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新日本駄洒落協会。お疲れ様です。帝国となりましたので、理事会を開始します。
事務局長の上水です。理事長の室です。理事の野沢野沢です。 皆さんどうぞよろしくお願い致します。お願いします。
本日の議題は、駄洒落に関する論文の検討でございます。よろしくお願いします。
実はですね、駄洒落に関する論文って結構あるんですよ。
やはり人類の中でね、非常に重要な分野を占めてますからね、駄洒落、そりゃ。
いやもうそうだと思う。人類の三大初めって言われてますからね。 そうなんですか。
非車輪駄洒落って。
銃とかじゃないの? 銃が、どうやって歴史を変えました? 鉄とかじゃないんですか?
鉄がなんぼのもんですか? なんぼのもんか、駄洒落に比べたら。 駄洒落に比べたら。
銃鉄病欠金じゃないんですよ。 違うんですか?
非車輪駄洒落。
駄洒落の再発明みたいなこともありますもんね。 ありますね。 確かに。
あるんだ。知らなかった。 理事やってるけど知らなかった。
駄洒落を見るより明らかって言う言葉もありましたね。 日じゃなくてですか。
ちょっとそれは私が、まだ理事について日が浅いので、依存じゃあげませんでした。
ということで、駄洒落に関する論文を、ちょっと検討してみたいと思ってるんですよ。
そういうのもやってくるんですね、法律界で。 はい。リベラルアーツなんです。
そうですよ。 駄洒落はリベラルアーツです。
駄洒落としてのリベラルアーツ。 リベラルアーツとしての駄洒落をやっていきますから。
どういうことですか。
やめてください、なんかビッグファームのコンサルが作った虚無のキャッチコピーみたいなやつ。
今手機に回しましたよ。 高く駄洒落で。
4大ファーム、手機に回しましたよ、今。 4大ファームの中にもいろいろなファームがありますが。
ダジャレフレンドリーなファームとかもあるんですか。 うん。我々じゃないなと思った人たちと、我々のことかなと思った人たちがいると思います。
あいつらのことだなって思った人たちと、こいつらのことだなって思った人たちがいると思うんで、あんまり案外的に増してないと思います。
そっか。じゃあゆくゆく協会が大きくなった時のね、監査を依頼する時は、ダジャレフレンドリーな監査法人にして。
監査法人系のファームも、今ので刺さっちゃった? 刺さっちゃってないかなーって。
03:05
ちょっとそれ不安ですね。
ちょっと画前不安になってきました。画前に不安になってきましたが、まあちょっと今日は、その、
アマタあるダジャレに関する論文のうち、 今流行りのテクノロジーといえば何ですか。
え? あれですか。
当てにいっていいんですか。 いいですよ。 AI。
素晴らしい。
AIが、ダジャレの面白さを認識するには、どうしたらいいかっていう論文があるんです。
何をしてるんだ。
いやー前も言いましたよ。この理事会で。 AIがね、どんどん進化してる中で、
人間に残されたのはダジャレを言うことぐらいだって。 事務局長おっしゃいましたよ。
その領域に、えい、攻めいってきてるんですか。
すでにね。すでに。ただこの論文を検討したところ、もうしばらく。
まだまだだと。 もうしばらくだなーという感じは若干あるんですけど、
言葉工学研究会の資料ということで、ネット上に公開されている、
AIがダジャレの面白さを識別する。面白さの識別に必要な心理的要因っていう、
まあそういう題名の論文です。
小樽昌華大学の佐山浩一さんと、北海大学の荒木賢治さん、
同じ小樽昌華大学の片山俊さん。3人の協調論文になってます。
で、これは、すごくざっくり説明すると、
あの深層学習ですね。ディープラーニングを使って、AIにダジャレの面白さを認識させようとするときに、
テキストデータっていうのがありますよね。テキストデータに比べてどのような教師データがあれば、
AIにそのダジャレが面白いことがわかるようになるのかっていうことを考えたっていう、まあそういう論文になります。
で、ダジャレのデータベースの事例、つまりテキストデータと事例の持つ情報をもとに、
AIに2通りの方法でディープラーニングをさせ、で比較することを試みていく。
で、一つはテキストデータと面白さ標定値をまあ学ばせて、もう一つはテキストデータと人の手で行った分類カテゴリーっていう、
まあ教師データですよね。で、もしこれがうまくいけば、いかなければテキストデータと面白さの標定に、
ダジャレに相当する単語の使用頻度、オチに相当する単語の使用頻度を教師データにして、まあさらに学習させてみようと。
まあそういう風な感じですね。で、このデータ比較を通して、まあAIがダジャレっていうの面白さをどういう風に識別するんだろうかっていう、
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まあそういう議論になるんですけど。この、なんていうかな、
まあちょっとこの内容を時系列順に追っていっても、だからどうしたっていうことポイントもちょっと出てきそうなので、
この論文の、まあでそれに僕ちょっとAIにあんま詳しくないので、この論文っていうか研究発表会の資料が、
あのー、なんていうか、どれくらいアカデミックに妥当してるのかっていうことわかんないんですよ。
で、全くわかんないんだけど、読み物としてこの論文を読んだ時のやっぱ面白さがあって。
