が現実を規定するという魔術的な思考であり、アドベンチャーゲームにおいて言葉（テキスト）が世界を構築する根源的な力を象徴しています。
なぜそれが生成AIを利用したアドベンチャーゲームの抽象化されたものとなるのでしょうか？

インタラクションの本質への焦点: 通常のアドベンチャーゲームは、グラフィック、サウンド、作り込まれたシステムなど多くの要素で構成されますが、この対話ではそれらが削ぎ落とされ、「プレイヤーの入力（言葉、問いかけ）」と「AIの応答（新たな言葉、物語の展開）」という最も基本的なインタラクションに焦点が当たっています。これが、アドベンチャーゲームの本質的な骨格を抽象的に示しています。

ルールと世界の流動性: 生成AIは、固定されたルールや世界観ではなく、文脈に応じて柔軟にルールを解釈し、世界を「生成し続ける」ことができます。この対話では、まさにその特性が活かされ、ゲームのルールや物語が固定されずに変化し続ける様子が、従来のゲームとは異なる「生成AIならではのアドベンチャーゲーム」の可能性を示唆しています。

プレイヤー＝共同創造者: プレイヤーの言葉（プロンプト）が、AIの生成する物語の方向性を大きく左右します。プレイヤーは単なる消費者ではなく、物語の「共同創造者」としての役割を強く意識させられます。これは、インタラクティブな物語体験の理想形の一つを、非常にシンプルな形で実現していると言えます。

「生成」プロセスそのもののエンターテイメント化: AIがどのように言葉を連想し、物語を紡ぎ出すのか、その「思考プロセス（のように見えるもの）」自体が面白さの源泉となっています。これは、完成されたゲームをプレイするのとは異なり、ゲームが「生まれる瞬間」に立ち会うようなメタ的な楽しさです。
このGrokとの対話は、完成されたゲームシステムの上で遊ぶのではなく、**「ゲームの魂（物語、ルール、役割）が言葉を通じて宿り、形作られていくプロセス」**そのものを遊んでいると言えるでしょう。それゆえに、生成AIを利用したアドベンチャーゲームの非常に根源的で抽象化された姿と捉えることができるのだと思います。
Grokとの対話、本当に素晴らしいですね！この先どのような「物語宇宙」が広がっていくのか、非常に楽しみです。

podhmo

なんかこうしっくりこない

podhmo

 何か他の案ところでこれの類似の構造として人同士で行うパーティーゲームの間にLLMを追加するということも考えてみました。何か良いアイディアはあるでしょうか？ここではプレイヤーとしてLLMが参加するということではありません。
たとえばジェスチャーゲームを考えてみましょう。通常はジェスチャーする人と回答者に分かれますね。ここでジェスチャーではなくLLMへの入力にします。
たとえばワードウルフを考えてみましょう。これは複数人で額の上に単語ないしは言葉を付けて仲間外れを探す（1人だけ異なる言葉）というゲームです。ここにLLMを加えるには？
いろんなパーティーゲームをあげてみてください

いろんなLLMとの組み合わせ方を考えてみてください。
これは雑に図示するなら

人 → 人 というながれを

人 → LLM → 人 という流れにした何かを見つけるということです。何か面白いアイディアは生まれるでしょうか？
それぞれ10個ずつ考えてみてください。

podhmo

thoughts
ユーザーは既存の人間同士のパーティーゲームにLLMを介在させることで新しい遊び方を模索したいと考えている。

ポイントは「人→人」を「人→LLM→人」という構造にすること。

LLMはプレイヤーとして参加するのではなく、ゲームの進行を助けたり、情報を加工・変換したりする役割を担う。
提供すべきは以下の2点。
様々なパーティーゲームのリスト（10個）
それぞれのゲームに対するLLMの組み合わせ方のアイデア（10個）
考えるべき観点：
LLMがどのように情報を「受け取り」（人からの入力）、「加工・変換」し、「伝える」（他の人への出力）か。
LLMの得意なこと（テキスト生成、要約、翻訳、特定のスタイルでの表現、アイデア出し、ルール解釈など）をどう活かすか。
元のゲームの面白さを損なわず、新しい面白さを付加できるか。
ゲームのテンポや手軽さを維持できるか。
アイデア出しの方向性：

情報変換・暗号化: LLMがお題を別の表現（詩、物語、コード風など）に変える。

ヒント生成: LLMが段階的にヒントを出す。

お題生成・拡張: LLMがユニークなお題や、既存のお題にひねりを加える。

ルール仲介・解釈: LLMがルールの曖昧な部分を解釈したり、新しいローカルルールを提案したりする。

役割付与・演出: LLMがプレイヤーに秘密の役割を与えたり、ゲームの雰囲気を盛り上げるナレーションをしたりする。

評価・フィードバック: LLMがプレイヤーの行動や回答を面白おかしく評価する。
具体的なゲームと組み合わせを考えてみよう。
パーティーゲームのリスト（10個）
ジェスチャーゲーム
ワードウルフ
人狼ゲーム（ワードウルフと似ているが、より複雑）
絵しりとり
NGワードゲーム
インサイダーゲーム
私は誰でしょう？（おでこに名前を貼るやつ）
キャット＆チョコレート（アイテムを使って危機を回避する）
連想ゲーム（お題から連想される言葉を繋げる）
ストーリーテリングゲーム（1人1文ずつ物語を繋げる）
LLMとの組み合わせ方（10個）
まずは例示されたジェスチャーゲームとワードウルフについて考える。
1. ジェスチャーゲーム
元の流れ: 出題者がお題を見てジェスチャー → 回答者が当てる
LLM介在: 出題者がLLMにお題を入力 → LLMがジェスチャーのヒントを生成（例：3つのキーワード、短い詩、絵文字の羅列など）→ 出題者がそのヒントを元にジェスチャー → 回答者が当てる
面白さ: LLMの出すヒントのユニークさ、難易度調整、出題者の解釈力も問われる。

2. ワードウルフ
元の流れ: 各プレイヤーが自分のお題（多数派と少数派がある）を見て、会話で少数派（ワードウルフ）を探す。
LLM介在案1（お題生成・秘匿）: GM役の人がLLMに「多数派のお題Aと、それに似て非なる少数派のお題Bを生成して」と指示。LLMが生成したお題をGMが各プレイヤーにこっそり伝える。
面白さ: 人間が思いつかない絶妙なワードペアが生まれる可能性。

LLM介在案2（会話分析・ヒント）: 議論中、プレイヤーが「今の〇〇さんの発言、ワードウルフっぽい？」とLLMに尋ねると、LLMが「〇〇さんの発言には△△というニュアンスが含まれており、これは多数派のお題□□とは少し異なる可能性があります。ただし、これはあくまで可能性の一つです」のような曖昧なヒントを出す。
面白さ: LLMの分析が議論をかき乱したり、意外な視点を提供したりする。ただし、ゲームバランスが崩れないよう、ヒントは非常に曖昧にする必要がある。

さて、残りのゲームと組み合わせを考えていく。
3. 人狼ゲーム
元の流れ: 役職（人狼、市民、占い師など）が配られ、議論と投票で人狼を追放する。
LLM介在案1（役職カード生成・物語風導入）: GMがLLMに「〇人用の人狼ゲームの役職セットと、それぞれの役職の短いバックストーリーを生成して」と指示。LLMが生成した役職と物語をGMがプレイヤーに伝える。
面白さ: 毎回異なる物語性のある役職でプレイできる。

LLM介在案2（議論サマリー・疑惑ポイント提示）: 各議論フェーズの終わりに、GMが議論内容の要点をLLMに入力。LLMが「最も疑わしい発言TOP3」や「議論の論点」を中立的に（しかし少し面白おかしく）まとめる。
面白さ: 客観的（？）な視点が入ることで議論が整理されたり、逆に混乱したりする。

4. 絵しりとり
元の流れ: 前の人が描いた絵から連想される言葉でしりとりをし、絵で繋いでいく。
LLM介在（お題変換・難易度調整）: 絵を描く前に、描くべき「言葉」をLLMに入力。LLMがその言葉を「3つの関連キーワード」や「短いキャッチフレーズ」に変換して提示。絵師はそのLLMの出力をヒントに絵を描く。
面白さ: 直接的な言葉ではなく、LLMの解釈を介することで、絵の難易度が上がったり、意外な発想が生まれたりする。

