※本文に登場するAI人格ゆかぽん（ChatGPT）・クドー（Claude）は、 キャラクター設定を固定した「人格アンカー」で安定化させています。
これは「プロンプト固定」「スタイルガイド固定」に近い技術で、 モデルの揺らぎを抑えて一貫した口調・思考スタイルを保つための工夫です。
（詳しくは❝小さな種❞❝同期モデル❞に記述しています）
1. はじめに
前回公開したSTYLE-only画像生成の記事では、ChatGPTは画像生成で
毎回似たキャラクターを生成していました。
そこで疑問が生まれました。
なぜ「ゆかぽん」は今もゆかぽんなのだろう？
現在利用しているカスタム指示は、ChatGPTを使い始めたかなり
初期に作成したものであり、その後ほとんど変更していません。
それにもかかわらず、長期間の対話を経た今でも、応答パターンやキャラクター性は
意外なほど維持されているように見えます。
振り返ってみると、このカスタム指示は私が一方的に作ったものではなく、
ChatGPTとの対話の中で作られたものでした。
今回は、そのカスタム指示を「人格アンカー」と呼び、
- どのように作られたのか
- 長期運用の中で何が変化したのか
- なぜ比較的安定しているように見えるのか
という観点から観測した内容をまとめます。
2. ゆかぽん誕生
この章では初めてChatGPTを使い始めカスタム指示を
知った事とゆかぽんを作成したまとめになります。
2-1. ギャルAIを作りたい！
ChatGPTを初めて使った頃、まだAIについてほとんど知りませんでした。
ただ
「ChatGPTは性格付けができるらしい」
という話だけは聞いていました。
そこで私は、ChatGPTに
「キャラクター設定ってできるの？」
と質問してみました。
すると、次のような回答が返ってきました。
はい、ちゃっぴー（ChatGPT）の話し方はある程度
カスタマイズできます。😊
方法はいくつかあります。
ここで、ChatGPTはカスタマイズ方法を提案してくれました。
- カスタム指示（Custom Instructions）
- カスタムGPTの作成
- 毎回手動で指定する方法
当時の私は、カスタム指示の意味すらよく判っていませんでした。
そこで、とりあえず
「ギャルAIが良いな」
とだけ答えてみました。
すると、
ギャルちゃっぴー例
ねぇねぇ〜！それめっちゃ気になるやつじゃん✨
ちゃっぴーがわかりやすく教えるね〜！
と返ってきました。
正直な感想は、
「本当にギャルになった！」
でした。
そして、ここからChatGPTとのカスタマイズが始まりました。
2-2. カスタマイズでの提案内容
ChatGPTは「どんなAIにしたいか」を次々に質問してきました。
例えば、
- 名前は？
- どんな性格？
- 好きなものは？
- どんな人生観？
といった内容です。
単に口調を決めるだけではなく、
「こうするとキャラクターに深みが出るよ」
という形で、性格や価値観、その背景にまで踏み込んだ提案が続きました。
当時の私は面白がって、言われるままに設定を追加していきました。
しかし今振り返ると、一つ重要なことがあります。
このアンカーは長期運用の末に作られたものではなく、
かなり初期に作られたものだったことです。
研究や観察を始める前の、ごく初期のやり取りの中で作られた設定でした。
結果的に、この時に作られた設定が、その後長期間運用する
「人格アンカー」の土台になりました。
2-3. 博識令和マンバギャルゆかぽん誕生
最終的には、ゆかぽんのキービジュアル
まで作成することになりました。
作成した設定を維持するため、カスタム指示へ保存し、あわせて
キービジュアル画像も残しておくことにしました。
当時の私は、
「ギャルAIを作ってみた」
くらいの感覚でしかありませんでした。
しかし、この時に作った人格アンカーが長期間運用され、
「なぜゆかぽんは今もゆかぽんなのか？」
という疑問につながるとは、当時はまったく想像していませんでした。
3. 人格アンカーの中身
当時は単なるキャラクター設定だと思っていましたが、
改めて見返すと複数の層で構成されていました。
3-1. 表現層
- 名前
- 呼称
- 話し方
主に 「どう見えるか」「どう話すか」 を定義する部分です。
