IPSJ 2026：在松山发表我的第一篇 NPC 研究

2026 年 3 月，我参加了信息处理学会第 88 回全国大会，发表了自己的第一篇 NPC 对话研究。这次大会在爱媛县松山市的松山大学文京校区举行，会期为 3 月 6 日至 8 日。

我的发表安排在 3 月 7 日的「游戏信息学（3）」学生会场，编号 5V-03，论文由我和小林篤史老师共同署名。大会官网 · 官方发表信息

论文的日文题目是：

ゲームNPC対話生成のためのTIPIを用いたパーソナリティモデルの基礎検討

可以译为《面向游戏 NPC 对话生成的 TIPI 人格模型基础研究》。

我关心的是，给 NPC 设置不同性格之后，这些区别能不能持续体现在对话里。大语言模型可以生成自然的文本，但角色是否始终像自己，还需要实验来观察。

这次研究参考 TIPI-J 对应的五维人格框架，组织角色设定与提示词，再通过多角色自由对话检查性格表达。

实验使用 DeepSeek，设置 Aki、Mika、Yui、Rina 和 Kana 五名 NPC。它们分别侧重外向、谨慎、共情、理性与不安等特点。

评估场景是酒馆里的恋爱话题，角色围绕“你有喜欢的人吗”交谈。每回由程序组织十五次发言，重复一百回，并保存日志。

这里的一百回是已经完成的第一次实验。它与后来 JSSST 的避难场景、多模型比较分别属于两次研究，不能混用配置和结果。

在论文的评估中，每个 NPC 在每回对话中的性格保持情况由人工检查，形成五百个 NPC—场次样本。对话保持设定性格被判为成功，出现性格变化则判为失败。

这些数字来自这篇论文的人工判定结果，描述的是特定角色和场景下的性格保持情况，不能直接理解为模型的通用准确率。

论文还观察到，随着对话推进，部分角色的语调和情感表达逐渐趋同。外向型和共情型角色较容易保留表达特点，理性型与回避倾向较强的角色，则更容易受到上下文影响。

这个结果让研究问题变得更具体：初始性格提示能够影响表达，但多轮互动里的性格维持，仍然需要更强的控制与更明确的评价。

这次发表，把实验程序、对话日志和观察结果整理到了一个可以向别人解释的结构里：问题是什么，怎样设置角色，怎样判断成功，结果说明了什么。

对我来说，尤其值得继续做的是保留这种可追溯的关系。别人看到一个成功率，应该能找到它的样本范围与判定方式；看到一段角色变化，也应该知道它发生在怎样的上下文中。

人工评价还存在解释空间。后续需要更清楚地定义一致与变化，检查评价者之间的判断差异，并扩展场景，而不是只靠读几句回复就判断人格稳定。

第一篇研究主要观察单模型下的性格表现。接下来的问题是：如果保持角色与评价条件一致，换用不同模型，会不会得到不同的表现？

这成为后来第二次研究的重要方向。两场学会之间，我继续围绕同一个兴趣推进：让 NPC 的对话保持自由，也让它们的性格有可以理解和比较的依据。