に視覚的イメージに変換されるかを観察することで、文法的モダリティと語用的判断との関係を探る新たな視座が得られることも期待できる。今回は実験的な検証に留まったため、今後はAIの進化とともに検証方法やルール、設定等を整備・細密化したうえで、テクスト量を増やしたり、多様なジャンルや作品群に調査を広げたりし、更なる検証が必要である。最後に、「AIに直接文体分析をさせれば十分なのではないか」、との意見も想定され、またもっとであるとも思われるが、その問いに対して、本稿では、画像生成という迂回的手法が、語用的・情緒的なニュアンスの再現や印象構造の理解に資することを示したつもりである。注注1 池田修「教育現場での生成AIの活用 第2回 〜イラストで楽しむ〜」https://www.nichibun-g.co.jp/data/web-magazine/manabito/ict/ict014/（2025年5月31日参照）注2 最終的にDALL·Eに送られるプロンプトは別途生成され、実際の画像生成にはそれが用いられる。しかし、その基礎となるのはChatGPTが作成したプロンプトであり、両者の性質がまったく異なるわけではない。本検証では、入力者が確認可能な範囲における生成プロンプトとその日本語訳を観察対象とする。注3 ただし、AIの応答は必ずしも厳密な因果関係を示すものではなく、不確実性を含む可能性がある。本研究ではその点を前提に、AIの応答を記録対象とするが、最終的な解釈・判断は人間である筆者が行う。注4 テクストは『芥川龍之介全集2』筑摩書房（1996）を使用する。注5 結果、3回とも多少の差はあれど、おおむね同様の画像が生成された。注6 表中の生成プロンプトは、3回生成を行い、ChatGPTが総合的に判断した結果である。注7 加工文8〜10の「言う」をともなう表現は断定辞の待遇差に関わらず別の要素が加わるが、待遇差の検証を優先しこのように加工した。参考文献田中章夫（1999）『日本語の位相と位相差』明治書院野村雅昭・小池清治編（1992）『日本語事典』東京堂出版（50）自由テーマ・画像生成AIは文体の位相差をどう捉えるか
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