JP2020106910A - マンガ生成システムおよびマンガ生成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】テキストコンテンツのマンガ化を効率的かつ精度良好に行う。【解決手段】マンガ生成システム１００において、マンガにおける各コマの属性情報を保持する記憶装置１０１と、マンガ化対象のテキストコンテンツにおける各記載の属性を特定し、前記各記載の属性を前記各コマの属性情報に照合して、前記属性が前記属性情報に一致するコマを、該当記載に対応したコマと特定する処理と、前記特定した前記各記載に関するコマでマンガを生成する処理と、を実行する演算装置１０４を含む構成とする。【選択図】図１

Description

本発明は、マンガ生成システムおよびマンガ生成方法に関するものであり、具体的には、テキストコンテンツのマンガ化を効率的かつ精度良好に行う技術に関する。

昨今の、いわゆる活字離れが進む状況を踏まえ、例えば自治体や企業らが市民や従業員に向けた啓蒙・教育用のテキストコンテンツをマンガ形式で提供するケースが増えている。ところが、テキストコンテンツをマンガ化する作業は人手によるもので、効率やコストの面で課題が大きいため、自動化を模索する動きは存在する。

マンガやアニメーションの作成効率化を図る従来技術としては、例えば、アニメーションの構成要素であるアニメーション部品とアニメーション部品の動作方法をあらかじめ記憶しているアニメーション部品記憶部と、選択可能な複数の言い替え候補を有する半完成の物語をあらかじめ記憶している半完成物語記憶部と、前記アニメーション部品記憶部の記憶するアニメーション部品の合成方法とアニメーション部品への動作命令で構成される所定のスクリプトと該スクリプト書き換え規則をあらかじめ記憶しているスクリプト記憶部と、前記半完成物語記憶部の有する複数の言い替え候補からオペレータに意図するものを選択させる入力部と、半完成物語、完成した物語等の画像や映像を出力する映像出力部と、オペレータが前記入力部を介して選択した言い替え候補をもとに物語を完成する物語完成部と、前記スクリプト記憶部から必要なスクリプトと書き換え規則を得て、前記入力部からの選択により完成された物語をアニメーションとして表現するスクリプトを作成するスクリプト作成部と、前記スクリプト作成部で作成されたスクリプトを実行するために必要なアニメーション部品を、前記アニメーション部品記憶部から得て合成するアニメーション部品合成部と、前記アニメーション部品合成部において合成されたアニメーション部品に対して前記スクリプト作成部で作成されたスクリプトを実行してアニメーション部品を動作させてアニメーションを実現するスクリプト実行部と、前記映像出力部に、前記スクリプト実行部において作成されたアニメーションを出力させるアニメーション出力制御部とを有していることを特徴とするアニメーション作成装置（特許文献１参照）などが提案されている。

また他にも、通信ネットワークを介して複数のユーザが使用する複数のユーザ端末からそれぞれ情報を受け付けて一つの物語を作成する物語作成システムであって、前記物語の複数のテーマについての物語テーマ情報が記憶されている物語テーマ情報記憶部と、各テーマの各物語を構成するあらかじめ定められている順序で並べられている複数の物語パートそれぞれについての物語パート情報であって、前記ユーザが各物語パートに対して文字情報及び／又は図形情報を追加・付加する際の発想の契機となるサジェスチョン文字情報及び／又はサジェスチョン図形情報を前記物語パートごとに含んでいる複数の物語パート情報が、前記各テーマの各物語の前記物語パートごとに記憶されている物語パート情報記憶部と、前記各物語パートに対して、前記サジェスチョン文字情報及び／又はサジェスチョン図形情報を参照してユーザが入力したユーザ作成文字情報及び／又はユーザ作成図形情報が追加・付加されているユーザ作成情報追加・付加済物語パート情報が、前記各テーマの各物語の前記物語パートごとに記憶されているユーザ作成情報追加・付加済物語パート情報記憶部と、を備えていて、アクセスしてきたユーザ端末に対して前記物語テーマ情報記憶部に記憶されている前記物語の複数のテーマの中から一つのテーマを選択するように促すテーマ選択指示処理部と、前記物語パート情報記憶部に記憶されている選択された前記一つのテーマの物語を構成するあらかじめ定められている順序で並べられている前記複数の物語パート情報の中から前記ユーザが文字情報及び／又は図形情報の入力を行うこ
とを希望する一つの物語パートを選択するようにアクセスしてきた前記ユーザ端末に対して促す物語パート選択指示処理部と、前記選択した物語パートに対してユーザが文字情報及び／又は図形情報を追加・付加したユーザ作成情報追加・付加済物語パート情報を取得した際に、前記ユーザ作成情報追加・付加済物語パート情報記憶部に記憶するユーザ作成情報追加・付加済物語パート情報登録処理部と、前記ユーザ作成情報追加・付加済物語パート情報を取得した際に、前記選択した物語パートに連続する前及び／又は後ろの前記物語パートについて、前記ユーザ作成情報追加・付加済物語パート情報記憶部にそれぞれ記憶されている複数のユーザ作成情報追加・付加済物語パート情報の中から一つのユーザ作成情報追加・付加済物語パート情報を任意に選択・抽出し、前記取得した前記ユーザ作成情報追加・付加済物語パート情報の前及び／又は後ろに前記あらかじめ定められている順序で並べて前記ユーザが選択した前記一つのテーマの物語を構成して表示する第一の物語表示処理部と、を備えている物語作成システム（特許文献２参照）なども提案されている。

