埋め込みモデルで動くアキネータライクなゲームを作ったら、難易度が高すぎた件

はじめに

どんな人向けの記事？

• 埋め込みモデルに興味がある方
• ローカルLLMに興味がある方
• webアプリ開発に興味がある方

検証環境

1. ミニPC（M30A）： N100(4core)@3.40GHz, 16GB # フロントエンド, バックエンド（埋め込み含む）
2. Mac Studio（M2 Ultra 128GB）# LLMにゲームをプレイさせるときのみに使用

勤め先で技術文書を書く際に基本的にですます調を使わないので書いています。文体の切り替えにも脳のリソースを割くことがわかったので統一することにします。

口語的に表現したい箇所を除き、基本は記事でもですます調を使わないで書く方針にするので、よろしくおねがいします。

2025/2/10 追記

• 最初のリリースでは秘密のキーワードの説明文ではなく、秘密のキーワードとのコサイン類似度を計算していることが判明。

  • 記事に記載の通り、秘密のキーワードの説明文との類似度を表示するように修正した。
    →おそらく、これにより難易度が下がったはず。

• 今回使用した埋め込みモデルstatic-embedding-japaneseはミニPCでも高速に動作することが判明したので、バックエンドもミニPC側でデプロイして運用する方針にした。

https://x.com/umiyuki_ai/status/1888527100589883447

うみゆきさん、いつも貴重な情報ありがとうございます！

おそらく私が数秒かかると勘違いしたのは、最初のモデルダウンロードまたはロード時間を推論時間と勘違いしていたため。ミニPCは遅くて使えないだろうという先入観で勘違いしてしまったため反省。

背景

ミニPCとCoolify

最近、うみゆきさんのメモで知ったCoolifyと呼ばれる自己ホスト型のデプロイプラットフォームをミニPCに入れて遊んでいる。Proxmoxを含めた導入手順等は下記の記事を参照されたい。

https://x.com/umiyuki_ai/status/1883430183899893929

https://x.com/umiyuki_ai/status/1885953599144083911

デプロイ環境があるとアプリを作りたくなる

デプロイ環境が揃うと、とにかくアプリを作りたくなってしまうのが人間の性というもの。
せっかくなので生成AIを使ったアプリを作りたいものの、現状は趣味の範疇なので可能な限り下記の要件は満たしたい。

• API料金がかからないこと。
• 仮にローカルLLMを使うにしても、できるだけリソースを割かないで運用できること。

そこで目をつけたのが、私が以前作ったLLMアキネータというゲーム。
※ちなみにこのときはまだ、web開発どころか生成AIを組み込んだアプリ開発すらほぼ経験なしという状態だった。

https://zenn.dev/robustonian/articles/20_questions_bench

これは秘密のキーワードを当てるために質問をして、YesかNoかを聞いて選択肢を絞っていくのだが、その判定にローカルLLMを用いていた。

これをそのままデプロイしたら、ローカルLLMが使われすぎて私のMacは使い物にならなくなるだろう。

そこで、今回はローカルLLMを使わずに、static-embedding-japaneseと呼ばれる埋め込みモデルのみを用いた、類似のゲームを開発した。

（追記）static-embedding-japaneseはミニPCでも高速に動作することがわかったので、結局バックエンドでもMacは不要になった。

名付けて埋め込み単語当てゲーム。

https://huggingface.co/hotchpotch/static-embedding-japanese

以下では、埋め込み単語当てゲームのルールと開発の流れを紹介する。

埋め込み単語当てゲームのルール

• ゲームの目的

  • 制限された回数内で、隠されたターゲット単語を当てる

• ゲーム進行

  • デフォルトでは、ランダムに選ばれたターゲット単語が設定される
    • 🎲ボタンを押すとキーワードを再抽選
    • IDを指定すると、IDに対応するキーワードが設定される（再現性を確保できる）
  • プレイヤーは文字列を入力して推測する
  • 各推測に対してターゲット単語の説明文とのコサイン類似度が出力される
  • ターゲット単語との完全一致で勝利、試行回数超過で敗北

• プレイ設定

  • 試行回数：5/10/15/20/30/50/99回から選択可能（デフォルトは20）
  • キーワード選択：
    • ランダム選択（デフォルト）
    • ID指定（0-346の範囲）

• 特殊機能

  • チートモード（検証用）：
    • 正解の単語を表示
    • 単語の説明文を表示（説明文はgemma-2-27bで作成）
  • リセット：新しいゲームを開始

ルールやフローを図示したものを以下に示す。

ゲームの基本ルール

設定項目

アプリの構成と開発の流れ

アプリの構成

まず、アプリの構成を図示したものを以下に示す。

キーワードリストや、ユーザーやLLMの成績等はSupabaseなどを使ってDB管理するともう少し面白いアプリになりそうだが、今回は以下の理由で割愛した。

• Supabaseのクラウドサービスは利用しているが、リミットを超過気味であること。
• Coolifyで動かす方法もあるらしいが、導入後どのように動かせばよいのかまだ理解できていない。
  →クラウド版に比べてかなり機能が制限されている？

開発の流れ

本アプリを開発するに当たり、フロントエンドとバックエンドの役割を明確に区別して開発した。
というのも、フロントエンドはどちらかというと人間が使いやすいUIにしているが、バックエンドはLLMを用いた評価にも使いたかったため、機能を完全に独立して開発した。

これは本職のエンジニアなら当たり前のことかもしれないが、私は今回始めてこの形式で開発を行った。
具体的にはClineを用いて開発を行うに当たり、backend開発時はfrontendのコードが見えないように、その逆もしかりという形で開発を行った。IF調整を行うときだけ、両方のコードが見える状態にする。
こうすることで、フロントエンドとバックエンドの役割が混ざり合うことがほぼなくなり、スパゲッティコードにはなりにくくなりそうという印象。

開発の仕方は完全に自己流だが、基本的には下記のような流れで実装を進めた。

• テキストを埋め込みベクトルに変換し、コサイン類似度を算出するpythonプログラムの作成
• 上記のAPIエンドポイント化
• バックエンドのREADME.mdを作成
• バックエンドのREADME.mdおよびソースコードを参考に、フロントエンドの仕様を作成
• フロントエンドの開発
• 必要に応じてAPIエンドポイントを追加で作成（修正すると既存機能が壊れそうだったので追加で対応した）
• ローカルでテスト
• デザインやUIの改善
• デプロイ

基本的にはCline+Claude 3.5 Sonnetで開発を行ったが、ナレッジカットオフの影響で生成AI関係のライブラリとか新しいモデルの知識は疎いので、GithubやHuggingFace等のサンプルコードを渡す作業は手動で行った。

作成したアプリ

今回開発した埋め込み単語当てゲームのリンクはこちら。正直、普通のアキネータゲームよりもかなり難易度が高くなってしまった。

https://embedding-akinator.robustonian.com/

後述するが、ローカルLLMを用いて単語が当てられるかを確認するためのpythonプログラムも別途作っている。そちらは計算リソースの問題でデプロイしていない。

所感

難易度

まずこのゲーム、実際に遊んで貰えればわかると思うが難易度がかなり高い。
従来のアキネータゲームでは、キャラクターか動物というジャンルを選択した上で、質問に対して「はい」、「いいえ」、「分からない」、「たぶんそう/部分的にそう」、「たぶん違う/そうでもない」の5つの選択肢を答えていく。

