拓海先生、最近部下から『AIで物語を作れるらしい』と聞きまして、我が社のマーケティングで使えるか知りたいのですが、そもそもAIが“緊張感”のある話を作れるものなんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、できますよ。まず結論を端的に言うと、最新の手法は『人が感じる緊張感（suspense）』の条件を意図的に作り出すことで、従来よりも説得力のある物語が生成できるようになってきています。
要するに、AIが『ハラハラさせる仕組み』を設計するんですか？うちの営業資料で顧客の興味を引くようなストーリー作りに使えるか、投資に見合うかが気になります。
いい質問です。簡単に言うと、手法は次の三つがポイントですよ。1) 主人公に明確な目的と失敗したときのマイナス結果を設定する、2) 目標達成のための複数の計画を列挙する、3) それらの計画を物語の状況で『どう失敗するか』を順に示す。これで読者の不安と期待を作り出せます。
それは現場の編集でいうところの『リスクを段階的に見せる』手法に近いですね。ところでこの手法は既存の大量データを学習させる必要があるのでしょうか？我々にとってデータ整備は大きなコストです。
良い視点ですね！驚くべきことにこの研究の手法は『ゼロショット（zero-shot）』で動くんです。つまり、特別な監督データを用意せず、汎用の大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs／大規模言語モデル）に対して反復的な指示（プロンプト）を与えて計画を作らせます。整備コストが抑えられるのが利点ですよ。
なるほど、現場負担は少ないと。しかし実務では『AIの出力が突飛で使えない』という話もよく聞きます。実際にはどれだけ人の手が必要なんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！実務では編集者が最初と最後を整える必要があります。具体的には、AIが生成した『計画（プロット）』の妥当性を確認し、ビジネスの目的やブランドトーンに合わせて修正する。この手順を入れることで、実用的な品質に到達できます。
これって要するに『AIが粗い設計図を何案も作ってくれて、人が最終調整する』ということ？それならうちの編集部でも取り組めそうです。
その通りですよ。要点を三つにまとめると、1) 目的と失敗条件を固める、2) 複数計画を生成させる、3) 計画を失敗に追い込む条件を順に追加して緊張を作る。これで人が手を入れるコストは限定的です。
なるほど、投資対効果も見えます。実際の評価はどうやって行うのが現実的ですか？
簡単なABテストで良いですよ。顧客反応（クリック率、滞在時間、問い合わせ率）を比較する。改善点が見つかればプロンプトを変えればよく、それ自体が軽いPDCAになります。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
先生、分かりました。自分の言葉で言うと、『AIに複数の進め方を作らせ、それぞれを失敗に導く条件を順に設けることで、読者にハラハラ感を与える設計図を生成し、人が最終調整して実用化する』ということですね。
その要約は完璧です！さあ、一緒に最初の実験プロンプトを作ってみましょう。失敗を恐れずに進めれば、結果は必ずついてきますよ。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べると、本研究は「物語の緊張感（suspense）を人が感じる条件を理論的に定義し、その条件を満たす計画（プロット）を大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs／大規模言語モデル）に反復的な指示で生成させる」点で従来を大きく前進させた。これにより、従来の単発生成に比べて緊張構造を意図的に作り出せるため、マーケティングやエンタメ等で意図した心理的効果を狙ったストーリー作成が現実的になる。
基礎的背景として、心理学と物語論の「読者が主人公の敗北の可能性を認識し、回避手段が限られると感じたときに緊張が生まれる」という理論を出発点としている。これをLLMの出力制御に落とし込み、監督データなしで動く反復的なプロンプト設計を提案した点が革新である。研究はゼロショットで動作することを強調している。
応用面では、広告やユーザー体験（UX）設計での物語演出に直接結びつく。従来は熟練者の技術に依存していた緊張の設計が、設計指針とプロンプトの組合せで半自動化できる可能性がある。つまり社内のコンテンツ制作の負担軽減と品質の均一化が期待できる。
ただし本研究は生成モデルそのものの出力を完全に保証するものではないため、実運用では編集者やマーケッターの評価が不可欠である。AIは『複数の案を出す設計部門』として機能する一方、最終価値判断は人が担う前提が繰り返し示される。段階的な導入が現実的だ。
本節ではまず本研究の位置づけを明確にした。物語の感情的効果を設計する点にフォーカスし、LLMを使った現場適用の扉を開いたことが最大の意義である。
2.先行研究との差別化ポイント
従来研究の多くは、緊張の検出や評価に焦点を当ててきた。例えば計画解析やグラフ分析、階層的言語モデルなどを用いて、既存の物語から危険や緊張を検出する手法がある。しかしそれらは既知の行為やデータセットに依存し、実際に新しい緊張感のある物語を生成するまでには至らなかった。
本研究の差別化は明確である。生成に焦点を当て、かつ『理論に基づくプロンプト反復（Iterative-Prompting-based Planning／反復的プロンプティング計画）』という設計原理を提示した点である。これにより、監督データのない状況でも緊張を作り出せる点が従来にない特徴だ。