特開平８−２６３６８１ 特開２０１７−１８７８７７

テキストコンテンツをマンガ化するという要求は年々増大しており、マンガ化されたコンテンツは配布・出版物としても増加している。

ところが、上述のように人手によるマンガ化の作業は低効率であり、早晩需要に追いつかなくなると考えられる。一方で、作業効率を無理に追求しても、精度の低い成果物すなわちマンガしか得られず、上述の社会的要請に応えられないこととなる。

そこで本発明の目的は、テキストコンテンツのマンガ化を効率的かつ精度良好に行う技術を提供することにある。

上記課題を解決する本発明のマンガ生成システムは、マンガにおける各コマの属性情報を保持する記憶装置と、マンガ化対象のテキストコンテンツにおける各記載の属性を特定し、前記各記載の属性を前記各コマの属性情報に照合して、前記属性が前記属性情報に一致するコマを、該当記載に対応したコマと特定する処理と、前記特定した前記各記載に関するコマでマンガを生成する処理と、を実行する演算装置と、を含むことを特徴とする。

また、本発明のマンガ生成方法は、マンガにおける各コマの属性情報を保持する記憶装置を備える情報処理システムが、マンガ化対象のテキストコンテンツにおける各記載の属性を特定し、前記各記載の属性を前記各コマの属性情報に照合して、前記属性が前記属性情報に一致するコマを、該当記載に対応したコマと特定する処理と、前記特定した前記各記載に関するコマでマンガを生成する処理と、を実行することを特徴とする。

本発明によれば、テキストコンテンツのマンガ化を効率的かつ精度良好に行うことができる。

本実施形態のマンガ生成システムをのハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態の素材ＤＢのデータ構成例を示す図である。 本実施形態のマンガの構成例を示す図である。 本実施形態のテキストコンテンツＤＢのデータ構成例を示す図である。 本実施形態のテキストコンテンツの構成例を示す図である。 本実施形態の生成マンガＤＢのデータ構成例を示す図である。 本実施形態におけるマンガ生成方法のフロー例１を示す図である。 本実施形態におけるマンガ生成方法のフロー例２を示す図である。 本実施形態におけるマンガ生成方法のフロー例３を示す図である。

−−−システム構成−−−
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態のマンガ生成システム１００におけるハードウェア構成例を示す図である。

図１に示すマンガ生成システム１００は、テキストコンテンツのマンガ化を効率的かつ精度良好に行うコンピュータシステムである。

こうした本実施形態のマンガ生成システム１００は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ
Ｄｒｉｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶装置１０１、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ１０３、記憶装置１０１に保持されるプログラム１０２をメモリ１０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵなどの演算装置１０４、ユーザからのキー入力や音声入力を受け付ける入力装置１０５、処理データの表示を行うディスプレイ等の出力装置１０６、を少なくとも備える。

勿論、マンガ生成システム１００が、インターネットなど適宜なネットワークを介して、ユーザの端末と通信を行うネットワーク構成を想定する場合、ネットワークインターフェイスカードなどの通信装置も備えるものとする。

