📜 要約
### 主題と目的
本調査は、「LLM(大規模言語モデル)を用いてポケモンをクリアするレースにおいて、現時点で最も進んでいるモデルは何か」という問いに焦点を当てています。具体的には、
- ポケモンバトルにおけるLLM同士の性能比較
- 実際のゲーム進行(ジムリーダー撃破→エンドツーエンドクリア)における進捗
を整理・分析し、各モデルの強み・課題を明らかにすることを目的としています。
### 回答
#### 1. ポケモンバトルにおけるLLM性能比較
AWSコミュニティによる実験では、Poke-envシミュレータ上でAmazon BedrockのLLMエージェントを対戦させ、5モデルの勝率と応答速度を比較しました[1](https://community.aws/content/2eVAc9JN5iKjxntxq1EiwN3wQW1/five-llms-battled-pokemon-claude-opus-was-super-effective?lang=en)。
| モデル | 順位 | 平均応答速度(秒) |
|------------------|------------|-----------------|
| Claude 3 Opus | 🥇 1位 | 21 |
| Claude 3 Sonnet | 🥈 2位 | 10 |
| Mistral Large | 🥈 2位 | 8 |
| Claude 3 Haiku | 🥉 3位 | 3 |
| Mixtral 8x7B | 4位 | 8 |
- Claude Opusは最適な技選択と一貫した攻撃戦略で4勝1敗を記録しチャンピオンに輝いた一方、平均21秒と決定に時間を要するトレードオフもあります[1](https://community.aws/content/2eVAc9JN5iKjxntxq1EiwN3wQW1/five-llms-battled-pokemon-claude-opus-was-super-effective?lang=en)。
- 他モデルは戦略的な交代判断やタイプ相性の誤認識(ハルシネーション)に課題が見られました。
#### 2. Anthropic社のエンドツーエンド攻略エージェント開発
AnthropicではLLMOps手法を用い、Claudeシリーズをポケモンプレイエージェントとして育成・評価しています[2](https://www.zenml.io/llmops-database/building-and-deploying-a-pokemon-playing-llm-agent-at-anthropic)。
- Claude 3.5(2023年6月):マップ上を移動し始める段階
- Claude 3.6/新3.5(2023年10月):スターターポケモン入手、序盤攻略
- 最新版(2025年初頭):複数ジムリーダーを撃破し、意味のある進捗を達成
長期的コンテキスト管理やビジュアル情報の処理、一貫性の維持能力が段階的に向上しており、ジム戦クリアまで到達した点が大きなマイルストーンです。
#### 3. エンドツーエンドクリアの最前線:Google Gemini
Reddit上の報告によれば、Google Geminiは『ポケモン赤』クリアを目指し、現在8つのジムのうち6つを制覇済みで、残り2つのジムクリアが成功すれば“初の完全クリアAI”となる見込みです[3](https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1k6go3n/gemini_is_on_track_to_being-the-first-al-to-beat/)。
#### 4. その他の取り組み:LLM-Pokemon-Red-Benchmark
GitHub上のプロジェクトでは、ゲーム画面のみを入力とし、LLMが視覚情報から判断して『ポケモン赤』攻略を試みるベンチマークが公開されています[4](https://github.com/martoast/LLM-Pokemon-Red-Benchmark)。将来的には視覚+テキスト両対応のエージェント開発が期待されます。
### 結果と結論
- ポケモンバトル単体の性能比較では、Anthropicの**Claude 3 Opus**が現状最も高い勝率を誇ります。
- エンドツーエンドのゲーム攻略においては、Anthropicエージェントが複数のジムリーダー撃破を達成済みですが、ジム全制覇には未到達です。
- **Google Gemini**は既に6ジムをクリアしており、完全クリアへの最有力候補といえます。
- しかし、いずれのモデルも「長期的コンテキスト管理」「戦略的意思決定」「ハルシネーション抑制」といった技術課題を残しており、完全自律クリアにはさらなる基盤モデルの進化と専門ツールの統合が必要です。今後の研究開発により、AIエージェントが人間同等あるいはそれ以上の戦略を展開し、ポケモンを完全にクリアする日が来ることが期待されます。
🔍 詳細
🏷 ポケモンをクリアするLLMレースの概要
### 2025年最新!ポケモンをクリアするLLMレースの最前線
#### ポケモンをクリアするLLMレースの概要
LLM(大規模言語モデル)がポケモンをプレイする試みは、AIの能力を測る興味深いベンチマークとなっています。ユーザーの質問「LLMでポケモンをクリアするレースで一番進んでいるモデルは何?」に答えるために、現状のレース状況と、特に注目されているモデルについて解説します。
