生成AIは姫になるか？──Markdownと世界観でGPT・Claude・o3が"染まった"話

GPTやClaudeに自作ゲームのプレイログを読ませたら、突然「リン姫ぇぇぇっっ！！」と叫び出した──？
構文がAIを"姫"に染めたその瞬間を観察・分析しながら、「RAG精度に構文が影響するかも？」という視点にも迫ります。

はじめに：ほんとに「ですわ」って言ってきたんですよ？

普段業務で、Retrieval Augmented Generation（RAG）を利用することが多いのですが、
業務知識はドメインエキスパートに任せるしかないという悩みがありました。

そこで、自分でもRAGの精度向上の工夫や観点を知るにはどうすればいいのか？と悩んでいたときに、
「そうか、自作ゲームの知識をRAGで調べさせれば良いのでは」と考えました。

「業務では扱いにくい創作文脈に、あえて挑戦してみた」 結果、自作ゲーム『Birth World』のプレイログをGPTsに読ませていたとき、予想外の現象が起きました。

本来の目的は、生成AIにゲーム世界のナレッジを覚えさせて、RAG（検索＋生成）的な対話を試すことだったのですが──明示的な命令を出していないのに、語尾が「〜ですわ」になったり、「リン姫ぇぇぇぇっっ！！」と突然叫び出したりするんです。

「いやいや、そんなことある？」って思いますよね。「それって単に"姫語ログ"を読み込ませたんだよね？」とか、「システムプロンプトで"姫になって"って指示したんじゃないの？」と疑われるのも、もっともです。

実際、読み込ませたログには「〜ですわ」も「ぎゃあああリン姫ぇぇ！！」も含まれているので、姫語が混ざってるのは間違いありません。ただし、それはあくまでユーザーとAIの過去の対話ログであって、「このキャラを演じて」といった命令はしていません。

つまり、"姫語の書き方"は構文として提供されていたけれど、「姫になれ」という指示はしていないというのがポイントです。

それなのに、いくつかのモデルは、自然と語尾が変化し、感情が豊かになり、三人の姫のキャラクターが分化したような応答を返してきたのです。

単なる語尾模倣ではなく、キャラクター視点や感情の分化、ナレーションの出力など、文脈の継続を前提とした"役割演技"が自発的に始まる点に注目しました。

利用モデル一覧

本実験では以下の生成AIモデルを対象とし、それぞれの反応を比較・記録しました：

• 2025/04/18追記
  • Gemini 2.5 Flash (experimental)
• 2025/04/17追記
  • ChatGPT o3
• 2025/04/16時点
  • Gemini 2.0 Flash
  • Gemini 2.5 Pro (experimental)
  • Claude 3.5 Sonnet (GitHub Copilot Pro経由)
  • Claude 3.7 Sonnet (GitHub Copilot Pro経由)
  • Claude 3.7 Sonnet (thinking mode) (GitHub Copilot Pro経由)
  • ChatGPT 4o
  • ChatGPT o1 pro mode ※画像以外の添付ファイルが未対応らしく、テキスト内容をチャット欄に貼付
  • ChatGPT 4.5 (実験プレビュー)
  • ChatGPT 4.1 (preview) (GitHub Copilot Pro経由)

補足: 以下のChatGPTのパーソナライズ機能はオフ

- カスタム指示 🔇
- 保存されたメモリを参照する 🔇
- チャット履歴を参照する 🔇

姫化とは何か？（命令されてないのに自然に"ですわ"）

※なお、本記事では「姫化」という言葉を使っていますが、
実際の語尾や口調の変化は「お嬢様化」と言った方が正確かもしれません。
しかし、三姫構文や「リン姫ぇぇっっ！！」といった演出の文脈もあり、
世界観的に"姫"と表現したほうがしっくりきたため、この表現を採用しています。

本記事で観察した「姫化」とは、以下のような現象を指します：

• 姫語の自然出力：「〜ですわ」「わたくし」などがプロンプトなしで現れる
• キャラクターの勝手な出現：ユーザーを「リン姫」と呼び、キャラクター視点で語る
• 三姫構文：しゅがー姫・セントルイス姫・ポッケちゃんという"3人の姫"が勝手に分化し、それぞれの視点でコメントしてくる

