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title: コミックにおける読者依存性の高い地雷表現のVLMを用いた自動検出の検討
tags:  #comic #manga  
author: [Nakamura Laboratory (Meiji University)](https://www.docswell.com/user/nkmr-lab)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: コミックにおける読者依存性の高い地雷表現のVLMを用いた自動検出の検討 by Nakamura Laboratory (Meiji University)
published: March 17, 25
canonical: https://www.docswell.com/s/nkmr-lab/ZV1YMQ-2025-03-17-135515
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コミックにおける読者依存性の高い地雷表現の
VLMを用いた自動検出の検討
新嶌道大（明治大学）
櫻井 翼，中川 由貴，中村 聡史（明治大学）
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背景
人は様々な苦手意識をもつ
コミックでは日常生活よりも苦手なものに遭遇しやすい
突然苦手な表現が出てくると，読書意欲が低下する恐れがある
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# Page. 3

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読者依存性の高い地雷
SNSなどで苦手な表現を「地雷」と呼ぶことがある
読者依存性の高い地雷とは
読者の苦手意識によって不快に感じて受け入れられず
読むのを避けてしまう描写
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# Page. 4

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先行研究
地雷表現に対するアノテーションを共有し，その表現が含まれる
ページの直前で警告を出すような手法を実現 [伊藤ら，2022]
虫が
苦手
血が
苦手
伊藤理紗，中村聡史： コミックにおける読者依存性の高い地雷表現回避手法の実現，
HCI, Vol. 7, No. 39, pp. 1–7(2022).
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先行研究
地雷表現に対するアノテーションを共有し，その表現が含まれる
ページの直前で警告を出すような手法を実現 [伊藤ら，2022]
虫が
苦手
一度地雷としてのフラグ
を付与する必要がある
血が
苦手
伊藤理紗，中村聡史： コミックにおける読者依存性の高い地雷表現回避手法の実現，
HCI, Vol. 7, No. 39, pp. 1–7(2022).
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これまでの研究
Vision APIを用いた地雷表現（虫）の自動検出の試み[Nakagawaら，2024]
誤判定が多く，より高度な分析手法が求められる
視覚的情報に依存しており，検出精度に限界がある
Nakagawa, Y., Ito, R. and Nakamura, S.: A Study on Anxiety Reduction of Reader-dependent“Jirai”Expressions in Comics，
Procedia Computer Science, Vol. 246,pp. 3918–3927 (2024).
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# Page. 7

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目的
コミックのコマに読者依存性の高い地雷が
含まれるかどうかを自動判定する手法の実現
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対象の地雷表現
アンケート調査の結果，特にグロテスクなものや血液など，
人体にまつわるものを苦手とする読者が多い[伊藤ら，2021]
人体の異常にまつわるものに限定
伊藤理紗，中村聡史： コミックにおける読者依存の地雷 表現に関する基礎検討と軽減手法の検討
DEIM2021, Vol. 11, No. D13-1, pp. 1–8 (2021).
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対象コミック
Manga109データセットの中から人体の異常にまつわる表現を
[Fujimotoら，2016]
含むコミック10作品を選定
選定基準：戦闘，怪奇，医療，身体的異常
Fujimoto, A., Ogawa, T., Yamamoto, K., Matsui, Y., Yamasaki, T. and Aizawa, K.: Manga109 dataset and creation of metadata,
Proceedings of the 1st international workshop on comics analysis, processing and understanding, pp. 1–5 (2016).
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人体の異常にまつわる表現の定義
① 暴力：暴力行為が具体的に描写されておりそれによってダメージが
発生している
② 血：血が人体から出ている，または，体に付着している描写があり
かつそれが明確に「血」であると判断できる
③ 人体損壊：現実ではほぼ起こりえない人体の変化が描写されている
④ 死体：明らかに死体であると判断できる状態が含まれている
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人体の異常にまつわる画像データセット
データセット全体のコマ数は9180
人体の異常の割合は4.5%
人体の異常のカテゴリごとのデータ数
暴力
データ数
193
血
人体損壊
130
58
死体
18
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人体の異常にまつわる画像の判定手法
人体の異常にまつわる表現は，視覚的な要素だけでなく， 物語の文脈
や登場キャラクタの発言が影響を与えることが考えられる
© 島崎譲「征神記ヴァルナス」
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# Page. 13

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人体の異常にまつわる画像の判定手法
人体の異常にまつわる表現は，視覚的な要素だけでなく， 物語の文脈
や登場キャラクタの発言が影響を与えることが考えられる
© 島崎譲「征神記ヴァルナス」
13


