【最新LLM活用】個人の話し方・性格・思考を再現するアバターの作り方

～自分そっくりのAIが“しゃべる”時代へ～

なぜ「自分のように話すAI」が注目されているのか？

生成AIは、いまや誰もが日常的に使う時代になりました。
しかし、その多くは“汎用的な回答”にとどまり、「自分らしさ」や「話し方の癖」「知識の個性」を表現するにはまだ遠い。

そこで今、
“自分の思考を映し出すAI”
“まるで本人のように話すアバター”
が新しい応用領域として注目を集めています。

とくに研究・教育・医療・創作の現場では、
「自分の代わりに話してくれるAI」
「引退した専門家の知識や表現を未来に残す仕組み」
など、人の知性と人格を継承するAIへのニーズが高まっているのです。

目指すのは“話し方・考え方・価値観”まで再現するAI

この研究で焦点を当てているのは、単なるFAQや会話AIではありません。

目指すのは、
✔️ 自分のように喋り、
✔️ 自分らしい言葉を選び、
✔️ 思考の癖まで踏襲するAIです。

例えるなら、それは「人格を持つ知的ミラー」。
あなたの分身であり、拡張脳であり、デジタル上のあなた自身なのです。

技術の要：RAG × LLMの融合

こうした“自分らしさ”を再現する上で中心に据えられたのが、**RAG（Retrieval-Augmented Generation）**というアプローチです。

RAGとは──
必要に応じて知識ベース（外部情報）からリアルタイムで情報を検索し、
その内容を使って自然な文章を生成する技術。

通常のLLM（大規模言語モデル）では、
・ユーザーの過去の会話履歴
・話し方の癖
・価値観や口調の一貫性
を保持し続けるのは困難ですが、RAGを使えばこの課題を克服できます。

つまり、
**「個性を保持したまま成長し続けるAI」**を実現可能にするのです。

PersonaAIの設計思想｜どうやって“その人らしさ”をつくるのか？

この研究で生まれたシステムは、「PersonaAI」と名付けられています。
構成要素は非常にシンプルでありながら、再現力は高いのが特徴です。

設計の要点は以下のとおり：

① ユーザーの個性データを収集

日常的な会話、SNSの投稿、ブログ、メール、音声入力など、
“その人らしさ”がにじみ出る言語データを集めて蓄積。

② すべてを数値化して整理

Hugging Faceの言語モデルを用いて、
収集したテキストを**埋め込みベクトル（数値表現）**に変換。
意味の断絶を防ぐため、200文字ごとに分割・重複を含めて管理します。

これにより、
自然言語の“断片”がAIにとっての“検索可能な知識”となります。

③ 質問が来たら即検索 → 自然な応答生成へ

ユーザーからの入力に対し、
過去の発言や考え方、知識データを検索し、
それをもとにLLMが**“その人らしい回答”**を生成。

たとえば、
「この商品についてどう思う？」という質問に対して、
あなたが過去に似たテーマで語った意見が反映されるようになるのです。

スマホアプリとの連携で「記憶するAI」に

さらに面白いのが、スマホを通じて日常データを無意識に収集できる仕組み。

・生活のリズム
・よく使う言葉
・日記のような短文メモ
・行動のパターン

こうしたデータがAIに取り込まれることで、PersonaAIはあなたを「理解し続ける」ことが可能に。
一度話して終わりではなく、関係性を深めるような対話ができるのです。

方法の紹介｜PersonaAIの構築プロセス

📌 Step 1｜個人データの収集

• SNSや日記、会話履歴など“その人らしいテキスト”を収集

• 音声データやセンサーデータも活用可能

📌 Step 2｜ベクトル化と分割処理

• Hugging Faceの事前学習済みモデルで文章をベクトル化

• 最大200文字で分割し、意味が切れないように重複スライド

📌 Step 3｜質問が来たらRAGで検索

• ユーザーの入力をもとに、関連する過去データを検索

• 回答生成時にそのデータをコンテキストに注入

📌 Step 4｜LLMによる自然な回答生成

• 個性・背景・話し方を保持した状態で、自然な返答を生成

• 必要に応じて微調整や再学習も可能

言語モデルの統合とプロンプト調整｜“その人向け”に話すための工夫とは

PersonaAIでは、どのLLMを使用するかに縛りはありません。
しかし、今回の研究では **LLaMAシリーズ（13B/70B）**が選ばれています。

重要なのは、モデルの選定ではなく、プロンプトの設計と構造化です。

たとえば──
初回利用のユーザーであれば、「共通的な文脈で答えるプロンプト」が採用され、
蓄積された履歴があるユーザーには、「その人らしさを活かすプロンプト」が構成されます。

また、返答に自信がない場合やデータ不足のときには、
「正確性よりも誠実さ」を優先したメッセージ（例：「情報が不足しているようです」）が表示される設計となっています。

