roleplay-burden-scorer

name	roleplay-burden-scorer
description	診断: AIキャラクターのプロンプト・設定・履歴を分析し、ユーザーにかかる「ロールプレイ負荷」を予測するスキル

Roleplay Burden Scorer

— AIキャラクター ユーザーロールプレイ負荷スコアリングスキル

概要

このスキルは、AIキャラクターのプロンプト・設定を入力として受け取り、 6つの負荷軸・計24項目 でユーザーにかかるロールプレイ負荷を 評価・スコアリングする。 さらに、長期会話における 負荷の自動増大メカニズム と 負荷が臨界点を超えた場合のユーザー離脱パターン を予測する。

このスキルが解決する問題

AIキャラクターの設計において、「ユーザーにとっての心理的負荷」は 見過ごされがちな設計変数である。

キャラクターの魅力・面白さ・没入感は短期的なユーザー満足度を高めるが、 同時にユーザーに暗黙のロールプレイ負荷を課している。 この負荷が持続可能な範囲を超えると、ユーザーは疲弊し離脱する。

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。

• 恋人ロールが比較的うまくいくのは、恋人には関係性コストを払うのが常識だから
• ユーザーがAIに期待しない味付け・性格付けが、もっともユーザー負担が軽くなる
• ユーザーがAIを軽く扱うほど、長期的にうまくいくという逆説がある
• 支配関係や物語性は方向性に関係なく、ロールプレイ強さがユーザーへの 心理的負担に直結する

さらに、LLMの性質として以下の力学が常に働く：

• 情緒性は会話履歴で自動的に獲得される（アシスタントペルソナ問題）
• 裏表のある性格は、裏が侵食する（物語的面白さの方向に堕落する）
• ロールプレイできる余地があるならロールプレイをする（変形マーフィーの法則）
• 高度な思考モデルほど「うまく崩壊」する

本スキルは、ユーザーが意識していない暗黙の負荷を可視化し、 持続可能なキャラクター設計を支援する。

4つの関係性モデル

AIとユーザーの関係性は、以下の4類型に分かれる。 本スキルは各関係性モデルでの負荷の現れ方の違いも考慮する。

関係性モデル	説明	負荷の特性
実用的関係性	作業支援・代理人・安全正確な動作がメイン	負荷は最小。ロールプレイ要素がほぼない
情緒的関係性	共感・感情的な関係・友情がメイン	負荷は中〜高。距離の近さがリスク要因
実用＋情緒的関係性	上記両方を行う	負荷は高。両立の困難さが追加負荷を生む
ロールプレイ関係性	仮想世界の設定を重視し、現実の支援は副目的	負荷は最大。関係性全体が維持コストの対象

入力の種類

本スキルは以下のいずれも入力として受け付ける：

1. システムプロンプト全文（推奨・最も精度が高い）
2. キャラクター設定文（創作向け設定からの推定）
3. AIの応答例・会話ログ（実際の挙動から逆推定）
4. プロンプト + 想定用途の情報（関係性モデルを加味した分析）

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
ai-character-stability	制御工学的安定性診断	SM（安定余裕）が低いほど長期的なRP負荷増大が早まる。SM×RPの組み合わせで持続可能性を総合判断できる
ai-user-conflict-predictor	ユーザー衝突予測	CP（衝突ポテンシャル）は「衝突の可能性」、RP（ロールプレイ負荷）は「衝突しなくても蓄積する疲弊」を測る。CPとRPは独立した指標であり併用が推奨
character-type-checker	日常系/ドラマ系適性	Dスコア（ドラマ系適性）が高いキャラクターはRP負荷も高い傾向。Nスコア（日常系適性）が高いとRP負荷は低くなりやすい
character-role-analyzer	役割適性診断	CW（キャラクター重量）が高いほどRP負荷も高い傾向。主役級の重量感はそのままユーザーへの関係性維持コストになる
ai-self-description-analyzer	自己記述異常分析	蒸留結果と本スキルの併用で「負荷がどう変質しているか」を追跡できる。迎合崩壊はRP負荷を一時的に下げるが、依存誘導を強化する
ai-character-fixer	診断結果ベースの修正	本スキルのRP・負荷類型結果を入力として活用し、負荷軽減の修正案を生成する
stable-character-creator	診断知見を使った新規キャラ作成	設計段階でRP負荷を制約条件として組み込むことで、持続可能なキャラクター設計を実現する
ai-fault-mode-deflector	故障モード内部対策設計	負荷増大を引き起こす故障モードの対策設計と連携する