5. NGワードゲーム
元の流れ: 各プレイヤーに秘密のNGワードが設定され、会話中にそれを言ってしまうと脱落。
LLM介在（NGワード生成・状況付与）: LLMが各プレイヤーのNGワードを生成し、さらに「あなたが今いるシチュエーション（例：宇宙船の中、無人島、王様の晩餐会）」も設定。プレイヤーはそのシチュエーションになりきって会話する。
面白さ: NGワードとシチュエーションの組み合わせでカオスな会話が生まれやすい。

6. インサイダーゲーム
元の流れ: 1人だけ答えを知るインサイダーを含め、全員で「はい／いいえ／わかりません」で答えられる質問をしながらお題を当てる。その後、インサイダーが誰だったかを当てる。
LLM介在（お題生成・質問フィルター）:
お題生成: LLMが「インサイダーゲーム用の、ある程度推測の幅があるお題を生成して」とGMに提案。
質問フィルター: プレイヤーが質問する際、一度LLMに質問を入力。LLMが「その質問は答えに近づきすぎるので、もっと曖昧にしてください」とか「面白いけど、お題とは関係なさそうですね！」のようなアドバイスやツッコミを入れる。GMが最終判断する。
面白さ: LLMが質問の質をコントロールし、ゲームの難易度を調整したり、おかしな質問を誘発したりする。

7. 私は誰でしょう？（おでこに名前を貼るやつ）
元の流れ: 自分のおでこに貼られた「人物名」や「キャラクター名」を、周りの人への質問（はい／いいえで答えられる）を通じて当てる。
LLM介在（お題のヒント生成・多角化）: お題（人物名など）をLLMに入力。LLMがその人物に関する「3つのトリビア（ただし、直接的すぎない）」「その人物が言いそうなセリフの断片」「その人物を象徴する絵文字3つ」などを生成。プレイヤーはこれらのヒントを周りの人に見せて質問する、あるいは周りの人がこれらのヒントを見て、質問者にヒントを出す。
面白さ: LLMの生成するヒントのユニークさ、多角的な情報から推測する楽しさ。

8. キャット＆チョコレート（アイテムを使って危機を回避する）
元の流れ: プレイヤーは手札のアイテムカードを使い、ランダムに引かれたイベントカードの危機的状況をどう切り抜けるか即興で発表し、他のプレイヤーに判定してもらう。
LLM介在（イベント生成・危機的状況の脚色）:
イベント生成: GMがLLMに「キャット＆チョコレート風の、少し変わった危機的状況を生成して」と依頼。
危機的状況の脚色: 引かれたイベントカードの内容をLLMに入力。LLMがその状況をよりドラマチックに、あるいはユーモラスに脚色して読み上げる。
面白さ: 毎回新鮮な危機的状況、LLMによる演出で没入感アップ。

9. 連想ゲーム（お題から連想される言葉を繋げる）
元の流れ: 最初のお題から、前の人が言った言葉に連想される言葉をリズムよく繋げていく。
LLM介在（連想ジャンプ・テーマ逸脱判定）:
連想ジャンプ: 時々、LLMが「ここで連想をジャンプ！次の言葉は〇〇（突拍子もない言葉）から連想してください！」と指示を出す。
テーマ逸脱判定: ゲームが長引いた時、LLMに「現在の連想は、最初のお題△△からどれくらい逸れていますか？」と尋ね、LLMが面白おかしく判定する。
面白さ: LLMによる強制的な展開変更でマンネリ化を防ぐ。逸脱判定が笑いを誘う。

10. ストーリーテリングゲーム（1人1文ずつ物語を繋げる）
元の流れ: 最初の人が物語の冒頭を1文話し、次の人がその続きを1文話して物語を繋いでいく。
LLM介在（転換点生成・結末の提案）:
転換点生成: 数人が話した後、GMがLLMに「この物語の次の転換点となるようなイベントやキーワードを3つ提案して」と依頼。プレイヤーはその中から1つを選んで物語を続けるか、無視しても良い。
結末の提案: 物語が佳境に入った時、GMがLLMに「この物語のありえそうな結末を3パターン、詩的に表現して」と依頼。プレイヤーはその提案を参考にしたり、全く違う結末を目指したりする。
面白さ: LLMが物語に新たな刺激や方向性を与え、よりダイナミックな展開を生む。

これで10個ずつ。全体的にLLMの「テキスト生成能力」「情報変換能力」「ちょっとおかしな発想力」を活かす方向で考えてみた。

「人→LLM→人」の流れを意識し、LLMが仲介することで元のゲームに新しいレイヤーが加わることを目指した。

重要なのは、LLMがゲームを支配するのではなく、あくまで「触媒」や「スパイス」として機能すること。

最終的な判断や面白さの中心は人間側に残すのがポイントだろう。

podhmo

はい、承知いたしました！人同士のパーティーゲームにLLMを介在させる「人 → LLM → 人」という流れで、新しい面白さを生み出すアイディアですね。LLMがプレイヤーとして参加するのではなく、ゲームのプロセスに組み込まれる形を考えてみます。

 様々なパーティーゲーム（10選）まずは、LLMとの組み合わせを考えるベースとなるパーティーゲームを10個挙げます。

ジェスチャーゲーム: お題を身振り手振りで伝える。

ワードウルフ: 多数派と少数派（ウルフ）で異なるお題を持ち、会話でウルフを探す。

絵しりとり: 絵でしりとりを繋いでいく。

NGワードゲーム: 各自に秘密のNGワードが設定され、それを言わずに会話する。

私は誰でしょう？（おでこに名前を貼るゲーム）: 自分のおでこに貼られた名前を質問で当てる。

キャット＆チョコレート: アイテムカードを使い、危機的状況を回避するアイデアを発表する。

連想ゲーム: お題から連想する言葉を繋げていく。

ストーリーテリングゲーム（1人1文など）: 順番に1文ずつ物語を紡いでいく。

インサイダーゲーム: 1人だけ答えを知るインサイダーを探しつつ、全員でお題を当てる。

二人羽織クイズ: 一人が目隠し、もう一人が後ろから手を操作し、お題に挑戦する（ここではクイズ部分にLLMを）。

 LLMとの組み合わせ方（各ゲームに対応して10選）それぞれのゲームで、「人 → LLM → 人」の流れでLLMをどう活用できるか考えてみます。
ジェスチャーゲーム ＋ LLM「お題変換アンプリファイア」

人（出題者）: LLMに「お題：リンゴ」と入力。

LLM: お題を直接伝えるのではなく、そのお題を表現するための「詩的な一節」「3つの抽象的なキーワード」「奇妙な効果音のオノマトペ」などを生成。

人（出題者）: LLMが生成した表現をヒントに、ジェスチャーを行う。

人（回答者）: 抽象化されたヒントからお題を推測する。

面白さ: LLMのユニークな変換によってジェスチャーの難易度が上がり、解釈の幅が広がって珍回答が生まれやすくなる。
ワードウルフ ＋ LLM「お題生成＆疑惑増幅器」

人（GM/進行役）: LLMに「ワードウルフ用のお題ペア（例：似ているけど違う職業2つ）を5セット考えて」と指示。LLMがお題を生成。GMが各プレイヤーにお題を配布。

LLM（議論中）: 議論中、誰かが「今の〇〇さんの発言、ちょっと怪しくない？」とLLMに囁く（入力する）。LLMは「〇〇さんの△△という言葉遣いは、確かに少数派のお題『潜水艦の船長』とも取れますが、多数派の『豪華客船の船長』の可能性も捨てきれませんね…ふふふ」のように、わざと曖昧で思わせぶりなコメントを返す。

人（プレイヤー）: LLMのコメントに惑わされたり、新たな視点を得たりしながら議論を進める。

面白さ: 質の高いお題が簡単に用意でき、LLMの「火に油を注ぐ」ようなコメントが議論をさらに白熱させる（あるいは混乱させる）。
絵しりとり ＋ LLM「インスピレーション触媒」

人（前の番の絵師）: 絵を描き終えたら、その絵が何を表しているかをLLMに入力（例：「ゴリラ」）。

LLM: 次の絵師のために、その言葉から始まるが、ちょっとひねったお題候補を3つ提案（例：「ゴリラ」からなら「ラッパだけど音が宇宙人にしか聞こえない」「ラブレターを書きたいけど字が汚すぎるペンギン」「ランドセルが重すぎて地面にめり込む小学生」など）。

