対話モデルにおけるキャラクター特性の実現法の探索

対話型AIの爆発的な普及は社会にまさに変革をもたらしているが，さらなる浸透のためには個々のAIが独立したキャラクター特性を持つことが必要と考えられる．本研究ではLLMへの入力を適切に構成することによって，単一のモデルで複数のキャラクター特性を実現する手法を探索する．日本語特有の語尾によるキャラクター特性の実現について注目し，対話LLMの入力の構成要素であるPersonaとHistoryを操作することで，ファインチューニングなしでのキャラクター付けを実現，人間による感性評価によって，PersonaとHistoryについての適切な構成を明らかにした．本手法によって，ゲームにおける多数のNon-PlayerCharacter（NPC）や，ご当地キャラとの対話を実現できると考えられる．