# 面白いアナグラムとはどんなアナグラムか

土井 遥 ${ }^{\dagger}$ 山本 優衣奈 $2 \dagger$ 佐藤 理史 ${ }^{3}$
1 名古屋市立向陽高等学校
2 三重県立桑名高等学校
3 名古屋大学大学院工学研究科
ssato@nuee.nagoya-u.ac.jp

## 概要

アナグラムとは、「言葉の綴りの順番を変えて別 の語や文を作る遊び」である。本稿では、表記と読 みの組からなる入力に対して、アナグラム候補を順位付きで出力するシステムを示す。さらに、システ ムで生成した大量のアナグラム候補の中から「面白 い」と思えるアナグラムを収集・分類し、「面白いア ナグラムとはどんなアナグラムか」という問いに対 して、ひとつの仮説を提示する。

## 1 はじめに

アナグラムとは、「言葉の綴りの順番を変えて別 の語や文を作る遊び [1]」である。日本語のアナグ ラムは、読み (ひらがな文字列) の順番を変えて作る のが一般的であり、たとえば、「時計 / とけい」から 「毛糸/けいと」を作ることが、これに相当する。

ひらがな文字列の並べ替えは、機械的に可能であ り、容易である。たとえば、 7 文字のひらがな文字列の並べ替えは、 $7 !=5040$ 個存在する。しかしなが ら、その中で日本語として意味をなすものは限られ ており、「面白い」ものとなると、さらに限られて いる。それゆえ、面白いアナグラムを作ることは知的なパズルであり、ある種の創作とみなすことがで きる。

鈴木ら [2] は、あらかじめ用意した文節集合に含 まれる文節をつなげて、アナグラムを生成する方法 を提案・実装した。しかし、この生成法には意味的適格性の判定が陽に含まれておらず、意味の通るア ナグラムは出力のほんの一部に限られた。後続研究 [3] では、係り受けペアの一般化による意味的適格性判定が試みられ、一定の効果が見られたが、根本的な解決には至らなかった。本研究では、「面白いアナグラムを作る」ことを

$\dagger$ Equal contribution

図 1 アナグラム生成システム

研究目標として掲げ、有望な候補を順位付きで出力 するシステムの実現を試みる。さらに、システムで 生成した大量のアナグラム候補の中から「面白い」 と思えるアナグラムを収集・分類し、「面白いアナ グラムとはどんなアナグラムか」という問いに対し て、ひとつの仮説を提示する。

## 2 アナグラム生成システム

図 1 に、今回実装したアナグラム生成システムの 概要を示す。生成手順は、おおきく、(1) 候補リスト 作成と、(2) ランキングの 2 つのステップから構成 される。

## 2.1 候補リスト生成

候補リスト生成では、与えられた入力から、アナ グラムの候補リストを作成する。入力は、表記 (日本語文字列) とその読み (ひらがな文字列1) ${ }^{11}$ ) の組で ある。なお、入力それ自身は、生成する候補リスト にかならず含める。

1) 本研究における「ひらがな」は、JISコード (ISO-2022-JP) の 0x2421 から 0x2473 までの 83 文字のうち、小書の「わ」と 「み・总」の 3 文字を除いた 80 文字である。

## 2.1.1読みの並び替え

候補リスト作成の最初のステップは、読み(ひら がな列) の並べ替えを求めるステップである。た とえば、入力「名古屋大学/なごやだいがく」は、読みの長さが 7 で、すべての文字が異なるので、 $7 !=5,040$ 個の並べ替えが得られる。

このステップでは、ひらがな列として適切なもの のみ生成する。具体的には、以下の制約を課す。

1. 拗音「ゃ・ゅ・よ」は、ア行を除くイ段の文字「き・し・ち・に・ひ・み・り・ぎ・じ・ぢ・び・ ぴ」の直後の文字としてのみ採用する。

2. 撥音「ん」、促音「っ」、小書き文字「あ・い・う・ え・お」は、並べ替え文字列の先頭の文字とし て採用しない。

このため、「東京大学/とうきょうだいがく」の読み は 9 文字であるが、「う」が 2 回現れ、「ゃ」は「き」 の直後にしか配置できないため、生成される並べ替 えは 9 ! ではなく、 $8 ! / 2=20,160$ 個となる。