# Page. 14

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人体の異常にまつわる画像の判定手法
人体の異常にまつわる表現は，視覚的な要素だけでなく， 物語の文脈
や登場キャラクタの発言が影響を与えることが考えられる
コマ内の内容をVLMを用いて，
言語情報としてテキスト化し，
そのテキスト情報をLLMを
用いて判定する
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手法
コマのテキスト情報を基に3つの手法で判定を行う
①コマ手法
②ベースライン手法
③ページ手法
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①人体の異常にまつわる画像の判定手法
コマ手法K[i]
対象のコマのテキストに加えて，そのコマの直前の数コマの
テキストをコンテキストとして与える
直前のコマ数は[i=1,2,3,4,5]の場合を行った
手法により利用
コマ数が異なる
n-1
n
n-3
n-2
VLM
LLM
text(n)
text(n-1)
判定結果
text(n-i)
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②人体の異常にまつわる画像の判定手法
ベースライン手法
対象とするコマのテキストのみをもとに，その表現の有無を判定
n-1
n
n-3
VLM
n-2
LLM
判定結果
text(n)
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③人体の異常にまつわる画像の判定手法
ページ手法
対象のコマのテキストに加えて，1 つ前のページに含まれる
すべてのコマのテキストをコンテキストとして与える手法
前ページ
n-1
n
n-3
n-2
VLM
LLM
text(n)
判定結果
text(n-2) text(n-3)
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使用したプロンプト
VLM
この画像は漫画の一コマです．内容を詳細に説明してください．
キャラクタが何をしているか？何をされているか？
そして何が映っているかを詳しく出力してください．
またオノマトペがあれば出力してください．
特定の表現に偏ることなく，コミックのすべてのコマに
用いることができるもの
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人体の異常にまつわる判定（評価実験）
構築した人体の異常にまつわる画像データセットを用いて
判定を行い，各手法の精度を比較
評価指標
正答率：人体の異常か非人体の異常か正しく判定できた割合
適合率：人体の異常と判定した中で正解ラベルが人体の異常の割合
再現率：正解ラベルが人体の異常のものを判定できた割合
F値：再現率と適合率の調和平均
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全データに対する判定結果
再現率はページ手法が最も高い
適合率はページ手法が最も低い
コマ手法K1がもっとも精度が高い
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# Page. 22

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVDP4QREQ.jpg)

カテゴリごとの判定結果
各カテゴリの再現率の比較
カテゴリ厳密一致時の再現率の比較
暴力はカテゴリの中で最も検出しやすい人体の異常である
カテゴリの判定が容易でない
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# Page. 23

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GYP1W67L.jpg)

手法の違いにおける精度差において
①ベースライン手法
正答率は高いが，再現率が低い
単一コマのみの判定により文脈不足が考えられる
②コマ手法
直前の一コマをコンテキストとして与えるK1が最もF値が高い
コンテキストとして与えるコマ数が増えると再現率は向上するが，
不要な情報混入により，適合率が低下
③ページ手法
ページ全体の文脈利用により最も再現率が高くなったが，余分な
情報が誤検出を招き 適合率が低下
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# Page. 24

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQM2D32JP.jpg)

コマ手法で検出できた例
©花影戦記「花影戦記 妖魔降臨」
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# Page. 25

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4VLZ1PE1.jpg)

コマ手法で検出できた例
©花影戦記「花影戦記 妖魔降臨」
連続するコマ
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# Page. 26

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE13LRGXJG.jpg)

コマ手法で検出できた例
© 正木秀尚「マッド・ストーン」
連続するコマ
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# Page. 27

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWPV1KKJ2.jpg)

VLMが正しくテキスト化できなかった例
© 佐々木あつし「ぶらり鉄扇捕物帳」
© 島崎譲「征神記ヴァルナス」
検出できなかった血の表現
© 正木秀尚「マッド・ストーン」
© 西条真二「藤太参ります!」
誤って血の表現と検出されたコマ
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# Page. 28

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZK4PZN73.jpg)

VLMが正しくテキスト化できなかった例
© 石岡ショウエイ「ベルモンド Le VisiteuR」
検出できなかった人体損壊
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# Page. 29

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6Q3MZ9JV.jpg)

テキスト判定における誤判定の問題
「血」や「死体」といった単語が
含まれる場合，人体の異常と誤判定
セリフとコマの内容を説明
したテキストを明確にする
© 石岡ショウエイ「ベルモンド Le VisiteuR」
© 佐々木あつし「ぶらり鉄扇捕物帳」
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5RLZWD74.jpg)

今後の展望
誤判定の改善
血や死体などの単語が原因で誤判定が発生
LLMプロンプト設計で，コマ描写の説明と文字情報を明確に区別する
文脈情報の拡大
前後両方のコマを活用することで，検出精度のさらなる向上を期待
他の地雷表現への応用
人体の異常に限らず，別の地雷表現への適用可能性
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# Page. 31

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9E2DLR2MER.jpg)

まとめ
背景：読者依存性の高い地雷の存在
目的：読者依存性の高い地雷の自動判定をする手法の実現
手法：ベースライン，コマ手法，ページ手法
結果：コマ手法K1が最も高い精度で判定可能
展望：判定手法の改善，他の地雷表現への応用
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