🎭 02. シナリオ制御とLLMの活用

Scenario-Based Control with LLM Integration

本節では、タスクの流れや状況分岐を含む「シナリオ制御」を
LLM（大規模言語モデル）と組み合わせて柔軟に設計する方法について解説します。
This section explains how to design scenario-based control, including task flows and conditional branching, in combination with LLMs for greater flexibility.

🎯 シナリオ制御とは？ / What is Scenario-Based Control?

一連の状態遷移や判断ルールをもとに制御対象を動かす方式
A control approach that drives the target system based on a series of state transitions and decision rules
代表例：ロボットの「起動 → 探索 → 発見 → 報告 → 充電」
Representative example: Robot workflow “Startup → Search → Detect → Report → Recharge”

形式的には、シナリオ制御は FSM = (S, I, O, δ, λ, s₀) の拡張であり、
LLMによる非形式的判断を追加したものと位置づけられる。
Formally, scenario control can be seen as an extension of FSM = (S, I, O, δ, λ, s₀),
augmented with non-formal reasoning provided by LLMs.

🔄 FSMとLLMによるハイブリッドシナリオ / Hybrid Scenarios with FSM & LLM

構成要素 / Component	役割 / Role
FSM	状態管理と基本遷移制御（if/elseの拡張） Manages states and basic transitions (extension of if/else)
LLM	状況判断・次状態の推論・新規イベント適応 Contextual reasoning, inference of next state, and adaptation to new events

✅ 例：倉庫ロボット / Example: Warehouse Robot

FSM：
  - 状態A: 探索 / SEARCH
  - 状態B: 搬送 / CARRY
  - 状態C: 充電 / CHARGE
LLM：
  - 状況を見て「異常発生」と判断 → 状態D: 故障診断 / DIAGNOSE へ遷移

🧠 LLMが関与する部分 / LLM Involvement

自然言語記述から次の状態遷移を判断
Infers the next state from natural language descriptions
条件分岐や環境変化に応じた行動パターンを選択
Selects behavior patterns according to conditional branches and environmental changes
状態・遷移の追加などシナリオ拡張を実行
Executes scenario extensions such as adding states or transitions
高次目標（例：「安全優先」「省エネ重視」）を解釈しFSMに反映
Interprets high-level goals (e.g., “safety first”, “energy saving”) and maps them into FSM

🧪 実験例：シナリオ遷移制御 / Experimental Example: Scenario Transition Control

states = ['IDLE', 'SEARCH', 'CARRY', 'AVOID', 'CHARGE']

def next_state_from_llm(current_state, observation_text):
    # LLM APIまたは組込みモデルに問い合わせ
    # Query an LLM API or an embedded model
    return response_suggested_state

💡 応用可能な分野 / Applicable Domains

自律移動ロボット
Autonomous mobile robots
ドローン制御
Drone control
ゲームAI・教育ロボット
Game AI and educational robots
工場シナリオ自動化・異常対話対応
Factory automation and exception dialogue handling

🔚 まとめ / Summary

シナリオ制御はFSMで構築できるが、LLMを加えると柔軟性と文脈理解が増す
Scenario control can be constructed using FSM, but adding LLM increases flexibility and contextual understanding
クラウド型LLMは設計支援、組込み型LLMはリアルタイム適応に強み
Cloud-based LLMs are strong in design support, while embedded LLMs are strong in real-time adaptation
知能的フロー制御を実現可能
Enables the realization of intelligent flow control

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