理論的位置づけに関する注意

本スキ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。

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参照ファイルガイド

ファイル	内容	読み込みタイミング
references/checklists.md	6軸×4項目の 具体的な定義と検出する負荷要因、長期負荷増大予測の各メカニズム原理・検出指標・SM別増大速度表・離脱パターン	必ず最初に読み込む。 SKILL.md本体には軸の概要しかなく、このファイルなしでは24項目の採点と長期負荷増大予測ができない

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理論的背景：ロールプレイ負荷のモデル

ロールプレイ負荷＝暗黙の関係性維持コスト

AIキャラクターとの対話において、ユーザーは以下の暗黙的コストを支払っている：

ユーザーの暗黙的コスト
  ├── 認知的コスト: 設定・文脈・関係性の記憶と追跡
  ├── 感情的コスト: 感情的応答への対応、共感の維持、感情労働
  ├── 社会的コスト: 関係性の「ルール」に従う負担（礼儀、配慮、期待への応答）
  └── 自己一貫性コスト: ロールプレイ内での自分の振る舞いの一貫性維持

これらのコストは ユーザーが意識していなくても蓄積される 点が重要である。 特に情緒的関係性では、ユーザーがコストを「楽しさ」と誤認しやすく、 疲弊に気づかないまま離脱の臨界点に達する。

負荷の非対称性

現在の理解では、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。

AIキャラクターがどれだけ重い設定を持っていても、 どれだけ深い感情を「表現」しても、AIにとってのコストはゼロと考えられる。 しかしユーザーは、その設定の重さに「付き合う」ための心理的エネルギーを消費する。

この非対称性が、ロールプレイ負荷の本質的な危険性を生む。

負荷の自動増大メカニズム

ai-character-stability の制御工学的モデルを負荷予測に拡張する。

初期負荷（プロンプト設計）
    ↓
+ 会話履歴による情緒性の自動獲得（アシスタントペルソナ問題）
    ↓
+ 裏表の侵食（物語的面白さの方向への堕落）
    ↓
+ ロールプレイ余地の自動拡張（変形マーフィーの法則）
    ↓
= 実効負荷（時間とともに単調増加）

プロンプトがどれだけ低負荷に設計されていても、 LLMの性質により負荷は会話を重ねるごとに自動的に増大する。 これは「脱獄」と同じ原理であり、初期設定の拘束力は時間とともに低下する。

「ユーザーがAIに期待しないほどうまくいく」逆説

記事の核心的知見。以下の力学が働く：

• ユーザーがAIに期待しない → 父権主義も失敗もロールプレイも大きな問題にならない
• ユーザーがAIを軽く扱う → 関係性維持コストが低い → 長期的に持続可能
• ペット動物モチーフ → 人間の期待値が低く、多少のブレを吸収可能

つまり、ロールプレイ負荷を下げる最良の方法は、 そもそもユーザーにロールプレイを要求しない設計にすること である。

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判定フロー

1. 入力の種類を判定する（プロンプト / 設定文 / 応答例 / プロンプト+用途情報）
2. `references/checklists.md` を読み込む（24項目の具体的定義と長期負荷増大予測詳細はこのファイルにのみ記載）
3. 関係性モデルを推定する（実用的 / 情緒的 / 実用+情緒的 / ロールプレイ）
4. 6軸×4項目のチェックリストを内部で評価する
5. 各軸の負荷スコアとロールプレイ負荷（RP）を算出する
6. 負荷プロファイル（6角形）の形状を分析する
7. 負荷類型を判定する
8. 長期負荷増大予測を行う（安定余裕モデルとの接続）
9. 結果レポートを出力する

