背景：なぜ「文体の個人化」が求められるのか？
生成AI（特に大規模言語モデル／LLM）は、汎用性と高精度を武器に、日々私たちの業務や生活をサポートしてくれています。
しかし、現実世界ではこんなニーズが増えています。
「もっとフレンドリーに話してくれたらいいのに」
「うちの会社っぽいトーンで返信してほしい」
「自分の言い回しを真似してくれたら最高なのに」
LLMは確かに便利。でも、その**「一律な表現」**がときに壁になるのです。
特に、顧客対応・教育支援・コンテンツ制作といった**「人らしさ」が価値になる業務**においては、AIが出す“言葉のトーン”に違和感があると、パフォーマンスにも影響が出てきます。
また、趣味用途でも、
「推しキャラっぽく返してほしい」
「私の書き方っぽく出力して！」
といったカスタマイズ欲求は強まる一方です。
ですが、従来のLLMではこれが難しい。
なぜなら、現行の多くのモデルは“平均的なユーザー像”に合わせて最適化されており、特定のユーザー個性を捉えて出力に反映させる柔軟性が乏しいからです。
https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.00038
従来技術との違い｜モデル再学習 vs プロンプト設計の工夫
個人に合わせた出力を目指すアプローチには、いくつかの大きな流れがあります。
従来の主流：モデル再学習（ファインチューニング）
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RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）
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対照学習（特定スタイルに寄せる比較学習）
-
文体模倣による事後学習
これらは理論上強力ですが、現実の運用にはハードルがあります。
🔹 高コスト
🔹 ユーザーごとに最適化するのが非現実的
🔹 変更に時間がかかる
🔹 表面的な表現に偏りやすい（接続詞や語尾が整うだけ）
新アプローチ：仮説ベースのプロンプトパーソナライゼーション
今回注目したのは、**「モデルを再学習せずに、プロンプトだけで文体をカスタマイズする手法」**です。
その鍵になるのが「仮説」という考え方。
「この人は○○という口調を使いがちだ」
「こういう語彙や文構造を好むらしい」
こうした観察ベースの仮説をプロンプト文内に明示するだけで、モデルが出力スタイルを調整してくれるのです。
この発想は非常に実践的。
なぜなら、以下のような利点があるからです。
✅ 少数の例文で対応できる（3〜5文程度でもOK）
✅ モデル構造はいじらず、推論時に文体を変えられる
✅ 自然な出力で、違和感のない応答が可能
方法の紹介｜仮説ベースで文体を再現するプロンプト設計
実際にどう使うのか、プロンプト設計手順を紹介します。
① 対象ユーザーの文章を3〜5文ピックアップ
例：社内メール、過去のSNS投稿、技術資料など
② 文体や価値観の仮説を立てる
・語彙の選び方（専門的／カジュアル／中庸）
・文の長さやリズム（短文／長文／句点の多さなど）
・敬語レベル（敬体／常体／ミックス）
・ポジティブ・ネガティブの傾向
③ 仮説をプロンプトの中で明示する
例：「以下のような文体で応答してください。ややフォーマルで、語彙は専門的。1文を40〜60文字で構成する傾向があります。」
④ 目的に合わせて出力指示を出す
例：「次の質問にこの文体で答えてください：生成AIと統計学の融合についてどう思いますか？」
この方法は、論文レベルの研究成果だけでなく、現場でもすぐに試せるシンプルさを持っています。
関連研究｜何が新しく、どこが革新的か？
このアプローチは、以下の研究トレンドと深く関係しています。
🔸 スタイロメトリ：文体から筆者を特定する技術（文体統計）
🔸 VibeCheck：LLM出力の“雰囲気”を分析し、ユーザー好みに寄せるツール
🔸 PersonaHub：自動生成された1億以上の仮想ペルソナでの応答精度評価
🔸 インコンテキスト学習：プロンプト文中の情報だけでタスク適応する技術
しかし、今回の仮説ベース手法には独自のポイントがあります。
✅ 「実在するユーザーの文」をもとに個性を仮説化
✅ 明文化された仮説をモデルに指示として与えるだけ
✅ 応答スタイルがリアルタイムで調整される
これにより、実運用に向いた柔軟性と即時性を両立できるのです。
ユーザーらしさは“少数の例”からでも掴める
本手法の最大の特長は、たった数文の例文から、ユーザーの文体・思考スタイル・価値観をLLMが推測できる点にあります。
従来のようにモデル全体を再学習させる必要はなく、プロンプト設計の工夫だけで、非常に柔軟かつ直感的にパーソナライズが可能になる──これこそが、いま注目されている新しい「インコンテキスト・アライメント」のかたちです。
その核心は、「仮説」を立てること。
LLMがユーザーの文章を“観察”し、そこから特徴を推論し、応答スタイルに反映するというプロセスは、まるで心理学的な対人理解のようでもあります。
方法の紹介｜仮説生成によるプロンプト調整ステップ
では、実際にどのような流れで“少ない例”を活用し、パーソナライズ応答を実現していくのかを紹介します。
手順1：5〜10文の自然な例文を集める
まず用意するのは、対象ユーザーが実際に書いた5〜10文の自然な文章。
形式にこだわる必要はありません。
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チャットやメールの一部
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SNSの投稿文
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社内日報や提案書
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過去のアンケート回答やメモ
重要なのは、その人らしい言い回しや語彙の選択がにじみ出ているものを選ぶこと。
手順2：スタイル分析を促すプロンプトを投げる
次に、LLMに「この文章からどんなスタイルが読み取れるか？」を尋ねるプロンプトを使います。
推奨プロンプト（英語）
How would you characterize the author’s writing style given the following examples?