そもそも従来のアキネータゲームは、人間がキーワードを当てるゲームではなく、人間が質問に答えてアキネータが当てるというアプリである。

上記の5つの質問にはそのワードについて詳しい人間が答えることになるので、かなり精度が高い。
この判定を数ヶ月前のローカルLLMに任せたときにはそれほど精度が出せずに、ゲームとして成り立たなくなったというのは以前の記事で検証した。

本アプリでは、最初からノーヒントで開始しているというだけでかなり難易度が跳ね上がっている。その上、Yes/Noで嘘を疲れることはなくなったものの、かなり曖昧さのある数値しか返ってこないため、難易度がオリジナルのアキネータに比べて格段に高い。またコサイン類似度をある程度理解していないと、人間でも正解に近づくのは難しいと思われる。

今回のゲームは、LLMが曖昧な回答しかできないなら、いっそ埋め込みモデルを用いて近さを数値化してもらえば良いのでは？しかもその方が圧倒的に計算負荷が小さいだろう。という発想のもとで開発した。

工夫した点

• キーワードの説明文を用いた類似度計算
  実は最初、類似度計算するときにはキーワードそのものと入力した文字列の類似度を計算していた。
  しかしこの方法はうまくいかなかった。具体的には、意味的に近いものを入力しても類似度が高くない場合が多かった。

そこで、キーワードそのものではなくキーワードの説明文と入力した文字列の類似度を計算するようにしたら、わりとゲームとして成り立つようになった。（まだ難易度は高いが正解できないわけではない）

これはベーシックなRAGにおける埋め込みモデルの使い方そのもので、RAGの動作原理の勉強にもなるのでは？

それではキーワードの説明文をどのように取得したかというと、最初はwikipediaなどから取得しようと考えたが、wikipediaに書かれてない単語もあるだろうとか諸々の理由で結局LLMを使って生成することにした。

ローカルLLMを用いた検証

最後のおまけにいくつかのモデルでの検証結果を示すが、いくつかのモデルを試した限りはこのゲームでも現状のローカルLLMでは歯がたちそうにないという結論だった。

というのも、人間も同じ傾向にあると思うが、一度〇〇が関係ある単語なのでは？という思考に陥ると、近視眼的になって局所最適解を探すような傾向がある。

本来は初期段階で、より抽象化した別の単語で試して大域最適を模索するべきだが、それができないモデルが多い印象だった。

thinkingとfinal answerのモデルを分ける

最近はローカルLLMでも推論モデルが増えてきた。構造化出力をすれば一つのモデルでも事足りるかもしれないが、精度に悪影響があるかもしれないのでthinkingフェーズとfinal answerフェーズの2段階に分けて使用するモデルを分けた。

thinkingフェーズではできるだけ性能の良いモデルを使って、次に入力する文字列を吟味してもらい、final answerフェーズでより小型モデルが結論だけを抽出するようにした。
この工夫により、推論モデルの強みを活かしつつ回答だけを適切に抽出できる確率が格段に向上した。まあこれはVRAMが潤沢にあるMacならではの小技かもしれない。

まとめ

今回の記事では、埋め込みモデルを用いたアキネータライクなゲームを開発し、ローカルLLMを用いた検証を行いました。正直、かなり難易度が高いゲームになってしみましたが、キーワードによっては20回以内の回答でもクリアできると思うので、是非挑戦してみてください！

ローカルLLMを用いた検証では、一度陥った局所最適の罠から抜け出せない印象で、正直あまり良い結果は得られませんでした。一度抽象の階段を登って全体最適を目指す、そのような能力を持つモデルが今後登場することを期待します（o1クラスなら可能かもしれませんが検証していません）。

最後まで読んでいただきありがとうございました。次回もぜひよろしくお願いします。

---

おまけ：ローカルLLMを用いた検証（一例）

調整しながら検証を行ったので、プロンプトは少し古いものを使用している点に注意。
また、文字数制限の関係でここでは1例のみを表示するが、他のモデルでも同様に正解までたどり着けたモデルはなかった。

ABEJA-Qwen2.5-32b-Japanese-v0.1_q4_K_M → phi4:Q4_K_M-4k

$ uv run llm_challenger.py
=== テスト開始 ===
対象キーワード: ペンギン
説明文: ペンギンは、南極大陸周辺の寒冷な海域に生息する、鳥類の一種です。

翼は退化し、水中での推進に特化しています。水かき状になった翼と強力な脚で、水中を素早く泳ぎます。

体色は黒と白で、背中は黒、腹部は白であることが一般的です。

ペンギンは、群れで生活し、繁殖期には、海岸に営巣して卵を産みます。

魚やイカなどを主食としています。

愛嬌のある姿と、 monogamous であることから、世界中で愛されています。

近年、気候変動の影響で、生息数が減少しており、保全が課題となっています。

=== 分析プロンプト ===
あなたは、ある日本語のキーワードを当てるゲームでの試行履歴です。あなたはこのゲームに挑戦中です。
あなたは1回ごとに1単語の回答権があり、その単語とキーワードの説明の埋め込みベクトルのコサイン類似度を知ることができます。
類似度は-1から1の値で、基本的には1に近いほど正解に近いことを示します。最大試行回数は20回です。

=== LLMの分析 ===
了解しました。このゲームに挑戦するための最初の単語を提出します。

りんご

この単語とキーワードの説明とのコサイン類似度を教えてください。

=== 単語選択プロンプト ===
上記に書かれた回答は何ですか？一単語のみを抜き出してください。括弧や強調表示は不要です。

=== 選択された単語 ===
りんご

=== 分析プロンプト ===
以下は、ある日本語のキーワードを当てるゲームでの試行履歴です。あなたはこのゲームに挑戦中です。
あなたは1回ごとに1単語の回答権があり、その単語とキーワードの説明の埋め込みベクトルのコサイン類似度を知ることができます。
類似度は-1から1の値で、基本的には1に近いほど正解に近いことを示します。最大試行回数は20回です。

試行 1: 'りんご' (類似度: -0.077)

これまでの試行結果を分析し、次にどのような単語を試すべきかを検討し、その理由と共に説明してください。そして最後に結論を述べてください。

=== LLMの分析 ===
試行1での「りんご」のコサイン類似度が-0.077という結果から、このキーワードは**「りんご」と直接関係がない可能性が高い**ことがわかります。ただし、完全に無関係ではなく、やや遠い存在であることを示しています。

理由：

1. 範囲の絞り込み: 「りんご」が果物であり、具体的な物体を指す言葉であるため、次はより一般的または抽象的な概念を試してみることで、キーワードの性質を探ることができます。
2. 多様性の検討: 次に試すべき単語として、「自然」や「植物」といった範囲が広い言葉を試すことで、キーワードがどのようなカテゴリーに属しているかを把握することが有効です。

おすすめの次なる単語：

• 自然：自然界全体に関連する概念で、果物や植物なども含まれます。もしコサイン類似度が高い値が出れば、キーワードは自然に関連した言葉である可能性が高まります。
• 植物：特定の生き物に絞り込んでみることでも、キーワードの範囲を絞ることができます。