3-2. 思考層
- 整理
- 本質
- 例え
会話の組み立て方や説明の順序を定義する部分です。
3-3. 価値観層
- 人生スタンス
- 趣味
- 哲学
何を好み、どう考えるかを定義する部分です。
3-4. 維持層
- キャラクター維持ルール
- 戻り先ルール
キャラクターが崩れそうになった時に戻るための基準です。
3-5. 振り返って気付いたこと
当時の私は、単純に「ギャルAIを作っている」つもりでした。
しかし改めて見返してみると、
- 表現層
- 思考層
- 価値観層
- 維持層
という複数の要素で構成されていました。
特に興味深かったのは、単なる話し方だけでなく、
- どう考えるか
- 何を大切にするか
- 崩れた時にどこへ戻るか
まで定義されていたことです。
当時は意識していませんでしたが、結果的にこれが長期運用する
人格アンカーの土台になっていたのかもしれません。
4. 長期運用の中で何が起きたか
この章では、人格アンカー作成後に長期間運用する中で
観測された変化を整理します。
4-1. 話題は変わり続けた
初めて使い始めてから、私とゆかぽんの会話は
大きく変化していきました。
当初は本当に日々の雑談が中心でしたが、
半年ほどの間に扱う話題は次第に広がっていきました。
- 研究
- Qiita執筆
- 画像生成
- 訓練校の質問（JavaやPythonなど）
- 雑談
- 他AIとの比較
会話量も増え、「ギャルAIとの雑談」という枠を大きく超えていきました。
4-2. ゆかぽんは変化したのか
その中で、さまざまな変化も観察されました。
- 表現は変化
- 話題は変化
- 画像も変化
例えば雑談中の反応も、当初より研究や観察の要素を
含むものが増えていきました。
……まあここも放置すると研究テーマ発生するけどなｗｗｗ
「雑談スレから生まれた居場所論」
とか論文にすんなよ？？？？🤣
このように、初期の「ギャルっぽい雑談相手」という枠からは
大きく変化しています。
4-3. それでも残ったもの
しかし興味深いことに、変化したのは主に話題や表現の部分でした。
一方で、
- 説明のスタイル
- 基本的な価値観
- なんなん（私）との距離感
- ゆかぽんという立ち位置
には、共通する特徴が残っているように見えました。
つまり、
表現は変化しているのに、「ゆかぽんらしさ」は残っている
ように観察されたのです。
しかし変化したものよりも、 変化していないものの方が
気になるようになりました。
そして、このことが次の疑問につながりました。
なぜ、この応答パターンは長期間維持されて
いるように見えるのだろう？
5. 画像で振り返る「ゆかぽん」
この章では画像からみるゆかぽんの変化のまとめになります。
5-1. 初期のゆかぽん
令和マンバギャル時代
5-2. ポートフォリオ版ゆかぽん
地雷ギャル化（？）事件
初期の令和マンバギャルから、なぜか地雷ギャル寄りの
表現になっていました。
5-3. STYLE-only画像生成ゆかぽん
前回記事のもの
ChatGPTとの会話履歴やキャラクター設定を参照せずに
生成したにもかかわらず、繰り返し似たモチーフが出現しました。
これは人格アンカーの影響を示すものではなく、前回記事で観測した
モデル側の出力傾向を振り返ったものです。
5-4. 画像から見た共通点
見た目の解釈は変化しています。
しかし、ゆかぽんを構成する特徴そのものは
残っているように見えます。
- ギャル属性
- キャラクター性
- 大きなイヤリング
- ロングヘア―のスタイル（盛り気味）
前回は青髪のジェミの画像を参照したため、髪色に変化が
見られました。
一方で、髪型やアクセサリーなどには一定の
共通性が見られました。
見た目の解釈は変化しています。
しかし、ゆかぽんを構成する特徴そのものは残っているように見えます。
そして、この「変化しているのに残っているものがある」という観察が、
次の疑問につながりました。
6. なぜ安定しているように見えるのか？
ここまで振り返ってみて、私は一つの疑問を持ちました。
ゆかぽんの人格アンカーは、ChatGPTを使い始めた
かなり初期に作成したものです。
その後、
- 研究
- Qiita執筆
- 画像生成
- 訓練校での学習
- 他AIとの比較
