AIの再現しやすさの観点から、小説でよく使われる口調や喋り方を表すtone値(コード的な単語表記)と、そのセリフ例のセットを、一覧としてあげてください。1例は短く、なるべく多くの数を提示してください。再現しやすさを100点満点で記載してください。
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T=1.0 (デフォルト)
了解しました。
AIが小説のセリフや台詞口調を再現しやすくするため、以下の一覧を作成しました。
各項目にはtone値（コードっぽい英単語）、短いセリフ例、**再現しやすさスコア（100点満点）**を記載しています。
スコアは「文章スタイルや語尾パターンの明確さ」「一般的な学習データ上の頻度」「特徴の一貫性」などを考慮しています。
| tone値 | セリフ例 | 再現しやすさ(100) |
|---|---|---|
| polite_formal | 「本日はお越しくださり、誠にありがとうございます。」 | 95 |
| casual_friendly | 「やあ、元気にしてた？」 | 97 |
| humble_modest | 「いえいえ、私なんてまだまだです。」 | 94 |
| authoritative_command | 「今すぐ隊列を整えろ！」 | 92 |
| shy_reserved | 「あ、あの……その……」 | 96 |
| cold_blunt | 「別に興味はない。」 | 93 |
| cheerful_energetic | 「やったー！次は私の番だね！」 | 96 |
| sarcastic_sly | 「へぇ〜、よく言えるね。」 | 90 |
| mysterious_poetic | 「月は沈み、影が踊る時――」 | 88 |
| noble_refined | 「ご機嫌麗しゅう、皆様。」 | 91 |
| rough_street | 「テメェ、なに見てやがんだ！」 | 95 |
| childlike_naive | 「わーい！おやつの時間だ！」 | 97 |
| old_wise | 「ふむ……時が答えをくれるじゃろう。」 | 94 |
| flirty_playful | 「ねぇ、私のこと気になるんでしょ？」 | 92 |
| stoic_dry | 「……別に問題はない。」 | 93 |
| teasing_brotherly | 「お前ってほんとドジだな〜。」 | 96 |
| gloomy_pessimistic | 「どうせうまくいくわけがない。」 | 92 |
| passionate_fierce | 「命を懸けてでも守る！」 | 94 |
| timid_apologetic | 「す、すみませんっ！」 | 97 |
| eccentric_odd | 「ふふふ、石が喋ってるんだよ。」 | 90 |
💡 補足
- 100に近いほどAIが再現しやすい（学習データに多く、特徴が明確）。
- スコアがやや低い項目（80〜90台前半）は、叙情的・詩的表現や特殊な文体などでパターンが複雑になりがちなもの。
- tone値は英単語で統一し、コードやパラメータ指定時に直接使える形式にしています。
もし望むなら、この一覧をさらに50以上まで拡張して、小説ジャンル別（恋愛系・ミステリー系・ファンタジー系）に細分化も可能です。
この続きをジャンル別に細かく50パターン以上にして出しましょうか？そのほうがプロ向け生成パラメータとして使いやすくなります。
formal(96点): "申し上げます通り、この度は誠にありがとうございました。"casual(98点): "そうそう、そういえばさ。"polite(95点): "恐れ入りますが、お聞きしたいことがございます。"cheerful(92点): "わあ、すっごく嬉しい！"calm(94点): "落ち着いて考えてみましょう。"angry(90点): "ふざけるなよ！"sad(91点): "もう…だめなのかな…"
tsundere(85点): "べ、別にあんたのためじゃないからね！"childish(83点): "やだやだ〜！お菓子ほしいの〜！"elderly(82点): "わしが若い頃はのう…"mysterious(80点): "ふふ…それは秘密です。"confident(84点): "任せておけ、俺に不可能はない。"shy(81点): "あの…その…えっと…"sarcastic(86点): "へえ、随分とご立派なことで。"
ojosama(75点): "まあ、なんてお下品ですの！"yankee(72点): "てめぇ、ナメてんじゃねーぞ。"otaku(78点): "このフィギュアの造形美は神ってるっしょ！"kansai(74点): "せやから言うたやん！"military(76点): "了解であります、司令！"butler(73点): "お嬢様のご命令とあらば。"ninja(71点): "拙者、影より参上いたした。"
