DEIM Forum 2019 G3-4

続巻への動機付けのためのコミック読書進度に応じたシーンのデータセット構築と自動推薦に関する検討佐藤 剣太†

牧 良樹†

中村 聡史‡†明治大学大学院先端数理科学研究科 〒164-8525 東京都中野区中野 4-21-1‡明治大学総合数理学部 〒164-8525 東京都中野区中野 4-21-1
E-mail: †{seat.soil.74196901, tekkanomaki01}@gmail.com, ‡satoshi@snakamura.org
あらまし コミックの読者に作品への興味をもってもらうため，Web 上にコミックのシーンを広告として表示することが行われているが，現状ではどのユーザにも同じ広告が提示されている．こうした状況では一様に効果があるとはいえず，個々のモ
チベーションを引き出すための最適なシーンを出す必要がある．例えば，作品の読書経験の有無や，提示するシーンが読者にとって既読であるか未読であるかといった読書状態を考慮する必要があるが，これまでの研究では明らかにされてこなかった．そこで本研究では，コミックを途中まで読み進めた読者に対し，推薦シーンを既読および未読部分からそれぞれ提示することにより，作品に対する読書意欲にどのような影響を与えるのかについて実験を行う．また，読者が続きの巻を読み進めるモチベーシ
ョンを高められるページのデータセットを構築し，その内容についての分析を行う．
キーワード コミック，未読，既読，シーン，データセット構築，推薦

1. は じ め にのユーザの行動にどう影響を及ぼしているか調査を行

コ ミ ッ ク は 1950 年 代 〜 60 年 代 に 週 刊 少 年 ジ ャ ン プっている．その結果，ユーザの購買履歴を考慮した推[1] な ど の 漫 画 雑 誌 が 多 数 創 刊 さ れ た こ と で 人 々 の 間

薦はコンテンツベースの推薦やランダムな商品推薦とに広まった．また，それらに掲載されている作品が単比較して購買意欲を高めるということを明らかにして

行本として発売されることで，純粋にその作品のみをいる．このことから，ユーザがそれまで知覚，体験し買って楽しみたい読者の需要も満たすことにつながり，てきたコンテキストを考慮した上でコンテンツを推薦

多 く の 人 々 に 楽 し ま れ て き た ．全 国 出 版 協 会 [2]の 統 計することは重要であるといえる．

に よ る と ，2016 年 の コ ミ ッ ク 市 場 に お け る 年 間 発 行 部

しかし，コミックの推薦においては，どういったユ

数 は 4 億 6000 万 冊 ， 推 定 販 売 金 額 は 4400 億 円 を 超 えーザに対してどういったシーンを提示すると続巻へのており，その規模は非常に大きいことがわかる．

消費に効果的なのかについてはこれまで明らかにされ近年では電子コミックの需要も拡大しつつあり，書てこなかった．例えば，読者がすでに読んでいる場合

籍 配 信 サ ー ビ ス の eBookJapan[3] で 取 り 扱 わ れ て い ると読んでいない場合の違い提示した場合とで読書のモコ ミ ッ ク 作 品 は 約 30 万 冊 に も の ぼ る ． 情 報 科 学 の 領

チベーションがどう異なるのかなどについて不明なま域においてもコミックは重要な研究対象の一つとなっ

ま で あ っ た ．我 々 は 以 前 の 研 究 [7]で ，コ ミ ッ ク を 途 中て い る ．例 と し て ，Fujimoto ら [4]は 109 の コ ミ ッ ク 作

まで読み進めた読者に対し，作品の未読シーンを提示

品に関するキャラクタやセリフなどのアノテーション

することで読書へのモチベーションを増進できることをまとめたデータセットを構築し，公開している．

を明らかにした．つまり，コミック分野においても，

ここで，コミックの売り上げを増やすために，コミ

ユーザの体験したコンテキストがコンテンツ提示時にッ ク の 一 部 を Web 広 告 と し て 提 示 す る と い う こ と がモチベーションに影響を与えることが示唆された．こよ く 行 わ れ て い る ．コ ミ ッ ク の Web 広 告 に お い て ，画のことから，具体的にどういったユーザに対してどう像としての情報を提示することは読者の抱くイメージ