## 2.1.2 かな漢字変換

次のステップでは、かな漢字変換システムを利用 して、得られたそれぞれのひらがな列を日本語文字列 (かな漢字文字列) に変換する。かな漢字変換シス テムには、MeCab[4] と MeCab-skkserv[5] のかな漢字変換辞書を利用した。

一般に、かな漢字変換では、複数の変換候補が考 えられるが、ここでは、それぞれのひらがな列に対 して、変換結果をひとつだけ生成する。

## 2.1.3 フィルタリング

候補生成の最後のステップでは、以下に示す $2 \supset$ のフィルタを順に適用し、候補を絞り込む。

読みの不一致フィルタ かな漢字変換によって得 られた日本語文字列の標準的な読みが、変換前のひ らがな文字列と一致しない場合、読みアナグラムと しての完全性に欠ける。そこで、日本語文字列の読 みを形態素解析システム $\mathrm{MeCab}$ (IPA 辞書) を用いて 取得し、かな漢字変換前のひらがな列と一致しない 場合は、その候補を削除する。このフィルタによ り、大力「名古屋大学/なごやだいがく」に対する 候補は 5,040 個から 4,184 個に絞られる。

文字 n-gram フィルタ 文字 n-gram に基づいて、日本語文字列としての可能性が著しく低いものを候補から削除する。具体的には、国立国語研究所が公開している日本語の文字 n-gram データ [6] から、文字 2-gram は頻度が 101 回以上の 1,384,419 種類、文字 3-gram は頻度が 11 回以上の 39,670,672 種類を採用し、このリストに存在しない文字 2-gram および 文字 3-gram を含む候補をリストから削除する。こ のフィルタによって、「名古屋大学 / なごやだいが く」では、4,184 個の候補が 387 個に絞られる。

## 2.2 ランキング

ランキングでは、候補リスト生成で得られたそれ ぞれの候補にスコアを付与し、スコア順にソートし た候補リストを出力する。

## 2.2.1 スコアの定義

入力 $I$ に対する候補 $C$ のスコアを、以下の式で定義する。

$
\operatorname{score}(C, I)=\operatorname{GPT}-2(C . h)-\operatorname{penalty}(C, I)
$

ここで、 $I$ と $C$ は、いずれも表記 (日本語文字列) と 読み (ひらがな文字列) の組であり、GPT-2(C.h) は、候補の表記 C.hに対する GPT-2 [7] の龙度を表す。 penalty $(C, I)$ は、候補と入力の類似性に基づくぺナ ルティを表す。

## 2.2.2 尤度計算

候補表記の、日本語として妥当性 (文法的適格性 と意味的整合性) を GPT-2 の尤度によって見積もる。 GPT-2 の実装としては、公開されている日本語用の 実装 [8] の medium モデルを利用した。

## 2.2.3候補と入力の類似性ペナルティ

尤度のみでランキングすると、ほとんどの場合、入力自身が最上位の候補となる。さらに、「名古屋大学」に対して「大学名古屋」や「名古屋大工が」 のように入力の一部を色濃く残した候補が上位に来 ることが多い。これらの候補の順位を下げるため、入力との類似性に基づくペナルティを導入した。

ペナルティの計算は、次のように行う。ペナル ティの値は、候補 $C$ と入力 $I$ の表記の類似度 $\operatorname{sim}_{h}$ と読みの類似度 $\operatorname{sim}_{y}$ の和に 10 を掛けた値と定義 する。

$
\operatorname{penalty}(C, I)=10 *\left(\operatorname{sim}_{h}(C, I)+\operatorname{sim}_{y}(C, I)\right)
$

表記の類似度は見た目の類似度、読みの類似度は音 の類似度に相当し、見た目と音の両方を考慮するこ とを意図している。
表 1 「名古屋大学/なごやだいがく」に対する上位 10 件

