近年の大規模言語モデルの発展に伴い物語生成技術は大きく進歩しているものの，既存研究は作者視点に偏り，読者の質問や予想といった認知プロセスを十分に考慮していない．本研究は，物語完結感と認知的興味の理論を統合し，読者エージェントの予想を裏切りつつ事後的に説明可能な質問の解決をプロットに組み込む手法を提案する．これにより完結感だけでなく，意外性と納得感による認知的興味の両立を目指した．実験の結果，提案手法はベースラインと比較して創造性や矛盾のない物語構造だけでなく，複雑さや関心など多くの側面で高い性能を示すことがわかり，文学理論の知見を生成プロセスに組み込むことと，読者視点を導入するアプローチの有効性を示唆した．

近年の大規模言語モデル(LLM)の発展により，数千単語に及ぶ物語の生成が現実的なタスクとなりつつあるものの，既存の物語生成手法の多くは，プロット構築や執筆といった作者の作業をモデル化することに主眼を置いており「読者が物語をどう解釈し，何を期待して読むのか」といった認知プロセスを十分に考慮していない．その結果，生成された物語は局所的には整合していても，全体として平坦で予測可能な展開に終始する場合がある．文学理論の観点からは，物語の面白さは読者の認知的な働きかけに依存するとされる．Carrollは，物語の進行は読者が抱く質問の発生と解決によって駆動される[1]とし，Kintschは，読者の予想を裏切りつつも事後的には納得できる展開こそが認知的な興味を喚起すると論じている[2]．すなわち，質の高い物語を生成するためには，作者視点だけでなく，読者の質問と予想をシミュレートし，それを巧みに操作する機構が必要である．そこで本研究では，Question:WhydidAlexgetthenewhaircut?Expectations:Toexpressoraﬃrmachangeinidentity./Purelyaesthetic,justwantedanewlook...1000単語程度の物語生成において，文学理論に基づく読者モデルを組み込んだ新たな生成フレームワークを提案する．本手法では，読者エージェントが生成過程の物語に対して抱いた質問と予想(表1)を意図的に裏切ることで物語を展開させる．本研究では，読者の認知プロセスを明示的に扱うことが物語や読書体験の質にどう寄与するかを検証する．