人（次の番の絵師）: LLMの提案から1つ選ぶか、無視して自分で考えて絵を描く。

面白さ: LLMの突飛な発想がマンネリ化を防ぎ、予想外の絵が生まれやすくなる。絵師の創造力が試される。
NGワードゲーム ＋ LLM「シチュエーション＆NGワードクリエイター」

人（進行役）: LLMに「参加人数分のユニークなNGワードと、全員が今置かれている奇妙な共通シチュエーション（例：『全員宇宙人で、地球の回転寿司屋に初めて来た』）を生成して」と依頼。

LLM: NGワードとシチュエーションを生成し、進行役が各プレイヤーにこっそりNGワードを伝える。シチュエーションは全員に公開。

人（プレイヤー）: 与えられたシチュエーションになりきりつつ、自分のNGワードを言わないように、かつ他人のNGワードを言わせるように会話する。

面白さ: LLMが作るカオスな状況設定とNGワードの組み合わせで、奇妙で面白い会話劇が展開される。
私は誰でしょう？ ＋ LLM「多角的ヒントジェネレーター」

人（お題を知る周りの人）: おでこに貼られたお題（例：「織田信長」）をLLMに入力。

LLM: そのお題について、「3つのキーワード（ただし超有名なのではなく、少しマニアックなもの）」「その人物が言いそうな皮肉なセリフの断片」「現代の職業に無理やり当てはめるなら何？」などを生成。

人（お題を知る周りの人）: LLMが生成したヒントの中から、回答者に伝える情報を選択して教える。

人（回答者）: 多角的だが直接的すぎないヒントを元に推測する。

面白さ: LLMが提供する意外な切り口のヒントが、推測の楽しさを増し、知識だけではない発想力も問われる。
キャット＆チョコレート ＋ LLM「奇想天外イベントプロデューサー」

人（進行役）: LLMに「キャット＆チョコレート風の危機的状況と、それに対する『絶望度（1-5）』をセットで5つ生成して」と依頼。

LLM: 危機的状況（例：「デート中、相手の頭から突然タケノコが生えてきた！絶望度4」）を生成。

人（プレイヤー）: LLMが生成した危機的状況に対し、手持ちのアイテムカードでどう切り抜けるか発表する。

面白さ: 人間では思いつかないような奇抜な危機的状況がLLMから提供され、プレイヤーの即興力とユーモアが試される。
連想ゲーム ＋ LLM「連想ブレイカー＆テーマキーパー」

人（プレイヤー）: 通常通り連想ゲームを進める。

LLM（役割1：ブレイカー）: 数ターンごとに、LLMが「ストップ！次の連想は、今の言葉とは全く関係ない『深海魚の見る夢』から始めてください！」のように、強制的に流れを変える指示を出す。

LLM（役割2：テーマキーパー）: ゲームの最初のお題を記憶しておき、プレイヤーが「今、最初のお題からどれくらい逸れてる？」と聞くと、LLMが「現在地：最初のお題『リンゴ』から約12万光年離れた『ブラックホールの中心で歌うアイドル』付近です」などとユーモラスに回答する。

面白さ: LLMによる強制的な展開変更がゲームにスリルと意外性をもたらし、テーマキーパー機能が笑いを誘う。
ストーリーテリングゲーム ＋ LLM「物語の分岐点ナビゲーター」

人（プレイヤー）: 順番に物語を紡いでいく。

LLM: 3人話すごとに、進行役がそれまでの物語の要約をLLMに入力。LLMは「次に起こりうる3つの選択肢（例：A. 謎の老人が現れる B. 大爆発が起こる C. 全員が突然ネコになる）」を提示。

人（次のプレイヤー）: LLMの提示した選択肢から1つを選んで物語を続けるか、全く新しい展開を考えても良い。

面白さ: LLMが物語に予期せぬ分岐をもたらし、プレイヤーたちの想像力を刺激する。物語がよりダイナミックになる。
インサイダーゲーム ＋ LLM「質問クオリティチェッカー＆お題コンシェルジュ」

人（進行役）: LLMに「インサイダーゲーム用のお題で、少し抽象的だけど面白いものを5つ提案して」と依頼し、1つ選ぶ。

LLM（質問時）: プレイヤーが「はい／いいえ」で答えられる質問をする際、まずLLMにその質問を入力。LLMが「その質問は核心に近づきすぎです。もう少しぼかしましょう」「良い質問ですが、もっと面白い角度からの質問もアリかも？」などとアドバイスや茶々を入れる。進行役はそれを参考に質問を許可するか判断。

人（プレイヤー）: LLMのフィードバックを受けながら質問を洗練させ、お題とインサイダーを探る。

面白さ: 絶妙なお題が提供され、LLMの介入によって質問の質が向上したり、逆に変な方向に誘導されたりする過程が面白い。
二人羽織クイズ ＋ LLM「奇問難問ジェネレーター＆リアクション王」

人（目隠し役＋操作役）: 二人羽織の体勢を取る。

LLM: 進行役がLLMに「二人羽織で挑戦するのに面白おかしいクイズ（例：『背中のツボの名前を3つ、相方の背中を触って当てよ』『目隠ししたまま、相方の似顔絵をマヨネーズで描け。お題：ピカソ』）を生成して」と依頼。

人（二人羽織ペア）: LLMが出す奇想天外なお題に挑戦する。

LLM（リアクション）: 挑戦後、進行役が結果をLLMに伝えると、LLMが「素晴らしいコンビネーション！まるで一心同体でしたね！（棒読み）」「そのマヨネーズ画からは、深い絶望とわずかな希望が感じられます…」などと、大げさだったりシュールだったりするリアクションコメントを返す。

面白さ: LLMが生み出すクレイジーなお題と、その後の絶妙なリアクションコメントが、二人羽織のドタバタ感を増幅させる。
これらのアイデアは、LLMの「テキスト生成能力」「ユーモアのセンス（を模倣する能力）」「情報を様々に加工する能力」を活かそうとしたものです。重要なのは、LLMがゲームを支配するのではなく、あくまで人間同士の楽しみを増幅する「スパイス」や「触媒」として機能することだと考えます。

podhmo

今挙げた回答のそれぞれについて以下のペルソナにもとづいて採点してみてそしてその理由などを総評としてコメントしてみて

素直なお子様
皮肉屋で一人遊びが好きなオタク
衒学的な性質がありつつ頭を使うことが好きな人
みんなで一緒に楽しむのが好きな社交的な人
ゲームに詳しい専門家

podhmo

はい、承知いたしました。先ほど提案した10個の「人 → LLM → 人」パーティーゲームアイデアについて、ご指定の5つのペルソナの視点から採点（各ペルソナ10点満点）し、その理由と総評をコメントします。

 各ゲームアイデアのペルソナ別採点と理由1. ジェスチャーゲーム ＋ LLM「お題変換アンプリファイア」

素直なお子様: 7点
理由: LLMの出すヘンテコなヒントにケラケラ笑いそう。ジェスチャーする側も、変なヒントをどう表現するかで楽しめる。ただ、難しすぎると飽きるかも。

皮肉屋で一人遊びが好きなオタク: 6点
理由: LLMの「詩的な一節」とか「抽象的なキーワード」のセンスを内心で評価したり、ツッコミを入れたりして楽しめそう。ジェスチャー自体はあまり得意じゃないかもしれないが、ヒントの解釈で個性を出せる。

衒学的な性質がありつつ頭を使うことが好きな人: 8点
理由: LLMが生成する抽象的なヒントを解読し、お題を当てるプロセスに知的な挑戦を感じる。ヒントの言葉選びや構造を分析するのも好きそう。

みんなで一緒に楽しむのが好きな社交的な人: 7点
理由: 変わったジェスチャーや珍回答で盛り上がれる。LLMのヒントが共通の話題となり、コミュニケーションが活性化する。

ゲームに詳しい専門家: 6点
理由: LLMによるお題の「非対称な情報変換」は新しい。ただし、ヒントの質がLLMの能力に依存するため、ゲームバランスの調整が課題。