2 つの文字列 $X$ と $Y$ の類似度は、両者に共通する 文字 n-gram の割合として計算する。

$
\operatorname{sim}(n, X, Y)=\frac{\operatorname{dup}(\mathrm{n}-\operatorname{gram}(X), \mathrm{n}-\operatorname{gram}(Y))}{\min (|\mathrm{n}-\operatorname{gram}(X)|,|\mathrm{n}-\operatorname{gram}(Y)|)}
$

ここで、 $\mathrm{n}-\operatorname{gram}(X)$ は文字列 $X$ に含まれる文字 n-gram のリストを、|・はリストの要素数を表す。関数 $\operatorname{dup}(A, B)$ は、 2 つのリスト $A, B$ に共通して現れ る要素の個数を表す。ただし、 $A$ または $B$ に同一要素が複数存在し、かつ、それらが $A$ と $B$ に共通して 現れる場合、共通して現れる個数としては、少ない 方の個数を採用する。たとえば、 $A$ に「なご」が 2 回現れ、 $B$ に 1 回現れる場合は、「なご」が共通して 現れる個数としては 1 を採用する。このような計算 により、上記の $\operatorname{sim}$ の値域は $[0,1]$ となる。

表記の類似度は、文字 3-gram と文字 2-gram の類似度の平均値とする。

$
\operatorname{sim}_{h}(C, I)=\frac{1}{2}(\operatorname{sim}(3, C . h, I . h)+\operatorname{sim}(2, C . h, I . h))
$

一方、読みの類似度は、文字 4-gram と文字 3-gram の類似度の平均値とする。

$
\left.\operatorname{sim}_{y}(C, I)\right)=\frac{1}{2}(\operatorname{sim}(4, C . y, I . y)+\operatorname{sim}(3, C . y, I . y))
$

ここで、 $h$ は表記文字列を、 $y$ は読み文字列を表す。 このように、表記と読みで $n$ の值を変更するの は、一般に、読み文字列の方が長くなるからである。 なお、式 (2) の定数 10、式 (4) の定数 3 と 2、式 (5) の定数 4 と 3 は、実際のデータを観察して定めた。

## 3 出力例

入力「名古屋大学/なごやだいがく」に対する出力の上位 10 件を、表 1 に示す。なお、表記と読みに 含まれる区切りは、かな漢字変換の際に得られる単語区切りである。出力された候補の中では、「嫌だ な語学/いやだなごがく」(4 位)、「嫌な語学だ/ いやなごがくだ」(6位)、「語学嫌だな/ごがくい やだな」 (8 位)が面白い。

## 4 面白いアナグラムとは

機械的に生成したアナグラム候補は、おおきく次 のように分類できる。

1. アナグラムとは認められないもの (日本語とし て不自然なもの)

2. アナグラムと認められるもの (日本語として自然なもの)

(a) 特に面白くないアナグラム

(b) 面白いアナグラム

今回採用したアナグラム生成アルゴリズムでは、日本語文字列としての可能性が著しく低いものを文字 n-gram フィルターで排除するが、日本語文字列 らしさは、GPT-2 の尤度としてスコア化しているだ けである。そのため、ランキングの下位には、日本語として不自然なものが多数含まれる。

日本語として自然な語・句・文は、アナグラムと して認定できる。しかしながら、その中で「面白い」 と思えるアナグラムは限られている。

面白いアナグラムとはどのようなアナグラムか。 これを調査するために、普通名詞 6,750 語に対して、網羅的にアナグラム候補を生成した。入力として採用した語は、 $\mathrm{MeCab}$ 用の IPA 辞書に収録されてい る、読みの長さが 6 文字から 9 文字の普通名詞全て である。こうして得られた出力を調査 (目視)して、著者らが面白いと思うアナグラムを収集し、それら の分類を試みた。以下では、その分類を示し、付録 にその実例を示す。なお、これらの分類は排他的分類ではない。複数の分類に属するアナグラムも存在 し、それらは面白さの度合いが高い。

