LLMとの対話を行うシステムが一般的になったが、応答スタイルが固定化されている場合、没入感が損なわれる課題がある。先行研究（Generative Agents）では内省機構を用い行動計画を反映したが、多様な応答スタイル制御に適用はされていなかった。
本研究は過去対話履歴の関係性からLLM自身が関係値を獲得し、対話過程で動的に更新する内省機構を持つシステムを提案する。
更新された関係値はプロンプトに反映され、関係性に応じた動的な応答生成を実現する。
模擬的な対話シナリオを用いた実験により、文脈に応じた関係値の更新と、応答スタイルへの変化を評価し、応答スタイルの変化が没入感に与える影響を検証する。