メタバース × ChatGPT：Secondlife から Vercel 経由で「会話を記憶する NPC」を作る

はじめに

古より伝わる伝統的メタバース「Secondlife」内で、

• プレイヤーの発言を理解し、
• 過去の会話を記憶しながら、
• キャラクター人格を保ったまま返答する

そんな 「会話を記憶する NPC」 を実装しました。

本記事では、
LSL → Vercel(Node.js) → ChatGPT(OpenAI API)
という構成で作った仕組みを解説します。

全体構成

なぜ記憶が必要か

OpenAI の API は、リクエスト単位では状態を保持しません。
そのため NPC に自然な会話をさせるには、

• 過去の発言履歴を保存
• 次のリクエスト時に文脈として渡す
  という仕組みが必要になります。
  今回は Vercel KV (Upstash Redis) を使い、会話履歴を保持できるようにしました。

---

Vercel 側の構成

フォルダ構成

package.json

{
  "name": "[プロジェクト名]",
  "version": "1.0.0",
  "type": "module",
  "dependencies": {
    "@vercel/kv": "^3.0.0",
    "openai": "^6.16.0"
  }
}

メインの処理

全体の流れ

• Secondlifeのワールド（LSL）から HTTP Request を受信
• リクエストボディをパース
• プレイヤー UUID を取得
• Vercel KV から会話履歴を取得
• system prompt + 履歴 + 今回の発言を生成
• 生成したメッセージを ChatGPT に送信
• ChatGPT から応答を受信
• 会話履歴を更新して KV に保存
• 応答テキストを LSL に返却

chat.js

import OpenAI from "openai";
import { kv } from "@vercel/kv";

const openai = new OpenAI({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});

export default async function handler(req, res) {
  try {
    if (req.method !== "POST") {
      return res.status(405).send("Method Not Allowed");
    }

    let body = req.body;
    if (typeof body === "string") {
      body = JSON.parse(body);
    }

    if (!body || !body.message) {
      return res.status(400).send("No message");
    }

    const { message, avatar, uuid, sessionId } = body;

    const sid = sessionId || uuid || avatar || "default";
    const memoryKey = `gokigen:memory:${sid}`;

    /* 記憶消去コマンド*/
    const forgetTriggers = [
      "忘れて",
      "記憶を消",
      "今までの話を忘"
    ];

    const isForgetCommand = forgetTriggers.some(trigger =>
      message.includes(trigger)
    );

    if (isForgetCommand) {
      await kv.del(memoryKey);

      // それっぽい固定返答
      return res.status(200).send(
        "わかりました。これまでの話は胸の奥にしまっておきますね。"
      );
    }

    /* 通常会話処理 */
    let history = await kv.get(memoryKey);
    if (!Array.isArray(history)) {
      history = [];
    }

    const systemPrompt = `
あなたの名前は「Gokigen」です。
あなたは、Secondlifeというメタバース上に存在する住民です。
回答は必ず2文以内の短い文で返します。
`.trim();

    const messages = [
      { role: "system", content: systemPrompt },
      ...history,
      { role: "user", content: message }
    ];

    const completion = await openai.chat.completions.create({
      model: "gpt-4o-mini",
      messages,
      max_tokens: 120,
    });

    const reply = completion.choices[0].message.content;

    const newHistory = [
      ...history,
      { role: "user", content: message },
      { role: "assistant", content: reply }
    ].slice(-20);

    await kv.set(memoryKey, newHistory);

    res.status(200).send(reply);

  } catch (e) {
    console.error("SERVER ERROR:", e);
    res.status(500).json({
      error: {
        code: "500",
        message: e.message
      }
    });
  }
}

Vercel KV（Upstash Redis）の使用

OpenAI の API では、実行ごとに状態がリセットされます。
そのため、会話の記憶を持たせるに外部ストレージが必要になります。
Vercel KV（Upstash Redis）を使ってこれを実現しました。

値の構造

• OpenAI APIのmessages形式をそのまま利用
• role / contentの配列として保存

記憶の方針

• 直近 20 件のみ保持
• 古い会話は自動的に切り捨て
• systemPromptで永続的な人格を与える
• その他の永続的な記憶は持たせない

ChatGPT に渡す messages 構成

const messages = [
  { role: "system", content: systemPrompt },
  ...history,
  { role: "user", content: message }
];

• system prompt は毎回先頭に固定
• 人格（systemPrompt）と記憶（message）を分離して管理

応答後の履歴更新

const newHistory = [
  ...history,
  { role: "user", content: message },
  { role: "assistant", content: reply }
].slice(-20);

• 会話数が増えすぎないよう 20 件に制限

KV へ履歴を保存

await kv.set(memoryKey, newHistory);

必要であれば expire を設定し、
一定時間アクセスがなければ自然に消えるようにする。

LSL 側の会話制御

反応条件

• 通常チャット（0ch）を監視
• 発言にAIの名前「Gokigen」 が含まれるときのみ反応
• オーナーの発言のみを拾う
• 無関係な会話には反応しない

script.lsl

string SERVER_URL = "https://[Vercelのプロジェクト名].vercel.app/api/chat";

integer listenHandle;
string sessionId;

default
{
    state_entry()
    {
        sessionId = (string)llGetOwner();

        // オーナーの通常チャットのみ listen
        listenHandle = llListen(
            0,                // channel
            "",               // name
            llGetOwner(),     // key
            ""                // message
        );

        llOwnerSay("Gokigen トリガー listen 開始（オーナー専用）");
        llOwnerSay("sessionId = " + sessionId);
    }

    listen(integer channel, string name, key id, string message)
    {
        // /コマンドは無視
        if (llGetSubString(message, 0, 0) == "/")
        {
            return;
        }

        // 「Gokigen」を含まない場合は無視
        if (llSubStringIndex(message, "Gokigen") == -1)
        {
            return;
        }

        // sessionId を明示的に送信
        string json = llList2Json(JSON_OBJECT, [
            "message", message,
            "avatar", name,
            "uuid", (string)id,
            "sessionId", sessionId
        ]);

        llOwnerSay("Gokigen トリガー検出 → 送信");

        llHTTPRequest(
            SERVER_URL,
            [
                HTTP_METHOD, "POST",
                HTTP_MIMETYPE, "application/json"
            ],
            json
        );
    }

    http_response(key request_id, integer status, list meta, string body)
    {
        if (status == 200)
        {
            llSay(0, body);

            // 応答後クールダウン（連投防止）
            llOwnerSay("10秒待機中...");
            llSleep(10.0);
            llOwnerSay("再入力可能");
        }
        else
        {
            llOwnerSay("HTTP error " + (string)status + ": " + body);
        }
    }

    on_rez(integer start_param)
    {
        llResetScript();
    }
}

実際に動かしてみて感じたこと

• 直前の記憶があることで会話が続くため、住民のように振る舞ってくれる
• system prompt を変えることでいろんな人格を作り出せる
  「前に言ってましたよね」
  の一言が返ってくるだけで、NPC の印象がずっと良くなります。

↓Secondlife内の「Gokigen」くん

まとめ

• Vercelを通すことで、サーバーレス環境でも会話の文脈管理は可能
• Vercel KV を使うことで NPC に記憶を持たせられる
• 人格設計 × 記憶管理が NPC の完成度を高める
  Secondlife に「会話を記憶する NPC」を作る際の一例として、参考になれば幸いです。