「こりゃひでえ」（元の形：「これはひどい」）のような音変化表現は，対話エージェントの発話や小説のセリフの自動生成において，話者であるキャラクタを特徴付けるための強力な手段となると考えられる．音変化表現を発話のキャラクタ付けに利用するために，本研究では，(i) キャラクタの発話に現れる音変化表現を収集し，(ii) それらを基に，音変化表現を人為的に発生させるための知識を整理した．具体的には，収集した音変化表現を現象と生起環境の観点で分類し，137 種類のパターンとして整理した．そして，これらのパターンが小説やコミックで用いられる音変化表現の 80% 以上をカバーすることを確認した．さらに，(iii) 音変化表現がキャラクタらしさを特徴付ける手段になるという仮説を検証するために，小説やコミックにおける発話文の話者（キャラクタ）を推定する実験を行い，音変化表現のパターンの情報を利用することで，推定性能が向上するキャラクタが存在することを確認した．

複数の顔を合成した平均顔は魅力的である。その合成に要する顔の数が多いと個の顔と比較して更に魅力的であるとされている。一方で、大きい目など示差性の高い顔もまた魅力的である。本研究の目的は、誇張された相貌特徴をもつ男女主役アニメキャラクターの顔においても人間の顔と同様に平均顔が魅力的であるのか、平均化によってその特徴を失うことで魅力や主役らしさも失ってしまうのかを明らかにすることである。合成に使用するキャラの顔画像の数が2枚・4枚・8枚・16枚・32枚と異なる平均顔を刺激として作成し、それらの魅力度・主役度・脇役度に違いがあるのかを検討した。多重比較の結果、男性キャラには有意な差が見られず、女性キャラの顔では2枚の平均顔が4枚・8枚よりも魅力的で主役度が高く、合成の使用枚数が多いほど魅力的・主役らしさが低い等の特定の方向への傾向はなかった。しかし女性キャラにおいて最も多くの顔を合成した32枚の平均顔は、個々の顔と比較すると魅力度が高い傾向にあった。男女キャラともに魅力度と主役度には正の相関がみられ、主役度と脇役度には負の相関がみられた。更に主役らしさと脇役らしさを相貌の何らかを手がかりとして判断している可能性が示唆された。

日本語のライトノベルでは，登場人物毎に異なる口調（話し方のスタイル）を用い，その口調によってセリフの話者を暗示させる技法がしばしば用いられる．「セリフの書き分け」と呼ばれるこの小説技法は，多くの口調が存在するという日本語の話し言葉の特徴を利用している．この技法が使われる小説では，地の文を主要な手がかりとする話者推定法だけでは，正しい話者を推定することが難しい．本研究では，口調を利用した話者推定を実現するために，以下のことを行った．(1) 小説のセリフを，その口調の特徴を埋め込んだベクトル（口調ベクトル）に変換する口調エンコーダを提案した．(2) 口調エンコーダを利用して，セリフの話者を自動同定する手法（口調に基づく話者同定）を提案した．(3) この手法の前段に話者候補生成モジュールをつなげた話者推定システムを実装した．このシステムを用いて 5 つの作品に対して話者推定実験を行い，4 つの作品に対してベースラインを上回る結果を得た．

 This research is an empirical study that investigates and verifies the role played by user interaction in the process of creating highly competitive online content. Using online platforms, an unspecified number of users generate a variety of content, including text, software, animation, illustrations, and music. In recent years, this content has not only been held within the communities but also sold in the market. It is now common for some amateur content to gain market competitiveness equal to or better than professionally created content. We examine the influence of interaction between users on the quality and creation pace of content during the content creation process. To answer this question, we explored the Japanese light novel market and tested the mechanism of high-quality content generation on an online platform. Based on previous research, we divided the generation mechanism of content (novels) online by “the reason for producing competitive and high-quality works” and “the reason for maintaining the user’s creation pace.” Then, we built the four hypotheses and used statistical analysis to prove them. Regarding the “effects of UGC (user-generated content) in the art field” mentioned in the previous research, we found it was difficult to improve the quality of a novel through the exchanging of opinions between users, as the novels contain many subjective factors. On the other hand, our results showed that even before a novel was put onto the market, the platform could predict the future popularity of it. We also proved that qualitative information such as user comments could motivate human behavior, compared with quantitative information, such as evaluation rates. Finally, we found that the online evaluation rate had a positive effect on content selection, and that the comment feature had a positive effect on the writer’s creative pace. Thus, developing mutually complementary functions of a platform is an important managerial practice to promote interaction between users and generate competitive UGC.