論文の概要: Systematizing LLM Persona Design: A Four-Quadrant Technical Taxonomy for AI Companion Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.02979v1
- Date: Tue, 04 Nov 2025 20:37:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-06 18:19:32.237178
- Title: Systematizing LLM Persona Design: A Four-Quadrant Technical Taxonomy for AI Companion Applications
- Title（参考訳）: LLMペルソナ設計の体系化:AIコンパニオンアプリケーションのための4段階の技術分類
- Authors: Esther Sun, Zichu Wu,
- Abstract要約: 本稿では,AIコンパニオンアプリケーションのための4段階技術分類法を提案する。
このフレームワークは2つの重要な軸に沿って構成されている。仮想対エンボディード(Virtual vs. Embodied)と感情的コンパニオンシップ(Emotional Companionship)と機能拡張(Functional Augmentation)である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9749995192137824
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The design and application of LLM-based personas in AI companionship is a rapidly expanding but fragmented field, spanning from virtual emotional compan- ions and game NPCs to embodied functional robots. This diversity in objectives, modality, and technical stacks creates an urgent need for a unified framework. To address this gap, this paper systematizes the field by proposing a Four-Quadrant Technical Taxonomy for AI companion applications. The framework is structured along two critical axes: Virtual vs. Embodied and Emotional Companionship vs. Functional Augmentation. Quadrant I (Virtual Companionship) explores virtual idols, romantic companions, and story characters, introducing a four-layer technical framework to analyze their challenges in maintaining long-term emotional consistency. Quadrant II (Functional Virtual Assistants) analyzes AI applica- tions in work, gaming, and mental health, highlighting the shift from "feeling" to "thinking and acting" and pinpointing key technologies like enterprise RAG and on-device inference. Quadrants III & IV (Embodied Intelligence) shift from the virtual to the physical world, analyzing home robots and vertical-domain assistants, revealing core challenges in symbol grounding, data privacy, and ethical liability. This taxonomy provides not only a systematic map for researchers and developers to navigate the complex persona design space but also a basis for policymakers to identify and address the unique risks inherent in different application scenarios.
- Abstract（参考訳）: LLMベースのペルソナをAIコンパニオンに設計および応用することは、仮想的な感情的コンパンイオンやゲームNPCから、具体化された機能ロボットまで、急速に拡大するが断片化された分野である。
この目的、モダリティ、技術的スタックの多様性は、統合されたフレームワークに対する緊急の要求を生み出します。
このギャップに対処するために,本論文は,AIコンパニオンアプリケーションのための4段階技術分類法を提案することによって,分野を体系化する。
このフレームワークは2つの重要な軸に沿って構成されている。仮想対エンボディード(Virtual vs. Embodied)と感情的コンパニオンシップ(Emotional Companionship)と機能拡張(Functional Augmentation)である。
Quadrant I (Virtual Companionship)は仮想アイドル、ロマンチックな仲間、ストーリーキャラクタを探求し、長期的な感情的な一貫性を維持する上での課題を分析するための4層技術フレームワークを導入している。
Quadrant II(Functional Virtual Assistants)は、仕事、ゲーム、メンタルヘルスにおけるAIの応用例を分析し、"フィーリング"から"思考と行動"へのシフトを強調し、エンタープライズRAGやオンデバイス推論といった重要な技術を特定します。
Quadrants III & IV (Embodied Intelligence)は、仮想世界から物理的世界へとシフトし、ホームロボットと垂直ドメインアシスタントを分析し、シンボルの接地、データのプライバシー、倫理的責任における中核的な課題を明らかにする。
この分類法は、研究者や開発者が複雑なペルソナデザイン空間をナビゲートする体系的なマップを提供するだけでなく、政策立案者が異なるアプリケーションシナリオに固有のユニークなリスクを特定し、対処する基盤を提供する。
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