本プロンプト群は、深夜のコンビニ駐車場における「アイドリング音」と「周囲の環境音」を起点に、情景を多角的に生成するためのフレームワークである。AIモデルに対し、特定の時間的・空間的解像度で出力させるための指示セットを構成した。 ### 1. 聴覚解像度向上プロンプト アイドリング音の「質」を詳細に描写させるための入力テンプレート。 ```markdown 以下の変数に基づき、深夜のコンビニ駐車場のアイドリング音を、物理的・心理的観点から描写せよ。 [変数] - エンジン形式: [例: 経年劣化した軽自動車 / ターボ車 / ハイブリッド車] - 気温: [例: 湿った冷気 / 乾いた冬の夜風] - 距離感: [例: 車内に響く振動 / 遠くの路上を流れる排気音] [出力指示] 1. 機械音の「リズム」と「音色」をオノマトペを用いて表現すること。 2. その音が「周囲の静寂」をどう切り取っているか、対比的に記述すること。 3. 音がもたらす「感情的な負荷」や「心理的な孤立感」を、五感に訴える表現で300文字以内にまとめること。 ``` ### 2. コンテキスト・レイヤー生成フレームワーク 「深夜のコンビニ」という舞台を構成する要素を抽出し、因果関係を構築するための思考プロセスツール。 ```markdown 以下のステップに従い、深夜の駐車場の情景を「断片」から「物語」へと接続せよ。 Step 1: 視覚的な断片の抽出 - 蛍光灯のハレーション、アスファルトの染み、自動ドアの開閉音、売れ残った雑誌の背表紙など、3つの「微細なオブジェクト」を定義せよ。 Step 2: 物理的必然性の設定 - なぜその車はそこに停まっているのか？（例：長距離移動の休憩、帰宅したくない夜、仕事終わりの一時的な空白）。因果関係を1文で記述せよ。 Step 3: 空間の解剖 - 空間を「内（車内）」と「外（駐車場）」に分け、それぞれの「温度」と「湿度」がどのように干渉しているかを描写せよ。 Step 4: 最終生成 - 上記Step 1-3を統合し、アイドリング音が「その場に定着するまでの時間経過」を描け。 ``` ### 3. 音響心理学的描写のためのキーワードリスト AIへのプロンプトに組み込むことで、描写の質を向上させるための語彙集。 - **低周波の揺らぎ**: 鼓動、共振、圧迫感、低く唸る、重低音の壁、身体を伝う震え - **静寂の質感**: 希薄な空気、張り詰めた静寂、蛍光灯の微かなハム音、遠くの幹線道路のノイズ、切り離された空間 - **時間経過の表現**: 冷却水が冷える音、車体の収縮音、デジタル時計の無機質な数字、変わり続ける影の角度 ### 4. シナリオ生成用コードスニペット（JSON形式） 特定の状況下での情景生成パラメータを制御するための構造化プロンプト。 ```json { "scene_config": { "location": "Convenience_Store_Parking", "time": "02:45 AM", "focus": "Idling_Engine_Sound", "sensory_priorities": ["audio", "temperature", "spatial_isolation"], "constraints": { "avoid_cliches": ["孤独", "寂しさ", "夜明け前"], "style": "Industrial_Realism", "word_count_target": 500 }, "trigger_event": "自動ドアが開く音と、店内の冷気が出てくる瞬間" } } ``` ### 5. 思考誘導プロンプト（CoT: Chain of Thought） AIに情景の背後にある「構造」を深掘りさせるためのメタ指示。 「深夜のコンビニ駐車場において、アイドリングをしている一台の車を観察せよ。まずは、その車のエンジン音が周囲の静寂をどのように歪めているかを物理現象として分析せよ。次に、その音を聞いている人物が、なぜその時刻に、その場所にいるのかという『生活の断片』を推論せよ。最後に、機械の駆動音と人物の内面的な静止状態が同期する瞬間を、詩的かつ冷徹な観察記録として文章化せよ。」 ### 6. 実用的な調整用パラメータ例 プロンプトの最後に追加することで、出力のトーンを微調整するための変数。 - `--tonality`: [冷徹 / 郷愁 / 機械的 / 叙情的] - `--focus`: [音響の物理性 / 空間の閉塞感 / 人間の心理的空白] - `--detail_level`: [マクロな情景描写 / ミクロな音の波形描写] 以上のプロンプト集は、単なる描写の生成に留まらず、深夜という特殊な時間帯に漂う「アイドリング音」を核として、周囲の環境や人物の心理を論理的かつ構造的に接続するためのフレームワークである。各ステップを順に実行することで、解像度の高い情景描写を生成することが可能となる。