業務訓練やシミュレーションにおいてXR活用が進んでいる．しかし，XRでの訓練はコンピュータ画面を用いた訓練・学習と比べて認知負荷が高く，体験者のパフォーマンス低下が懸念されている．これに対し，XRへのAI適用によって体験者の属性や状態に応じた体験内容の生成・調整を行う研究が発展しており，認知負荷への対処も期待できる．そこで本研究では，体験者の属性・状態に応じて内容を最適化する適応型XR体験フレームワークを提案する．エージェントベースの自動交渉機構により体験内容を動的に調整することで，体験者の認知負荷を抑制する効果的な訓練の実現を目指す．本稿では，提案フレームワークの設計について述べる．