【背景】

• 自動ストーリー生成は、物語の要素を生成して一貫した物語を作る研究分野である。
• 近年、機械学習技術を用いたオープンストーリー生成が注目されており、大規模なデータセットや深層学習モデルを活用している。
• ストーリー生成における一貫性の測定は依然として課題であり、特に因果関係やキャラクターの一貫性に関する研究が進んでいる。

【目的】

• 大規模言語モデル（LLM）を用いて、脚本や劇の共同執筆を支援することを目的としている。
• 特に、業界の専門家による評価を通じて、生成された脚本の質や実用性を検証することを目指している。

【手法】

• LLMを用いて、物語のプロットや対話を生成する。
• プロンプトエンジニアリングを活用し、物語のアークやキャラクターの関係性を考慮した生成を行う。
• ユーザーが介入できるインタラクティブな生成構造を採用し、作家の創造性を引き出す。
• Dramatronというツールを使用し、ユーザーが生成物を編集しながら進めることができる。

【実験方法】

• 業界の専門家を対象に、生成された脚本や劇の評価を行う。
• 評価は、生成物の一貫性、創造性、実用性などの観点から行われる。
• 15名の専門家が2時間のセッションでDramatronと共に脚本を共同執筆し、その後インタビューを実施。

【実験結果】

• 生成された脚本には、時折非論理的で曖昧な部分が見られるが、それが創造性を刺激する要因となることが確認された。
• 専門家は、生成物の欠点が逆に演技や解釈の自由度を高めると評価した。
• Dramatronが新しいアイデアを提供するか、既存のアイデアを拡張するかを評価。