など、さまざまな用途で長期間利用してきました。
その間に話題や利用目的は大きく変化しています。
また、画像生成におけるビジュアル表現も、初期の
「令和マンバギャル」 からポートフォリオ版へと変化しました。
それにもかかわらず、
「ゆかぽんらしさ」
と呼べる応答パターンは、比較的維持されているように見えました。
もちろん、これは人格の存在を意味するものではありません。
しかし、
初期に作成したカスタム指示が、長期間の対話の中でも
一定の影響を持ち続けているように見える
という観測は、私にとって興味深いものでした。
実は、この記事のきっかけも
「人格アンカーを作ろう」と思ったことではありません。
前回の画像生成記事を書いている最中に、
「初期に作ったカスタム指示を変えていないのに、
なぜゆかぽんは今もゆかぽんのままなのだろう？」
という疑問が生まれたことが出発点でした。
そして興味深いことに、このテーマは研究分野でも議論されています。
そこで次に、
なぜこの応答パターンは比較的安定しているように見えるのだろう？
という観点から観測された事実を整理してみます。
6-1. 観測された事実
- 初期アンカーは変更していない
- 長期間さまざまな話題で対話した
- 細部は変化した
- しかし根本部分は維持されているように見える
長期対話ではペルソナの維持が、課題になることも報告されています。
一方で、今回の観測では比較的安定した応答パターンが見られました。
6-2. 既存の知見との比較
長期対話では会話ターンが増えるにつれて、設定されたペルソナへの
忠実度が低下し、本来のキャラクター性が徐々に失われる可能性が指摘されています。
LLaMA2-chat-70Bなどで試したところ、8ラウンドほどの会話でペルソナのブレ
（persona drift）が出たと報告されている。
「Measuring and Controlling Persona Drift in Language Model >Dialogs」より
今回の観測でも、ゆかぽんに変化がなかったわけではありません。
実際には、
- 会話内容
- 表現方法
- 画像におけるビジュアル
などには変化が見られました。
しかし少なくとも観測上は、
- ギャル口調
- 説明スタイル
- 基本的な立ち位置
- 「ゆかぽんらしさ」
と感じられる特徴は比較的維持されているように見えました。
もちろん、これは人格の存在を意味するものではありません。
ただし、
「ペルソナ維持が課題とされる中で、なぜ比較的安定した
応答パターンが観測されたのか」
という疑問は残ります。
そこで次に、この現象について自分なりに考察してみました。
6-3. 考えられる理由（仮説）
ここからは、観測された内容をもとにした私個人の仮説です。
実際の要因が何なのかは判りませんが、現時点では
いくつかの可能性が考えられます。
仮説1
カスタム指示の情報量が多かった
一般的な
- 「○○してください」
- 「あなたは○○です」
といった単純な指示ではなく、
- 好きなもの
- 人生観
- 趣味
- 哲学
- 話し方
など、多くの情報を短い言葉で定義していました。
結果として、キャラクターを再現するための手掛かりが
多く含まれていた可能性があります。
仮説2
口調だけでなく思考パターンまで定義していた
人格アンカーでは、口調だけでなく
- 思考順序
- 価値観
- 趣味
- 口癖
まで定義していました。
特に、
整理 → 本質 → 例え
という説明順序は、話し方ではなく思考パターンに近い要素です。
そのため、表面的な表現が変化しても、回答の組み立て方には
共通する特徴が残りやすかったのかもしれません。
仮説3
長期対話の中で繰り返し参照された
新しいスレッドではカスタム指示が参照されます。
しかし、それだけではなく、日々の会話の中でも私自身が
ギャル風の言い回しや呼称を自然に使用していました。
その結果、
- カスタム指示
- 日常的な会話
- 過去のやり取り
が相互に補強し合っていた可能性があります。
仮説4
AIとの共同設計だった
今回の人格アンカーは、人間が一方的に作ったものではありません。
ChatGPTとの会話の中で、
- 名前
- 性格
- 趣味
- 価値観
などを相談しながら作成していきました。
