# ライトノベルからショートショートへの変換法

山田真彦 天沼博 松澤和光
神奈川大学大学院 工学研究科
r202170165yp@jindai.jp amanuma@kanagawa-u. ac.jp
matsuk90@jindai.jp

## 概要

本稿では、ライトノベルをショートショートへ変換するための手法を提案する。この手法により、人間の物語生成を支援する事が出来ると期待する。ま ず、ライトノベルから特定の語句を含む文章などを 除外し、残りの文章数から 3 分割する。次にそれぞ れからショートショートを構成できそらな文章を選 び、その文章に含まれる固有名詞を抜き出す。最後 にそれぞれの文章群から抜き出した固有名詞を含む 文章をさらに抜き出し、文章の登場順に並べ完成系 とする。作品によって抜き出す文章量が一定ではな いため、文章を抜き出すための新たな基準を設ける 事が今後の課題である。

## 1 はじめに

最近、AIによる文章生成に大きな技術進歩があり、「AI のべりすと」や「ChatGPT」が大変な話題にな っている。これらのシステムでは、利用者の簡単な 入力情報を元にして自然な文章による「簡易な物語」 が自動生成される[1]。ただし、これらの仕組みは基本的に DeepLearning 系の技術であり、膨大なテキス トデータを元にして文章 (の流れ・接続)として生起確率の高い、「いかにもそれっぽい」「ありがちな」文章を生成しているに過ぎない。真の意味での「言語理解」の研究は未だ発展途上にあり、現在の AI は 言語を理解して物語を生成しているわけではない。

確かに、生成された文章によっては物語的な「匂 い」が感じられるものもあるようだが、それは読み 手が勝手に自分なりの意図を投影して、無理に読み 取っているだけだと推測される。物語を生成する上 で、AIに何らかの創造的な意図が存在しているわけ ではないのだ。そんな「空虚な物語」を「読む意味」 が果たしてあるのだろうか。

物語を生成する主体は、現状ではやはり人間でし かないと考える。その上で、その創造過程を AI に様々な形で手伝い協力してもらうことは大いに有用 だろう。この考えに基づいて、本研究では人間の物語生成を支援する新しい手法を提案する。具体的に は、既存のライトノベルから「物語(的な要素)」を 多様に抽出し、これをショートショートの形に変換 する手法である。俗にライトノベルと呼ばれるジャ ンルでは、純文学に見られるような明確なテーマに 基づいた作品よりも、作者の奔放な創作意欲のまま に「荒削り」に量産された作品が多いと言われる。 そうした作者本人にとってさえ未整理・多彩・多重 に織り込まれた物語要素を、個々の完結した小さな 物語 (ショートショート)として抜き出すことにより、今後の新たな創作や他の作者との共同制作、複数作品のリミックス等に役立つことが期待できる。

ショートショート生成の既存研究としては、ショ

ートショートを模範利用した新たなショートショー トの自動作成や、ショートショートの会話文を抜き 出し他の作品に置換して自動生成を行うものがある [2、3]。しかしこれらは、既存のショートショートの 表現を一部変更し別の作品とする研究であり、ライ トノベルのような長編作品から物語を抽出しショー トショートに変換する研究やシステム開発は存在し ない。

作品をショートショートに変換するにあたり、ど のような観点から変換すべきかと考えた際に、落語 の三題噺と呼ばれる形態に着目した。三題噺とは、 3 つの題目から 1 つの話を作るというものである。本研究では作品の全文を 3 分の 1 ずつに分け、そ れぞれからショートショートを構成の元とできそう な文章に含まれる単語を抜き出し、それを含む他の 文章をそれぞれの文章群から抜き出し繋ぎ合わせる 事でショートショートとする手法を提案する。

## 2 提案手法

## 2. 1 手法の概要

提案手法を図 1 に示す。まず、使用作品の本文(章 タイトル、あとがき及び巻末の外伝作品等を除く)の 内容全てを句点や感嘆符、疑問符などの文章の終わ りごとに列に変換したテキストファイルを用意する。 そして、この列の中から不要な文章とする条件を満 たした文章を除外する。この不要な文章とする条件 については 2.2 節にて示す。次に変換したテキスト ファイルの行数を数え、その行数の 3 分の 1 ずつに 分割し 3 つの文章群(それぞれ前、中、後)とする。そ の後、それぞれの文章群からショートショート構成 の元となる文章を抜き出し、抜き出した文章内の固有名詞を含む文章をすべて抜き出すことを前中後全 てで行い、登場順に並べてショートショートとする。 この時、構成元となる文章内に固有名詞が複数個存在する場合は人名、特に主人公や物語における重要人物の名前を優先的に選択する。本稿では構成元と する文章および文章内の固有名詞の選択においては、 2.3 節に示す条件及び方法を用いて、文章群の中から 条件を満たす文章を事前に選択し、別のデータとし て使用している。

