AIを活用したナラティブ・ストラクチャリング：インタビューの書き起こしから章の構成案を作成する
ゴーストライターは、インタビューの録音を聴くために何時間も費やします。引用箇所を抜き出し、生の洞察を章の構成案へと形作ろうと試みます。このプロセスには時間がかかり、執筆の勢いが削がれてしまうことも少なくありません。
テーマを確かな構成案へと変える鍵は、インタビューの内容を「ナラティブ・アーク（物語の弧）」にマッピングすることです。これには、提示（exposition）、上昇（rising action）、クライマックス（climax）、下降（falling action）、結末（denouement）が含まれます。すべての洞察を一つの「ビート（拍子）」として扱います。これにより、読者を問題から解決へと導く構造が生まれます。また、著者の語り口（ボイス）を損なうこともありません。
GPT-4のようなツールを使えば、整理された書き起こしデータを読み込ませることができます。各発言者ごとの要点を簡潔な箇条書きで生成し、それらを定義したナラティブ・アークに沿って配置します。これにより、情報の抽出と順序付けという重労働が自動化されます。その結果、あなたはニュアンスの調整やクライアントとの合意形成に集中できるようになります。
例えば、90分間の創業者のインタビューをGPT-4に入力したとしましょう。各抜粋を「提示」「上昇」または「クライマックス」のいずれかに分類するよう指示します。すると、主要な洞察がクライマックスの枠に配置された構成案のドラフトが手に入ります。クライアントに素早く確認してもらい、流れに問題がなければ、そのまま執筆へと進むことができます。
実装するには、以下の手順に従ってください：
書き起こしを準備する。音声を音声文字変換（Speech to Text）サービスに通します。フィラー（えー、あのー等）を取り除き、トピックごとに論理的な塊（チャンク）に分割します。
AIにアークのタグ付けをプロンプトする。整理したチャンクと、5つのアークの段階に関する簡潔な定義を提供します。モデルに対し、各チャンクを特定の段階に割り当て、1文の要約を作成するよう指示します。
レビューと微調整。AIが生成したリストを書き出します。各章の目標が正しい段階に配置されているか確認します。誤りがあればクライアントと調整します。完成した順序付きリストを章の構成案として使用します。
インタビューの内容をナラティブ・アークに紐付けることで、手作業による膨大な時間を削減できます。要約と順序付けに言語モデルを活用することで、テーマの一貫性が保たれます。クライアントが即座に信頼できる構成案を提示できるようになり、生の洞察から構造化された原稿へと至るプロセスが迅速化されます。
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi