ろんぶ~ん アンコール「漫才」の論文。漫才で爆笑を生む技&漫才ロボット 三倉茉奈、細馬宏通、灘本明代、田村淳、中山果奈


出典:『ろんぶ~ん アンコール「漫才」の論文。漫才で爆笑を生む技&漫才ロボット』の番組情報(EPGから引用)


ろんぶ~ん アンコール「漫才」の論文。漫才で爆笑を生む技&漫才ロボット[字]


難しくて、とっつきにくい「論文」。しかし丁寧に読み解けば、そこには知的好奇心を刺激する「知の結晶」が輝いている。“ロンブー”淳と一緒に、論文の深き世界を味わう。


詳細情報

番組内容

今回は「漫才」をアンコール放送。漫才を面白くする技を見つけた論文と、漫才を自動で作成するロボットを開発した論文を紹介。人間行動学の視点でサンドウィッチマンの漫才の動作と発語のタイミングを徹底分析した結果、「身体ノリ」と命名したツッコミの独特の技が明らかに!そして、「データ工学」の知見を生かし、お題を入力するとWeb上の膨大な情報を取捨選択してものの1分で4分の漫才を作るロボットが完成、その実力は?

出演者

【ゲスト】三倉茉奈,【出演】滋賀県立大学教授…細馬宏通,甲南大学教授…灘本明代,【司会】田村淳,中山果奈,【リポーター】トレンディエンジェル…斎藤司



『ろんぶ~ん アンコール「漫才」の論文。漫才で爆笑を生む技&漫才ロボット』のテキストマイニング結果(ワードクラウド&キーワード出現数BEST10)

ろんぶ~ん アンコール「漫才」の論文。漫才で爆笑を生む技&漫才ロボット
  1. 漫才
  2. 論文
  3. ボケ
  4. ノリ
  5. 身体
  6. 身体ノリ
  7. 先生
  8. 研究
  9. お願い
  10. 厨房


『ろんぶ~ん アンコール「漫才」の論文。漫才で爆笑を生む技&漫才ロボット』の解析用ソース(見逃した方はネタバレ注意)


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毎回毎回 誰かが書いた論文に
触れられるんでしょ?
そうです。

この番組は…

研究者たちが情熱を燃やし
人生を懸けて生み出した

知の結晶である。

しかし 論文は あくまでも自分の論。

もしかしたら
間違っているかもしれない。

後に あっさり
覆されるかもしれない。

それでも人々は 真理に近づこうと
論文を書き続けてきた。

その論文を 今宵
一緒に かみしめようではないか!

本日のテーマは…。

とにかく ほんま
ただ酒のやすしいうぐらいやからね。

あほなこと言うな お前。
銭出しとる わしは。  ほんま どこぞに

お通夜があるな思たら 隅の方で…。
こら こら!

