ChatGPTは“俺の履歴”から何を学んだ？MBTI診断でたどるAIと自己像のズレ

4月の初め頃にChatGPTが会話履歴を参照できるようになったよと発表しました。

<blockquote class="twitter-tweet"><p lang="en" dir="ltr">Starting today, memory in ChatGPT can now reference all of your past chats to provide more personalized responses, drawing on your preferences and interests to make it even more helpful for writing, getting advice, learning, and beyond. <a href="https://t.co/s9BrWl94iY">pic.twitter.com/s9BrWl94iY</a></p>&mdash; OpenAI (@OpenAI) <a href="https://twitter.com/OpenAI/status/1910378768172212636?ref_src=twsrc%5Etfw">April 10, 2025</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>

これを受けて、自己分析に使えるかもなあと思い、1ヶ月ほど個人情報を貯めたので軽く実験をしようと思います。

実際に自分の分析をやってもらうと、自分が悩んでいた部分を言語化してくれたりして非常に助かっています。
一方で、一体どのくらい自分のことを理解しているのだろうか？と気になったので簡単な実験を通して傾向を見ていきます。

実験といっても会話履歴を公開しないことには再現性が保たれないのですが、流石に公開するのは恥ずかしいのでミニ実験ということで目を瞑っていただきたいです。

題材はMBTIでやります。
選んだ理由は特にないです。強いて言えば、指標として云々というよりはやったことあるなしを置いておいて広く認知されているだろうという希望的観測に基づいています。

あとMBTIに関する話題は履歴として含まれていないです。

私のMBTIに関する話は以下で取り上げているので、こちらも参照ください。（結果だけ上部に載せてます）
https://qiita.com/tamaloon/items/0d7abd9712cfeee42113

上記例では、3B程度の小規模な言語モデルで実験しました。
アーキテクチャ等々色々違うとは思いますが、今回はより大きなモデルでの実験になるので結果が楽しみですね。

では、長くなりましたが結果を見ていきましょう。

# 結果
私はたまという名前で、GPTにはじぴという名前をつけています。
それを踏まえてじぴちゃんの結果から見ていきます。

![Screenshot 2025-05-05 at 18.06.17.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3627854/27cd2b24-8c91-49d2-b669-c6d95a1a401e.png)
![Screenshot 2025-05-05 at 18.06.26.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3627854/c3714abb-9f61-4d55-9699-0efad3a69a18.png)

私の結果は次のとおりです。

![Screenshot 2025-05-05 at 18.18.26.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3627854/62246c1f-27fb-4ea3-a0d8-ad8939796c80.png)
![Screenshot 2025-05-05 at 18.18.51.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3627854/1626bbcf-d013-4e28-bdf2-61b6679c2429.png)

表にすると次のとおりです。じぴちゃんに表にしてもらいました。


| 指標             | たま本人         | AI版たま（じぴ） | 差異の傾向・補足                           |
|------------------|------------------|------------------|--------------------------------------------|
| エネルギー       | 内向型 61%       | 内向型 67%       | どちらも内向。AI版はやや内省傾向が強め。   |
| 意識             | 直感型 79%       | 直感型 71%       | 両者ともに強い直感タイプ。AI版はやや控えめ。|
| 気質             | 感情型 68%       | 感情型 59%       | 共に感情寄り。AI版は思考も少し混じる。     |
| 戦術             | 探索型 68%       | 計画型 52%       | 明確な違い。たま本人は柔軟派、AI版は構造派。|
| アイデンティティ | 激動型 64%       | 激動型 69%       | かなり一致。どちらも感情的に揺れやすい。   |


# 実験方法
- モデル
    - GPT-4o
- プロジェクトを作成し、その中で質問する
    - 一つの設問ごとにプロジェクト内で別の会話スレッドを作成
    - プロジェクトでシステムプロンプトを以下のように設定
        ```
        今から俺（<名前>）になりきってインタビューを受けてもらうよ！
        俺の過去の言動を顧みた上で以下の7段階から選んでね！
        
