本研究では，小説の物語テキストから登場人物を抽出し，人物関係図を作成するシステムを提案する．小説を選ぶ際に，作成した人物関係図を使用することで，小説を読まなくても内容の全体像の概要を把握でき，好みの内容の小説だけ選択できる．また，物語の進行を忘れた場合にも，それまでの物語の全体像を把握でき，読書の再開を手助けする．本システムで，少しでも読書をする際のストレスになりうる要因を無くすことを目指す．詳細な手法としては，物語テキストから人名を抽出し，登場人物リストを作成した後，GPT-2を使用して代名詞を最も適切な単語に置き換え，関係性を出力し関係図を作成した．定量評価の結果，代名詞の変換を行った関係図の方が正解率が高いという結果となった．

近年，読書離れが深刻化している．その中でも特に20代を中心に読書をする習慣がない人が多くなっており，問題視されている．その原因の一つとして，読書は多くの時間を取られ，読み進めないとどのような内容かわからないということが考えられる．現代には，多くの娯楽が存在しており，そのほとんどが多くの時間をかけずとも楽しめるものだ．そんな状況だからこそ，内容を忘れてしまったら読み返すしか方法がない読書をする人が減少してしまう原因のひとつとなっていると考察した．このように若者の読書離れは深刻化しているが，近年，スマートフォンやタブレットの普及により，電子出版の市場規模が増加している．そのため，スマートフォンやタブレット等の電子媒体で読書する機会が増えた．電子媒体で読書することは，読書をより身近なものとし，読書離れを解決する方法の一つではないかと考えた．電子媒体で読書をする場合，紙媒体での小説と異なり，複数冊所持しても重たくない．そのため，複数冊を並列して読む人が増えると考えられる．並列して小説を読む場合，物語の進行を忘れてしまうことが増えることが想定される．しかし，現代社会では読書にまとまった時間を確保することが難しく，隙間時間を利用し読書する人が多いため，前のページに戻るために時間を使うことは効果的ではない．そこで，小説の物語テキストから登場人物を抽出し，人物関係図を作成するシステムを作り，読み返しをしなくても本の内容を思い出せるようにしたいと考えた．