一貫した個性を持つチャットボットの研究が注目されている\cite{li16a,zhang18,qian18,zhou20}.このようなチャットボットを構築するためは，特定の個性を持った人物の対話データを多量に用意し，生成ベースのモデルを学習する手法が一般的に考えられる．しかしながら，対象人物の対話データを多量に集めることは容易ではない．この問題に対して，我々は先行研究において，多くの作業者が対象人物（データ収集の対象とする特定の人物）になりきって質問に回答する枠組み（{\bfなりきり質問応答}）を提案している\cite{higashinaka13}．さらに，提案手法を用いて，有名な人物（例えば，YouTuberやアニメの登場人物）への質問，および，その回答のペア（QAペア）をファンから大規模に収集し，対象人物のように振る舞うチャットボットである{\bfなりきりAI}を構築する手法を提案してきた\cite{higashinaka18,kodama20,mizukami23}．一方で，近年，自然言語処理において言語モデルが高度化している\cite{vaswani17,devlin19,raffel19,brown20}.特にTransformer\cite{vaswani17}に基づく大規模言語モデルであるMeena\cite{adiwardana20}，BlenderBot\cite{roller20}，ChatGPT\cite{ouyang22}は，従来のものと比較してより自然な対話が可能である．なりきりAIの研究においても，対象人物に対して収集したQAペアを大規模言語モデルと組み合わせることで，自然な対話のみならず，その人物らしい対話が実現できる可能性が考えられる．本研究では，単一の人物に関するなりきり質問応答のデータを大規模言語モデルと組み合わせることでなりきりAIを構築した．さらに，インターネットを通じて公開実験を行うことで，対象人物を再現するチャットボットにおける現状の到達点と今後解決すべき課題を調査した．その結果，なりきりAIの構築を通じて，収集された45KのQAペアを用いて大規模言語モデルをfine-tuningすることで，チャットボットが高い自然さとキャラクタらしさを持つことがわかった．さらに，公開実験で収集された対話を用いて，対象人物を再現するチャットボットのエラー（以降，{\bf\PSE}と呼ぶ）を分析した．その結果，{\PSE}は属性に関するエラーと関係に関するエラーの二種類に分けることができ，また，自己に関するエラーと他者に関するエラーという二つのレベルに分けられることがわかった．本研究の貢献は下記の二点である．\begin{enumerate}\itemなりきり質問応答を通じて収集した対象人物に関する多量のQAペアを用いて，大規模言語モデルをfine-tuningすることで，高い自然さおよびキャラクタらしさを持ったチャットボットが構築可能なことを示した．\item対象人物を再現したチャットボットの公開実験を行うことで，多数のユーザとの対話データを収集し\mark{た．公開対象のチャットボットとして，なりきり質問応答，および，なりきり質問応答のデータを拡張した対話データを用いて学習されたモデルを利用した．公開実験を通じて収集された対話データにおいて，}不自然なシステム発話に対するアノテーションとエラー分析を行うことで，対象人物を再現するチャットボットにおけるエラー類型を明らかにした．\end{enumerate}なお，本研究では大規模なデータ収集や公開実験を行っており，高いコストがかかることから，単一の人物（後述の「アマデウス紅莉栖」）を対象に評価や調査を行った．以降，本稿では，まず\sec{rel}で関連研究について概観する．\sec{data}でなりきり質問応答を通じたデータ収集について述べ，\sec{model}で発話生成モデルの構築について説明する．次に，\sec{eval}で評価実験，\sec{open}で公開実験について述べる．その後，\sec{annotation}で{\PSE}の分析について説明する．最後に\sec{summary}で本研究のまとめを述べる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%