DiaryPlay: 日常的な語りのためのインタラクティブ・ヴィネット作成を支援するAI

（DiaryPlay: AI-Assisted Authoring of Interactive Vignettes for Everyday Storytelling）

田中専務

拓海先生、最近若手から『インタラクティブな物語を作れるツール』って話を聞くんですが、実務で使えるんでしょうか。正直、全体像が掴めなくて困っております。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まずは結論からお伝えしますよ。DiaryPlayは日常的な物語を自然言語で入れるだけで、対話的な短編（ヴィネット）を自動生成する補助ツールで、作者の手間を大幅に減らせるんです。

田中専務

要するに、現場の社員が簡単に『参加型の短い劇』みたいなものを作れて、それを顧客体験や教育に使えるということですか。うちの工場見学や製品紹介で使えそうなら投資の余地があります。

AIメンター拓海

その見立ては的確です。DiaryPlayは自然言語で書かれた日常の物語を取り込み、環境（environment）、登場人物（characters）、出来事（events）の三要素を抽出して、対話的に閲覧者が選べる枝分かれを自動で作るんですよ。

田中専務

それは良さそうですが、うちの現場はITに弱い者が多い。入力の手間や学習コストが高いと現場に受け入れられません。導入における現実的な障壁は何ですか。

AIメンター拓海

素晴らしい視点ですね！要点を3つにまとめると、1) 初期の入力のわかりやすさ、2) 生成結果の意図維持、3) 運用とコストです。DiaryPlayは自然言語だけで初期案を作るため、専門知識は不要なのです。

田中専務

それでも、仕上がりが現場の期待とズレたら意味がない。作者の意図がきちんと反映されるんでしょうか。これって要するに作者の負担を減らせるということ？

AIメンター拓海

はい、その通りです。DiaryPlayはControlled divergenceモジュールと呼ぶ計画器で元の物語の意図を保ちながら、分岐と合流（branch-and-bottleneck）構造を作るので、閲覧者の選択に応じても主要な筋は守られるのです。つまり作者のコントロール感を維持できますよ。

田中専務

なるほど。技術的には外部の大規模言語モデル（Large Language Model、LLM、大規模言語モデル）を使うんですよね。外部サービスの利用や費用面はどう考えれば良いですか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！コストは3つの観点で評価します。1) 入力を生成するためのAPIコスト、2) 実装と調整の初期コスト、3) 運用と保守の継続コストです。Pilotを小さく回してKPIで判断する進め方が現実的です。

田中専務

現場の人間がすぐに使えるかが鍵です。つまるところ、導入すべきかどうかを会議で短時間で判断できる材料を教えてください。

AIメンター拓海

大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。会議での判断材料は要点を3つに分けてください。1) 初期パイロットでの時間短縮効果、2) 視聴者のエンゲージメント向上見込み、3) 維持コストと導入後の拡張性です。それで判断すれば失敗リスクは小さいです。

田中専務

わかりました。まずは小さく試して効果が出るか見ていく。これって要するに段階的に投資して、結果で拡大判断するという理解でよろしいですね。ありがとうございます、拓海先生。

AIメンター拓海

素晴らしいまとめです！その通りです。まずは試作で学び、現場の声を反映して拡張する。私も支援しますので、一緒にパイロット設計をしましょう。