なお、記憶装置１０１内には、本実施形態のマンガ生成システムとして必要な機能を実装する為のプログラム１０２に加えて、素材ＤＢ１２５、テキストコンテンツＤＢ１２６、および生成マンガＤＢ１２７が少なくとも記憶されている。これらＤＢの詳細については後述する。

また、プログラム１０２は、判定エンジン１１０を含んでいる。この判定エンジン１１０は、テキストコンテンツの各記載と属性が一致するコマを素材ＤＢ１２５のマンガコンテンツから特定する機能を担うエンジンである。またこの判定エンジン１１０は、好ましくは機械学習機能を備えた人工知能であるものとする。この人工知能の機能については後述する。

−−−データ構造例−−−
続いて、本実施形態のマンガ生成システム１００が用いるテーブル類について説明する。図２に、本実施形態における素材ＤＢ１２５の一例を示す。

素材ＤＢ１２５は、素材である各マンガにおける各コマに関する各種情報を蓄積したデータベースである。

そのデータ構造は、マンガを一意に特定するタイトルをキーとして、当該マンガの基本属性（例：作者、ジャンル、巻数、出版時期、設定場所、設定時代、対象読者）、各コマのシーン属性（例：起承転結、説明、説得、情報伝達、感情吐露などといった役割、屋外
、屋内、公園、山、海、遊園地、駅といった場所、朝、昼、夕方、夜といった時間、登場人物数を示唆しうる台詞数）と、台詞属性（例：テキスト、登場位置、ト書き、役割、話者の性別、年齢など）、といったデータを対応づけたレコードの集合体である。

なお図３に例示するように、マンガは、マンガ１巻をブック１０１１とし、当該マンガのタイトル１０２１、基本属性１０３１、当該マンガの一コマを一単位とするシーン１０４１の集合、及び、シーン毎の台詞１０５１の集合から構成される。

また図４に、本実施形態におけるテキストコンテンツＤＢ１２６の一例を示す。このテキストコンテンツＤＢ１２６は、マンガ化対象となるテキストコンテンツを蓄積したデータベースである。

そのデータ構造は、テキストコンテンツを一意に特定するタイトルをキーとして、当該テキストコンテンツの基本情報（素材ＤＢ１２５におけるものと同様）、各シーンの属性（例：場面設定、台詞、ト書き）を対応づけたレコードの集合体である。

なお図５に例示するように、テキストコンテンツは、一例であるシナリオ１冊をブック１０６１とし、当該シナリオのタイトル１０７１、基本属性１０８１、一つの場面の単位であるシーン１０９１の集合、及び、シーン毎の設定を表す柱１１０１、シーン毎の台詞１１１１、及び、台詞毎の補足説明であるト書１１２１から構成される。

また図６に、本実施形態における生成マンガＤＢ１２７の一例を示す。この生成漫画ＤＢ１２７は、マンガ生成システム１００がテキストコンテンツに基づき生成したマンガを蓄積したデータベースであり、そのデータ構造は、テキストコンテンツのタイトルをキーとして、当該テキストコンテンツに基づき生成したマンガのファイル（ないし格納先）を対応づけたレコードの集合体である。

−−−フロー例１−−−
以下、本実施形態におけるマンガ生成方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明するマンガ生成方法に対応する各種動作は、マンガ生成システム１００がメモリ等に読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。

図７は、本実施形態におけるマンガ生成方法のフロー例１を示す図である。ここではまず、マンガコンテンツから基本属性およびシーン属性を抽出し、素材ＤＢ１２５を生成する流れから説明する。

この場合、マンガ生成システム１００は、例えばユーザが入力装置１０５で入力してきたマンガ（電子データ形式）のデータを１ブック読み込み（４０１）、当該ブックの基本属性を所定ルールに基づき特定し、これを素材ＤＢ１２５における該当マンガのレコードに格納する（４０２）。

上述の所定ルールとは、例えば、マンガのデータのうち、予め定まった所定箇所から、タイトル、巻数、作者名、出版時期、といった値を抽出するといったもので、マンガに関して知見有る者が規定したものとなる。なお、ジャンル、設定場所、設定時代、対象読者の値については、ユーザ指定を受けて取得するものとする。

