チャットボットへのキャラクター性の付与を目的に，キャラクタービジネスで成功している作品を 対象として，作品内のセリフから，文体的特徴および発話意図の応答のパターンを抽出した．抽出した結果に基づき，発話意図の推定システムの構築と大規模言語モデルでの発話生成を行った． 具体的には，学習済みモデルにファインチューニングを行うことで ，13種類の意図を推定するシステムを構築した．分析者が確認し，許容可能と判断できる出力も正解と含めた場合，分類精度は74.67%であった． また，発話に対する適切な応答生成の精度は75.90%であった． 今後の展望として，意図の推定に応じ，キャラクターの応答の意図を操作することでよりキャラクターらしい発話文の生成をすることができると考えられる．