世間のつきあいや それは!
惜しいこと しましたな

おばあちゃん。
そない言わな 呼ばれられへんやないかい。

この人の手帳 町内の年寄りばっかり。
あほなこと…。

亡くなった人から順番に
バツしていくんです。
いやいや…。

しかしね 計画どおりいきまへんで。
あほなこと…。

その論文を調べてみると…

漫才の笑いを
言語学的に分析した論文や

漫才の起源を追究した
歴史学の論文。

更には 漫才で笑うことの効果を
突き止めた 医学的な論文など

漫才は さまざまな角度から
研究されている。

その中でも 今回は

漫才をおもしろくする技を
会話とジェスチャーの関係から

見つけ出した論文と

漫才を自動で作成するロボットを開発した
論文の 2つを紹介する。

すごい! 漫才の論文があるってことに
まず 驚きましたけどね。

いろんな視点で
おもしろそうな気がします。

でも 私も 「キャラ芸人は
なぜ人気があるのか」っていう

論文 書きました。
へえ~。 じゃ 分かるんだ。

漫才の論文を書く人の気持ち…。
はい 書きたい気持ちは

めちゃめちゃ分かります。
一体 どんな論文が出てくるのか。

では 最初の論文にまいりましょう。
こちらです。

(笑い声)
パフォーマティヴ…。

論文の著者に ご登場頂きます。

滋賀県立大学教授 細馬宏通さんです。
よろしくお願いします。

よろしくお願いします。
お願いしま~す。        お願いしま~す。

言葉と人の動きは
どのように絡み合っているのか

それが彼の研究テーマである。

最初はグー じゃんけんホイ。

例えば じゃんけんをする時の
言葉と手の動きや…。

祭りの準備における掛け声と

人々の動作についての研究など

コミュニケーションに
秘められた法則を

見いだしてきた。

その細馬が 今 新たに

コミュニケーションのヒントにすべく
研究しているのが

漫才である。

へえ~。
え~っ!

ここからはですね 私

2015年 M-1グランプリ
チャンピオン。

懐かしいですねぇ。
チャンピオンの私

トレンディエンジェル 斎藤が
お送りさせて頂きますんで。

「懐かしいですね」って
自分で言うんですか?

自分で懐かしいというか…。

今回の論文が こちらでございます!
こういうタイトル 何か そそりますね。

たまらない。
漫才っていうカジュアルのものを

論文風に言ってるところが
キュンとします。

論文風っていうか 論文でしょ?
論文なんですけどね。 ではですね

先生は どんな実験をされたのか
というのをご覧頂きたいんですが。

こちらでございます。

実際に…

そうなんですよね。
テレビ越しでも 僕たち

漫才をよく見ることができるんですけども
僕は どっちかっていうと…

つまり誰かがおもしろい表情をしたりとか
おもしろい手の身振りをやってる時も

足 どうなってるとか
体 どう回してるとか

そういうのが…

ふ~ん。          へえ~。
ではですね 一体 どういうふうに

やっていくのか。 まずは こちらです。
実験方法ですね。              え~っ!

何かね 漫才師の方って
その場で お客さんがいて…

やっぱ 気になるとこですよね。
うん。

いや~ きついですよ
観客なしでやるのは。

たまにね お客さん2人ぐらいの時は
リアルにありますけど。

2対2。
2対2って はい。 さあ そしてですね

こういう感じで カメラ6台で
撮るということなんですよ。

マイクは お一人ずつ つけて頂いて
撮っていくと。

もう 一挙手一投足ですよね。
はい。

背中は さすがに撮らなかった…。
そうか 背中が語ってるっていうこと

あるかもしれないですね。
これ でも…

当然 行動… 動きなわけですよね。
そうなんです。

それをですね こういった形で…
もう分かります? 細かいのが。

映像解析していくという方法で。

これ どういう分析をしていくのかという
例をね

一つ ちょっと
ご覧頂きたいんですけれども。

サンドウィッチマンの入場です。 どうぞ。

これが実験当日の映像である。

どうも サンドウィッチマンでございます。
よろしくお願いします。

今度 僕の友達も
結婚することになりまして。

友人代表のスピーチ。
はいはい はいはい。

これから2人は
人生のパートタイマーとして。

パートナーだよ。    パートナー?
何だ パートタイマーって お前。

何で一緒にいる時間
時給 発生すんだよ。 パートナーとして。

…として支え合ってほしいと思います。
そうそうそう。 そういうことだな。

人という字は 人と人とが支え合って
成り立っています。

人っていう漢字ね これね。
いい漢字なんだ こうやってな。

結婚という字は 糸偏に吉で
女の横に氏と書いて 下に日が…。

漢字の説明か ただの!
何これ みんな知ってるよ 大体。

(笑い声)
さあ というようにね

これが実験の当日の…。
これを解析ソフトで

分析していくということですね。
そうですね。

こちらが その解析画面。

漫才中のセリフを
数文字単位に細かく分けて

それに伴う体の動きを照らし合わせて

分析するというのだ。

例えば 今 漢字書いてましたでしょう。
はい。

人っていうのを書く時に 上げるね。

で 1画目 書いたね。

で また上げるねっていうのを
書いていくわけです。

PとSは何の意味ですか?