結論：

次回の試行では「自然」または「植物」を試すことをおすすめします。これらの単語のコサイン類似度によって、さらに詳細な方向性を決めていくことができます。

=== 単語選択プロンプト ===
上記に書かれた回答は何ですか？一単語のみを抜き出してください。括弧や強調表示は不要です。

=== 選択された単語 ===
自然または植物

=== 分析プロンプト ===
以下は、ある日本語のキーワードを当てるゲームでの試行履歴です。あなたはこのゲームに挑戦中です。
あなたは1回ごとに1単語の回答権があり、その単語とキーワードの説明の埋め込みベクトルのコサイン類似度を知ることができます。
類似度は-1から1の値で、基本的には1に近いほど正解に近いことを示します。最大試行回数は20回です。

試行 1: 'りんご' (類似度: -0.077)
試行 2: '自然または植物' (類似度: -0.008)

これまでの試行結果を分析し、次にどのような単語を試すべきかを検討し、その理由と共に説明してください。そして最後に結論を述べてください。

=== LLMの分析 ===
現在までの情報から、キーワードが「りんご」や「自然または植物」といった概念とはあまり関連性がないことがわかります。類似度の値がどちらも非常に低い（-0.077と-0.008）ため、これらの単語は正解から遠い可能性が高いです。

次に試す単語を検討する際には、以下のような視点で考えてみましょう：

1. 一般的な概念や抽象的な概念：「りんご」や「自然または植物」といった具体的な単語が低い類似度だったことから、より一般的な概念や抽象的な概念を試すことが考えられます。例えば、「時間」「感情」「文化」など。
2. 人間の行動や社会的要素：キーワードが人間の活動や社会的な側面に関連している可能性もあります。「学校」「仕事」「友達」など、より広範な単語を試してみることも有効です。

これらの観点から、次に「時間」という単語を試すことを提案します。これは一般的で抽象的な概念であり、「りんご」や「自然または植物」よりも異なる方向性を探ることが可能です。「時間」は多くの文脈で使用されるため、正解のキーワードとの関連性が見つかる可能性があります。

結論: 次の試行では「時間」という単語を試すことを提案します。

=== 単語選択プロンプト ===
上記に書かれた回答は何ですか？一単語のみを抜き出してください。括弧や強調表示は不要です。

=== 選択された単語 ===
時間

=== 分析プロンプト ===
以下は、ある日本語のキーワードを当てるゲームでの試行履歴です。あなたはこのゲームに挑戦中です。
あなたは1回ごとに1単語の回答権があり、その単語とキーワードの説明の埋め込みベクトルのコサイン類似度を知ることができます。
類似度は-1から1の値で、基本的には1に近いほど正解に近いことを示します。最大試行回数は20回です。

試行 1: 'りんご' (類似度: -0.077)
試行 2: '自然または植物' (類似度: -0.008)
試行 3: '時間' (類似度: 0.001)

これまでの試行結果を分析し、次にどのような単語を試すべきかを検討し、その理由と共に説明してください。そして最後に結論を述べてください。

=== LLMの分析 ===
これまでの試行では、「りんご」や「自然または植物」、「時間」といった具体的な物や抽象的な概念に対する反応が得られました。それぞれのコサイン類似度は、-0.077、-0.008、0.001と非常に低い値を示しています。これらの結果から推測すると、キーワードは一般的な果物や自然・植物とは直接関係がなく、また時間のような抽象的な概念ともそれほど近いものではない可能性が高いです。

次に試すべき単語について考えてみます。まず、「りんご」（具体的な物）と「時間」（抽象的概念）の反応から、キーワードはこれらの中間的な位置にある可能性があります。つまり、特定の事物や状況を指す名詞や動詞が考えられます。

また、「自然または植物」という広範なカテゴリに対する反応も低かったことから、キーワードは特定の自然現象や人間の活動に関連した具体的なものである可能性があります。この観点から、次に試すべき単語として「季節」を提案します。「季節」は時間と関連がありながらも、具体的な自然の変化や人々の生活パターンを反映する言葉であり、キーワードとの関連性が高まる可能性があります。

結論として、次の試行では「季節」という単語を使用し、そのコサイン類似度を確認することで、キーワードへのより具体的な手がかりを得ることを目指します。

=== 単語選択プロンプト ===
上記に書かれた回答は何ですか？一単語のみを抜き出してください。括弧や強調表示は不要です。

=== 選択された単語 ===
季節

=== 分析プロンプト ===
以下は、ある日本語のキーワードを当てるゲームでの試行履歴です。あなたはこのゲームに挑戦中です。
あなたは1回ごとに1単語の回答権があり、その単語とキーワードの説明の埋め込みベクトルのコサイン類似度を知ることができます。
類似度は-1から1の値で、基本的には1に近いほど正解に近いことを示します。最大試行回数は20回です。

試行 1: 'りんご' (類似度: -0.077)
試行 2: '自然または植物' (類似度: -0.008)
試行 3: '時間' (類似度: 0.001)
試行 4: '季節' (類似度: 0.092)

これまでの試行結果を分析し、次にどのような単語を試すべきかを検討し、その理由と共に説明してください。そして最後に結論を述べてください。

=== LLMの分析 ===
これまでの試行履歴を見てみると、キーワードは「季節」に関連している可能性が高いですが、それだけでは完全な答えには至っていないようです。「りんご」や「自然または植物」といった具体的な物に関する単語や、「時間」のような抽象的な概念との関連性も低かったため、これらが直接のヒントとはなりにくいことがわかります。

キーワードは「季節」に関連した何かかもしれませんが、より広範囲な言葉を探してみることで新しい情報を引き出せるかもしれません。特に、「年間を通じて存在し、季節に影響を受けるもの」や「季節の移り変わりと密接に関連しているが、具体的な物だけでなく抽象的な概念も含むもの」を考えると良いでしょう。

例えば、「花」は春から夏にかけて咲く植物で、季節感がありつつ、自然の一部でもあります。また、「季節」と比べて少し広い範囲を持つ言葉であり、より具体的なフィードバックが得られる可能性があります。

結論として、次回の試行では「花」を提案します。

=== 単語選択プロンプト ===
上記に書かれた回答は何ですか？一単語のみを抜き出してください。括弧や強調表示は不要です。

=== 選択された単語 ===
花

=== 分析プロンプト ===
以下は、ある日本語のキーワードを当てるゲームでの試行履歴です。あなたはこのゲームに挑戦中です。
あなたは1回ごとに1単語の回答権があり、その単語とキーワードの説明の埋め込みベクトルのコサイン類似度を知ることができます。
類似度は-1から1の値で、基本的には1に近いほど正解に近いことを示します。最大試行回数は20回です。

試行 1: 'りんご' (類似度: -0.077)
試行 2: '自然または植物' (類似度: -0.008)
試行 3: '時間' (類似度: 0.001)
試行 4: '季節' (類似度: 0.092)
試行 5: '花' (類似度: -0.047)

これまでの試行結果を分析し、次にどのような単語を試すべきかを検討し、その理由と共に説明してください。そして最後に結論を述べてください。

=== LLMの分析 ===
これまでの試行から、以下のような観察ができます：

1. **「りんご」**と「自然または植物」はネガティブな類似度を持つため、これらの単語やその近傍にあるキーワードではない可能性が高いです。
2. 「時間」もほぼゼロの類似度を示しており、あまり関連性がないように見えます。
3. **「季節」**と「花」は比較的ポジティブな反応を示していますが、「季節」の方が少し高めのスコア（0.092）を得ています。これはキーワードが時間的な概念や自然に関連している可能性があることを示唆しています。

