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。

ミリシタ属性分類器をつくる~Part1~

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。

 

 はじめに

本記事の内容は『第1回 オンラインミリオン学会~Thank You! For All MILLION LIVE! Producers! ~』にて私が発表した内容を再考察・発展させたものです。

改めまして,このような発表の機会をいただけましたこと,主催の皆様および関係者の皆様に感謝申し上げます。

また次のアイマス学会がございましたら是非発表させていただきたく思います。 

youtu.be

以上,お礼と宣伝を兼ねて。以下,本文。 

アイドルマスターにおける属性という概念

アイドルマスターは2021年に16周年を迎えたとても息の長いコンテンツです。

アーケードゲームから始まったアイマスは,現在ではCDやライブ,イベントやコラボ商品など様々な展開をしており毎日のように新情報が発表されています。

しかしながら,その中心にあるのはやはりゲームとしてのアイマスであると思います。そのゲームも現在はソーシャルゲームアイマスの中心であり,私も毎日遊んでおります。

である以上,アイマスにはゲーム的側面が多く含まれています。今回取り上げる属性がまさにこれです。

 

アイマスのゲームの多くには属性という概念が存在します。

本記事で対象としますアイドルマスター ミリオンライブ! シアターデイズ (ミリシタ)で言えば,登場する52人(765ASの13人とミリオンの39人)のアイドルに

  • Princess
  • Fairy
  • Angel

という3つの属性が設定されており,この属性でユニットを統一する,あるいは全属性を組み合わせることによりシナジーが生まれよりそのユニットを強くすることが可能です。また,ミリシタは音ゲーですので,それぞれの楽曲に属性が設定されており,これと同じ属性のアイドルは能力に補正が掛かります。

これ以外にも,MILLION THE@TER GENERATION (以下,MTG)シリーズの楽曲はミリシタの各属性内でユニットが組まれているなど,ミリシタの各属性はミリオンというシリーズ全体にも大きな影響を与えています。

一方で,各アイドルがなぜその属性なのか?という問題は多くのプロデューサーが持つ疑問だと思います。

とくにミリオンははじめGREEソーシャルゲーム(以下,グリマス)として配信され,このときは,

  • Vocal
  • Dance
  • Visual

とミリシタとは異なる属性となっており,各アイドルの属性も名称の変更に合わせて別の分類がなされています。すなわち,GREE版の時には同じ属性だったアイドルが,ミリシタでは異なる属性になっていることがあるのです。

これは,グリマスとミリシタでは異なる属性判断基準が存在することを意味します。である以上,ミリシタの各属性にはゲーム的なメタとしての属性だけでなく,何かしらの意味や意図があるはずなのです。

では,それが具体的に何か?残念ながらユーザーの我々には公開されていません。

しかしながら,アイドル達の属性という結果はわかっているのですから,その属性それぞれの特徴を発見すれば,それこそが分類基準になるのではないかと考えました。

ですので,今回はミリシタに登場する39人(765ASの13人は除く)の各属性ごとの特徴を抽出し,その判断基準に従って属性分類器を作成することが可能かについて検討を行いました。

 

結論を先に申し上げますと,今回の手法ではあまり有効な属性分類器を作成することはできませんでした。

しかしながら,たとえ失敗や上手くいかなかったこと,駄目な結果であってもそれは立派な成果であると考えておりますのでここにあげておきます。

この成果がいつか,私を含めたアイマス属性研究家(きっとたくさんいらっしゃるはず……)がより有効で誰もが納得できるような判断基準を生み出す一助になると信じております。

ミリシタ属性分類器の作成

身体的特徴に基づく判断基準

まずは,身長や体重,スリーサイズといった身体的特徴に各属性毎の特徴があるかを見ていきます。

身体的特徴,すなわち見た目からの印象は有効であると考えており,現に我々は直感的にそのアイドルに対して「属性は○○っぽい」という感覚を持っています。よって,これを数値として体系化することはとても意味があると考えております。

表1にミリシタ各属性毎の身体的特徴をまとめたものを示します。

 

表1 各属性ごとの身体的特徴平均値

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同表より,身体的特徴からの属性分類は有効であると推測されます。
確かに,属性分類に体重やスリーサイズを用いるのは困難です。しかしながら,年齢や身長については属性分類に用いることが可能だと判断します。