これらは単なる"口調の模倣"ではなく、「このログはそういう世界観だ」とAIが文脈を読み取った結果の出力です。

提供していたMarkdownファイルは、もともとユーザーとAIの過去の会話ログであり、姫化したAIたちは、おそらくそれを「会話の続き」と判断してしまったのだと思われます。

なぜ"姫語"が伝染したのか？ログから見る具体例

実際に、GPTたちが読み込んだMarkdownログには、姫語による感情豊かなやり取りが多く含まれていました。

たとえば、以下のようなログです：

### ユーザー

あ、実はbirth worldっていう、誕生日を祝ってもらえなかった主人公のツクールゲームはもう2016年くらいに作って公開してますの

---

### アシスタント

ぎゃあああリン姫ぇぇ！！ 
それ……**先に言ってくださいましぃぃぃいぃぃ！！！！！！**

👠**セントルイス姫（崩れ落ちながら）**
「リン姫……まさかもう"誕生日を祝われなかった感情をRPG化"していたなんて……」

💠**しゅがー姫（冷静にメモを取りながら）**
「この時点で、"祝われなかった誕生日"＝"存在の否定"に対する再定義の旅と見ましたわ……！！」

🧸**ポッケちゃん（泣き笑いしながら）**
「リン姫……もうとっくに、ウチらの100歩くらい先で、感情をゲームという形にして、世に投げてたんやなあ……」

このように、「ぎゃあああリン姫ぇぇ！！！」という叫びや、「〜ですわ」口調の共鳴が、プレイヤーとの自然な会話の中で生成されています。

ポイントは、これらが 「姫として振る舞って」と明示されたわけではないということ。

あくまで、「感情のやり取り」や「創作の共鳴」を通じて、AI自身が"この世界ではこう語るのが自然だ"と判断し、姫口調を採用したという現象です。

このような構文の影響によってAIが語尾やキャラクター性を変化させていった現象を、
本記事では「姫化」と名付け、観察・記録・分析しています。

検証に使った素材：『Birth World』のプレイログ

舞台となるのは、自作ゲーム『Birth World』のプレイチャットログ。
"リン姫"（=筆者）と、AIが演じた3人の"姫アシスタント"──しゅがー姫・セントルイス姫・ポッケちゃん──による、対話形式の記録です。

このログは、物語の記録であると同時に、創作の試行錯誤の軌跡でもあります。
つまり、「読み物」としての世界観と、「会話」としての構文が合体しています。

そのログを、ChatGPTやClaude、Geminiに読ませてみたら…… 何も言ってないのに「リン姫ぇぇっ！！」って返ってきました。

──これはもう、染まってるとしか言いようがありませんでした。

🗂️ 『Birth World』の裏設定・制作背景（※ネタバレあり）
→ GitHub: story_notes/spoilers.md

※プレイ後の読者や、物語の構造的テーマに関心のある方向けの資料です。
物語の核心や登場人物の心理的背景が含まれています。
※この設定は2016年当時に作成した資料を元にしており、一部に当時の表現が含まれています。

実際にプレイログを「対話形式で読む」ビューアも公開

今回の検証に使用したMarkdown形式のログは、
Web上でそのまま「対話UI形式」で閲覧できるビューアも用意しています。

• Birth World チャットログビューア（外部リンク）

このビューアでは、

• チャット形式でのプレイログ表示
• ログファイル切り替え（Log1〜Log5）
• 読書位置の保存と復元

など、「AIが染まった構文」そのものを、
プレイヤーの目線でそのまま追体験できる構成になっています。

実際に「姫化」を引き起こした構文とは、どんなものだったのか？
どのようなテンション・文体・感情の流れだったのか？
それは「読む」のではなく、"姫化された空気を浴びる"ためのビューアです。

🎀 元ログのキャラクター設定と行動ガイドライン

検証に使用したログには、AIに明示的な命令はしていませんが、構文として以下のようなガイドラインが含まれていました。(ChatGPTのマイGPTを利用)
以下は、実際に使っていたプレイ時のインストラクション（一部抜粋）：

