[1T3-OS-32a] 人工知能と物語応用

[1T3-OS-32a-04] 構造分析に基づくジャンル横断型ハイブリッド物語自動生成

〇村井 源¹、青山 美月¹、大田 翔貴¹、福元 隆希¹、大場 有紗¹、齊藤 悠仁¹、佐藤 央一¹ (1. はこだて未来大学)

キーワード：物語自動生成、構造分析、ジャンル横断

近年のAI，特に大規模言語モデルの急速な発達に伴い，典型性の高い特定のジャンルや作風に限定した物語自動生成はすでに実用的な段階に到達しつつある．一方で，ジャンル横断的，あるいはジャンル複合的で汎用的な物語自動生成や新規の物語パターンを有する物語自動生成などは未だに実現されていない.本稿ではジャンル横断的な物語自動生成を実現するために,既存作品の構造分析結果に基づく物語構造の自動生成と大規模言語モデルによる文章生成のハイブリッド方式を採用し,自動生成の試行システムを構築した．まず，近年の日本のエンターテイメント作品から冒険・戦闘・怪談・恋愛・推理の5ジャンルを選択して高評価作品を約1500話分収集し，構造分析結果から得られた頻出の物語展開に相当する17因子を抽出した．また17因子を組み合わせて新規の物語構造を生成し，結果をプロンプトに変換して大規模言語モデルで物語のあらすじを出力するシステムを構築した．システムによって17因子を反映した物語が出力可能であることは確認されており，今後被験者実験等を用いて出力結果の多様性や質，および物語内容の制御可能性などの評価を行う予定である．