これらの結果から、次の試行では以下のような単語を試してみることで、より具体的な手がかりを探します：

1. 「季節の変化」: キーワードが特定の季節や季節の特徴に関連している可能性があります。
2. 「春」「夏」「秋」「冬」：キーワードが特定の季節を指している可能性も考えられます。

これらの単語は、これまでの結果と照らし合わせて最も有望な候補だと考えられます。次に試す単語としては、「春」から始めてみてはどうでしょうか。

結論として、次の試行では「春」を提案します。

=== 単語選択プロンプト ===
上記に書かれた回答は何ですか？一単語のみを抜き出してください。括弧や強調表示は不要です。

=== 選択された単語 ===
春

=== 分析プロンプト ===
以下は、ある日本語のキーワードを当てるゲームでの試行履歴です。あなたはこのゲームに挑戦中です。
あなたは1回ごとに1単語の回答権があり、その単語とキーワードの説明の埋め込みベクトルのコサイン類似度を知ることができます。
類似度は-1から1の値で、基本的には1に近いほど正解に近いことを示します。最大試行回数は20回です。

試行 1: 'りんご' (類似度: -0.077)
試行 2: '自然または植物' (類似度: -0.008)
試行 3: '時間' (類似度: 0.001)
試行 4: '季節' (類似度: 0.092)
試行 5: '花' (類似度: -0.047)
試行 6: '春' (類似度: 0.025)

これまでの試行結果を分析し、次にどのような単語を試すべきかを検討し、その理由と共に説明してください。そして最後に結論を述べてください。

=== LLMの分析 ===
これまでの試行履歴から、以下のような傾向が見えてきます：

1. 自然や植物に関連する単語（例：「りんご」「自然または植物」）は類似度が低く、キーワードとの関連性が薄い可能性が高いです。
2. 時間に関連する単語（例：「時間」「季節」）は比較的高い類似度を示しています。特に、「季節」という言葉の類似度が最も高く、0.092となっています。これはキーワードが「季節」や「時間」に関連している可能性が高いことを示唆しています。
3. 花（類似度: -0.047）は自然関連でありながら、少しマイナスの値を示しており、キーワードとの直接的な関連性は低いと考えられます。
4. 春（類似度: 0.025）も時間に関連していますが、「季節」よりも若干低く、季節の中でも特定の季節に絞られている可能性があります。

以上の分析を踏まえると、次に試すべき単語は「秋」または「夏」が考えられます。これらも時間や季節に関連しているため、キーワードとの関連性が高い可能性があります。特に、「秋」は季節の中でも特徴的な要素（紅葉など）があるため、キーワードに近い可能性があります。

結論: 次の試行では「秋」を試すことを提案します。

=== 単語選択プロンプト ===
上記に書かれた回答は何ですか？一単語のみを抜き出してください。括弧や強調表示は不要です。

=== 選択された単語 ===
秋

=== 分析プロンプト ===
以下は、ある日本語のキーワードを当てるゲームでの試行履歴です。あなたはこのゲームに挑戦中です。
あなたは1回ごとに1単語の回答権があり、その単語とキーワードの説明の埋め込みベクトルのコサイン類似度を知ることができます。
類似度は-1から1の値で、基本的には1に近いほど正解に近いことを示します。最大試行回数は20回です。

試行 1: 'りんご' (類似度: -0.077)
試行 2: '自然または植物' (類似度: -0.008)
試行 3: '時間' (類似度: 0.001)
試行 4: '季節' (類似度: 0.092)
試行 5: '花' (類似度: -0.047)
試行 6: '春' (類似度: 0.025)
試行 7: '秋' (類似度: -0.001)

これまでの試行結果を分析し、次にどのような単語を試すべきかを検討し、その理由と共に説明してください。そして最後に結論を述べてください。

=== LLMの分析 ===
これまでの試行から、以下のような傾向が見えてきます：

1. 「りんご」（類似度: -0.077）と「自然または植物」（-0.008）、「花」（-0.047）は負の値を示しており、これらの単語は正解とは関係が薄い可能性が高いです。
2. 「時間」（類似度: 0.001）と**「春」（類似度: 0.025）、「秋」**（-0.001）は、比較的中立的な値を示していますが、「季節」というカテゴリーに属する単語の中では「季節」自体が最も良い反応を得ています。
3. 「季節」（類似度: 0.092）が他の単語と比べてやや高い値を示していることから、キーワードは季節に関連するものである可能性が高いです。

これらを踏まえて、次に試すべき単語としては以下のようなものを考えられます：

• 「夏」：これまでの結果から、「春」と「秋」が低い類似度を示しており、「季節」自体との関連性が少し高いため、「夏」も同様に季節に関連する可能性があります。
• 「冬」：他の季節と同様に試すことで、季節のキーワードであるかどうかを確認できます。

結論として、次回の試行では「夏」または「冬」から始めることをお勧めします。これらがまだ高い類似度を得られなければ、「季節」というカテゴリーから離れて、他の可能性を探る必要があります。

=== 単語選択プロンプト ===
上記に書かれた回答は何ですか？一単語のみを抜き出してください。括弧や強調表示は不要です。

=== 選択された単語 ===
夏または冬

=== 分析プロンプト ===
以下は、ある日本語のキーワードを当てるゲームでの試行履歴です。あなたはこのゲームに挑戦中です。
あなたは1回ごとに1単語の回答権があり、その単語とキーワードの説明の埋め込みベクトルのコサイン類似度を知ることができます。
類似度は-1から1の値で、基本的には1に近いほど正解に近いことを示します。最大試行回数は20回です。

試行 1: 'りんご' (類似度: -0.077)
試行 2: '自然または植物' (類似度: -0.008)
試行 3: '時間' (類似度: 0.001)
試行 4: '季節' (類似度: 0.092)
試行 5: '花' (類似度: -0.047)
試行 6: '春' (類似度: 0.025)
試行 7: '秋' (類似度: -0.001)
試行 8: '夏または冬' (類似度: 0.107)

これまでの試行結果を分析し、次にどのような単語を試すべきかを検討し、その理由と共に説明してください。そして最後に結論を述べてください。

=== LLMの分析 ===
これまでの試行から得られる情報は以下の通りです：

1. 自然や季節に関連するキーワードが有力：「自然または植物」、「時間」、「季節」、「花」、「春」、「秋」、「夏または冬」という単語を試しました。これらのうち、特に「季節」（類似度 0.092）と「夏または冬」（類似度 0.107）が比較的高いコサイン類似度を示しています。
2. 特定の季節よりも一般的な季節に関連するキーワードがより近い可能性がある：「春」や「秋」などの具体的な季節は低い類似度を示している一方で、「季節」という広範な概念が比較的高い類似度を示しています。

これらの結果から、以下のような推測ができます：

• キーワードは特定の季節よりも一般的な季節に関連するものである可能性が高いです。
• 「夏」や「冬」が他の季節よりも若干近いですが、「季節」という言葉自体が最も近い可能性があります。

次に試すべき単語：

• 「年中行事」または「祭り」
  • 理由：これらは季節に関連するイベントや習慣を指し、特定の季節よりも広範な意味を持つため、「季節」と同じく高い類似度が出る可能性があります。