## 4.1 単独で面白いアナグラム

単独で面白いアナグラムとは、アナグラム自身に 面白さを感じるものである。言い換えるならば、元 となった語 (入力) が何だったかに依存しない面白さ である。

文形式となるアナグラム 完結した文 [付録 (1)] あるいは、それに準ずる形式のアナグラムは、面白 いと感じることが多い。文は、ある事態を表す形式 であり、読み手は、その事態を想起することが容易 である。端的に言えば、具体的なイメージが湧きや すい。そのイメージに我々は反応し、面白いと感じ るのではないだろうか。
意外性がある複合語となるアナグラム 意外性が ある複合語となる場合 [ 付録 (2)] も面白い。これら の複合語は実際には存在しないが、あってもおかし くないという意味で、我々の好奇心を刺激するので あろう。

ナンセンス系アナグラム 単体で面白いアナグラ ムの分類のひとつとして、「ナンセンス系」と名付 けたアナグラムがある [付録 (3)]。このタイプのア ナグラムでは、思いもよらなかった意外な組み合わ せに、想像力が刺激されるのだろう。

オノマトペを含むアナグラム オノマトペを含む アナグラム [付録 (4)] が生成されることは比較的少 ない。つまり、希少性がある。オノマトペには臨場感があり、イメージを想起させる効果がある。その ような効果も、面白さに寄与しているのだろう。

評価や感情を表す形容詞を含むアナグラム評価 や感情を表す形容詞を含むアナグラム [付録 (5)] は、面白いと感じることが多い。これは、面白さの評価 が、感覚・感情に基づく評価であることが関係して いるのかもしれない。

## 4.2 入力との関連で面白いアナグラム

入力との関連で面白いアナグラムとは、「この入力からこんなアナグラムが作れるのか」という驚 き、あるいは、巧みさに面白さを感じるアナグラム である。

入力と関連するアナグラム アナグラムが入力と 何らかの意味で関連する場合 [付録 (6)]、面白いと感 じることが多い。人間がアナグラムを作る場合、入力と関連するアナグラムを作ることは、かなり難し い。そのため、制作者のスキルの高さ (巧みさ)を評価するのだろう。

入カとアナグラムがひと続きの文となるその特殊な場合として、入力とアナグラムで、ひと続きの 文を構成できる場合 [付録 (7)] がある。

ダジャレ系アナグラム ダジャレ系アナグラム [付録 (8)] とは、元の語と音は似ているのに、意味的にはまったく関係ないアナグラムである。その ギャップに面白さを感じる。

入力とギャップがあるアナグラム 入力との意味的ギャップが面白いアナグラムもある [付録 (9)]。何だかよくわからないところが、逆に面白いのだ ろう。

## 4.3 面白さを感じる要因

以上、我々が面白いと感じるアナグラムを見てき た。これらを整理すると、我々が面白いと感じるア ナグラムは、おおよそ次のように総括できよう。

1. 具体的なイメージを想起しやすいアナグラム

2. 驚きや意外性があるアナグラム、想像力や好奇心を喚起するアナグラム

3. 入力と強く関連するアナグラム、入力との落差 がはげしいアナグラム

この総括からわかるように、面白さの要因はひと つではない。いくつかの要因が組み合わさると、面白さが際立ってくる。つまり、面白さを捉えるため には、複数の軸を考える必要がある。

今回得られたアナグラムの中で、最も面白いと判断したもののひとつは、次のアナグラムである。

他力本願 /たりきほんがん

$\rightarrow$ 本気が足りん/ほんきがたりん

【他力本願、本気が足りん】

このアナグラムは、アナグラムが文形式となり、入力とアナグラムがひと続きの意味の通る文とな る。さらに、「足りん」と話し言葉的になって臨場感を醸し出し、面白さを際立たせている。

## 5 おわりに

本稿では、入力に対するアナグラムの候補を順位付きで出力するシステムを示すとともに、システム が生成した候補から「面白いアナグラム」を収集・分類し、面白さを醸し出す要因を分析した。