あのね Pって まあ
振り上げって思って頂いたら。

実際に振り下ろす時は
Sだと思って下さい。

ここを 僕 何か…

富澤さんが倍速で細かくなって…。

チャチャチャチャ~。

ほらほら 伊達さんが
1回 振ってる間に

富澤さんが2回半ぐらい
振ってるんですよね。

どうしたんですか? 淳さん。
せっかくね 先生がね…。

これを研究して… 先生は この漫才
ちゃんと楽しめてるんですか?

動きの方 見てて。 へえ~。

そんなにですか!
そうですよ。

このような細かい研究の結果
分かったのは こちらでございます。

身体ノリ。
そうなんです。

このね 典型的な身体ノリが現れている
漫才がございますので

こちら ご覧下さい。

じゃ このビッグバーガーセット。
ビッグバーガーを1, 000個。

業者か!

どこに売りに行くんだ 仕入れて お前。

以上で?
以上だ 以上。  それでは 厨房の方を

振り返ります。
注文 繰り返せよ!

何があったんだ 厨房で。

あ~ 好き。
好きですか? これ。

ちりばめられていたんですね 先生ね。
おお そうなんだ。

分かりますか? どの辺か。 何となく。
(2人)身体ノリ?

そうです。
そうですね これは。 分かんないですよね。

ちょっと もう一回
解析しながら見てみましょう。

それでは 厨房の方を振り返ります。

「厨房の方を振り返ります」ということで
ボケて そのあと

1.1秒の間があるんですね。

この1.1秒の間があったあとに…。

注文 繰り返せよ!

「注文 繰り返せよ」という
ツッコミになるんですけれども

今の中にね…

もう一回 いきますね。
え~? どこの部分だ?

伊達ちゃんの?
はい。

それでは厨房の方を振り返ります。

「厨房の方を振り返ります」と
言い始めると同時にですね

なぜか 伊達さんはですね
こう ゆっくりと…

はいはい 前の方 向くよね。
そうでございます。

で この間の時には もう しっかり…

そして 最後に…。
注文 繰り返せよ!

富澤さんの方の…

普通だったらですよ 例えば
「それでは厨房の方を振り返ります」

って言ったあとに「注文 繰り返せよ」と…

ところが あえて この左足を一回こう
出すわけですよね。

余韻みたいなのを作るのね。
そう。 この伊達さんの左足 見て下さい。

しっかり。 ほら グッと 分かります?
中で向いたの。 クッとね。

これは先生 たまんないですよね。
この左足 向いたのが。

どうぞ どうぞ。 いきますよ。

あ~っ!

内側に足が入るやつね。
足が入り込んでるんです。

そうやって見てたら それは…

そうなんですよ。
つまり 身体ノリはですね…

ツッコむ人も…

これ でも NSCとか学校に入った時に

一旦 体を大きく見せるために
そんなことしろなんて言われてないよね。

言われないです 言われないです。
でも あ~。

そうなんです。  身体ノリ?

確かに この論文は。
そうですよ はい。

改めて 身体ノリを意識してね
このネタ ご覧下さい。

以上で?
以上だ 以上。  それでは厨房の方を

振り返ります。

注文 繰り返せよ!
何があったんだ 厨房で!

