ユーザにコンテンツを長く楽しんでもらう方法の1つとして，既存キャラクターを模した対話システムの実現がある．実現にはユーザがキャラクターらしさを感じる応答の生成が重要である．先行研究ではキャラクターの性格の一貫性が重視されてきたが，主に表出している性格から考えると意外性を感じさせる性格（以降，2面性）の表出もキャラクターの再現には重要だと考えられる．そこで，本研究ではLLMが2面性を表出した発話生成が可能かを調査した．結果として2面性を感じさせるような発話を生成できない場合が多いことを明らかにした．そして，2面性を表出できていない発話の特徴分析を行い，今後の展望を明らかにした．

ゲームや漫画等，日本のエンターテイメントコンテンツは世界中で広く親しまれている．世界中のユーザにコンテンツを長く楽しんでもらう手段の1つとして，そのコンテンツとユーザが提示媒体以外でも日常的に触れ合う機会の創出が考えられる．コンテンツの既存キャラクターを模した対話システム（以降，キャラクター対話システム）の実現は，日常的にコンテンツに触れる大きなきっかけになると考えられる．そのため，キャラクター対話システムの実現に向けて，ユーザの入力に対し，ユーザがキャラクターらしさを感じる応答を返す技術が求められている．ユーザがキャラクターらしさを感じる応答の生成において，「ツンデレ」（普段はツンツンしているが状況によってデレる）のような，主に表出している性格から考えると意外性を感じさせる性格（以降，