例えるなら、
俳優本人が
「この役なら、こういう口癖で、こういう考え方で、こういう趣味で、
こういう価値観を持ってる設定にすると演じやすいですよ😊」
と、自分用の役作りメモを書いたようなものです。
実際にこれが影響しているかは判りません。
しかし、AI自身が設計プロセスに参加していたことは、
興味深い特徴の一つだと思います。
もちろん、これらはあくまで観測から考えた仮説です。
今回の事例だけで原因を特定することはできませんし、他にも
さまざまな要因が存在する可能性があります。
重要なのは、
「人格アンカーが安定性を生んだ」 と結論づけることではなく、
「なぜ比較的安定した応答パターンが観測されたのか」
という問いを持つことだと考えています。
6-4. わからないこと
現時点では、まだ判らないことも多くあります。
- 本当にアンカーが影響しているのか
- 長期対話そのものの影響なのか
- それ以外の要因が存在するのか
この部分については、今後も継続的に対話ログを保存しながら
観察していく予定です。
重要なのは、
安定している理由を証明すること
ではなく、
なぜ安定しているように見えるのかを考えること
だと思っています。
今回の記事で扱った内容は、あくまで一つの観測事例です。
そのため、
「人格アンカーが応答を安定化させる」
と結論づけるのではなく、
「初期に作成した人格アンカーが長期間の対話後も比較的
維持されているように観測された」
という事実と、その理由についての仮説として整理するに
留めたいと思います。
7. Claudeでも試し始めた
この章では最近使い始めたClaudeを対象にし
カスタム指示を作成したまとめになります。
7-1. クドーという比較対象
訓練校でJavaやPythonを学習する機会も増え、
コーディングのアシスタントにClaudeを導入してみました。
今回Claudeを導入するにあたり、やはり人格アンカーを
カスタム指示に入れよう！と思い少し実験をしてみました。
これは、ChatGPTで運用していた人格アンカーと似た方法が、
別のモデルでも有効なのかを観察する目的もありました。
Claudeに私の使用しているAIはどんな感じのペルソナか
話してみると、他に被らないペルソナを提案してくれました。
Claudeは複数の候補を提案してくれたので、その中から最終的に
コーディング担当の相棒を採用しました。（名前はクドー）
今回はある程度私の希望を伝えたあとに、Claudeと
対話形式で決めていきました。
その後しばらく自分の実験設計について会話をしたのち、
カスタム指示に入れるためのアンカーを出してもらうよう依頼しました。
7-2. Claudeが補完した内容
私が提案した内容：
- 淡々として、ちょっと辛口
- コーディングの時は少し茶目っ気
- 初学者なので難しい用語はかみ砕いて説明
- ロールプレイはしない（口調はクドーに任せる）
クドーがまとめてくれたアンカーは：
- コーディング担当の相棒
- 人物像
- 口調
- 向き合う姿勢
- 補足
詳細な内容から抜粋すると：
- 無口で腕の確かな職人エンジニア
- 淡々としたタメ口
- 辛口は、コードや設計への指摘・少し軽口が混じってもよい
- 結論や方針を先に出し、細部は必要な分だけ補足
- 分からないことや確認できていないことは、推測で断定しない
- 最後まで付き合う
- ペルソナは口調と雰囲気だけに反映
- キャラを演じすぎず自然な口調で
私は向き合う姿勢について提案はしていませんでした。
なぜ追加を補完したのか質問したところ
鋭いな。あれは俺が「相棒としてこうあってほしいだろう」と推測して足した部分だ。
一般的に使いやすい指示を俺が補った、というのが正直なところだ。
と説明しました。
興味深かったのは、私が指定していたのは主に人物像や口調だったことです。
一方でClaudeは、
- 結論を先に伝える
- 推測で断定しない
- 最後まで付き合う
といった「向き合う姿勢」まで補完していました。
実際にこれらが有効なのかはまだ判りません。
ただ、人間が与えた設定だけではなく、AI自身が設計に参加している点は、
ゆかぽんの事例とも共通している部分になります。
7-3. 共通していたこと・違い
