アイマス統計

THE IDOLM@STERを対象とした統計を行い,情報を発信しております。

投票開始前最後の土曜日に第10回シンデレラガール総選挙Top10を予想する

アイマスを愛するプロデューサーの皆様および統計沼に沈まれている皆様。

紅木弘です。

 

 

シンデレラガール総選挙は春の季語

早速ですが,アイマスPにとって,4月の半ばからの1ヶ月は新年度とは違う,特別な意味のある時期であると考えております。

そう。シンデレラガール総選挙です。

2021年も3/18に第10回総選挙の開催が発表され,また,昨年同様に第2回ボイスアイドルオーディション(以下,VA)も同時開催となりました。

そして,総選挙およびVAが4/19の15:00から開催されることが発表されました。

私のTwitterのTLも総選挙やVAに関するダイマなどで賑わっており,総選挙が始まるんだなと感慨深いものを感じております。

私もできる範囲で精一杯選挙活動をさせていただきたく思いますので,どうぞよろしくお願いいたします。

ルールとマナーを守って,楽しい総選挙にしましょう!

さて,というわけですので私なりの総選挙活動の一環として昨年同様,第10回シンデレラガール総選挙のTop 10を予想してみたいと思います。

総選挙およびVA開始直前というタイミングではありますが,あえて禁忌に触れるアイマス統計の基本姿勢ですので,積極的に攻めて参ります。

 

総選挙順位予想に対する私の持論

本記事の予想はあくまで私の予想であり,この通りになるとは(さほど)思っておりません。

むしろ,この予想を裏切るような総選挙結果を願っているとさえ言えます。

なぜなら,私の予想は過去の総選挙結果に基づく予想であり,総選挙が過去の総選挙結果の積み重ねによるものであるのであれば,総選挙を行う理由がないと考えているからです。

つまり,総選挙を行うのであれば過去の結果など関係ない,今や未来のデレマス界を示すような結果を見てみたいし,そうでなければいけないと思っております。

以上を踏まえた上で,紅木弘はこういう考えでこう予想したのかと温かい目で見ていただけますと幸いです。

 

第9回総選挙の結果からの第10回総選挙傾向予想

まず前提として,第10回総選挙は予想しやすく予想できないものであると考えております。
どういうことか。今回の総選挙は誰がTop 10入りするかの予想がしやすく,誰が何位になるかの予想が難しい選挙であるということです。

この最大の理由はボイスアイドルオーディションとの同時開催にあります。

以前,第9回総選挙の振り返りの記事でも述べましたが,ボイスアイドルオーディションとの同時開催となった第9回総選挙はボイスありアイドル総選挙と言っても過言ではない結果となりました。

 

第9回総選挙の結果に対する考察記事です。

idolmaster-statistics.hatenablog.com

 

本記事でも再度述べますが,第9回総選挙においててTop 50入りしたアイドル達の内,総選挙が始まる前の段階でCVがついていないアイドルは,

  • 辻野 あかり
  • 工藤 忍
  • 浅利 七海

の3人でした。

また,図1に示す各総選挙開始段階でCVがついていたアイドルとついていなかったアイドルの50位(第1回のみ30位)に入っていた人数を見てみると,3人というのはこれまでの総選挙から見て明らかに少なくなったことがわかります。

 

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図1 各総選挙におけるCV有りアイドルとCVなしアイドルの圏内入り人数


これは,VAと同時開催となった結果,CVのついていないアイドルの担当Pはそちらに注力するようになったこと。特に,VAで○○に入れるから総選挙で□□に票を入れるよう他の担当Pに要請する(あるいはその逆の)行為。いわゆる票交換と呼ばれる行為が盛んに行われたことが背景にあると考えられます。

戦略として,この票交換は担当にCVをつけたいプロデューサーと担当をシンデレラガールにしたいプロデューサーの両方にメリットがある行為です。現に,第1回VACVのついた辻野あかり,砂塚あきら,桐生つかさがTop 3になった背景には票交換の存在が否定できないという選挙後の考察も複数ございます。

このため,VAとの同時開催が初めての試みであり,各担当Pが試行錯誤をしていた前回と比べ,今回の総選挙は票交換を前提とした選挙活動になると予想しております。

......一人のプロデューサーとしては,ルール違反ではないにせよ票交換については否定的であり,VAとの同時開催そのものについても批判的な立場ではありますがそれはまた別の話。

すなわち,第10回総選挙は50位圏内はもちろん,Top 10についても既にCVがついているアイドルのみとなる可能性が極めて高いと予想されます。

これが意味することは何か。

2021/4/10時点でCVがついている91人で総選挙を争うということであり,総選挙の順位によってCVをつけていた,私がCV枠と呼ぶアイドル達がTop 10に入ることはないということです。

以前の記事でも述べましたが,総選挙においてCV枠は毎回平均2.9人。すなわち,第8回総選挙までは毎回CVのついていないアイドルは平均3人Top 10入りしており,CVが既についているアイドルが7人という割合でした。

これが第9回総選挙ではCV枠が0人でTop 10全員が既にCVがついているアイドルでした。

この傾向は第10回総選挙では加速すると予想しております。

 

誰がTop 10に入るのか?

では,具体的に誰がTop10入りするのかを予想していきます。

まず前提として,私は総選挙結果は過去の選挙結果,特に直近のものの延長戦にあるという立場を取っております。

したがって,予想の鍵となるのは過去の選挙結果。特に前回の第9回総選挙の順位です。

 

表1から3に第8回総選挙のCute,Cool,Passionの各属性別順位Top10が第9回総選挙で何位になったかを示します。

 

 

表1 第8回総選挙Cute Top 10アイドルとその順位

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表2 第8回総選挙Cool Top 10アイドルとその順位

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表1 第8回総選挙Passion Top 10アイドルとその順位

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これらの表より,第9回総選挙の順位は第8回総選挙において総選挙によってCVをつけることを目的としたアイドル(私がCV枠と呼称している枠)のアイドル達が軒並み順位を落とし,残った各属性のアイドル達がそのまま上位にシフトした結果であることがわかります。

もちろん,多少の前後はありますし,第8回ではCuteで9位だった島村卯月が第9回ではCute 4位になったことや,第8回ではCoolで11位だった新田美波が第9回でCool 5位になったこと。逆に第8回でPassion9位だった諸星きらりが第9回でPassion 12位となっている点もありますが,上記の傾向が強いことがわかります。

なお,高森藍子佐藤心城ヶ崎美嘉が第8回でPassion 5位,6位,7位だったのが第9回ではそれぞれ1位,3位,2位と大躍進しているように見えますが,実態は第8回でシンデレラガールになった本田未央とCV枠の4人が上位を独占しており,彼女たちが除かれた結果,順位が上位にシフトしたと考察されるため,傾向通りと言えます。

したがって,各属性の順位が上位ということは全体順位でも上位となるのは自明の理です。

現に表1から3において,第9回総選挙のTop10で最も属性別順位が低いのは速水奏(総合10位,Cool 6位)です。

また,過去の総選挙結果より,高垣楓を除く歴代のシンデレラガール(総選挙1位)のアイドル達がシンデレラガールになった後にTop10入りしたことはありません。

 

この傾向が第10回総選挙でも続くと仮定すると,第10回総選挙のTop10に入るには以下の条件を満たす必要があると考察されます。

  • 高垣楓を除いて過去にシンデレラガールになったことがない。
  • 第9回総選挙の各属性別順位で(過去にシンデレラガールになったアイドルを除いて)Top5に入っている。

 

以上を踏まえ,表4から6にこの条件を満たしている各属性のアイドルおよび第7回からの順位を示します。

 

表4 第9回総選挙Cute 上位5人とその順位

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表5 第9回総選挙Cool 上位5人とその順位

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表6 第9回総選挙Passion Top 10アイドルとその順位

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 なお,表4において第9回総選挙Cute 4位は島村卯月のため除外,表5において第9回総選挙Cool 1位の北条加蓮,Cool4位の高垣楓,Cool7位の渋谷凛は除いております。

 

以上の考察より,私は第10回総選挙においてTop10に入るアイドルは,これらの表に存在する15人。

 

Cute

Cool

Passion

 

高垣楓を加えた16人からしかTop10に入ることはない。
と結論づけます。

 

順位を予想する。

では,この16人の内,具体的に誰が入るのか。順位も含めて予想していきます

 

10代目シンデレラガールは?