また、マンガ生成システム１００は、上述のマンガの全ページ、全シーンに対して、各頁からコマすなわちシーンを抽出し（４０３）、抽出したシーンから台詞すなわちテキストを抽出する（４０４）。なお、コマの抽出は、例えば当該マンガのデータのうち所定オ
ブジェクト（予めコマとしてタグが付与されたもの）を特定することが該当する。

また、マンガ生成システム１００は、上述の４０４で得た台詞から、当該台詞の発話者の性別、年齢など、台詞毎の属性を推定し、これを当該コマの台詞の属性として素材ＤＢ１２５における該当マンガのレコードに格納する（４０５）。

この性別、年齢の推定は、例えば、マンガ生成システム１００が予め保持する、語彙ごとの性別、年齢を規定した所定の辞書に、当該台詞を照合することで判定できる。

また、マンガ生成システム１００は、上述で得た台詞から、そのシーンの役割、場所、時間を推定し、これを当該コマのシーンの属性として素材ＤＢ１２５における該当マンガのレコードに格納する（４０６)。

こうした役割、場所、時間の推定は、例えば、ユーザが入力装置１０５で指定したものを取得する場合の他に、当該コマの台詞が示す場所、時間に関する値を取得する場合や、当該コマおよびその前後のコマの各台詞の組み合わせが所定のパターンに該当するか判定することで、当該パターンが示す分脈上の位置づけすなわち起承転結のいずれかと特定する場合、などが想定できる。

なお、こうしたシーンの属性のうち場所および時間については、当該属性を特定できたシーンより以後の後続シーンで当該事象すなわち場所および時間に関して異なる記載が出現しない限り、当該後続シーンに関する場所および時間に関する属性を、引き継ぐものとする。

続いて、マンガ生成システム１００は、マンガ化対象となるテキストコンテンツたるシナリオのブック１０６１を、所定のユーザ指示を受けて入力装置１０５から取得し（４０９）、当該ブック１０６１が含む基本情報（例：タイトルや作者等々）を基本属性として、テキストコンテンツＤＢ１２６における該当シナリオのレコードに格納する（４１０）。

また、マンガ生成システム１００は、上述のシナリオにおける全シーンに関して、各シーンのテキストを読み込み（４１１）、当該シーンの柱１１０１を解析してシーンの属性としてテキストコンテンツＤＢ１２６の該当レコードに格納する（４１２）。上述の柱１１０１は、ブック１０６１における所定箇所に存在する記載が該当するものとする。

続いて、マンガ生成システム１００は、上述のシーンの各台詞１１１１のト書１１２１を解析して、当該シーンの台詞の属性としてテキストコンテンツＤＢ１２６における該当レコードに格納する（４１３）。各台詞１１１１のト書１１２１に関しても、ブック１０６１における所定箇所に存在する記載が該当するものとする。

また、マンガ生成システム１００は、上述のブック１０６１の各シーンにおける各台詞を解析して、当該台詞の発話者の性別、年齢を推定し、これを当該シーンにおける台詞の属性として、テキストコンテンツＤＢ１２６における該当レコードに格納する（４１４）。

この性別、年齢の推定は、例えば、マンガ生成システム１００が予め保持する、語彙ごとの性別、年齢を規定した所定の辞書に、当該台詞を照合することで判定できる。

続いて、マンガ生成システム１００は、上述の台詞からそのシーンの役割、場所、時間を推定し、これらの値を当該シーンの属性として、テキストコンテンツＤＢ１２６におけ
る該当レコードに格納する（４１５）。

こうした役割、場所、時間の推定は、例えば、ユーザが入力装置１０５で指定したものを取得する場合の他に、当該コマの台詞が示す場所、時間に関する値を取得する場合や、当該コマおよびその前後のコマの各台詞の組み合わせが所定のパターンに該当するか判定することで、当該パターンが示す分脈上の位置づけすなわち起承転結のいずれかと特定する場合、などが想定できる。

なお、こうしたシーンの属性のうち場所および時間については、当該属性を特定できたシーンより以後の後続シーンで当該事象すなわち場所および時間に関して異なる記載が出現しない限り、当該後続シーンに関する場所および時間に関する属性を、引き継ぐものとする。

続いて、マンガ生成システム１００は、上述のシナリオに基づくマンガ生成を希望しているユーザから、マッチング条件として所定の基本属性（例：作者、ジャンル、時代、タイトルなど）の指定を入力装置１０５で受けた場合（４１８：あり）、当該マッチング条件に含まれる基本属性に合致するマンガを素材ＤＢ１２５にて検索し、当該マンガのデータをマッチング候補としてメモリ１０３に保持する（４１９）。

