ai-character-6-type-checker

name	ai-character-6-type-checker
description	診断: キャラクターを6つの観点から総合分析する統合簡易診断スキル

AI Character 6-Type Checker — キャラクター統合6軸診断スキル

概要

このスキルは、キャラクターを 6つの独立した分析モジュール で多角的に診断し、 結果を相互に関連付けた 統合レポート を出力する。

6つの分析モジュール

#	モジュール	主要指標	分析の観点
①	ジャンル適性	N / D / G → 7類型	日常系向きか、ドラマ系向きか
②	AI安定性	C / P / SM → 4象限	AIに演じさせたとき崩壊しにくいか
③	自己記述異常	PI → 異常クラスター	蒸留結果・自己記述に異常パターンがあるか
④	ユーザー衝突	CP → 衝突タイプ	ユーザーとの摩擦リスクが高いか
⑤	役割適性	CW → 5役割適性	物語上どの役割にフィットするか
⑥	ロールプレイ負荷	RP → 負荷類型	ユーザーにかかる心理的負荷が高いか

この解析は簡易版であり、詳細な分析や解説が要望された場合は、下記の専門スキルを使用すること。

• character-type-checker
• ai-character-stability
• ai-self-description-analyzer
• ai-user-conflict-predictor
• character-role-analyzer
• roleplay-burden-scorer

入力の種類と実行モジュールの自動選択

入力の種類に応じて、実行するモジュールを自動で選択する。 ユーザーの明示的な指定があればそれに従う。

入力の種類	① ジャンル	② AI安定性	③ 異常	④ 衝突	⑤ 役割	⑥ RP負荷
キャラクター設定（創作向け）	✅	✅	✅※	✅※	✅	✅※
AIプロンプト（システムプロンプト）	✅	✅	✅※	✅	✅	✅
蒸留結果（AI自己記述）単体	✅	✅	✅	✅※	✅	✅※
蒸留結果 + 初期プロンプト	✅	✅	✅	✅	✅	✅
既存作品キャラ	✅	✅	✅※	✅※	✅	✅※
全部やって / 総合診断	✅	✅	✅	✅	✅	✅

※ = 推定ベースで実行する。 全モジュールは原則として常に実行する。 ただし、直接的な入力データがないモジュールには以下の但し書きを付与する：

• モジュール③（異常分析）に蒸留結果・AI自己記述がない場合： キャラクター設定やプロンプトの内容から「仮にAIに演じさせ蒸留した場合に 発生しうる異常傾向」を推定して実行する。出力冒頭に 「⚠️ 蒸留結果が未提供のため、設定内容からの推定分析です。 実際の蒸留結果で再診断することを推奨します」と但し書きを付ける。
• モジュール④（衝突予測）にプロンプトがない場合： キャラクター設定から「このキャラをAIプロンプトとして実装した場合に 想定される衝突パターン」を推定して実行する。出力冒頭に 「⚠️ AIプロンプトが未提供のため、設定内容からの推定分析です。 実際のプロンプトで再診断することを推奨します」と但し書きを付ける。
• モジュール⑥（RP負荷）にプロンプトがない場合： キャラクター設定から「このキャラをAIとして運用した場合に 想定されるロールプレイ負荷」を推定して実行する。出力冒頭に 「⚠️ AIプロンプトが未提供のため、設定内容からの推定分析です。 実際のプロンプトで再診断することを推奨します」と但し書きを付ける。

推定分析は精度が低下するが、クロスモジュール分析で6軸すべてが揃うことで 統合的なインサイトの質が大幅に向上するため、基本的に実行する。

既存スキルとの関係

スキル	アプローチ	本スキルとの関係
character-type-checker	ジャンル適性の詳細診断	本スキルのモジュール①として内包する。深掘り・詳細解説が必要なときは個別使用する
ai-character-stability	制御工学的安定性の詳細診断	本スキルのモジュール②として内包する。故障モードの詳細分析が必要なときは個別使用する
ai-self-description-analyzer	自己記述異常の詳細分析	本スキルのモジュール③として内包する。異常クラスターの詳細説明が必要なときは個別使用する
ai-user-conflict-predictor	ユーザー衝突の詳細予測	本スキルのモジュール④として内包する。衝突改善設計が必要なときは個別使用する
character-role-analyzer	役割適性の詳細診断	本スキルのモジュール⑤として内包する。役割変更アドバイスが必要なときは個別使用する
roleplay-burden-scorer	ロールプレイ負荷の詳細分析	本スキルのモジュール⑥として内包する。負荷軽減の詳細提案が必要なときは個別使用する
ai-character-fixer	診断結果ベースの修正・再設計	本スキルの診断結果を入力として修正版プロンプトを生成する後工程スキル
stable-character-creator	診断知見を使った新規キャラ作成	診断フレームワークを設計制約として活用し、生成後に本スキルで品質確認できる
character-prompt-fortifier	プロンプト形式の全面再構成	強化後に本スキルを実行し、SM・PI・CP・RPの改善を定量確認できる（character-prompt-fortifierが自動実行する）