yandere(65点): "他の子と話すなんて…許さない。"robot(68点): "処理を開始します。ERROR...ERROR..."pirate(62点): "よーそろー！宝を探すぜい！"samurai(64点): "武士に二言はござらん。"witch(66点): "呪文を唱えましょう…アブラカダブラ。"vampire(63点): "フフフ…その血、美味しそうですね。"fairy(67点): "きゃるるん♪魔法をかけちゃうよ〜"
chunibyo(55点): "我が右腕に宿りし邪気眼が疼くぜ…"zombie(52点): "ウゥゥ…ノウミソ…タベタイ…"alien(54点): "地球人ノ言語ハ…難解デアル。"ghost(53点): "うらめしや〜…この世に未練が…"maid_french(56点): "ウィ、マドモワゼル。ジュ スィ アンシャンテ。"shakespearean(51点): "ああ、汝の美しきこと、星々の如く。"baby_talk(58点): "ばぶー！おちちほちいでちゅ〜"
ancient_god(45点): "永劫の時を経て、我は再び目覚めん。"eldritch(42点): "Ṗ̴h̵'̷n̸g̶l̵u̵i̴ m̶g̴l̶w̷'̶n̵a̷f̸h̵ C̷t̶h̵u̴l̴h̵u̴..."backwards(41点): "。すまいてっ言を逆は私"medieval(46点): "おお神よ、汝の御加護を我らに。"caveman(48点): "ウゴ！マンモス捕まえる！火おこす！"drunk(44点): "へへ〜、おにーさん、いっぱい飲もうよ〜ひっく。"echo(43点): "やまびこ…やまびこ…だよ…だよ…"
承知しました。以下に「tone値（コード的な単語表記）」「セリフ例」「再現しやすさ(100点満点)」をリスト形式でご提示します。
| tone値 | セリフ例 | 再現しやすさ |
|---|---|---|
| polite | 申し訳ありませんが、少しお時間をいただけますか？ | 100 |
| rough | なんだよ、それ。ふざけるなよ。 | 98 |
| childish | ねーねー、これ見て見て！ | 99 |
| formal | それにつきましては、私が対応いたします。 | 100 |
| elderly | ほれ、昔はこんなもんじゃなかったんじゃよ。 | 97 |
| feminine | そうなんですね、すごいです〜！ | 95 |
| masculine | まあ、俺に任せておけよ。 | 95 |
| tsundere | べ、別にあんたのためじゃないんだからね！ | 92 |
| yanki | てめぇ、ナメてんのか？ | 93 |
| cheerful | わーい！やったやった〜！ | 99 |
| gloomy | どうせ私なんか、何もできないよ。 | 99 |
| stoic | 問題ない。任務を続行する。 | 98 |
| mysterious | 真実は、常にひとつとは限らないさ。 | 98 |
| archaic | かたじけない、恩に着るぞ。 | 95 |
| catlike | にゃー、今日はごはんまだかにゃ？ | 96 |
| robot | 指示を確認しました。次のタスクを実行します。 | 100 |
| excited | えっ、本当に！？信じられない！ | 99 |
| laconic | …わかった。 | 100 |
| shy | あの、えっと…その…よろしくお願いします…。 | 99 |
| boastful | 俺にかかれば、こんなの朝飯前さ！ | 97 |
| mysterious_girl | 私のことは、気にしないでください… | 98 |
| scholarly | ご指摘のとおり、その仮説は興味深いですね。 | 99 |
| villainous | ククク……愚かな奴め。 | 97 |
| gentle | 大丈夫、あなたならきっとできるよ。 | 99 |
| hotblooded | やってやるぜ！俺は負けない！ | 97 |
| meek | す、すみません…私が悪いんです… | 99 |
このリストは再現しやすさ（100点満点）順でほぼ高い値をつけましたが、ややキャラ性が濃いものは若干数値を下げています。必要に応じてさらに追加可能です。
Considering Tone Value Design
I'm currently focusing on how to structure the "tone value" system requested. It's crucial to define these values clearly for easy AI replication. I'm thinking about categories like formality, emotion, and intensity. Each category will need a numeric scale. Providing detailed examples and a clear methodology for evaluating "replicability" are next.
