ゲームAIの学習で重要な「報酬設計」を、LLMを使って支援する手法を提案したプレプリントです。 / 既存研究を拡張したPCGRLLMという枠組みを示し、フィードバック機構と推論ベースのプロンプト設計を組み合わせています。 / 2次元環境でのstory-to-reward生成課題に対して、2種類のLLMで評価し、ゼロショット性能に応じて性能改善が報告されています。