本研究により「面白いアナグラムを作る」という 目標は、かなり達成できたと考える。生成した面白 いアナグラムの一部を付録に示したが、これ以外に も数百個の面白いアナグラムが得られている。次の 目標は、「面白いアナグラムを選ぶ」能力の実現で あるが、本稿で示した「面白いアナグラム」の整理 と分類は、その足掛かりになろう。

## 謝辞

本稿の内容は、名大 MIRAI GSC（http://www. iar.nagoya-u.ac.jp/miraigsc/) の第 2 ステージで 行った研究が元となっている。

## 参考文献

[1] 新村出（編）. 広辞苑第七版. 岩波書店, 2018.

[2] 鈴木啓輔, 佐藤理史, 駒谷和範. 文節データベー スを用いた日本語アナグラムの自動生成. 第 10 回情報科学技術フォーラム (FIT-2011), RF-009,第 2 分冊, pp. 97-102, 2011.

[3] 鈴木啓輔, 佐藤理史, 駒谷和範. アナグラム生成 における文節列の意味的適格性の判定法の検討. 言語処理学会第 18 回年次大会発表論文集, pp. 1308-1311, 2012.

[4] MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer,（2021-12 閲覧）. https:// taku910.github.io/mecab/.

[5] mecab-skkserv,（2021-12 閲覧）. http://chasen. org/\%7Etaku/software/mecab-skkserv/.

[6] GSK2020-C「国語研日本語ウェブコーパ ス」n-gram データ・頻度表，（2021-12 閲覧）。 https://www.gsk.or.jp/catalog/gsk2020-c/.

[7] openai/gpt-2,（2021-12 閲覧）.https://github. com/openai/gpt-2.

[8] gpt2-japanese, (2021-12閲覧).https://github. com/tanreinama/gpt2-japanese.