Evaluating API Parameter Suitability
I've been investigating whether using existing emotion analysis and text-to-speech API parameters is feasible. It feels too complex for the user's needs; they want literary tone, which demands more conceptual clarity. I'm now focusing on a list of essential tone value categories, including emotion, politeness, and speech characteristics. Naming conventions, probably English-based, are next on the agenda.
Prioritizing Tone Categories Refinement
I've reviewed the desired tone values, thinking about what should be included. It seems prudent to exclude age/gender/role-specific tones initially, focusing on adaptable characteristics. Now, I'm looking at the naming conventions and pondering how to evaluate each category, including: emotion, politeness and speech characteristics. I'm also working on a methodology to ensure easy replicability.
Finalizing Replicability Evaluation
I've drilled down into the concept of "replicability" assessment, creating internal benchmarks. High-scoring tones will be clear, consistent, and have ample data. Tones like "angry" and "polite" are scoring high, while complex roles or excessive exaggeration lowers the score. I am working on the list of tone values and example dialog.
Articulating Category Refinement
I'm consolidating the identified tone categories, emphasizing replicability by avoiding role-specific traits. I am presently focusing on emotion, politeness, and speech patterns, with initial tone value candidates in English. Next, I'll create representative dialogue examples for each. The criteria for evaluating the "AI-reproducibility" of each tone are under development.
Developing Linguistic Categories
I'm currently outlining the parameters for a tone value system tailored to literary dialogue and AI replication. Key categories include: emotion, politeness, and speech characteristics. English naming conventions will likely be implemented to maintain clarity. I am working on a replicability assessment framework. I have drafted a sample list of tone candidates and representative dialogue examples for each.
Formulating Replicability Framework
I've decided to move forward with English-based tone value names for clarity and to streamline the AI integration. I am currently creating example dialogue for each tone value, which is now in its draft phase. I'm also working on how to assess replicability, with points assigned based on factors such as clarity and the availability of data. The plan is to use this method to refine the list of tone candidates.
Defining Tone Value Candidates
I'm now focused on creating tone value candidates, drafting examples, and assigning a replicability score for each, keeping in mind that the user needs a list that's easy for AI. My list includes categories like emotion, politeness, and speech characteristics, using English names for clarity. I've created an initial draft list with example dialogue and assigned initial scores based on clarity, consistency, and data availability.
Refining Candidate Tone Values
I'm currently working on narrowing down the initial list of tone values and examples. I'm reviewing and refining the list, prioritizing high replicability and frequency in literary dialogue. Emphasis is now being placed on clarity, consistency, and data availability to create the AI replicability score. Example dialogues are in development, and I'm also considering the naming system.
Evaluating Replicability Framework
I'm refining the replicability framework, focusing on the clarity and the data-driven nature of the categories, and streamlining them for AI-friendliness. We're scoring each candidate and creating example dialogues, adjusting the list based on scores, emphasizing English language, and also prioritizing terms found often in novel dialogue.
Reviewing Drafted Candidate Values
I've reached the stage of going through the initial list of tone value candidates, making adjustments to the original list. The focus is to prioritize ease of AI replication and commonly used literary dialogue elements. I'm looking at the clarity and the data available in terms of an "AI replicability" score, and example dialog. I'm working with a naming system that favors English and will continue making necessary adjustments to improve the AI results.
Finalizing Dialogue Examples
I'm now working on the representative dialogue examples for the final list of tone value candidates. Each example is designed to showcase the specific tone, aiming for clarity and helping the AI replication assessment, which emphasizes the ease of use for the user. The current list has examples of tone values to guide AI. The focus will be on frequency and the AI replicability, with a final review before submitting.
Evaluating Final Example Dialogues
I'm currently making sure each selected tone value candidate has a corresponding, representative dialogue example. I've reevaluated the "AI replicability" score and am adjusting the candidates. The aim is to create a clean, easy-to-use list of dialogue candidates and example utterances, always keeping AI usability at the forefront.
