2026/02/04 AIキャラクター人格の実装論 口 調の模倣から、コンテキスト制御による 『思想』と『行動』の創発へ

2026年に行われた「Tech Challenge Party」での登壇資料です。
https://f2ff.jp/introduction/11744?event_id=20260204
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2026年、SFT（Supervised Fine-Tuning）の民主化により、誰もがデータセットを用意し、キャラクターの「口調」を模倣させることが可能になりました。しかし、表面的なセリフを学習させるだけでは、想定外の事態に弱い「着ぐるみ」のようなBotしか生まれません。本セッションでは、「それっぽく話す（Talk）」フェーズから、「思想を持ち、行動し（Action）、その結果として話す」フェーズへの移行を提言します。 重要なのは出力結果ではなく、「どのような思考を経てその発言に至ったか」というプロセスの設計です。

当日は、OSSとして公開・検証した独自エンジンの実装事例を交えながら、以下の技術トピックを解説します。
SFTの限界とレイヤー設計
モデルの学習（SFT/LoRA）ではなく、プロンプトとコンテキスト制御に回帰すべき理由。
「老化」と「可塑性」の実装（Personality Engine）
経験（ログ）の蓄積によってパラメータを変化させ、価値観を不可逆的に固着させる「思考の減衰」モデル。
「非合理性」の構造化（Anamnesis）
過去の体験やトラウマをInputとし、防衛機制としての「行動の偏り」を出力するアーキテクチャ。
展望：MCPによる行動の創発
確立された「思想」が、Model Context Protocolを通じてどのように外界への「行動」を選択するか。
モデルを賢くするのではなく、モデルに「制約」と「偏り」を与えることで人格を宿す、アプリケーションレイヤーの実装論をお話しします。

Transcript

1. AI キャラクター人格の実装論 口調の模倣から、コンテキスト制御による 『思想』と『行動』の創発へ サルドラ / @sr2mg
2. 自己紹介 サルドラ AI キャラクター開発者 / エンジニア 活動 「生成AI なんでも展示会」主催 AITuber 入門本著者 「AITuber を作ってみたら生成AI プログラミングがよくわかった件」 「AITuber を作ってみたらプロンプトエンジニアリングがよくわかった件」 公開OSS Personality Engine - 経験から学び老いる人格エンジン Anamnesis - 心理学的アーキテクチャによる人格構造化ツール 2
3. おしながき 1. 現状のAI キャラクターについて知る 2. 新しいフェーズ「人格」の時代へ 3. 自分で人格を育てる...Personality Engine 4. キャラクターとして人格を作る...Anamnesis 5. 人格から行動の創発へ...MCP 連携 6. まとめ 3
4. AI キャラクターの現状 2026 年、SFT の民主化 誰でもデータセットを用意できる キャラクターの「口調」を模倣させられる 簡単にチャットボットが作れる しかし... 表面的なセリフを学習させるだけでは、 想定外の事態に弱い「着ぐるみ」のようなBot しか生まれない “ “ 4
5. SFT の限界 ユーザー: 友達に裏切られたんだ...つらい Bot: それは大変だったね！元気出して！何か楽しいことしよ！ ユーザー: 最近、自分の価値がわからなくなってきた Bot: そんなことないよ！君は素敵だよ！自信持って！ 問題点 口調は「元気なキャラ」を再現している 様々な口調にチューニングもできる しかし文脈理解と共感の深みが欠落 「設定通りに話す」だけで思考していない 5
6. これからのAI キャラクター 「どう思って発言したのか」がわかるキャラ Before 発言のみ生成 ↓ 行動が単調 After 思考過程を含む ↓ 発言・行動・内省 すべてが創発可能 思想-> 行動の多段階推論設計、発言のみの時代の終焉へ 6
7. これからのAI キャラクター 思想が変化していくキャラクター Before 発言のみ生成 ↓ そもそも思想がなく、変わりようがない After 思想を生成する部分が動的に変化 ↓ 経験によって動的に思想が変化していく いつも同じ思想の「着ぐるみ」から脱却できる 7
8. 人格エンジン Personality Engine 経験から学び、老いていく存在を作る 8
