情報処理学会 インタラクション 2024
IPSJ Interaction 2024

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2024/2/28

CPEX：配信動画の視聴者投稿コメントに基づく切り抜き動画の自動制作に関する検討松田 隼弥1

大井 翔1

概要：現在，インターネット上で動画配信 (ライブ配信) を行う人が増加している．また，動画投稿サイトに投稿される動画や配信の時間も 1 時間を超えるような動画も増えてきている．このような背景の中，長時間の配信動画を見やすくして提供する切り抜き動画などがあり流行している. 切り抜き動画のような本来長い動画を短くし効率よくコンテンツとして消化するのは今の若者にあっているものだと考えられる. またそのためか youtube では Short 動画という 10〜60 秒ほどの短い動画の比率も上がってきている. その中で切り抜き動画を作る人は増えつつあるが，配信直後の切り抜きなどはまだ作られていない場合が多いので配信を見逃してすぐにその配信の面白い部分だけを見ることはできない. その問題を解決するためにライブ配信のコメントから自動的に切り抜き動画を誰でも作れるようにするシステムを作る. この研究の目的はシステムで制作した切り抜き動画が既存の切り抜き動画と比較した時に，どれだけ内容をまとめた切り抜き動画として見やすく分かりやすいものになっているか調査することである.

1. はじめに
近年，動画共有サービスの普及と発展に伴い，ユーザが動画共有サービスの利用に使う時間が長くなっている [1]．
その中で図 1 に示すように youtube では Short 動画や切り抜き動画のような短い動画の投稿比率が上がっている [2]．

図 2切り抜き動画編集の主な作業工程ると考えられる．図 2 は切り抜き動画編集の主な作業工程
図 1

ショート動画の増加推移 [2]を示す．
本研究はライブ配信直後の切り抜きが存在しない時でも配信動画の切り抜きが誰でも見られるようにするためにこれを受けてユーザが効率的に動画共有サービスを利用

アーカイブ動画の時刻同期コメントから自動でどのようなし， 目的の動画をより短時間で視聴できる手法が必要とさシーンなのか判定しそのシーン別で切り抜き動画の作成をれていると我々は考える．しかし切り抜き動画というもの行う. どのようなシーンであるかの定義付けとして youtube

は切り抜き作業があるため，ライブ配信直後にその配信のの様々な配信動画で出現頻度の高いコメントがどの程度の切り抜き動画は存在しない．また 2 時間の動画を 10 分の感情を込められて打たれたものなのか調査し，そのコメン動画にまとめる動画の編集には基本的に 5 時間〜20 時間か

トに含まれた感情の要素がそのシーンにどれだけ含まれてかる [3] ため切り抜き動画の作成も同じだけの時間がかかいるかを明らかにしたうえでそのシーンがどんなシーン

1

大阪工業大学© 2024 Information Processing Society of Japanなのか判別する．その判別したシーンの中で「面白い」と784

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いった感情が多く含まれているシーンは「面白いシーン」

する Twitter のツイートコメントを収集し，感情分析ツーと判別し，そのシーンのみの切り抜き動画を作成する．まル ML-Ask を用いてコメントの感情を (哀, 恥, 怒, 厭, 怖,た判別するシーンを選定するときにコメント数が少ない箇驚, 好, 昂, 安, 喜) の 10 感情で判定してどのような感情の所は感情の要素数も少なく，ほんとにその感情のシーンでツイートコメントが多いのかを調査した. この２つの研究あるのか断定しづらいため，コメント数の多いシーンからではシーンの分析とコメントの分析を行っており，本研究判別を行う．

でこの要素を組み合わせて切り抜き動画を作成し，それが本研究では図 3 のシステムのフロー図の工程である時刻
同期コメントから自動でどのようなシーンなのか判別し切り抜くシステムを参加者に使用してもらい評価してもら

シーン別の切り抜き動画となっているのか調べる.