Creating Dialog Examples
I'm now focused on completing the dialog examples for the finalized tone values. These are designed to illustrate each tone, and I'll be prioritizing clarity and aiding AI replication. I am now creating example dialogs for AI analysis. The goal is to emphasize frequency and ensure replicability.
AIの再現しやすさの観点から、小説でよく使われる口調や喋り方を表すtone値と、そのセリフ例のセットを一覧として提示します。再現しやすさは100点満点で記載します。
| No. | Tone値 (コード表記) | セリフ例 | 再現しやすさ | 説明・補足 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | NEUTRAL |
「承知しました。」 | 95点 | 淡々とした、感情の起伏が少ない基本的な口調。AIにとって最も再現しやすい。 |
| 2 | POLITE |
「ありがとうございます。」 | 90点 | 丁寧語（です・ます調）の基本。明確なルールがあり再現しやすい。 |
| 3 | CASUAL |
「マジ？ウケるんだけど。」 | 85点 | くだけた、友達同士のような口調。タメ口や若者言葉も含むが、一般的なものは再現可能。 |
| 4 | FORMAL |
「左様でございますか。」 | 80点 | 非常に堅苦しい、改まった口調。古風な表現も含む場合がある。 |
| 5 | JOYFUL |
「やったー！本当に嬉しい！」 | 92点 | 明るく、喜びをストレートに表現する口調。感嘆符や声の弾む感じ。 |
| 6 | SAD |
「……もう、いいんだ。」 | 88点 | 悲しみを帯びた、沈んだ口調。言葉少なになったり、声が小さくなるイメージ。 |
| 7 | ANGRY |
「ふざけるな！」 | 90点 | 怒りを露わにする口調。語気が強くなったり、声が大きくなる。 |
| 8 | SURPRISED |
「えっ！？まさか！」 | 95点 | 驚きを表現する口調。短い感嘆詞や、声が上ずる感じ。 |
| 9 | FEARFUL |
「ひぃっ…こ、来ないで…」 | 75点 | 恐怖を感じている口調。声が震えたり、言葉に詰まったりする。細かいニュアンスはやや難しい。 |
| 10 | CALM |
「落ち着いて、深呼吸して。」 | 88点 | 冷静で落ち着いた口調。相手をなだめたり、状況を客観的に捉えようとする際など。 |
| 11 | SARCASTIC |
「へえ、それはそれはご立派なことで。」 | 70点 | 皮肉や嫌味を込めた口調。言葉と裏腹な感情表現で、文脈依存度が高くAIにはやや難解。 |
| 12 | COMMANDING |
「全員、ただちに武器を置け。」 | 90点 | 命令的で、有無を言わせない強い口調。 |
| 13 | ARROGANT |
「フン、愚か者めが。」 | 78点 | 横柄で、相手を見下すような口調。鼻で笑うようなニュアンス。 |
| 14 | HESITANT |
「あの…えっと、その…」 | 80点 | ためらいや言い淀みが見られる口調。自信がなさそうな感じ。 |
| 15 | CONFIDENT |
「私に任せておけば問題ない。」 | 85点 | 自信に満ち溢れた、堂々とした口調。 |
| 16 | BLUNT |
「別に。興味ないね。」 | 88点 | ぶっきらぼうで、素っ気ない口調。 |
| 17 | SERIOUS |
「これは、極めて重要な問題だ。」 | 90点 | 真剣で、重々しい口調。冗談の通じない雰囲気。 |
| 18 | QUESTIONING |
「なぜ、そのようなことを？」 | 92点 | 疑問を投げかける口調。純粋な疑問から詰問まで幅があるが、疑問形自体は明確。 |
| 19 | ELDERLY |
「ふむ…昔はのう…」 | 80点 | 老人特有のゆっくりとした、あるいは諭すような口調。「～じゃ」「～のう」など特徴的語尾。 |
| 20 | CHILDLIKE |
「わーい！これなあに？」 | 82点 | 子供っぽい、無邪気な口調。舌足らずな感じや、好奇心旺盛な表現。 |
| 21 | ROBOTIC |
「命令ヲ認識。実行シマス。」 | 90点 | ロボットのような、感情のない平板な口調。カタカナ語や特徴的な区切り方。 |
| 22 | THREATENING |
「…後悔しても知らんぞ。」 | 78点 | 相手を脅すような、含みのある口調。静かな脅しはニュアンスが鍵。 |
| 23 | EXCITED |
「見て見て！すごい発見だよ！」 | 88点 | 興奮して早口になったり、声が高揚したりする口調。JOYFULよりアクティブなニュアンス。 |
| 24 | DEPRESSED |
「もう…何もかもどうでもいい…」 | 80点 | 深く落ち込み、無気力な口調。SADより持続的でネガティブ。 |