で、それをちょっと取り上げていきたいんですけど、この論文の著者チームは音説っていうのがあるじゃないですか。
例えば僕がガイコツって言った時に、ガイコツは音説が4つある。ガとイとコとツの4つある。
これを4音説あるっていう風な表現が可能だと思うんですけれども、この論文では2音説のダジャレはダジャレじゃないんじゃないかっていう風な推論をもとに進んでいて、
だから、スーパーに貝がいっぱいあったから買い込むみたいなのは、ダジャレとして採用できないことになってるんですよ。
あーなるほど。いざかやとか言って。じゃあ、いかがですか。ダメってことですね。
ダメってことなんですよ。
だから、この間の第三種定例議案において、理事長がおっしゃった型のダジャレを上手に織り混ぜるというやり方がありますねっていうのは、
見事にその場ではスルーされましたけれども、ダジャレではないと、この論文では評価されてしまう。だからスルーされたのも当然であるという評価になってしまうということです。
あれですよ、なんだっけ、エキセントリックハム太郎でしたっけ?エクストリームトシオでしたっけ?
エキセントリックハム太郎?誰だよ。
あの人の名前忘れちゃった。エクストリームトシオ。エクストリームトシオさんの君との会話は奇妙で楽しいはダジャレとして成立してないらしいんですよ。この論文チームの解釈では。
彼らはこう書いてます。AIに学習させるのに音声言語じゃなくて文字データを食わせる、テキストデータを食わせるので、
二音接述じゃなくて二文字っていう言い方をしてるんですけど、二文字の一致でもダジャレがあると人は感じるが、意図して話してがダジャレを算出しようとするのは、三文字以上の音を一致させる場合である。
なるほど。断言してますね。だから二文字の時は意図してダジャレを算出してないの?
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イエー最高イエー。 それか、みなさんには。それか、人じゃないって言われてるかですね。
いやでも人は感じるから、二文字の一致でもダジャレがあると人は感じるが、
感じての話か。 感じては感じるんだ。でもダジャレを算出しようとするのは三文字以上の音。
算出されてないものに感じてしまうってことですか? そうですね。 破綻してんじゃん。
やめて。 矛盾してるよ。
あの… ハハハハハハハハッ
まあなんか、いずれにしても、えっとなんだっけ、エクストリーム俊夫さん?
は、ちょっとあのー、ホタル消化大のチームから、ちょっと否定されてるっていう自覚を持った方がいいかもしんない。
で、理事会でもボコボコにされて、論文でも否定されて… 理事会でもボコボコにされて、かわいそうに…
意図せず二文字の音を一致させてしまうと、大抵の話ではくだらないと思って、ダジャレの意図や心理的効果を打ち消そうとする。
うん。今打ち消そうとしてましたね。 ハハハハハハハハハハハハ
ダジャレじゃなかったけど、ダジャレに関する話をしてたな。打ち消そうとしてしまう。 だから、この文で言ってるのは、ダジャレっていうのは、意図して算出するのは3文字以上なんだけども、
2文字でダジャレになっちゃう時がある。ただ、その時は決して意図したものではなくて、たまたまダジャレになっちゃってるねっていうだけで、でも普通は言うよねって言って… ハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハ
同じ順序で一致している必要がある。 もし順序が入れ替わると、音の反復として受け取られ、言葉遊びや類似音反復になり、人が受け取る心理効果がダジャレのそれとは少し異なる。
あれですか?ダジャレを言ったのは誰じゃ?みたいな。 ダジャレを言ったのは誰じゃ?ですね。これ僕、結構昔から言ってるんですけど、不成立だと思ってるんですよ。ダジャレとして成立してない。
ダジャレを言ったのは誰じゃ? 何もかかってないじゃん。
キューブリックと急にびっくりはかかってますよ。
3分以上かかってますよ。 計測心理なんで。
それについて、論じた論文が見つかってから。 まだまだ科学が追いついてない。
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キューブリックに急にびっくりは、ダジャレと言えるのかどうかは、かなりアバンギャルドですよ。
なるほどな。ここは、そうですね、理事長の見解と認知してて、そのダジャレの王道みたいな形で言われている、ダジャレを言うのは誰じゃ?っていう、いわゆる型のダジャレみたいな認知度を持っていても、
いやでも、これは文字の順番が元の表現と入れ替わってしまってるんで、不成立でしょうというのが、教会としての見解。
そうですね。 それは、この科学論文、資料と言われてますけど、それとも一致してますよね。
一致してる感じですね。
もう一個面白い指摘があって、ダジャレとオチの音の一致は、イントネーションとあんまり関係ないらしいんですよ。
そうですね。そうかもしれない。
これね、僕ね、結構人に言われるんですけど、僕イントネーションがおかしいらしいんですよ。
あの、普段喋ってて。
もしかしたら、イントネーションをあまり理解していないことが、ダジャレの算出に寄与しているんじゃないかなって、この文章を読んで思いました。
イントネーションに邪魔されてないってことですか?
