「意味が通る」や「面白い」に迫れるか？
An Approach to Understandable and Interesting Texts

名古屋大学大学院工学研究科教授

佐藤理史

京都大学大学院工学研究科電気工学第二専攻博士課程研究指導認定退学。博士（工学）。北陸先端科学技術大学院大学、京都大学を経て、2005 年より現職。

1

はじめに適当に語をいくつか並べても、ほとんどの場合、まっとうな日本語表現にはならない。まっとうな日本語表現

ナグラム候補を前に途方に暮れたが、近年、利用可能になった大規模言語モデルによって、この状況を打開できるのであろうか。研究テーマを選んだ時点での私の興味は、この点にあった。とするためには、文法的な制約を守るともに、その表現が意味するところが理解されうるものになっていなければならない。「意味の通る」日本語表現とは、そのような表現である。
コンピュータによる日本語文章生成では、意味の通る日本語文章を作る必要があるが、与えられた任意の文字

2アナグラムの自動生成システム

今回作成したアナグラムの自動生成システム［7］の構成を図 1 に示す。自動生成は、候補リスト生成とランキングの 2 ステップで構成されている。

列が意味の通る文章となっているかどうかを判定する技

前半の候補リスト生成のステップでは、まず、読み術は、まだまだ発展途上である。さらにその先には、わ（ひらがな列）の並べ替えをすべて作成し、そのそれぞかりやすい文章になっているか、面白い文章になっていれをかな漢字変換する。たとえば、「名古屋大学（なごるかを判定するという、より高度な課題が控えている。

やだいがく）」の読みは 7 文字なので、読みの並び替

私がことば遊びを題材とした研究を行うのは、これ

えは 7!=5,040 個存在する。候補生成の最初の段階でらの課題に対して、なんらかの突破口を見つけたいからは、すべての候補を作り、かな漢字変換する。次に、かである。これまで、クロスワードパズルを解く研究［1,2］や回文やアナグラムを生成する研究［3,4,5］ を断続的に行ってきたが、今回、「名大 MIRAI GSC」［6］というプログラムで高校生と一緒に研究する機会があり、その研究テーマとしてアナグラムの自動生成を選択した。
アナグラムとは、「言葉の綴りの順番を変えて別の語や文を作る遊び」（広辞苑）である。日本語のアナグラ
ムは読み（ひらがな文字列）の順番を変えて作るのが一般的であり、たとえば、「大根（だいこん）」から「コインだ」を作ることがこれに相当する。
前回、アナグラムの自動生成に挑戦したときは、「意味が通る」を判定する有効な方法がなく［5］、大量のア342

図1

アナグラム自動生成システムの構成

な漢字変換結果のうち、日本語の文字列としてほとんどえてみてほしい。ひらがなに開いてみると、答を見つけ可能性がないものをフィルタリングする。このフィルやすいかもしれない。すでに述べたように、日本語のアタリングには、国立国語研究所が公開している日本語ナグラムは読みのアナグラムなので、表面上は似ても似文字 n-gram データつかないものとなる。この点が、表記を直接並べ替える［8］を利用し、頻度 10 回以下の文字 3-gram を含む場合は、その候補を削除する。この英語などのアナグラムとは大きく異なる。

フィルタはかなり強力で、「名古屋大学」の場合は候補

表2は 435 個に絞られる。
後半のランキングステップでは、まず、GPT-2［9,10］

都道府県名のアナグラム例

あんた聞け

なんか毛皮顔負けやん

焼けた漫画

マトン焼け

火消しロマンを利用して候補文字列の尤度（日本語としてのもっとも嫌い馬券

和紙関係

クマと試験らしさ）を計算する。「名古屋大学」の例では、一番尤

また計算

おかず試験

なさけが金

度が高いのは、当然のことながら「名古屋大学」となり、「大学名古屋（だいがくなごや）」、「名護大学や（なごだいがくや）」がそれに続く。これらの候補は、入力

3

大規模言語モデルの性能先に述べたように、この研究の当初の興味は、大規力と部分的に重複する候補にはペナルティを与える。具

模言語モデルの性能を身をもって知りたいということに体的には、表記において共通する文字 3-gram と文字あった。研究を実施した時点 (2021 年 8 月 ) で利用で2-gram の数を、読みにおいて共通する文字 4-gram

