人が面白いと感じる駄洒落をGPT-4が生成できるようにした．その際，どのような個人･グループ用のデータベースがあればよいかを，データベースの中のデータがもつメタ情報の観点から考察した．複数の駄洒落が表現内にある，完全/不完全/重畳型駄洒落である，などといった駄洒落に関するメタ情報がデータベースの中に直接明記されていないにもかかわらず，そうしたメタ情報をGPT-4は適切に学習し，ユーザの期待に合うデータを，データベース内から取り出すことができ，さらに，GPT-4の過去の事前学習の結果からも取り出すことができた．本稿では，「一瞬で笑える駄洒落生成AI」，2種類の「面白い駄洒落生成AI」の3つのGPTsの回答を，人間の駄洒落理解過程と比較し考察した．