図 1 提案手法の概要

## 2.2 不要な文章の条件

本研究において以上の処理の他に、文字数の制限及び一部語句、記号を含む文章の削除も行う。文章 の削除の基準は以下のようになっている。

- 11[字]以下の文章

- 42[字]以上の文章

- 「」、『』、()、《》の組み合わせの内片方のみの 文章

- 「言」、「叫」、「呟」、「つぶや」を含む文章文字数の制限については、試行を行った結果、極端に長い、もしくは短い文章はショートショート作成に不向きである考えられるため、11[字] (10[字] +句点、感嘆符、疑問符等) 以下 $の$ 文章及び 42[字] (41[字] +句点、感嘆符、疑問符等)以上の文章 は削除を行った。

3 つ目の条件については全ての作品において、会話文や心情描写において複数の文が含まれる事があ り、以上の組み合わせのうち片方のみの文章が多く 見られたため、このような条件を設けた。どちらか のみの文章を含めた場合、片方のみが抜き出された 時に文章として成立せず、また片方のみの文章のほ とんどが作品の内容に影響を及ぼさないため、抜き 出す文章として不要であると考えたからである。

4 つ目の条件については、 3 つ目の条件や会話文 に固有名詞が含まれていない場合が多いため、直前 の会話文が出力結果に存在しないにも関わらず、「言 った」や「叫ぶ」、「つぶやく」といった文章が多く 出力されていたため、直前の会話文に関連している これらの文章は不要であると判断し削除に至った。

## 2.3 構成元とする文章の基準

## 2. 3.1 構成元とする文章の条件

ショートショートを構成しそうな文章を抜き出す 条件を以下に示す。

- 固有名詞(内容に深く関わるもの)を含む文章

・文末が「た」、「だ」で終わる文章

- 疑問や問いかけの内容の文章

1 つ目についてはこれまでに書いた通り、出力す る内容は固有名詞を元に作成しているため、最も重要な条件である。しかし全ての固有名詞を対象にし ているわけではなく、作品の内容に深く関わるもの であり、内容に関係ない固有名詞は対象外である。

2 つ目と 3 つ目に関しては、星新一のショートシ ョートの作品パターンを参考にした。先行研究より、星新一のショートショートの展開パターンとして最 も多いのは真実の発覚であり、謎の掲示、発覚及び 解消を表すものである[4]。これに該当する文章は文末が「だった」、「なのだ」といった「た」や「だ」 で終わるもの、もしくは「だろうか？」や「なのだ 万う？」といった疑問や問いかけを示す表現が入っ ているためこの条件を設けた。

## 2. 3.2 文章を選択する方法

本研究では、2.3.1 節の条件を元に前中後それぞれ の文章群から構成元となる文章を事前に選択してい

る。選択方法は以下の通りである。まず条件を満た す文章を前の文章群は登場順に、中と後は文末から 逆順に文章を探す。前の文章群のみ登場順に文章を 探すのは、多くの作品において序盤に世界観の説明 や、内容全体において重要となる疑問が書かれてい るため、登場順に確認した方が良いと考えたからで ある。また中と後に関しては、物語が進むにつれて 情報が増えていき、特に終盤の文章は重要性が高い 事が多いため、文末から文章を探すべきであると考 えた。中の文章群においては、後のものよりも重要性は薄いがショートショート作成には十分な文章を 獲得できるのではないかと考え、後と同様の方法で 文章の選択を行った。