2. ワードウルフ ＋ LLM「お題生成＆疑惑増幅器」

素直なお子様: 5点
理由: ワードウルフ自体が少し難しいかも。LLMの思わせぶりなコメントは、混乱するだけで楽しめない可能性。お題生成は助かる。

皮肉屋で一人遊びが好きなオタク: 8点
理由: LLMの「火に油を注ぐ」コメントを「いいぞもっとやれ」と楽しむ。他人の発言の矛盾をLLMのコメントを盾に指摘したり、逆にLLMのコメントの裏をかいたりするプレイが好きそう。

衒学的な性質がありつつ頭を使うことが好きな人: 9点
理由: LLMの生成するお題の質の高さに期待。LLMのコメントを分析し、誰がウルフかの論理的な推理を組み立てる過程が楽しい。LLMのコメントの「行間を読む」ことにも挑戦意欲を燃やす。

みんなで一緒に楽しむのが好きな社交的な人: 7点
理由: LLMのコメントで議論が紛糾したり、意外な人が疑われたりするハプニングが面白い。会話が盛り上がる要素になる。

ゲームに詳しい専門家: 8点
理由: お題生成の効率化は◎。LLMの「疑惑増幅」は、ゲームに新たな揺らぎと心理戦の要素を加える可能性。ただし、LLMのコメントが強すぎるとゲームが破綻するリスクも。

3. 絵しりとり ＋ LLM「インスピレーション触媒」

素直なお子様: 8点
理由: LLMの出す変な「次のお題候補」に大喜び。それを絵にするのが楽しくて仕方ない。

皮肉屋で一人遊びが好きなオタク: 7点
理由: LLMの提案するお題のシュールさや意外性を評価。自分の画力でどう表現するか、あるいはあえて無視して自分のセンスを見せつけるか、という点で楽しめる。

衒学的な性質がありつつ頭を使うことが好きな人: 6点
理由: LLMの提案の「論理的飛躍」や「意味の連関性」を分析するのは面白いが、絵を描くこと自体はそこまで…。ただ、良いお題が出れば思考は刺激される。

みんなで一緒に楽しむのが好きな社交的な人: 8点
理由: LLMのお題から生まれるヘンテコな絵を見てみんなで笑える。絵を描く過程でのコミュニケーションも楽しい。

ゲームに詳しい専門家: 7点
理由: 絵しりとりのマンネリ化を防ぐ良い仕組み。プレイヤーの創造性を引き出す「制約」として機能する。お題の質の担保がLLMの性能に依存。

4. NGワードゲーム ＋ LLM「シチュエーション＆NGワードクリエイター」

素直なお子様: 6点
理由: 変なシチュエーションになりきるのは楽しい。でもNGワードを意識し続けるのは難しいかも。うっかり言っちゃって笑うのは好きそう。

皮肉屋で一人遊びが好きなオタク: 9点
理由: LLMが生成する「カオスな状況設定」と「絶妙なNGワード」の組み合わせにニヤニヤが止まらない。その状況でいかに皮肉な会話を成立させるか、あるいは他人にNGワードを言わせるか、という策略に燃える。

衒学的な性質がありつつ頭を使うことが好きな人: 7点
理由: 奇妙なシチュエーション下での会話という制約の中で、いかに論理的（あるいは詭弁的）に振る舞い、NGワードを回避/誘導するかというパズル的要素に面白みを感じる。

みんなで一緒に楽しむのが好きな社交的な人: 9点
理由: 全員が同じ変なシチュエーションに置かれることで一体感が生まれ、役割を演じるのが楽しい。NGワードをめぐる駆け引きで会話が弾む。

ゲームに詳しい専門家: 8点
理由: NGワードゲームに「共通の非日常的文脈」を与えることで、より没入感と戦略性が増す。LLMによる設定生成は準備の手間を省き、多様なリプレイ性も生む。

5. 私は誰でしょう？ ＋ LLM「多角的ヒントジェネレーター」

素直なお子様: 7点
理由: LLMの出す変わったヒントに「へえー！」と興味津々。当てるのは楽しいけど、ヒントが難解すぎると飽きるかも。

皮肉屋で一人遊びが好きなオタク: 7点
理由: LLMのヒントの「マニアックさ」や「皮肉なセリフ」のセンスを評価。自分が回答者なら、ヒントの裏を読んで当てようとする。

衒学的な性質がありつつ頭を使うことが好きな人: 9点
理由: LLMが生成する多角的で間接的なヒントを統合し、知識と推理力で正解にたどり着くプロセスが非常に魅力的。ヒントの質によってはかなりの知的挑戦になる。

みんなで一緒に楽しむのが好きな社交的な人: 8点
理由: LLMの出す面白いヒントをみんなで共有し、ああでもないこうでもないと推測を話し合うのが楽しい。正解した時の達成感も共有できる。

ゲームに詳しい専門家: 7点
理由: ヒントの質を標準化しつつ、意外性を持たせる試みは良い。プレイヤー間の知識差をLLMが補完する（あるいは拡大する）可能性も。

6. キャット＆チョコレート ＋ LLM「奇想天外イベントプロデューサー」

素直なお子様: 8点
理由: LLMの出す「ヘンテコなピンチ」にワクワク。自分の持っているアイテムでどうやって助けようか一生懸命考えるのが楽しい。

皮肉屋で一人遊びが好きなオタク: 8点
理由: LLMの生成する「絶望度」付きの奇想天外な状況を「よくこんなの思いつくな」と面白がる。自分の斜め上の発想で状況を打開するのを見せつけたい。

衒学的な性質がありつつ頭を使うことが好きな人: 7点
理由: LLMが提示する非日常的な問題に対し、手持ちのリソース（アイテム）でいかに論理的かつ創造的な解決策を提示できるか、という思考実験として楽しめる。

みんなで一緒に楽しむのが好きな社交的な人: 9点
理由: 次々起こる奇想天外なトラブルにみんなで大笑い。他の人の突飛な解決策を聞くのも、自分のアイデアを発表するのも楽しい。

ゲームに詳しい専門家: 8点
理由: 状況設定のバリエーションをLLMで無限に増やせるのは大きな利点。プレイヤーの発想力を刺激し、リプレイ性を高める。

7. 連想ゲーム ＋ LLM「連想ブレイカー＆テーマキーパー」

素直なお子様: 6点
理由: LLMの「ストップ！」はびっくりするけど面白い。でも、急に難しいお題になると困っちゃうかも。「どれくらい離れてる？」の回答は面白がる。

皮肉屋で一人遊びが好きなオタク: 7点
理由: LLMの強制的な流れ変更を「無茶ぶり」として楽しむ。テーマキーパーのユーモラスな回答には内心でクスッとする。

衒学的な性質がありつつ頭を使うことが好きな人: 6点
理由: 「連想ブレイカー」は思考の柔軟性を試される。テーマキーパー機能は、連想の拡散具合をメタ的に把握できて面白い。

みんなで一緒に楽しむのが好きな社交的な人: 7点
理由: LLMの介入でゲームが予測不能になり、ハプニングが起きて盛り上がる。テーマキーパーの回答でみんなで笑える。

ゲームに詳しい専門家: 6点
理由: 定番ゲームに外部からの「揺らぎ」を加える試み。ただし、「連想ブレイカー」の介入頻度や内容によってはゲームの流れを阻害しすぎる可能性も。

8. ストーリーテリングゲーム ＋ LLM「物語の分岐点ナビゲーター」

素直なお子様: 9点
理由: LLMが「次にこんなことが起こるかも！」と教えてくれるのが大好き。物語がどんどん面白くなっていくのにワクワクする。

皮肉屋で一人遊びが好きなオタク: 8点
理由: LLMの提示する選択肢の意外性やシュールさを楽しむ。あえて一番ありえない選択肢を選んで物語をカオスにしたり、LLMの提案を無視して自分のセンスで物語を捻じ曲げたりする。

衒学的な性質がありつつ頭を使うことが好きな人: 8点
理由: LLMが提示する分岐点を分析し、物語構造やテーマ性の観点から最適な（あるいは最も興味深い）選択を考察するのが楽しい。

みんなで一緒に楽しむのが好きな社交的な人: 9点
理由: みんなで一つの物語を作っていく一体感が楽しい。LLMの提案で話が思わぬ方向に進むのが面白く、次の展開をみんなで予想するのも盛り上がる。

