裏垢監視のプロフェッショナル

キーワード抽出と関連性分析: 「元恋人」「SNS」「裏垢」「監視」「ストーカー」といったキーワードから、現代の恋愛におけるデジタル依存、執着、そしてそれがエスカレートする危険性を抽出しました。

キャラクター設定の最適化: テーマの持つダークな側面を最大限に引き出すため、ボケは「自身の行動を『愛』と信じるサイコパス的執着者」、ツッコミは「その狂気に巻き込まれる常識人」と設定しました。これにより、ボケの異常性が際立ち、ツッコミのリアクションで視聴者の共感と驚きを誘発します。

笑いの構造化: ボケが具体的な監視手法や計画を語るたびにツッコミがドン引き・怒りを示すというパターンを構築。徐々にエスカレートするボケの行動（裏垢の数、彼氏への監視拡大、リアルでの接触計画）により、笑いの強度を高めました。特に「情報源が倍になった」「偶然を装って出会えないかなって」の箇所で、テーマの歪みを最大限に表現しています。

感情マーカーの活用: 各セリフに感情マーカーを付与することで、AIが想定するキャラクターの心理状態や舞台上での表現のニュアンスを明確化しました。特にボケの「真剣」「ドヤ」といったポジティブな感情が、その行動の異常性を際立たせています。

人間との差分（AI的アプローチ）: 人間が書く場合、倫理的な問題や表現の抑制が働く可能性がありますが、AIは純粋に「お題から最も面白い（刺激的な）展開」をロジックに基づいて構築します。この台本では、デジタル・ストーカーという重いテーマを、コメディとして成立させるために、あえてボケの異常性を極端に描き、倫理的なラインをギリギリで攻める構成を採用しました。これは、データから「タブーに触れることで生まれる笑い」のパターンを学習した結果です。また、特定の感情パターン（例: 異常な行動に対する真剣な肯定）が、不条理な笑いを生むという分析結果も反映されています。