また、心理学的理論（Gerrig and Bernardo, 1994 等）を直接プロンプト設計に組み込んでいる点も新しい。単なる統計的生成ではなく、人が感じるメカニズムを反映させた生成指示であるため、結果の解釈性と現場での調整がしやすい利点がある。
一方で限界もある。LLMが生成する計画の妥当性や多様性はモデルに依存するため、モデル選定やコストの問題は残る。完全な自動化ではなく、人が介在して品質を担保する工程が現実的である。
総じて、本研究は『検出』から『設計・生成』への転換を示した点で先行研究と一線を画す。実務導入を見据えた設計思想が読み取れる。
3.中核となる技術的要素
中核はIterative-Prompting-based Planning（反復的プロンプティング計画）と呼ばれる手順である。まず登場人物と目的、失敗時の負の結果を明示する。次に主人公が目標を達成するための複数の計画をLLMに生成させる。最後にその計画を否定するような世界条件を順に追加し、計画が破綻する場面を作る。
この流れにより、読者が「成功するかもしれないが危ない」という認識を持つようになる。ここで使うLLMは一般的な大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs／大規模言語モデル）であり、特別な教師データは不要だ。プロンプト設計が鍵となるため、現場でのプロンプト作成ノウハウが価値を持つ。
技術的観点では、プロンプトを反復することでモデルに『計画の検討→脆弱性の発見→脆弱性を利用した失敗シナリオの生成』という思考ループを回させる点が特徴だ。これはモデルの出力を単発で得る従来手法と異なり、意図的なストーリー構造の逐次構築を可能にする。
注意点として、モデルは論理的整合性や世界知識に基づく誤りを犯す可能性があるため、人による確認と修正が前提となる。現場ではプロンプトのテンプレート化と編集フローの標準化が成功の鍵である。
4.有効性の検証方法と成果
研究では主に人間評価を通じて効果を検証している。生成された物語を評価者に読ませ、従来法と比較して緊張（suspense）をどの程度感じるかを定性的・定量的に評価した結果、反復的プロンプト法は緊張度合いで優位性を示したと報告している。これは理論モデルに基づくプロンプトが意図した心理効果を生んだことを示す。
また、ゼロショットで動作する点を重視し、特別な監督データを用いずに効果が出ることを示した。実務的にはデータ準備のコストを下げる効果があるため、中小企業での試行導入にも現実味がある。
しかし評価は人間評価に依存するため、評価者の主観性や文化差が結果に影響するリスクがある。今後は行動指標（クリック、滞在時間、コンバージョン）による実フィールド評価が必要であると結論づけている。
総じて、本研究は実験的には有望であり、産業応用に向けた第一歩として妥当性を示した。だが大規模運用に際してはモデル選定、編集フロー、評価指標の精緻化が求められる。
5.研究を巡る議論と課題
主要な議論点は二つある。一つはモデル依存性である。LLMのバージョンや学習データにより出力特性が変わるため、手法の再現性と安定性をどう担保するかが問われる。二つ目は倫理的側面である。緊張を演出することは操作性を伴うため、誤った文脈や感情操作に使われるリスクを考慮しなければならない。
技術的課題としては、長文の一貫性と登場人物の行動整合性がある。反復的なプロンプトで計画を作っても、それを章やシーンに拡張する過程で矛盾が生じる場合があり、これを自動で解消する仕組みは未完成だ。
実務的課題は組織内の運用設計である。AIが出す複数案をどの担当がどう評価するか、品質基準をどう定めるか、コンテンツ法務やブランド管理とどう整合させるかが重要だ。小さなPoCでの検証から段階的に拡大するのが現実的である。
最後に国際性や文化差の問題がある。緊張の感じ方は文化や言語で異なる可能性があり、多言語・多文化で同様の効果を得るには追加の調査が必要である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の研究は三方向が有望である。第一にモデル横断的評価である。複数のLLMで再現性を確かめ、プロンプトのロバストネスを高めることが必要だ。第二に自動整合化技術の開発である。章間の一貫性やキャラクター整合性を保つアルゴリズムが求められる。第三に実フィールド評価である。実際のユーザー指標を用いたA/Bテストで効果と副作用を計測すべきである。
実務者に向けては、まず小規模なPoC（Proof of Concept）を行い、編集者とAIの役割分担を定義することを勧める。プロンプト設計のテンプレート化と評価基準の明確化が現場導入の近道である。教育とワークフローの整備が不可欠だ。
研究コミュニティには倫理的な枠組み作りも求められる。緊張や感情操作に関するガイドラインを策定し、透明性と説明責任を担保することが長期的信頼構築に寄与する。結局のところ、技術は道具であり人の使い方がすべてである。
最後に、検索に使える英語キーワードを列挙する。”suspense generation”, “iterative prompting”, “planning with LLMs”, “zero-shot story generation”, “narrative suspense”。これらで原論文や関連研究にたどり着ける。
会議で使えるフレーズ集
「本手法は監督データを要さないゼロショットで動くため、初期投資を抑えつつ試験導入が可能です。」
「AIは複数のプロット案を短時間で出せます。我々はそれを編集し、ブランドに合わせて磨き上げる役割に集中できます。」
「まず小さなPoCで効果指標（クリック率、滞在時間、問い合わせ率）を定め、段階的にスケールさせましょう。」