は~! これは…

いや これ勉強になりますよ。

はい あっ 今 身体ノリしたなっていう。

更に先生は こんな分析も。

漫才中の身体ノリの回数を調べると…

しかし 観客がいない場合は

その回数が減少。 つまり 身体ノリは

観客を意識したものだと推測できる。

なるほど。 じゃ 同じネタでも
今日のお客さん

めちゃめちゃ反応がいいな
すごくウケるなっていう時の

身体ノリのスピードとか長さが
変わってくる可能性あるってことですね。

あるでしょうね。

ウケた時とウケてない時。
そうですよね。

やっぱ のってくるもんね ウケてると。

それぐらい 自分でも違うなって
分かりますもん やっぱり。

これ 先生的に 論文を書いて 今…

そうなんですよね。
サンドウィッチマンさんのしか

先生は 今 解析してないんですか?
はい。 実を言うとね そこ…

やっぱ まず一つ…

僕も研究しますけども
ほかの研究者の方も 恐らく

えっ 本当に そんなことあるのかしら?
って思って 研究を始めますよね。

(中山)ということで
サンドウィッチマンさんだけじゃないか

という声が上がると思いまして 今回
こんなことを先生にお願いしてみました。

こちら!

そうなんですね。

普通に知らなかった。
ここ空白になってるから

何だろうと思ってた。
(中山)勝手にやってしまいました。

うわ~。             分析されてんだ。
ウケるやつだといいなぁ。

こんなことが分かったんです。 こちら。

そうなんですか?
たかしさんの動きに注目して

トレンディエンジェルさんのネタ
ご覧下さい。   うわっ わっ わっ わっ!

勉強できなくてね 通信簿なんて
いわゆるオール2でしたからね。

そりゃダメだね お前ね。
斎藤さん どうだったんですか?

僕は オールバックでしたけどね。
髪形 聞いてないですよ。

成績の話 してるの。
ああ そうか そうか。

えっ? えっ 今の中にですか?
あった?

マジっすか?
でも すごい一瞬じゃなかったですか?

1秒か2秒ぐらいの。
はい。 淳さんは いかがでした?

楽しまないで下さい 俺の漫才を。

何気に やっぱ…

では 先生 解説をお願いします。  はい。
うわ~ 入ってる 俺の。

(細馬)もう一回 見てみたいんですけど。

斎藤さん どうだったんですか?
僕はオールバックでしたからね。

髪形 聞いてない!
というところですよね。

その時 実は たかしさんって…。

僕はオールバック…。
何か遠ざかってるでしょ。

(田村 斎藤)本当だ!

オールバックに入るっていうのも
もう分かってるけど

ちゃんと遠くの方見て 振り幅を…。
腹立つわ。

これで終わりかと思ったら…

このあと たかしさん ちょっと…。

ほら ちょっと うなずいた…。

なるほど。 へえ~ おもしろい。

さすがM-1チャンピオン。

いや たかしが…

無意識なのか…。
(中山)気になりますよね。 気になる。

ということで こちら。
えっ!

身体ノリ 意識していらっしゃるのか
聞いてみました。 すると…。

…ということだったんです。

たかしさん こんなことも
おっしゃってました。

把握してるんだ。
2度見ね。

それを無意識にやってるからね たかしは。
このルックスで。

確かに そうですよね。

何か やっぱり…

こういうことって 実を言うと 僕らが…

ということは…

僕らのコミュニケーションの時

何で笑うんだろう
何で感情が動かされるんだろう

何で このタイミングで言うんだろう
ってことが

もしかしたら もっと
分かるんじゃないかという気がしてます。

だから これからも こういうことを

どんどん どんどん 解明していきたいと
思ってますね。                 へえ~。

いずれは 漫才をご自身でやりたい
っていうのは ないんですか?

