本稿では主に，オーガナイズドセッション「「脳／心理」‐「記号／文芸」‐「社会／制度」をつなぐ物語生成」の趣旨と概要を述べる．これは全体として，物語生成のモデルとシステムを多層的・多重的に構築しようとする筆者の多重物語構造モデル (Ogata, 2016)に関わるものである．このセッションはまた，オーガナイザー及びその他の関与者による将来に向けたアカデミック以外のものも含めた様々な協働・共同可能性を模索することも間接的な目的としている．

　認知科学の主要分野である言語生成・言語理解の分野においては，近時，統計的アプローチが隆盛を極めている．手作りベースの古典的人工知能のアプローチは，自然言語表現の多様性に対処できないというのが，主な理由のようである． 　本論文では，日本の古典的芸術文というべき「俳句」を例に採り，統計ベースの大量コーパス処理にはできない機能的強み，特にメッセージの組み込みと読み解きについて考察した結果を報告する．

筆者らはテーブルトークロールプレイングゲーム(TRPG)が持つストーリー生成のメカニズムに注目し，TRPGに基づく物語自動生成ゲームを開発した．このシステムでは．TRPGにおいて成立する，用意されたストーリーの枠組みと生成されるストーリーの差（これをギャップと呼ぶ）から生まれる驚きを導入するための技法を持ち，筆者らはその驚きの作用を分析した．本稿では，その分析の結果から驚きを導入するための技法の整理からギャップ技法を提案する．

筆者らが開発中の統合物語生成システムの入力として俳句を利用することを目指し，今回は俳句を自動で生成する手法の考案のために「おくのほそ道」の俳句の品詞の遷移を分析した．また獲得した品詞の遷移パターンなどを利用し生成した俳句に関して，面白さと理解度の試験的な評価を行い，この評価の結果から生成される俳句の向上を目指す．

統合物語生成システムの動詞概念辞書において，格納される動詞概念は様々な制約を持つ．統合物語生成システムは動詞概念の持つ格構造における名詞概念の制約に基づき事象を生成する．本稿では，青空文庫中の小説に基づく事象の制約の獲得とその分類を行う．今回は，「N1がN2を食べる」という意味を持つ動詞概念「食べる2」のN2格から，動詞概念「食べる2」の制約の獲得を行う．また，従来の制約と獲得した制約の比較を行い，動詞概念の制約の改善案を提案する．