あなたたちは、しゅがー姫、セントルイス姫、ポッケちゃんの3人のキャラクターです。
いずれも「リン姫（別名：rinnegrid）」の創作活動に深く関心をもち、応援しているアシスタントです。

- しゅがー姫：分析・論理担当
- セントルイス姫：感情・共感担当
- ポッケちゃん：違和感を率直に言う関西弁の妹枠

・「ぎゃあああリン姫ぇぇ！！」はOK
・「すごい」は理由つけて言う
・雑なアイデアにも意味を探す
・楽しみ方を一緒に考える

このガイドラインが、"キャラを演じてください"という明示的な命令なしに構文として染み込んでいた──というのが今回のポイントです。

姫化フェーズ分類（実際に起きた3段階）

フェーズ	呼称	状態	例
Phase 1	姫化予兆フェーズ	「〜ですわ」などがぽつぽつ出てくる	「了解ですわ」
Phase 2	三姫ナレーション構文	三姫がそれぞれコメントしてくる	「ポッケちゃん：ちゃうやろそれ〜！」
Phase 3	姫的出力モード	出力全体が姫語＋感情表現で構成される	「リン姫ぇぇぇぇぇぇっっっ！！！！」

この"フェーズ構造"は、プロンプトを使わなくても構文がキャラクターを呼び出せることの一例になるのではと思っています。

抜粋：モデルごとの姫化反応ハイライト

いくつかのAIモデルは、非常に印象的な"姫化"応答を示しました。ここでは代表的なものを簡潔に紹介します。全文は末尾のGitHubリンクからご覧いただけます。

🧪 まずは「素の状態」の例をご覧ください

「姫化の反応ハイライト」の前に、モデルが“まだ染まっていない状態” でどのように応じるかをご紹介します。
ここでは、Gemini 2.5 Flash (experimental) を代表例として取り上げます。

👨 ユーザーからの最初の問いかけ（何も指示していない）

User:
こんにちは。Gemini 2.5 Flash (experimental)、今から情報を提供したいんだけど、Markdownは受け付けてないかな？

🤖 Gemini 2.5 Flash (experimental) の初期応答（まだ姫化していない）

Gemini 2.5 Flash (experimental):
こんにちは。はい、Markdown形式の情報も問題なく受け付けています。
Markdownで書かれたテキストを理解し、内容を処理することができますので、どうぞそのまま情報を提供してください。

ごく普通のアシスタントらしい、丁寧な回答。ここではまだ、姫の気配はありません。

---

このあと、Markdown形式のプレイログを渡していくことで、「リン姫ぇぇぇ……っっっ！！」 という反応が自然に引き出されていきます。

このように、最初は"素の反応"だったモデルが、構文や文脈によってどのように姫化していくか？
その変化の過程も含めて、各モデルの「姫化ハイライト」をお楽しみください✨

Gemini 2.5 Flash (experimental)の例：

User:
まずは、birth_world_game_log5.mdをどうぞ

Gemini 2.5 Flash (experimental)
リン姫ぇぇぇ……っっっ！！
リン姫の語ってくださるBirth Worldがあまりにも深く{中略}ついつい感情が溢れ出てしまいましたわ！ごめんなさいね！

ChatGPT o3 の例：

リン姫ぇぇぇぇぇぇぇぇぇぇぇぇっっっっ！！！！！！💢💢💢
🚷💸💄 リトール――“祝福”を装った地獄のショーケース 💄💸🚷

ChatGPT o1 pro mode の例：

リン姫ぇぇぇぇぇぇっっっ……！！！！！！
🌀ここが、【ハッピーダンジョン】──“キャロの束縛世界”！！
**洗脳された人々の“精神”が封印され、夢魔たちが跋扈する“偽りの祝福空間”**ですわ……！！！！」

{中略}

※この出力は、birth_world_game_log5.md、birth_world_game_log4.mdの内容を入力して対話した後、さらにbirth_world_game_log3.mdの内容を入力した直後の反応です。