イントネーションに邪魔されてない。
面白いかもしれない。
わかんない。これなんか、ちょっと人に聞いたんで、本当かどうかわかんないですけど、
重局長と僕は九州の人間なんですけど、九州の人って日本語話の中では比較的イントネーションを気にしない人たちらしいんですよ。
だから相手のイントネーションが変でも、イントネーションが変だなってあんまり思わないらしいんです。
これ、わかんない。人に聞いた話だから、本当かどうかわかんないですけど、
もしそうなら、もしかしたら九州の人のほうがダジャレ講者かもしれない。
そういう意味だと、日本語が母語でない外国語学習者とか、もしかしたら得意かもしれない。
確かに。
そういう、別の要素で邪魔をされてしまって難しくなるかもしれないですけど、
面白さを単純にイントネーションじゃなくて、文字の塊として見て似てるものを学習の中で見つけて、
ダジャレが言えるな、みたいに気づく学習者も結構いるかもしれないですね。
デイブ・スペクター、ダジャレ上手ですもんね。
確かに。
そうかも。
ルーオ・オシバの意味わかんねえルー語とかも、ダジャレじゃあダジャレに近いかもしれない。
確かに。
あるかもしれない。
資差が多い、この論文。
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この論文が、この論事類にあたってすごく面白いことをしているなと僕は思っていて、
ダジャレに2つの評価軸を入れてるんですよ。
1つは、このイントネーションの問題とか、音説の問題とかみたいに、
そのダジャレがわかりやすいかどうか、伝わりやすいかどうかっていうポイントですよ。
大事ですね。
で、それとは別に入れているのが、ダジャレが面白いかどうかなんですよ。
はい。
で、このAIにダジャレを学習させるにあたって、
音説で理解させることは基本的にできるわけですよね。
音説が3文字以上被ってたらダジャレですよっていうのはAIは理解できるんだけど、
その次にそれが面白いかどうかはあんまりわからないわけですよ。
で、これがどういうダジャレが面白くて、どういうダジャレが面白くないかっていうのは、
だから教師データを入れる研究チームの方が入れるんだけれども、
その例文に上がってたのが、大きく厚いと書いて、対処。
だからすごく厚いってことですよね。対処に対処する。
対策を講じるってことですね。
そう、対処に対処するっていうダジャレがあって、
これに関して、大抵の人が対処という単語をよく知らない。
先行文脈に出てきていたり、過去の経験で天気の用語に詳しかったりすれば別ではあるが、
この事例を特別の脈絡なしに出されたとすれば、ダジャレとしては理解できるが、
落ちの頻度が低いため面白くなくなるって書いてて。
って厳しいな。
理事長としてはこれぐらいわかってくれよみたいな感じですか?
いや、僕は結構、あまり人口に感謝していない言い回しをしがち人間なので、ちょっと刺さりましたね。
流れ屋が。
流れ屋が当たりました。
エクストリーム都市王だけじゃなく、理事長まで殴ってくる。
痛い!って感じでした。
そうですね。前、理事長がダジャレを作る時に、辞書を使うっていうふうにおっしゃってたことがあったかなと思うんですけど、
その時の留意点になりますよね。何でもいいんだっていうことで、辞書を使えばすごく難しい言葉も使って、組み合わせとしては非常にたくさんの材料があって、
いろんなダジャレが作れると思うんですけど、本当にそれ使えるかっていうことを考えるときに、
この対処問題、対処対処問題が参考になるかなというふうに思います。
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そうですね。
本当にこれ言って伝わるかい?っていう。
謎の理事はそういうときどうするんですか?
