が最良かは、試行錯誤によるところが大きく最適解LLMによる発話生成時にキャラクター性を持たがはっきりしない。せ一貫したペルソナで会話させることは、人間であプロンプトエンジニアリングのみで個人の性格をるユーザと自然な会話を実現させるうえで重要な再現する研究[1]では、MBTI[2]のパーソナリティ理要素である.その手法としてプロンプトエンジニア論を発展させて性格診断が行える16Personalities[3]リングやFine-tuneがあるが、どのような設定の組の性格特性を用い、GPT-4[4]に上記の性格特性を含み合わせが最適かよくわかっていない。本研究でむプロフィール情報から発言例とその特徴を生成さは、5名のキャラクターを対象に、4種類のLLMをせ、結果を再度プロンプトに組み込むことで人格の用いて、プロンプトとFine-tuneの効果比較を行っ再現性向上を報告している。た。実験の結果、few-shotを中心にプロンプトの有キャラクター模倣の研究ではないが、Fine-tuneを効性を確認したと同時に、実験の範囲では小規模な行ったモデルがプロンプトエンジニアリングと比較Fine-tuneが総合的に良い結果を示した。して有意に高い性能を示した事例[5]や、両手法が同程度の性能を示した報告[6]がある。これらの研

究は、プロンプトエンジニアリングとFine-tuneの最大規模言語モデル（LLM）の発展により、発話適解が目的に依存することを示唆している。生成の性能は飛躍的に高まった。LLMにキャラクLLMを用いたキャラクター模倣の対話型AIとター性を持たせ一貫したペルソナで会話させることしては、テレビや小説などから特定キャラクターは、人間であるユーザと自然な会話を実現させるうの対話を抽出してデータベースを構築し対話時にえで重要な要素であるが、LLMを単純なゼロショッデータベース検索してキャラクターらしい回答を生トプロンプトのみで実行しても十分な性能が得られ成する[7]研究や、ベートーヴェンなど特定の人物ないことが多い。の経験を収集しLLMに学習させる研究[8]などがLLMにキャラクター性を付与するには、いくつある。これらの研究ではFine-tuneやRAG(Retrievalかの課題が依然として存在する。(1)LLMの知識がAugmentedGeneration)[9]が使用されている。実世界の知識に依存しており、キャラクターの物語キャラクターの性格を模倣する研究において、設定と乖離または矛盾する場合がある。(2)キャラFine-tuneおよびFew-shotプロンプトの効果を比較しクターや物語の世界観がキャラクター再現のためのた研究[10]では、キャラクターの好きな食べ物や活学習パラメータやプロンプト設計に与える影響が明動の好み（インドア／アウトドア）に関するモデル確でない。(3)多数のLLMが開発されているが、どの学習を行い、キャラクター設定との整合性を評価のモデルをどう学習させるのがキャラクター再現にした。この研究では、few-shotプロンプト[11]が全最適であるかが不明である。本研究では(2)および体的に有効であることが示された。しかし、2種類(3)に着目し、キャラクターの模倣により適した学の質問のみで学習と評価を行った、キャラクターが習済みモデル、プロンプトエンジニアリング手法、一つであるなど実験の設定が網羅的ではなかった。および学習手法の探索を提案する。これら先行研究を踏まえ、我々は2つのアニメプロンプトエンジニアリングとFew-shotプロンプ作品から合計5名のキャラクターを選定し、4つの―2172―.オープンLLMモデルを用いてプロンプトエンジニアリングとFew-shotプロンプティング、Fine-tuneの効果比較を行った。