## 付録 面白いアナグラムの具体例

## 文形式となるアナグラム

(1) a. 頭でっかち/あたまでっかち

$\rightarrow$ ちまたで悪化/ちまたであっか

b. 功労賞 /こうろうしょう

$\rightarrow$ 売ろうコショウ/うろうこしょう

c. 生殺与奪 / せいさつよだつ

$\rightarrow$ いつ 左折だよ/いつさせつだよ

d. 連尺商い/れんじゃくあきない

$\rightarrow$ あれ禁句じゃない/あれきんくじゃない

e. セラミックエンジン/せらみっくえんじん

$\rightarrow$ えっ 自民落選/えっじみんらくせん

意外性がある複合語となるアナグラム

(2) a. サウンドトラック/さうんどとらっく

$\rightarrow$ 皿うどん特区/さらうどんとっく

b. 緞帳役者/どんちょうやくしゃ

$\rightarrow$ やんちゃ 食堂/やんちゃしょくどう

c. 相対性理論 / そうたいせいりろん

$\rightarrow$ 総理 生態論/そうりせいたいろん

ナンセンス系アナグラム

(3) a. 一日千秋/いちじつせんしゅう

$\rightarrow$ セイウチ出陣/せいうちしゅつじん

b. 般若心経 / はんにゃしんぎょう

$\rightarrow$ 社運は人魚/しゃうんはにんぎょ

c. 蜀江の錦 / しょっこうのにしき

$\rightarrow$ キノコに失笑/きのこにしっしょう

d. 蝸牛角上 / かぎゅうかくじょう

$\rightarrow$ 食うか授業か/くうかじゅぎょうか

e. 反対称律 / はんたいしょうりつ

$\rightarrow$ 両親はタイツ/りょうしんはたいつ

## オノマトペを含むアナグラム

(4) a. 一宿一飯/いっしゅくいっぱん

$\rightarrow$ 行く一瞬 パッ/いくいっしゅんぱっ

b. 一昨昨週 / いっさくさくしゅう

$\rightarrow$ サクサク一周 /さくさくいっしゅう

c. 胸突き八丁/むなつきはっちょう

$\rightarrow$ 千夏は今日ムッ/ちなつはきょうむつ

d. ニッポンチャレンジ/にっぽんちゃれんじ

$\rightarrow$ レンジにちゃっぽん/れんじにちゃっぽん

e. 似た者夫婦 / にたものふうふ

$\rightarrow$ うふふのモニタ/うふふのもにた

評価や感情を表す形容詞を含むアナグラム

(5) a. 第一人称/だいいちにんしょう

$\rightarrow$ 超いい男子に/ちょういいだんしに

b. 骨粗鬆症 /こつそしょうしょう

$\rightarrow$ 少々そこつ/しょうしょうそこつ

c. ジャイアントパンダ/じゃいあんとぱんだ

$\rightarrow$ ジャパンだと安易/じゃぱんだとあんい

d. 風林火山/ふうりんかざん

$\rightarrow$ うんざり花粉/うんざりかふん

e. 乾坤一擲 / けんこんいってき

$\rightarrow$ インコって危険 /いんこってきけん

## 入力と関連するアナグラム

(6) a. 総合大学/そうごうだいがく $\rightarrow$ そういう語学だ/そういうごがくだ

(「大学」と「語学」)

b. 知識工学 / ちしきこうがく

$\rightarrow$ 講師が鬼畜/こうしがきちく

(「知識工学」と「講師」)

c. 最年少 /さいねんしょう

$\rightarrow$ うん最初ね/うんさいしょね

(「最年少」と「最初」)

d. 名題役者 / なだいやくしゃ

$\rightarrow$ 医者役だな/いしゃやくだな

(「役者」と「医者役」)

e. 方角違い/ほうがくちがい

$\rightarrow$ 北緯が違う/ほくいがちがう

(「方角」と「北緯」)

入力とアナグラムがひと続きの文となる

(7) a.一日中/いちにちじゅう

$\rightarrow$ 知事に注意/ちじにちゅうい

【一日中、知事に注意】

b. 百科事典 / ひゃっかじてん

$\rightarrow$ 光ってんじゃ/ひかってんじゃ

【百科事典、光ってんじゃ】

c. 相思相愛/そうしそうあい

$\rightarrow$ 試合早々/しあいそうそう

【試合早及、相思相愛】

d. 健康上 / けんこうじょう

$\rightarrow$ 好条件 /こうじょうけん

【健康上、好条件】

e. 器械体操 / きかいたいそう

$\rightarrow$ 競う大会 /きそうたいかい

【器械体操、競う大会】

ダジャレ系アナグラム

(8) a. 香典返し/こうでんがえし

$\rightarrow$ 公園で餓死/こうえんでがし

b. 亜成層圏 / あせいそうけん $\rightarrow$ 麻生 政権 / あそう せいけん

c. 山河襟帯/さんかきんたい

$\rightarrow$ サンタ解禁/さんたかいきん

d. 猿の腰掛/さるのこしかけ

$\rightarrow$ 酒のコルシカ/さけのこるしか

e. 交感神経/こうかんしんけい

$\rightarrow$ 更新関係/こうしんかんけい

入力とギャップがあるアナグラム

(9) a. 天地神明 / てんちしんめい

$\rightarrow$ メンチ進呈 /めんちしんてい

b. 全知全能 / ぜんちぜんのう

$\rightarrow$ 膳所の運賃 /ぜぜのうんちん

c. 栄枯盛衰 / えいこせいすい

$\rightarrow$ せこい 水泳/せこいすいえい

d. 猿の腰掛/さるのこしかけ

$\rightarrow$ 今朝 のコルシカ / けさのこるしか

e. 酒池肉林/しゅちにくりん

$\rightarrow$ チリに君主/ちりにくんしゅ
 土井 遥 ${ }^{\dagger}$ 山本 優衣奈 $2 \dagger$ 佐藤 理史 ${ }^{3}$ 1 名古屋市立向陽高等学校 2 三重県立桑名高等学校 3 名古屋大学大学院工学研究科 ssato@nuee.nagoya-u.ac.jp  