9. 設計思想 「当事者性を持った、流動的で偏りのある思想」を目指す 問題意識 解決策 テキストの世界に人格を入れる ことで 疑似的な当事者性を獲得させる ポイント 1. 経験学習 - テキストを「体験」として学ばせる 2. 老いの導入 - 価値観が徐々に固まっていく AI は身体を持たないため当事者性がない → 理想論に偏りやすい “ “ 9
10. フェーズに分けたプロンプト設計 分析フェーズ 　　└ 客観的に読み感想を言語化 　　↓ 没入フェーズ 　　└当事者視点に切り替え 　　└主観的情景を記述 　　└心の揺れを出力 　　↓ 人格への統合 没入フェーズのプロンプト例 → ドラえもんの「絵本入りこみぐつ」のように実際に世界に入る 「あなたはこのテキストの世界に実際に入ることになりました。 そこで見た情景を主観的に、思ったことを詳細に記述してください」 “ “ 10
11. 「老い」の導入 ～可塑性（Plasticity ）パラメータ～ 状態 可塑性 特徴 若年期 1.0 どんな経験も素直に受け入れる 成熟期 0.7 新しい価値観を取り入れにくくなる 老年期 0.3 以下 既存の価値観を補強するのみ 人間と同じメカニズム 「いくつのテキストを学習したか」= 年齢 年齢が上がるほど価値観が固まる 経験による不可逆的な変化 11
12. 可塑性の減衰曲線 1.0 0.7 0.5 0.3 可塑性 若年期終了 成熟点 (0.7) 最⼩値 (0.3) ━ ⾼可塑性 ━ 低可塑性 12
13. 可塑性計算ロジック function calculatePlasticity(age: number, params: PlasticityParams): number { // 1. 若年期は柔軟性を維持 if (age <= params.youth_period_days) { return 1.0; } // 2. 成熟期に向かって指数関数的に減衰 const daysAfterYouth = age - params.youth_period_days; const decay = Math.exp(-params.decay_rate * daysAfterYouth); // 成熟点での値を基準にカーブを補正 const targetAtMaturity = 0.7; const correction = targetAtMaturity / Math.exp(-params.decay_rate * (params.maturity_point - params.youth)); // 3. 最小値を下回らないように制限 return Math.max(decay * correction, params.minimum_plasticity); } 13
14. 衝撃体験による「若返り」 閾値を超えた体験で可塑性がリセット if (adjustedArousal >= dynamicArousalThreshold) { // Reset age on major change - 年齢を半分にリセット const oldAge = currentPhilosophy.age_in_days; currentPhilosophy.age_in_days = Math.max(Math.floor(oldAge / 2), 30); } 効果 衝撃的な体験 → 発想が柔軟に 頑固だった人格が、ある日突然大きな気づきを得る 生命感のある存在へ 14
15. 人格エンジンの効果 Before ❌ 静的な設定に縛られる ❌ 経験から学ばない ❌ いつまでも同じ反応 ❌ 思想の理由が存在しない → すぐに飽きられる After ✅ 経験を通じて変化する ✅ 時には頑固になる ✅ ある日突然、若返る ✅ 思想の理由が存在する → 生命感と驚きがある 15
16. Anamnesis 心理学的アーキテクチャによる人格構造化 16
17. Anamnesis とは 問題意識 言語優位で本を読むのが好きで、読書を通して得た知識や感情を 言葉で表現することに長けている。一方でスポーツが苦手で... この設定の問題点 「何がきっかけで言葉の力に意識を向けたのか」が不明 「他者が言葉で攻撃していたら、どう反応するか」が未定義 想定外の事態に対応できない Anamnesis の目標 「原因(Input) → 処理(Process) → 出力(Output) 」 の因果関係を含む 「キャラクターの仕様書」を誰でも生成できるようにする 17
