近年，自然言語処理技術の発達により，情報検索のためのタスク対話だけでなく，ストレス緩和や娯楽などの観点から非タスク会話（雑談）が可能な対話エージェントの需要が高まっている．しかし，既存のチャットモデルは長期の対話に一貫性を持たないことや，各エージェントが個性を持たず画一的であることが問題である．本研究では，ペルソナチャットデータセットを用いて学習した対話エージェントに，対話の中で自身のみならずユーザの発話文からペルソナを抽出させることで，ユーザにとって親しみやすい個性を獲得させる．同時に，ペルソナ数増加による語彙力の向上も図る．対話性能評価として，語彙力と一貫性の評価及び感性評価を実施する．