LLMプロンプトにエビデンスベースの心理学を組み込む ― 恋愛分析AIの設計
Zenn / 4/21/2026
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Key Points
- エビデンスベースの心理学（研究知見）をLLMプロンプトに組み込み、恋愛分析AIの設計方針を提示しています。
- 心理学的概念をそのまま出力させるのではなく、根拠のある推論手順や参照のしかたをプロンプト設計に反映することで、もっともらしい誤解を減らすことを狙います。
- 恋愛という主観領域でも、質問設計・観点整理・出力形式を工夫し「エビデンスに基づく説明」に寄せる実装パターンが示唆されています。
- LLMの振る舞いを、心理学の知見に沿うように制約・ガイドするプロンプト設計の考え方が中心です。
恋愛メッセージ分析AIアプリ Relora（リローラ） は、チャットのスクリーンショットをOCRで構造化し、Amazon Bedrock経由でLLM（Qwen3 Next 80B / Claude Sonnet 4.6）に心理分析と返信候補を生成させるアプリです。
一般論のLLMに「恋愛相談に乗って」と投げると、出てくるのは「あなたの気持ちを尊重してくれる相手かどうか見極めましょう」みたいな、どこにでもある助言です。これではユーザーの課題は解決しません。
本記事は、学術的エビデンスに基づく恋愛心理学をLLMのシステムプロンプトに構造的に埋め込む 設計判断と、その実装を解説します。対象読者...
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