本研究は、LLMを用いたプロンプト自動生成により、新聞記事から風刺画を生成する手法を提案する。新聞記事を入力とし、GPT-4oを用いて記事要約要素と概念メタファー構成要素を抽出してメタファー文を生成し、これをプロンプトとしてDALL·E3で風刺画を生成した。さらに風刺画からキャプションを生成し、概念メタファー生成用プロンプトと風刺画キャプションの入出力例を含むFew-Shotpromptingによりプロンプトを改善した。クラウドソーシング評価では、ベースライン（BL）、概念メタファー介在（CP）、Few-Shotprompting（FP）を比較し、FPが総合的にもっともよいと評価された。

近年、インターネットやSNSの普及により情報源が多様化する一方で、日常的にニュースに触れる人は減少し、「ニュース離れ」が進んでいる。特に若年層を中心に「新聞離れ」も顕著である。本研究は、このような状況を踏まえ新聞記事から風刺画生成に適したプロンプトを自動生成する手法を提案し、そのプロンプトを用いて風刺画を生成することを最終目的とする。風刺画は視覚的に訴える表現であり、言語に依存せず情報を伝えられるため、ニュースへの関心を喚起する効果が期待される。近年、テキストから画像を生成する技術は急速に発展しており、DALL·E3ではプロンプトの忠実な再現性が大幅に向上している[1]。これを活用することで新聞記事から視覚的表現を自動生成することも可能になりつつある。TuhinChakrabartyらは、言語的メタファーを視覚的メタファーに変換する手法を提案しているが[2]、本研究では新聞記事から言語メタファーを生成し、それを視覚化する点で異なる。TingfengCaoらの提案するBeautifulPromptは、簡潔な記述から高品質なプロンプトを生成する技術であるが[3]、本研究では新聞記事という長大なテキストを対象とする点が異なる。さらに、ShacharRosenmanらのNeuroPromptsはユーザーの入力プロンプトを強化する適応的フレームワークであるのに対し[4]、本研究は新聞記事そのものをプロンプトとし、それを強化する点で異なる。本研究は、以上の先行研究を踏まえ、新聞記事の内容を視覚的に提示するための風刺画を生成することでニュース離れの緩和を目指すものである。