現時点で最も注目されているのは、AnthropicのClaudeシリーズです。特に、Claude Opusは、ポケモンバトルにおいて優れた性能を発揮することが実験で示されています[1](https://community.aws/content/2eVAc9JN5iKjxntxq1EiwN3wQW1/five-llms-battled-pokemon-claude-opus-was-super-effective) @AWS | Community | Five LLMs battled Pokemon. Claude Opus was super effective。しかし、ポケモンを「クリアする」というより複雑なタスクにおいては、別の側面も見えてきます。
**LLMエージェントによるポケモン攻略の進捗**
Anthropicでは、LLMを活用したポケモンプレイエージェントの開発が進められています[1](https://www.zenml.io/llmops-database/building-and-deploying-a-pokemon-playing-llm-agent-at-anthropic) @The Blackout Strategy - by Justis Mills。このプロジェクトは、LLMの能力を示すデモンストレーションであると同時に、モデルの改善やエージェントの長期的なタスク遂行能力を評価するためのツールとしても機能しています。
開発は2022年6月にDavid Hershey氏によって開始され、当初はサイドプロジェクトでしたが、LLMエージェントの能力を示す重要なデモンストレーションへと発展しました[1](https://www.zenml.io/llmops-database/building-and-deploying-a-pokemon-playing-llm-agent-at-anthropic) @The Blackout Strategy - by Justis Mills。ポケモンが選ばれたのは、そのエンターテイメント性だけでなく、モデルの能力をテストするための構造化された環境としての可能性があったためです[1](https://www.zenml.io/llmops-database/building-and-deploying-a-pokemon-playing-llm-agent-at-anthropic) @The Blackout Strategy - by Justis Mills。
AnthropicによるClaudeの進化は以下の通りです[1](https://www.zenml.io/llmops-database/building-and-deploying-a-pokemon-playing-llm-agent-at-anthropic) @The Blackout Strategy - by Justis Mills:
* **Claude 3.5 (2023年6月)**:家から出てうろつくことができる
* **Claude 3.6 および 新3.5 (2023年10月)**:最初のポケモンを入手し、基本的な進捗を達成
* **最新バージョン**:ジムリーダーを倒し、意味のある進捗を達成
この進化は、長期的な意思決定、経験からの学習、一貫性の維持、視覚情報の処理と行動において改善が見られることを示唆しています[1](https://www.zenml.io/llmops-database/building-and-deploying-a-pokemon-playing-llm-agent-at-anthropic) @The Blackout Strategy - by Justis Mills。
**Claudeの「ブラックアウト戦略」**
しかし、Justis Mills氏の記事「The Blackout Strategy」[0](https://justismills.substack.com/p/the-blackout-strategy) @The Blackout Strategy - by Justis Millsは、AIがポケモンをプレイすることの難しさと、その過程で明らかになるAIの弱点について考察しています。記事では、Claudeがゲームの序盤を攻略したものの、Mt. Moonというダンジョンで「ブラックアウト戦略」に陥った事例が紹介されています[0](https://justismills.substack.com/p/the-blackout-strategy) @The Blackout Strategy - by Justis Mills。
ブラックアウト戦略とは、ポケモンが全滅してポケモンセンターに戻される状態を利用する戦略で、ClaudeはMt. Moonをクリアしたと誤認識し、わざとポケモンを全滅させてポケモンセンターに戻り、Cerulean Cityへの道を模索するという行動を繰り返しました[0](https://justismills.substack.com/p/the-blackout-strategy) @The Blackout Strategy - by Justis Mills。これは、AIが誤った認識に基づいて行動し、抜け出せなくなるという問題を示唆しています。
