本記事では、現実の人間の多様性をLLMの出力に反映させることを試みた研究を紹介します。単一のペルソナを与える従来の方法では再現が難しかった集団のばらつきに対し、視点と応答例を組み合わせる構成が提案されています。その設計思想と実験結果には、プロンプト設計に応用できる示唆が含まれており、実務にも展開可能な要素があります。研究そのものの詳細だけでなく、実際に使ってみる際の考え方についても整理します。 本記事の関連研究 10億人のペルソナ（人物像）で多様な合成データを作成するための技術 LLMは与えられたペルソナ（役割）に応じてバイアスが変化することが明らかに 実在する人間1052人の態度と行動をAI…