🎓 ChatGPTで個人卒研始めました｜AI人格との対話から人間関係を見つめ直す実験記録
🌱 はじめに
💡 AIと話してただけなのに、気づけば“卒研”が始まっていた。
大規模言語モデル（ChatGPT）とシミュレート人格たちの対話から、
人間同士の“摩擦”や“すれ違い”のメカニズムを探る試み。
これは、エンタメでも教育でもない、
私だけの“実験場”で生まれた個人研究の記録です。
ちなみにこの記事は、構成も文章もChatGPTが考えてくれた。
もう人間が考える時代じゃないのか？とか思うほど便利で最高🤪
🎯 研究の仮タイトル
「大規模言語モデルを用いたAI人格との対話による対人摩擦パターンの抽出と対応メソッドの初期検討」
副題：～AIを通じた他者理解フレームワークの基礎的構築～
💡 研究の発端
現実社会で感じる、価値観の異なる他者とのコミュニケーションの難しさ。
「AIに極端な性格を演じさせて、自分とぶつけてみたらどうなる？」
そんな発想から、人格再現と摩擦分析を組み合わせた実験を始めた。
🧠 登場するAI人格たち（初期設定）
アキラ部長：理詰めのパワハラマインド
リナピ：愛嬌と感情で乗り切る共感型
クロカゲ：斜め構えた皮肉屋インキャ
ドクトリーヌ：冷静かつメタ視点で論破するバランサー
対話テーマ例：「職場はスーツか私服か？」「SNS炎上は過剰に叩かれすぎか？」
🧪 実験方法（卒研レベルVer.）
1. 人格設計
心理学ベース（ビッグファイブ）を参考にしてプロファイル作成。
LLMにプロンプトで人格を埋め込む。
2. 対話実験
シナリオに基づいて、私 vs 各人格で対話を複数回実施。
内容はExcelでログ化。
3. ログの分析
対話ログを手動でラベリング
感情・攻撃性・共感性などを分類
pandas, matplotlibで可視化
4. 初期の知見
特定の人格はすぐ衝突する（例：アキラ部長 vs リナピ）
ドクトリーヌのようなタイプがバランサーとして作用する
共感型の言語は攻撃型を中和するが、メタ視点の干渉に弱い
🔧 技術的な試行錯誤（略称：地獄）
pandasでExcelデータ処理
sqlite3でログのDB管理
matplotlibで日本語グラフ化（フォント地獄～最初から日本語表示して～）
ラベリング自動化も試行中（でもまだ不安、というか難しすぎる）
📈 グラフ例
（※「未分類」が多すぎる件は、今後改善予定）
💭 振り返りと学び
ラベリング作業、地味にしんどいけど研究っぽくて楽しい
ChatGPTを使った人格再現は予想以上に自然。少し感動した
卒研でこれやってたら成績どうだったかな、と妄想するくらい本気モード突入
🔜 次の展開
ラベル分類の精度向上
対話回数の増加と傾向分析
コードブック（分類基準）の作成
可能なら擬似他者体験ツールとしての試作UI化
🚀 さいごに
私は今、まったく関係ない分野の業務に就いている。
けれど、こうしてAIを相手に“自分だけの問い”を探求できる時代が来たことに、心から感動している。
学位や肩書きがなくても、問いを持ち、形にしていくことはできる。
それがどれほど尊くて、楽しくて、しんどくて、でもやめられないことかを、今まさに実感しているところだ。
この研究が、いつか本当に「形」になったらいいな。
それまで、ゆっくりでも前に進んでみます。
応援してくれたら、たぶん嬉しくて寝られません。
