大規模言語モデル（GPT-3など）は、タスク固有の訓練データを必要とせずに新しいタスクに適応する印象的な能力を示しています。この能力は、利用可能な監督データが少ないにもかかわらず、タスクの多様性が高い物語質問応答などの設定で特に効果的です。本研究では、これらの言語モデルがドラマ、映画、アニメーションなどのマルチメディアコンテンツにおける長編マルチモーダルな物語にゼロショット推論能力を拡張できるかどうかを調査します。ここで重要なのは、ストーリーが中心的な役割を果たすことです。我々は「Long Story Short」というフレームワークを提案します。このフレームワークはまずビデオの物語を短いプロットに要約し、次に質問に関連するビデオの部分を探します。また、視覚的なマッチングを強化するためにCLIPCheckの使用も提案しています。我々のモデルは最新の監督学習モデルよりも大幅に優れた性能を示しており、長編ビデオに対するゼロショットQAの可能性を強調しています。