本研究では、大規模言語モデル（LLM）を活用した日本語学習者支援システムを開発し、Webアプリケーションとして実装するとともに、その評価を行った。本システムは、リアルな生活場面を想定したシミュレーション形式で進行し、学習者の対話履歴に基づき、個別最適化された会話生成およびインライン添削を行う点に特徴がある。疑似学習者を用いた実験の結果、継続的なスコア向上が確認され、パーソナライズ機能を有効化することで学習効果がさらに向上する可能性が示唆された。留学生によるテストプレイにおいても、ユーザビリティ上の課題は見られたものの、概ね高い評価を得た。