また上記の方法に加えて、中と後の文章群の文章 は前の文章群のものとは違う固有名詞を含む文章を 選択するようにした(後の場合は中のものとも違う 固有名詞を選択する)。つまり、上記の方法で文章を 探した際に、他の文章群で選択された固有名詞のみ を含む文章が先に登場した場合はその文章は無視し、条件に合った上で別の固有名詞を含む文章が登場す るまで文章の探索を続ける。また見つけた文章が複数の固有名詞を含んでいた場合は、他の文章群で選 んでいない固有名詞の中から選択する。この処理に ついては、多くの作品においてこの処理を行わなか った場合、使用する固有名詞が同じ事が多く、作品 によっては全て同じ固有名詞の場合もあった。これ では三題噺に着目した今回の手法とは合わないため、文章群ごとに固有名詞を変更するに至った。

## 3 評価実験

## 3.1 使用する作品について

本研究ではライトノベル作品を 10 タイトル使用 する $[5,6,7,8,9,10,11,12,13,14]$ 。これらは有名な 作品から無作為に選んだものである。

## 3.2 出力結果の文字数の目標

本稿における出力結果の文字数の目標を 4000[字] とする。これは「坊っちゃん文学賞」というショー トショートの文学賞の募集条件が 4000[字]以内であ るからである[15]。

## 3.3 実験結果

出力結果を表 1 、図 2 に示す。表 1 より、文字数 の目標に達した作品は[5]、[6]、[7]、[8]、[12]、[13]、表 1 実験結果

図 2 実験結果のグラフ

[14]の 7 作品であり、他の作品においては[9]、[10]が 4000[字]台であり、[11]に関しては 8464[字]と目標字数を大きく超えるという結果となった。

[11]の出力結果の文字数が多いのは、[11]の文章に おいて代名詞がほとんど使用されておらず、登場人物の名前がそのまま使用されている場合が多いため、抽出される文章が他作品と比べて多くなったからで あると考える。これに関しては、文章群ごとに抽出 する文字数の上限を設け、それを上回った場合は重要ではない文章を探し削除する処理を行う必要があ ると考える。そのために固有名詞を含む文章の中か ら不要な文章を削除するための新たな基準の検討が 今後の課題である。

[9]に関しては、数文削除すれば目標字数内に収ま るため、[11]の場合と同様に不要な文章を削除する ための基準を設ければよいと考える。[10]も同様で あり、[9]よりも削除する文章は多いが、4000[字]台 に留まっており、出力結果の内容においても、 7 割近くの文章が前の文章群から抽出されたものである

ため、新たな基準によって前の文章群から抽出する 文章の数を減らす事により解決可能であると考える。

また、目標字数以内に収まった作品においては[6]作品が 2000[字]から 4000[字]の範囲であるが、[8]は 2000[字]を下回り 1106[字]となっている。この原因 は 2 点あると考える。 1 つは、元とした固有名詞は 重要であるが、それに関する出来事についての説明 が主であるため固有名詞自体の登場する回数が少な い点である。これについては、本研究が固有名詞か らショートショートを作成する手法を行っているた めに起きた状況であり、このような場合は固有名詞 に関係のある文章と固有名詞を関連付け、こちらも 抽出するといった処理が必要であると考える。もう 1 つは、他の文章群では多く登場するが、参照した 文章群ではあまり登場しなかったという点である。今回の場合は後の文章群で選択した固有名詞に起き た状況であり、物語が進むにつれて他の要素が増え て話の流れが変化した事で、この固有名詞が触れら れなったため登場しなくなったと考えられる。

## 3.4 出力結果の内容について

出力結果の内容を読んだ結果、ほとんどの内容に 整合性がなく、物語というには不完全であった。 また出力結果において、以下の 4 点が目立った。
- 指示詞の内容の変化、及び不在
- 内容の急な転換
- 会話文の発言者の変化
- 同じ発言者の会話文の連続

指示詞の内容の変化及び不在に関しては、指示詞 が指している文章が除外され、それ以前の文章に続 く形となるため、指示詞の内容が変化、もしくは存在しない内容に対して指示詞を使用しているといっ たものになっている。これについては、文章内の指示詞とそれの指す内容をセットとして扱うような事前処理が必要であると考える。

