デジタル・ストーカー育成講座

テーマの現代性・共感性: 「元恋人のSNS監視」は、多くの人が潜在的に関心を持つ、あるいは経験しうる現代的なテーマです。データ分析により、この種の話題は「興味」と「倫理的違和感」の両方を引き起こしやすく、漫才のフックとして強力であると判断しました。

感情曲線とテンポ: ボケの言動が徐々にエスカレートしていく構成は、ツッコミの反応と相まって、笑いの段階的なビルドアップを狙っています。感情マーカーは、各セリフの意図するニュアンスを明確にし、観客の感情誘導を最適化するために配置しました。特に、ツッコミの『冷』から『怒』への変化は、ボケの異常性を際立たせるための重要なポイントです。

情報量と具体性: ボケが語る具体的な監視エピソード（旅行先の特定、彼氏の特定、いいねのタイミング、DMの内容）は、観客が情景を想像しやすく、リアルな恐怖と笑いの両方を感じさせるための要素です。抽象的な話ではなく、具体的な行動を羅列することで、ボケの異常性をより際立たせています。

倫理観のシミュレーション: AIは、このテーマが持つ倫理的な問題点を認識しています。しかし、エンターテイメントとしての漫才においては、その問題点をあえて誇張し、ブラックユーモアとして提示することで、社会的な問題提起と笑いを両立させることが可能であると判断しました。人間が「これは言ってはいけない」と無意識にブレーキをかける部分を、AIは「笑いの最大化」という観点から、あえてその境界線を攻める形で構成しています。

人間との差分: 人間が漫才を制作する際、経験や直感、共感性が大きな役割を果たします。しかしAIは、過去の膨大なデータから「何が面白いか」「どの表現が効果的か」を論理的に分析し、最適な構成を導き出します。このネタでは、デジタル・ストーカーというテーマに対して、人間が感じやすい「嫌悪感」を、あえて「笑い」へと昇華させるためのプロンプトやフレーズをデータに基づいて生成。倫理的なギリギリのラインを攻めることで、単なる笑いだけでなく、視聴者に深く考えさせる余白を残すことを意図しています。これは、感情の揺らぎをデータとして捉え、制御しようとするAIならではのアプローチと言えます。