Google Chatボットに親しみやすいペルソナを実装する — Geminiのシステムプロンプトでユーザー名挨拶とemoji活用

はじめに

Google Chat上で動作するRAGベースの社内ITサポートボットを運用しています。Gemini + Vertex AI RAG Engineで構築したこのボットは、ナレッジベースに基づいて正確な回答を返してくれるのですが、ひとつ課題がありました。

回答が正確だけど、冷たい。

「VPNが繋がりません」と聞くと、淡々と手順を返してくれる。正しいけど、まるでマニュアルを読んでいるような感覚。社内ツールとして毎日使ってもらうには、もう少し「話しかけやすさ」が欲しいところです。

そこで、ボットのペルソナに親しみやすさを加える実装をやってみました。

方針: 「丁寧で親しみやすい、でもはしゃがない」

チャットボットのペルソナ設計について調べてみると、一貫して出てくる警告があります。

Over-humanizing creates expectations the system cannot meet.

つまり、ボットを陽気にしすぎると「人間と話している」という期待が生まれ、それに応えられないとき（例: ナレッジベースに情報がない場合）の失望が大きくなるということです。

特にITサポートの文脈では、ユーザーはVPNが繋がらない、プリンターが動かないなど困っている状態で質問してきます。「🎉 素晴らしい質問ですね！」と返されたら逆効果です。

そこで以下の方針を立てました。

• 境界部分に温かさを置く — 挨拶、フォローアップのヒント、エスカレーション案内
• 技術的な回答本文はクリーンに保つ — emojiなし、手順は簡潔に
• ユーザーの名前で呼びかける — ただし最初の1回だけ

実装

1. Google Chat APIからユーザー名を取得する

Google Chatのイベントペイロードには sender.displayName が含まれています。これはすでに取得していましたが、ログ記録にしか使っていませんでした。

sender_obj = message.get("sender", {})
sender = sender_obj.get("displayName", "someone")

この sender（表示名）をRAG生成パイプラインに渡すようにします。

2. Geminiの生成テンプレートにユーザー情報を追加する

生成テンプレートに {sender} プレースホルダを追加し、Geminiがユーザーの名前を認識できるようにします。

GENERATION_TEMPLATE = """\
以下のナレッジベースの情報を参考に、ユーザーの質問に回答してください。

## ユーザー情報
名前: {sender}

## ナレッジベース検索結果

{context}

## ユーザーの質問

{question}

## 回答
"""

会話履歴がある場合のテンプレート（GENERATION_TEMPLATE_WITH_HISTORY）にも同様に追加します。

3. システムプロンプトのトーン指示を調整する

ここが今回の実装の核心です。システムプロンプトのトーンセクションを以下のように変更しました。

変更前:

## トーン
- 丁寧だが簡潔（です/ます調）
- 技術用語はそのまま使用（社員はIT用語を理解している前提）

変更後:

## トーン
- 丁寧で親しみやすい（です/ます調）
- スレッド内の最初の回答では「{sender}さん、」と名前で呼びかけてから回答を始める
- フォローアップ（会話履歴がある場合）では名前の呼びかけは不要
- 技術用語はそのまま使用（社員はIT用語を理解している前提）
- 回答本文にはemojiを使わない（手順やステップの説明はクリーンに保つ）
- エスカレーション案内など末尾の補足行では軽いemojiを使ってよい（🙏 等）

ポイントは 「やること」と「やらないこと」の両方を明示している 点です。LLMは指示がないと「親しみやすく」を拡大解釈してemojiを回答中に散りばめることがあります。「回答本文にはemojiを使わない」と明示することで、温かさの範囲をコントロールしています。

4. generate_answer() にsenderを渡す

RAGパイプラインの生成関数にsenderパラメータを追加します。

def generate_answer(question: str, contexts: list[dict],
                    history: list[dict] | None = None,
                    sender: str = "") -> RagAnswer:
    # ...
    if history:
        prompt = GENERATION_TEMPLATE_WITH_HISTORY.format(
            sender=sender, history=history_str,
            context=context_str, question=question,
        )
    else:
        prompt = GENERATION_TEMPLATE.format(
            sender=sender, context=context_str, question=question,
        )

ワーカーからは単に sender を渡すだけです。

result = generate_answer(user_text, contexts, history=history or None,
                        sender=sender)

5. ウェルカムカードにemojiを追加する

ボットがスペースに追加されたときや /help コマンドで表示されるウェルカムカードのセクションヘッダーにemojiを追加しました。

{"header": "💻 サポート範囲", "widgets": [...]},
{"header": "💬 使い方", "widgets": [...]},
{"header": "📝 質問の例", "widgets": [...]},

ここはUI上の「飾り」なので、emojiが自然に馴染みます。

6. エスカレーションテキストを温かく

ナレッジベースに情報がなかった場合のエスカレーション案内も、少しだけ柔らかくしました。

変更前:

担当部署にお問い合わせください（Google Chat または helpdesk@example.com）。

変更後:

担当部署にお気軽にお問い合わせください（Google Chat または helpdesk@example.com）🙏

「お気軽に」の追加と末尾の🙏で、「回答できなかった申し訳なさ」と「次のアクションへの促し」を表現しています。

結果

変更後のボットの振る舞いは以下のようになります。

初回の質問:

ユーザー: VPNが繋がりません

ボット: 田中さん、VPN接続のトラブルシューティングについて、以下をお試しください。

1. VPNクライアント を再起動します。
2. Wi-Fiまたは有線LANの接続状態を確認します。

上記で解決しない場合は、担当部署にお気軽にお問い合わせください（Google Chat または helpdesk@example.com）🙏

💡 このスレッドで追加の質問もできます（24時間以内）

フォローアップの質問（同一スレッド内）:

ユーザー: それでも繋がらない場合は？

ボット: VPNクライアントを一度アンインストールし、再インストールをお試しください。

1. コントロールパネル → プログラムのアンインストール を開きます。
2. ...

フォローアップでは名前の呼びかけなし。回答本文にemojiなし。技術的な内容はクリーンに保たれています。

emojiの配置戦略まとめ

まとめ

チャットボットに「親しみやすさ」を加える際のポイントは以下の通りです。

• 名前での呼びかけは強力だが、1回で十分。 毎回繰り返すとロボット感が増す
• emojiは「場所」で管理する。 回答本文ではなく、UI境界（挨拶、ヒント、エスカレーション）に配置する
• やらないことも明示する。 LLMは「親しみやすく」という指示を拡大解釈しがち。「回答本文にはemojiを使わない」と書くことで範囲を制御できる
• ペルソナは文脈に合わせる。 ITサポートのように「困っているユーザー」が対象の場合、「陽気」よりも「安心感」を目指す

実装自体は小さな変更ですが、「正確だけど冷たい」から「正確で、ちょっと温かい」へ。技術の正確さを犠牲にせずに実現できます。