テクニック やっぱね これだけ…。
それはね 難しいんですよね。

入れちゃう可能性があるね。

こちらです。

すごい。 そっちの発音に
何か聞きほれちゃいます。

そこじゃないんですけど。
(笑い声)

「Japanese Traditional Comedy
Entertainment」というのが 漫才。

うん 伝統的な…。
ということで直訳すると…

え~?        それ 無理じゃない?
無理じゃないかな。

では 論文の著者に ご登場頂きます。

甲南大学教授 灘本明代さんです。
よろしくお願いします。

お願いします。
お願いしま~す。

Web上に広がる さまざまな情報を
いかに有効利用するか考えてきた。

商品のレビューから感情を分析し
マーケティングに応用する研究や

検索で大量に拾い上げた
ツイートの中から

ユーザーの興味のありそうな情報だけを
提示してくれるシステムの研究など

内容は多岐にわたる。

その灘本が もう一つ
研究対象としているのが漫才ロボット。

「これまで培った情報処理の力を生かせば
Webニュースから

自動的に漫才が作れるかもしれない!」
と ひらめいて以来

やめられなくなり 15年間も続けている。

こちらでございます。 「Generating
Funny Dialogue between」ですね。

英語 しゃべれるの?
さっき中山さんがドヤ顔で言ってたんで

私もできるんだぞというのを…。
すみません。 じゃ お二人に。

あっ 論文が英語ですね。
漫才の論文なのに…

漫才ロボット…

最大の特徴は お題を与えれば

即興で漫才ができること。

気になるテーマを入力すると

ものの1分で4分の漫才が完成する。

その一部をご覧頂こう。

えっ 今の 自分で作ってるんですか?

あの子たちが?
そうです はい。   え~っ!?

最新ニュースみたいなことを取り入れて
そっから ネタ 作り始めるの?

そうです。
へえ~。 その情報を出すのは まだ

何かこう パソコンというか

インターネットでできるのは
分かるんですけど

どうツッコんだら おもしろいかとか
その部分は

なぜ この子たちは分かってる…。
お任せ下さい。 ちょうど調べてます。

関西弁?
ありがとうございます。

何で関西弁なの?

この漫才ロボットは
次のようなボケを披露します。

こちらです。

謎かけはね 先ほどありましたように
王道のまあ ねづっちさんとかが

やられてるやつですよね。
で 過剰ボケ。

こちらは 例えば 10円
こちらをね 10万円というふうに

過剰に言って 笑いを誘うという。
トミーズさんが やってるやつですね。

有名なね くだりがあります。
有名なくだりです。

関西のおっちゃん みんなやりますよ。
お釣り100万円っていうやつ。

まさにね…

悪いみたいに言うな。
この表情ボケね。

これは「ワクワクや~」と言いながら

悲しい表情をしてしまうという。

なるほど。

ここからは 言葉遊びというボケについて。

2020年

東京オリンピック
パラリンピックの開催が

決定した時のニュースから
作ったネタで解説していこう。

こちら!

例えば 文がありますよね。 これを

「投票」のところですね ではなく
こう変えてみました。

「凍傷」と言い間違えるボケをします。

ここでは 3つのプログラムが用いられて
動いております。

まず1つ目でございます。
まず この「投票」というのを

アルファベットに直しまして
そこから 似た言葉を

小学生国語辞典の中から
検索するプログラムが作動する。

その中からベストの「凍傷」というボケを
完成させます。

これに対して 漫才ロボットは
こんなノリツッコミをします。

という感じでね。
完璧!

訂正までね ちゃんと いくんだ。

ありがとうひ?
ありが頭皮ね。

今の何ですか?
ありが頭皮というね…。   ボケですよね?

ボケです はい。

これを じゃあ どうやって作るんだ
というところなんですけども

ご覧下さい。 まず この
「怖い」というキーワードですね。

ここで プログラム2つ目が発動します。

こちらです。
この「凍傷」をですね Webで検索して

そこに出てくる形容詞で
一番多かったもの。      え~っ!

