LLM（大規模言語モデル）ベースのペルソナデザインは進化の過程にあるが、分断されている分野である。この記事では、AIコンパニオンアプリケーションのための統一的な枠組みとして、四象限技術分類を提案する。この分類は、仮想対具現化、感情的つながり対機能的拡充の二つの軸に基づいている。第一象限では、仮想アイドルやストーリーキャラクターの長期的な感情的一貫性の維持に関する技術的課題を分析。第二象限では、作業やゲーム、メンタルヘルスにおけるAIアプリケーションに焦点を当て、思考と行動へのシフトを強調している。第三、第四象限は現実世界の事例（家庭用ロボットや専門ドメインアシスタント）を考察し、シンボルの基盤、データプライバシー、倫理的責任などの課題を明らかにする。この枠組みは、研究者や開発者に対してペルソナデザインの複雑な空間のナビゲートを助けるだけでなく、政策立案者が異なる応用シナリオの特有のリスクを特定し対処する基盤を提供する。