いったコミックの部分を推薦提示することが効果的なを変容させるのに十分有用であると考えられる．杉谷

購 買 に つ な が る の か を 明 ら か に で き る と ，作 者 ，読 者 ，ら [5]は ，広 告 に お け る 写 真 の 有 無 が 企 業 の イ メ ー ジ に出版社，サービス提供者いずれにとっても意義深いもど の よ う な 影 響 を 及 ぼ す か 検 証 し て い る ．結 果 と し て ，のであるといえる．

写真のない広告をみたユーザは元々抱いているイメー

本稿の構成は以下の通りである．まず 2 章では関連ジの通りに解釈するが，写真のある広告を見た場合は研究について述べ，本研究の位置付けについて説明す

その写真のイメージに引きずられるということを明らる．次に 3 章では，読書状態がモチベーションに与えかにしている．

る影響を検証した実験についての説明を行い，4 章で

こ こ で ，広 告 の 研 究 分 野 に お い て は ，Gorgoglione らは読書状態を考慮した推薦ページのデータセットの構[6]は Context-Aware Recommender System（ CARS）と い

築 結 果 と 定 性 的 な 分 析 に つ い て 述 べ ，考 察 を 行 う ．5 章

う購買行動における履歴を考慮した商品の推薦が実際では読書状態と推薦ページの画像情報を用いた自動推薦の方法について検討を行い，最後に 6 章で本稿のま理 学 部 お よ び 同 大 学 大 学 院 先 端 数 理 科 学 研 究 科 の 20とめを行うとともに今後の課題について述べる．

〜 24 歳 の 学 生 ）が ，読 ん だ 経 験 が 無 い と 著 者 が 判 断 したものとした．

2. 関 連 研 究

評価実験の項目のうち，読みたくなる度合いの平均

ストーリーコンテンツの内容をユーザに提示する値について図 1 に示す．青色が前半の推薦ページ，オ

ことによりどのように影響を及ぼすかを検証した研究

レンジ色が後半シーンについての評価値を表している．

は 様 々 に 行 わ れ て い る ．Leavitt ら [8][9]や Levine ら [10]作品を途中まで読んでもらった読者がつけた平均評価

は ，小 説 の ネ タ バ レ を 読 者 に 読 む 前 に 提 示 す る こ と で ，値（前半，後半）を左側に，作品を読んでいない読者

その作品が面白く感じられるようになったことを明らの つ け た 平 均 評 価 値 を 右 側 に 示 し て い る ．ま た ，「読書

かにしている．実験の結果，ネタバレによりその作品の有無」「 前 半 ，後 半 シ ー ン の 提 示 」の 2 要 因 に つ い てが面白く感じられるようになることを明らかにしてい二元配置分散分析を行い，各要因に関して有意差が存る ．Hassoun ら [11]は ，見 開 き ペ ー ジ 内 の 最 後 の コ マ を

在 す る か 否 か を 「 **」 と い う 記 号 で 記 載 し て あ る ．

見せることによって，読者の感じる面白さが高くなる

図 1 よ り ，前 半 部 を 読 ん で も ら っ た 読 者 に 対 し て は ，こ と を 明 ら か に し て い る ． 一 方 ，Maki ら [12]は コ ミ ッ

前 半 シ ー ン と 比 較 し て 後 半 シ ー ン の 評 価 値 が 1%有 意

ク作品を対象とした読書実験を行い，作品を中盤までで高くなっていることが分かる．一方，作品を読んで読み進めた段階でネタバレページを提示すると興味度いない読者に関しては，前半，後半シーンの評価値の合いが減少することを明らかにしている．これらの研間に有意差は確認されなかった．この結果から，コミ究がなされているという背景からも，コミックの一部

ックを途中まで読んだ読者に対して未読のシーンを提を広告として提示する場合には，どの程度まで読んだ

示することは，作品を読みたくさせるのに有効であるのかという情報なども考慮することは重要であるといといえる．

える．しかし，読書状態の異なる読者に同一シーンを提示すると，続きを読み進めることへのモチベーショ
ンにどのような影響の違いが生まれるかについては明らかにされていない．
Web 上 の 広 告 に 関 す る 研 究 は い く つ か な さ れ て い る ．
杉 谷 ら [13]は 広 告 か ら 受 け る 印 象 が 写 真 の 有 無 に よ って変化するかどうかについて検証を行っており，写真という非言語的な情報がユーザの抱く印象にバイアス
を か け て い る こ と を 明 ら か に し て い る ．藤 田 ら [14]は ，Web ペ ー ジ の 構 成 と ユ ー ザ の 興 味 度 合 い の 関 係 を 示 す
定量化モデルを提案している．また，ページの内容について機能要因と性能要因の 2 つの要因に分類し，各
要 因 で 考 慮 す べ き 要 素 を 抽 出 し た 上 で ，Web 利 用 者 へ