表7に,過去にシンデレラガール(総選挙順位1位)になったことのあるアイドルと,シンデレラガールになる前の順位を示します。

  

表7 歴代シンデレラガールのシンデレラガールになる前の総選挙での順位

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同表より,シンデレラガールになったことのあるアイドルはシンデレラガールになる前の総選挙で以下のような傾向にあることがわかります。

  • 属性別でTop5に入っている。特にその前の総選挙で1位となる。
  • 過去2回の総選挙でTop10入りしている。特に,前回の総選挙では2位となる。

もちろん,この傾向に属さない塩見周子安部菜々といったアイドルはいますが,塩見周子は第3回総選挙と第4回総選挙の間に行われたボイス争奪選挙にて2位だったこと。第7回総選挙で安部菜々をシンデレラガールにするという語呂合せ的な勢いがあったため例外と見なします。

(もちろん,彼女たちはシンデレラガールになる前も選挙結果は上位でした。特に安部菜々は第6回総選挙まで平均順位9.33位と3番目に高い平均順位を取っておりました。)

 

さて,表4から6において,この条件を満たすアイドルは

の2人だけです。

佐久間まゆは属性別順位は過去3回Top3を維持しておりますが,全体順位はTop5入りした経験がない。神谷奈緒高森藍子は第9回総選挙において全体および属性別で上位にいるものの第8回第7回の順位が条件を満たしていないことから,彼女たちがシンデレラガールになる可能性は低いと考えております。

では,一ノ瀬志希鷺沢文香,どちらがシンデレラガールになるでしょうか。

正直,この予想はかなり難しいです。

平均順位でいえば,鷺沢文香が8.0位に対して一ノ瀬志希は20.57位。平均順位だけで言えば一ノ瀬志希は前述した16人の中で下から数えた方が早いくらい低いです。

一方で鷺沢文香は,歴代シンデレラガールやCV枠に上位を取られた関係で,過去に属性別1位となった経験がありません。

また,第7回からの順位で言えばお互いに1位ずつの差をそれぞれ交互に繰り返しており,非常に高いレベルで競い合っております。

ただし,私は総合順位よりも各属性別の順位の方を重要視しております。

また,第9回総選挙においてTop10はCuteが3人,Coolが6人,Passionが1人のCool一強であり,第10回総選挙においても同様の傾向となると仮定すると,Top10にCoolが多いということはそれだけCoolの票は分散されるという考察から,一ノ瀬志希に分があると判断しております。

 

よって,第10回総選挙の1位。

10代目シンデレラガールは一ノ瀬志希

になると予想します。

 

2位以下の順位を予想する

鷺沢文香が次いで2位として,3位以下についても考えます。

 

ここで鍵となるのは,前回の総選挙終了後から今回の総選挙期間の間に新曲を歌ったことのないアイドルの平均順位は下がる傾向にある。という過去の考察です。

これは,私が楽曲ブーストとして本ブログで提唱している,ガチャブーストと同様のブーストの1つです。

詳細は以前の記事を参照していただきたいと思いますが,楽曲ブーストは新曲を歌わないことによる逆方向のブーストはかかる傾向にあることがわかっております。

すなわち,この楽曲ブーストが第10回総選挙でも存在すると仮定すると,2020/5/16から2021/5/16の間に新曲を歌ったことのないアイドルは順位が下がる可能性が高いということです。

 

楽曲ブーストについての考察記事です。 

idolmaster-statistics.hatenablog.com

表8に2020/5/16から2021/4/16の期間に新曲を歌ったことのないアイドルを示します。

  

表8 2020/5/16から2021/4/16の期間に新曲を歌ったことのないアイドル

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同表より,上記期間に新曲を歌ったことのないアイドルは30人。その中には第9回総選挙において全体および各属性順位で上位であった佐久間まゆ城ヶ崎美嘉といったアイドルもいます。

そして,彼女たちの順位が下がるということは,相対的に他のアイドルの順位があがります。

したがって,佐久間まゆよりも緒方智絵里が,城ヶ崎美嘉よりも佐藤心の順位が上がるとすれば,逆楽曲ブーストの影響のないCoolは属性別順位がそのままであり,この傾向がそのまま総合順位に影響していきます。

 

以上の考察より,第10回総選挙のTop10は

1位:一ノ瀬志希
2位:鷺沢文香
3位:神谷奈緒
4位:高垣楓
5位:高森藍子
6位:新田美波
7位:緒方智絵里
8位:速水奏
9位:佐久間まゆ
10位:佐藤心

となると私は予想します。

 

この予想が当たるかどうか。あるいは全く異なる結果となるのか。

1人のプロデューサーとして。そしてこの予想を出した統計屋として。第10回総選挙も目が離せません。

 

個人的に順位が気になるアイドル。

藤忍,浅利七海

CV付きアイドル総選挙と言っても過言ではなかった第9回総選挙において,CVが付いていないアイドルで50位圏内入りした3人の内の2人。

第10回総選挙ではTop5に入れば総選挙曲を歌うことが可能であり,第9回総選挙では形骸化した結果となったとはいえ第10回総選挙は190人全てのアイドルが対象となっていることから,彼女たちが総選挙でTop5入りすればCVが付くこととなります。

すなわち,票交換というシステムは彼女たちも利用できるのです。

よって,2人のP様方がVAではなく総選挙に焦点を置けば,彼女たちがTop5入りする可能性も十分にあります。

 

歴代シンデレラガール

今回の総選挙は第10回ということで1つの区切りとなります。

また,第1回から今回の第10回総選挙までの歴代シンデレラガール10人での新曲を出すことも発表されております。

したがって,仮に歴代シンデレラガールが今回の総選挙で2冠を達成すれば,単純計算で10分割される新曲のパートを2人分歌う可能性が出てくるのです。

特に,唯一総選挙曲を歌った経験のない上に第10回という語呂合せから,十時愛梨の順位については大変興味があります。

 

 まとめ

以上,まとめに入ります。

シンデレラガール総選挙は過去の総選挙の結果の延長線にあり,ボイスアイドルオーディションとの同時開催という点から第9回総選挙同様にCV付きアイドル総選挙となる。という仮定から,第10回シンデレラガール総選挙のTop 10を予想を行いました。

この結果,10代目シンデレラガールは一ノ瀬志希であり,Top 10については第9回総選挙同様Coolが強いと予想しました。

この予想も含め,結果発表後にまた考察を行っていきます。

 

それでは,これにて本記事を締めさせていただきます。

統計の力で,アイマスがもっと好きになる。

紅木弘がお送りしました。

 

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シンデレラガール総選挙総票数をアクティブユーザー数から推定する

アイマスを愛するプロデューサーの皆様および統計沼に沈まれている皆様。

紅木弘です。


今回はシンデレラガール総選挙について,私が以前から挑戦してみたいと思っていたことをその面白さと価値,難しさも合わせてお話しいたします。

このため,得られました結論についてはまだまだ検討の余地があるものとしてお考えください。

そんな中途半端な話をするなと言われてしまいそうですが,おそらく今年も行われるであろう第10回総選挙に向けまして,私なりの選挙活動の一環としてお話しさせていただきます。

むしろ,この問題に対してどうすれば解決できるのか。たくさんの方からのご意見をちょうだいしたく思っております。

以上のことをご留意いただき,以下で本題に移らせていただきます。

 

 

総票数を予想できるようになればできること

以前の記事において,シンデレラガール総選挙でシンデレラガール(順位が1位)となっているアイドルは,総票数の3.5%程度を獲得している。という考察を行いました。

同時に,2位が毎回2.5%程度を獲得しているという傾向から,シンデレラガール総選挙でシンデレラガールになるためには,総票数の3.0%を獲得すればよい。という結論を得ました。

この傾向は第5回総選挙から変わらず,ボイスアイドルオーディションの同時開催や課金票の大幅な増加というレギュレーションに大きな変更があった前回の総選挙である第9回総選挙でも同じ傾向にあったことから,次回総選挙以降でもこの傾向は変わらないものと予想しております。

上記考察に関する記事です。よろしければ,こちらもご覧ください。

idolmaster-statistics.hatenablog.com 

idolmaster-statistics.hatenablog.com

これは言い換えれば,総票数が予想できればシンデレラガールになるために必要な票数を推定できることを意味します。

票数が推定できれば,例えば「○○票を集めて△△をシンデレラガールにしよう!」といった総選挙プロモーションが可能となります。同様に「××票を集めて□□を50位圏内に入れよう!」といった総選挙プロモーションも可能です。

すなわち,総選挙プロモーションをより具体的に行うことが可能となるのです。

私見ではありますが,これが実現できる意味は大きいと考えます。なぜなら,自分が投票した票が総選挙の順位にどう影響したのかをより具体的に,達成感を持った上で実感することができるようになるからです。

よって,私は第10回総選挙において,順位の予想ももちろんですが,この総票数とTop10の獲得票数の予想を行いたいと思っております。

ただし,これを実現するためには前提として,総選挙期間中に総票数をどうやって予想するのかという大問題があります。

本記事ではこの問題を解決する方法として,イベントを利用したアクティブユーザー数と1アカウントが入手可能な票数から,対数正規分布に基づき予想する方法を用います。また,この限界についても述べます。

 

対数正規分布に基づく総選挙総評数推定

推定方法~第5回総選挙を例に~

対数正規分布とは,統計に用いる分布の1つであり,所得や資産の分布として当てはまることが多いとされている分布です。

シンデレラガール総選挙においても,ある票数をピークとして,投票できる票数が多ければ多いほど,その票数を持っている人は少なくなる傾向にあるはずなので,対数正規分布上にユーザーが分布していると仮定します。

