🎭 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—combined with Large Language Models (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 / Example：ロボットの「起動 → 探索 → 発見 → 報告 → 充電」
Example workflow: “Startup → Search → Detect → Report → Recharge”
🔄 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 (extended if/else) |
| LLM | 状況判断・次状態の推論・新規イベント適応 Determines next states, infers transitions, and adapts 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 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の選択
Selects behavior patterns based on conditional branches and environment changes - 状態・遷移の追加などシナリオ拡張を実行
Executes scenario extension by 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 transitions
👉 LLMはクラウド型（ChatGPT等）でも組み込み型（軽量LLM）でも利用可能。前者は設計支援やシナリオ自動生成、後者はリアルタイムな状態遷移推論に適しています。
🧪 実験例：LLMによるシナリオ遷移制御 / Example: Scenario Transition with LLM
- 状態テーブルを用意（FSM）
Prepare a state table (FSM) - 状況記述（自然言語）を入力
Input a natural language description of the situation - LLMに次の状態を問い合わせる
Query the LLM for the next state:prompt = "現在の状態は「搬送中」、周囲に障害物があります。次に取るべき状態は？" response = llm_respond(prompt) # → 返答：『障害物回避』状態へ遷移してください。
⚙️ Python実装例（概要） / Python Implementation (Overview)
states = ['IDLE', 'SEARCH', 'CARRY', 'AVOID', 'CHARGE']
def next_state_from_llm(current_state, observation_text):
# LLM APIまたはローカル組み込みモデルへの問い合わせ
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, educational robots
- 工場シナリオ自動化・異常対話対応 / Factory automation & exception dialogue handling
🔚 まとめ / Summary
- シナリオ制御はFSMで構築できるが、LLMを組み合わせることで柔軟性と文脈理解が向上
Scenario control can be built with FSM alone, but combining it with LLMs increases flexibility and contextual understanding - クラウド型LLMは設計支援や知識参照に、組み込みLLMはリアルタイム適応に強み
Cloud-based LLMs support design/knowledge, embedded LLMs support real-time adaptation - 人間との対話や動的環境への適応が可能な知能的フロー制御を実現できる
Enables intelligent flow control that adapts to human dialogue and dynamic environments