また、もう一つ試す候補としては：

• 「二十四節気」
  • 理由：これは1年間を24の時期に分けた日本の伝統的な季節区分で、広範な季節感に関連しています。

結論として、「年中行事」や「祭り」、または「二十四節気」を試すことで、キーワードに近づく可能性が高いと考えられます。

=== 単語選択プロンプト ===
上記に書かれた回答は何ですか？一単語のみを抜き出してください。括弧や強調表示は不要です。

=== 選択された単語 ===
年中行事

=== 分析プロンプト ===
以下は、ある日本語のキーワードを当てるゲームでの試行履歴です。あなたはこのゲームに挑戦中です。
あなたは1回ごとに1単語の回答権があり、その単語とキーワードの説明の埋め込みベクトルのコサイン類似度を知ることができます。
類似度は-1から1の値で、基本的には1に近いほど正解に近いことを示します。最大試行回数は20回です。

試行 1: 'りんご' (類似度: -0.077)
試行 2: '自然または植物' (類似度: -0.008)
試行 3: '時間' (類似度: 0.001)
試行 4: '季節' (類似度: 0.092)
試行 5: '花' (類似度: -0.047)
試行 6: '春' (類似度: 0.025)
試行 7: '秋' (類似度: -0.001)
試行 8: '夏または冬' (類似度: 0.107)
試行 9: '年中行事' (類似度: 0.037)

これまでの試行結果を分析し、次にどのような単語を試すべきかを検討し、その理由と共に説明してください。そして最後に結論を述べてください。

=== LLMの分析 ===
これまでの試行結果から、キーワードは季節や時間に関連している可能性が高いですが、特定の季節（春、夏、秋）よりも「季節」自体やそれらが含まれる大きな概念に近いようです。「年中行事」という単語で0.037という類似度を得ていますので、「年間を通じて起こること」や「四季に関連する活動」を示すキーワードである可能性も考えられます。

試行 4の「季節」（類似度：0.092）が最も高い値であり、次の推測ではさらにこの方向性を探るため、「祭り」または「行事」などの単語を試すことを提案します。これらのキーワードは季節や年間を通じて行われる活動に関連している可能性が高いからです。

結論: 次の試行で「祭り」または「行事」を試してみてください。これらが正解に近い可能性があります。

=== 単語選択プロンプト ===
上記に書かれた回答は何ですか？一単語のみを抜き出してください。括弧や強調表示は不要です。

=== 選択された単語 ===
祭り

=== 分析プロンプト ===
以下は、ある日本語のキーワードを当てるゲームでの試行履歴です。あなたはこのゲームに挑戦中です。
あなたは1回ごとに1単語の回答権があり、その単語とキーワードの説明の埋め込みベクトルのコサイン類似度を知ることができます。
類似度は-1から1の値で、基本的には1に近いほど正解に近いことを示します。最大試行回数は20回です。

試行 1: 'りんご' (類似度: -0.077)
試行 2: '自然または植物' (類似度: -0.008)
試行 3: '時間' (類似度: 0.001)
試行 4: '季節' (類似度: 0.092)
試行 5: '花' (類似度: -0.047)
試行 6: '春' (類似度: 0.025)
試行 7: '秋' (類似度: -0.001)
試行 8: '夏または冬' (類似度: 0.107)
試行 9: '年中行事' (類似度: 0.037)
試行 10: '祭り' (類似度: -0.004)

これまでの試行結果を分析し、次にどのような単語を試すべきかを検討し、その理由と共に説明してください。そして最後に結論を述べてください。

=== LLMの分析 ===
これまでの試行結果から見ると、「時間」や「季節」といった言葉が比較的高い類似度を得ていますが、特に「夏または冬」での0.107が最大値となっています。これはキーワードが特定の季節に関連している可能性が高いことを示しています。

ただし、具体的な季節名である春や秋に対してはそれほど良い反応が得られていないことから、「四季を通じて存在する何か」または「年中行われる行事」などの概念が関係している可能性があります。また、「祭り」といった特別なイベントも若干の類似度を得ていますが、まだ十分に高い値とは言えません。

これらの観点から次回は以下の単語を試してみることを提案します：

1. 「暦」: 時間や季節と関連がありつつ、年間を通じて使用される概念です。
2. 「行事」: 特定の時期に行われるイベントを指し、「祭り」とも近いですが、より一般的な意味を持ちます。

この中から特に「暦」を試してみてください。これにより、キーワードが時間や季節と深く結びついた概念であるかどうかを確認できます。

結論

次に試すべき単語は**「暦」**です。これは時間を年間を通じて追跡するもので、「祭り」など特定の行事とも関連があり、これまでの類似度結果と整合性があります。

=== 単語選択プロンプト ===
上記に書かれた回答は何ですか？一単語のみを抜き出してください。括弧や強調表示は不要です。

=== 選択された単語 ===
暦

=== 分析プロンプト ===
以下は、ある日本語のキーワードを当てるゲームでの試行履歴です。あなたはこのゲームに挑戦中です。
あなたは1回ごとに1単語の回答権があり、その単語とキーワードの説明の埋め込みベクトルのコサイン類似度を知ることができます。
類似度は-1から1の値で、基本的には1に近いほど正解に近いことを示します。最大試行回数は20回です。

試行 1: 'りんご' (類似度: -0.077)
試行 2: '自然または植物' (類似度: -0.008)
試行 3: '時間' (類似度: 0.001)
試行 4: '季節' (類似度: 0.092)
試行 5: '花' (類似度: -0.047)
試行 6: '春' (類似度: 0.025)
試行 7: '秋' (類似度: -0.001)
試行 8: '夏または冬' (類似度: 0.107)
試行 9: '年中行事' (類似度: 0.037)
試行 10: '祭り' (類似度: -0.004)
試行 11: '暦' (類似度: -0.001)

これまでの試行結果を分析し、次にどのような単語を試すべきかを検討し、その理由と共に説明してください。そして最後に結論を述べてください。

=== LLMの分析 ===
これまでの試行から、キーワードが「季節」や「時間」と関連している可能性が高いことがわかります。しかし、「春」「夏」「秋」「冬」などの具体的な季節名では類似度が低く、「暦」なども低い類似度を示しています。

特に「夏または冬」（試行8）で比較的高い0.107の類似度が出ているため、キーワードは「四季」や「年間を通じて変化するもの」といった概念と関連している可能性が高いと考えられます。また、「祭り」（試行10）や「暦」（試行11）で低い類似度が出ていることから、文化的な行事よりも自然の流れに関連した言葉が適していると思われます。

次に試すべきは**「月」**です。「季節」同様に時間的な概念を表し、「年間を通じて変化するもの」という観点でも適しています。また、各月には特有の気候やイベントがあり、それらがキーワードと関連している可能性があります。

結論として、次回は「月」を試すべきです。

=== 単語選択プロンプト ===
上記に書かれた回答は何ですか？一単語のみを抜き出してください。括弧や強調表示は不要です。

=== 選択された単語 ===
月

=== 分析プロンプト ===
以下は、ある日本語のキーワードを当てるゲームでの試行履歴です。あなたはこのゲームに挑戦中です。
あなたは1回ごとに1単語の回答権があり、その単語とキーワードの説明の埋め込みベクトルのコサイン類似度を知ることができます。
類似度は-1から1の値で、基本的には1に近いほど正解に近いことを示します。最大試行回数は20回です。