きる日本語の大規模言語モデルはいくつかあったが、テと文字 3-gram の数を数え、それらの数からペナルティ

キストの尤度計算に適している GPT-2 の日本語版を用を計算して、尤度から差し引く。

いた。

「名古屋大学」に対して最終的に得られる結果の上位10 位までを表 1 に示す。以前の研究で、「長い誤訳だシステムの出力結果を眺めたところ、次のような傾向が観察された。

（ながいごやくだ）」というアナグラムがあることは知っ①意味をなす候補が上位に来ることが多い。これは、ていたが、本システムを動かして、「語学嫌だな（ごが言語モデルの尤度が、全体としては日本語らしさをくいやだな）」があることを初めて知った。

反映していることを意味する。

表 2 に、本システムで作成した都道府県名のアナグラムをいくつか示したので、元になった都道府県名を考②しかし、尤度が高いからといって、必ずしも意味をなすとは限らない。

表 1 「名古屋大学（なごやだいがく）」に対する出力の上位 10 件
スコア

ペナルティ

表記類似度

読み類似度 GPT-2 尤度

表記

読み-27.0530.000

0.0000.000-27.053

長い 訳語 だ

ながい やくご だ-27.232

0.000

0.000

0.000

-27.232

訳語 が ない だ

やくご が ない だ-27.538-4.500

0.125

0.325

-23.038名護 大学 やなご だいがく や-27.857

0.000

0.000

0.000

-27.857

嫌 だ な 語学いや だ な ごがく-28.397

0.000

0.000

0.000

-28.397

大 納屋 が ごく

だい なや が ごく

-28.609

0.000

0.000

0.000

-28.609

嫌 な 語学 だ

いや な ごがく だ-29.4460.000

0.0000.000-29.446

大 梁 が ごくだい やな が ごく

-31.420-9.667

0.542

0.425

-21.753

大学 名古屋だいがく なごや-31.6500.000

0.0000.000-31.650

抱く ご 長屋

いだく ご ながや

-31.8110.000

0.0000.000-31.811

語学 嫌 だ な

ごがく いや だ な

YEAR BOOK 2O22 343

5
産業日本語関連と重複する部分が多く、意外性に乏しい。そのため、入③さらに、尤度がそれほど高くなくても、意味をなす候補も存在する。
体感としては、6 から 9 文字のアナグラム候補では、ムを探した。入力としては、形態素解析用辞書 IPADicに含まれる読みの長さが 6 文字から 9 文字の普通名詞(6,750 語 ) を用いた。

尤度マイナス 30 がひとつの閾値で、それよりも尤度がこうして収集できた面白いアナグラムは、500 件以高いところには、意味の通る候補が存在する場合が多い。

上にのぼる。これらを観察して、面白いアナグラムの要ただし、その割合は半数程度である。一方、尤度がマイ因を調査・分析し、以下に示すように、大きく 2 軸にナス 30 より小さい場合は、意味が通らない場合がほと分けて整理した。

んどである。しかし、まれに意味が通る面白い候補が見つかることもある。

4.2

出力単体の面白さ

今回のシステムが有効に機能するのは、大規模言語モ出力単体の面白さとは、元になった語（入力）が何だっデルの尤度計算に負うところが大きい。次節で示すようたかに依存しない面白さである。以下に、下位分類と具な面白いアナグラムを多数見つけることができるように体例を示す。