すなわち,1アカウントが入手可能な票数を入手した上で,所持している票数に対する人数の変化が対数正規分布に従うと仮定すれば,アクティブユーザー数との比較を行うことによって,総票数を推定できるということです。

言葉だけではわかりにくいと思いますので,第5回総選挙を例に実際にやってみます。


第5回総選挙において,ログインやイベントへの参加によって入手できる票(以下,無課金票)は517票。ガチャを回す際に入手できる票(以下,課金票は1629票。合計2146票が1アカウントが投票可能な最大票数です。

また,イベント期間中に1ptでもポイントを取得したユーザーの数をアクティブユーザー数とすると,第5回総選挙期間中に開催されたイベントにおけるアクティブユーザー数の平均は94724人でした。

さらに,以前の考察より,第5回総選挙における総票数は29085818票であると推定されております。

これを踏まえた上で,以下の条件となるように対数正規分布のパラメータである平均と標準偏差を設定します。 

  • 変数 x = (投票数) / 500 として対数正規分布を入手する。
  • 最大票数に最低でも1人が存在する。
  • 最大無課金票に対して10%毎の割合をピークとする。
  • 対数正規分布から入手した総人数とイベントにより入手したアクティブユーザー数の誤差が最小。

これらの条件を満たしたときの対数正規分布を図1に示します。また,このときの各パラメータとアクティブユーザー数および総票数との誤差を表1に示します。

 

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図1 第5回総選挙における各パラメータの対数正規分布

 

表1 第5回総選挙における対数正規分布の各パラメータとアクティブ数・総評数の誤差

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なお,上記図と表において,ピークが80%以上では上記の条件を満たすパラメータを設定できませんでした。

これらの結果より,第5回総選挙では無課金票を全体の20%を獲得したユーザーが最も多い場合の対数正規分布が総選挙結果に基づく推定総票数との総票数差が小さいことがわかりました。

これと同様の推定を第7回から第9回までの総選挙で行います。

ただし,第7回総選挙からはデレステと同時開催となったため,総票数の誤差率についてはモバマスデレステの合計票数との比較とします。また,第7回および第8回のデレステにおける対数正規分布を獲得する場合の変数 x は,無課金がと課金票の関係から  x = (投票数) / 200 とします。

なお,第6回総選挙については課金票についての調査できなかったため,省略しております(情報提供求めます!)。

 

第7回総選挙

第7回総選挙において,モバマスの各値は以下のようでした。

無課金票:514票
金票:1148票
1アカウントが投票可能な最大票数:1662票
アクティブユーザー数:75388人

 

同様にデレステの各値は以下のようでした。

無課金票:95票
金票:500票
1アカウントが投票可能な最大票数:595票
アクティブユーザー数:370627人

 

また,第7回総選挙の推定総票数は70839930票です。

以上を踏まえ,表2にモバマスおよびデレステの対数正規分布の各パラメータとアクティブユーザー数との誤差を示します。また,表3に表2に基づく総票数との誤差率を示し,図2に総票数との誤差率最小のときの対数正規分布を示します。

  

表2-1 第7回総選挙における対数正規分布の各パラメータとアクティブ数差(モバマス

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表2-2 第7回総選挙における対数正規分布の各パラメータとアクティブ数差(デレステ

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表3 第7回総選挙における推定総評数誤差

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   図2-1 第7回総選挙対数正規分布モバマス)     図2-2 第7回総選挙対数正規分布モバマス

 

これらの結果より,モバマスおよびデレステもアクティブユーザー数についてはピークの値が大きい,つまり,無課金票をより多く獲得したアカウントが多いほど誤差率は小さくなりますが,総票数の点で見てみると,モバマスが20%,デレステが30%をピークとしたものの誤差率が最小となることがわかります。

そもそもとして,ユーザーの多くが無課金票全てを獲得しているという仮定はあまりに現実的でないため,この結果は妥当であると考えます。

 

第8回総選挙

第8回総選挙において,モバマスの各値は以下のようでした。

無課金票:902票
金票:1257票
1アカウントが投票可能な最大票数:2159票
アクティブユーザー数:66966人

 

同様にデレステの各値は以下のようでした。

無課金票:122票
金票:1000票
1アカウントが投票可能な最大票数:1122票
アクティブユーザー数:329112人

 

また,第8回総選挙の推定総票数は87963110票です。

以上を踏まえ,表4にモバマスおよびデレステの対数正規分布の各パラメータとアクティブユーザー数との誤差を示します。また,表5に表4に基づく総票数との誤差率を示し,図3に総票数との誤差率最小のときの対数正規分布を示します。

 

表4-1 第8回総選挙における対数正規分布の各パラメータとアクティブ数差(モバマス

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表4-1 第8回総選挙における対数正規分布の各パラメータとアクティブ数差(デレステ

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表5 第8回総選挙における推定総評数誤差

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    図3-1 第7回総選挙対数正規分布モバマス)     図3-2 第7回総選挙対数正規分布モバマス

 

これらの結果より,モバマスは30%がピーク,デレステは70%がピークの時,総票数の誤差率が最小となることがわかります。次点の場合はモバマスは40%がピーク,デレステは20%がピークの時であり,その差は0.17ポイントです。

この事実から,以下の2つの仮説を立てました。

 

  1. デレステの課金票が多かった結果,ピークが右にずれた。
  2. モバマスのアクティブ数が減少したものの,イベントをある程度しっかり走り無課金票を獲得するユーザーの割合が増えた。

仮説1はピークがズレるほど課金するユーザーが増加したとは考えにくいため,仮説2が妥当であると考えております。

 

第9回総選挙

第9回総選挙において,モバマスの各値は以下のようでした。

無課金票:903票
金票:30000票
1アカウントが投票可能な最大票数:30903票
アクティブユーザー数:52526人

 

同様にデレステの各値は以下のようでした。

無課金票:888票
金票:30000票
1アカウントが投票可能な最大票数:30888票
アクティブユーザー数:287031人

 

また,第9回総選挙の推定総票数は460349467票です。

以上を踏まえ,表6にモバマスおよびデレステの対数正規分布の各パラメータとアクティブユーザー数との誤差を示します。また,表7に表6に基づく総票数との誤差率を示し,図4に総票数との誤差率最小のときの対数正規分布を示します。

  

表6-1 第9回総選挙における対数正規分布の各パラメータとアクティブ数差(モバマス

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表6-1 第9回総選挙における対数正規分布の各パラメータとアクティブ数差(デレステ

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表5 第9回総選挙における推定総評数誤差

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    図4-1 第7回総選挙対数正規分布モバマス)     図4-2 第7回総選挙対数正規分布モバマス

 

これらの結果よりモバマスは30%がピーク,デレステは10%がピークの時,総票数の誤差率が最小となることがわかります。次点の場合はモバマスは20%がピーク,デレステは10%がピークの時であり,その差は0.87ポイントです。

この傾向は第9回総選挙とほぼ同様の結果と言えます。

 

アクティブ数からの総票数推定と実際の獲得票の比較

さて,ここまでの検討より,アクティブ数から総票数の推定は可能であり,この値と最終結果の順位に基づく総票数との誤差はピーク値さえ正しく設定できれば±5%程度で納めることができることがわかりました。

ここで,本記事の本題である,シンデレラガールに必要な票数の推定に移ります。

前述の通り,シンデレラガール総選挙でシンデレラガールになるアイドルは総票数の3.5%程度を獲得しており,この傾向が今後も続くと仮定します。

このとき,総票数の誤差が推定シンデレラガール獲得票数に与える影響を第9回総選挙を例に表8に示します。

なお,第9回総選挙でシンデレラガールとなった北条加蓮の獲得票数は16926974票であり,総得票数の約3.7%を獲得したと推定しております。

 

表8 推定獲得票数と実獲得票数との差と誤差率

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同表より,総票数の誤差が±5%であれば,シンデレラガール獲得票数は±10%以内に,±10%であれば±15%以内に納めることが可能であることがわかります。

また,他の総選挙の結果においても同様の結果を得ました。

 

すなわち,これまでの考察より,ピーク値さえ正しく設定できれば,シンデレラガール総選挙の総票数は±5%以内で事前推定可能であり,さらに,シンデレラガールの獲得票数も±10%以内で事前推定が可能となることがわかりました。

ただし,総票数が増えれば当然この5%,10%の値が大きくなるため,この点は忘れてはなりません。

 

対数正規分布による推定の限界

この推定は前提として,シンデレラガール総選挙は所持している票数に対する人数の変化が対数正規分布に従うという仮定に立っております。
したがって,この仮定が成り立たない場合は推定精度が低下します。

 

