LLM による対話型オープンエンドアドベンチャーゲームにおけるペルソナ構築

抄録

近年，単なる応答生成を超えたペルソナの反映などの人間らしい振る舞いを重視した対話システムの研究が活発化している．とりわけ，キャラクタ対話システムの分野では，ユーザにとって説得力のあるキャラクタ表現の実現が期待されている．創作物におけるキャラクタ表現は，語彙的特徴だけでなく，内面的な性格特性や行動決定規範などによっても大きく規定される．内面の詳細設定は，主体性を伴うキャラクタ表現を構築し，オープンエンドなインタラクションで高い没入感を提供するために重要である．そこで本研究では，オープンエンドアドベンチャーゲームに用いるための性格特性に基づくペルソナ構築に着目する．ビッグファイブ理論に基づくペルソナを LLM に演じさせ，別の LLM が演技内容を評価して元の性格特性を推理する．その結果から LLM の性格特性表現の特徴を明らかにする．結果としてキャラクタ設定やセリフ例は性格特性の反映に寄与し，両者を組み合わせることでより効果的になることが明らかとなった．さらに，協調性が低いキャラクタや神経症傾向が高いキャラクタの再現が難しく人間の選好が強く影響していることが示唆された．