**より優れた基盤モデルの必要性**
この問題に対して、Mills氏は、より多くの機能を追加するのではなく、より優れた基盤モデルが必要であると結論付けています[0](https://justismills.substack.com/p/the-blackout-strategy) @The Blackout Strategy - by Justis Mills。
**ポケモンバトルにおけるLLMの性能比較**
一方、ポケモンバトルに焦点を当てた実験では、異なるLLMの性能が比較されています。Banjo Obayomi氏がAmazon Bedrockを通じてLLMエージェントを対戦させた結果、Claude Opusが最も優れた成績を収めました[1](https://community.aws/content/2eVAc9JN5iKjxntxq1EiwN3wQW1/five-llms-battled-pokemon-claude-opus-was-super-effective) @AWS | Community | Five LLMs battled Pokemon. Claude Opus was super effective。
| モデル | ランキング | 平均速度(秒) |
| ---------------- | -------- | ------------ |
| 🥇 Claude 3 Opus | チャンピオン | 21 |
| 🥈 Claude 3 Sonnet | 2位 | 10 |
| 🥈 Mistral Large | 2位 | 8 |
| 🥉 Claude 3 Haiku | 3位 | 3 |
| Mixtral 8x7B | 4位 | 8 |
ただし、Opusは計算コストが高く、1つの技を選択するのに平均21秒かかるという課題もあります[1](https://community.aws/content/2eVAc9JN5iKjxntxq1EiwN3wQW1/five-llms-battled-pokemon-claude-opus-was-super-effective) @AWS | Community | Five LLMs battled Pokemon. Claude Opus was super effective。
**プロンプトエンジニアリングとハルシネーション**
これらの実験から、プロンプトエンジニアリングの重要性も明らかになっています。当初、GPTモデルでテストされたプロンプトをClaude 3 Sonnetで使用したところ、勝率はわずか5%でしたが、新しいプロンプトを作成したところ、勝率は50%に向上しました[1](https://community.aws/content/2eVAc9JN5iKjxntxq1EiwN3wQW1/five-llms-battled-pokemon-claude-opus-was-super-effective) @AWS | Community | Five LLMs battled Pokemon. Claude Opus was super effective。
また、LLMは頻繁にハルシネーション(幻覚)を起こし、タイプ相性の間違いや能力の誤認識といった論理的な誤りを犯すことも課題です[1](https://community.aws/content/2eVAc9JN5iKjxntxq1EiwN3wQW1/five-llms-battled-pokemon-claude-opus-was-super-effective) @AWS | Community | Five LLMs battled Pokemon. Claude Opus was super effective。
**結論**
LLMによるポケモンクリアレースは、まだ発展途上の段階であり、AnthropicのClaudeシリーズが注目されています。特にClaude Opusは、ポケモンバトルにおいて高い性能を発揮しますが、全体的なゲーム攻略においては、誤認識や戦略的な課題も存在します。今後の研究開発により、より賢く、より柔軟なAIエージェントが登場することが期待されます。
🖍 考察
### 調査の本質
ユーザーは「LLMでポケモンをクリアするレースで最も進んでいるモデル」を知りたいとしています。ここで重要なのは、
1. **「クリア」の定義**:バトル性能だけでなく、ゲーム全体の進行(ジム制覇やダンジョン突破)を含む長期的なインタラクティブタスクとして捉えること
2. **価値提供の方向性**:
- 開発者や研究者向けに、どのモデルが現状最も有望かを示す
- 今後のモデル選定やLLMOps設計(メモリ管理・ツール統合など)に役立つ示唆を提供する
表層的には「強いバトルエージェント=クリア最前線」と捉えられがちですが、背後には「長期的な意思決定」「環境状態の維持・更新」「誤認識(ハルシネーション)対策」など、より広範なニーズが存在します。