例えば,第9回総選挙では総選挙応援セットとして課金票を300枚50セットを2回に分けて販売しました。

このような場合において,1セットや10セット,50セットといったキリのよい購入をしたアカウントがピークとして立つ可能性は十分に考えられます。もっと言えば,50セット購入したアカウント数は49セット購入したアカウントよりも数が多いと直感的には考えられます。したがって,この時点で対数正規分布に従うという仮定については疑問を呈さざるおえません。

一方で,どのくらいのユーザーが課金票を購入し,何セット購入したアカウントがどのくらいあるかを推定することは現状不可能です。

また,課金票の購入期限は総選挙終了当日までであるため,駆け込み購入をする方も当然存在する以上,これを踏まえたリアルタイム推定は困難を極めます。

加えて,本記事の目的は総選挙開始の早い段階でシンデレラガールになるために必要な票数を推定することにあるため,そもそもとしてリアルタイム性が存在するような推定は目的から外れます。

よって本記事の考察は,対数正規分布に従うという仮定が成り立たない可能性がある上で,これに従った場合における推定であり,推定には限界がある点はご留意ください。

 

まとめ

以上,まとめに入ります。

過去の検討から,総票数が予想できればシンデレラガールになるために必要な票数を推定できるという前提に立ち,シンデレラガール総選挙は所持している票数に対する人数の変化が対数正規分布に従うという仮定をした場合において,その推定精度はどのくらいになるかの検討を行いました。

この結果,対数正規分布のピークの値を正しく設定できれば±5%程度の精度で総票数を推定できることを確認しました。また,このピークについてですが,獲得可能な無課金票の20%~40%の範囲であり,過去の総選挙における考察から,モバマスは30%~40%デレステは10%~20%にあることを確認しました。

また,上記推定総票数からシンデレラガールになるための必要獲得総票数と実際の獲得数の比較を行った結果,総票数を±5%程度に納めることができれば,誤差±10%の精度で獲得票数を推定可能であることを確認しました。

なお,対数正規分布に従うという仮定が成り立たない可能性についても言及しましたが,これについては本記事の目的からはやむを得ないことであり,この仮定が成り立たない場合の推定については今後の課題とさせていただきます。

 

第10回総選挙では早い段階で総票数とシンデレラガールの獲得票数の推定を公表する予定ですので,これが当たっているかどうかについても楽しみにしていただけますと幸いです。


それでは,これにて本記事を締めさせていただきます。

統計の力で,アイマスがもっと好きになる。

紅木弘がお送りしました。

 

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アイマス楽曲におけるラブソングとはなにか? ~Part 1~

アイマスを愛するプロデューサーの皆様および統計沼に沈まれている皆様。

紅木弘です。


データ収集系ではない記事としては,これが2021年最初となります。
本年もどうぞよろしくお願いいたします。

 

 

ラブソングという曖昧な言葉

さて,今から約1年前。ちょうどデレ7th大阪公演が終わった後のこと,私の元にとある方からあるご質問をいただきました。

それは,アイマス楽曲にラブソングはどのくらい存在するのか?というものです。

当時の私はちょうどアイマス楽曲の歌詞でテキストマイニングを始めたばかりの時であり,このご質問は大変興味深いものであると同時に,とても難しい問いであると感じました。

なぜなら,ラブソングには定義が存在しないからです。

もちろん,ラブソングというくらいですのでラブ。愛とか恋について歌った曲がラブソングということはできるでしょう。

ですが,その愛や恋にも様々な意味や種類があり,すべての愛や恋について総括した定義について考えることは,はっきり言って私の領分を超える大問題です。

すなわち,ラブソングもまた,全てのラブソングに対して総括した定義など存在しないに等しいと言えます。

そして,定義が存在しない以上,ラブソングかどうかは人の主観に大きく左右されます

ある楽曲に対して,Aさんはラブソングだと感じても,Bさんはラブソングだと感じないというケースがいくらでも存在するということです。

したがいまして,当時の私は上記の説明をした上で,質問にはお答えできないと回答いたしました。

しかしながら,ラブソングの定義は大変興味深い議題であり,私の中でずっとこれを求める方法を考えてきました。

今回は,この問題に対して私が行いましたことと,その結果。また,結果から得たものについてお話しいたします。

 

ラブソングの定義を求める方法の考察

機械学習による判別法

ラブソングの定義を考える際,真っ先に思いついたのは,ラブソングの定義を機械学習ブラックボックス化し,ある楽曲に対してラブソングかそうでないかを判別することです。

定義することが困難であるならば,始めから定義しないでまず本来の目的であるラブソングかどうかだけ判別だけするという発想です。

しかしながら,これを実現するためにはラブソングとラブソングじゃない楽曲の教師データが必要となります。

ラブソングについてはカラオケや音楽配信サービスなどでラブソング特集とありますので,これを教師データとして用いればよいと思ったものの,問題はラブソングじゃない楽曲特集などあるはずがないため,ラブソングじゃない曲の教師データを入手することができないことです。

したがって,ラブソングとラブソングじゃない曲を自分で選択肢学習させることとなるため,結局,最初の議題であるラブソングの定義をどうするかという問題に戻ります。

すなわち,この問題を突き詰めていくと,私以外の客観性を持った上で,ラブソングとそうではない楽曲の分離が必要なのです。

よって,この問題は私1人だけでは解決できないという結論に達し,次の方法を考えました。

 

アンケートによる判別法

ラブソングかどうかの判定に私以外の客観的データが必要であるならば,それを集めればいい。つまり,ある楽曲に対して,これがラブソングだと思うかどうかをたくさんの人に聞けばいい。

このように考えた私は,以下のようなアンケートを作成し,それにご回答いただくことによって,ラブソングかそうでないかの判定を行うこととしました。

作成したアンケートは,デレマス楽曲261曲からランダムに10曲を取り出し,これらの楽曲についてラブソングと思うかどうかを Yes / No の二択で回答してもらう。というシンプルなものです。

実際に作成したアンケートが以下のようになります。集計期間外ですがまだ回答可能ですので,よろしければご回答ください。

 

 

集計期間は2020/9/28~2020/10/31の約1ヶ月間。述べ110人の方にご回答いただけました。改めて深くお礼申し上げます。


集計期間終了後,回答いただいたアンケート結果を集計し,以下の3つのグループに分けます。

  • ラブソング(上記アンケートでYesと回答した割合が66.7%以上)
  • 中間楽曲(上記アンケートでYesと回答した割合が33.4%以上66.6%以下)
  • 否ラブソング(上記アンケートでYesと回答した割合が33.3%以下)

このグループは割合を変えることによっていくらでも細かくすることが可能ですが,今回は最初のアプローチとして,回答した人の1/3をラブソングだと思うか思わないかの基準としました。

また,中間楽曲はラブソングともそうでないともとらえることができる,最初に述べたAさんはラブソングだと感じても,Bさんはラブソングだと感じないというケースが多いと考えられる楽曲だと考えられます。

最終的にはこの中間楽曲がラブソングかどうかを判別できるようなチューリングマシンを作成することが目標の1つとなります。

 

アンケート集計結果の考察

それでは各グループについて見てみましょう。

 

ラブソング

表1に上記グループのラブソングに属する楽曲を示します。

 

表1 ラブソングとグループ化された楽曲とそのラブソング率

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同表より,ラブソングに属する楽曲は64曲。全体の約24.5%となります。

すなわち,今回のアンケートおよび集計では,デレマス楽曲の4曲に1曲はラブソングであると言えます。

また,表1の内,ラブソング率が100%。すなわち,回答した人全員がラブソングだと答えた楽曲を表2に示します。

 

表2 ラブソング率100%の楽曲
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同表より,今回のアンケートにおいて,回答した人全員がラブソングだと答えた楽曲は26曲。よって,デレマス楽曲の約10%についてはほぼ間違いなくラブソングだと判断します。

 

中間楽曲

表3に上記グループの中間楽曲に属する楽曲を示します。

 

表3 中間楽曲とグループ化された楽曲とそのラブソング率
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同表より,中間楽曲に属する楽曲は27曲。全体の約10.3%となります。

一方で,このグループを詳しくみてみると,こいかぜマイ・スイート・ハネムーといった私の直感的にラブソングに属する楽曲が含まれています。

 

否ラブソング

表4に上記グループの否ラブソングに属する楽曲を示します。

 

表4 否ラブソングとグループ化された楽曲とそのラブソング率

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同表より,否ラブソングに属する楽曲は170曲。全体の約65.1%となります。
すなわち,今回のアンケートおよび集計では,デレマス楽曲の6割以上がラブソングではないという結果となります。

一方で,このグループを詳しくみてみると,中間楽曲と同様,絶対特権主張しますっ!無重力シャトルといった私の直感的にラブソングに属する楽曲が含まれています。

 

アンケート結果と自分の直感のズレの原因

私の直感が正しいというつもりは全くありませんが,一部の楽曲について私の直感とは異なるグループに属するものがある理由の1つとして,集計データの少なさは否定できません。

