説得AI研究プロジェクト

平石界 (慶應義塾大学)・池田功毅 (明治学院大学)・齋藤慈子 (上智大学)・山田祐樹 (九州大学)・菅さやか (慶應義塾大学)

陰謀論に嵌った友人を説得しようとするとき、私たちは、定型的な言葉ではなく、その人の事情に寄り添った言葉で説得を試みるでしょう。そうした人と状況が織りなす個別性を扱う心理学は、方法論上の困難もあり、主に質的な研究に限られてきました。本研究は大規模言語モデル (LLM) によってこの限界を乗り越え、個別性に着目した定量的な説得研究を、実証および理論面において前進させることを目的とします。具体的には、LLM によって個人やトピックに合わせた個別的説得メッセージを自動生成させ、その内容と効果を実験的に検証することで、個別性を反映した説得文の特徴を定量的に明らかにしていきます。実証データを踏まえ、なぜ説得において個別性が重要となるのか理論的提案を行います。

本研究によって個別的説得の可能性が明らかとなれば、定量的心理学における個別的アプローチの可能性を大きく前進させると共に、個別的説得の自動化を通じて、心理学が臨床・商業・政治に巨大な影響力を持つ契機となることが期待されます。

文章や会話を通じた態度変容、あるいは説得に関する研究は、Allport (1935) 以来、社会心理学の主要な研究トピックとして多くの研究が行われてきましたた (e.g. Cialdini, 1984; Eagly & Chaiken, 1993)。しかし従来の説得研究において、個人ならびに状況が持つ、個別的文脈の検討は手薄でした。パーソナリティ等の影響は検討されてきましたが (e.g. Briñol & Petty, 2005)、「人か状況か」論争 (Mischel & Shoda, 1995; 渡邊, 2010) で指摘されたような、個人と状況の複雑な相互作用まで含めた検討は、ほとんど見られていません。

これは説得研究に限った話ではありません。現在の心理学研究の主流をなす法則的 (nomothetic) アプローチは、一般法則を指向して大量のデータを集約し、例えば個人差を少数のパーソナリティ次元に縮約します (図１)。その過程で捨象される個別的情報も重要であることは、パーソナリティ得点だけでは心理カウンセリングを行えないことからも明らかですが (Fisher et al., 2017; Molenaar, 1987)、個別的情報を大量に集めることの困難さゆえに、個別的 (idiographic) アプローチ (Allport, 1962) の定量的研究の発展は阻まれてきました (Molenaar, 2004)。

こうした状況を変えると期待されているのが、GPT などの大規模言語モデル (Large Language Model, LLM) を用いた説得 AI 研究です (e.g. Costello et al., 2024; Hackenburg & Margetts, 2024; Salvi et al., 2024)。例えば Costello ら (2024) は、陰謀論を信じる実験参加者と LLM を対話させることで、持続的かつ大きな説得効果を得ることに成功しています。個別性を十分に反映した量的データを大規模に収集し定量的に分析する道が開かれつつあるのです。

本研究プロジェクトは、説得における個別性の働きを、実証面ならびに理論面から、定量的に検討してきます。本研究の独自性は 3 つあります。

第一に、個別的アプローチによる説得研究を、大規模に展開します。LLM によって実験参加者の個性と状況の個別性に応じた説得文を自動的に生成することで、大規模（N > 1000）の個別的説得実験を行います。個別性による説得効果の再現性と一般化可能性をシステマティックな直接的追試と拡張研究によって検討し、説得 AI の厳密な検証に取り組んでいきます。

第二に、個別性を定量的に分析していきます。個人と状況の超高次の相互作用を含む個別性を定量的に扱うことは、標準的な心理統計手法 (e.g. GLMM) では不可能です。そこで機械学習技術を援用し、一つひとつの説得文を言語空間における位置を示す高次元ベクトル (e.g. 768 次元) として埋め込み表現（embedding）にすることで、説得文同士の関係 (クラスタ、類似性) を定量的に評価していきます。

第三に、定量的な個別性研究の発展に不可欠な、個別性が説得効果を向上させるプロセスの理論化に取り組みます。法則的アプローチにおいて個別性は、平均値周りに分布するランダムノイズとして処理されます。しかし個別性によって説得文の効果が増強されるのならば、個別性にはノイズとして処理すべきではない部分が存在することになります。そうした個別性が生じるプロセスは、法則性に着目する既存の心理学理論の対象外です。そこで、生命現象における個別性の進化を扱う適応度地形理論を援用してこの問いに接近します。

• 2025/09：日本心理学会 2025 大会で研究進捗状況の報告を行いました。

• Allport, G. W. (1935). Attitudes. In A Handbook of Social Psychology (pp. 798–844). Clark University Press.

• Allport, G. W. (1962). The general and the unique in psychological science. Journal of Personality, 30(3), 405–422. https://doi.org/10.1111/j.1467-6494.1962.tb02313.x

• Briñol, P., & Petty, R. E. (2005). Individual Differences in Attitude Change. In The handbook of attitudes (pp. 575–615). Lawrence Erlbaum Associates Publishers.

• Cialdini, R. B. (1984). Influence: The Psychology of Persuasion. Business Library.

• Costello, T. H., Pennycook, G., & Rand, D. G. (2024). Durably reducing conspiracy beliefs through dialogues with AI. Science, 385(6714), eadq1814. https://doi.org/10.1126/science.adq1814

• Eagly, A. H., & Chaiken, S. (1993). The Psychology of Attitudes. Harcourt Brace Jovanovich College Publishers. https://www.amazon.co.jp/dp/B000KXTOO0/

• Fisher, A. J., Reeves, J. W., Lawyer, G., Medaglia, J. D., & Rubel, J. A. (2017). Exploring the idiographic dynamics of mood and anxiety via network analysis. Journal of Abnormal Psychology, 126(8), 1044–1056. https://doi.org/10.1037/abn0000311

• Hackenburg, K., & Margetts, H. (2024). Evaluating the persuasive influence of political microtargeting with large language models. Proceedings of the National Academy of Sciences, 121(24), e2403116121. https://doi.org/10.1073/pnas.2403116121

• Mischel, W., & Shoda, Y. (1995). A cognitive-affective system theory of personality: Reconceptualizing situations, dispositions, dynamics, and invariance in personality structure. Psychological Review, 102(2), 246–268. https://doi.org/10.1037/0033-295X.102.2.246

• Molenaar, P. C. M. (1987). Dynamic assessment and adaptive optimization of the psychotherapeutic process. Behavioral Assessment, 9(4), 389–416. https://doi.org/10.1007/BF00959854

• Molenaar, P. C. M. (2004). A Manifesto on Psychology as Idiographic Science: Bringing the Person Back Into Scientific Psychology, This Time Forever. Measurement: Interdisciplinary Research and Perspectives, 2(4), 201–218. https://doi.org/10.1207/s15366359mea0204_1

• Salvi, F., Ribeiro, M. H., Gallotti, R., & West, R. (2024). On the Conversational Persuasiveness of Large Language Models: A Randomized Controlled Trial (arXiv:2403.14380). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.14380

• 渡邊芳之. (2010). 性格とはなんだったのか ― 心理学と日常概念. 新曜社. https://www.amazon.co.jp/dp/4788511886

• 町田章. (2023). AI 時代に言語学の存在の意味はあるのか？ — 認知文法の思考法. ひつじ書房. https://www.amazon.co.jp/dp/4823412079/