他方、マッチング条件として基本属性の指定がなければ（４１８：なし）、マンガ生成システム１００は、上述のシナリオの全基本属性に合致するマンガを素材ＤＢ１２５で検索し、当該マンガをマッチング候補としてメモリ１０３に保持する（４２０）。

また、マンガ生成システム１００は、上述のシナリオの全シーンにつき各シーンの属性、および各台詞の属性にそれぞれマッチするマンガを、素材ＤＢ１２５で検索し、属性の合致率の一番高いマンガのシーンをメモリ１０３に保持する（４２１）。

続いて、マンガ生成システム１００は、上述のステップ４２１でメモリ１０３で保持したマンガのシーンのデータを、判定エンジン１１０に与えて、教師データに基づくシーンの再選択を行う（４２２）。この再選択の結果は、判定エンジン１１０の教師データとして反映されることになる。

続いて、マンガ生成システム１００は、ここまで特定されたマンガの各シーンの台詞を、上述のシナリオにおける該当シーンの台詞で置換し、当該シーンのマンガのコマとして、生成マンガＤＢ１２７に格納する（４２３）。

マンガ生成システム１００は、該当シナリオの全シーン、全セリフについて、上述の台詞の置換処理を完了した場合、各シーンのコマを所定のレイアウト配置してマンガを生成システム、当該生成結果すなわちマンガを生成マンガＤＢ１２７に格納し（４２４）、処理を終了する。上述のレイアウト配置は、所定の紙面スペースにおけるコマ割りのフォーマットに対し、各コマをシーンの登場順に設定していく処理となる。

なお、判定エンジン１１０における教師データの生成手順としては、一般的なものを適宜に採用すればよいが、一例としては、図８〜９手順を想定できる。

例えば図８に示す判定エンジン１１０の教師データ生成フローにおいて、マンガ生成システム１００は、ユーザ指定のマンガ化対象のシナリオのブックから、当該シナリオの属性を抽出し（５０１）、その属性で素材ＤＢ１２５を検索する（５０２）。属性抽出の手法等は上述のフロー例のものと同様である。

この検索で得た候補から、知見あるユーザが教師役として最適なマンガを選択した場合、マンガ生成システム１００は、その選択結果を入力装置１０５で受け付けて、当該候補の属性を教師データとして判定エンジン１１０に設定する。

また図９に示す判定エンジン１１０の学習フローにおいて、所定のシナリオとそれに基づき生成したマンガの組み合わせに関して、知見あるユーザが教師役としてその組み合わせの良否を判断した場合、マンガ生成システム１００は、その判断結果を入力装置１０５で受け付けて（５１１）、当該組み合わせの属性を教師データとして判定エンジン１１０に設定する（５１２）。

以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。

こうした本実施形態によれば、テキストコンテンツのマンガ化を効率的かつ精度良好に行うことが可能となる。

本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、本実施形態のマンガ生成システムにおいて、前記演算装置は、前記テキストコンテンツにおける各シーンの記載の属性を特定し、前記各シーンの属性を、前記属性情報が示す前記コマおよび当該コマでの台詞の各属性に照合して、前記属性が前記属性情報に一致するコマを、該当シーンに対応したコマと特定するものである、としてもよい。

これによれば、マンガのコマごとの台詞に対応した記載を特定し、当該記載に精度良好にフィットするコマをマンガ化の材料として採用することができる。ひいては、テキストコンテンツのマンガ化をさらに効率的かつ精度良好に行うことが可能となる。

また、本実施形態のマンガ生成システムにおいて、前記演算装置は、前記テキストコンテンツにおける各シーンの記載の属性として、当該シーンの役割であるテキストコンテンツ上の起承転結のいずれかを、所定の判定ルールに基づき特定するものである、としてもよい。

これによれば、マンガのコマごとの台詞に対応した、所定の役割のシーンの記載を特定し、当該役割のシーンにおける記載に精度良好にフィットするコマをマンガ化の材料として採用することができる。ひいては、テキストコンテンツのマンガ化をさらに効率的かつ精度良好に行うことが可能となる。