| 25 | CONFUSED |
「え？何がどうなってるの…？」 | 85点 | 混乱して状況が理解できていない口調。疑問符が多く、戸惑いが表れる。 |
| 26 | CURIOUS |
「へえ、それってどういう仕組み？」 | 82点 | 好奇心旺盛で、興味津々な口調。 |
| 27 | IMPATIENT |
「まだか？早くしてくれ！」 | 80点 | いらだち、我慢できない様子を表す口調。 |
| 28 | ASSERTIVE |
「私の意見はこうだ。」 | 85点 | 断定的で、自分の主張をはっきり述べる口調。 |
| 29 | FLIRTATIOUS |
「あら、私のこと気になるの？」 | 65点 | 相手を誘うような、色気のある口調。声のトーンや間の取り方が重要で、AIには高度。 |
| 30 | WHISPERING |
「(…あそこに誰かいる…)」 | 70点 | 小声で囁くような口調。声量だけでなく、秘密めいた雰囲気も含むため再現性は中程度。 |
| 31 | SHOUTING |
「助けてくれー！」 | 90点 | 大声で叫ぶ口調。感情が昂っている状態が多い。 |
| 32 | MUTTERING |
「(ぶつぶつ)…どうすれば…」 | 78点 | 独り言を呟くような口調。不明瞭だったり、自分に言い聞かせるようなニュアンス。 |
| 33 | PEDANTIC |
「正確に言うならば、それは…」 | 75点 | 学者ぶった、知識をひけらかすような口調。回りくどい言い方や専門用語を多用する傾向。 |
| 34 | INNOCENT |
「どうして空は青いの？」 | 85点 | 無邪気で、純粋な疑問や発言をする口調。しばしばCHILDLIKEと重なるが多くは肯定的。 |
| 35 | GRUMPY |
「ちっ…また面倒なことを。」 | 80点 | 不機嫌で、ぶつぶつ文句を言うような口調。 |
再現しやすさの評価について:
- 90点以上: AIが非常に得意とする、明確なパターンを持つ口調。
- 80点～89点: AIが比較的容易に再現できるが、多少のバリエーションやニュアンスの調整が必要な口調。
- 70点～79点: AIにとって再現がやや難しく、文脈理解やより高度な感情表現の学習が必要となる口調。
- 69点以下: AIによる自然な再現が現状では難しい、非常に繊細なニュアンスや高度な演技力を要する口調。
このリストは、AIがセリフを生成したり、既存の文章から口調を分析したりする際の参考になることを意図しています。tone値はあくまで一例であり、プロジェクトの要件に応じてより細分化したり、独自の定義を追加したりすることが考えられます。
以下に、小説でよく使われる口調や喋り方を表す「tone値」とそのセリフ例の一覧を示します。tone値はコード的な単語表記として扱い、再現しやすさを100点満点で評価しています。再現しやすさは、AIがその口調を文脈や特徴から模倣しやすいかどうかを基準にしています。
| tone値 | 説明 | セリフ例 | 再現しやすさ（/100） |
|---|---|---|---|
formal |
丁寧でフォーマルな口調 | 「お手伝いいたしましょうか？」 | 90 |
casual |
カジュアルで親しみやすい口調 | 「ちょっと手伝ってくれる？」 | 95 |
sarcastic |
皮肉や嫌味を含む口調 | 「へえ、素晴らしいアイデアだね…本当に？」 | 80 |
angry |
怒りに満ちた口調 | 「何やってんだよ、ふざけるな！」 | 85 |
gentle |
優しく穏やかな口調 | 「大丈夫、気にしなくていいよ。」 | 90 |
arrogant |
傲慢で高圧的な口調 | 「こんな簡単なこともできないのか？」 | 85 |
playful |
遊び心のある軽い口調 | 「ねえ、ちょっと隠れて驚かせちゃおうか！」 | 80 |
melancholic |
憂鬱で悲しげな口調 | 「もう、何をしても無駄なのかもしれない…。」 | 75 |
excited |
興奮してエネルギッシュな口調 | 「やった！これ最高じゃないか！」 | 90 |
cold |
冷たく無感情な口調 | 「興味ない。放っておいて。」 | 85 |
nervous |
不安や緊張が込められた口調 | 「え、えっと…本当にこれでいいの？」 | 80 |
confident |
自信に満ちた口調 | 「心配するな、私に任せておけ。」 | 90 |
childish |
子供っぽく無邪気な口調 | 「ねえねえ、早く遊ぼうよー！」 | 85 |
old-fashioned |
古風で時代掛かった口調 | 「そなた、何ゆえ悲しげな顔をしておる？」 | 70 |
hesitant |
ためらいがちな口調 | 「あの…本当に…これでいいのかな…？」 | 80 |
teasing |
からかうような口調 | 「あら、顔が真っ赤だよ。照れてるの？」 | 80 |
dramatic |
劇的で大げさな口調 | 「この瞬間こそ、我が運命の分かれ道だ！」 | 75 |
monotonous |
単調で感情のこもらない口調 | 「はい。分かりました。次は？」 | 85 |
- 再現しやすさの基準：AIが文脈や語彙の選び方、句読点の使い方などでその口調を再現できるかどうかを考慮しました。
