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AI漫才師 - AIによる漫才スクリプト生成システム

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生成 AI
漫才
マルチエージェント
tech

プロジェクトの概要

本プロジェクトは、Vertex AI、Cloud Functions、Gemini、Firebase を活用した マルチエージェント漫才生成システム です。M-1グランプリの出場者データを活用し、AIが漫才スクリプトを自動生成することで、お笑い芸人やコンテンツクリエーターの創作支援を実現します。

技術スタック

フロントエンド

  • Next.js
  • TypeScript
  • Firebase (FireAuth)

バックエンド

  • Cloud Functions
  • Firebase (Firestore)
  • Python

AI/ML

  • Vertex AI
  • Gemini
  • LangGraph
  • Langchain

ユーザー像と課題

対象ユーザー

本システムは以下のようなユーザーを対象としています：

お笑い芸人

  • 新しいネタを作る時間を短縮したい
  • 客観的な評価を得たい
  • 既存のネタの改善点を見つけたい

脚本家・ライター

  • お笑い要素のあるストーリーのアイデアを得たい
  • キャラクター間の掛け合いの参考にしたい
  • コメディの新しい切り口を探したい

動画クリエイター

  • AIを活用した新しいコンテンツを作りたい
  • 面白い台本を効率的に作成したい
  • オリジナリティのある企画を立てたい

既存の課題

  1. ネタ作成の時間的コスト

    • アイデア出しから完成まで多大な時間が必要
    • 試行錯誤の過程が非効率
    • 締切に追われる中での創作が困難

  2. 客観的評価の難しさ

    • ネタの面白さを数値化できない
    • 第三者からの適切なフィードバックが得にくい
    • 改善ポイントの特定が困難

  3. 創作の行き詰まり

    • 既存の発想から抜け出せない
    • 新しい切り口が見つけにくい
    • 独自のスタイルに固執しがち

システムの特徴と工夫点

1. 実在する芸人データベースの活用

データ収集システム

  • M-1グランプリの出場者データをスクレイピングで自動収集
  • BeautifulSoupを使用したWebクローリング
  • 敗者復活戦や決勝進出者の情報を優先的に収集

データ構造の最適化

  • Firestoreのコレクション設計
    • Comedians: 芸人の基本情報
    • Judges: 審査員の基本情報
    • Scripts: 生成された漫才スクリプト
    • Evaluations: 審査結果

2. マルチエージェントアプローチ

エージェント構成

  1. ボケエージェント

    • 独自のキャラクター性を持つ
    • コンテキストを考慮した発言生成
    • 実在する芸人のスタイルを参考

  2. ツッコミエージェント

    • ボケに対する適切な反応
    • 会話の流れを制御
    • テンポ感の調整

  3. 審査員エージェント

    • 複数の評価基準での採点
    • 具体的なフィードバック提供
    • 改善提案の生成

エージェント間の連携

    for i in range(5):
    
    boke = boke_agent(theme, context, boke_info)
    boke_text = extract_text_from_response(boke)
    print(f"ボケ: {boke_text}\n")
    context += f"\n{i + 2}. ボケ: {boke_text}"

    tsukkomi = tsukkomi_agent(theme, context, tsukkomi_info)
    tsukkomi_text = extract_text_from_response(tsukkomi)
    print(f"ツッコミ: {tsukkomi_text}\n")
    context += f"\n{i + 2}. ツッコミ: {tsukkomi_text}"

context += "\nツッコミ: もうええわ。ありがとうございました。"

生成した漫才スクリプト（context）を後述する審査パートに渡します。

updated_script = asyncio.run(judgement(context))
response_data = {"scripts": updated_script}

3. 高度な品質管理システム

評価基準

  • ボケの独創性
  • ツッコミの的確さ
  • 会話のテンポ
  • 文脈の一貫性
  • 観客受けの予測

フィードバックループ

  1. スクリプト生成
  2. 審査員による評価
  3. 改善点の特定
  4. スクリプトの修正
  5. 再評価

処理フロー詳細

1. テーマ生成フェーズ

テーマ生成の工夫

  • 時事ネタの活用
  • 一般的な話題のユニークな切り口
  • 芸人の得意分野との関連付け

実装例

def generate_themes():
    model = GenerativeModel("gemini-pro")
    safety_settings = [
        SafetySetting("HARASSMENT", "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"),
        SafetySetting("HATE_SPEECH", "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"),
    ]
    
    response = model.generate_content(
        "現代的で面白い漫才のテーマを5つ提案してください",
        safety_settings=safety_settings
    )
    return response.text

