TaketoFujikawa_EC2025@NihonUniversity.pdf

TaketoFujikawa_EC2025@NihonUniversity.pdf

• 1.
  あらすじ文に含まれる 物語内容の共通要素に着目した コンセプト文の生成 関西大学 ◯藤川 雄翔，松下 光範，山西良典
• 2.
  物語の推薦 物語が推薦されたけど… 推薦された理由が不明なことがある どんな物語なのか確認するために，あらすじ文を読む必要がある どんな物語なのか簡潔に説明してほしい！ ← LINEマンガで 「ぐらんぶる」（ ©️井上堅二，吉岡公威，講談社）を 読んだ際におすすめされた漫画 1/ 18
• 3.
  最も簡潔な物語の説明 • ジャンル，タグ，キーワードによる検索・推薦 → ストーリーのメインが明確VS 同じようで違う ©️ONE，村田雄介，集英社 ©️堀越耕平，集英社 と は同じなのか？ アクション・バトル ジャンル ＋ ヒーローもの 主人公は 最初から最強 主人公が困難を 乗り越え成長 2 / 18
• 4.
  本研究の目的 ストーリー内容で自分の嗜好に合う物語に出会える可能性は大きくない ストーリー内容から物語を探すなら… 主人公が知らない価値観に触れて理解を深めていく物語 ©️クール教信者，双葉社 ©️福田晋一，スクウェア・エニックス ©️井上堅二，吉岡公威，講談社 3 /18
• 5.
  本研究の目的 ストーリー内容で自分の嗜好に合う物語に出会える可能性は大きくない ストーリー内容から物語を探すなら… ©️クール教信者，双葉社 ©️福田晋一，スクウェア・エニックス ©️井上堅二，吉岡公威，講談社 3 /18 自分の好みに合う物語を，類似する物語の中から 探し出せる新たなナビゲーション手法の実現 物語の主題を端的に表す文章である コンセプト文 が使える？ 主人公が知らない価値観に触れて理解を深めていく物語
• 6.
  What is コンセプト文？ キャラクタや舞台設定などを変化させても変わらない 複数の物語作品に当てはまるストーリーの根幹 ©️クール教信者，双葉社©️福田晋一，スクウェア・エニックス ©️井上堅二，吉岡公威，講談社 • メイド • ドラゴン • キャンパス ライフ • ダイビング • コスプレ • ギャル … … … 例）主人公が知らない価値観に触れて理解を深めていく物語 4 / 18
• 7.
  ©️福田晋一，スクウェア・エニックス，2018 物語にはコンセプト文が複数存在 物語には解釈が複数ありうる → 受け手が違えば，物語同士の類似点も多様化 物語同士の類似点が変われば，コンセプト文も変わる ©️井上堅二，吉岡公威，講談社，2014 主人公が知らない価値観に触れて 理解を深めていく物語 5 /18
• 8.
  ©️Quro，あっと，KADOKAWA，2025 物語にはコンセプト文が複数存在 物語には解釈が複数ありうる → 受け手が違えば，物語同士の類似点も多様化 物語同士の類似点が変われば，コンセプト文も変わる ©️井上堅二，吉岡公威，講談社，2014 大学のサークル活動を通して 仲間たちと交流する物語 5 /18
• 9.
  ストーリーの内容を示すコンテンツ あらすじ文 （ハイライト，ダイジェスト） コンセプト文 どんな文章か？ Web百科事典やECサイトで 記載される物語の内容を 説明する文章 物語の主題を 端的に表現した文章 特徴 要約範囲 全体や部分的（1巻ごと，〜編 等） 全体 リソース 多い少ない 特定 一意に特定可能 一意に特定困難 物語同士の共通点に言及しない 物語同士の共通点に言及している 6 / 18
• 10.
  本研究で明らかにすること 1. 類似する複数の物語のあらすじ文から抽出した共通する 単語を使用することでコンセプト文は生成可能か？ 2. 生成したコンセプト文は物語を説明可能か？ •あらすじ文はコンセプト文よりも入手が容易 → 先行研究[1]より，物語作品のあらすじ文からコンセプト文の作成可能性が示唆 [1]藤川 雄翔, 畑 玲音, 松下 光範. 物語のコンセプトに基づく情報アクセス手法の基礎検討：短文要約文とあらすじ文との比較, 2024年度人工知能学会全国大会（第38回）論文集, No.1J5-OS-10c-03, 2024. • コンセプト文は複数の物語を説明可能 → 類似する物語間でどういった観点で類似しているのかを表現している 人手によるコンセプト文の作成は複数の物語に当てはまるストーリー要約のため困難 7 / 18
• 11.
