ストーリーの人気を予測し、クオリティを評価する人工知能をディズニーが開発

Benoit Tessier-REUTERS

＜ウォルト・ディズニー・カンパニーの研究機関ディズニー・リサーチは、短編ストーリーの人気度を自動的に予測し、その質を評価する人工知能を開発。この分野の世界初の研究成果として話題＞

ウォルト・ディズニー・カンパニーの研究機関であるディズニー・リサーチは、自動車や玄関ドアなどの物体の画像と"プップー"、"ガチャン"など、それぞれの物体に対応する音とを結びつける人工知能システムの開発や、映画に対する観客の反応を顔の表情から予測するディープ・ラーニング（深層学習）ソフトウェアの共同開発など、近年、人工知能に関する様々な研究開発に積極的に取り組んできた。

短編ストーリーの人気度を自動的に予測する人工知能

とりわけ、米マサチューセッツ大学ボストン校との共同研究プロジェクトにおいて開発された人工知能は、脳の神経細胞（ニューロン）とそのつながりを数式的なモデルで表現する「ニューラルネットワーク」により、短編ストーリーの人気度を自動的に予測し、その質を評価するというもので、この分野における世界初の研究成果として話題となっている。

この共同研究プロジェクトでは、一般ユーザーからの質問に他のユーザーが回答するQ&Aサイト「クオーラ」を使って、ストーリーの"人気度"を人工知能に理解させることから着手した。

具体的には、「クオーラ」に投稿された54,484件の回答を収集し、その中からストーリー仕立てとなっている28,320件を抽出。また、"人気度"をはかる基準として、良質だと思う回答をユーザー同士で投票し合う「クオーラ」のランク付けシステムを活用し、多くの読者を幅広く引きつけるストーリーの特性やパターンを学習させた。

さらに、断片的な部分のみで判断するのではなくストーリーの複雑な意味合いを理解したうえで"人気度"を予測できるよう、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）により、それぞれの領域が相互に依存し合う人工知能と、ストーリー全体を総合的に捉えることができる人工知能を開発した。

これらの人工知能はいずれも、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）や長期・短期記憶（LSTM）ネットワークといった自然言語処理で一般的に使われている人工知能に比べて、読者から人気を集めそうなストーリーを予測する精度が高く、とりわけ、ストーリー全体を総合的に把握する人工知能では、RNNやLSTMネットワークによる人工知能よりも、予測精度が18.1％改善したという。

ストーリーの創作にも影響を及ぼす

この共同開発プロジェクトの成果について、ディズニー・リサーチのマルクス・グロス副社長は「ストーリーの質を予測する能力は、ストーリーの創作とその理解の双方に影響を及ぼす。質を評価するためには、ある程度、文章を理解することが求められるし、ストーリーの創作には、自分が書いているものの質を判断できることが必要だ」と述べている。

この研究成果は、人工知能が、ストーリーの良し悪しを評価するのみならず、質の高いストーリーそのものを創り出しうることを示す第一歩として、意義のあるものといえよう。

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