今回のアンケートでは述べ110人に回答いただけましたが,アンケートの方法上,この110人が261曲全てに対して回答したわけではありません。

これは,261曲すべてを回答いただくのは膨大な時間がかかるため,現実的でないと判断したためですが,結果として1つの楽曲に対して3人から10人の回答となりました。

すなわち,1曲あたりの回答数はお世辞にも多くありません。

よって,誤読や誤操作による誤回答の可能性は無視できませんし,これを客観的データと言い切るのはさすがに難しいです。

アンケート回答者数の増加とアンケート方法の見直しは,今後このような検討を行う上での課題となります。

ただし,本記事では行ったアンケートおよびその集計結果に上記の問題があることを理解した上で進めていきます。

 

ラブソング楽曲の歌詞にある共通点

では,表2に示した,ラブソング率が100%の楽曲について歌詞をテキストマイニングしてみます。

使用するのはおなじみのKH Coderというテキストマイニングフリーソフトです。

表5に上記楽曲の頻出語を示します。

 

表5 ラブソング率100%の楽曲の歌詞に頻出する単語

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同表から,「」や「好き」,「」といったラブソングに用いる単語として直感的に推測されるストレートな単語が頻出していることがわかります。

また,「始まる」と「終わる」。「ありがとう」と「さよなら」といった対語が同じくらいの割合で歌われていることから,恋や愛に対するポジティブな部分とネガティブな部分の両方を等しく歌っていることが推測されます。


図1に該当楽曲の共起ネットワークを示します。

 

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図1 ラブソング率100%の楽曲の歌詞の共起ネットワーク

 

同図より,「恋」と「好き」といったわかりやすい繋がりだけでなく,「恋」が「きっと」「運命」,「恋」を「きっと」「伝える」といった「きっと」というあいまいな恋心を歌詞にしている点は興味深いです。

一方で,否ラブソングについても考察を試みましたが,単語が見事にバラバラであり,考察が困難であったため,これもまた次回の課題とさせていただきます。

 

まとめ

以上,まとめに入ります。

アイマス楽曲にラブソングはどのくらい存在するかについて検討するために,デレマス楽曲がラブソングかどうかについてアンケートを行い,この結果を集計しました。

これらの結果から,まず,デレマス楽曲261曲を3つのグループに分離すると,

  • ラブソング : 64曲 (24.5%)
  • 中間楽曲  : 27曲 (10.3%)
  • 否ラブソング:170曲 (65.1%)

となり,今回の集計ではデレマス楽曲の約25%がラブソングという結果になりました。

また,ラブソング率100%の楽曲27曲に対して歌詞をテキストマイニングした結果,

  • 直感的にラブソングに用いられていると推測されるストレートな単語が頻出している。
  • 対語が同じくらいの割合で使用されており,恋愛に対するポジティブとネガティブの両方について歌っていると推測される。

ことがわかりました。

一方で,アンケートの方法や回答者数が十分でないことなど今後の課題も多く浮き彫りしました。


この反省を踏まえまた第2回のアンケートを実施し,より有効なデータを収集したいと考えておりますので,その際はご協力のほどよろしくお願いいたします。


それでは,これにて本記事を締めさせていただきます。

統計の力で,アイマスがもっと好きになる。

紅木弘がお送りしました。

 

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pixivに投稿されているシャニマスSSの推移を見ていく

アイマスを愛するプロデューサーの皆様および統計沼に沈まれている皆様。

紅木弘です。

 https://twitter.com/hiroshiakagi398/status/1359158924293918727?s=20https://twitter.com/hiroshiakagi398/status/1359158924293918727?s=20https://twitter.com/hiroshiakagi398/status/1359158924293918727?s=20

新年あけましておめでとうございます。
2021年もどうぞよろしくお願いいたします。


さて,早速ではございますが,2021年はアイマス統計もスタートダッシュをきめていきたいと思います。
本記事はこの新企画についての記事となります。

 

 
いきなりの宣伝で恐縮ですが,私は昨年からアイマス統計の傍らpixivにてSSを書いております。

www.pixiv.net

シャニマスのSS数が気になる理由

私はシャニマスでは黛冬優子の担当であり,もっぱら彼女のSSばかり書いております

ありがたいことに,私の予想以上にたくさんの方にお読みいただいており,いいねやブックマークもたくさんいただいております。

それ以外にも当ブログやTwitterのTLに流した図や表も投稿しておりますのでよろしければそちらも見ていただけますと嬉しいです。

もともとSSを読むことは趣味としておりましたが,そういったこともあり最近は最近はますます,投稿されているSSのブックマーク数や観覧数というものが気になっております。

 

そんな中,2020年はシャニマス界に黒船が来航してきました。

そう。ノクチルです。

 

シャニマスPの方はもちろん,アイマスに触れている方でしたらご存かと思いますが,昨年はシャニマスに新ユニットであるノクチルの4人が登場しました。

彼女たちの人気は凄まじく,2020年のシャニマスはノクチルが話題の中心にいたと言っても過言ではないでしょう。

 

そんな彼女たちですので,当然シャニマスSS業界にも多大なる影響を与えております。

 

とくに,浅倉透樋口円香の2人は,登場してまだ1年も経っていないにもかかわらず,多くのシャニマスアイドルたちよりもpixivに投稿されているSS数が多くなりました。すなわち,彼女たちのSSが毎日のように多数投稿されているのです。

 

さらに,私の実感として,上記の2人のSSは他のアイドルたちのSSと比べて,ブックマーク数や観覧数が多い印象を受けました。

ただ,これはあくまで私の実感であり,数字として証明されたものではありません。

 

そこで,シャニマス各アイドルごとのpixivに投稿されているSS数およびブックマーク数と観覧数を調査してみようと思いました。


このような試みは,既にたくみP様( @shuukei_imas_cg )が「モバマス-Pixiv集計所」と題してデレマスアイドルのpixivに投稿されているイラスト数の日毎の集計を行っております。

そのため,同氏にアドバイスを頂き,2021年から毎日集計を行っていくことを決めました。

この場をお借りして,たくみP様に深く感謝申し上げます。

www.shuukei.info

 

概要,注意点

  • pixivに投稿されているアイドルマスターシャイニーカラーズ(以下,シャニマス)に登場するアイドル25人と同シリーズ登場人物である七草はづき,天井努,斑鳩ルカの3人の計25人(2021/3/23現在)のSS数およびブックマーク数観覧数を集計する。
  • 集計は各アイドルおよび上記関係者2人の名前を完全一致タグ検索により行う。したがって「アイドルマスターシャイニーカラーズ」や各ユニット名のみで名前のタグが付けられていないものは対象外とする。
  • 集計するものは全年齢作品のみとする。したがって,R18作品については集計を行わない。
  • 集計タイミングは同日の00:00に集計を開始する。ただし,下記集計環境や回線の都合上,各アイドルの集計開始時間および集計終了時間は一定ではない。
  • 各種データについては可能な限り正確性を保つよう考慮しているが,その内容を保証するものではない。
  • 集計環境はpython3.6とPixivPyである。
  • ご意見・ご要望につきましては当ブログにコメントか,私のTwitter@hiroshiakagi398 )にご連絡ください。

 

集計結果

一覧表

※ 2021/4/3 更新

名前 SS数 前日差分 ブックマーク数 前日差分 観覧数 前日差分 ブックマーク数 / SS数 観覧数 / SS数 ブックマーク数 / 観覧数
櫻木真乃 267 0 16911 39 401327 802 63.34 1503.10 0.0421
風野灯織 531 0 35726 87 805394 1666 67.28 1516.75 0.0444
八宮めぐる 314 2 21939 77 500501 1572 69.87 1593.95 0.0438
月岡恋鐘 345 0 16577 43 427216 746 48.05 1238.31 0.0388
田中摩美々 778 0 53715 130 1046597 1791 69.04 1345.24 0.0513
白瀬咲耶 450 0 33356 92 798650 1411 74.12 1774.78 0.0418
三峰結華 972 0 44483 86 987739 1327 45.76 1016.19 0.0450
幽谷霧子 516 0 23230 69 589734 811 45.02 1142.90 0.0394
桑山千雪 444 0 34897 66 859977 1770 78.60 1936.89 0.0406
大崎甘奈 550 1 50181 124 1159297 2676 91.24 2107.81 0.0433
大崎甜花 409 0 29458 95 729889 1910 72.02 1784.57 0.0404
小宮果穂 384 1 25925 110 585714 1699 67.51 1525.30 0.0443
園田智代子 337 0 21651 64 480486 838 64.25 1425.77 0.0451
西城樹里 393 1 26214 111 556087 1882 66.70 1414.98 0.0471
杜野凛世 496 0 39759 102 833975 1862 80.16 1681.40 0.0477
有栖川夏葉 377 0 34183 113 709308 1528 90.67 1881.45 0.0482
芹沢あさひ 601 0 43558 160 885397 2243 72.48 1473.21 0.0492
黛冬優子 918 0 115286 466 2026439 6336 125.58 2207.45 0.0569
和泉愛依 234 0 19036 57 379624 831 81.35 1622.32 0.0501
浅倉透 972 0 112398 362 1899327 6339 115.64 1954.04 0.0592
樋口円香 1574 0 219705 595 3578810 10593 139.58 2273.70 0.0614
福丸小糸 409 1 36674 156 677404 2513 89.67 1656.24 0.0541
市川雛菜 467 1 52772 198 912779 3225 113.00 1954.56 0.0578
七草にちか 6 0 307 2 7525 155 51.17 1254.17 0.0408
緋田美琴 2 0 115 1 3184 84 0.00 0.00 0.0000
七草はづき 138 0 19164 49 395963 770 138.87 2869.30 0.0484
天井努 83 0 3605 45 85847 719 43.43 1034.30 0.0420
斑鳩ルカ 2 0 38 0 664 0 19.00 332.00 0.0572