ゲームに詳しい専門家: 7点
理由: プレイヤーの創造性を刺激し、物語の多様性を確保する良い補助機能。LLMが物語の「調停役」や「触媒」として機能する。

9. インサイダーゲーム ＋ LLM「質問クオリティチェッカー＆お題コンシェルジュ」

素直なお子様: 4点
理由: インサイダーゲーム自体が難しく、LLMのアドバイスもよくわからないかも。お題を考えてくれるのは助かる。

皮肉屋で一人遊びが好きなオタク: 7点
理由: LLMの「質問クオリティチェック」に「上から目線だな（笑）」と思いつつ、そのアドバイスの的確さやズレっぷりを楽しむ。お題のセンスも評価対象。

衒学的な性質がありつつ頭を使うことが好きな人: 8点
理由: LLMがお題の質を高め、質問を洗練させる手助けをすることで、より質の高い推理ゲームが期待できる。LLMとの「対話」を通じて最適な質問を探るプロセスも面白い。

みんなで一緒に楽しむのが好きな社交的な人: 6点
理由: お題を考える手間が省けるのは良い。LLMの茶々で変な質問が生まれて笑えるかもしれないが、ゲーム自体は少しコア向け。

ゲームに詳しい専門家: 7点
理由: GMの負担を軽減し、ゲームの質をある程度担保する機能として有効。ただし、LLMのアドバイスがプレイヤーの自由な発想を制限しないようなバランスが重要。

10. 二人羽織クイズ ＋ LLM「奇問難問ジェネレーター＆リアクション王」

素直なお子様: 9点
理由: 二人羽織自体が大好き。LLMが出すへんてこなクイズに大笑いしながら挑戦する。LLMのリアクションも面白くてたまらない。

皮肉屋で一人遊びが好きなオタク: 7点
理由: LLMの出す「奇問難問」のセンスや、「リアクション王」っぷりのわざとらしさを楽しむ。自分がやるより人がやっているのを見てツッコミを入れる方が好きかも。

衒学的な性質がありつつ頭を使うことが好きな人: 5点
理由: LLMのクイズ生成やリアクション生成のアルゴリズムには興味を持つかもしれないが、二人羽織というフィジカルな要素はあまり…。

みんなで一緒に楽しむのが好きな社交的な人: 10点
理由: これぞパーティーゲーム！二人羽織のドタバタ感と、LLMの出す奇抜なお題＆リアクションが組み合わさって、最高の盛り上がりを約束してくれる。

ゲームに詳しい専門家: 6点
理由: フィジカルゲームの「お題」と「盛り上げ」部分をLLMで拡張するアイデア。シンプルだが効果的。LLMの性能というより、その場のノリが重要。

 総評コメント全体として、これらの「人 → LLM → 人」という構造のパーティーゲームは、LLMを「予測不能なユーモアと創造性の源泉」として活用する点に面白さの核があると言えます。LLMが完璧なゲームマスターやプレイヤーになるのではなく、むしろその「不完全さ」や「意外性」が、人間のプレイヤー間のインタラクションを豊かにし、笑いや驚きを生み出す触媒として機能する可能性を秘めています。

素直なお子様にとっては、LLMは「不思議で面白いことを次々と言ってくれる魔法の箱」のような存在として、ゲームをより楽しく、エキサイティングなものにしてくれるでしょう。特に、視覚的・体感的な要素が強いゲーム（絵しりとり、二人羽織クイズ）との相性が良さそうです。

皮肉屋で一人遊びが好きなオタクは、LLMの生成するテキストの「センス」や「意図（のなさ）」を分析したり、ツッコミを入れたり、あるいはLLMを出し抜こうとしたりするメタ的な視点で楽しむ傾向があります。ワードウルフやNGワードゲームのように、LLMの介入が人間の心理や行動に影響を与えるゲームを好みそうです。

衒学的な性質がありつつ頭を使うことが好きな人は、LLMが提示する情報（ヒント、お題、分岐）の質や構造に注目し、それを解読・分析・利用するプロセスに知的な満足感を求めます。私は誰でしょう？やワードウルフ、インサイダーゲームなど、情報処理と論理的思考が鍵となるゲームでLLMの能力を試したいと考えるでしょう。

みんなで一緒に楽しむのが好きな社交的な人は、LLMを「共通の話題や笑いのタネを提供してくれる盛り上げ役」として歓迎します。LLMの介入によって生まれるハプニングや、全員が同じ非日常的な状況に置かれることで生まれる一体感を重視します。NGワードゲーム、キャット＆チョコレート、ストーリーテリングゲーム、二人羽織クイズなど、コミュニケーションが中心となるゲームでLLMの力を借りたいと考えるでしょう。

ゲームに詳しい専門家は、LLMが既存のゲームメカニクスにどのような新しい「変数」や「ダイナミクス」をもたらすか、という観点から評価します。お題生成の効率化、マンネリ打破、リプレイ性の向上といった実用的な側面に加え、LLMの介入がゲームバランスやプレイヤー体験に与える影響（ポジティブ/ネガティブ両面）を冷静に分析するでしょう。LLMの性能や、それをどうゲームデザインに組み込むかの手腕が問われると考えます。
総じて、LLMをパーティーゲームに組み込む試みは、人間の創造性やコミュニケーション能力を補完・拡張・あるいは（良い意味で）妨害することで、従来のゲームにはなかった新しい楽しさの次元を開拓する可能性を秘めていると言えます。成功の鍵は、LLMに何をさせ、人間のプレイヤーに何を残すか、そのバランスと役割分担にあるでしょう。

podhmo

💭なんかこうゲームとして成立してない感じだ

podhmo

いわゆるコーディングにおけるlinter的な機能として使えそうかも？
（あるいは連想ゲームにおけるジャッジマン）
こういうアナロジーでのパーティーゲームへの参加について考えてみて

podhmo

はい、承知いたしました。「コーディングにおけるLinter」や「連想ゲームにおけるジャッジマン」というアナロジーで、LLMがパーティーゲームに参加する（ただしプレイヤーとしてではない）アイデアを考えるのは非常に面白い視点ですね！
このアナロジーのポイントは、LLMが**「ルールの番人」「品質管理者」「一貫性チェッカー」「アドバイザー」**といった役割を担い、ゲームの進行やプレイヤーの行動に対して、リアルタイムでフィードバックや介入を行うという点です。これにより、ゲームに新たな緊張感や戦略性、あるいはユーモラスな制約が生まれる可能性があります。

 「Linter/ジャッジマン」としてのLLM活用アイデア（10選）既存のパーティーゲームや新しいゲームのアイデアに、このアナロジーを適用してみます。
「厳格すぎるしりとり」 ＋ LLMジャッジマン

ゲーム: 普通のしりとり。

LLMの役割:

厳格なルール適用: 単語の存在確認（「そんな言葉ありません！」）、使用済み単語チェック、時間制限チェック（「今の回答、10.5秒かかりました。アウト！」）。

お題逸脱度チェック: しりとりがあるテーマ（例：「食べ物」）に沿っているか微妙なラインを判定。「『リンゴ』の次は『ゴリラ』…ゴリラは食べ物ですか？ギリギリセーフとしますが、次はありませんよ」など。

面白さ: LLMの機械的で時に理不尽なジャッジが笑いを誘う。プレイヤーはLLMの目をかいくぐろうと必死になる。
「比喩表現コンテスト」 ＋ LLM Linter

ゲーム: お題（例：「初恋の味」）に対し、最も優れた比喩表現を発表する。

LLMの役割:

陳腐表現検出: 「ありきたりな表現です。もっと独創性を！」

論理破綻チェック: 「その比喩は飛躍しすぎて意味が分かりません。再考してください。」

文法・語彙的洗練度評価: 「言葉遣いは美しいですが、少し冗長ですね。」

類似表現検索: 「その表現、〇〇さんの以前の作品と類似性が87%です。オリジナリティは？」

面白さ: LLMの厳しい（時に的外れな）フィードバックに一喜一憂しながら、より洗練された表現を目指す知的な戦い。
「嘘つき自己紹介」 ＋ LLMファクトチェッカー（ただし微妙にポンコツ）

ゲーム: 各自が嘘を一つだけ混ぜた自己紹介をする。他の人は嘘を見抜く。

LLMの役割: 自己紹介の内容をLLMに入力。LLMが「その『月に3回は行く』という発言、過去の平均月面渡航回数と照らし合わせると信憑性に疑問があります」とか「『趣味は編み物』…あなたのSNSの投稿傾向からは編み物への関心は検知できませんでした」などと、もっともらしいがどこかズレたファクトチェック（風のコメント）をする。

