笑いを説明する、5つの視点
笑いに一つの公式を当てはめるのではなく、何を説明しやすい理論なのかを比べます。
OIU READING ROOM
笑いの読書室
「おもしろい」は、どう組み立てられ、どう受け取られるのか。 理論、図解、実践の3つの読み方から考えます。
読み方を選ぶ
笑いの理論
4本何が笑いを起こすのか。一つの公式に決めず、競合する説明を並べて読みます。
笑う身体と、4つのユーモア・スタイル
脳内物質の単純な物語を避けながら、身体反応と表現の傾向を分けて考えます。
物語は、危険をどう「笑える距離」に置くか
過激な出来事をそのまま軽くせず、フィクションが安全な枠をどう作るかを図解します。
意味がわからないのに、なぜ笑える？
すっきり解けるズレと、解け残るおかしさ。ナンセンスを、でたらめとの違いから見ます。
笑いの組み立て
4本フリ、反復、返し、人物。一つの笑いの中で何が動いているかを分けて見ます。
フリ・オチ・フォローを、3つの瞬間で見る
予想が作られ、外れ、読み方が定まるまでを、創作例と図で追います。
わかっているのに、また笑う——天丼とお約束のしくみ
同じセリフが、違う場所に置かれる。反復で何が新しくなるのかを創作会話で比べます。
ツッコミは、何を足しているのか？
訂正、名づけ、たとえ、乗る返し。同じボケへの返答を変えて、観客の読み方を比べます。
同じセリフなのに、あの人が言うと面白いのはなぜ？
言葉より先に届く人物像。話し手への期待とセリフの意味が組み合わさるところを見ます。
受け手と場
4本同じ言葉が、誰に、どこで、どう受け取られるか。内容の外側にある条件を扱います。
「間」と安全性——伝わる笑いの足場
技法の名前より先に、相手が受け取れる時間と関係性を考えます。
5つの場面で変わる、笑いの使い方
職場、教育、医療、親密な関係、テキスト。それぞれで安全の条件がどう変わるかを比べます。
自分は爆笑、隣は無反応——笑いの好みはどこで分かれるか
意味がわかること、好きだと思うこと、笑うこと。反応を一つの物差しにまとめません。
ボードを出した瞬間、もうオチが見えている——大喜利の「見せる」と「読む」
目と耳は違う速さで答えを受け取る。ボードを使う大喜利で、笑いが起こる順序を考えます。
大喜利をつくる
10本お題を読み、答えを作り、言葉にするまで。出題する側の作業も含みます。
大喜利のお題設計と、6つの発想エンジン
お題は制約の強さで攻略の仕方が変わります。5つの型と、答えを生む6つの視点の動かし方を整理します。
大喜利の答えは、どこで笑いになるか
意外性と納得感の掛け合わせを4つの区画に分け、同じ「ズレ」がなぜ笑いにも、スベりにもなるかを図解します。
大喜利を言葉にする——削ぎ落とし・解像度・場の呼吸
発想が良くても、言葉にする段階で伝導効率は落ちます。省略、固有名詞、語順、場の温度を具体的に点検します。
「それ、ある！」はどう見つける？——日常を笑いに変える観察
大きな出来事より、小さな動作。観察したことと想像した気持ちを分けて素材を集めます。
写真で一言——写っているものから、写っていない話を作る
表情・手・小道具を入口に、画像の読み方を変える。観察と想像を往復する練習です。
答えたくなるお題は、何が違う？——出題する側の大喜利入門
最初の一案を思いつける入口と、答えが分かれる余地。お題を書き、試し、直します。
声なら笑える、文字でも笑える？——大喜利の答えを別の形へ運ぶ
声で成立した答えと、文字で成立した答え。それぞれが何を伝えているのかを比べます。
もう出ている答えに、被せる？ ずらす？——回答が増えたあとの大喜利
先行回答の数だけで決めず、被せるかずらすかを、共有されたものと加えるものから考えます。
長いお題には、短く答える？——お題と回答の文字数を一緒に考える
お題と回答の文字数を別々に見ず、二つの合計で何が伝わっているかを考えます。
短い答えほど面白い？——削る文字と、残す時間
文字数を減らす作業と、笑いを伝える作業は同じ方向とは限りません。削る言葉を見極めます。
結果を読み返す
2本票や反応の記録から何が言えるか。原因を決めつけずに次の一手を選びます。
得票数から、どこまで「面白さ」を読めるか
総得票、1件あたりの得票、投票のついた割合。分母を変えて、数字に見えるものを確かめます。
自信作が伸びなかったら——大喜利の振り返り方
結果から原因を決めつけず、次に変える一点を選ぶ。創作回答で振り返りの手順を試します。
回の総評
10本実施回ごとの実際の回答・投票データから、その回で何が起きたかを振り返ります。
第1回 総評——データが語る傾向と、採用・高得票の回答
第1回の回答37万件を分析。見えてきた傾向、優と良を分ける定員のしくみ、生配信で採用された回答と票を集めた回答を紹介します。
第2回 総評——参加者3分の1でも票が減らなかった理由
第2回の回答データを分析。第1回との違いと優・良の切れ目の動き、採用・高得票の回答を紹介します。
第3回 総評——1問だけ、ほぼ全員に票が入った理由
第3回の回答データを分析。1問だけ投票の付き方が変わった理由と、優・良・可の分かれ方、採用・高得票の回答を紹介します。
第4回 総評——参加者減少に、ようやく歯止め
第4回の回答データを分析。継続率の改善と、1票では優に届かなくなった変化、3回連続の単独二冠を紹介します。
第5回 総評——秀と高得票が、1回に2問で重なった
第5回の回答データを分析。単独二冠が2問で起きた理由と、優と良の切れ目が開始13分以内に来た回を読み解きます。
第6回 総評——「秀かつ高得票」は、もう珍しくない
第6回の回答データを分析。5回連続の単独二冠と、1問だけ優の枠が3日後まで届いた理由を読み解きます。
第7回 総評——投稿記録に残っていた、疑わしい6連投
第7回の回答データを分析。3分間の連続投稿すべてに票が入っていた記録と、2票が優の当落線だった回を読み解きます。
第8回 総評——最短7日間と、また起きた不自然な投票
第8回の回答データを分析。第3回と同じ形の不自然な投票分布が再発した理由と、優・良・可の分かれ方を読み解きます。
第9回 総評——規模は最小でも、定着率は過去最高
第9回の回答データを分析。継続率83.21%という過去最高の定着度と、優に占める1票の回答が減った推移を読み解きます。
第10回 総評——1つの問に、二冠が2件
第10回の回答データを分析。1つの問で2件同時に起きた単独二冠と、1票では優に届かなかった唯一の問を読み解きます。