なったのは、大規模言語モデルのおかげである。その一①文形式となるアナグラム方で、大規模言語モデルの尤度だけでは、意味の通るア

例：頭でっかち → ちまたで悪化

ナグラムを十分に絞り込むことはできない。その事実も功労賞 → 売ろうコショウ

明らかになった。

文は、事態を表す形式であり、読み手は、その事態を想起することができ、具体的なイメージが湧きやすい。

4

面白さは多様アナグラムがそれなりに生成できるようになった時点
で、研究目的が「アナグラムを作る」から「面白いアナそのイメージを我々は面白いと感じるのだろう。
②意外性のある複合語となるアナグラム
例：サウンドトラック → 皿うどん特区
相対性理論 → 総理生態論

グラムを作る」に深化し、興味の対象も「アナグラムの「皿うどん特区」という特区は、おそらく、この世に面白さ」にシフトした。

は存在しない。しかし、あっても不思議ではなく、ちゃんと意味が通じる。それが、好奇心を刺激する。

4.1

面白いアナグラムを探す

色々な入力に対するシステムの出力を観察したとこ

例：一日千秋（いちじつせんしゅう）

ろ、「おお、これは！」というような面白いアナグラム→ セイウチ出陣（せいうちしゅつじん）がいくつか見つかった。それが契機となって、「アナグ般若心経 → 社運は人魚

ラムの面白さって何なんだろう？」という疑問が湧き上がってきた。
意味が通るアナグラムの中には、面白いものと、そうでもないものが存在する。それを区別するものは何なのか。
当然のとこながら、どんなものを面白いと思うかは、このタイプは、思いもよらなかった意外な組み合わせに想像力が刺激される。
④オノマトペを含むアナグラム
例：一昨昨週（いっさくさくしゅう）→ サクサク一周
ニッポンチャレンジ → レンジにちゃっぽん

個人に依存する。とは言え、比較的多くの人が面白いとオノマトペを含むアナグラムが生成されることは比較同意するものがあるのも事実である。そうであれば、「面的少なく、希少性がある。さらに、オノマトペには臨場白さ」に対して、その要因（理由）を考えることができ感があるので、イメージを想起しやすい。

よう。
そのためには、まずは面白いアナグラムをたくさん集

344③ナンセンス系アナグラム⑤評価や感情を表す形容詞を含むアナグラム
例：風林火山 → うんざり花粉

める必要がある。そこで、大量の入力に対して、アナグ

ジャイアントパンダ → ジャパンだと安易ラム候補を生成し、その出力を調査して面白いアナグラ

このようなアナグラムを面白いと感じる理由は、面白さの評価が、感覚や感情に基づく評価であることが関係ないだろう。

しているのかもしれない。

4.3

入力と出力の関係性の面白さ

5

おわりに

一方、入力との関連で面白いアナグラムもある。

「何の役に立つのですか？」①入力と強く関連するアナグラム

この研究に対してよく受ける質問はこれである。この例：知識工学 → 講師が鬼畜
方角違い → 北緯が違う

質問には、次のように答えることにしている。
「まったく役に立ちません。でも、面白いでしょ？」

入力と関連するアナグラムを人間が作るのは、かなり本当に役に立たないかどうかは、実はよくわからな難しい。制作者のスキルの高さ（巧みさ）を評価して、い。この研究のデモンストレーションでは、見に来てく面白と思うのだろう。

ださった方の名前を入力して、その場でアナグラムを作②入力とひと続きの文になるアナグラム
例：一日中 → 知事に注意
百科事典 → 光ってんじゃ
さらに、入力とひと続きの文になると、「うまい！」と感じる。
③ダジャレ系アナグラム
例：亜成層圏（あせいそうけん）→ 麻生政権

これは説明不要であろう。

も、「英雄の歌」というアナグラムが出力されて、歓声が上がった。研究室の学生のひとりは、自分の名前のアナグラムを、就職したときの自己紹介で使えると喜んでいる。
ことばには、人を楽しませる力がある。そんなことばを、コンピュータは作ることができるようになった。人を楽しませることは、「役に立つ」ことには入らないのだろか。