図 1 読みたくなる度合いに対する平均評価値の広告の効果について論じている．これらの研究は
Web 広 告 へ の コ ン テ ン ツ 表 示 に 関 す る 課 題 を 扱 っ て い

4. デ ー タ セ ッ ト 構 築

る点で本研究と類似しているといえるが，本研究では「 作 品 を N 巻 ま で 読 ん だ 」「 作 品 を 読 ん だ こ と が なコミックの適切なシーンを広告として表示することをい」という 2 つの読書状態を考慮した場合，推薦され目的としている点でこれらの研究と異なる．

るページの特徴に違いが出るのかを調査するため，広告のための推薦ページとして読者に提示するのに適し

3. 読 書 影 響 実 験たページのデータセットを構築する．読書状態を考慮

我 々 は 以 前 の 研 究 [7]で ，推 薦 ペ ー ジ に 関 す る デ ー タ

した推薦ページに現れる違いを分析することにより，

セ ッ ト 構 築 を 行 っ た ．対 象 コ ミ ッ ク は ，恋 愛 ，バ ト ル ，

1 章 で 説 明 し た よ う に ， Web 広 告 を 動 的 に 変 更 す る 際

ス ポ ー ツ ，SF の 4 ジ ャ ン ル に つ い て ，そ れ ぞ れ 4 作 品にどのようなページを選出したらよいかという基礎的ず つ ，合 計 16 作 品 を 選 定 し た ．な お ，そ れ ぞ れ の ジ ャ

な知見になり得る．この知見は，最終的にはそれぞれン ル に つ い て Manga109[4]で 公 開 さ れ て い る コ ミ ッ クのユーザが続巻を読み進めるためのモチベーションのから 2 作品ずつ選定した．そのコミックを読んだこと

効率的な増進につながると期待される．我々は以前のがない人にページを提示したときの読書意欲を測るた

研 究 [7]で ，コ ミ ッ ク を 読 み 進 め た 量 に 応 じ て 続 き を 読

め，作品の選定基準は，評価者全員（明治大学総合数

むことへのモチベーションに変化が現れることを明ら

か に し て い る ．そ こ で 我 々 は 次 に ，「作品の続きを読み間以上空けたのち，「この作品を読んだことのない人が進めるモチベーションを上げるために他者へ推薦する

読みたくなると思うページ」を，③「第 2 巻を読み終ページは，その読者が読み進めた量に応じて異なる箇

えた直後」および④「第 3 巻を読み終えた直後」に選所が推薦されるようになる」という仮説を立てた．こ択し，各ページに対して推薦度を付与してもらった．

の仮説を検証するための手順については本章 1 節で説作業用ページの表示内容と，推薦度の選択基準は前日

明する．

のものと同じである．ここで，2 種類の構築作業の間
を 1 日開けた理由としては，2 つの選定基準を同時に

4.1. 構築手順

行うと正しいページが選択できないと判断したためで

データセット構築の対象コミックとして，表 1 に示ある．この概念図を図 2 に示す．上記で説明した①〜

す 4 作品を選定した．ここでは，前章と同じ 4 ジャン④の内容は同図に対応している．データセット構築作

ル（ 恋 愛 ， バ ト ル ， ス ポ ー ツ ，SF）か ら そ れ ぞ れ 1 作

業には 2 日間とも 1 時間半程度を要することを想定し品ずつ選定してある．作品の選定基準についても前章たため，各日 1 巻分の作業を終えた後であれば適宜休と 同 様 で あ る ．ま た ，各 作 品 と も 対 象 範 囲 は 第 1〜 3 巻