 

SS数推移

※ 2021/4/3更新

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ブックマーク数推移

※ 2021/4/3 更新 

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観覧数推移

※ 2021/4/3 更新

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全体推移

2021年1月

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2021年2月

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まとめ

これから毎日集計を行っていきますのでどうぞよろしくお願いいたします。

それでは,これにて本記事を締めさせていただきます。

統計の力で,アイマスがもっと好きになる。

紅木弘がお送りしました。

 

参考値の取り扱い

上記にありますように,本記事のデータ収集にはPixivPyを用いており,これの仕様やPixivのサーバーなどにより,データ収集が思うようにいかないことがあります。

このような場合,時間を改めたり,収集を行わないことがあります。

また時間を改めた場合は,そのデータを参考値とし,収集したデータとは別に扱うことといたします。

ご理解の程お願いいたします。

 

参考値データ

2021/1/25:Pixivにアクセスしづらい状態が発生したため。データ収集時間:同日09:00

2021/2/10~2/18:PixivPyからPixivにログインできない状態が発生したため。2/18に技術的復旧を確認

2021/3/19:集計途中でPCのネットワークに異常が発生したため。データ収集時間:同日00:35

https://twitter.com/hiroshiakagi398/status/1359158924293918727?s=20twitter.com/hiroshiakagi398/status/1359158924293918727?s=20

 

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プロデュース方針場数ptからSRとSSRの所持率を推定できるか?

アイマスを愛するプロデューサーの皆様および統計沼に沈まれている皆様。

紅木弘です。


本記事は軽い気持ちでやってみたら思った以上に難しく,かといって没にするのは惜しい。というお話しです。
したがって,最後まで読まれた方には肩透かしだと思われてしまうかもしれません。

ですが,いつかリベンジしたいのと同時に,よりよい方法があればご教授願いたく存じます。

そういったお気持ちで,最後までお読みいただけたらなと思います。

 

 

プロデュース方針にはお世話になっております

2020/10/29にアイドルマスター シンデレラガールズ スターライトステージデレステ)にプロデュース方針という機能が追加されました。
これは,場数ptを使うことでファン数の増加やライブの消費スタミナを減少させるなど,自分のプレイ方針によってデレステを快適に遊びやすくなるようになる機能です。

私は営業や放置編成ばかりの怠惰プレイをするデレステ民ですので,下記のように営業や放置編成がしやすいように場数ptを割り振っております。 

 

f:id:hiroshiakagi398:20201123151926p:plain

 

 そしてこの場数ptですが,このptはアルバムを埋めることにより貯まっていきます。

具体的には,表1のようにレアリティと特訓前,特訓後によって増加するptが決まっており,私が以前取らせていただいたアンケートでは3万ptから8万ptの方が7割近くを占めております。
(その後これまで特訓していなかったアイドルを特訓することが増えたはずなので,現在はこの割合が上の方に寄ったと思います)

  

表1 レアリティ・特訓前後による入手場数pt

f:id:hiroshiakagi398:20201123150038p:plain

 https://twitter.com/hiroshiakagi398/status/1322019976983752704?s=20https://twitter.com/hiroshiakagi398/status/1322019976983752704?s=20

https://twitter.com/hiroshiakagi398/status/1322019976983752704?s=20

 

さて,増加するptの量が決まっており,各レアリティの枚数がわかっているということは場数ptから各カードの所持率を推定することが可能なはずです。
本記事はこの仮定に基づき,実際に推定することが可能なのかについて検討しましたので,これについてお話しいたします。

 

やることは単純なのに......

表2に2020/10/29時点でデレステに実装されている各レアリティ毎の枚数を示します。

 

表2 デレステに実装されている各レアリティ毎の枚数

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表1と表2より,同時点で獲得できる最大場数ptは105645ptであることが導出されます。


なお,現在プロデュース方針で割り振ることができる場数ptの合計は207300ptですので,全部に割り振るには10万pt以上足りません。
(ptの振り直しには有料アイテムが必要ですので,割り振りはご慎重に)

 

さて,ということは,場数ptから各カードの所持率を求めるためには,場数ptをkとすると,

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という8つの変数を持つ一次不定方程式を解く必要があります。

 

一次不等式の解き方としては拡張ユークリッド互除法ベズーの等式による方法が知られており,プログラム的には繰り返し文を用いれば単純なプログラムで解くことが可能です。

しかしながら,変数が増えるとそれだけ繰り返し処理が増えることとなり,変数が8つとなると解を求めるために相応の時間が必要となります。
(そろそろ新しいPCに買い換えたい......)

したがって,今回は可能な限り簡略化するため,以下のような仮定を置きます。

  • NおよびRは全て所持している(推定するのはSRおよびSSRのみ
  • 全て特訓済みである

1つ目の仮定は,デレステをプレイしていれば(ログイン勢であっても)十分にありえる仮定ですが,問題は2つ目の仮定です。

たしかに,プロデュース方針の実装により,これまで特訓をしていなかったカードを特訓するようになったのは私だけではないでしょう。
しかしながら,特訓のために必要なアイテムが足りず,全員を特訓できていないのも私だけではないはずです。

すなわち,これらの仮定,とくに2つ目の仮定は極めて強力な仮定です。

一方で,この仮定を置くことにより,推定に用いる式は

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という変数が2つの極めて単純な一次不定方程式となります。これであれば,繰り返し処理も少なくてすむため,短い時間で解を導出することが可能です。


したがって本記事では,全てのカードが特訓済み状態での場数ptを「実質場数pt」とし,この値を推定することとします。

 

余談ですが,NとRを特訓するだけでも4395pt貯まりますので,特訓済みSRで73枚分,SSRなら29枚分に相当しますので,NやRの特訓は場数pt的に極めて重要です。

 

さて,上記のような強力な仮定を置いたとしても,まだまだ推定の実現には課題があります。

表3から表12に上記仮定時に1万ptから10万pt所持していたときのSRおよびSSRの推定所持数を示します。

 

表3 10095ptとなるSRおよびSSRの組み合わせ
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表4 20145ptとなるSRおよびSSRの組み合わせ
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表5 30045ptとなるSRおよびSSRの組み合わせ
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表6 40095ptとなるSRおよびSSRの組み合わせ
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表7 50145ptとなるSRおよびSSRの組み合わせ

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表8 60045ptとなるSRおよびSSRの組み合わせ
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表9 70095ptとなるSRおよびSSRの組み合わせ
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表10 80145ptとなるSRおよびSSRの組み合わせ
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表11 90045ptとなるSRおよびSSRの組み合わせ
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表12 100095ptとなるSRおよびSSRの組み合わせ
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これらの表からもわかるように,場数ptから推定できるSRおよびSSRの所持数には複数の場合があります。
上記の例では,最も少なくても19通り。最大で258通りもあります。

これらの中から所持数を推定する必要があるのです。

 

ただし,上記の表にはまずありえない組み合わせもあります。
例えば,SRがSSRよりも所持数が少ない場合です。

デレステにはガシャがあり,ある種当然ですが,SRはSSRよりも確率が高いです。
また,イベントで入手できる報酬もSRです。

つまり,デレステを普通にプレイしていれば,SRがSSRよりも枚数が多いということは考えにくいです。

しかしながら,この仮定を置いてもまだ組み合わせは複数あり,これだけで枚数を推定することは困難です。

 

  • イベントSRが恒常・限定を含むSRよりも枚数が倍近く多い(イベントSSRを全て集めるだけで21900pt貯まる)。
  • ガシャにおいてSRは12%でSSRは3%(フェスの時はSSRが6%)。


であることをうまく利用すれば,所持数推定がより正確になるでしょうが,現段階ではこのくらいが限界です。
前述の通りいつかリベンジしたいですが,なにかよい方法があればご教授願いたく思います。

 

まとめ

以上,中途半端ではありますがまとめに入ります。

デレステの場数ptはそのシステム上,各レアリティの枚数推定が可能であるという仮定から,実際に推定を行いました。この結果,

  • 全レアリティ,特訓前後を含めた推定のためには8つの変数を持つ一次不定方程式を解く必要がある。
  • 特訓後のみかつSRおよびSSRのみを推定する場合は2つの変数をもつ一次不定方程式を解くこととなり,大きく簡略化される。
  • しかしながら,この場合であっても最大で200通り以上の組み合わせがあり,ゲームシステムを加味しても枚数の推定は難しい。

