Forgetting to Remember:
Rumor Distortion via Hierarchical
Memory in Multi-Agent NPCs

LLMで複数のNPCを同時に動かすと、出力が画一化しやすいという課題があります。

• 応答が単調になる（モード崩壊）
• NPCの個性が互いに収束してしまう
• 長時間運用で会話の多様性が失われる

人間社会の「噂の変質」に着想し、3つの機構を統合したNPC対話フレームワークを提案します。

• ランダムイベント注入による話題刺激
• エビングハウスの忘却曲線に着想を得た階層型記憶減衰
• キャラクター性格パラメータに基づく確率的話題選択

複数NPCを同一世界で長時間運用するシミュレーションを通じて、情報がNPC間で伝播する際の意味的変質を、埋め込み距離・伝播ホップ数・キャラクター一貫性などの指標で定量評価し、ベースライン手法と比較する予定です。