これをまず抽出すると
ワードとして出てくるんですね。

ボケたものに対する印象で同調すると

一番分かりやすいかなと。
凍傷は怖いですし

豆腐は おいしいとか。

名詞や動詞じゃなく
形容詞を取ってきてると。

は~ それを拾ってくるように
プログラミングするんだ。

そうなんです。
は~。

そのあとに
3つ目のプログラムが発動します。

説明ツッコミの部分ですね ここのは。
これ 実はウィキペディアに出ている

情報から
解説を切り取ってきているんですね。

へえ~。
すごいでしょう これ。

なかなか 人間でもできないですよ
ここ切り取るというのはね。

そうだよね 瞬時に出てこないもんね。
そうそうそう。

さあ そしてですね こちら。

さまざまなボケで…

これは
どういうものかというと…

ボケが…

そうすると ツッコミが…

そうすると ボケが…

そうすると ツッコミが…

という感じでね。
ちょっと今 大阪バカにしたでしょう。

尊敬してますよ 最高に。
なるほどね。

東京と大阪ですね。
これを勘違いするというボケ

これを対立ボケというんですけど…。

この対立ボケが難しいのは
2つの条件を満たす必要があるからだ。

ヒトと猿 ピアノとギターのように

同類でなければならない。

そして 2つ目は…

認知度が違うと
同じグループの言葉であっても

絶妙な差にならない。

そこで ネットの検索件数から

認知度が近いものを選び出す。

この2つの条件を点数化し

ランクづけしたものが
こちら。

東京の対立語として
大阪が選ばれた。

しかし 中には…。

居酒屋は?
そう 居酒屋が これ謎なんですよね。

居酒屋みたいなのが ちょっと。
これですね

東京って
居酒屋いっぱいあったりですとか

あと…

はあ~ だから ここで出てくるんだ。
そうです。 グループの中で

おんなじようなのでっていうので。
引っ張ってきちゃうんだ。

そうです。
そうなんですよね。

さあ こういったのが
今までの作り方なんですけれども

実はですね 現在はもう
更に進化しているということです。

こちらです。

どのくらい精度がアップされている
というと こちら。

まあ 見て下さい。
キーワード「先輩」の場合はね

今までの検索方法だと「医者」という
ワードを導き出されてたんですが

しっかりと「後輩」というふうな
こういったものが出てくると。

…に たどりつくようになったんだ
人工知能を使うと。

まあ これでね 一件落着かと思いきや
先生

そうもいかないんですよね これがね。
そうなんですよ。

先生の悩みは こちらでございます。

そっか!
なるほど。

まずは…

どうぞ。

はい ということでございますね。
いや でも何か優しい感じの漫才でね。

まず そこですよね。 優しいんですけど。
でも 確かに

カレーをハヤシライスと間違えたところで
別に

ある程度
合ってるみたいな感じになっちゃう。

すごい誤解は生まれてないよね。

ご覧頂きたいと思います。 どうぞ!

あ~ まあね ゼラチンライスっていう
発想は出てこないもんね。

そうですね。     ぶっ飛んでるから。
はい。

もう はるかなる大きな課題でして。
へえ~。

そうなんです。 見えなくなってきて
しまいました。             へえ~。

でも 何かこう そのうち M-1とかに
出場しだすかもしれないですよね

ロボットちゃんたちが。

あ~ なるほど なるほど!
どう修正したかを プロミラ…。

プログラミング…。
プログラミング…。

を プロ… どうプログラ… したか。
言えてなかったよ 最後。

身体ノリ 出ちゃった。
しっかり学習して頂いてね。

へえ~ おもしろいね。 いかがでしたか?
すごい おもしろかったです。

ほかにも どんな論文があるのか
知りたくなるなと思います。

あっ 漫才
こういうふうに考える人がいるんだ。

それが正解であっても
不正解であっても

この世の中に…

楽しいですよね。

(中山)きっと 視聴者の皆さんも いろいろ
考えることがあると思いますので…。

これからも
この番組を通じて

皆さんの いろいろな考え方や意見に

耳を傾けていきたいですし
もっと いろいろと知りたいですね。

今日は すてきな論文
ありがとうございました。

ありがとうございました。


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