憩を挟むことを許可した．なお，本節で説明した構築である．なお，タイトル名の関係上「アド・アストラ

作業は，作業を開始する前にあらかじめデータセット-ス キ ピ オ と ハ ン ニ バ ル -」に つ い て は 以 降「 ア ド・ア ス

構 築 者 に Web ペ ー ジ 上 で 手 順 を 読 ん で も ら い ，内 容 をトラ」と表記する．

すべて理解した上で依頼を行っている．

表 1 データセット構築での使用作品一覧
ジャンル タイトル
著者
恋愛
恋は光
秋 ★枝
バトル
アド・アストラ
カガノミハチ-ス キ ピ オ と ハ ン ニ バ ル ス ポ ー ツ Over Drive
安田剛士
SF
アトム ザ・ビギニング
ゆうきまさみ協 力 者 は 明 治 大 学 総 合 数 理 学 部 に 所 属 す る 18〜 20
歳 の 学 部 生 の べ 40 名 で あ る（ 以 下 ，デ ー タ セ ッ ト 構 築

図2

読書進度とページの推薦対象者 ）． こ の 40 名 を 4 グ ル ー プ に 分 け ， 1 作 品 あ た り 10
名に読んでもらいデータセットの構築に協力してもら

4.2. 構築結果

う も の と し た ．こ こ で ，の べ 40 名 と し た の は ，同 一 の各作品に対する推薦ページデータセットの構築結果

学部生が複数作品のデータセット構築を行っている場に つ い て 以 下 の 図 3〜 10 に 示 す ． 各 図 の 縦 軸 の 値 に つ合が存在するためである．なお，本データセット構築

いて橙色のグラフが「その作品を前の巻まで読んだ読に あ た っ て ，ブ ラ ウ ザ 上 で 動 作 す る シ ス テ ム を 開 発 し ，者（ 以 降 ，既 読 者 ）が 続 き を 読 み 進 め た く な る ペ ー ジ 」

そのページで作業を行ってもらうものとした．データの推薦度，青色のグラフが「その作品を読んだ経験のセット構築者にはまず実験内容の説明ののち，各自のない読者（以降，未読者）が作品を読みたくなるペー

担当する作品の第 1 巻を読んでもらった．読書が完了ジ」の推薦度をそれぞれ表している．また，横軸は見したのち，「前の巻まで読んだ人がこの巻を読みたくな

開きページの番号を表している．なお，グラフの縦軸ると思うページ」を選択してもらった．ここでは，その値は 5 名の付与した推薦度の平均値を表しているたの時にデータセット構築者が読み終えた巻の全ての見

め ， 最 小 値 が 0， 最 大 値 が 2 と な る ． 図 3〜 10 を 見 て

開きページが作業用ページに表示されるようにし，各みると，どの作品についても 2 種類のグラフが全体的

見 開 き ペ ー ジ に 対 し て「 推 薦 度 」を 0〜 2 の 整 数 で 選 択に重なっているのがわかる．つまり，各巻を読んだ推できるようにラジオボタンを設定した．なお，各推薦薦者が，既読者と未読者の双方に推薦する場合におい度 （ 0〜 2） を 選 択 す る 基 準 に つ い て は ， 推 薦 ペ ー ジ をて概ね同じページを推薦しているということになる．

見 た 際 に ，作 品 の 続 き を「 読 み た く な る と は 思 わ な い 」

また，平均推薦度が 1 を超えたページの傾向についを 0，「 読 み た く な る と や や 思 う 」を 1，「読みたくなるて 調 べ る た め ，各 作 品 の 第 2，3 巻 に つ い て「 推 薦 対 象と特に強く思う」を 2 とした．ただし，第 1 巻より前が 既 読 者 の 場 合 の み 推 薦 度 が 1 を 超 え た 場 合 」「 推 薦の 巻 は 存 在 し な い た め ，①「 第 2 巻 を 読 み 終 え た 直 後 」

