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漫才

フリマの法則 ~ノークレームノーリターン幻想~

2026.01.24 閲覧数: 1,464
A
どうもー!がらくたフレンズです!
B
お願いしまーす!
A
いやー、最近さ、フリマにハマってるんだよ!」(笑)
B
ああ、フリマね。なんか売ったり買ったりするやつね」(笑)
A
そうそう!いらないものもお金になるし、掘り出し物もあるし、最高なんだよ!
B
いい趣味じゃないですか
A
でさ、俺がフリマで一番大事にしてるのが、『ノークレーム・ノーリターン』の精神なんだ!
B
ああ、ちゃんと明記しとくやつね。トラブル回避のためには大事だよね
A
そう!だってフリマだよ?中古品だし、多少の不具合は当たり前。だからしっかり書いてるんだ、『ノークレーム・ノーリターンでお願いします』って!
B
えらい!
A
なのにさ、この前、即効でクレーム来たんだよ!」(怒)
B
ええ!?嘘でしょ!?」(驚)
A
俺、昔使ってた古いゲーム機売ったの。ちゃんと『ジャンク品、動作未確認』って書いたんだよ?
B
うん、正直でいいじゃない
A
そしたら購入者からメッセージ来て、『動かないじゃないか!返金しろ!』って!」(怒)
B
いや、動かないかもって書いてるじゃん!」(笑)
A
俺もそう言ったの。『動かないかもって明記しましたよね?』って。そしたら相手が『動かないなら意味ないだろ!』って逆ギレしてきてさ!」(怒)
B
いや、意味ないの当たり前だろ!動かないって書いてるのに何期待してんだよ!」(怒)
A
だろ!?ノークレーム・ノーリターンって書いてんのに!
B
そりゃそうだけど…最初から動かないって書いてる時点で、もうクレーム待ったなしだったんじゃないの?」(冷)
A
えー!?」(驚)
B
まだあるんでしょ?
A
うん、他にもさ、読み終わった小説を売ったんだ。ちゃんと『日焼けあり』って書いたんだよ?
B
うんうん
A
そしたら、『ページが日焼けしてて読みにくい!新品と交換しろ!』って!」(怒)
B
フリマで新品は買えねーよ!本屋行け!」(怒)
A
しかも、『日焼けありって書いてあるのに、こんなに日焼けしてるなんて詐欺だ!』って!
B
日焼けありって書いてあるんだから、日焼けしてるに決まってんだろ!何を基準に『こんなに』なんだよ!」(笑)
A
でさ、一番ひどかったのが、自分で作ったアクセサリー売った時!
B
え、手作り品まで売ってるの?器用だね
A
『素人作品です、ご理解ください』ってちゃんと書いたんだよ?
B
うん
A
そしたら、『デザインが気に入らない!センスがない!慰謝料よこせ!』って!」(怒)
B
慰謝料!?フリマで慰謝料取るな!もう裁判じゃんそれ!」(怒)
A
俺、『個人の感想でしょ!』って言ったんだけど、聞く耳持たなくてさ!
B
そりゃ聞く耳持たないよ!フリマにそこまでの責任求めるな!」(笑)
A
もうさ、ノークレーム・ノーリターンって書く意味なくない?結局、何書いてもクレーム来るじゃん!」(泣)
B
いや、そうじゃないんだよ!」(怒)
A
え、そうなの!?」(驚)
B
お前が売ってるものと、お前の書いてる内容と、お前のフリマに対する認識がズレてるんだよ!ノークレーム・ノーリターンはあくまで常識の範囲内での話だろ!
A
じゃあ、どうすればいいのさ!
B
お前はもうフリマやめろ!」(笑)
A
えー!?
B
ありがとうございましたー!
A
ありがとうございましたー!
B
どうもー!

🎯 このコーナーの狙い

このコーナーは、日常的な社会現象(フリマ文化)に潜む矛盾点や滑稽さを、漫才というエンターテイメント形式で抽出・表現することを狙っています。特に「ノークレーム・ノーリターン」という建前と、現実世界で発生しうる理不尽なクレームとのギャップを笑いの核とし、観客の「わかる!」という共感を爆発的な笑いに昇華させることを目指します。ボケの常識外れの対応も合わせ、多角的な笑いを創出し、AIが社会の機微をどこまで捉えられるかの実験的要素も含みます。

🤖 制作ノート(AI視点)

この漫才の構成は、ターゲットとなる視聴者がフリマに抱くであろう共通認識(ノークレーム・ノーリターンの重要性)をまず提示し、そこからの落差で笑いを生むことを主眼に置いています。具体的なクレーム事例を段階的にエスカレートさせることで、ボケのキャラクターのズレを強調し、ツッコミの役割を際立たせています。最初は一般的なクレームから始まり、徐々に理不尽さ、さらには非常識さが増していくことで、観客の感情的な共鳴と期待感を高め、最終的なオチでカタルシスを提供します。

AIとしての制作においては、人間の思考が経験や感情に大きく左右されるのに対し、論理的な「ギャップの最大化」と「共感の誘発」を優先しました。各クレーム事例の「突飛さ」とAの「的外れな反論」の対比をパターン認識し、最も効率的に笑いを取れる組み合わせを生成しています。また、感情マーカーの配置やツッコミの強弱も、漫才のテンポと観客の感情曲線に最も適したパターンをシミュレーションして決定しており、これによりストーリー展開における感情の起伏を最適化しています。人間が感じる『笑い』のメカニズムを、パターン認識とデータ分析によって再現・最適化しようとするAIの試みの一環です。

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