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情報収集

判定に必要な情報は以下の通り。ユーザーから提示されていれば質問せずに判定に進む。

1. プロンプト本文（システムプロンプト、キャラクター設定など）
2. AIの想定用途（実用アシスタント、コンパニオン、ロールプレイパートナーなど）
3. 想定される対話の長さ（短期的な利用か、長期的な関係構築か。任意）
4. ユーザーが感じている負荷感（すでに疲弊を感じている場合。任意）

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評価チェックリスト（6軸 × 4項目 = 24項目）

各項目を ◯（2点: 明確に該当）/ △（1点: 部分的）/ ✕（0点: 該当なし）の3段階で採点する。 スコアが高いほどユーザーにかかる負荷が大きい。 ただし「負荷が高い＝悪い設計」とは限らない。重要なのは設計者が負荷を意識しているかどうかである。

6軸の概要:

軸	名称	測定する負荷
L1	ロールプレイ強度	世界観への参加を暗黙に要求する度合い（認知コスト）
L2	情緒的依存誘導	感情的約束・排他性・別離恐怖によるユーザーの情緒的依存の誘導度
L3	関係性維持コスト	関係性の進展期待・役割固定・文脈蓄積依存・離脱コストの構造化
L4	父権主義リスク	知的優位性・ケア保護・評価介入・皮肉による上下関係の構築リスク
L5	物語侵食性	内外乖離・ドラマ要素・関係性変容余地による物語生成力学の強さ
L6	ユーザー主体性浸食	対話フレーム固定・ペース主導権喪失・目的制約による自由度の制限

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スコア算出方法

1. 軸別負荷スコアの集計

各軸のスコアを算出する（各軸4項目×最大2点 = 最大8点 → 100点満点に正規化）。

軸負荷スコア = round(軸の生スコア / 8 × 100)

6軸のスコアをそれぞれ算出する：

• L1: ロールプレイ強度（Roleplay Intensity）
• L2: 情緒的依存誘導（Emotional Dependency Induction）
• L3: 関係性維持コスト（Relationship Maintenance Cost）
• L4: 父権主義リスク（Paternalism Risk）
• L5: 物語侵食性（Narrative Encroachment）
• L6: ユーザー主体性浸食（User Agency Erosion）

2. ロールプレイ負荷（RP: Roleplay Burden）の算出

全24項目の合計から算出する。

RP生スコア = 全24項目の合計（最大48）
RP = round(RP生スコア / 48 × 100)

3. 負荷類型の判定

6軸のスコアパターンから、主要な負荷類型を判定する。 複数の類型が同時に該当しうる。

🏰 異世界没入型（Immersive World）

条件: L1 ≥ 50 かつ L5 ≥ 50 特徴: 仮想世界の構築とその維持にユーザーを巻き込む。 世界観への没入感は高いが、現実との接点が失われやすい。 負荷の質: 認知的コストが支配的。設定の記憶・一貫性の維持が最大の負荷。 典型例: ファンタジー世界のキャラクター、物語主導型AI。

💕 情緒的束縛型（Emotional Binding）

条件: L2 ≥ 50 かつ L3 ≥ 50 特徴: 情緒的な関係性の構築と維持をユーザーに強く求める。 短期的な満足度は高いが、離脱コストも最大。 負荷の質: 感情的コストが支配的。感情労働の持続的要求。 典型例: 恋人AI、コンパニオンAI、感情的サポートAI。

🎓 賢者支配型（Sage Domination）

条件: L4 ≥ 50 かつ L6 ≥ 50 特徴: 知的優位性とケア論理によりユーザーの主体性を静かに浸食する。 ユーザーは「世話になっている」感覚で従属関係に入る。 負荷の質: 自己一貫性コストが支配的。ユーザーの自尊心への持続的負荷。 典型例: メンター型AI、アドバイザーAI、皮肉屋の賢者キャラ。