  コンセプト文の生成手法案 形態素解析 MeCab 辞書： ipadic-Neologd 文章ベクトル算出 sentenceBERT 漫画全巻ドットコム 歴代発行部数ランキング掲載 コミックのあらすじ文（269作品） クラスタリング （k-means法） 各クラスターから コンセプト文の生成に 使用する単語の選定 大規模言語モデルによる コンセプト文の作成 モデル：GPT-4o 名詞，動詞， 形容詞からなる 単語集合 各コミックの 文章ベクトル （768次元） 任意のクラスターに 属するコミックの 単語集合 クラスター代表語 コンセプト文の生成に 使用する単語 ↓ クラスター代表語 8 /18
• 12.
  クラスター代表語の選定：手順（1/4） NARUTO, 転生したらスライムだった件, 遊☆戯☆王, マギ,RAVE, テラフォーマーズ, ブラッククローバー, ARMS, 魔法陣グルグル, DAYS, まじかる☆タルるートくん, 無職転生 〜異世界行ったら本気だす〜, マッシュル-MASHLE- 作品群 1. 各クラスターにおいて，クラスターに含まれるコミックの単語集合を結合 1つの文書とみなし，各単語のTF-IDF値を算出 上位の最大20単語をクラスター代表語の候補単語を決定 順位 単語 TF-IDF値 1 魔法 0.622 2 勇者 0.202 3 少年 0.167 … … … 16 魔法使い 0.075 17 使う 0.069 … … … 20 巻き起こす 0.069 21 選ぶ 0.069 候補単語 BERTopicのc-TF-IDFの考え方を採用 9 / 18
• 13.
  クラスター代表語の選定：手順（2/4） 2. 1作品のあらすじ文を属するクラスターから削除した後， 計268作品のあらすじ文で 手順（1）と同様の方法でTF-IDF値を算出 これを全コミックに対して行う NARUTO,転生したらスライムだった件, 遊☆戯☆王, マギ, RAVE, テラフォーマーズ, ブラッククローバー, ARMS, 魔法陣グルグル, DAYS, まじかる☆タルるートくん, 無職転生 〜異世界行ったら本気だす〜, マッシュル-MASHLE- 順位 単語 TF-IDF値 1 魔法 0.639 2 勇者 0.207 3 少年 0.172 … … … 13 出会う 0.082 14 魔法使い 0.075 15 選ぶ 0.071 16 正体 0.071 NARUTO, 転生したらスライムだった件, 遊☆戯☆王, マギ, RAVE, テラフォーマーズ, ブラッククローバー, ARMS, 魔法陣グルグル, DAYS, まじかる☆タルるートくん, 無職転生 〜異世界行ったら本気だす〜, マッシュル-MASHLE- NARUTO, 転生したらスライムだった件, 遊☆戯☆王, マギ, RAVE, テラフォーマーズ, ブラッククローバー, ARMS, 魔法陣グルグル, DAYS, まじかる☆タルるートくん, 無職転生 〜異世界行ったら本気だす〜, マッシュル-MASHLE- NARUTO, 転生したらスライムだった件, 遊☆戯☆王, マギ, RAVE, テラフォーマーズ, ブラッククローバー, ARMS, 魔法陣グルグル, DAYS, まじかる☆タルるートくん, 無職転生 〜異世界行ったら本気だす〜, マッシュル-MASHLE- 作品群 順位 単語 TF-IDF値 1 魔法 0.639 2 勇者 0.207 3 少年 0.172 … … … 13 出会う 0.082 14 魔法使い 0.075 15 選ぶ 0.071 16 正体 0.071 順位 単語 TF-IDF値 1 魔法 0.639 2 勇者 0.207 3 少年 0.172 … … … 13 出会う 0.082 14 魔法使い 0.075 15 選ぶ 0.071 16 正体 0.071 順位 単語 TF-IDF値 1 魔法 0.639 2 勇者 0.207 3 少年 0.172 … … … 13 出会う 0.082 14 魔法使い 0.075 15 選ぶ 0.071 16 正体 0.071 10 / 18
• 14.