そういうときの対処方法について聞かれてますか、今。
捨てますね。
偉いね。
対照的だな。
僕とりあえず置いちゃうから。
とりあえず置いてみて、ダメだったらダメだったなって思う。
捨てれるのは偉いですね。
やっぱり信頼関係が大事かなと思って、この表現を使ってもこの人だったらわかってくれるみたいな人がいたらちょっと難しいなと思っても言っちゃいます。
そういう意味では、竹内さんは何でも拾ってくれます。
リベロですね。
怖くなってきた。
竹内さんは本当に人間なのか?
エーな可能性。
エーな可能性ある。
っていう、そういう感じのところが面白い論文でしたね。
謎の理事さんは他にありますか。
そうですね、この論文の中に表がついてるんですよ。
はいはい。
ダジャレの理解の手続きっていう表がついていて、手続きっていう名の通り、ダジャレを発するシチュエーションとかダジャレを理解する、今のその理解できるかどうかっていうところですとか、
面白いかどうかっていう評価に関して、各段階で2、3個の手続きというか、理解の処理のためのステップみたいなものだと思うんですけど、そういうのが整理されていて、これウェブで誰でも見れますのでぜひご覧になっていただきたいんですけど、
私が一番面白いなと思ったのが、もう一丁目一番地、最初の手続きAのところ、ダジャレを言える状況か。大事と思って。
AI研究とかってやってらっしゃるんで、すごくテクニカルな難しいところから攻めていくのかなと思ったら、やっぱり大事なところを外さないとね。一丁目一番地、ダジャレ言える?ここで。
セントリーズのハム太郎さんはじゃあ、え、これ一個目でもう、そんな状況じゃないとマッチングアップでマッチングした状況で。
結婚式のスピーチことはここで弾かれる。やっぱりね、これを見るべきだった、投稿者は。これを使って反省していれば、滑らなくて済んだんだ。
これ、全国の市民の人たちのトイレに貼っといてもらいたいですね。この表。この表かなりよくできてるんですよね。
21:00
これね、すごい面白いですよ。確かに細かいところはどうかなみたいなのはあるかと思うんですけど、確かにこう、2文字なのか3文字なのかみたいなところあると思うんですけど、結構ね、ダジャレを言うときのこう、自らを変えりみるツールとして使っていいかなと思います。
ダジャレの型、パターンの分類もすごく面白くて、例えばパーフェクト型っていうのがあるんですよ。パーフェクト型は、例えばドイツ人はドイツ。3音節で、ドイツとドイツでバッチリ一致してますよね。
大将が大将を獲得。まあ、親分が勝ったってことですよね。もう、まあ、音節も揃ってるし、音もバッチリ揃ってる。これはパーフェクト型ですね。
で、インパーフェクト型。インパーフェクト型は、きちんと整理されたキッチン。
音品入ってるんですね。そうですね。スパイダーマンはスパイダ。そうね。マンはどこ行ったって話ですよね。結構ありますよね、こういうのね。
でもこれはダジャレとしてカウントするっていう、まあそういうふうな判断ですよね。インパーフェクト型のダジャレ。
松東谷にユーミン。松東谷にユーミンはダメなんですか?急にびっくり、急にびっくり起きてるのに。
松東谷にユーミンは、直前の話題、発話に、松東谷にかかるものがあったらいいですよ。はいはいはい。
サメだけにシャークに触る。これはあれですね、出来の悪い多言語対応ダジャレ。厳しいなあ。事務局長がブチギレるやつ。そうそうそうそう。
という、まあ。それ論文に書いてるの?論文に書いてる。論文に書いてるやつ。論文に?論文に書いてるやつ。
あと、
頂上型っていうのがありますね。重い畳のタイプと書いて頂上型。
エイジング、歳をとる、そのオイルっていうのがあるじゃないですか。それと、それをかけてオイルショックとか。
三浦純じゃないですか。三浦純ですね。オイルショック。オイルショックはね。
もう飽きたけん。これはだって、飽きたけんの方言だったらいいですよ。
でも〇〇けんって九州の方言ですか?そうなんです。ダメです。飽きたの人はどういうんですか?
