「信長の野望 Online」専用の質問応答AI を作る場合、以下の流れで構築できます。
1. 目標の定義
「信長の野望 Online」に関する質問に特化したAIを作成する。
想定される用途
- ゲームシステム関連
- 「英傑の組み合わせは？」
- 「〇〇の因縁は何？」
- 「戦闘のダメージ計算式は？」
- イベント情報
- 「今開催中のイベントは？」
- 「〇〇イベントの報酬は？」
- 装備・アイテム関連
- 「おすすめの武器は？」
- 「〇〇の相場は？」
- プレイヤー向けの攻略情報
- 「初心者向けの立ち回りは？」
- 「〇〇ボスの攻略法は？」
2. データの収集（クローリング）
質問に答えるためのデータを集める。
対象サイト
- 公式サイト（https://www.gamecity.ne.jp/nol/）
- アップデート情報
- イベント情報
- 個人ブログ・攻略サイト
- 自サイト（https://www.budou.xyz/）
- nobuon.org
- その他攻略記事
- 掲示板・SNS
- 5chの「信長の野望 Online」スレッド
- Discord（プレイヤーコミュニティ）
- Twitter / X（#信オン の投稿）
クローリング方法
- HTML解析（BeautifulSoup / Scrapy）
- 攻略サイトから情報を取得
- API活用（Twitter / Discord）
- SNSの最新投稿を取得
- 手動データ追加
- 重要な攻略情報を管理
データの整理
- 質問と回答のペアを作成
- 「〇〇の攻略法は？」→ 「□□が有効」
- カテゴリ分け
- 英傑 / 陣形 / アイテム / イベント など
3. AIモデルの構築
① RAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用
単なるGPTのようなAIではなく、クローリングしたデータを検索 + 回答する仕組み を作る。
- 質問を受け取る
- 検索エンジンで関連情報を探す
- AIが情報を要約して回答する
② モデルの選定
- GPT-4 / LLama-3 / Mistral などのLLM を利用
- 事前学習データに「信オン」の情報を追加
- ルールベースで補完
- 「陣形の組み合わせ」などは固定ロジックで計算
③ 因縁 / 陣形 の処理
- データベース化（因縁・陣形の組み合わせを検索）
- 計算ロジックを実装（英傑の組み合わせを最適化）
4. AIの実装
提供方法
- チャットボット
- Discord bot（ギルド向け）
- LINE bot（プレイヤー向け）
- Webチャット（サイトに設置）
- 検索API
- 攻略サイトに組み込み
- プレイヤーが質問すると検索結果を表示
- プレイヤーツール
- 英傑・陣形シミュレーター
- イベント情報の通知
技術構成
| 機能 | 技術 |
|---|---|
| AIモデル | OpenAI GPT-4 / Llama-3 |
| クローリング | Scrapy / BeautifulSoup |
| データベース | MySQL / Elasticsearch |
| API | FastAPI / Flask |
| フロント | Discord bot / Webチャット |
5. 実装後の運用
- データ更新
- クローリングを定期実行（新パッチ対応）
- ユーザーのフィードバック
- 回答の精度を改善
- 新機能の追加
- 英傑の詳細検索
- 市場価格の予測