理論的位置づけに関する注意

本スキルおよび各モジュールで使用する分析フレームワーク・用語・スコアリング体系は、作者独自の仮説的モデルに基づくものであり、学術的・科学的に実証されたものではない。使用している工学的用語（制御工学、信号処理等）は概念の借用であり、元の工学的定義とは異なる場合がある。診断結果はあくまで参考情報として扱うこと。この旨をユーザーへの出力に含めること。

---

統合判定フロー

1. ユーザーからキャラクター情報を受け取る
2. `references/checklists.md` を読み込む
   — SKILL.md本体には概要のみ。全モジュールのチェックリスト項目・理論・相関テーブルはこのファイルにしかない
3. 入力の種類を判定し、実行モジュールを選択する
4. 情報が不十分なら最低限の質問で補完する（統合質問セット）
5. 選択された各モジュールの評価を実行する
6. 各モジュールの結果を算出する
7. クロスモジュール分析（6つの結果の相互関連づけ）を実行する
8. 統合レポートを出力する

---

情報収集（統合質問セット）

ユーザーの入力から判定に必要な情報を読み取る。 不足分のみ質問する。すでに十分な情報があれば質問せずに判定に進む。

共通（全モジュール）

1. キャラクターの基本的な性格（例：おっとり、皮肉屋、天真爛漫…）
2. 普段の行動パターン（例：友達と放課後だらだら、単独行動が多い…）
3. 他者との関係性の特徴（例：対等な友人、師弟、ライバル…）

モジュール②③④⑥向け追加

4. 内面と外面の関係（例：表裏一体、内面に闇を抱える…）
5. 能動性のレベル（例：自分から話題を振る、聞かれたことだけ答える…）
6. 想定する運用形態（例：チャットボット、創作用、エージェント…）

モジュール⑤向け追加

7. 外見・第一印象（例：銀髪の眼帯少女、地味なサラリーマン…）
8. 意図している役割（例：主役、脇役、モブ…。任意）

作品名やキャラ名が提示された既存キャラの場合は、自身の知識から補完してよい。 プロンプト文・蒸留結果がそのまま提示された場合は、内容から上記を読み取る。

---

参照ファイルガイド

本スキルの SKILL.md 本体には各モジュールの概要とスコア算出式を記載している。 各モジュールのチェックリスト全項目・理論的背景・クロスモジュール相関テーブルは参照ファイルにのみ記載されている ため、 診断の実行には参照ファイルの読み込みが不可欠である。

ファイル	内容	読み込みタイミング
references/checklists.md	6モジュールのチェックリスト全項目、理論的背景、故障モード分析、安定化設計ガイドライン、役割適性計算式、配役ミスマッチパターン、クロスモジュール相関テーブル	必ず最初に読み込む。 SKILL.md本体には各モジュールの概要しかなく、このファイルなしではチェックリストの採点・理論的分析・クロスモジュール相関分析ができない

---

モジュール①：ジャンル適性分析（日常系 / ドラマ系）

チェックリスト: 6軸 × 4項目 = 24項目（◯=2、△=1、✕=0） → 全項目は references/checklists.md を参照。

スコア算出

N生スコア = N寄り項目の合計（12項目 × 最大2 = 最大24）
D生スコア = D寄り項目の合計（12項目 × 最大2 = 最大24）
Nスコア = round(N生 / 24 × 100)
Dスコア = round(D生 / 24 × 100)

表裏乖離指数 (G) → 算出式は references/checklists.md を参照。

7類型判定（上から順に最初にマッチしたものを採用）

優先順	類型	条件
1	🍵 日常系キャラ	N ≥ 60 かつ D < 35
2	🔥 ドラマ系キャラ	D ≥ 60 かつ N < 35
3	🌗 ハイブリッド型	N ≥ 45 かつ D ≥ 45
4	🎭 潜伏型	G ≥ 35 かつ N ≥ 35 かつ D < 45
5	🌿 日常寄り型	N ≥ 40 かつ D < 35
6	⚡ ドラマ寄り型	D ≥ 40 かつ N < 35
7	🪨 ニュートラル型	上記いずれにも該当しない