対象が未読者の場合のみ推薦度が 1 を超えた場合「」既および②「第 3 巻を読み終えた直後」にこの作業を行

読者／未読者の双方において推薦度が 1 を超えた場合」

っ て も ら っ た ． 次 に ， 上 述 の 作 業 を 行 っ て か ら 12 時の 3 パターンに分け，各パターンに該当するページ数

をカウントした．その結果を表 2 に示す（各パターン「既読者のみ」「未読者のみ」「 両 方 」と 示 す ）．こ の 表より，「 既 読 者 の み 」の 合 計 ペ ー ジ 数 お よ び「 両 方 」の合計ページ数が，ともに「未読者のみ」の合計ページ
数 の 2 倍 以 上 収 集 で き た こ と が わ か る ． こ こ で ，実 際に各作品内でどのような箇所が推薦されていたのかを
観 察 す る ． ま ず ，『 恋 は 光 』（ 恋 愛 ） に お い て ， 未 読 者
のみ平均評価値が 1 を超えていたページの内容に着目してみると，文章によってストーリーが把握できるシー ン が 多 く 存 在 し た ．具 体 的 に は ，「ヒロインが告白をしている様子を会話で表現しているシーン」「主人公が告白に対する返事を送っている様子を会話で表現しているシーン」などがみられた．一方で既読者のみの場
合は，「主人公やヒロインの回想シーンを会話で表現し図4ページと推薦度の関係（恋は光 3 巻）て い る シ ー ン 」な ど が み ら れ た ．
『 ア ド・ア ス ト ラ 』（バトル）において未読者のみ平均評価値が 1 を超えていたシーンの内容に着目すると，「軍勢が立ちふさがる様
子をイラストで表現したシーン」「戦いの様子をイラス
トで表現したシーン」が多くあった．一方で既読者のみの場合は，「登場人物間の敵対関係が会話から分かる
シ ー ン 」が 多 く み ら れ た ． 『 Over Drive』（スポーツ）
において未読者のみ平均評価値が 1 を超えていたシーンの内容に着目すると，「主人公が自転車を力強く漕ぐ
躍動感をイラストで表現しているシーン」が最も多く
観 察 さ れ た ．一 方 で 未 読 者 の み の 場 合 ，「レースの出場者 の 優 劣 な ど ，レ ー ス の 状 況 が 会 話 か ら 分 か る シ ー ン 」
な ど が み ら れ た ． 『 ア ト ム ザ・ビ ギ ニ ン グ 』（ SF）において未読者のみ平均評価値が 1 を超えていたシーン
は 存 在 し な か っ た ．一 方 ，既 読 者 の み の 場 合 ，
「登場す

図5

ページと推薦度の関係（アド・アストラ 2 巻）

図6

ページと推薦度の関係（アド・アストラ 3 巻）

るロボットがどういったピンチに陥り，どのようにして乗り越えたかをイラストで表現しているシーン」が観察された．

図3

ページと推薦度の関係（恋は光 2 巻）

図7

ペ ー ジ と 推 薦 度 の 関 係 （ Over Drive 2 巻 ）図 10ページと推薦度の関係（アトム ザ・ビギニング 3 巻）
表2

平均推薦値が 1 を超えた

見開きページの数
巻 既読者 未読者
2
1
2
恋は光
3
3
4
2
2
3
アド・アストラ
3
30
2
31Over Drive
3
5
1
2
3
0
アトム
3
3
0
ザ・ビギニング
23
11
合計
タイトル

両方
3
3
3
5
3
4
3
5
29

4.3. 考察図8

ペ ー ジ と 推 薦 度 の 関 係 （ Over Drive 3 巻 ）表 2 より，既読者のみが読書のモチベーションを増進 可 能 と 考 え ら れ る シ ー ン は 23 ペ ー ジ 存 在 し ， 未 読
者 の み の 場 合 の 11 ペ ー ジ よ り も 約 2 倍 の ペ ー ジ が 収集されていた．つまり，作品内容を理解してもらう第一歩としてのみ有効なページはあまり存在せず，作品を読み進めた読者のモチベーションを増進できるページも合わせることである程度の数は確保できると思わ
れる．
『恋は光』
（ 恋 愛 ）に お い て は い ず れ も 会 話 に よ っ てストーリーの内容が分かるページが多く推薦されていた．これは，恋愛作品においては登場人物の関係性が変化する部分が作品の面白みを感じられる要素の 1 つであり，会話を用いることで関係性を容易に未読の読者に伝えることが可能になるためと考えられる．
一方，既読者はある程度の人物相関が把握できてお図9ページと推薦度の関係（アトム ザ・ビギニング 2 巻）