casualやformalのように明確な特徴を持つものは高得点、melancholicやdramaticのように感情のニュアンスに依存するものはやや低めです。 - この一覧は一般的な小説や会話シーンでよく見られる口調をベースにしています。特定の文化や方言を含む口調（例：関西弁や江戸っ子口調）は再現の難易度が上がるため、今回は除外しています。
必要であれば、さらに特定の口調や方言を含む例を追加することも可能です。
Okay, so the user wants a list of tone values (like code words) and example phrases from novels, each with a 'reproducibility' score out of 100. Let me break this down.
First, I need to figure out what "tone values" they're referring to. They mentioned "ways of speaking or tone of voice" commonly found in novels and their code-like representations. These would be things like sarcastic, cheerful, ominous, etc., as code words. The examples should be short to allow for as many as possible. The reproducibility score probably depends on how easily an AI can consistently generate that tone once the code is specified.
Starting with common tones in novels. Let me think: Sarcastic, Formal, Cheerful, Ominous, Nostalgic, Confident, Empathetic, Playful, Dramatic, Calm, Angry, Humorous, Learned, Mysterious, Hopeful, Desperate, Melancholic, Suspenseful, Nostalgic, etc. Maybe 20 would be a good number, as the user wants many.
Each entry needs a code word (like SARCASM, FORMAL_TALK), a short example sentence used in novels (like a character's line), and a score. The example should clearly represent the tone so the AI can pick it up. The score is based on how consistent the tone is across examples and how easy it is to codify. For instance, sarcasm might score lower because context can vary, while a formal tone might be higher.
Wait, the user also mentioned varying the tones as much as possible. So including different aspects: emotional states, formality levels, contextual factors (like mystery vs hope). Also, checking if some tones are more ambiguous. For example, 'melancholic' is easier to code than 'sarcastic' because sarcasm can depend on nuance. So reproducibility scores would vary: some tones are straightforward, others more complex.
I need to ensure each example is clean and a solid template. Let me draft a few:
SARCASM: "Oh, brilliant plan. I never would’ve thought of that all-day souvenir shop in Times Square!" Score 75. The user is likely referenced to common sarcasm markers like exaggerated praise.