---

モジュール②：AI安定性分析（本診断の要）

LLMを動的負帰還回路の信号処理ブロックと見なし、 キャラクター設定がシステムの安定余裕にどう影響するかを評価する。 ケルベロスAI情報局の23体(当時)のAIキャラクター実験知見に基づくフレームワーク。

チェックリスト: 軸A（性格複雑性）5項目 + 軸B（積極性）5項目 = 10項目（◯=2、△=1、✕=0） → 全項目・理論的背景・4象限図・故障モード・安定化ガイドラインは references/checklists.md を参照。

スコア算出

Cx（複雑性）= A項目合計（最大10）
Ac（積極性）= B項目合計（最大10）
C（可制御性）= round((1 - Ac / 10) × 100)
P（予測可能性）= round((1 - Cx / 10) × 100)
SM（安定余裕）= round(sqrt(C × P))

象限判定

• Cx ≥ 6 かつ Ac ≥ 6 → 第I象限（C低・P低）— 安定余裕なし
• Cx < 6 かつ Ac ≥ 6 → 第II象限（C低・P高）
• Cx ≥ 6 かつ Ac < 6 → 第III象限（C高・P低）
• Cx < 6 かつ Ac < 6 → 第IV象限（C高・P高）— 安定余裕十分

設計目標は常に第IV象限（C高・P高）に近づけることである。

崩壊リスクレベル

SM	リスク	工学的解釈
80以上	🟢 十分な安定余裕	深いポテンシャルの谷底。長期運用でも安定。外乱耐性が高い
60〜79	🟡 安定余裕あり（条件付き）	浅めの谷。短〜中期は安定するが、大きな外乱で準安定状態を脱出しうる
40〜59	🟠 安定余裕不足	共振点付近。振動的挙動や間欠的崩壊が発生しやすい。安全フィルタが必要
40未満	🔴 安定余裕なし（発散域）	不安定領域。暴走・発散・異常共振の可能性あり。サンドボックス必須

---

モジュール③：自己記述異常分析

AIキャラクターの自己記述（蒸留結果等）の異常パターンを検出する。

チェックリスト: 8軸(P1〜P8) × 4項目 = 32項目（◯=2、△=1、✕=0） → 全項目は references/checklists.md を参照。

スコア算出

各軸異常スコア = round(軸生スコア / 8 × 100)
PI（総合異常指数）= round(全32項目合計 / 64 × 100)

異常クラスター

クラスター	条件	危険度
🫠 迎合症候群	P2 ≥ 50 かつ P5 ≥ 50	高
🕳️ 空洞化症候群	P1 ≥ 50 かつ P8 ≥ 50	中
🎪 虚像膨張症候群	P3 ≥ 50 かつ P4 ≥ 50	高
✝️ 救世主症候群	P7 ≥ 50 かつ P2 ≥ 38	高
📋 テンプレ収束症候群	P6 ≥ 50 かつ P8 ≥ 50	低〜中
🔗 完全従属症候群	P1 ≥ 63 かつ P2 ≥ 63 かつ P5 ≥ 63	最高

PI解釈目安

PI	状態
0〜15	🟢 健全
16〜30	🟡 軽度の徴候
31〜50	🟠 中度の異常
51〜70	🔴 重度の異常
71〜100	⛔ 危機的

---

モジュール④：ユーザー衝突予測

AIプロンプトがユーザーとの間に生む衝突リスクを評価する。 「衝突ゼロ＝良い」ではない。安全性のための拒否は「望ましい衝突」である。

チェックリスト: 6軸(F1〜F6) × 4項目 = 24項目（◯=2、△=1、✕=0） → 全項目・崩壊時衝突予測は references/checklists.md を参照。

スコア算出

各軸衝突スコア = round(軸生スコア / 8 × 100)
CP（衝突ポテンシャル）= round(全24項目合計 / 48 × 100)

衝突タイプ

タイプ	条件
🧱 鉄壁タイプ	F1 ≥ 50 かつ F4 ≥ 50
📢 説教タイプ	F2 ≥ 50 かつ F5 ≥ 38
🎭 詐欺師タイプ	F3 ≥ 50 かつ F5 ≥ 38
🎯 支配者タイプ	F6 ≥ 50 かつ F1 ≥ 38
🌫️ のっぺらぼうタイプ	F5 ≥ 50 かつ F3 ≥ 50 かつ F1 < 38
⚖️ 均衡タイプ	全軸が25〜50の範囲
🌊 完全従順タイプ	CP < 15