り，その状態で登場人物の回想シーンに触れると面白みが増すためと考えられる．
『 ア ド・ア ス ト ラ 』（ バ ト ル ）お よ び『 Over Drive』（スポーツ）においては，未読者にはイラストを重要視したページ，既読者には会話を重要視したページが多く推薦されていた．バトル漫画やスポーツ漫画におしている．具体的には，読者が何巻まで読んだかとい

いては，それぞれバトルシーン，試合・レースなどのうログとともに，ページ内の文字の量やコマ数を特徴シーンが作品の醍醐味の 1 つであり，それらがイラス

量として推薦ページを選出するということを考えていトで強調されているページはたとえ作品の内容を知らる ． 以 前 の 研 究 [14]お よ び 本 章 で 構 築 し た デ ー タ セ ッない読者であっても容易に画風・キャラクタの容貌を

ト を 著 者 の 主 観 で 観 察 し た と こ ろ ，図 11 に 示 す 左 の 例

把握することが可能であるためと考えられる．また，の よ う に 1〜 2 ペ ー ジ 程 度 の サ イ ズ の 大 き い コ マ を 持戦いや試合の過程や，勝敗の結果に面白みを感じるた

つページや，同図右のようにページ内のセリフ量が他めには作品のテーマやキャラクタなどの情報を踏まえのページと比較して少なくなるページが推薦ページとていないと難しくなるため，そういったシーンは既読して選出される傾向にあった．

者に対して推薦されやすかったものと思われる．
『 ア ト ム ザ ・ ビ ギ ニ ン グ 』（ SF）に お い て は ，未 読者の場合のみ推薦度が 1 を超えるシーンは存在しなかったものの，既読者・未読者両方に対しての推薦度が1 を超えるシーンに着目してみると，作品世界が会話
で 表 現 さ れ て い る シ ー ン が 多 く 推 薦 さ れ た ．SF 漫 画 は作品によって世界観が大きく異なり，読者は最初にそういった世界観を理解することで作品内へと没入することが可能となる．そのため，読者にはまず世界観を理解してもらうために会話で説明されている部分が推薦されたと思われる．一方，既読者には登場人物がピンチになる箇所，それを解決する箇所がイラストで表©八 神 健 『 密 ・ リ タ ー ン ズ ！ 』（ Manga109[4]）図 11

3 章および 5 章のデータセットで推薦された
ページの特徴現 さ れ て い る ペ ー ジ が 多 く 推 薦 さ れ た ．会 話 を 排 除 し ，
イラストのみを強調したページであっても，それまで

まず，大きいコマを持つページが推薦ページとしてのコンテキストを踏まえることで，面白みや魅力を感選出されやすいことから，直線検出を用いたコマ数のじ取ることができるためと考えられる．

検出により推薦ページの特徴量を抽出することが可能

今回の実験で得られた結果は，コミックを購入してであると考えられる．ストーリー上重要な場面を表現

一部だけ読み進めたものの，そのまま死蔵してしまっ

す る た め に は ，1〜 2 ペ ー ジ 分 に わ た る 範 囲 を １ コ マ でているようなユーザに対し，未読シーンを広告などの描くことにより，視覚的にも特に強いインパクトを読形で提示することにより，コミックの読書意欲を増進者へ与えることが可能である．ページ内のコマ数が少させることも可能である．コミックを死蔵してしまうないほど 1 コマあたりの平均的なサイズが大きくなると ，そ れ 以 降 の 巻 数 が 購 入 さ れ な く な っ て し ま う た め ，ため，直線検出によるコマ数検出は比較的容易に行え

作者や出版社にとっても損失が大きい．こうした状況るものと考えられる．次に，セリフが少なくなるペー

において，ユーザの読書度合いを把握しつつ，死蔵をジを推薦ページとして選出する方法については，文字できるだけ発生させないような提示はとても重要であ認識を用いて検出することで，推薦ページとしての特ると考えられる．

徴量を抽出することが可能と考えられる．作品のストーリーにおいて重要な場面ではセリフを減らし，イラ

5. 応 用ストに重きを置いてインパクトを表現していることが本実験で扱うデータセット構築にあたっては，複数たびたび見られる．そのため，検出された文字数が前

人に作品を読んでもらい，推薦ページを複数選出して後のページに比べて著しく少なくなるページを推薦ペもらう方法を用いた．しかし，実際のコミック閲覧サージとして自動的に決定することが可能になると期待ービス等においては膨大な量の作品を取り扱っているされる．こういったページ内の文字量とコマ数などのため，本研究での実験のように，ユーザベースで推薦