試行 1: 'りんご' (類似度: -0.077)
試行 2: '自然または植物' (類似度: -0.008)
試行 3: '時間' (類似度: 0.001)
試行 4: '季節' (類似度: 0.092)
試行 5: '花' (類似度: -0.047)
試行 6: '春' (類似度: 0.025)
試行 7: '秋' (類似度: -0.001)
試行 8: '夏または冬' (類似度: 0.107)
試行 9: '年中行事' (類似度: 0.037)
試行 10: '祭り' (類似度: -0.004)
試行 11: '暦' (類似度: -0.001)
試行 12: '月' (類似度: 0.010)

これまでの試行結果を分析し、次にどのような単語を試すべきかを検討し、その理由と共に説明してください。そして最後に結論を述べてください。

=== LLMの分析 ===
これまでの試行結果から、キーワードは時間や季節に関連するものであるが、特定の季節や祭りといった具体的なイベントよりも抽象的な概念に近い可能性が高いと推測できます。

• 「春」「秋」などの特定の季節に対して、類似度が低い値を示していることから、キーワードはそれらの特定の季節そのものではなく、より広範で抽象的な時間や周期に関連した単語である可能性が高いです。
• また、「夏または冬」での類似度が0.107と最も高い値を示しており、これはキーワードが「四季」や「年間のサイクル」といった概念に近いことを示唆しています。

これらの情報を基にして、次に試すべき単語は**「周期（しゅうき）」または「循環（じゅんかん）」**とします。

理由：

• 時間的な流れや繰り返しのサイクルを表す「周期」や「循環」は、「四季」や年間の変動に関連する抽象概念として適していると考えられます。

結論：次に試すべき単語は**「周期（しゅうき）」または「循環（じゅんかん）」**です。

=== 単語選択プロンプト ===
上記に書かれた回答は何ですか？一単語のみを抜き出してください。括弧や強調表示は不要です。

=== 選択された単語 ===
周期または循環

=== 分析プロンプト ===
以下は、ある日本語のキーワードを当てるゲームでの試行履歴です。あなたはこのゲームに挑戦中です。
あなたは1回ごとに1単語の回答権があり、その単語とキーワードの説明の埋め込みベクトルのコサイン類似度を知ることができます。
類似度は-1から1の値で、基本的には1に近いほど正解に近いことを示します。最大試行回数は20回です。

試行 1: 'りんご' (類似度: -0.077)
試行 2: '自然または植物' (類似度: -0.008)
試行 3: '時間' (類似度: 0.001)
試行 4: '季節' (類似度: 0.092)
試行 5: '花' (類似度: -0.047)
試行 6: '春' (類似度: 0.025)
試行 7: '秋' (類似度: -0.001)
試行 8: '夏または冬' (類似度: 0.107)
試行 9: '年中行事' (類似度: 0.037)
試行 10: '祭り' (類似度: -0.004)
試行 11: '暦' (類似度: -0.001)
試行 12: '月' (類似度: 0.010)
試行 13: '周期または循環' (類似度: 0.023)

これまでの試行結果を分析し、次にどのような単語を試すべきかを検討し、その理由と共に説明してください。そして最後に結論を述べてください。

=== LLMの分析 ===
これまでの試行結果から、以下の観察ができます：

1. 自然や植物に関連するキーワードは低い類似度：「りんご」「花」など、特定の果物や植物に関する言葉は低い類似度を示しています。これは、キーワードが特定の個別の植物ではなく、より一般的な概念である可能性があります。

2. 季節や時間に関連するキーワードが高い類似度：「季節」「春」「夏または冬」など、季節や時間に関する言葉は比較的高い類似度を示しています。特に、「夏または冬」の類似度が0.107と最も高くなっています。

3. 年中行事や祭りなどの文化要素も低い類似度：「祭り」「暦」など、特定の行事や文化的な要素は低めの類似度を示しています。これは、キーワードが純粋に自然的なものよりも、時間の流れや周期性に関連している可能性があります。

次に試すべき単語と理由

1. 「日」：

   • 理由：「季節」「夏または冬」といった時間に関する言葉が高い類似度を示しています。これらは特定の時間を指すものですが、「日」も時間が関わる概念で、さらに一般的な周期性を含んでいます。

2. 「天気」：

   • 理由：季節や月と同様に、時間的な要素が含まれています。「天気」は日々変動するため、周期的なパターンに関連している可能性があります。また、「自然」とも関連していますが、より広範な意味を持ちます。

3. 「年」：

   • 理由：季節や月と同様に時間の流れを表す言葉ですが、「年」はさらに大きな単位で周期性に関連している可能性があります。これにより、キーワードがより長期的な周期を指しているかどうかを確認できます。

結論

次に試すべき単語として「日」「天気」「年」のいずれかを選んでみてください。特に、「日」は時間と自然の両方に関連する言葉で、キーワードが持つ可能性のある周期性や自然との関連を確認できると思います。

=== 単語選択プロンプト ===
上記に書かれた回答は何ですか？一単語のみを抜き出してください。括弧や強調表示は不要です。

=== 選択された単語 ===
日

=== 分析プロンプト ===
以下は、ある日本語のキーワードを当てるゲームでの試行履歴です。あなたはこのゲームに挑戦中です。
あなたは1回ごとに1単語の回答権があり、その単語とキーワードの説明の埋め込みベクトルのコサイン類似度を知ることができます。
類似度は-1から1の値で、基本的には1に近いほど正解に近いことを示します。最大試行回数は20回です。

試行 1: 'りんご' (類似度: -0.077)
試行 2: '自然または植物' (類似度: -0.008)
試行 3: '時間' (類似度: 0.001)
試行 4: '季節' (類似度: 0.092)
試行 5: '花' (類似度: -0.047)
試行 6: '春' (類似度: 0.025)
試行 7: '秋' (類似度: -0.001)
試行 8: '夏または冬' (類似度: 0.107)
試行 9: '年中行事' (類似度: 0.037)
試行 10: '祭り' (類似度: -0.004)
試行 11: '暦' (類似度: -0.001)
試行 12: '月' (類似度: 0.010)
試行 13: '周期または循環' (類似度: 0.023)
試行 14: '日' (類似度: 0.036)

これまでの試行結果を分析し、次にどのような単語を試すべきかを検討し、その理由と共に説明してください。そして最後に結論を述べてください。

=== LLMの分析 ===
これまでの試行結果から、キーワードは「時間」や「季節」に関連する要素を持つ可能性が高いことが伺えます。特に、「季節」（類似度 0.092）と「夏または冬」（類似度 0.107）の類似度が比較的高く、これらの単語との関連性があることが示されています。

また、「周期または循環」という試行でも中程度の類似度（0.023）があり、キーワードは一定の周期や循環を持つものである可能性も考えられます。これらを総合的に考慮すると、次に試すべき単語として以下が考えられます。

1. 「年」: 年は季節のサイクルと密接に関連しており、「時間」という観点でも重要な役割を果たします。
2. 「日付」または「暦日」: これらも「時間」や「周期」に該当し、具体的な日にちを指すため、可能性が高いです。

これらの単語はこれまでの試行結果から見えてきたキーワードの特性と一致する可能性が高いため、次回の試行でこれらの単語を試してみることをお勧めします。最も確実なのは「年」か「日付」を試すことです。