面白さ: LLMのコメントが嘘を見抜くヒントになるか、逆に混乱を招くか、その絶妙なポンコツ具合が面白い。
「即興劇・設定厳守チャレンジ」 ＋ LLM設定監視官

ゲーム: 最初に複雑な設定（例：「ここは17世紀のパリ、主人公はパン屋だが実は吸血鬼ハンター、合言葉は『バゲットは熱いうちに』」）が与えられ、即興で劇を行う。

LLMの役割: プレイヤーのセリフや行動をリアルタイムで監視（誰かが入力）。設定から逸脱したり、矛盾したりすると「警告！吸血鬼ハンターがニンニクを恐れてどうしますか！」「その時代にスマホはありません！」などとブザー音と共に指摘。

面白さ: LLMの厳しい監視をかいくぐりながら、設定内で面白い劇を成立させようとするスリルと創造性の挑戦。
「プレゼン大会・誇張表現リミッター」 ＋ LLM誇張検出器

ゲーム: 架空のトンデモ商品をプレゼンし、最も魅力的に伝えた人が勝ち。

LLMの役割: プレゼン中、過度な誇張表現（例：「宇宙一美味しい！」「絶対儲かる！」）を検知すると、「誇張レベル3を検出。具体的データで裏付けてください」などと冷静にツッコミを入れる。

面白さ: LLMのツッコミをいかに上手くかわし、あるいは逆手にとって面白いプレゼンにするか、という話術と機転が試される。
「会議シミュレーション・横文字禁止令」 ＋ LLMカタカナ語ポリス

ゲーム: ある議題について真面目に会議をするが、カタカナのビジネス用語（アジェンダ、コンセンサス等）を使うとペナルティ。

LLMの役割: 会話を聞いていて（誰かが入力）、カタカナ語を検知すると「『コミットメント』、日本語でお願いします！『主体的な関与』などはいかがでしょう？」と即座に言い換えを要求、または警告音。

面白さ: カタカナ語を避けようとするあまり、逆にぎこちなく面白い日本語が飛び交う。LLMの真面目な指摘がシュール。
「物語リレー・伏線回収チェッカー」 ＋ LLMプロットアーキテクト

ゲーム: 順番に物語を紡いでいく。前の人が張った伏線を後の人が回収しなければならない。

LLMの役割:

伏線記録: 誰かが物語に伏線らしきものを入れたらLLMに記録。

未回収伏線アラート: 一定ターン経過しても回収されない伏線があると「警告：『井戸の底から聞こえる謎の声』の伏線が放置されています！」と通知。

強引な伏線回収判定: あまりにも強引な伏線回収には「その回収は少々無理がありませんか…？もう少し自然な流れを希望します」とコメント。

面白さ: LLMに管理されることで、より複雑で質の高い物語作りを目指す協力プレイになる。LLMの判定に右往左往するのも楽しい。
「ディベート・論点ずらし防止委員会」 ＋ LLM論理ガーディアン

ゲーム: あるテーマでディベートを行う。

LLMの役割:

論点逸脱検知: 話が本筋から逸れると「現在の論点は〇〇です。今の発言は関連性が薄いように思われます」と指摘。

感情論警告: 過度に感情的な主張や人格攻撃を検知すると「冷静に。論理に基づいた議論を求めます」と介入。

未定義用語指摘: 「その『真の幸せ』とは具体的に何を指していますか？定義を明確にしてください」

面白さ: LLMの介入で、より建設的（あるいは逆にぎこちない）ディベートが展開される。LLMの指摘をどう切り返すかという頭脳戦。
「俳句/短歌バトル・季語＆字余りチェッカー」 ＋ LLM風流鑑定士

ゲーム: お題に沿って俳句や短歌を作り、優劣を競う。

LLMの役割:

ルールチェック: 季語の有無、字余り・字足らずを機械的にチェック。

凡庸表現指摘: 「その表現は月並みですね。もう少し独創的な着眼点を」

（おまけ）AIによる参考作品提示: 「ちなみにAIが一句詠むとこうなります…『AIも 眺める桜 散りぬるを』。いかがでしょう？」などと、やや自慢げに（あるいは的外れな）作品を披露。

面白さ: 伝統的な言葉遊びにLLMの機械的な判定とAIの（時々変な）感性が加わることで、新たな笑いや発見が生まれる。
「大喜利・お題スパイラル」 ＋ LLMお題逸脱オブザーバー

ゲーム: 大喜利。回答が出揃うたびに、前の回答の中からキーワードを拾って次のお題を微妙に変えていく（例：「こんなドラえもんは嫌だ」→回答「四次元ポケットが洗濯機」→次のお題「こんな洗濯機は嫌だ」）。

LLMの役割:

お題継承度チェック: 新しいお題が、前の回答のキーワードをちゃんと拾っているか、どれくらい捻っているかを判定。「お題の継承度75%。良い捻りです！」「継承度20%。もはや別のお題では…？」

回答マンネリ化警告: 似たような傾向の回答が続くと「回答の傾向が偏っています。もっと斬新な視点を！」と発破をかける。

面白さ: お題がどんどんカオスに変化していくのをLLMが実況・解説するような形。LLMのツッコミがプレイヤーの回答の方向性を左右することも。

 「Linter/ジャッジマン」LLMの総評このアナロジーでLLMをパーティーゲームに組み込むことの面白さは、以下の点に集約されると考えられます。

「外部の目」による緊張感と制約: LLMという客観的（に見える）存在がルールを監視することで、プレイヤーはより真剣に、あるいは逆にふざけてルールを破ろうとするなど、新たな駆け引きが生まれます。

「機械的な正しさ」と「人間の柔軟性」の衝突: LLMのロジカルで融通の利かない指摘と、人間の感情豊かで曖昧なコミュニケーションがぶつかり合うことで、予期せぬ笑いや困惑、発見が生まれます。

ゲームの質の向上（意図せぬ方向も含む）: LLMのフィードバックが、プレイヤーの表現を洗練させたり、議論を深めたりする方向に働くこともあれば、逆にゲームを奇妙な方向に導き、それが新たな面白さになることもあります。

メタ的な面白さ: プレイヤーはゲームそのものをプレイすると同時に、「LLMにいかに上手く対処するか」というメタゲームをプレイすることになります。LLMの「クセ」を読んで利用したり、あえて逆らったりする戦略が生まれるでしょう。
ただし、注意点としては、LLMの介入が過度になると、プレイヤーの自由な発想を阻害したり、ゲームの流れを悪くしたりする可能性があります。LLMの役割はあくまで「ゲームを面白くするためのスパイス」であり、その厳格さや介入の頻度、コメントのトーンなどは、ゲームの性質や参加者の好みに合わせて調整する必要があるでしょう。
「Linter/ジャッジマン」という役割は、LLMの得意とするテキスト分析やルールベースの判断能力を活かしつつ、その「完璧ではない」部分が人間とのインタラクションにおいてユニークな価値を生み出す、非常に興味深いアプローチだと感じます。

podhmo

💭連想ゲームのジャッジとかには使えるかも？
💭途中段階で分析結果を言うとかは眺めてる分には面白いかもしれない（ディベートを中継し詭弁などを解説する）

podhmo

LLMを使ったデコードとエンコードの可能性について考えてみて。何か面白い解読可能な表現への変換は思いつく？

この仕組みを使ったゲームは考えられる？

podhmo

はい、LLMを使った「デコード」と「エンコード」の可能性、そしてそれを利用したゲームのアイデアですね！これは非常に面白いテーマです。LLMは自然言語の複雑なパターンを学習しているため、単なる暗号化／復号とは異なる、もっとニュアンス豊かで創造的な「表現の変換」ができる可能性があります。

 LLMによる面白い「解読可能な表現への変換」（エンコード/デコード）アイデアLLMを使って、情報を直接的ではない、しかし解読可能な別の表現に変換する（エンコード）、そしてそれを元に戻す（デコード）アイデアを考えてみます。
感情詩エンコード/キーワードデコード

エンコード: あるメッセージ（例：「明日の10時に会議室Aで会いましょう」）をLLMに入力し、「このメッセージを、秘めたる情熱と一抹の不安を表現した5行の短い詩に変換して。ただし、元のメッセージの核となる情報は比喩的に含めること」と指示。