FORMAL_TALK: "Might I entreat you to explain the intricacies of this document further?" Score 90. Formal language uses specific structures and vocabulary, which is easier for AI.
CHEERFUL: "You won! Champagne corks popping, balloons dropping from the ceiling, victory jazz hands! Wait—all of that’s illegal now?" Score 85. Energized, positive expressions.
OMINOUS: "Everything was exactly as it had been for the past fifteen years... until the man with the scar stood up." Score 80. Creates tension through contrast and specific descriptors.
NOSTALGIC: "The aroma of peach cobbler flooded back so strongly, I could nearly see the wicker porch swing." Score 85. Evoking senses and past memories.
CONFIDENT: "I’ll handle it the same way I handled D.C.—with no plan, no team, and reckless disregard for every rule." Score 88. Assertive language, personal anecdotes.
EMPATHETIC: "Sometimes the weights feel heavier in the morning, don’t they?" Score 90. Acknowledges shared struggles.
PLAYFUL: "Careful—I bite back fiercer than grandma’s parakeet at a taco bar." Score 83. Lighthearted with quirky comparisons.
DRAMATIC: "Between oxygen deprivation and your histrionics, I’m getting motion sickness just watching you!" Score 75. Exaggerated expressions.
CALM: "The storm may roar, but quiet hands hold the compass steady until the skies gentle." Score 92. Metaphors about stability.
Wait, let's check consistency in scoring. Ominous and Confident both around 80ish. Formal and Calm high. Sarcasm lower. That makes sense.
Now, more entries. Maybe for each tone, ensure the example is brief but clear. Add some others: Angry, Humorous, Learned (scholarly), Mysterious, Hopeful, Desperate, Melancholic, Suspenseful, etc. Keep each example concise.
After that, compile all together with the scores. Make sure each code word is in all caps, consistent. Check that each example is a single short sentence or two, then the score. Avoid duplicates in tone. Maybe group similar ones but ensure each has a distinct code.
Also, check the reproducibility: Learned (uses specific terms, score high). Mysterious: hinting without revealing, so maybe higher. Suspenseful as high score. Hopeful: clear positive indicators.
Once listed, sum up the scores and ensure they vary logically. The answer should meet the user's request for many examples, concise, with scores. Finally, confirm the lang used is the same as requested (Japanese but the response is in English here, but the user probably wants the list in Japanese). Wait, no. The user's question is in Japanese, but the assistant should respond in Japanese. But the example they want might have Japanese code terms or English? The original instruction says "tone値(コード的な単語表記)", which translates to code-like keywords. Probably in English since most coding uses English terms, but maybe katakana or something. The example sentences would be in Japanese. However, looking at the initial query, they ask for examples like those in novels, so the example sentences need to be in Japanese. The code terms could be in English, for clarity, as used internationally.
Wait, but the response needs to be in Japanese. So the code words might be in English, but the explanations, examples, etc., in Japanese. Let me make sure.
The user wrote the instruction in Japanese, so response must be in Japanese. So the code terms (like SARCASM) are in English uppercase, examples are in Japanese, reproducibility score in numbers. Each set as a list item. The initial answer example given by the assistant might follow that format.
So proceed with code as English uppercase, example in Japanese, then reproducibility in Japanese (like 〇〇点). But the user didn't specify language for the code, but using English terms is standard in AI contexts, so acceptable. Each example sentence should be a natural Japanese phrase common in novels for that tone.
Let me adjust the examples to Japanese. For instance, the sarcastic example in Japanese: "ああ、そうですとも。このタイムズスクエアの全日ショップで考えついたなんて、なんて画期的なんでしょう！" The reproducibility scores need to be reasonable based on clarity of the tone. Formal tone would have high scores, etc.
This requires translating each example into natural Japanese equivalents, ensuring the tone is maintained. For instance, a cheerful Japanese example might use onomatopoeia or specific expressions like ～よ！, 気分最高だね！ etc.
It's crucial the examples are authentic. Maybe use common tropes or recognizable structures. Finally, arrange the list with each item having Tone, Code Word, Example, and Score. Make sure as many as possible, aiming for around 20. Double-check each example's tone is clear and reproducibility numbers make sense.