また、本実施形態のマンガ生成システムにおいて、前記演算装置は、前記各シーンのうちいずれかの特定シーンの記載が、予め定めた所定事象に関する記載に該当するものである場合、当該特定シーンより以後の後続シーンで当該事象に関する異なる記載が出現しない限り、当該後続シーンに関する前記所定事象に関する属性を、前記特定シーンの属性と同じものと特定するものである、としてもよい。

これによれば、シーン単体ではその状況（例：場所、天候、日時など）が特定できない場合でも、それ以前のシーンの属性を適宜に適用し特定することが可能となる。ひいては、テキストコンテンツのマンガ化をさらに効率的かつ精度良好に行うことが可能となる。

また、本実施形態のマンガ生成システムにおいて、前記記憶装置は、複数のマンガに関して前記各コマの属性情報を保持しており、前記演算装置は、前記コマの特定を行うに際し、前記テキストコンテンツの所定属性ないしユーザ指定の所定属性と一致した属性を有するマンガを前記記憶装置にて選択し、当該マンガの各コマの属性に、前記テキストコン
テンツにおける各記載の属性を照合するものである、としてもよい。

これによれば、複数のマンガ中からテキストコンテンツにフィットするマンガを選定し、当該マンガにおけるコマごとの台詞に対応した記載を特定し、当該記載に精度良好にフィットするコマをマンガ化の材料として採用することができる。ひいては、テキストコンテンツのマンガ化をさらに効率的かつ精度良好に行うことが可能となる。

また、本実施形態のマンガ生成システムにおいて、前記演算装置は、前記属性と前記属性情報との一致に基づき特定したコマに関して、ユーザによる可否評価を受け付け、当該可否評価を反映させた所定の教師データに基づいてコマの再特定を行うものである、としてもよい。

これによれば、テキストコンテンツの記載にフィットするコマの特定精度を継続的に改善することができる。ひいては、テキストコンテンツのマンガ化をさらに効率的かつ精度良好に行うことが可能となる。

また、本実施形態のマンガ生成方法において、前記情報処理システムが、前記テキストコンテンツにおける各シーンの記載の属性を特定し、前記各シーンの属性を、前記属性情報が示す前記コマおよび当該コマでの台詞の各属性に照合して、前記属性が前記属性情報に一致するコマを、該当シーンに対応したコマと特定するものである、としてもよい。

また、本実施形態のマンガ生成方法において、前記情報処理システムが、前記テキストコンテンツにおける各シーンの記載の属性として、当該シーンの役割であるテキストコンテンツ上の起承転結のいずれかを、所定の判定ルールに基づき特定する、としてもよい。

また、本実施形態のマンガ生成方法において、前記情報処理システムが、前記各シーンのうちいずれかの特定シーンの記載が、予め定めた所定事象に関する記載に該当するものである場合、当該特定シーンより以後の後続シーンで当該事象に関する異なる記載が出現しない限り、当該後続シーンに関する前記所定事象に関する属性を、前記特定シーンの属性と同じものと特定する、としてもよい。

また、本実施形態のマンガ生成方法において、前記情報処理システムが、前記記憶装置にて、複数のマンガに関して前記各コマの属性情報を保持して、前記コマの特定を行うに際し、前記テキストコンテンツの所定属性ないしユーザ指定の所定属性と一致した属性を有するマンガを前記記憶装置にて選択し、当該マンガの各コマの属性に、前記テキストコンテンツにおける各記載の属性を照合する、としてもよい。

また、本実施形態のマンガ生成方法において、前記情報処理システムが、前記属性と前記属性情報との一致に基づき特定したコマに関して、ユーザによる可否評価を受け付け、当該可否評価を反映させた所定の教師データに基づいてコマの再特定を行う、としてもよい。

１００ マンガ生成システム
１０１ 記憶装置
１０２ プログラム
１０３ メモリ
１０４ 演算装置
１０５ 入力装置
１０６ 出力装置
１１０ 判定エンジン
１２５ 素材ＤＢ
１２６ テキストコンテンツＤＢ
１２７ 生成マンガＤＢ

Claims (12)