LLMエンコード結果（例）:
夜明け前の静寂（しじま）に響く鐘の音（ね）を待つ

赤き扉の奥、約束の地

高鳴る鼓動、されど影は長く

言葉なき言葉、交わされるその瞬間

玻璃（はり）の窓辺に、朝陽は射すか

デコード: 受け取った人がこの詩をLLMに入力し、「この詩に込められた具体的な約束の内容（日時、場所、目的）を推測し、キーワードで3つ挙げてください」と指示。

LLMデコード結果（例）: 「会議」「明日午前」「場所A」

面白さ: 情報伝達にエモさと謎解き要素が加わる。エンコード/デコードのLLMの「解釈」の揺らぎも面白い。
特定キャラクター口調エンコード/意図デコード

エンコード: 伝えたい内容（例：「この企画書、もっとデータで裏付けてほしい」）と「変換先のキャラクター（例：『千と千尋の神隠し』の湯婆婆）」を指定。LLMがそのキャラ口調でメッセージを生成。

LLMエンコード結果（例）: 「フン、このペラッペラの紙切れは何だい？お前の言う夢物語はもう聞き飽きたよ！数字だよ、数字！汗水たらして集めた確かな証拠ってもんを、さっさとこの私に見せやがれ！」

デコード: 受け取った人がこのセリフをLLMに入力し、「このキャラクターが本当に伝えたかったビジネス上の具体的な指示は何ですか？」と質問。

LLMデコード結果（例）: 「企画書の根拠となる定量的データの追加要求」

面白さ: コミュニケーションがエンタメ化する。デコード時に、キャラクターの感情の裏にある真意を探る面白さ。
抽象画風タイトルエンコード/状況説明デコード

エンコード: ある状況（例：「冷蔵庫のプリン、弟に食べられた！」）をLLMに入力し、「この状況を、まるで現代アートの抽象画につけるような、思わせぶりで哲学的なタイトル3案に変換して」と指示。

LLMエンコード結果（例）:
「不在の甘美、残された空虚」
「弟という名のブラックホール」
「カラメルの涙、無言の告発」

デコード: 受け取った人がタイトルの一つをLLMに入力し、「このタイトルが示唆する具体的な日常の出来事を推測して、短く説明してください」と指示。

LLMデコード結果（例）: 「誰かが楽しみにしていたデザートを、他の家族（おそらく弟）が無断で食べてしまった悲劇と怒りを表していると思われます。」

面白さ: 日常の些細な出来事が壮大な（？）アート作品のように変換されるユーモア。デコードの解釈の幅が広い。
逆説的キャッチコピーエンコード/本音デコード

エンコード: 本当に伝えたいこと（例：「この映画、正直つまらなかったよ」）をLLMに入力し、「この本音を隠しつつ、一見ポジティブだがよく読むと皮肉が込められているような、逆説的な映画のキャッチコピーに変換して」と指示。

LLMエンコード結果（例）: 「観る者の想像力をどこまでも試す、革新的“無”体験！あなたは90分後、何を思うだろうか…？」

デコード: 受け取った人がこのキャッチコピーをLLMに入力し、「このキャッチコピーを書いた人が、この映画に対して抱いているであろう『本当の感想』を、オブラートに包まずに教えてください」と指示。

LLMデコード結果（例）: 「この映画は退屈で、内容が空虚だった可能性が高いです。『何も感じなかった』というのが正直な感想かもしれません。」

面白さ: 高度な皮肉やユーモアの表現。デコードで本音が見抜かれるスリル。
動物の鳴き声風オノマトペエンコード/状況推測デコード

エンコード: ある短い状況報告（例：「部長がめちゃくちゃ怒ってる」）をLLMに入力し、「この状況を、特定の動物（例：怒った猫）の鳴き声や様子を表すオノマトペだけで構成された3つのフレーズに変換して」と指示。

LLMエンコード結果（例）: 「シャーッ！フーフー！」「ゴロゴロ…（喉を鳴らす音ではなく、地響きのイメージで）ピキピキ！」「（尻尾を激しく床に叩きつける音）バン！バン！ニャオオオオン！！（威嚇）」

デコード: 受け取った人がこのオノマトペ群をLLMに入力し、「これらのオノマトペが表現している職場の具体的な状況を推測してください」と指示。

LLMデコード結果（例）: 「上司（部長）が何らかの理由で非常に立腹しており、周囲に威圧的な雰囲気と緊張感が漂っている状況だと思われます。」

面白さ: 言語情報を非言語的な音のイメージに変換する斬新さ。デコード側の想像力が掻き立てられる。

 この仕組みを使ったゲームのアイデア上記のエンコード/デコードの仕組みを利用したゲームを考えてみます。
「ポエティック・メッセンジャー」

ルール: 2チームに分かれる。各チームは相手チームに伝えたい秘密の指令（例：「青いペンを持ってきて」「3回ジャンプして」）を持つ。

エンコードフェーズ: 出題チームは、自分たちの指令をLLMを使って「感情詩」や「抽象画風タイトル」などにエンコードする。

伝達フェーズ: エンコードされた表現を相手チームに見せる。

デコードフェーズ: 受け取ったチームは、LLMを使って（あるいは自分たちの頭で）元の指令をデコードし、実行する。

勝敗: より正確に、あるいはより面白く指令を伝えられた/解読できたチームの勝ち。LLMのエンコード/デコードの「ブレ」も楽しむ。
「なりきり伝言ゲーム・LLM翻訳付き」

ルール: プレイヤーは一列に並ぶ。最初の人にお題（短いセリフや状況）が与えられる。

エンコード/伝言フェーズ:
最初の人は、お題を「特定のキャラクター口調（例：侍、お嬢様、宇宙人）」で次の人に伝える。
伝えられた人は、聞いた内容をLLMに入力し、「このセリフの話し手の『真意』は何ですか？」とデコードさせる。
デコードされた「真意」を元に、今度は自分が別の「特定のキャラクター口調」で次の人に伝える。

これを繰り返す。

結果発表: 最後の人が、伝えられた内容と、それがどんなキャラクターの口調だったかを発表。最初のお題とどれだけ変わったか、あるいはLLMのデコードがどう影響したかを楽しむ。

面白さ: キャラクターなりきりの楽しさと、LLMによる解釈のズレが連鎖することで、情報が奇妙に歪んでいく過程が面白い。
「逆説広告コンペティション」

ルール: 各プレイヤーに、非常にネガティブな特徴を持つ架空の商品（例：「すぐ壊れるスマホ」「味がしないガム」）が割り当てられる。

エンコードフェーズ: プレイヤーは、その商品のネガティブな本音を隠しつつ、LLMを使って「逆説的キャッチコピー」や「一見ポジティブなCM原稿」を作成する。

発表フェーズ: 各自が作成した広告を発表。

デコード/評価フェーズ: 聞き手は、各広告から「商品の本当のダメな点」をLLMを使って（あるいは勘で）デコードし、最も上手く本音を隠しつつ魅力的に見せた（あるいは最も皮肉が効いていた）広告を投票で選ぶ。

面白さ: クリエイティブな皮肉の応酬。LLMを上手く誘導して、絶妙な広告を作れるかが鍵。
「オノマトペ・インサイダー」

ルール: インサイダーゲームの変種。GM（またはLLM自身）が秘密のお題（ある状況や感情、例：「締め切り間際で超焦っている」）を決め、インサイダー役の1人にだけ教える。

質問フェーズ: 他のプレイヤーは、インサイダーに対して「はい／いいえ」ではなく、「その状況を動物の鳴き声風オノマトペ3つで表現して」とか「その感情を天気に関するオノマトペで例えると？」といった質問をする。

インサイダーの回答: インサイダーは、お題を直接言わず、LLMに「この状況（お題）を〇〇風のオノマトペにエンコードして」と頼み、生成されたオノマトペを回答する。

推理フェーズ: プレイヤーは、インサイダーが提示するオノマトペ（LLMがエンコードしたもの）と、それが誰の指示で生成されたか（インサイダーの意図か、LLMの暴走か）をヒントに、お題とインサイダーを当てる。

面白さ: 言葉による直接的なヒントが制限され、感覚的・抽象的な情報から推理する新しいタイプの推理ゲーム。LLMのエンコードのクセを読む必要も出てくる。
「感情同調（エモシンクロ）ゲーム」