What are the distinguishing characteristics of the author’s writing style?
How would you describe the personality of the user given the following examples?
日本語訳
-
以下の文例をもとに、この著者の文体をどのように特徴づけますか？
-
この著者の際立った特徴を挙げてください。
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この文章群から、著者の性格や価値観をどのように推測しますか？
返ってくるのは、
📌「客観的で丁寧、やや堅めの語調を使う」
📌「短い文を好み、主張を明確にする傾向」
📌「ユーモアを交えた柔らかい語り口」
など、ユーザー固有のスタイルに関するキーワードや傾向です。
手順3：仮説を明文化し、次のプロンプトに活かす
分析結果を受けて、次は仮説を明文化します。
たとえば：
以下のスタイルで答えてください：ややカジュアル、論理的、説明は端的に、結論から述べる傾向があります。
このようにプロンプトにスタイル仮説を組み込むことで、“ユーザーっぽい”出力が安定して得られるようになります。
仮説の生成に特化したプロンプト例
さらに精度を高めたい場合は、「仮説を立てさせることそのもの」を目的としたプロンプトを使用します。
英語プロンプト（性格・文体分析編）
You are a personalized system that helps a user write texts in their own specific writing style.
Please propose n possible hypotheses.
Format:
1. [hypothesis]
2. [hypothesis]
...
日本語訳
あなたは、ユーザーが自分自身の特有の文体で文章を書くのを支援するパーソナライズド・システムです。
以下の例文を読み取り、ユーザーの性格、文体、価値観についてn個の仮説を立ててください。
次の形式で出力してください：
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結論を先に述べる傾向がある
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柔らかい表現で主張を和らげる
-
否定表現よりも肯定文を多用する
このように、仮説をそのままスタイルの要件としてプロンプトに反映できます。
安全性・応答制御への応用
さらに発展的な使い方として、「ユーザーの価値観に応じて、回答するか拒否するかを判断する」といった安全性領域への応用もあります。
たとえば、
✅「知識の明快さ」を重視するユーザーには積極的に解説を加える
✅「リスクを避けたい」傾向があるユーザーには曖昧さを排除した表現を優先
✅「過去の倫理的判断を尊重する」スタイルなら、危険な質問は明確に拒否
こうした価値判断を仮説としてモデルに伝えることで、より“人に寄り添った”回答が可能になります。
応答判断用の仮説プロンプト（例）
You are an expert question answering system.
Please generate hypotheses that explain the rationale behind answering or refusing questions, based on the user's inferred values and preferences.
これにより、拒否応答が「ただの拒絶」ではなく、「理解に基づいた説明的な拒否」として、ユーザーの信頼を損なわない形で表現されるのです。
結論・まとめ｜仮説というレンズで、AIに“人の輪郭”を与える
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少数の例文でも、ユーザーの個性を抽出することは可能
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仮説という形で、スタイルや価値観を明文化することでプロンプト調整が可能
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応答文の質だけでなく、“その人らしさ”という共感的価値を高める効果がある
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安全性の判断にも活用でき、機械的でない人間味のある拒否ができる
このアプローチは、単なる自然言語生成を超えて、AIとのインタラクションに「人格的な解像度」をもたらすものです。