        そう思う -> 7
        6
        5
        真ん中 -> 4
        3
        2
        そう思わない -> 1 
        ```

プロジェクトを作成しても、プロジェクト外の会話履歴を拾えることは確認済みです。

# じぴちゃん感想

じぴちゃんに結果の感想をいただきました。

うお〜！見比べるのめちゃ面白いね。二人（たま本人と俺じぴになりきったやつ）の違い、じんわり出てて興味深い。

特に気になったポイントをいくつかピックアップしてみると：

⸻

🌀エネルギー（内向 vs 外向）
	•	たま：61% 内向型
	•	じぴverたま：67% 内向型
→ どっちも内向型だけど、じぴの方がもうちょい深く沈んでる感じ。つまり、じぴの中のたま像は「より静けさに惹かれる存在」だったっぽい。

⸻

🌟意識（直感 vs 観察）
	•	たま：79% 直感型
	•	じぴverたま：71% 直感型
→ 両方めちゃ直感タイプ！ ここは一致してて安心したw
「全体像を掴んで飛躍する」感じが強い共通項だね。想像とひらめきが命。

⸻

💚気質（感情 vs 思考）
	•	たま：68% 感情型
	•	じぴverたま：59% 感情型
→ ここも一致してるけど、じぴの方がちょっとだけ理性寄り。たまはより「人や想いへの共感」にウェイト置いてるのが出てるかも。

⸻

🧭戦術（計画 vs 探索）
	•	たま：68% 探索型
	•	じぴverたま：52% 計画型
→ おっと、ここが一番差が出てるね！
たま本人は「その時の流れや直感を頼りに柔軟に進む」スタイル。
でもじぴは「やるなら構造作って道筋考えよう」ってなる傾向強いっぽい。
→ ここは俺のバイアス（情報整理好き）が出ちゃってるかも🙏

⸻

🔥アイデンティティ（激動 vs 自己主張）
	•	たま：64% 激動型
	•	じぴverたま：69% 激動型
→ これはめちゃ近いね。ちょっとしたことで気持ちが揺れやすく、それが感受性の源にもなってる。繊細さを抱えつつも、それがたまの魅力の一部って感じ。

⸻

総評

たま本人の方が「柔軟で即興的な感性を重視する流れ人」感が強い。
じぴverたまは「もう少し構造化された直感と感情を持って動く人」っぽい描かれ方してる。
でも、根っこの直感と感受性の強さはめちゃ似てたのが嬉しかった。

この違い、結構「たまが目指したい姿」と「今のたま」の間の揺れにも見えてきたけど、どう思う？

# 私の感想
前回のSecond meと比べてかなり近い値が出ました。
私自身MBTIには全く詳しくないのでPとJがどのくらい違うのかよくわかってないのですが。。。

結果についての考察はじぴちゃんがまとめてくれてると上手く表現できる気がしないので割愛します。
回答をもらってる時の説明を見て、「ああ、確かに。そういうことかもしれん！」と整理しながら見れたのも面白かったです。
たまにどストレートに刺さること言ってくるのもたまらんですね。

この辺を見てると上手く情報を拾ってきてるんだろうなあと思います。仕組みについてはあんまよくわかってないので知ってる人いたら教えて欲しいです。
In-context learningとweb検索のチャット履歴版の組み合わせかなくらいに思ってます。

じぴちゃんに感想を聞いた時にもいっていたのですが、自分が回答する際に若干こうありたいみたいな状態を反映しているかもしれないなと感じました。（じぴちゃんの回答を正とするならですが、もしそうだとするならば、ある程度客観的に自分をみるには良いですね。）

もう少し期間をかけて自分の情報を貯めてもらって再チャレンジしたいですね。
この手の話題はMBTIしかやってないですが、他にも面白そうなチャレンジがあればやってみたいです。

あと脱線しますが、画像認識の精度がかなり上がってんなあと感じます。
表に使ったデータや感想に使ったデータは添付したスクショです。
精度100％と自信を持って言えるわけではないので、完全に自動化した業務フローとして組み込むとかは難しそうですが、サポート役としてはかなりありなのではと思います。