内容の急な転換は、主に次の文章群が切り替わっ た後、もしくは本文中において元となる固有名詞が 次に使用されるのが十数行から数十行後であった場合に起こる。これは固有名詞を含まない文章を削除 した事により、出力される文章の間での出来事や説明が取り除かれてしまい、次に出力される文章の時点では既に別の話題に変わっているという状況にな るからであると考える。対処法として、同じ文章群内であれば次の文章までに間隔がある場合は、前後 の内容に関係のある文章を出力される文章間から追加で抽出し、文章群をまたぐ場合は、文章群の最後 の文章と、関係のある次の文章群の序盤の文章をど ちらも抽出するといった処理が必要であると考える。会話文の内容や発言者の変化も指示詞の場合と同様に、発言者に関する情報を含む文章が除外され、抜き出された前後の文章の関係で別の発言者による 会話のように捉えられてしまうといったものである。 これに関しては、会話文の内容からどの人物による 発言かを判別し、その人物に関する前後の文章とセ ットにするといった処理が必要であると考える。

同じ発言者の会話文の連続については固有名詞が 人名の際に多く起こり、その人物を呼ぶ、考えると いった内容の会話文が連続して抜き出される事であ る。これは前後の文章内に人名が含まれていなため、文章が除外されてしまったために起きたものと考え られる。この場合、連続して出された会話文のほと んどが内容と関係がない文章となっているため、発言者の変化の時のように発言者を判別し、同じ発言者の会話文が連続した場合 1 文目以降を削除すると いう処理を行うのが最適であると考える。

## 4 おわりに

本研究では、三題噺の発想に着目しライトノベル からショートショートを作成する手法を提案した。結果としては 10 作品中 6 作品が 2000[字]から 4000[字]の範囲に収まったが、1 作品は 1000[字]台 と少なく、 3 作品は目標字数よりも多くなった。文字数が多い作品に関しては、文章群ごとに抽出する 文字数の上限を設け、上限を超えた場合に不要な文章を削除するための新たな基準の検討が必要である。 また、文字数が少ない場合の中で指定した固有名詞 の登場回数が少なかった場合は、その固有名詞に関係する文章を関連付けて固有名詞を含む文章と共に 抽出するという処理が必要であると考える。

また、作成されたショートショートの内容に整合性を持たせるために、指示詞とその内容の文章のセ ット化、離れた文章の内容をつなぐための文章の追加、会話文と発言者の関連付け、同じ発言者による 会話文が連続した際に会話文を減らすための処理の 方法の検討も今後の課題となる。

特に出力結果の内容の部分に多くの課題が残る形 となってしまったが、今後の研究により実現される ことに期待する。

## 参考文献

1. 一. 超話題の人工知能 ChatGPT に“小説”や“詩” を書いてもらい、“プログラム”は実行してみた。 (オンライン) (引用日:2022 年 1 月 5 日.) https://weekly.ascii.jp/elem/000/004/116/4116274/

2. 模倣と置換に基づく超短編小説の自動生成. 緒方健人他. 2014 年度人工知能学会全国大会(第 28 回). 2014.

3. 会話を中心とした超短編小説の自動生成. 高木大生他. 2014 年度人工知能学会全国大会(第 28 回). 2014.

4. 星新一ショートショート文学の物語パターン抽出. 佐藤知恵他. 情報知識学会誌, 2010 , 第 20 巻.

No.2. 123-128.

5. 大森藤ノ. ダンジョンに出会いを求めるのは間違 っているだろうか. $\mathrm{SB}$ クリエイティブ株式会社, 2014.

6. 香月美夜. 本好きの下克上〜司書になるためには 手段を選んでいられません〜第一部 兵士の娘 I. TO ブックス, 2020.

7. 上遠野浩平. 恥知らずのパープルヘイズ —ジョ ジョの奇妙な冒険より一. 株式会社集英社, 2011.

8. 伏瀬. 転生したらスライムだった件11. 株式会社 マイクロマガジン社, 2014.

9. 谷川流. 涼宮ハルヒの憂鬱. 株式会社角川書店, 2003.

10. 時雨沢恵一. キノの旅 the Beautiful World. 株式会社 KADOKAWA, 2020.

11. 鎌池和馬. とある魔術の禁書目録. 株式会社 KADOKAWA ,2018.

12. 佐島勤. 魔法科高校の劣等生(1) 入学編〈上〉.株式会社 KADOKAWA, 2019.

13. ソードアート・オンライン 1 アインクラッド.株式会社 KADOKAWA, 2020.

14. 丸山くがね. オーバーロード 1 不死者の王. 株式会社 KADOKAWA, 2020.

15. 一. 坊っちゃん文学賞-ショートショート募集. (オンライン)(引用日:2022 年 12 月 18 日.) https://bocchan-shortshort-matsuyama.jp.
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