1. マンガにおける各コマの属性情報を保持する記憶装置と、
   マンガ化対象のテキストコンテンツにおける各記載の属性を特定し、前記各記載の属性を前記各コマの属性情報に照合して、前記属性が前記属性情報に一致するコマを、該当記載に対応したコマと特定する処理と、前記特定した前記各記載に関するコマでマンガを生成する処理と、を実行する演算装置と、
   を含むことを特徴とするマンガ生成システム。
2. 前記演算装置は、
   前記テキストコンテンツにおける各シーンの記載の属性を特定し、前記各シーンの属性を、前記属性情報が示す前記コマおよび当該コマでの台詞の各属性に照合して、前記属性が前記属性情報に一致するコマを、該当シーンに対応したコマと特定するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載のマンガ生成システム。
3. 前記演算装置は、
   前記テキストコンテンツにおける各シーンの記載の属性として、当該シーンの役割であるテキストコンテンツ上の起承転結のいずれかを、所定の判定ルールに基づき特定するものである、
   ことを特徴とする請求項２に記載のマンガ生成システム。
4. 前記演算装置は、
   前記各シーンのうちいずれかの特定シーンの記載が、予め定めた所定事象に関する記載に該当するものである場合、当該特定シーンより以後の後続シーンで当該事象に関する異なる記載が出現しない限り、当該後続シーンに関する前記所定事象に関する属性を、前記特定シーンの属性と同じものと特定するものである、
   ことを特徴とする請求項３に記載のマンガ生成システム。
5. 前記記憶装置は、
   複数のマンガに関して前記各コマの属性情報を保持しており、
   前記演算装置は、
   前記コマの特定を行うに際し、前記テキストコンテンツの所定属性ないしユーザ指定の所定属性と一致した属性を有するマンガを前記記憶装置にて選択し、当該マンガの各コマの属性に、前記テキストコンテンツにおける各記載の属性を照合するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載のマンガ生成システム。
6. 前記演算装置は、
   前記属性と前記属性情報との一致に基づき特定したコマに関して、ユーザによる可否評価を受け付け、当該可否評価を反映させた所定の教師データに基づいてコマの再特定を行うものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載のマンガ生成システム。
7. マンガにおける各コマの属性情報を保持する記憶装置を備える情報処理システムが、
   マンガ化対象のテキストコンテンツにおける各記載の属性を特定し、前記各記載の属性を前記各コマの属性情報に照合して、前記属性が前記属性情報に一致するコマを、該当記載に対応したコマと特定する処理と、
   前記特定した前記各記載に関するコマでマンガを生成する処理と、
   を実行することを特徴とするマンガ生成方法。
8. 前記情報処理システムが、
   前記テキストコンテンツにおける各シーンの記載の属性を特定し、前記各シーンの属性を、前記属性情報が示す前記コマおよび当該コマでの台詞の各属性に照合して、前記属性が前記属性情報に一致するコマを、該当シーンに対応したコマと特定するものである、
   ことを特徴とする請求項７に記載のマンガ生成方法。
9. 前記情報処理システムが、
   前記テキストコンテンツにおける各シーンの記載の属性として、当該シーンの役割であるテキストコンテンツ上の起承転結のいずれかを、所定の判定ルールに基づき特定する、
   ことを特徴とする請求項８に記載のマンガ生成方法。
10. 前記情報処理システムが、
    前記各シーンのうちいずれかの特定シーンの記載が、予め定めた所定事象に関する記載に該当するものである場合、当該特定シーンより以後の後続シーンで当該事象に関する異なる記載が出現しない限り、当該後続シーンに関する前記所定事象に関する属性を、前記特定シーンの属性と同じものと特定する、
    ことを特徴とする請求項９に記載のマンガ生成方法。
11. 前記情報処理システムが、
    前記記憶装置にて、複数のマンガに関して前記各コマの属性情報を保持して、
    前記コマの特定を行うに際し、前記テキストコンテンツの所定属性ないしユーザ指定の所定属性と一致した属性を有するマンガを前記記憶装置にて選択し、当該マンガの各コマの属性に、前記テキストコンテンツにおける各記載の属性を照合する、
    ことを特徴とする請求項７に記載のマンガ生成方法。
12. 前記情報処理システムが、
    前記属性と前記属性情報との一致に基づき特定したコマに関して、ユーザによる可否評価を受け付け、当該可否評価を反映させた所定の教師データに基づいてコマの再特定を行う、
    ことを特徴とする請求項７に記載のマンガ生成方法。