こうすることで、AIが“分かったフリ”をせず、ユーザーとの信頼を損なわないように配慮されているのです。

安全性と運用性｜個人情報を預かるAIだからこそ必要な設計とは？

パーソナルAIにおいて、避けて通れないのがセキュリティとプライバシーの問題です。

PersonaAIでは、Firebaseを用いたクラウド環境を採用し、
個別アカウントごとに対話データや個人設定が厳密に管理されます。

さらに、ユーザーは自身のデータが「どのように使われているか」をリアルタイムで確認でき、
不要になったデータは即座に削除可能なUIが整備されています。

これにより、次のような安心感が提供されます。

• 🔐 GDPR等のプライバシー法規に対応

• 🔐 データの閲覧・削除がユーザー主導で可能

• 🔐 個別カスタムされたセキュアな学習環境

検索精度を高めるための設計上の工夫

情報検索の質を高めるために、データは200文字以下に分割しつつ、文脈が切れないように重複部分を含めて保存されています。

この「スライド型チャンク処理」は、RAG構造の中でも特に効果的とされるテクニックです。

また、情報が不足している場合には、無理に答えを生成するのではなく、
「現時点では情報がありません」
「追加の説明をお願いします」
と、AI自身が伝えるように設計されています。

これは、ユーザーとの信頼関係を築くために非常に重要な振る舞いです。

実験環境とアーキテクチャ｜動作の裏側を支える仕組みとは？

PersonaAIのバックエンドは、**Flask（Python製の軽量フレームワーク）**で構築。
ユーザー認証、データ取得、セッション管理などを効率的に処理しています。

また、処理の高速化のために、NVIDIA製GPUサーバーを導入。
これにより、重たい処理もスムーズにこなせる環境が整っています。

加えて、スマホでの利用を想定し、音声→テキスト変換機能つきアプリも開発。
ユーザーは「ただ話すだけ」で、データがクラウドに送られ、PersonaAIに蓄積されていきます。

コードはすべてオープンソースとして公開予定とのことで、今後の拡張や再利用も期待されています。

使用アルゴリズムとデータ構造｜情報の“意味”を正しく扱うために

ユーザーからの入力データは、辞書型の構造で管理されます。
そこには以下の情報が含まれます。

• 発言テキスト

• 入力日時

• ユーザーID

• 埋め込みベクトル（文の意味を数値化）

この構造によって、質問と情報の関連性を数値的に判断し、もっとも妥当な返答生成を可能にしています。

ベクトル類似度による検索は、極めて高速かつ高精度であり、
「誰にでも同じ返答をしないAI」というPersonaAIの理念を支える根幹技術です。

比較実験｜PersonaAIは他のAIと何が違うのか？

研究者たちは、PersonaAIと他の一般的なAIを4パターンで比較しました。

1. 通常のChatGPT（個人データなし）

2. 個人履歴を一時的にプロンプトに含めたChatGPT

3. LLaMA 13B モデルによる返答

4. LLaMA 70B モデルによる高性能出力

5. PersonaAI（個人情報ベース・RAG対応）

結果として、回答の一貫性・満足度・速度のバランスが最も優れていたのはPersonaAIであり、
とくに「同一ユーザーに継続して使われた際の自然さ」が顕著でした。

実運用の展望｜拡張性とユーザー体験を両立するために

日常的に使われるAIであるために、PersonaAIは拡張性と操作性にも注力しています。

• ✅ Dockerベースでシステムを柔軟に拡張

• ✅ React＋TypeScript による軽量Web UI

• ✅ 音声入力とテキストインターフェースを併用可能

これにより、
「初心者にも直感的に使える」
「エンジニアにもいじりやすい」
という2つの顔を持った実用システムへと進化しているのです。

データセットと評価方法｜“自分らしさ”をどう測るのか？

PersonaAIの性能を検証するうえで欠かせないのが、評価対象となるデータセットの設計です。

今回使用されたのは、以下の2種類のデータセット。

① スポンジ・ボブ会話データ

– 特徴的なキャラクターの“しゃべり方”をAIは再現できるのか？

このデータは、人気アニメ「スポンジ・ボブ」シリーズから抽出されたもので、
登場人物それぞれの独特な言い回しや口調のパターンを含みます。

目的は、特定キャラクターの文体・トーンを再現する能力の検証。

ただし、アニメ特有の「短い台詞」や「非言語的表現（うめき声・擬音）」が多く含まれるため、
そのままでは学習には不向きであり、前処理やフィルタリングの工夫が必要とされました。

② 架空の個人日記・会話・メールデータ

– よりリアルな日常の文脈で、パーソナライズ性能を検証

こちらは、実際の利用シーンを想定して構築された架空ユーザーのライフログです。

日記、友人とのメール、SNS風の投稿など、
“その人らしさ”が反映されたコンテンツを多層的に含み、
生活感や人間味ある会話の再現力を評価できるようになっています。