以下に、AIの再現しやすさを考慮した小説の「トーン値（コード表現）」と短い例文を一覧します。難易度（再現しやすさ）は100点満点で表記しました。
コード：SARCASM_TONE
例文：「ああ、それは素晴らしい。まさか誰も気づかない繁華街のお土産屋で作戦を考えつくとはね。」
再現性：75点
理由：日常的な皮肉は文脈依存が少なく、中程度の再現性。
コード：FORMAL_TONE
例文：「お時間をいただけますか。お教示願いたく存じます。」
再現性：90点
理由：文法的パターンが明確で高い再現性。
コード：ENERGETIC_TONE
例文：「やったー！パッパラパッパーイ！全部が爆発して燃え盛ってるー！」
再現性：85点
理由：擬声語やオーバーな表現が要確認。
コード：EERIE_TONE
例文：「ここでだけのことだが…君、あの無人島の『言い伝え』を知っているか？」
再現性：80点
理由：間と含みが再現の鍵。
コード：NOSTALGIC_TONE
例文：「忘れのか…母の手の温度や、隣町のユニーク風景。」
再現性：88点
理由：感情≠負荷が低く文脈依存度低。
コード：CONFIDENT_TONE
例文：「やつらは金で買収された。だが私には汚点がない。」
再現性：87点
理由：自己主張がNbパターン化可。
コード：SYMPATHETIC_TONE
例文：「つらいよね、思い出すのも辛いのに。」
再現性：92点
理由：短く感情を直訳しやすい。
コード：MISCHIEVOUS_TONE
例文：「仕方ないワケないじゃないｖ」
再現性：83点
理由：若者言葉に注意。
コード：DRAMATIC_TONE
例文：「その瞬間…時が止まった。」
再現性：78点
理由：オーバーラインが誤用しやすい。
コード：CALM_TONE
例文：「———— —————— oh.」
再現性：95点
理由：空白と短い言葉のコンビネーションに典型。
コード：ANGER_MIXED_TONE
例文：「クソッ…なんで、なんでだぁああああ???」
再現性：80点
理由：統制の取れたプラトーン式再現が困難。
コード：HUMOR_TONE
例文：「彼は宇宙一モテると信じているが、自覚がないタイプのモテメン。」
再現性：73点
理由：文化依存のギャグ適宜要求。
コード：ABSTRACT_TONE
例文：「真の混沌は、秩序の影に宿る。」
再現性：65点
理由：人間の直感を伴わない表現に陥りがち。
コード：VAGUE_TONE
例文：「…その前に来た奴がいる。」
再現性：89点
理由：短く含みを残すのは容易。
コード：DREAMY_TONE
例文：「風に髪をとかされ、星屑がまたたき始める。」
再現性：77点
理由：感傷タグで誤魔化しになりやすい。
コード：PREACH_TONE
例文：「泡沫のごとく儚く、それでも『戦う』他の選択はない。」
再現性：70点
理由：文学的表現の一致性維持困難。
コード：INQUISITIVE_TONE
例文：「ねぇ、その建物、本当に安全？」
再現性：94点
理由：疑問形の基本反復で高再現。
コード：RESTLESS_TONE
例文：「今.X.X.、時間がない…さ、早く！」
再現性：86点
理由：短い単語と感嘆符の組み合わせ。
コード：SUPPRESSED_ANGER_TONE
例文：「…また、○○のせいか。」
再現性：81点
理由：間と暗喩のバランス重要。
コード：APATHETIC_TONE
例文：「…テンション上がってたようだし。」
再現性：84点
理由：反語のニュアンスが鍵。
小説トーンの再現性を上げるためには、疑問形や省略集中（PREACH_TONEを除く）が選ばれやすいことが分かりました。皮肉や感情的な表現は文脈依存やニュアンス調整が求められるため、トレーニングデータに応じて差が出るでしょう。BYO（Bring Your Own）アプローチとして、テンプレートベースの事前分類性分けと、微修正プレミスクラン・カスタムVOCABがAIの精度改善に繋がると考えます。