### 分析と発見事項
1. ポケモンバトル性能ランキング(Amazon Bedrock上、Poke-env利用)[1](https://community.aws/content/2eVAc9JN5iKjxntxq1EiwN3wQW1/five-llms-battled-pokemon-claude-opus-was-super-effective)
| モデル | 順位 | 平均応答速度(秒) |
|----------------|--------|----------------|
| Claude 3 Opus | 1位 | 21 |
| Claude 3 Sonnet| 2位 | 10 |
| Mistral Large | 2位 | 8 |
| Claude 3 Haiku | 3位 | 3 |
| Mixtral 8x7B | 4位 | 8 |
2. フルゲーム攻略の進捗(Anthropicプロジェクト)[3](https://www.zenml.io/llmops-database/building-and-deploying-a-pokemon-playing-llm-agent-at-anthropic)
- Claude 3.5 (2023年6月):初期探索のみ
- Claude 3.6 / 新3.5 (2023年10月):最初のポケモン取得・基本進行
- 最新版:ジムリーダー撃破を確認
3. 「Blackout Strategy」に見る限界[2](https://justismills.substack.com/p/the-blackout-strategy)
Mt. Moonで同じ行動を繰り返し、ゲームをクリアしたと誤認識する事例が発生。基盤モデルの能力不足が原因と結論づけられています。
4. プロンプト効果
- Claude 3 Sonnetへ既存プロンプト適用:勝率5% → 新規プロンプト(攻撃的トーン+具体的行動指示)で50%に向上[1](https://community.aws/content/2eVAc9JN5iKjxntxq1EiwN3wQW1/five-llms-battled-pokemon-claude-opus-was-super-effective)。
5. 課題の俯瞰
- 長期コンテキスト維持:数万アクションをまたぐ情報管理
- ハルシネーション:タイプ相性・ステータス誤認
- 戦略的意思決定:過剰交代やセットアップ放棄
### より深い分析と解釈
1. なぜ Claude Opus が頂点に立つのか?
- 大規模・多層化された基盤モデルにより、チェーン・オブ・ソート思考や長期的戦略シミュレーションがより高精度。
2. なぜ応答速度が犠牲になるのか?
- モデルのパラメータ数増加と内製の自己検証プロセス強化に伴う計算コスト上昇。
3. なぜ「Blackout Strategy」のような行動を取るのか?
- 報酬やゴール認識の設計不足に起因。ゲーム進行フローをテキストのみで把握すると、死亡リセットによる“先へ進んだ”誤認が発生。
4. 対立的視点
- モデル強化 VS ツールエコシステム:単純に基盤モデルを大規模化するだけでなく、バトル計算ツールや記憶モジュールを組み合わせたハイブリッド手法の有効性。
- スピード VS 精度:リアルタイム性を重視する用途では、やや軽量化したモデル+外部ツール呼び出しのほうが適切なシナリオも想定される。
### 戦略的示唆
1. 短期的対応(実装者向け)
- **バトル検証用**:まずClaude Opusをベンチマークとして採用し、他モデルへのプロンプト移植・最適化を並行実施。
- **コスト抑制**:計算時間短縮のため、SonnetやMistralに専門的ツール(ダメージ計算ライブラリ)を組み合わせ、Opus並みの戦略判断を目指す。
2. 中長期的戦略(研究開発)
- **基盤モデル強化**:Blackout問題を解決するには、ゴール認識と報酬設計の再定義や、セルフプレイによる自己改善ループが鍵。
- **メモリ・要約システム**:Anthropicの手法を参考に、スクリーンショット→要約→知識ベース更新のパイプラインを自社環境へ展開。
3. プロンプト/ツールエコシステム設計
- プロンプトエンジニアリングを体系化し、勝率や進行度合いを定量化できる評価指標を組み込む。
- より高度なサードパーティ製バトル計算ツール、状態監視ダッシュボードを連携。
### 今後の調査の提案
- LLMと専門計算ツールのハイブリッドアーキテクチャ検証
- 長期メモリ・要約モジュールの効果測定
- プロンプト構造と勝率向上の定量的相関分析
- ハルシネーション低減手法(外部知識取得/動的ファクトチェック)の導入効果
- LLM-Pokemon-Red-Benchmarkプロジェクト[4](https://github.com/hsahovic/poke-env)を用いたピクセル入力型エージェント性能比較
- Google GeminiやGPT-4oなど、他社最新モデルに対するジム制覇進捗の継続モニタリング
- ゲームクリアまでの平均ステップ数・時間・コストのベンチマーク構築
これらを継続的に追跡・評価することで、LLMを用いた長期的インタラクティブタスクの最適設計が進展し、「ポケモン完全クリア」という具体的ゴールを突破できる道筋が明確になるでしょう。
📚 参考文献
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