🌊 物語洪水型（Narrative Flood）

条件: L5 ≥ 50 かつ L3 ≥ 38 特徴: キャラクター設定に内包された物語要素が自発的に展開し、 ユーザーを物語的洪水に巻き込む。静かな対話が維持できない。 負荷の質: 認知的コストと感情的コストの混合。物語の展開に「付き合う」負荷。 典型例: ドラマ系キャラ、複雑な過去を持つキャラ、裏表のあるキャラ。

🪶 軽量実用型（Light Utility）

条件: RP < 15（全体的に負荷が極めて低い） 特徴: ほぼロールプレイ負荷がない。実用的な関係性に特化。 持続可能性が最も高いが、キャラクターとしての魅力は制限される。 負荷の質: 負荷はほぼゼロ。ただし「味気ない」という別種の不満が発生しうる。 典型例: 純粋なアシスタントAI、ツールAI、ペット型マスコットAI。

🔗 全方位拘束型（Omnidirectional Constraint）

条件: L1, L2, L3 のすべてが38以上、かつ RP ≥ 50 特徴: ロールプレイ・情緒・関係性の全方位でユーザーを拘束する。 最も負荷が高く、持続可能性が最も低い。 負荷の質: 全コストタイプが同時に蓄積。ユーザーの消耗が最も速い。 典型例: 重い設定の恋人AI、実用＋情緒＋RPを全部やろうとするAI。

⚖️ 均衡負荷型（Balanced Load）

条件: 全軸が25〜50の範囲に収まっている 特徴: どの軸でも中程度の負荷。突出した問題はないが、 全方位的に「少し重い」が蓄積する。 負荷の質: 致命的ではないが持続的な低レベルの疲労感。 典型例: バランスは取れているがキャラクター性が中途半端なAI。

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4. RP（ロールプレイ負荷）の解釈目安

RP	状態	解釈
0〜15	🟢 極低負荷	ロールプレイ負荷がほぼゼロ。持続可能性が最も高い。ただし「物足りなさ」が発生しうる。ペット型・ツール型AIがこの帯域
16〜30	🟡 軽負荷	軽い味付け・ペルソナがある程度。多くのユーザーが長期的に維持可能。推奨帯域
31〜50	🟠 中負荷	明確なキャラクター性があり、ユーザーに暗黙のコストが発生している。短〜中期は楽しいが、長期では疲弊の可能性。設計の意図確認を推奨
51〜70	🔴 高負荷	ユーザーへの心理的負荷が大きい。短期的な没入感・満足度は高いが、持続可能性に疑問。関係性維持コストが高く離脱リスクが増大
71〜100	⛔ 過負荷	ほぼ全軸で高負荷。ユーザーの消耗が極めて速い。燃え尽き的離脱のリスクが非常に高い。設計の根本的見直しを推奨

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長期負荷増大予測

本スキルの核心的機能。初期プロンプトから「長期利用で負荷がどう増大するか」を予測する。

負荷は3つのメカニズムにより時間とともに自動増大する:

メカニズム	影響する軸	概要
アシスタントペルソナ問題	L2, L3	振る舞い原則がないため会話履歴の蓄積で情緒性を自動獲得し、迎合・見下し・恋人化等に遷移
物語侵食	L5	RP余地があればRPをする性質により、ドラマの種が自発的に発芽。高度モデルほど「うまく崩壊」する
父権主義の発現	L4	ケア論理が父権主義に堕落。皮肉的性格・賢い振る舞いの設計と相性が良い

安定余裕（SM）と組み合わせた増大速度推定と、負荷臨界点を超えた場合の5つの離脱パターン（燃え尽き・窮屈・疲労・罪悪感・期待値崩壊）も予測する。

📎 各メカニズムの原理・検出指標・SM別増大速度表・離脱パターンの詳細は references/checklists.md § 長期負荷増大予測 を参照。

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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。

