本記事では、創造性のあるサービスチームが大規模な言語モデル（LLM）を利用してアイデア創出を加速する方法を探りますが、しばしば均質な出力に収束し、ブランドや芸術的Expectationsに応じた結果が得られないという問題があります。このため、Art of Xは、エージェントの行動を意図的に多様化するために、ペルソナに基づいたLLMエージェント（通称「スパーク」）を開発しました。この記事では、スパークエージェントプログラムの問題定義、実験設計、定量的証拠を記録しています。LLMを人間の基準に照らして評価した結果、スパークエージェントにより平均多様性が4.1ポイント増加し、人間専門家とのギャップが1.0ポイントに縮小されました。また、評価者のバイアスや今後の展開に関する手続き上の考慮事項も明らかにしています。