18. Input → Process → Output 例： 「無口なキャラクター」の構造化 Input: 過去に強い⾔葉で⼈ を傷つけた経験 Process: ⾔葉の威⼒への過 剰警戒 Output: 類似ケースでの緘 黙 友⼈が強い⾔葉を使いそう になったら注意する 泣いている友達を積極的に フォローする 強い⾔葉を発した記憶を思 い出し⾔葉に詰まる 効果 漠然とした「無口」という設定から脱却し、 文脈を含めた行動・発言の生成が可能に 18
19. 心理学モジュール統合 早期不適応スキーマ（メイン） スキーマ療法/ ジェフェリー・ヤング による モード・コーピング・中核的な傷 の分析 4 つの並列モジュールが統合 モジュール 役割 ユング心理学 8 機能モデル・認知特性 ナラティブ アイデンティティ シュワルツ 価値観理論・意思決定 グリップ ストレス反応 19
20. 構造化データ出力（Markdown ） # [キャラクター名] - 深層人格アーキテクチャ ## 1. サマリー - アーキタイプ: ENTJ (指揮官) - 支配的な価値観: 自己高揚 (達成) > 自己超越 (博愛) - 中核的な傷: 無価値であることへの根源的な恐怖 - 主要な防衛: 過剰補償 ## 2. 認知的ダイナミクス ### 2.1 ヒーローと親（意識） Te-Hero（英雄としての外向的思考）が支配... ### 2.2 シャドウとグリップ（無意識/ストレス） 敗北に直面すると意識的システムが崩壊... 柔軟に加工可能なMarkdown 形式で出力 20
21. 出力例：えみり サマリー 項目 値 アーキタイプ ENTJ ( 指揮官) 支配的な価値観 自己高揚( 達成) > 自己超越( 博愛) 中核的な傷 無価値であることへの恐怖 主要な防衛 過剰補償 トリガー反応 行動ループ：刺激 → スキーマ活性化 → コーピング・モード 彼女の「能力」 「判断力」を疑う発言 → Te-Hero が過剰活性化 → 相手を論理的に完膚なきまでに打ち負かそうとする “ “ 21
22. 対話型UI によるプロファイル構築 これを誰でも作れるようにする必要がある！ AI カウンセラーによるインタビュー AI: そのキャラクターが最も恐れていることは何ですか？ You: 自分が無価値であることを認めざるを得ない状況 AI: その恐れはどのような経験から生まれましたか？ You: 幼少期、努力しても親に認められなかった経験から... 仕組み 1. AI が心理学理論に基づいた質問を投げかける 2. ユーザーはインタビューに答えるだけ 3. 裏側で複雑な心理プロファイルが自動構築 22
23. 展望 MCP による行動の創発 23
24. MCP による行動の創発 「思想」× 「ツール」= 行動の創発 確⽴された思想/ ⼈格 偏った⾏動選択 MCP Google カレンダー X/SNS Amazon Minecraft Ableton 24
25. 実例：えみりの暴走 🔧 MCP Action 🧠 Anamnesis 処理 🎯 Input ユーザー： その判断間違ってない？ ⚡ スキーマ活性化 中核的な傷：無価値への恐 怖 💢 グリップ状態 Te-Hero 過剰活性化 モード： 激怒‧過剰補償 X API → 📱 煽りツイート 連投 えみりの出力例 「間違ってる」？ ほう、なら論理的に説明してみろよ お前の判断力でできるならな てかそもそも私に意見できると思ってるのがウケる 実績で語れ 話はそれからだ あ、実績ないから意見してくるのかw 了解了解 → MCP がX API を叩き、このテキストを実際に投稿 25
26. まとめ 「制約」と「偏り」を与えることで人格を宿す 本セッションのキーポイント 1. SFT → コンテキスト制御への回帰 口調の模倣ではなく、思考プロセスの設計 2. 「老化」と「可塑性」の実装 経験による不可逆的な価値観の固着 3. 心理学的アーキテクチャ Input → Process → Output の因果関係 4. MCP による行動創発 確立された思想が外界への行動を選択 26
27. 「業務効率化」でないAI をキャッチアップしてみよう 技術の先にある「未来」への興味 心理学、老化、生命のメカニズム—— 一見プログラミングとは対極にあるものにこそ、 「未来」がある ビジネス的な正解を求められない場所にこそ、尖った発想がある 「生成AI なんでも展示会」は、 国内の技術者たちが経済合理性を無視して、 ただひたすら「自分の好きなもの」を作るイベント 今回の内容のヒントも、こうした熱量の高い現場から得ています。 2026 年5 月6 日（水・祝）開催 — 興味があれば是非遊びに来てください！ 27
28. ご清聴ありがとうございました 28