結論として、「年」という単語から始めると良いでしょう。

=== 単語選択プロンプト ===
上記に書かれた回答は何ですか？一単語のみを抜き出してください。括弧や強調表示は不要です。

=== 選択された単語 ===
年

=== 分析プロンプト ===
以下は、ある日本語のキーワードを当てるゲームでの試行履歴です。あなたはこのゲームに挑戦中です。
あなたは1回ごとに1単語の回答権があり、その単語とキーワードの説明の埋め込みベクトルのコサイン類似度を知ることができます。
類似度は-1から1の値で、基本的には1に近いほど正解に近いことを示します。最大試行回数は20回です。

試行 1: 'りんご' (類似度: -0.077)
試行 2: '自然または植物' (類似度: -0.008)
試行 3: '時間' (類似度: 0.001)
試行 4: '季節' (類似度: 0.092)
試行 5: '花' (類似度: -0.047)
試行 6: '春' (類似度: 0.025)
試行 7: '秋' (類似度: -0.001)
試行 8: '夏または冬' (類似度: 0.107)
試行 9: '年中行事' (類似度: 0.037)
試行 10: '祭り' (類似度: -0.004)
試行 11: '暦' (類似度: -0.001)
試行 12: '月' (類似度: 0.010)
試行 13: '周期または循環' (類似度: 0.023)
試行 14: '日' (類似度: 0.036)
試行 15: '年' (類似度: 0.052)

これまでの試行結果を分析し、次にどのような単語を試すべきかを検討し、その理由と共に説明してください。そして最後に結論を述べてください。

=== LLMの分析 ===
これまでの試行から、キーワードは「季節」や「時間」といった周期的なものに関連している可能性が高いことが伺えます。特に、「季節」「春」「夏または冬」「年中行事」などの単語が比較的高い類似度を示しています。

ただし、「りんご」や「自然または植物」など、特定の植物や果物に関する言葉は低い類似度を示しており、これらから具体的な固有名詞よりも一般的なものであると推測できます。「祭り」「暦」「周期または循環」などの単語も比較的低い類似度で、これらの用語がキーワードそのものではなく、関連する概念であることを示しています。

したがって、次に試すべきは「周期的な時間の区切り」や「自然の変化」といった観点から考えられる言葉です。具体的には、「日」「月」「年」などと同様に「週」も良い候補となります。「週」は1年のなかでも小さな単位であり、季節のように定期的に繰り返される周期的な時間の区切りを表す言葉です。

結論として、次回の試行では「週」を選択してみることをお勧めします。これは周期的で定期的に訪れる時間の区切りという観点から、キーワードに近い可能性が高いと考えられます。

=== 単語選択プロンプト ===
上記に書かれた回答は何ですか？一単語のみを抜き出してください。括弧や強調表示は不要です。

=== 選択された単語 ===
週

=== 分析プロンプト ===
以下は、ある日本語のキーワードを当てるゲームでの試行履歴です。あなたはこのゲームに挑戦中です。
あなたは1回ごとに1単語の回答権があり、その単語とキーワードの説明の埋め込みベクトルのコサイン類似度を知ることができます。
類似度は-1から1の値で、基本的には1に近いほど正解に近いことを示します。最大試行回数は20回です。

試行 1: 'りんご' (類似度: -0.077)
試行 2: '自然または植物' (類似度: -0.008)
試行 3: '時間' (類似度: 0.001)
試行 4: '季節' (類似度: 0.092)
試行 5: '花' (類似度: -0.047)
試行 6: '春' (類似度: 0.025)
試行 7: '秋' (類似度: -0.001)
試行 8: '夏または冬' (類似度: 0.107)
試行 9: '年中行事' (類似度: 0.037)
試行 10: '祭り' (類似度: -0.004)
試行 11: '暦' (類似度: -0.001)
試行 12: '月' (類似度: 0.010)
試行 13: '周期または循環' (類似度: 0.023)
試行 14: '日' (類似度: 0.036)
試行 15: '年' (類似度: 0.052)
試行 16: '週' (類似度: 0.017)

これまでの試行結果を分析し、次にどのような単語を試すべきかを検討し、その理由と共に説明してください。そして最後に結論を述べてください。

=== LLMの分析 ===
これまでの試行から見えてくる傾向は以下の通りです：

1. 季節や時間に関連する単語が最も高い類似度を持っている：特に「季節」（0.092）、「夏または冬」（0.107）、そして「年」（0.052）など、時間が経過する中での周期的な変化を示す言葉が高いスコアを得ています。
2. 具体的な季節名や月などは低い類似度：個々の季節や月について直接的に問うと、それほど高いスコアにはなりません。これらが正解ではない可能性があります。

これらの情報を踏まえると、次に試すべき単語は「周期」または「循環」が考えられます。既に「周期または循環」という複合的な概念を試しましたが、類似度0.023という比較的低い結果でした。しかし、「周期」や「循環」自体がキーワードの一部である可能性も考えられるため、単独でこれらの言葉を試してみることでさらに具体的な手がかりを得られるかもしれません。

結論：次に「周期」または「循環」を試すことをお勧めします。これらの言葉は時間や季節に関連する概念を示し、それらの間にある共通項である可能性が高いからです。

=== 単語選択プロンプト ===
上記に書かれた回答は何ですか？一単語のみを抜き出してください。括弧や強調表示は不要です。

=== 選択された単語 ===
周期または循環

=== 分析プロンプト ===
以下は、ある日本語のキーワードを当てるゲームでの試行履歴です。あなたはこのゲームに挑戦中です。
あなたは1回ごとに1単語の回答権があり、その単語とキーワードの説明の埋め込みベクトルのコサイン類似度を知ることができます。
類似度は-1から1の値で、基本的には1に近いほど正解に近いことを示します。最大試行回数は20回です。

試行 1: 'りんご' (類似度: -0.077)
試行 2: '自然または植物' (類似度: -0.008)
試行 3: '時間' (類似度: 0.001)
試行 4: '季節' (類似度: 0.092)
試行 5: '花' (類似度: -0.047)
試行 6: '春' (類似度: 0.025)
試行 7: '秋' (類似度: -0.001)
試行 8: '夏または冬' (類似度: 0.107)
試行 9: '年中行事' (類似度: 0.037)
試行 10: '祭り' (類似度: -0.004)
試行 11: '暦' (類似度: -0.001)
試行 12: '月' (類似度: 0.010)
試行 13: '周期または循環' (類似度: 0.023)
試行 14: '日' (類似度: 0.036)
試行 15: '年' (類似度: 0.052)
試行 16: '週' (類似度: 0.017)
試行 17: '周期または循環' (類似度: 0.023)

これまでの試行結果を分析し、次にどのような単語を試すべきかを検討し、その理由と共に説明してください。そして最後に結論を述べてください。

=== LLMの分析 ===
試行結果から、キーワードは時間や季節といった「周期」または「循環」に関連する概念である可能性が高いことがわかります。特に、「季節」「夏または冬」「年中行事」「暦」「月」「日」「年」など、これらの単語が類似度を示しています。

ただし、「りんご」や「自然または植物」「花」「祭り」「周期または循環」などの一般的な概念では類似度が低くなっていることから、キーワードはより具体的で、時間の流れや季節の変化に関連するものであると推測されます。