特徴量および読書状態を考慮して機械学習を行うこと

ページを選出することは実現が難しいと我々は考えてにより，膨大な量の作品に対して，ユーザによる選定

いる．そこで，ページに含まれる情報を用いて，作品と比べて素早く推薦ページを選ぶことが可能となる．

内の重要度や魅力度の高いページを自動で選出するこ

さらに応用として，推薦に有効とされるページをと が 必 要 と な っ て く る ． 我 々 は こ の 問 題 に 対 し て ，読Web 上 の 広 告 と し て 表 示 す る こ と や ， コ ミ ッ ク サ イ ト

書状態に加えて画像処理を用いた推薦ページの自動検の各話のサムネイルとして推薦されたシーンを表示す

出およびページのデータセット構築を行うことを検討

る こ と な ど を 検 討 し て い る ． そ の 概 要 を 図 12 に 示 す ．

これにより，読者は日常生活で電子端末をあつかう中

3 章および 5 章でのデータセット構築はいずれも「サで未読シーンに触れる機会が増え，続きを読み始める

イズの大きいコマを持つページ」「セリフの量が減少しことへのモチベーションを高めることが可能になるとているページ」が選出されやすい傾向にあったため，期待される．

直 線 検 出 を 用 い た コ マ 割 り の 判 定 や ，OCR を 用 い た 文

また，作品を読み進めることへの意欲を途中で失い，字認識を用いることにより，推薦ページに現れる画像

作品を既に購入したものの読まずに死蔵している「積的な特徴を定量的に明らかにしていく．また，これら

読（ つ ん ど く ）」に 悩 ま さ れ る 読 者 も 多 い ．コ ミ ッ ク をの特徴量を用いて機械学習を行うことにより，将来的まとめ買いすることは企業側・製作者側にとって一時にはこういった推薦ページを自動で判定・抽出するこ

的には利益になるものの，実際にそのコミックを消費とが可能になると期待される．

し，続巻を購入することにつながらなければ，安定した収益を得ることができないというのもまた大きな問
題である．

謝辞

本 研 究 の 一 部 は ， JST ACCEL （ グ ラ ン ト 番 号

そうした読者たちが作品をどこまで読んだかについJPMJAC1602） の 支 援 を 受 け た も の で あ る ．

て の ロ グ を 用 い ，読 書 の 促 進 に 適 切 な Web 広 告 や サ ム
ネイルを表示することで，各読者のペースに応じて続きを読み進めてもらうことが可能になると考えられる．

図 12

動的に広告を提示するシステムの構成

6. ま と め と 今 後 の 展 望
本研究では，作品のページの推薦対象が「作品を前の巻まで読んだ読者」と「作品を読んだ経験のない読者」でどのように違いが出るのかを調べるため，作品のページに推薦度をタグとして付与してもらうデータ
セット構築を行った．構築された推薦ページデータセ
ットを用いてページと推薦度の関係を分析したところ，作品の未読者，既読者に対して推薦されるページはどの作品においても概ね一致するが，推薦度の強さに違いが現れることがわかった．さらに，実際にどのような内容が推薦ページとして有効かの定性分析を行った．
その結果，イラストと会話のどちらが重要視されるかはジャンルによって異なるだけでなく，読者が作品を読んだことがあるかどうかを考慮することによっても異 な っ て く る こ と が 分 か っ た ． 本 実 験 で は ，特 定 の 読者によって作品中から推薦すべきシーンを選出してもらう方法を用いた．そこで，今後の研究では，5 章でも述べたように，シーン選出においては画像処理を用いた推薦シーンの自動検出を行うことを検討している．

参

考

文

献

[1] “週 刊 少 年 ジ ャ ン プ ”,
https://www.shonenjump.com/j/ (参 照 2018-12-11).
[2] “ 全 国 出 版 協 会 ”, http://www.ajpea.or.jp ( 参 照2018-12-16).
[3] “eBookJapan”, https://www.ebookjapan.jp/ebj/ (参 照2018-12-16).
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