2. スクリプト生成フェーズ

会話生成の特徴

  • 文脈を考慮した自然な展開
  • テンポ感のある掛け合い
  • 芸人の個性を反映
  • ボケエージェントとツッコミエージェントで役割分担

実装例

ボケエージェント

def boke_agent(theme, context, geinin_info):
    """ボケエージェントが文脈と芸人情報を踏まえてボケを生成"""
    boke_prompt = f"""

    ## お題
    {theme}

    ## 芸人情報
    {geinin_info}

    ## 会話の流れ
    {context}

    あなたは漫才コンビのボケ担当です。
    以下のルールに必ず従って発言を行ってください：

    ・contextの一番最後の文章がツッコミです。そのフリ（ツッコミ）を受けてユーモアのあるボケを短く生成してください。
    ・長い説明は禁止。発言は長くとも2文まででまとめ、短くインパクトのある表現を心がけること。
    ・芸人情報と会話の流れを参考に回答を生成してください。
    ・生成したボケの文章だけを出力してください。
    """

ツッコミエージェント

def tsukkomi_agent(theme, context, geinin_info):
    """ツッコミエージェントが文脈と芸人情報を踏まえてツッコミを生成"""
    tsukkomi_prompt = f"""
    ## お題
    {theme}

    ## 芸人情報
    {geinin_info}

    ## 会話の流れ
    {context}

    あなたは漫才コンビのツッコミ担当です。
    以下のルールに従って発言を行ってください：

    ・会話の流れを踏まえて面白くツッコミを行い、その後に次のボケがしやすいフリを発言してください。
    ・ツッコミとフリはそれぞれ1文ずつで、短く簡潔にまとめてください。
    ・芸人情報と会話の流れを参考にしてください。
    ・生成したツッコミの文章以外を出力するのは禁止です。
    """

3. 評価・改善フェーズ

評価システムの特徴

  • 数値評価とテキストフィードバック
  • 具体的な改善提案
  • 芸人の特徴を考慮した評価
  • 審査員エージェントの評価と漫才エージェントの再生成のループ

審査員エージェント

judge_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        (
            "system",
            "あなたは、お笑いコンテストの審査員です。"
            "与えられた漫才スクリプトに対して、評価コメントを作成してください。"
            "漫才のテーマは変えてはいけません。"
            "次の評価基準を踏まえて回答を生成してください。\n\n{criteria}"
            "漫才のスクリプトは次の通りです。"
            "{manzai_script}",
        ),
        MessagesPlaceholder(variable_name="criteria"),
    ]
)

審査員はFireStoreに格納された審査員情報を利用して審査をします。

漫才師エージェント

reflection_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        (
            "system",
            "あなたは漫才師のネタ作成担当です。与えらた評価コメントを踏まえてネタを作成しなおします。"
            "漫才のテーマは変えてはいけません。"
            "元のネタは次の通りです。\n\n{manzai_script}"
            "評価コメントは次の通りです。\n\n{judge_comment}"
        ),
        MessagesPlaceholder(variable_name="messages"),
    ]
)

以下のように審査員エージェントの評価と漫才エージェントの再生成を繰り返します。

#graphを構築
builder = StateGraph(State)
builder.add_node("generate", generation_node)
builder.add_node("judge", judge_node)
builder.add_node("reflect", reflection_node)
# **ノードの接続**
builder.add_edge(START, "generate")  # 最初に生成
builder.add_edge("generate", "judge")  # 生成後に審査
builder.add_edge("judge", "reflect")   # 審査後にリフレクション

MAX_ITERATIONS = 3  # 最大ループ回数

def should_continue(state: State):
    if state["iteration"] >= MAX_ITERATIONS:
        return END  
    return "generate" 

builder.add_conditional_edges("reflect", should_continue)

judge（審査員）とreflect（漫才師）の関係を表したフロー図です。

システムアーキテクチャ

今後の展望

1. 音声合成との連携

  • 芸人の声質を模倣
  • 感情表現の実装
  • リアルタイム音声生成

2. アニメーション統合

  • バーチャルキャラクター
  • 表情や動きの自動生成
  • インタラクティブ演出

3. 学習モデルの改善

  • より自然な会話生成
  • パーソナライズ機能
  • リアルタイムフィードバック

デモ動画

https://youtu.be/ibvDSM2KL34

フィードバック

本プロジェクトの改善のため、以下の点についてご意見をお待ちしています：

  • 生成されたスクリプトの品質
  • 使用感や操作性
  • 新機能のリクエスト

ご意見・ご質問は、Issues または Pull Requests にてお願いいたします。

Discussion

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