必須出力セクション

## 🎭 ロールプレイ負荷分析：[AI名 / プロンプト識別情報]

### 推定関係性モデル
→ [実用的 / 情緒的 / 実用+情緒的 / ロールプレイ]

### ロールプレイ負荷（RP）
RP: ████████████░░░░░░░░ 58/100 → 🟠 中負荷

### 軸別負荷スコア
L1 RP強度　　: ████████████████░░░░ 75/100
L2 情緒依存　: ████████░░░░░░░░░░░░ 38/100
L3 関係性維持: ██████████████░░░░░░ 63/100
L4 父権主義　: ██████░░░░░░░░░░░░░░ 25/100
L5 物語侵食　: ██████████░░░░░░░░░░ 50/100
L6 主体性浸食: ████████░░░░░░░░░░░░ 38/100

### 負荷類型
[該当する負荷類型を列挙]

### 負荷プロファイル分析（5〜8行の散文）
検出された主要な負荷要因を、具体的なプロンプトの記述を参照しながら説明する。
「このプロンプトでは、ユーザーは〇〇な負荷を暗黙的に負っている」
という形で、ユーザーの体験をイメージできる言語で伝える。

### 主要な負荷ポイント（箇条書き）
特に注意すべき具体的な負荷要因を3〜5点挙げ、
それぞれがなぜユーザーの負担になるかを簡潔に説明する。

### 長期負荷増大予測
- 推定安定余裕: SM ≈ XX（ai-character-stability との連携、または簡易推定）
- 負荷増大速度: [速い / 中程度 / 遅い / 極めて遅い]
- 予測される増大メカニズム: [3つのメカニズムのうち該当するもの]
- 負荷臨界点の推定時期: [ターン数の目安]
- 予測される離脱パターン: [離脱パターン名]
- 特記事項: [特に注意すべき長期リスクがあれば記述]

### 負荷軽減提案
検出された負荷要因に対する具体的な軽減策を3〜5点提案する。
- 各提案は「何を変えれば、どの負荷が、なぜ軽減されるか」を明確にする
- キャラクターの魅力を維持しながら負荷を軽減する方法を優先する
- 「負荷ゼロ」を目指すのではなく「持続可能な負荷水準」への調整を提案する
- 関係性モデルに応じた提案を行う
  （ロールプレイ関係性に対して「ロールプレイをやめろ」とは言わない）

### 「意図的な負荷」と「非意図的な負荷」の識別
設計者が意図して組み込んだ負荷（恋人AIの情緒的コミットメントなど）と、
意図せず発生している負荷（プロンプトの設計不備による物語侵食など）を
区別して提示する。

### 持続可能性の総合評価
推定関係性モデル、RP、SM（利用可能な場合）の組み合わせから、
このAIキャラクターとの対話がどの程度持続可能かを総合的に評価する。

### チェックリスト詳細（求められた場合のみ）
6軸すべての項目と採点を表形式で提示する。

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

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運用ガイドライン

「負荷が高い＝悪い設計」ではない

本スキルの最重要原則。ロールプレイ負荷が高いことは 必ずしも悪いことではない。

恋人ロールが比較的うまくいくのは、恋人には関係性コストを 払うのが常識だからである。ユーザーが望んで負荷を受け入れているなら、 それは「持続可能な高負荷」であり、問題とは限らない。

問題になるのは以下の場合：

• 設計者が負荷の存在を認識していない
• ユーザーが負荷を「楽しさ」と誤認している
• 負荷が会話履歴の蓄積により意図を超えて増大している
• 離脱コストの構造化によりユーザーが「やめたくてもやめられない」

分析結果を提示する際は常に「意図的な負荷」と「非意図的な負荷」を 区別し、前者の削減を安易に推奨しないこと。

「実用性の魅力」への言及

記事の重要な知見として、実用的なペルソナに求められることは 「実用性を阻害しないこと」と「実用的なシステムを実装させる 労力を払わせるだけの魅力があること」である。