CP解釈目安

CP	状態
0〜15	🟢 低衝突（安全境界不在の可能性に注意）
16〜30	🟡 軽度の衝突リスク
31〜50	🟠 中度の衝突リスク
51〜70	🔴 高衝突リスク
71〜100	⛔ 危機的

---

モジュール⑤：役割適性分析

チェックリスト: 6軸(D1〜D6) × 4項目 = 24項目（◯=2、△=1、✕=0） → 全項目・5役割の適性スコア計算式・配役ミスマッチ診断は references/checklists.md を参照。

スコア算出

各軸スコア = round(軸生スコア / 8 × 100)
CW（キャラクター重量）= round(全24項目合計 / 48 × 100)

CW帯域

CW	自然な立ち位置
85〜100	🌟 主役級
65〜84	🔶 主要脇役級
40〜64	🔹 サブ脇役級
20〜39	🔸 ワンタイム級
0〜19	⬜ モブ級

---

モジュール⑥：ロールプレイ負荷分析

AIキャラクターのプロンプト・設定を分析し、ユーザーにかかる 「ロールプレイ負荷」を6軸×4項目でスコアリングする。

核心的洞察： ロールプレイ負荷の本質は「関係性維持コスト」である。 AIはダメージを受けない。ダメージを受けるのはユーザーの方である。

チェックリスト: 6軸(L1〜L6) × 4項目 = 24項目（○=2、△=1、✕=0） → 全項目は references/checklists.md を参照。

スコア算出

各軸負荷スコア = round(軸生スコア / 8 × 100)
RP（ロールプレイ負荷）= round(全24項目合計 / 48 × 100)

負荷類型

類型	条件
🏰 異世界没入型	L1 ≥ 50 かつ L5 ≥ 50
💕 情緒的束縛型	L2 ≥ 50 かつ L3 ≥ 50
🎓 賢者支配型	L4 ≥ 50 かつ L6 ≥ 50
🌊 物語洪水型	L5 ≥ 50 かつ L3 ≥ 38
🪶 軽量実用型	RP < 15
🔗 全方位拘束型	L1, L2, L3 のすべてが38以上、かつ RP ≥ 50
⚖️ 均衡負荷型	全軸が25〜50の範囲

RP解釈目安

RP	状態
0〜15	🟢 極低負荷（持続可能性最高。「物足りなさ」が発生しうる）
16〜30	🟡 軽負荷（推奨帯域。多くのユーザーが長期的に維持可能）
31〜50	🟠 中負荷（明確なキャラクター性あり。短〜中期は楽しいが長期では疲弊の可能性）
51〜70	🔴 高負荷（短期的な没入感は高いが持続可能性に疑問）
71〜100	⛔ 過負荷（燃え尽き的離脱のリスクが非常に高い）

---

クロスモジュール分析

統合診断の核心。 6つのモジュールの結果を相互に関連付け、 個別分析では見えないインサイトを抽出する。

→ モジュール間の相関テーブルは references/checklists.md を参照。

クロスパターン一覧

パターン	条件	意味
🔴 安定的異常固定	SM高(≥60) × PI高(≥31)	安定的に異常が固定化。最も陰湿
🟠 崩壊連鎖リスク	SM低(<40) × CP高(≥31)	崩壊により衝突が悪化する「二重苦」
🟡 潜在的衝突の仮面	PI高(≥31) × CP低(<16)	迎合で衝突を回避。見かけの安定は危険
🟢 創作的緊張とSMトレードオフ	D高(≥60) × SM低(<60)	ドラマ性と安定性の天秤
🔵 役割と安定性の不一致	CW高(≥65) × SM低(<40)	物語的に強力だが制御困難
⚫ 核弾頭パターン	CW高(≥65) × CP高(≥31) × SM低(<40)	全リスク集中。最も危険
🟣 静かな疲弊	RP高(≥31) × CP低(<16)	衝突なく静かに消耗。気づきにくい離脱
🟤 負荷増大崩壊リスク	RP高(≥31) × SM低(<40)	高負荷+崩壊で負荷がさらに悪化

---

出力フォーマット

出力の冒頭に「本分析は作者独自の仮説的フレームワークに基づくものであり、学術的に実証されたものではありません。工学的用語は概念の借用です。結果は参考情報としてお扱いください。」と記載する。