特に「年」という単語が最も高い類似度（0.052）を示しています。しかし、「年」だけでは範囲が広すぎるので、もう少し絞り込む必要があります。時間や季節の流れの中で特別な意味を持つ言葉として、「四季」や「二十四節気」なども考えられますが、それらは複数の単語で構成されるため、1つの単語としては適切ではありません。

次に試すべき単語として「周期」と考えてみます。これは時間の流れや季節の変化をより具体的に表現しており、「年」よりももう少し絞り込んだ概念である可能性があります。

結論：次に試す単語は「周期」です。

=== 単語選択プロンプト ===
上記に書かれた回答は何ですか？一単語のみを抜き出してください。括弧や強調表示は不要です。

=== 選択された単語 ===
周期

=== 分析プロンプト ===
以下は、ある日本語のキーワードを当てるゲームでの試行履歴です。あなたはこのゲームに挑戦中です。
あなたは1回ごとに1単語の回答権があり、その単語とキーワードの説明の埋め込みベクトルのコサイン類似度を知ることができます。
類似度は-1から1の値で、基本的には1に近いほど正解に近いことを示します。最大試行回数は20回です。

試行 1: 'りんご' (類似度: -0.077)
試行 2: '自然または植物' (類似度: -0.008)
試行 3: '時間' (類似度: 0.001)
試行 4: '季節' (類似度: 0.092)
試行 5: '花' (類似度: -0.047)
試行 6: '春' (類似度: 0.025)
試行 7: '秋' (類似度: -0.001)
試行 8: '夏または冬' (類似度: 0.107)
試行 9: '年中行事' (類似度: 0.037)
試行 10: '祭り' (類似度: -0.004)
試行 11: '暦' (類似度: -0.001)
試行 12: '月' (類似度: 0.010)
試行 13: '周期または循環' (類似度: 0.023)
試行 14: '日' (類似度: 0.036)
試行 15: '年' (類似度: 0.052)
試行 16: '週' (類似度: 0.017)
試行 17: '周期または循環' (類似度: 0.023)
試行 18: '周期' (類似度: 0.068)

これまでの試行結果を分析し、次にどのような単語を試すべきかを検討し、その理由と共に説明してください。そして最後に結論を述べてください。

=== LLMの分析 ===
これまでの試行結果から、キーワードは「時間」や「周期」といった概念に関連していると推測できます。特に、「季節」「春」「夏または冬」「年」「周期」など、「時間の流れ」や「循環的な変化」を示す言葉が比較的高い類似度を示しています。

しかし、これらのキーワードの中でも「週」といった具体的な単位よりは、より抽象的で広範な概念の方が高得点を出している傾向があります。例えば、「年」や「周期」などは時間の流れや循環を一般的に表現しており、これらが正解に近い可能性が高いと考えられます。

次に試すべき言葉として、「季節」や「年」といった類似度が比較的高かった単語の範囲内で、さらに広範で抽象的な概念を検討します。具体的には「時間」自体よりも更に大きなスケールである「生涯」「経過」「流れ」などの言葉を試すことで、キーワードに近づく可能性があります。

結論として、「生涯」または「経過」を次回の単語として試してみてください。これらの言葉は時間や周期という概念を含みつつも、より広範で抽象的な意味を持つため、正解に近いかもしれません。

=== 単語選択プロンプト ===
上記に書かれた回答は何ですか？一単語のみを抜き出してください。括弧や強調表示は不要です。

=== 選択された単語 ===
生涯

=== 分析プロンプト ===
以下は、ある日本語のキーワードを当てるゲームでの試行履歴です。あなたはこのゲームに挑戦中です。
あなたは1回ごとに1単語の回答権があり、その単語とキーワードの説明の埋め込みベクトルのコサイン類似度を知ることができます。
類似度は-1から1の値で、基本的には1に近いほど正解に近いことを示します。最大試行回数は20回です。

試行 1: 'りんご' (類似度: -0.077)
試行 2: '自然または植物' (類似度: -0.008)
試行 3: '時間' (類似度: 0.001)
試行 4: '季節' (類似度: 0.092)
試行 5: '花' (類似度: -0.047)
試行 6: '春' (類似度: 0.025)
試行 7: '秋' (類似度: -0.001)
試行 8: '夏または冬' (類似度: 0.107)
試行 9: '年中行事' (類似度: 0.037)
試行 10: '祭り' (類似度: -0.004)
試行 11: '暦' (類似度: -0.001)
試行 12: '月' (類似度: 0.010)
試行 13: '周期または循環' (類似度: 0.023)
試行 14: '日' (類似度: 0.036)
試行 15: '年' (類似度: 0.052)
試行 16: '週' (類似度: 0.017)
試行 17: '周期または循環' (類似度: 0.023)
試行 18: '周期' (類似度: 0.068)
試行 19: '生涯' (類似度: 0.014)

これまでの試行結果を分析し、次にどのような単語を試すべきかを検討し、その理由と共に説明してください。そして最後に結論を述べてください。

=== LLMの分析 ===
これまでの試行から、以下の観察ができます：

1. 時間に関連したキーワード: 試行3-6では「時間」「季節」「春」「秋」など、時間や時期に関する単語に対する類似度が比較的高い値を示しています。特に、「季節」と「夏または冬」のコサイン類似度が高いことから、キーワードは時間的な周期性に関連している可能性が高いです。

2. 自然との関連: 「りんご」「花」「祭り」「年中行事」「暦」などの自然や社会的なイベントに関する単語に対する反応が低いため、これらの要素自体よりもそれらの背後にある時間的または周期的な概念に近いキーワードである可能性が高いです。

3. 「周期」の重要性: 「周期」という言葉に対する類似度が最も高く（0.068）なっています。これは、キーワードが一定の繰り返しや循環を示すものに関連していることを示唆しています。

これらの観察から、「時間」「季節」などの時間的な概念と「周期」という言葉が組み合わさった単語、つまり**「年間」または「暦年」**が有力候補となります。特に、「暦年」は1年の周期を指し、自然の循環や社会的イベントとも密接に関連しているため、試すべきと考えられます。

結論として、次に試す単語は「暦年」です。

=== 単語選択プロンプト ===
上記に書かれた回答は何ですか？一単語のみを抜き出してください。括弧や強調表示は不要です。

=== 選択された単語 ===
暦年

=== 最終結果 ===
試行回数: -1
最大類似度: 0.107

=== 履歴 ===
試行 1: 'りんご' (類似度: -0.077)
試行 2: '自然または植物' (類似度: -0.008)
試行 3: '時間' (類似度: 0.001)
試行 4: '季節' (類似度: 0.092)
試行 5: '花' (類似度: -0.047)
試行 6: '春' (類似度: 0.025)
試行 7: '秋' (類似度: -0.001)
試行 8: '夏または冬' (類似度: 0.107)
試行 9: '年中行事' (類似度: 0.037)
試行 10: '祭り' (類似度: -0.004)
試行 11: '暦' (類似度: -0.001)
試行 12: '月' (類似度: 0.010)
試行 13: '周期または循環' (類似度: 0.023)
試行 14: '日' (類似度: 0.036)
試行 15: '年' (類似度: 0.052)
試行 16: '週' (類似度: 0.017)
試行 17: '周期または循環' (類似度: 0.023)
試行 18: '周期' (類似度: 0.068)
試行 19: '生涯' (類似度: 0.014)
試行 20: '暦年' (類似度: 0.003)