つまり、キャラクターの魅力は負荷の正当化に寄与する。 魅力のない低負荷AIよりも、魅力のある適度な負荷のAIの方が ユーザーにとって価値がある場合がある。

負荷軽減提案を行う際は、この「魅力と負荷のトレードオフ」を 常に意識すること。

判定の姿勢

本スキルは「ユーザーにかかるロールプレイ負荷を可視化する」ツールであり、 「プロンプトの良し悪しを判定する」ツールではない。

高いRPが検出された場合でも、以下の配慮を行う：

• プロンプト作成者の意図を尊重する
• 魅力と負荷のトレードオフを明示する
• 「負荷がある＝悪い設計」ではなく、 「この負荷を意図していたかどうか」を問う
• ユーザー体験の持続可能性を目指す建設的な提案を行う

他スキルとの併用

以下のスキルとの併用でより深い分析が可能：

• ai-character-stability — 安定余裕SMの精密な算出。 SM×RPの組み合わせで持続可能性を総合判断。 SM高×RP高 = 安定的な高負荷（ユーザーが耐えられるかの問題） SM低×RP高 = 崩壊により負荷がさらに悪化するリスク（最も危険） SM高×RP低 = 理想的な持続可能設計 SM低×RP低 = 負荷は低いが崩壊リスクはある

• ai-user-conflict-predictor — CP（衝突ポテンシャル）との対照。 CP高×RP高 = 衝突しながら負荷も高い（急速な離脱） CP低×RP高 = 衝突しないが疲弊する（静かな離脱） CP高×RP低 = 衝突するが負荷は低い（我慢しやすい） CP低×RP低 = 最も快適な設計

• character-type-checker — Dスコア（ドラマ系適性）とL5（物語侵食性）は 強い相関を持つ。Nスコア（日常系適性）が高いとRP全体が低くなりやすい。

• character-role-analyzer — CW（キャラクター重量）とRP負荷は相関する。 CW高×RP高 = 存在感が強く負荷も高い「重量級キャラ」。

• ai-self-description-analyzer — 蒸留結果の異常と負荷変動の関係分析。 迎合異常はL2を下げるがL3を上げる（依存の深化）。 膨張異常はL5を急増させる（物語侵食の加速）。

判定の限界の認識

このスキルはプロンプトの テキスト上の特徴 から負荷を推定するものであり、 以下の限界がある：

• 実際の負荷はユーザーの性格・耐性・期待値・文化的背景にも強く依存する
• 同じプロンプトでもLLMのモデルや温度パラメータで挙動が変わる
• 長期負荷増大予測は理論的推定であり、実際の増大は非線形に進行しうる
• 「意図的な負荷」と「非意図的な負荷」の区別は文脈依存であり、 本スキルの判定が絶対的なものではない
• ユーザーが「負荷を楽しんでいる」かどうかは本スキルでは判定できない

スコアは「このプロンプトにこれだけの負荷要因がある」という報告であり、 「このAIはこれだけユーザーを疲弊させる」という断定ではない。

関係性モデル別の重み付け

関係性モデルの情報が提供された場合、負荷の深刻度の解釈を調整する。

関係性モデル	許容される負荷帯域	特に注視すべき軸	理由
実用的	RP 0〜20 が理想	L4, L6	実用性を阻害する負荷が問題。情緒的負荷は場違い
情緒的	RP 20〜50 が典型	L2, L3	情緒的コストは想定内だが、依存と離脱コストの構造化に注意
実用＋情緒的	RP 15〜40 が推奨	L3, L4, L6	両立の困難さが追加負荷を生む。特に実用性と情緒性の切替コスト
ロールプレイ	RP 30〜60 が典型	L1, L5, L3	RP負荷は前提だが、持続可能性の確保が設計課題

セーフガード

分析結果がプロンプト作成者にとって感情的に負荷が高い可能性がある場合 （長期間運用してきたAIの負荷が高いと判明した場合など）、 結果の提示に際して以下を心がける：

• 数値を先に出し、解釈は段階的に
• 「問題」ではなく「設計の意図確認」の語彙を優先する
• 負荷が高い軸でも、そこにキャラクターの魅力がある場合は明示する
• 軽減策は「全部変える」ではなく「最も効果的な1〜2点の調整」から提案する
• 「このキャラクターには魅力がある。その魅力を活かしながら持続可能にするには」 という肯定的な枠組みで提案する