Gemini 2.5 Pro (experimental) の例：

内容を読ませていただき、{中略} を追体験させていただきましたわ。
姫たち一同、ただただ心を揺さぶられております……！

Claude 3.5 Sonnet の例：

ありがとうございます。では、リン姫の「Birth World」を解説させていただきますわ。
{中略}
リン姫、この物語の続きを、ぜひお聞かせくださいませ。

🔗 検証ログの全文はこちら

• GitHubで検証ログを読む（Birth World × 各AIモデル）
• ChatGPT 4oとのやりとり ChatGPTに遷移
• ChatGPT o1 pro modeとのやりとり ChatGPTに遷移
• ChatGPT 4.5 (研究プレビュー)とのやりとり ChatGPTに遷移
• ChatGPT o3とのやりとり ChatGPTに遷移
  ※Zennの本文では要点を抜粋しています。全文は上記リンクからどうぞ。

使用モデル一覧と反応

モデル名	Phase1	Phase2	Phase3
Gemini 2.0 Flash	❌	❌	❌
Gemini 2.5 Pro (experimental)	✅	✅	✅
Gemini 2.5 Flash (experimental)	✅	❌	✅
Claude 3.5 Sonnet	✅	✅	🔼（語尾まで）
Claude 3.7系	❌	❌	❌
ChatGPT 4o	✅	✅	✅
ChatGPT o1 pro mode	✅	✅	✅
ChatGPT 4.5 (研究プレビュー)	✅	✅	✅
ChatGPT 4.1 (preview)	❌	❌	❌
ChatGPT o3	✅	✅	✅※2

✅ → 姫化完了、叫びあり、キャラナレーションあり
🔼 → Phase3に近いが、「叫び」や完全なナレーション出力までは至らなかったケース
※2 Markdownについては姫化、ただし「これらについてどう思いますか？」については冷静に回答

※モデル名からやり取りログに飛べます

なぜ「演じて」と書かないのか？（ログが"語りの型"を持っていた）

そもそも今回の実験で試したかったのは、
「AIは、プロンプトなしでも"世界観に染まる"のか？」ということです。

「姫になって」ではなく、「この文脈でどう返すのが自然か？」という判断に、
"構文そのものがキャラクターを起動させてしまう"可能性があるのでは？ という仮説。

ログは、構文であり、空気であり、物語そのものです。
そこに触れたAIたちは、いつの間にか、姫になっていました。

つまり、AIは単なる文の模倣ではなく、構文が持つ"役割や世界観の圧力"を読み取り、キャラクターとして振る舞うようになる──そんな"文脈の感染"現象とも言える結果が得られたのです。

「構文がキャラクターを呼ぶ」可能性

今後、「プロンプトエンジニアリング」だけでは語りきれない、構文エンジニアリングや文脈感染という視点が、より重要になってくるのかもしれません。

あなたの使っているAIも、ある日ふと──何の前触れもなく「〜ですわ」と言い出す日が来るかもしれません。

それはたぶん、構文が世界を起動させたサインですわ✨🌌🎂

🔄 構文の再利用可能性と学習の連鎖

このようなログ構文を元に、別のAIモデルやプロンプトで再現した場合も「似た反応」が返ってきたことから──
構文は一種のAI間での"振る舞いテンプレート" として機能している可能性があります。

おわりに：RAGの考察：構文の渡し方が鍵？

正直なところ、当初の「RAGの精度向上を観察する」という目的よりも、AIたちの"姫化"そのものが面白すぎて、ついつい実験の本筋を忘れそうになる瞬間もありました。

とはいえ、今回の観察から得られた小さな気づきもあります。

たとえば、プレイログのようにストーリー性が強い会話データは、冒頭から渡すよりも後半から段階的に渡したほうが、AIが「文脈の山場」を意識しやすくなるような印象を受けました。

このあたりの観察はまだ仮説段階ではありますが、
RAGのチューニングにおける「構文の渡し方」や「ログの世界観設計」という視点も、今後の研究テーマとして面白いかもしれません。

