人間とロボットのコミュニケーションにおいて，ロボットが一貫した性格を持つことは重要であり，その表現にはジェスチャーが大きな役割を果たす．しかし，速度などの物理パラメータを調整する既存のジェスチャー生成手法では，多様な性格表現に限界があった．そこで本研究では，大規模言語モデルを用いた共発話ジェスチャー生成手法を拡張し，指定された性格特性に基づいて共発話ジェスチャーを決定する手法を提案する．提案手法の有効性を検証するため，対話ロボットCommUを用いて提案手法による外向的(Ext)，内向的(Int)，及び先行研究による共発話ジェスチャー(baseline)を生成し，動画を用いた主観評価実験を行った．実験の結果，Ext条件はInt条件と比較して有意に高い外向性スコアを示し，提案手法によって知覚される外向性の強弱を制御可能であることが示された．一方で，Int条件ではbaseline条件と比較して動作の自然さやエンゲージメントの評価値が低下しており，性格特性の反映によるジェスチャーの質の低下といった課題も明らかとなった．

人間とロボットのコミュニケーションにおいて，ロボットの性格は重要な役割を果たす．近年，ロボットは身近な存在となりつつあり，ロボットが社会的一員として人間とコミュニケーションをとるうえで彼らの一貫した性格は不可欠である[1]．多くの研究において，ロボットの性格に応じて人間とのコミュニケーションの質が変化することが示されている[1]．ロボットに性格を持たせようとした場合，その性格をどのように表現するかが課題となる．ロボットの性格表現においては，言語情報だけでなく，非言語情報であるジェスチャーが重要な役割を果たす．人間やバーチャルエージェントにおいて，動きの頻度や空間の使い方によって知覚される性格が異なることが示されている[2,3]．ロボットにおいても同様に，動作の速度や大きさが知覚される性格に影響を与えることが示されている[4]．これまで様々なジェスチャー生成手法が提案されているが，性格表現を伴う生成には依然として課題が残る．多くの既存研究では，ルールベースやデータ駆動の手法を用いたジェスチャー生成に加えて，速度などの物理パラメータを調整することで性格表現を実現している[5,6,7]．しかし，これは性格に応じてパラメータ調整のためのモデルを構築する必要があり，多様な性格を表現するには限界がある[7]．そこで本研究では，大規模言語モデル(LLM)を用いた共発話ジェスチャー生成手法[8]を拡張し，性格特性を反映する共発話ジェスチャー生成手法を提案する．LLMはロボットの社会的行動を含む，高度な行動計画能力を有しており[9]，ロボットの発話に合ったジェスチャー計画及び，それを実現する関節角度生成にも利用できる[8]．本研究では[8]で提案された手法を改良し，LLMを用いた動的かつ多様な性格の共発話ジェスチャー生成を実現する．