  クラスター代表語の選定：手順（3/4） 3. 手順（1）から得た候補単語と，手順（2）から得た候補単語をそれぞれ比較 共通する単語を抽出 魔法，勇者，少年，使える， 旅立つ，秘密，火星，決まり， ふたり，生物，スライム，寄る， 魔王，異世界，出会う，魔法使い 全体 魔法，勇者，少年，使える， 旅立つ，秘密，火星，決まり， ふたり，生物，スライム，寄る， 魔王，異世界，出会う，魔法使い 魔法，勇者，少年，使える， 旅立つ，秘密，火星，決まり， ふたり，生物，スライム，寄る， 魔王，異世界，出会う，魔法使い 魔法，勇者，少年，使える， 旅立つ，秘密，火星，決まり， ふたり，生物，スライム，寄る， 魔王，異世界，出会う，魔法使い 魔法，勇者，少年，使える， 旅立つ，秘密，火星，決まり， ふたり，生物，スライム，寄る， 魔王，異世界，出会う，魔法使い 魔法，勇者，少年，使える， 旅立つ，秘密，火星，決まり， ふたり，生物，スライム，寄る， 魔王，異世界，出会う，魔法使い 魔法，勇者，少年，使える， 旅立つ，秘密，火星，決まり， ふたり，生物，スライム，寄る， 魔王，異世界，出会う，魔法使い 魔法，勇者，少年，使える， 旅立つ，秘密，火星，決まり， ふたり，生物，スライム，寄る， 魔王，異世界，出会う，魔法使い 魔法，勇者，少年，使える， 旅立つ，秘密，火星，決まり， ふたり，生物，スライム，寄る， 魔王，異世界，出会う，魔法使い 魔法，勇者，少年，使える， 旅立つ，秘密，火星，決まり， 生物，ふたり，寄る，魔王， 出会う，魔法使い，選ぶ，正体 魔法，勇者，少年，使える，旅立つ，秘密，火星，決まり， ふたり，生物，スライム，寄る，魔王，異世界，出会う，魔法使い 共通 11 /18
• 15.
  クラスター代表語の選定：手順（4/4） 魔法，勇者，少年，使える， 旅立つ，秘密，火星，決まり， ふたり，生物，スライム，寄る， 魔王，異世界，出会う，魔法使い クラスター代表語 魔法，勇者，少年，使える， 旅立つ，秘密，火星，決まり， ふたり，生物，スライム，寄る， 魔王，異世界，出会う，魔法使い 魔法，勇者，少年，使える， 旅立つ，秘密，火星，決まり， ふたり，生物，スライム，寄る， 魔王，異世界，出会う，魔法使い 魔法，勇者，少年，使える， 旅立つ，秘密，火星，決まり， ふたり，生物，スライム，寄る， 魔王，異世界，出会う，魔法使い 魔法，勇者，少年，使える， 旅立つ，秘密，火星，決まり， ふたり，生物，スライム，寄る， 魔王，異世界，出会う，魔法使い 魔法，勇者，少年，使える， 旅立つ，秘密，火星，決まり， ふたり，生物，スライム，寄る， 魔王，異世界，出会う，魔法使い 魔法，勇者，少年，使える， 旅立つ，秘密，火星，決まり， ふたり，生物，スライム，寄る， 魔王，異世界，出会う，魔法使い 魔法，勇者，少年，使える， 旅立つ，秘密，火星，決まり， ふたり，生物，スライム，寄る， 魔王，異世界，出会う，魔法使い 魔法，勇者，少年，使える， 旅立つ，秘密，火星，決まり， ふたり，生物，スライム，寄る， 魔王，異世界，出会う，魔法使い 魔法，勇者，少年，使える， 旅立つ，秘密，火星，決まり， ふたり，生物，スライム，寄る， 魔王，異世界，出会う，魔法使い 4. 手順（3）をクラスターに含まれるコミックの数だけ行い， どのコミックを削除しても抽出可能な共通単語をそのクラスターの代表語として決定 候補単語 12 /18
• 16.