と結論づけます。

風呂敷を広げた割になんとも中途半端でたたみきれていない結論となりましたが,
問題提起をしたということで一つお許しください。

何度も言いますが,いつかまたリベンジします。


それでは,これにて本記事を締めさせていただきます。

統計の力で,アイマスがもっと好きになる。

紅木弘がお送りしました。

 

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便利(?)ツールいろいろ置き場

アイマスを愛するプロデューサーの皆様および統計沼に沈まれている皆様。

紅木弘です。

 

本記事はアイマス統計とは(さほど)関係ない,私の気まぐれでつくった,便利かどうか,需要があるかわからない諸々を1箇所にまとめたものとなります。

無料で誰でも使用できますので,よろしければ使ってやって下さい。

ただし,以下に示します注意事項だけはご留意下さい。

 

 

第10回シンデレラガール総選挙用デレマス各アイドルのダイマ用タグ一覧

Twitterなどでデレマス各アイドルのダイマ用に用いられるタグ一覧です。適宜収集は行っておりますが,個人では限界がありますので積極的な情報収集を求めます。また,以下の点にご留意ください。

  • ユニットなどの複数人を対象としたタグは集計外とする。
  • そのタグが実際に使われているかの検証を十分に行っていない場合がある。
  • 情報提供を積極的に求めます。

docs.google.com

 

デレマス楽曲のラブソングに関するアンケート

 以前よりお願いしております,デレマス楽曲のラブソングについてのアンケートです。

集計期間は2020/10/31をもって終了とさせていただきますが,アンケートそのものはこちらに残しておきます。

回答時間は5分程度,表示された楽曲に対してラブソングと思うかどうかをYes/Noでご回答いただく簡単なものです。

 

 

 

プロデュース方針必要場数pt計算ツール

アイドルマスターシンデレラガールズスターライトステージ(デレステ)に2020/10/29に追加されました機能「プロデュース方針」の方針Lvを上げるのに必要な場数ptを計算するグーグルスプレッドシートです。

 

上昇させたい方針Lvにチェックすると,そのLvを上げるのに必要な場数ptが計算されます。

 

以下のリンクから「ファイル」→「コピー作成」でご自分のアカウントで使用できるようになります。

 

docs.google.com

アイマスソシャゲアクティブユーザー数

アイマスソシャゲのアクティブユーザー数を集計されているP様のデータのまとめです。

基本月1で更新します。

完全にP様のデータをほぼそのまままとめるだけですので,問題が生じた場合は掲載を止めます。

 

なお、当ブログにおけるアクティブユーザー数とは「イベント期間中に1ptでもポイントを取得したユーザーの数」と定義しております。

 

twitter.com 

※2021.3.3:2021年2月を追加

アクティブ[万人]
デレステ ミリシタ シャニマス エムステ
2019 4 33.7 16.4 11.0 3.4
5 32.7 13.4 6.6 2.9
6 31.4 13.3 6.8 3.2
7 33.5 15.3 6.8 2.1
8 34.2 14.6 7.0 2.7
9 43.0 13.9 4.8 2.3
10 36.2 14.4 6.0 2.2
11 31.0 11.6 5.7 2.1
12 31.3 11.4 6.1 2.3
2020 1 34.1 13.1 4.7 2.3
2 34.0 11.0 4.8 2.3
3 26.0 11.7 4.9 1.7
4 28.7 10.8 11.0 2.0
5 31.0 9.7 10.0 1.4
6 25.5 10.3 8.9 1.5
7 24.5 12.5 10.0 1.8
8 29.1 10.6 10.4 2.3
9 34.9 10.4 10.0 1.6
10 26.3 9.7 11.0 1.3
11 26.0 10.0 10.0 1.6
12 26.3 9.7 9.2 1.2
2021 1 26.7 13.0 6.0 1.7
2 25.0 9.5 7.0  
3 21.1 8.2  7.3   
4        
5        
6        
7        
8        
9        
10        
11        
12        
平均 2019 34.1 13.8 6.8 2.6
2020 28.9 10.8 8.7 1.8
2021 25.9 11.3 6.5 1.7
全体 30.7 12.0 7.8 2.1

  

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注意事項

  • 直リンク等の二次配布は禁止します。
  • ツールに不備があり,それにより利用者様に損失を生じたとしても,製作者は一切の責任を負いません。また,不備を見つけられた際はご連絡いただけますと幸いです。
  • ご意見,ご感想を積極的にご連絡下さい。それが,製作者である私への何よりの報酬であり,今後の励みにもなります。

更新履歴

2020.10.29:公開開始,プロデュース方針必要場数pt計算ツール追加

2020.10.30:デレマス楽曲のラブソングに関するアンケート追加

2020.10.31:アイマスソシャゲ月間売上・アクティブユーザー追加

 

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シンデレラガール総選挙に楽曲ブーストは存在するのか?

アイマスを愛するプロデューサーの皆様および統計沼に沈まれている皆様。

紅木弘です。

 

 

本題に入る前に~アンケートご協力のお願い~

いきなりですが宣伝をさせていただきます。

現在アイマス楽曲に限定したラブソングについてのアンケート(デレマス編)」を行っております。

といいますのも,私は前々から「ラブソングとはなにか?」という疑問があったからです。
もちろん,愛や恋について歌った曲がラブソングであることはわかります。
わからないのは「どうすれば我々はラブソングだと思うのか?」です。

作詞作曲された方がこれはラブソングだといえばラブソングなのか,それとも,聴いた人がこれはラブソングだと思えばラブソングなのか。
ならば,聴いた人はどういう楽曲ならラブソングだと思うのか。
そこに,普遍的なものはあるのか。

我々がなんとなく,当たり前のように使っている「ラブソング」という言葉も,よくよく考えればとても曖昧なジャンルであることは,それこそなんとなく感じているのではないでしょうか。

ラブソングというものに,私なりの答えを,定義を,普遍的なものを見出したい。

そのための方法として今回,皆様にアンケートを取ることとしました。

ラブソングであると思う方が多い曲とそうでないと思う方が多い曲ではなにが違うのか。
テキストマイニングなどを使って見てみたいと思っております。

現在,すでにアンケートは始めており,たくさんの方にお答えいただいておりますが,もっとたくさんのデータが欲しいです。

アンケートは当下記のアンケートか,

 

 こちらのツイートからできます。

 

 

何卒,ご協力のほどお願いいたします。


以上,宣伝は終了。以下,本題に入ります。

 

存在が懐疑的な「楽曲ブースト」

以前,第9回シンデレラガール総選挙の結果についてお話ししたときに,従来言われてきた「ガチャブースト」だけでなく,歌った曲やライブが総選挙の結果に影響を与える「楽曲ブースト」「ライブブースト」と私が呼ぶものが存在する可能性を示唆しました。

これは,アイマスというコンテンツにおいて楽曲やライブの比重が大きくなり,特にデレマスは当たり前のようにドーム公演で何万人も人を集められるようなコンテンツになったこと。
シンデレラガール総選挙が第7回からモバマスデレステの共同開催となり,特に第9回総選挙からはデレステ無課金票がモバマスとほぼ同数となり,アクティブユーザー数の関係からデレステの影響力が大きくなったことが原因と考えております。

 

「 楽曲ブースト」や「ライブブースト」だけでなく,第9回シンデレラガール総選挙について考察した記事です。こちらもよろしくお願いいたします。

idolmaster-statistics.hatenablog.com  

一方で,この「楽曲ブースト」や「ライブブースト」については,存在に懐疑的な方からコメントをいただいたこともありますし,私としても本当に存在するのか確信を持てませんでした。

そこで,今回は「楽曲ブースト」が存在するのかどうか,シンデレラガール総選挙がデレステと共同開催となった第7回からの順位を基に見てみたいと思います。

なお,共同開催前の結果との比較はデータが膨大となる関係から,次回以降にお話しさせていただきます。

 

集計期間と同期間中に新曲を歌ったアイドル

まず,集計する期間は前の総選挙終了後から次の総選挙終了直前までの期間といたします。具体的には,

  • 第7回総選挙期間:2017/5/10~2018/5/9
  • 第8回総選挙期間:2018/5/10~2019/5/14
  • 第9回総選挙期間:2019/5/15~2020/5/15

とし,この期間に発表された新曲(カバー曲を除く)を歌ったアイドルを集計することとします。

表1に,上記期間中に新曲を歌ったアイドルの歌唱回数を示します。

 

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表1 集計期間中に新曲を歌ったアイドルとその回数

 
同表より,第9回シンデレラガール総選挙が終了した時点で,デレマスアイドルのうちCVがついていたアイドルは88人の内,最後に追加された小関麗奈(2020/3/31追加)を除く87人は,上記3回の総選挙期間中に最低1回は歌っていることがわかりました。