3. 対象となるサービス

う．その評価をしてもらう過程で比較対象として既存の人

Youtube は 2023 年 3 月の時点でアクティブユーザーがの手によって作られた切り抜き動画を用いて，どちらのほ全世界で 25 億 1400 万人存在し，日本では 7000 万人以上

うが切り抜き動画として見やすいものなのかを評価しても存在している動画共有サービスである [6]. Youtube では

らう. そしてシステムが既存の切り抜き動画と遜色のない

2011 年 4 月から Youtube ライブというライブストリーミレベルで見やすく，どのような切り抜き動画かわかるもの

ングサービスが開始し，リアルタイムでのコメントの投稿を作成できるようにすることが目的である.

が可能となった. また配信後にはアーカイブ動画として動画の再生時間と同期したコメントがチャットリプレイで見れる仕組みがある. このためアーカイブ動画ではコメントの投稿が多い再生箇所に視聴者が注目していることが分かる. このシーンを見どころシーンとして扱い，切り抜き箇所として切り抜き動画を作成する. また対象とするアーカ
イブ動画はゲーム実況配信とする. これは図 4 に示すように現在 Youtube の動画でゲーム配信の割合が多く需要が高いと考えられるからである.

図 3

提案システムのフロー図

2. 関連研究
本章では，ユーザのコメントを用いた研究を本研究に近

図 4

年代別のよく見るジャンルの動画 [7]いものとして挙げる．またユーザのコメントを対象とした研究は，シーン分析（2.1 節）とコメント分析（2.2 節）とに分けて考えられるの で，各節でそれぞれについて述べる．

4. CPeX (Cliping Excitement) システム
提案手法としては動画内の時刻同期コメントを Youtube

2.1 シーン分析のアーカイブ動画から取得し，コメントが多く投稿されて末永ら [4] はニコニコ動画の時刻同期コメントから自動いるシーンを 1 番コメントが多いシーンから順に 30 個〜

で感情分類を行い，コメントが多く投稿されている箇所を60 個推定し，そのシーンを 10 秒で自動で切り抜き，切り特徴シーンとし同じ内容のコメントの中でその数が多かっ抜き動画を作成するものである．また切り抜きシーンを 10たコメントを特徴コメントとし，実際に動画を見て評価し秒にしたのは人間の初頭効果という与えられた情報がそのた評価者が特徴シーン，特徴コメントと推定したものとど

後の情報にも影響し興味を引きやすくなる秒数だからであの程度一致するかの研究を行っていた.

る [8]. また 30 個〜60 個の切り抜きシーンにし，動画全体の長さを 5 分にしたのは図 5 の週 3 以上切り抜き動画を見

2.2 コメント分析鳥海ら [5] は 2019 年から流行したコロナウイルスに関© 2024 Information Processing Society of Japanている人の見ている切り抜き動画の長さが 5〜10 分であるためである. また各コメント数の多いシーンのコメントか785情報処理学会 インタラクション 2024
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表 1

単語と感情ごとの確率

楽しい

信頼

恐怖

驚き

悲しい

嫌悪

怒り

期待!

0.19

0.13

0.09

0.26

0.05

0.06

0.07

0.15

w

0.33

0.16

0.06

0.13

0.05

0.07

0.07

0.14

ゴミ

0.06

0.05

0.05

0.05

0.06

0.37

0.30

0.05

ざまぁ

0.19

0.08

0.05

0.07

0.06

0.24

0.20

0.12

ルチックの感情の輪モデルを参考にした [10]. 下に図 8 に実験アンケート画面を示す.

図 5週 3 以上切り抜き動画を見ている人の見ている切り抜き動画の長さ

ら感情要素を振り分けした単語が含まれている場合，そのシーンの感情の判定を行い，感情別に 1 番多い感情要素のシーンを 1 番から順に 30 個推定し，そのシーンを 3〜10秒で自動で切り抜きを行い感情別切り抜きを作成する. 図6 と図 7 にその概要を示す.
図 8

実験のアンケート画面

これらのデータを収集してそれぞれの単語に対して取得した感情要素を感情ごとに合計した。また単語ごとにも取得した数値を合計した. 下の図 9 にその値を示す.