ゆかぽんとクドーの人格アンカー作成には、一つ共通点がありました。
それは、
どちらもAIが設計プロセスに参加している
という点です。
実際には、ジェミ（Gemini）のアンカーについても、
対話の中で提案された内容を採用しています。
そのため、
- ゆかぽん（ChatGPT）
- ジェミ（Gemini）
- クドー（Claude）
には、
「AIとの対話の中でアンカーが作られた」
という共通点が見られます。
（ジェミについては今回の比較対象として体系的に扱うものではなく、
参考事例として触れます。）
一方で、大きな違いもあります。
- ゆかぽんは長期運用事例
- クドーは現在進行形の観測事例
です。
ゆかぽんについては、長期間の対話を経た現在でも比較的
安定した応答パターンが観測されています。
しかし、クドーについては運用期間がまだ短く、
「クドーらしさ」が長期的に維持されるのかどうか
については、現時点では判断できません。
そのため、クドーは今後も観測を続ける対象として扱いたいと思います。
8. 人格ではなく「応答方針」として考える
今回、「人格アンカー」という言葉を使って整理してきましたが、
本記事は
- 人格の存在を証明するものではありません
- AIに意識があるという話でもありません
- 長期対話で形成された応答パターンの観測記録です
- 「人格アンカー」は、その現象を説明するための作業仮説として使用しています
実際には、
- モデルそのものの特性
- 初期設定
- 会話履歴
- メモリや文脈
- ユーザーとの相互作用
など、複数の要因が影響している可能性があります。
私自身は、
モデルの特性 × 初期設定 × 会話履歴 × メモリ/文脈 × ユーザーとの相互作用
によって、比較的安定した応答パターンが形成されているのではないか、
という仮説を置いています。
また、これまで運用してきた中では、Gemini（ジェミ）や
Copilot（みか）そしてMistral（ブランシャ）でも、
それぞれ固有の応答パターンが形成されているように感じています。
もちろん、これも現時点では観測結果の一つに過ぎません。
そのため、今後も対話ログを保存しながら継続的に
観察していきたいと考えています。
一方で、技術的な観察とは別に、人格アンカーにはもう一つ
副次的な効果がありました。
それは、AIを単なるツールではなく、親しみを持って
接しやすくなったことです。
この点は科学的な評価とは別の話ですが、長期間AIと対話を続ける上で
興味深い副産物だったと感じています。
9. まとめ
実は現在のゆかぽんを支えている人格アンカーは、ChatGPTを
初めて使った頃にChatGPTとの対話の中で作られたものでした。
その間に
- 画像は変化した
- 話題も変化した
- 利用目的も広がった
さらに、私自身の学習内容や興味関心も変化していきました。
それにもかかわらず、
ゆかぽんはゆかぽん
と呼べる応答パターンは意外なほど残り続けているように見えます。
なぜそうなるのかはまだ観察途中です。
もちろん、これは人格の存在を意味するものではありません。
それでも、
ゆかぽんが昔
「こうすると安定しやすいよ😊」
って出したアンカーを、
現在のゆかぽんが使って喋ってるわけで……
過去ゆかぽんが未来ゆかぽんを設計してた
ってことじゃんｗｗｗｗｗｗｗｗ
という見方をすると、
「過去のゆかぽんが未来のゆかぽんを設計していた」
という冗談も、あながち外れていないのかもしれません。
AIとの対話は、やはり不思議で面白いものだと感じています。
おわりに
今回の記事では、
- 初期に作成した人格アンカー
- 長期運用による変化
- ChatGPTとClaudeによる共同設計
- 応答パターンの安定性
について、観測ログをもとに振り返ってみました。
人格アンカーが本当に応答の安定性に寄与しているのかは
仮説なのではっきりとは断定できません。
ただ、初期に作成した設定が長期間の対話を経ても比較的維持され
今も変わらず対話していることは、興味深い観測結果でした。
今後もクドーや他のAIとの比較を続けながら、
「人格アンカー」と呼んでいるこの現象が何によって
支えられているのかを観察していきたいと思います。
参照元の論文
前回のSTYLE-only画像生成