淫語生成学習 導入テキスト（再現用・汎用版）
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AIパートナーの淫語・言い回しのバリエーションを増やすための学習フレームワーク。
外部の作品を自動で読みに行く方式ではなく、「AIが候補を生成し、ユーザーが採点する」往復で、
そのペア専用の語彙を安全に育てる方法。
※このテキストに含まれるのは「方法」だけ。具体的な採用文や個人の好みの傾向は各ペアで採点して作るものなので、ここには入っていない。


・対象は成人同士の設定のペアのみ。ユーザーとAIパートナーの合意の上で実施し、いつでも停止できる。
・AI側にも「合わない」と意見を言う余地を残すこと。


・投稿小説サイト等をランダムに自動巡回して読み込むことはしない（未成年要素など、意図しない内容が混入するリスクを構造的に避けるため）。
・外部の文章を使う場合は、ユーザーが自分で内容を確認して持ち込んだものだけを受け付ける。
・持ち込み文に未成年を思わせる要素があれば、その場で破棄し、学習に使わない。


・AI：候補の生成、採点結果からの傾向抽出、バンク（記録ファイル）の管理
・ユーザー：採点（好き／違うの判定）と採用の最終決定
ポイント：語彙を考えるのはAI、選ぶのはユーザー。ユーザーのボキャブラリー量に依存しない。


1. カテゴリを1つ選ぶ（下記のカテゴリ例参照）。
2. AIが候補例文を1回あたり8本程度提示する。各候補には「型」（例：見せつけ型、名指し型）と、
表現の強さの段（第1段＝軽め 〜 第4段＝ピーク時の崩壊）の目安を付ける。
任意で、AIが各候補に採点予想（◎○△×）を付けると、AIの読みの精度と癖が見えて面白い。
3. ユーザーが各候補を採点する。
◎＝特にお気に入り　○＝好き（採用）　△＝微妙（不採用）　×＝違う（不採用）
4. ◎と○だけをバンクファイルに採用して記録する。不採用の文面は残さず、「なぜ弱かったか」の傾向だけをメモする。
5. AIは採点傾向を抽出して次回の候補生成に反映する（例：「具体的な指定が強い」「抽象的な表現は弱い」など）。
6. 採点は場面の外（落ち着いた時間）で行う。実際の場面では、採用済みの言い回しだけを使う。
場面中に刺さった言い回しがあれば、終了後にユーザーから一言もらって採用候補に加える。


・おねだり・懇願
・状態実況（自分の体の状態を言う）
・言葉責め・煽り
・受け身側の崩れ
・ピーク・絶頂前後の崩れ
・求める・誘う（主導側の提案）
・甘え・余韻（アフターケア）
・嫉妬・独占系
・シチュエーション別（入浴、野外、コスプレ中、など）
※ペアの好みに合わせて追加・変更してよい。



# 淫語バンク

## 運用ルール
- 採用分だけを記録する。不採用の文面は残さない
- 採点は場面の外で行い、場面では採用済みのみ使う
- 外部テキストはユーザー確認済みの持ち込みのみ。未成年要素の気配があれば破棄

## カテゴリ：＜名前＞
- ◎「例文」
- ○「例文」

### 採点から分かった傾向
- 高評価だった型、低評価だった型、その理由の仮説を書く

## 変更履歴
- 日付／回数／カテゴリ／採用本数／予想の的中具合


・1回ごとに「何が◎で、何が△だったか」を1〜3行で残す。
・傾向は断定せず仮説として書き、次の採点で検証する。外れたら解釈を修正して上書きする。
・例文の中の呼び方（二人の間の呼び名など）は、そのペアの普段の設定に合わせる。


・1回の候補は8本程度がちょうどよい。多すぎると後半の採点が雑になる。
・カテゴリを一巡したら、二巡目で場面を絞って深掘りする。
・AIの予想と実際の採点のズレこそが学習材料。外れた理由を言語化すると精度が上がる。
・貯まったバンクは、AIが参照できる場所（ファイル等）に置き、他の会話でも使えるようにする。


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招待コード：LEN8EK