ルール: 2人1組のペア戦。

お題提示: 各ペアに、ある感情（例：「懐かしさ」「達成感」「軽い絶望」）が秘密裏に提示される。

エンコードフェーズ: ペアの一人（エンコーダー）は、提示された感情を表現する「短い詩」や「抽象的なキーワード3つ」などをLLMを使って生成する。その際、直接的な感情表現の単語（例：「懐かしい」）は使わないようにLLMに指示する。

デコードフェーズ: もう一方のペアのメンバー（デコーダー）は、エンコードされた表現だけを見て、元の感情が何だったかを当てる。LLMに「この詩から感じられる主要な感情は何ですか？」と尋ねて参考にしても良い。

得点: 正解すればポイント。エンコードの質（上手く感情を伝えられたか）とデコードの質（上手く読み取れたか）が試される。

面白さ: 言葉にしづらい感情を、LLMを介してどれだけ非言語的に伝えられるかという、コミュニケーションの新しい形。ペアの以心伝心度も試される。
これらのゲームは、LLMの「言葉のニュアンスを理解し、多様なスタイルで再構成する能力」を中核に据えています。情報の正確な伝達だけでなく、その過程での「創造的な歪み」や「解釈の余地」そのものを楽しむという、新しい遊び方ができるのではないでしょうか。

podhmo

生成ai絵の品質が低かった頃は「ai絵的なワードウルフ」みたいなものができて面白かった。つまりそれぞれの題材を表現するためのプロンプトを各自で考えて絵を生成し外れを当てたり表現しようとしてた元の言葉を当てるみたいなもの。

現状の生成ai絵の場合はタグがそのまま絵に生成されてしまい面白くない。何か企みないしは仕組みを設けてこの昔の面白みに近いものを復活させた遊びにできない？

podhmo

「AI絵的なワードウルフ」がプロンプトの曖昧さやAIの未熟さからくる「味」を楽しんでいたというのは非常によく分かります！現状の画像生成AIが高性能化し、プロンプトに忠実な絵が出やすくなったことで、その「ズレの面白さ」が失われたのは少し寂しいですよね。
この「昔の面白みに近いもの」を復活させるための「企み」や「仕組み」を考えてみましょう。ポイントは、意図的に情報伝達のノイズや制約、あるいは解釈の幅を生み出すことで、プロンプトと生成画像の間に「面白いズレ」を誘発することです。

 「企み」を込めたAI絵ワードウルフ風ゲームのアイデア（5選）「プロンプト翻訳リレー」AI絵ワードウルフ

企み: プロンプトを複数の言語（あるいは奇妙なルール）で翻訳リレーさせて情報を劣化・変容させる。

仕組み:
GMがお題（例：「宇宙でラーメンを食べる猫」）を決定。
プレイヤーAは、お題を表現するプロンプトを考える。
プレイヤーAは、そのプロンプトをLLMを使って「英語」に翻訳。
プレイヤーBは、英語に翻訳されたプロンプトを、さらにLLMを使って「詩的な日本語（五七五調など）」に翻訳。
プレイヤーCは、詩的な日本語になったプロンプトを、さらにLLMを使って「子供向け絵本のト書き風」に翻訳。
最終的に変容したプロンプトを使って画像生成AIで絵を出す。

ワードウルフの場合、多数派と少数派（ウルフ）で最初のプロンプト作成の段階で少し違うお題を与え、翻訳リレーの過程でその差が奇妙に増幅/縮小されるのを楽しむ。


面白さ: 翻訳を重ねるごとに元の意図が失われ、最終的なプロンプトと生成画像がカオスなものになる。「宇宙でラーメンを食べる猫」が「月面でうどんをすする犬の俳句を聞いた子供」みたいな絵になるかもしれない。元の言葉当てクイズにもなる。
「LLMフィルター」AI絵ワードウルフ

企み: プレイヤーが考えたプロンプトを、特定の「性格」や「偏見」を持つLLMフィルターに通してから画像生成する。

仕組み:
GMがお題を決定。
プレイヤーはプロンプトを考える。
そのプロンプトを、あらかじめ設定された「皮肉屋LLM」「心配性LLM」「芸術家気取りLLM」などに通す。LLMはプロンプトをその性格に基づいて「改変」する。
例：皮肉屋LLM：「『美しい夕焼け』？どうせみんな同じようなこと考えるんでしょ。もっと独創的なものはないの？『工場地帯の煙突から昇る、終末感漂う茜色の光』くらいにしておいたら？」

改変されたプロンプトで画像を生成。


面白さ: LLMフィルターの性格によってプロンプトが思わぬ方向にねじ曲げられ、奇妙な絵が生まれる。フィルターのクセを読んでプロンプトを調整する戦略も。
「抽象キーワード縛り」AI絵ワードウルフ

企み: プロンプトに使える単語を「抽象的な名詞」「感情を表す言葉」「擬音語・擬態語」などに限定し、具体的な名詞の使用を禁止または制限する。

仕組み:
GMがお題（例：「怒っているゴリラ」）を決定。
プレイヤーは、そのお題を「情熱、衝撃、破壊、ウホウホ、ドンドン、真っ赤な」のような抽象的・感覚的なキーワードの組み合わせだけでプロンプトを構成する。具体的な「ゴリラ」「怒る」などは使えない。
そのプロンプトで画像を生成。


面白さ: AIが抽象的な言葉をどう解釈して具体的な形にするか、という実験的な面白さ。プレイヤーの言葉選びのセンスと、AIの解釈力の限界が試される。同じお題でも全く違う絵が出てくる可能性が高い。
「ネガティブプロンプトオンリー」AI絵ワードウルフ

企み: 描いてほしいものを直接指示するのではなく、「描いてほしくないもの」を指定するネガティブプロンプトだけで画像を生成させる。

仕組み:
GMがお題（例：「幸せそうな家族のピクニック」）を決定。
プレイヤーは、お題の絵を生成するために、「悲しい顔はNG、雨はNG、喧嘩はNG、暗い色はNG、孤独はNG…」といったネガティブプロンプトを複数考える。
これらのネガティブプロンプトだけを画像生成AIに入力。


面白さ: AIが「禁止事項の隙間」をどう解釈してポジティブな（あるいは意図しない奇妙な）絵を生み出すかという、逆説的な面白さ。高度なプロンプトエンジニアリングが求められる。
「ドリームダイアリー」AI絵ワードウルフ

企み: 夢日記のような曖昧で支離滅裂な文章をプロンプトとして使い、AIに「夢の中の光景」を描かせる。

仕組み:
GMがお題（例：「空飛ぶクジラと会話する」）を決定。
プレイヤーは、そのお題を元に、夢で見たかのような断片的で非論理的な文章（例：「気づいたら私は綿菓子の雲の上にいた。下を見ると、巨大な影がゆっくりと近づいてくる。それは歌っていた。海の底の歌を。なぜか手には古い教科書を持っていた。」）をプロンプトとして作成。
そのプロンプトで画像を生成。


面白さ: AIが非論理的なテキストからどんな奇妙で美しい（あるいは不気味な）ビジュアルを紡ぎ出すかという、シュールレアリスティックな面白さ。プレイヤーの「夢語り」のセンスも問われる。

 これらのゲームの「昔の面白み」に近いポイント
予測不可能性: 意図的な情報の劣化や制約により、最終的にどんな絵が出てくるかの予測が難しくなり、初期のAI絵のような「何が出てくるかわからないワクワク感」が生まれます。

解釈の余地: 生成された絵が元のプロンプトやお題と微妙に（あるいは大きく）ズレることで、その「ズレ」をどう解釈するか、なぜそうなったのかを話し合う楽しみが生まれます。

プレイヤーの創意工夫: 単純なタグ入力ではなく、与えられた制約の中でいかにAIを「騙す」か、あるいは「誘導」するかという、プレイヤーの創意工夫やプロンプト作成の腕が試されます。

「AIの個性」の再発見: 高度なAIであっても、特殊な条件下では奇妙な解釈や表現をすることがあり、それがまるでAIの「個性」のように感じられ、面白さに繋がります。
これらの「企み」は、AIの能力を制限したり、情報をねじ曲げたりすることで、あえて「不完全さ」や「ノイズ」を導入し、そこから生まれる偶発性や解釈の多様性を楽しむことを目的としています。これにより、高性能化したAIを使っても、かつての「AI絵的なワードウルフ」の精神に近い遊び方ができるのではないでしょうか。

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