また,同期間中に歌った述べ335人の内,最も歌った回数が多いのは13回の本田未央です。

以下,8回の一ノ瀬志希。7回の安部菜々佐久間まゆ佐藤心二宮飛鳥北条加蓮と続きます。

これは,俗に総選挙曲と呼ばれる総選挙の順位が上位5位およびタイプ別上位3位が歌う楽曲に関係があります。

したがって,最近の総選挙で上位にいることの多い本田未央一ノ瀬志希佐久間まゆ北条加蓮が歌う回数が多いのは当然のことです。

逆に言えば,第7回総選挙でシンデレラガールとなって以降,順位を大幅に下げた安部菜々や,平均順位が19.3位,30.7位と第7回総選挙以降ではTop10入りしたことのない佐藤心二宮飛鳥かなり重用されていると言えます。

 

1度の集計期間にしか歌っていないアイドル

まず,一度の総選挙期間しか新曲を歌っていないアイドルを見てみます。

図2に,集計する一度の総選挙期間のみ新曲を歌ったアイドルの総選挙平均順位を示します。また,表2に第7回総選挙期間に新曲を歌ったアイドルを示し,表3に第9回総選挙期間に新曲を歌ったアイドルを示します。

なお,第8回総選挙期間のみ歌っているアイドルは存在しませんでした。

 

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図1 1度の集計期間にしか歌っていないアイドルの平均順位
 

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表2 第7回総選挙の集計期間にしか歌っていないアイドルの総選挙順位
 

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表3 第7回総選挙の集計期間にしか歌っていないアイドルの総選挙順位


これらの図と表から,以下のことがわかります。

まず,第7回総選挙期間のみで新曲を歌ったアイドルを見てみると,緒方智絵里を除いたアイドル達は,順位を上げていない,あるいはランキング外のままであることがわかります。

一方,第9回総選挙期間のみで新曲を歌ったアイドルを見てみると,星輝子を除くアイドル達は第8回総選挙上位組であり,これによってCVがついた,私が「CV枠」と呼んでいるアイドル達です。

なお,的場梨沙は総選挙の結果ではCVは付きませんでしたが,その後集計期間中にサプライズ的にCVが付いた「準CV枠」としております(同様の準CV枠に白菊ほたるがいる)。

そして,CV枠のアイドル達はCV追加後の総選挙で順位を大幅に下げる傾向にあるため,事実上第9回総選挙期間に新曲を歌ったのは星輝子のみであり,彼女は第9回総選挙で順位をあげています。

なお,CV実装後も順位をそこまで下げていない夢見りあむについては集計期間中に唯一のソロ曲追加されるなど他のCV枠よりも比較的優遇されているため,このような順位になったと考えられます。

 

集計期間に2度新曲を歌ったアイドル

次に,各期間のうち,2年づつ歌っているアイドルを見てみます。

図3に,各集計期間のうち2年づつ歌っているアイドルの総選挙平均順位を示します。また,表4から6にそれぞれ,第7回と第8回期間,第7回と第9回期間,第8回と第9回期間を示します。

 

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図2 集計期間に2度新曲を歌ったアイドルの総選挙平均順位

 

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表4 第7回および第8回の集計期間に新曲を歌ったアイドル
 

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表5 第7回および第9回の集計期間に新曲を歌ったアイドル
 

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表6 第8回および第9回の集計期間に新曲を歌ったアイドル

 

 これらの図と表から,以下のことがわかります。

まず,第7回と第8回期間のアイドルを見てみると,総選挙圏外のアイドルで順位を上げているのは十時愛梨水本ゆかりだけです。

また,第9回期間中に歌っていませんが,依田芳乃橘ありす前川みくの3人は第9回総選挙では順位を上げています。

次に,第7回と第9回期間のアイドルを見てみると,第7回,第8回に総選挙圏外で第9回に順位を上げているアイドルはいません。

一方で,総選挙圏内にいるアイドル達は順位をあげています。とくに,城ヶ崎美嘉神谷奈緒の上がり方は顕著です。

最後に,第8回と第9回期間のアイドルを見てみると,第7回総選挙によってCVが付いた鷹富士茄子は第8回で圏外になった後第9回で再び圏内入りしましたが,それ以外のアイドルの順位は芳しくありません。

例外は久川姉妹くらいです。特に,久川颯の順位の上がり方は目を見張るものがあります。

さらに,図3を見てみると,第9回期間に歌っていたアイドルの平均順位の上がり方は歌っていない場合よりも高いです。

 

集計期間中絶えず新曲を歌ったアイドル

最後に,集計期間中の3回の期間中新曲を絶えず歌ったことのあるアイドル達を見てみます。

図4に期間中新曲を絶えず歌ったことのあるアイドル達の平均順位を示します。また,表7に3回の期間中新曲を絶えず歌ったことのあるアイドルを示します。

なお,第7回期間のみ歌ったアイドルは表2であり,第7回と第8回のみ歌ったアイドルは表4です。

 

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図3 集計期間中新曲を歌ったアイドル
 

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表7 集計期間中新曲を歌ったアイドル

 

図4より,第7回から第9回の総選挙期間中に新曲を歌っているアイドルの平均順位は28.9位とかなり高いです。

それもそのはずで,表7を見てみるとそうそうたるアイドル達が軒を連ねています。

ただし,総選挙に強いアイドルだけがいるわけではなく,第7回から9回の間圏外のアイドルもいます。

しかしながら,圏外ではないアイドルたちは第8回よりも第9回の方が順位をあげています。

例外は本田未央ですが,彼女は8代目シンデレラガールであり,シンデレラガールはその後順位を下げる傾向にあるため妥当な結果といえます。

 

つまり,楽曲ブーストは存在するのか?

これらの結果を見てみると,楽曲ブーストの存在に懐疑的になるのは事実です。

第9回総選挙は事実上CV付き総選挙であったということは以前お話ししましたが,この結果,新曲の有無にかかわらずアイドル達の順位が上がったという見方もあります。

一方で,第7回からの第9回総選挙で圏外のアイドル達への影響はさほどなかったですが,第7回総選挙でしか歌っていないアイドルたちが第9回では順位を下げているのは事実です。

また,第9回期間のみ歌った星輝子が順位をあげています。

さらに,第9回期間中に歌った城ヶ崎美嘉神谷奈緒,久川姉妹の順位が大幅に上がっているのは興味深いです。

加えて,第7回から9回の間新曲を歌っているアイドル達もみな順位を上げています。

 

以上のことから,

楽曲ブーストの存在を否定できないが,それ以前から総選挙順位圏内にいることが条件であり,それだけで影響を与えるものではない。

また,

CVがついているアイドルは新曲を歌わないと順位が下がる可能性が高いという逆方向のブーストは存在する。
と結論づけます。

 

新曲を歌う時期は関係するのか?

では,新曲を歌う時期はどうでしょうか。

図5に総選挙期間を3つに分けたときの新曲を歌った時期のアイドルの平均順位を示します。

なお,分けた期間は,総選挙後から8月末まで。9月から12月末まで。1月から総選挙終了までとしています。

 

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図5 新曲を歌った時期と歌ったアイドルの総選挙平均順位

 

これらの結果を見てみると,9月から12月末までの期間に歌ったアイドルたちの平均順位が他の期間に歌ったアイドルよりも高いですが,これは総選挙曲がこの時期に発表されているためであると考えられます。

また,1月から総選挙終了までの期間に歌ったアイドル達の平均順位よりも,総選挙後から8月までに歌ったアイドルたちの方が平均順位がやや高い傾向にあります。

これは,その楽曲に触れる機会が長いことが総選挙の順位によい影響を与えているのだと考えられます。

したがって,楽曲に関しては短期的な影響よりも長期的な影響の方が総選挙に与える影響が大きいと考えております。

 

まとめ

以上。まとめに入ります。

以前の記事で存在を示唆した「楽曲ブースト」が本当に存在するのかについて新曲を歌ったアイドルの平均順位から見てみました。その結果,

  • 総選挙曲の存在はあるが,新曲を歌っているアイドルの偏りを否定できない。
  • 総選挙の順位が圏外のアイドル達は,新曲を歌うことの影響はあまりない。
  • 第9回期間中に新曲を歌ったほとんどのアイドルは順位を上げている。
  • 同期間中に新曲を歌っていないアイドルの順位は一部を除いて下がっている。
  • 1月から総選挙終了までに新曲を歌った場合より,総選挙後から8月末の間に新曲を歌った場合の方が順位が高い傾向にあるが,歌った時期の影響はさほどない。

ことがわかりました。したがって,本ブログでは
「楽曲ブースト」は存在するが条件は厳しく,それだけで総選挙に影響を与えるものではない。と結論づけます。

もう一つのブーストである「ライブブースト」の存在についてはまたお話しさせていただきます。


それでは,これにて本記事を締めさせていただきます。

統計の力で,アイマスがもっと好きになる。

紅木弘がお送りしました。

 

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