近年の視覚言語モデルは画像の正確な記述に優れるが，人間的なユーモアや共感性を含むキャプション生成は未だ困難である．本研究では，写真をお題とする大喜利タスクを対象に，段階的な学習により創造的なボケを生成する手法を提案する．具体的には，教師あり学習を用いた言語・視覚の基礎学習に加え，GRPOによる自己説明を通じた思考プロセスの強化と，他者評価（スター数）に基づく選好学習を導入した．これにより，単なる状況説明を超え，視点の転換や論理の飛躍を伴う人間らしいユーモアの獲得を目指した．

近年，ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LargeLanguageModel）や，視覚情報と言語を統合的に扱う視覚言語モデル（Vision-LanguageModel）の発展により，AIの生成能力は飛躍的に向上している．これらのモデルは，画像の内容を正確に記述することには優れているが，「ユーモア」や「面白さ」といった人間に近い感性的なキャプションを生成することは困難である．そこで本研究では，段階的なモデルの追加学習を行うことで，写真から創造的なキャプションを生成するモデルを構築する．本研究において「人間に近いユーモアのあるキャプション」とは，単なる画像の状況説明にとどまらず，新しい視点を提示しているか，論理の飛躍が効果的に用いられているか，複数の解釈が可能で読み手の想像を広げるような表現になっているかを指す．