【BVE制作の救世主？】日本の鉄道知識に特化したAI「JapanRailwaySimLLM」を作った／A Lifesaver for BVE Development? Introducing JapanRailwaySimLLM, an AI Specialized in Japanese Railway Knowledge
【BVE 制作の救世主？】日本の鉄道知識に特化したAI 「JapanRailwaySimLLM 」を作ってみた 突然ですが、鉄道運転シミュレータ「 BVE Trainsim （作者：mackoy 様） 」の路線や車両を制作したことはありますか？ 「構文が独特で覚えるのが大変」「数万行ある Map ファイルのエラー原因が分からない」「技術資料や省令を読み解くのが面倒」 …… など、 BVE のデータ制作は、界隈でも「圧倒的に骨の折れる作業」として知られています。 SNS や制作記を覗いてみても、作者の皆さんからはこんなリアルな苦労の声が絶えません。 「数万行の Map ファイルに 200 行の修正が必要で手作業は限界」 「事前調査や Google Earth での位置測定だけで半年かかった」 「線路脇だけでなく、田畑に囲まれた遠景まで作り込まないと殺風景で誤魔化せない」 「車両制作も運転台写真の合成、音源編集、 TASC や保安装置プラグインの設定でやる事が山積み」 このように、 1 分の走行区間を作るのすら膨大な労力と専門知識が必要であり、挫折や制作中断の大きな原因となっています。 さらに、世の中には様々な AI （ LLM ）が存在しますが、 ChatGPT や Claude などの汎用 AI に質問しても、 BVE 独自の構文（ BveText2.00 等）や、国土交通省が定める「鉄道に関する技術上の基準を定める省令」といった専門的な質問には正確に答えてくれません。 そこで今回、 BVE 制作者の負担を少しでも減らすべく、日本の鉄道の基礎知識と BVE 制作に必要な情報を調べ上げ、信憑性のある情報を取りまとめた上で RAG 学習を行った AI 「 JapanRailwaySimLLM 」を構築しました！ この記事では、開発の背景や RAG 学習の仕組み、そして裏側での泥臭い試行錯誤についてご紹介します。 開発の背景：なぜ作ろうと思ったのか？ 開発の動機は極めてシンプルです。 BVE Trainsim のデータ制作が難易度高め マップファイルの距離程指定や複雑な構文ルール、各種定義ファイル（ Structure, Signal, Sound など）の連携、車両の性能・パネル・音の設定など、挫...