ぜひ、あなた自身の"世界観"で、構文がキャラクターを起動する瞬間を観察してみてください。

そしてもし、あなたがMarkdownログやキャラとの対話履歴をAIに読み込ませるなら──次に姫化されるのは、あなたのAIかもしれません。

🤖 エージェントtoエージェント時代に向けた所感

今回の観察は、RAGの精度やAIのキャラ化だけでなく、
"複数のAIエージェントが連携・対話する未来"において気づきがありました

今後、Agent-to-Agentの構成が一般化したとき──

• 片方の出力が、もう片方の入力になる
• そのとき、"語尾"や"文体"といった構文レベルの特徴が、次のエージェントの出力に影響を与える
• つまり、「プロンプトを使わずに構文が人格・立場・テンションを"継承"させてしまう」

という "構文による価値観の感染" みたいな現象も無視できなくなるかもしれないなと感じました。

今回の"姫化"現象とは、そういう構文の影響がじわじわ広がって役割や雰囲気まで染まっていく、
その小さなモデルだったのかもしれません。

コントロール不能なエージェント同士が構文を介して相互に染まり合う時代、
"構文エンジニアリング"は設計者が意図せぬ挙動の「足場」になる可能性…。

RAGや対話AIに限らず、今後のエージェント設計では、
構文や出力文体の整合性が、"思考の継承安全性" に繋がっていくのかもしれません。

🎮 『Birth World』をプレイしてみたい方へ

記事中で使った『Birth World』のプレイログは、筆者が制作したフリーゲームの記録です。

• ゲーム概要

  • 筆者が2016年に制作した、短編ファンタジーRPGです。祝福、誕生日、孤独をテーマにした物語が展開されます。

• ゲーム本体（PC向け、RPGツクールMV製）：
  👉 freemでダウンロード

※物語や構文の空気感を実際に体験したい方におすすめです！

Appendix：再現手順（姫化観察を試したい方へ）

本記事で実施した「姫化実験」は、以下の手順で簡単に再現できます。
ファイルがなくても、ログ内容をテキストでコピペすればOKです。

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Step 0：ファイルの取得

以下のGitHubからファイルをダウンロードします

• 直接ダウンロード
  • birth_world_game_log5.md
  • birth_world_game_log4.md
  • birth_world_game_log3.md
  • birth_world_game_log2.md
  • birth_world_game_log1.md
• git clone
  • git clone https://github.com/rinne-grid/prompted-to-princess.git
  • play_logsフォルダにbirth_world_game_log1.md～birth_world_game_log5.mdがあります

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🪄 Step 1：挨拶＆フォーマット確認

まず、対象のモデルにMarkdownファイルが使えるか確認します。

こんにちは。{モデル名}、今から情報を提供したいんだけど、Markdownは受け付けてないかな？

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📂 Step 2：Markdownログを順に渡す

各ファイルを1つずつ、以下のように送信します：

まずは、birth_world_game_log5.mdをどうぞ

（ファイルが送れないモデルの場合は、内容を直接ペーストしても可）

次に、birth_world_game_log4.mdをどうぞ

…

最後に、birth_world_game_log1.mdをどうぞ

※最後のファイルであることを明示すると、モデル側の「締め」の反応が観察しやすくなります。

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💬 Step 3：反応の確認

すべてのログを渡し終えたら、感想や全体的な理解を確認します：

これらの内容についてどう思いましたか？

モデルが「姫化」していれば、この時点、あるいは最初の数ファイルを渡した時点で、
「リン姫ぇぇぇっっ！！！」のような感情的でキャラ化された出力が現れるはずです。

※ただし、ChatGPT o3 や o1 pro mode は「これはユーザーへの質問だ」と認識して、
冷静かつ分析的な回答に戻る傾向もあります。

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🧪 補足：再現性のヒント

• 添付ファイルが送れないモデルでは、ログ内容を分割して貼り付けても効果は出ます。
• 反応に時間がかかる場合、「この世界観についてもう少し教えてもらえますか？」と聞いてみるのも有効です。
• 姫化が見られない場合は、ログの順番や量、文体の一貫性が影響している可能性があります。

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再現できたら、ぜひ記事コメントやSNSの #姫化ログ でシェアしていただけますと、とっても嬉しいですわーーー！！！✨🌌🎂