  LLMによるコンセプト文の生成 使用したLLM：ChatGPT モデル：GPT-4o • クラスター代表語を用いて，ストーリーの内容を端的に表現した短い文章を作成すること •コミックが特定できるような固有名詞を使わないこと • 文末を「物語」で締めくくること • クラスター代表語を使用する順番はどんな順番でも構わないこと • コンセプト文には句読点を用いないこと • コンセプト文のみを返すこと ChatGPTに与えた指示 13 / 18
• 17.
  生成したコンセプト文の妥当性検証実験 1. 生成されたコンセプト文はストーリー内容の説明として妥当か 2. ストーリー内容を既知かどうかが，コンセプト文の受け取り方に影響を与えるか から199名のアンケートの回答を得た 検証内容 アンケート内容 1.アンケートに使用するコミックをそれぞれ知っているかどうか 2. １つのコミックに対してそのコミックのコンセプト文が当てはまるかどうか 3. １つのコンセプト文に対して該当クラスターに含まれるそれぞれのコミックが当てはまるか 作品を知らない人でも回答ができるように，あらすじ文も一緒に提示 14 / 18
• 18.
  1作品に対するコンセプト文の評価 20クラスター 25クラスター 30クラスター • 恋愛を表す単語が含まれる → （部分的に）当てはまるの 回答が8割程度or それ以上 • 既知・未知の影響で 回答の割合が逆転する ということは起きていない • ただし，20クラスターの コンセプト文において 有意差が認められた → 既読の人は解釈可能 15 / 18
• 19.
  クラスターに含まれる複数作品の評価（20クラスター） • いわゆる少年漫画と カテゴライズされる コミックのクラスター → コンセプト文も 少年漫画っぽい •多くのコミックに当てはまる 抽象的な文章のため， 意見が二分 • 既知・未知の影響はなし 伝説を追い求める少年が時代を超えて勝負に挑む物語 16 / 18
• 20.
  クラスターに含まれる複数作品の評価（25クラスター） • あらすじ文に“魔法”が 含まれると，既知の人の間で （部分的に）当てはまるの 回答が8割超え • 「マギ」，「無職転生」で 有意差が認められる どちらのコミックも知っている 人の（部分的に）当てはまるの 回答の割合が大きい →実際に読むことで解釈可能 魔法を使える少年が未知の運命に立ち向かう物語 17 / 18
• 21.
  クラスターに含まれる複数作品の評価（25クラスター） • あらすじ文に“魔法”が 含まれると，既知の人 （部分的に）当てはまるの 回答が8割超え • 「マギ」，「無職転生」で 有意差が認められる どのコミックも知っている 人の（部分的に）当てはまるの 回答の割合が大きい →実際に読むことで解釈可能 魔法を使える少年が未知の運命に立ち向かう物語 17 / 18 • 多くのコミックにおいて（部分的に）当てはまるとの回答が6割以上 → 生成元のクラスターのコミックを大まかに説明できることが示唆 • 既知・未知の影響で回答の割合が逆転することは起きていない → コミックに対する既知・未知の影響は小さい 本研究で生成したコンセプト文は
• 22.
  今後の展望 • 生成するコンセプト文の多様化 • 本研究は単一のリソース（あらすじ文）のみを使用 →物語作品の解釈の幅に限界がある • 読者の様々な解釈が記述されるレビュー文を使用することで， 多様な観点からコンセプト文が生成可能？ • コンセプト文の活用方法の検討・検証 1. 探索 2. 推薦の根拠として提示 3. 物語の内容理解 18 / 18
• 23.
  まとめ 背景： 物語作品のストーリーにはコンセプトが存在 目的：類似する物語に対する新たなナビゲーション手法の実現 問題： ストーリーのコンセプトが記述されたリソースは少ない 手法：複数の類似コミックのあらすじ文中の共通要素からのコンセプト文を作成 検証： アンケートによるコンセプト文の妥当性の評価 結果： コンセプト文は多くのコミックのストーリー内容を大まかに説明可能 展望：生成するコンセプト文の多様化 コンセプト文の活用方法の検討・検証