④入力とギャップがある場合良い機会なので、「日本特許情報機構（にほんとっきょ例：天地神明 → メンチ進呈じょうほうきこう）」のアナグラムを探してみた。読み

全知全能 → 膳所の運賃（ぜぜのうんちん）の長さは 15 文字なのでなかなか手強かったが、システ逆に、入力との意味的ギャップが面白い場合もある。

ムをまる 2 日動かして約 11 億の並べ替えを調べた結

何だかよくわからないところが、逆に面白いのであろう。

果、上位 100 件から次のようなアナグラムが見つかった。みなさんは、この中でどれを面白いと思いますか？

4.4

面白さの要因1.

発起人 と 故郷 情報

2.

工場 基本 法 に 特許

3.

特許 法 に 基本 条項①具体的なイメージを想起しやすいアナグラム4.

実況 に 根拠 と 方法

②驚きや意外性のあるアナグラム、想像力や好奇心を5.

発起人 と 候補 状況

6.

京都 っ子 に 基本 情報

7.

今日 本当に 国境 保持

8.

今日 ニコッ と 基本 情報

この総括からわかるように、面白さの要因はひとつで

9.

根拠 法 と 情報 日記はない。複数の要因が組み合わさると、面白さが際立っ

10.

情報 金庫 に 特許 法

これら、「面白い」と感じるアナグラムは、次のように総括できよう。

喚起するアナグラム③入力と強く関連するアナグラム、入力との落差がはげしいアナグラムてくる。
今回のプロジェクトで見つけた中で、最も面白いと判断したのは、次のアナグラムである。
他力本願 → 本気が足りん
このレベルのアナグラムは、創作とみなしてもかまわ

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5産業日本語関連交感神経 → 更新関係

るデモを行うのだが、これがなかなか好評である。先日参考文献
［1］佐藤理史 . 日本語クロスワードパズルを解く . 情
報 処 理 学 会 自 然 言 語 処 理 研 究 会 NL-147-11,pp.69–76, 2002.
［2］内木賢吾，佐藤理史 , 駒谷和範 . 日本語クロスワー
ドパズルのカギの解法 . 情報処理学会第 74 回全国大会講演論文集 ,3R-5, pp.2-267-268, 2012.
［3］鈴木啓輔 , 佐藤理史 , 駒谷和範 . 文頭固定法による効率的な回文生成 . 言語処理学会第 17 回年次大会
発表論文集 ,pp.826-829, 2011.
［4］鈴木啓輔・佐藤理史・駒谷和範 . 文節データベース
を用いた日本語アナグラムの自動生成 .FIT-2011（第 10 回情報科学技術フォーラム ),RF-009, 第 2分冊 ,pp.97-102, 2011.
［5］鈴木啓輔 , 佐藤理史 , 駒谷和範 . アナグラム生成における文節列の意味的適格性の判定法の検討 . 言語処理学会第 18 回年次大会発表論文集 ,pp.13081311, 2012.
［6］名大 MIRAI GSC.
http://nuqa.nagoya-u.ac.jp/miraigsc/［7］土井遥 , 山本優衣奈 , 佐藤理史 . 面白いアナグラムとはどんなアナグラムか . 言語処理学会第 28 回年次大会発表論文集 ,pp1472-1477, 2022.
https://youtu.be/dH45d5wj9EI［8］GSK2020-C「 国 語 研 日 本 語 ウ ェ ブ コ ー パ ス 」
n-gram データ・頻度表 .
https://www.gsk.or.jp/catalog/gsk2020-c/［9］A. Radford, J. Wu, R. Child, D. Luan, D.
Amodei, and I. Sutskever. Language Models
are Unsupervised Multitask Learners.
https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/
better-language-models/language_models_
are_unsupervised_multitask_learners.pdf［10］ GPT2 日本語モデル .
https://github.com/tanreinama/gpt2japanese346

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産業日本語関連
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