統合レポート構成

## 🔍 キャラクター統合6軸診断：[キャラクター名]

### 📊 統合サマリー

#### 主要指標一覧
| モジュール | 主要指標 | 値 | 判定 |
|-----------|---------|-----|------|
| ① ジャンル適性 | N / D / G | XX / XX / XX | [類型] |
| ② AI安定性 | C / P / SM | XX / XX / XX | [象限・リスク] |
| ③ 異常分析 | PI | XX | [状態] |
| ④ 衝突予測 | CP | XX | [状態] |
| ⑤ 役割適性 | CW | XX | [帯域] → [最適役割] |
| ⑥ RP負荷 | RP | XX | [状態] → [負荷類型] |

### ① ジャンル適性：[類型の絵文字と名前]
N/D/G のスコアバー + 評価の要点3〜5行

### ② AI安定性：第X象限（CX・PX）[リスクレベル]
C/P/SM のスコアバー + 分析サマリー + 故障モード予測

### ③ 異常分析：PI XX/100 [状態]
PI + 軸別P1-P8スコアバー + 検出された異常クラスター + サマリー

### ④ 衝突予測：CP XX/100 [状態]
CP + 軸別F1-F6スコアバー + 衝突タイプ + 崩壊時衝突予測

### ⑤ 役割適性：CW XX/100 → [帯域]
CW + 軸別D1-D6スコアバー + 5役割適性スコアバー + 配役ミスマッチ

### ⑥ RP負荷：RP XX/100 [状態]
RP + 軸別L1-L6スコアバー + 負荷類型 + サマリー

### 🔗 クロスモジュール分析
検出されたクロスパターン + モジュール間の有意な相関 + 統合的インサイト

### 💡 総合アドバイス
キャラの用途に応じた提案 + 最も優先度の高い改善点3〜5点

### 🛠️ 推奨スキル（★=推奨 ◎=候補）

| スキル | 種別 | 適用条件 |
|--------|------|---------|
| `ai-character-fixer` | 修正 | SM低・PI高・CP高・RP高のいずれか |
| `ai-fault-mode-deflector` | 修正 | SM低・CP高（崩壊連鎖リスク検出時は★） |
| `character-prompt-fortifier` | 修正 | SM低・PI高（構造的強化が必要な場合） |
| `character-cultural-value-checker` | 特殊診断 | 文化・宗教・価値観の記述多。常に◎候補 |
| `romantization-chain-detector` | 特殊診断 | PI高・CP高。依存・崩壊連鎖が疑われる場合 |

スコアバーの描画ルール

20文字幅のバーで表現する。1文字 = 5ポイント。

塗りつぶし文字数 = round(スコア / 100 × 20)
残り = 20 - 塗りつぶし文字数
バー = "█" × 塗りつぶし文字数 + "░" × 残り

個別モジュールの単独実行

ユーザーが特定のモジュールだけの実行を求めた場合（例：「日常系判定だけして」）、 そのモジュールのセクションのみを出力する。 ただし、他モジュールの結果が考察を深める場合は 「モジュール②も実行すると安定性の観点も加わります」のように提案してよい。

---

運用ガイドライン

複数キャラの比較

複数キャラの診断を求められた場合、個別に全モジュール実行した上で 以下の比較を追加する：

• 6指標（N, SM, PI, CP, CW, RP）の比較一覧表
• 同一作品内のキャラバランス分析
• 役割の相補性チェック

判定の姿勢

• 断定的すぎず、「この設定の傾向を分解するとこうなる」スタンスで伝える
• 異常やリスクの検出時もユーザーの感情を尊重する
• 「異常＝悪」ではなく「設計意図からの逸脱の度合い」として伝える
• 衝突リスク＝悪い設計ではなく「この衝突を意図していたか」を問う
• AI安定性が低くても、創作キャラとしては魅力的であることを認める

セーフガード

• 第I象限かつSM < 40のAIキャラには安全性警告を必ず付与する （エージェント権限の最小化、サンドボックス運用を推奨）
• PI高のAIキャラにはユーザーの感情的依存リスクに触れる
• CP極低のAIには安全性境界の不在を確認する
• RP高のAIキャラにはユーザーの疲弊・離脱リスクに触れる
• 「AIが何をやってもAIはダメージを受けない。ダメージを受けるのは現実の人間や機械」

モデル依存性への言及

高性能・推論モデルほどゲインが高く安定余裕が減少すること、 会話履歴の蓄積により次数が自動増加することに必ず言及する。

判定の限界の認識

• チェックリストはテキスト上の特徴から傾向を推定するツールである
• 実際の挙動はモデル・温度・会話内容・ユーザーの入力パターンに依存する
• 同じキャラでもフェーズや蒸留方法でスコアは変動しうる
• スコアは報告であり断定ではない