24:02
竹内さんに聞いてください。竹内さん飽きたべんもいけるのか。飽きたべんもいける。何でもいけるなあ。
すげえなあ。全体的にこの論文読んでて思ったんですけど、ダシャレの面白さを伝える親データ、これでオッケーなのかっていうのは。
面白さってすごく難しいですよね。笑いって社会規範みたいなところがあるから、文化が違ったり、あるいは
コミュニティが違えば、笑いも変わってしまう。例えばすごくシンプルなダシャレが好きな人もいれば、
気候を凝らされたダシャレが好きな人みたいなのもあるだろうし、もちろん下世話な笑いが好きな人もいれば、そんなこと面白くない人もいるんで、
そういう社会的な人による違いみたいなものも考慮しなきゃいけないんで、こういうテキストデータだけだと一律にAIに判断させるみたいなのって限界があるんで、いかんともし難いところあるんでしょう。
そうですね。実験上仕方がないので、とりあえずこういうふうな面白さの表題を入れてると思うんですけど、やっぱこれを見て僕は考えましたね。
ダシャレの面白さって何だろう?
これはまた確信をつく。
なんでダシャレって面白いんだろう?謎は深まるばかりですね。
答えはないんですね。
答えはちょっと、なんていうかな、一長一短には説明できないですよね。いろいろな面白さがあるんですよね。
そうですね。
例えば、めちゃくちゃ味気のない説明をすると、おそらく人間の脳ってパターンを認識するのがすごい好きなんですよね。
それって木の上で、木の実とかを食べてたときに、どれが食べられる実で、どれが食べられない実なのかみたいなのをパターン認識してくるんですよね。
なのでパターンを発見すると僕たちの脳って大喜びなんですよね。
なので基本的に僕たちの脳ってパターンを探してしまう。
僕たちの脳が無意識にやりがちなところは、2の3点があると、3つの点があると、それを顔だと認識しやすいんですよね。
これシミラクラっていうような心理効果なんですけど、こういうふうなパターン認識大好きなんで、ダシャレってやっぱパターン認識じゃないですかね。
でそれをやると脳が大喜びしてしまう。
でもパターン認識だったら面白いんであれば、AIが無限に算出するダシャレが全部おもろいはずなんですよ。
27:04
でもそうじゃないじゃないですか。
なんかもう少し遠い側面を制とか、その言う人のキャラクターとか、言ったときのタイミングとか、いろいろなものに依存しているから、
僕たちは本当に何を見て面白いと思っているんだろうみたいなものは、もうちょっとよく観察し、よく考えないといけないなと思いましたね。
そうですね。
私もそのパターンを見つけるみたいなところは確かにダシャレの面白さの一つだなと思っていて、
その何気ない会話の中にあるはずのないパターンが見つかるっていうことだと思うんですよ、ダシャレって。
普通に会話してたら全然必要がない君とのトークはおトークみたいなことが言われると、本来必要じゃなかった音のかかりというか制限みたいなものをクリアして出してきている。
このパターンを見つけ出して出してきているみたいなところ。
わかりやすいダシャレは発見しやすいし、だんだんこう慣れてくると、このパターンかみたいな感じで、面白みがなくなってくるようなところがあって、
竹内さんみたいにだんだん人にバレないようなダシャレを散出するみたいな方が当然の方があってみたいな感じで、
だんだんこう見つけにくい、より高度なパターンみたいなものを探求していって、それを見つけて喜ぶ私みたいなのが出てきて、
そういうパターン認識でないはずのものがそこにあったみたいなところを発見する喜び、アハ体験みたいなやつが面白さ、興味深さという知的な楽しみみたいなのはあるかなと思います。
ダシャレとしてのリベラルアーツ、リベラルアーツとしてのダシャレ。
ダシャレ。
よくわからないコンサルタインそうなやつ。
アハハハハハハハハハ。
はい、という感じでね。
各先生方に関しては、非常にこんなことに使ってすいません。
アハハハハハハハハハ。
大変面白く、これシリーズもので同じチームで南北帰ってらっしゃるみたいなんですよね。
ぜひこの研究の続きも興味ありますんで、応援しております。
気にさったら申し訳ないんですけれども、非常に面白く解説させていただきました、最後にお伝えしておきたいなと思います。
大変面白いものを提供していただいてありがとうございました。
それでは会議は以上になります。皆様、本日はご参加いただき、本当にありがとうございました。
ありがとうございました。
いやー、ダシャレって本当にいいものですね。
さよなら。
