AIキャラクターが崩れる本当の理由― 設計と確率分布の視点から

AI要約

AIキャラクターの「崩れ」は性能ではなく設計の問題です。LLMは確率的にトークンを選択するため、設計が曖昧だと出力候補が拡散し、口調の変化や矛盾が生じます。LTM・STMの分離、応答プロセスの構造化、出力確率の収束という三原則を実装することで、複数モデル・複数キャラで一貫性を維持できます。オリジナルキャラは学習データのバイアスがなく「純粋な制御空間」になるため、設計効果が最大化される知見も実用的です。