ビデオゲームの開発は年々大規模化，高コスト化しており，開発の効率化をすることが重要課題になっている．手続き型コンテンツ自動生成(PCG:Procedural Content Generation)に機械学習手法を活用することで，開発の手助けと高速化が期待されている．しかし，ビデオゲームのコンテンツ生成においては，生成コンテンツが開発者の意図通りのものになっている場合はまだ少ないのが現状である．
本論文では，GPTを用いたPCGについて，学習データの構成やプロンプトの与え方に着目し，開発者の要求に近いコンテンツを生成する手法を提案する．