[1Win4] ポスターセッション1

[1Win4-48] 伏線の生成とプロット再構成による大規模言語モデルを用いた小説自動生成

〇宇野 成美¹、狩野 芳伸¹ (1.静岡大学)

キーワード：小説、大規模言語モデル、自動生成

大規模言語モデル（LLM）の発展により、自動小説生成が注目されている。しかし、LLMは一般的な選択肢を生成しやすく、平凡な物語になりがちである。本研究では、「先が読めない展開」と「伏線回収」に着目し、それらを取り入れるプロンプト設計と生成手法を提案する。
本手法は、プロット生成と本文生成を交互に行う二段階構造を採用する。プロット生成では、初期プロットに「予想外の展開」を加え、意外性を高める。本文生成では、プロットを基に描写を重視しつつ、伏線を明示し、回収する仕組みを導入する。さらに、本文生成後にプロットを再構成し、整合性を確保しながら伏線回収の精度を向上させる。
実験では、異なるジャンルのプロットを生成し、人手評価を実施した。その結果、提案手法は従来より意外性が向上し、読者の興味を引きやすいことが示された。また、伏線の明示とプロット再構成の組み合わせにより、回収率が向上し、物語の完成度が高まるとともにより面白い伏線が生成され回収できることが確認された。