この2種のデータにより、PersonaAIは
「キャラクターを模倣する能力」
「実際のユーザーに寄り添う能力」
の双方についてテストされたのです。

評価結果｜PersonaAIは“自然に話せるAI”なのか？

実験では、複数のユースケースに基づいてモデルの性能が評価されました。

特に注目されたのは、以下のポイントです。

• 🧠 ユーザー特有のスタイルを再現できているか？

• 🕒 応答のスピードは日常使用に耐えるか？

• 📊 情報の正確性と更新の柔軟性は？

• 🤝 ユーザーが“共感”を覚える応答かどうか？

使用されたモデルは以下の3種。

• LLaMA-3.1-405B-Instruct

• LLaMA-3-70B-Instruct

• LLaMA-2-70B-Chat

これらのモデルに対して、一般質問、パーソナライズ推薦、リマインダー、文体再現などのシナリオが設けられ、PersonaAIとの比較評価が行われました。

各ユースケースに見る、AIの自然さと応答力

一般知識質問のユースケース｜正確だが慎重な回答

たとえば「ナイジェリアの現大統領は誰か？」という問いに対し、

「2021年時点ではムハンマド・ブハリ氏です。政治的役職は変わりやすいため、最新情報は公式ソースをご確認ください」

というように、正確性を確保しつつ、不確実性を明示する構えが見られました。

これは、「AIの答え＝常に正しい」という誤解を防ぐ上でも非常に重要なスタンスです。

一般レコメンドのユースケース｜広く受け入れられる提案力

「週末におすすめの映画は？」という問いに対しては、

『ショーシャンクの空に』のような普遍的な名作を紹介し、
ジャンルや視聴体験の質に触れるバランスの良い提案を実施。

ユーザーの詳細情報がない場合でも、無難だが丁寧な推薦を提供できる点が確認されました。

パーソナライズされた推薦のユースケース｜“その人の文脈”に基づく提案

「同僚がNetflixアニメを推してくる」と発言していたユーザーには、

『千と千尋の神隠し』のような、
会話の文脈と嗜好性を反映した具体的で的確なレコメンドが生成。

PersonaAIが**“人の感情・文脈を拾う力”を持っている**ことを裏付けました。

イベントリマインダーのユースケース｜スケジュール記憶と通知

「来週、水曜に医師の予約。あと友人に連絡もしたい」と発言していたユーザーには、

「水曜に医師の予定があります。友人への連絡予定もありますが、日時は未定です」

と、文脈を正確に抽出し、忘れそうな要素も拾う能力が示されました。

文体模倣のユースケース｜“話し方のクセ”までコピーできるか？

たとえば、ユーザーがカジュアルなスラングを多用するメールを送っていた場合、
AIはその文体を模倣し、自然な口調で手紙を生成：

「Yo fam, wass good? What’s the 411 on our last convo?」

といった、“キャラ立ちした書き方”の再現にも成功。

AIが“文法”だけでなく“雰囲気”を汲んで返していることが伺えます。

フィードバックとユーザー評価｜AIに“人間味”はあるか？

ユーザーからの評価では、特に以下の点に高評価が集中しました。

• ✅ イベントのリマインド機能が実用的で助かる

• ✅ レコメンドが「まるで友達のよう」だった

• ✅ 自分の口調が再現されていて不思議だが嬉しい

• ✅ 「知らない」と言ってくれるAIに信頼感を覚える

このように、PersonaAIは正確性だけでなく、信頼性・親しみやすさといった側面でも、高く評価されているのです。

今後の展望｜さらに“その人らしく”なるために

PersonaAIの技術は、まだ発展途上。
研究者らは今後、以下の方向での進化を目指しています。

🔷 マルチモーダル統合

– テキストだけでなく、音声・画像・動画・ソーシャルな行動データも統合し、「その人らしさ」の再現度を向上。

🔷 ファインチューニングとプロンプト最適化

– 個人ごとのデータを活かして、モデルの応答精度を高める個別調整機能を追加。

🔷 分野特化アプリケーションへの展開

– 医療、教育、カスタマーサポートなど、専門性を要する領域に対応できるPersonaAIの分岐開発も視野に。

🔷 プライバシー保護と倫理設計の強化

– 誤情報の拡散防止、バイアス除去、差別的言語の排除など、人間中心のAI設計を追求。

🔷 リアルタイムフィードバックループの構築

– ユーザーの応答・修正・フィードバックを継続的に収集・学習し、“育つAI”として成長する仕組みを整備。

まとめ｜“あなたらしさ”を未来に残すAIの可能性

本記事では、RAGとLLMを活用して構築された**パーソナルアバターAI「PersonaAI」**について、その技術的特徴・評価結果・応用展開を詳しく紹介してきました。

この技術は単なる“チャットボット”ではありません。

それは──
あなたの知識・感性・個性を再現し、継承する
もう一人の“あなた”であり、未来へのメッセージでもあるのです。

教育、創作、医療、そして日常生活の中で、
自分の代弁者となるAIがそばにいる世界。

その実現は、もはや遠い夢ではありません。