本研究は，思考発話を付与した対話データを用いてファインチューニングを行うことで，個人の発話及び性格特性を再現する手法を提案する．具体的には，LLMを用いて既存の対話データセットに対して対象人物の思考発話を付与する．そして，そのデータを用いてモデルを訓練することで，対象人物の話し方や感情，思考を再現する．著名人・著名キャラクターの再現に焦点を当てた先行研究に比べて，本研究は多様な特性を持つ個人の発話と性格特性を再現できる可能性を示した．

近年，LLMの高い性能を活かして，特定のペルソナを再現する研究が盛んに行われている．ペルソナとは人物を特徴づける特定の個性や性格を指す．モデルがペルソナを持つことで，一貫性の高い対話を実現することできる．ペルソナLLMの研究の一つとして，歴史的な偉人や物語のキャラクターを再現する研究[1]がある．この研究は，特定の人物やキャラクターが持つ思考や発話のスタイルをLLMに学習させ，その個性を再現することを目的としている．また，LLM内部の潜在的な性格特性を調査する研究[2,3,4]も行われている．これらの研究は，心理学的手法を活用し，モデルがどのようなビッグファイブ(開放性，誠実性，外向性，協調性，神経症傾向)[5,6]を持つのか解析し，モデルの振る舞いを深く理解しようとするものである．さらに，LLMの性格特性を所望のものに誘導するための研究[7,8,9]も存在し，プロンプト設計やニューロン操作によって実現している．本研究では，対話に思考発話を付与することで，発話に加えて性格的な側面の学習も可能にする手法を提案する．思考発話は，発話者の感情や意図，思考など内面的な心理状態を明示的に記述したもので対話履歴話者1(speaking):こんにちは。はじめまして。<話者1>と申します話者2(speaking):こんにちは。<話者2>です。よろしくお願いします。思考発話付き対話履歴話者1(speaking):こんにちは。はじめまして。<話者1>と申します話者2(thinking):初対⾯の⼈との会話は少し緊張するなぁ。話者2(speaking):こんにちは。<話者2>です。よろしくお願いします。LLM⁝開放性：3.2誠実性：5.5⁝⁝話者2のビッグファイブあり，人間の認知活動を研究する手法として認知科学の分野では広く使われている[10]．従来の研究では，個人の情報がWikipediaなどの事前学習データに含まれている人物を対象としていることが多い[1,11,12]．そのため，多様な人物を再現することが困難である．多様な人物の再現のためには，事前学習データに含まれない個人の発話や性格特性を追加で学習させる必要がある．本研究では，従来取り組まれてきた表層的な発話の学習に加えて，思考発話の学習を行うことで，発話とその背後にある思考や感情といった内面的な性格特性の学習を試みる．