図 6

提案手法の概要図

図 9

単語と感情ごとの合計値

その単語の感情別の合計値をその単語ごとに取得した数値の合計で割り単語の感情別に確率を算出した. その結果の一部を表１に示す
図 7

感情別シーンのイメージ図 [9]6. 結果と考察
実験の結果，単語の感情ごとの確率を算出することが出

この感情別の切り抜きをユーザが選択できるようにし，来た. また各単語の感情の確率でその単語に主に含まれて自分の見たい切り抜きを作れるようにすることが現在のシいる感情が分かり，一つだけの感情から構成されていないステムの目標である.

ことが分かった. これは「w」や「草」のような笑いの表現

5. 実験も嘲笑や苦笑，爆笑など様々な感情が含まれているからだと考えられる.

本研究では Cpex でコメントを感情別に振り分けて感情要素を取得するために実験として 20 人の大学生を対象と

6.1 今後の展望

してネットでよく使用されている 53 個の単語を動画配信

本研究では Cpex を用いた既存の切り抜き動画との比較でコメントとして打った時を想定して「楽しい，信頼，恐実験を行い，どれだけシステムで作る動画が内容を短縮し怖，驚き，悲しい，嫌悪，怒り，期待」の 8 つの感情で 1〜た切り抜き動画として見やすいものにできるかを調査する

10 段階で評価してもらった. これは感性モデルとして，プものである. その実験を行う過程で必要となる単語の感情© 2024 Information Processing Society of Japan786情報処理学会 インタラクション 2024
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要素を確率として詳細に出すことが出来たので，これを用いた Cpex システムを完成させる. またコメントデータだ
けでは精密なシーン測定は難しい可能性もあるので，コメントデータではなく動画全体のシナリオ測定や音声の測定なども用いて，よりユーザビリティの高いシステムの完成を目指したいと考える.
謝辞 —本 研 究 の 一 部 は ，JSPS KAKENHI Grant Number

JP19K20750 の支援を受けた—

参考文献
2021 年 版 「YouTube、16 の 統 計 デ ー タ 」入 手 先⟨//www.infocubic.co.jp/blog/archives/15518/ ⟩．
[2] 2023 年のショート動画はどうなる？最新トレンド調査
入 手 先 ⟨https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000193.
000021986.html⟩．
[3] 【時短術あり】動画編集にかかる時間は？ 31 人のアンケート結果を公開！入手先 ⟨https://fukugyo-free.com/videoediting-time/⟩．
[4] 末永 智彦, 早川 智一, 疋田 輝雄 視聴者の時刻同期コメン
トを用いた動画の特徴シーンの推定 第 16 回日本データベース学会年次大会, DEIM Forum 2018 E3-4．
[5] 鳥 海 不 二 夫, 榊 剛 史, 吉 田 光 男
ソーシャルメディアを用いた新型コロナ禍における感情変化の分 析 人 工 知 能 学 会 論 文 誌/35 巻 (2020) 4 号 入 手先 ⟨https://www.jstage.jst.go.jp/article/tjsai/35/4/35F −K45/p df ⟩．
[6] 【2023 年 3 月 更 新 】YouTube 利 用 状 況 デ ー タ 入 手 先⟨https://videocloud.jp/topics/7869/⟩[7] ．2023 年 の シ ョ ー ト 動 画 は ど う
な る ？ 最 新 ト レ ン ド 調 査 入 手 先⟨lineresearchplatform.blog.jp/archives/39951598.html⟩．
[8] 初 頭 効 果 と は ？ ア ン カ リ ン グ・親 近 効 果・
ハ ロ ー 効 果 と の 違 い 、具 体 例 と 注 意 点 を
解 説 入 手 先⟨https://www.sprocket.bz/blog/20220829primacye f f ect.html⟩．
[9] 尾 崎 遼 太 郎 † 佐 々 木 史 織 ‡ 清 木 康 † 動 画 と ラ
イブ配信のコメントデータを対象としたリアル
タ イ ム 時 系 列 感 性 変 化 計 量・可 視 化・検 索 シ ス テム
DEIM Forum 2019 C4-1 入 手 先 ⟨https://dbevent.jpn.org/deim2019/post/papers/90.pdf⟩．
[10] R. Plutchik, ”The Nature of Emotions”, Am. Scientist,
vol. 89, pp. 344, 2001．
[1]© 2024 Information Processing Society of Japan787