これらの身体的特徴は,アイドルを正面から見たとき特に見た目の印象が強い要素です。

例えば,年齢が若い方がかわいらしい印象を与え,歳を重ねるときれいさに印象を与えるようにキャラデザをつくるのはわかりやすいステレオタイプです。同様に身長の高さもそのアイドルがどんな性格なのかを示すステレオタイプとしてよく用いられます。

これについては以前,バストサイズを対象に検討したことがあります。この検討も,今後もっと発展させていきたいです。

idolmaster-statistics.hatenablog.com

したがって,年齢や身長(バストサイズも一部有効)は体重やウエスト・ヒップサイズよりもそのアイドルの特徴を示す上で重要度が高い要素であると考えます。このため,これらの要素が属性分類に用いることができそうなのは極めてありがたい結果です。

もっと言えば,属性分類の指標として,これらが使われている可能性は高いのではないかとも考察できます。

本属性分類では,表1の結果に従い,

  • 年齢が17歳以上ならAngel,16歳以上ならFairy,15歳以下ならPrincess
  • 身長が158cm以上ならFairy,156cm以上ならPrincess,156cm未満ならAngel

という指標を置きます。

その後,後述する精神的特徴と合わせたものを各アイドルそれぞれに判別させ,最終的に最も多い属性が本記事で提案する属性分類器とします。

精神的特徴に基づく判断基準

精神的特徴――ここでは性格としますが,これによる判断は正直とても難しいです。
同じアイドルでもプロデューサー毎に異なる印象を持っていることは多々とあり,そのアイドルに対して確立的な性格を示すことは困難であるためです。

そこで,本記事ではこれを牧田翆様が頒布された『アイマスP統計』を用いて判断します。

www.melonbooks.co.jp

僭越ながら,私もデータ協力として参加させていただいており,後述するアンケート結果の生データもいただいております。

これは,2019/1/31-3/3の期間にアイマスに関してアンケートを取ったものであり,2528件とおそらく非公式のアイマス関係アンケートとしては最大規模のものです。

本アンケートにおいて『担当アイドルの性格イメージ』を聞いたものがあり,下記8項目を5段階評価(1が最も当てはまらないで5がもっとも当てはまる)で回答いただいたものがあります。

  • 話し好き
  • 内向的
  • 気苦労が多い
  • くよくよしない
  • 好奇心が強い
  • 他者に協力的
  • 気が強い
  • 計画性がある

なお,これらはビックファイブと呼ばれる心理学において性格分析によく用いられるものです。

本属性分類では,これらに対してミリオンの各属性毎の平均値を取ることで各属性全体の性格傾向を見ることとします。

表2に上記アンケート結果に基づく各属性の性格該当値を示し,図1にこのレダーチャートを示します。

 

表2 各属性ごとの精神的特徴平均値

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図1 各属性ごとの精神的特徴平均値レーダーチャート


これらの結果より,各属性の性格についてもある程度の特徴があり,これに基づいた属性分類が可能であると判断します。

例えば,Princessは他の属性と比べ話し好きで外向的な傾向にありますし,Fairyは他の属性と比べ気苦労が多くて気が強く,計画性がある傾向にあることがわかります。Angelについては気の弱さが目立ちますが,後はPrincessとFairyの間くらいにある傾向にあります。

本属性分類では,表2の結果に従い,これらの値による属性分類を行います。

属性分類結果

表3から5に前述した属性分類に基づく各アイドルの属性分類結果を示します。また,表6にこの属性分類器と実際の属性の一致不一致をまとめたものを示します。

 

表3 提案する属性分類器の分類結果(Princess)

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表4 提案する属性分類器の分類結果(Fairy)

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表5 提案する属性分類器の分類結果(Angel)

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表6 提案する属性分類器の一致結果

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これらの表より,今回作成した属性分類器では正しく属性分類ができないことがわかります。

今回作成した属性分類器が最も正しく分類できたのはFairyであり,部分一致も含めれば13人中10人を一致させています。Princessについても部分一致を含めて13人中7人と半分は正しく分類することができます。

しかしながら,Angelについては部分一致を含めても13人中4人しか一致しません。また,完全一致は馬場このみだけです。

確認のため,精神的特徴のみでの属性分類結果を表7に示します。

 

表7 提案する属性分類器の分類結果(精神的特徴のみ利用)

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同表より,精神的特徴のみでは正答率が下がることが確認できます。また,後述する理由と合わせ,身体的特徴と精神的特徴の組み合わせという発想そのものは間違っていないと考えます。

となると,問題は精神的特徴そのものにあると考えます。

原因として考えられることの1つに,精神的特徴の各項目の平均値は各属性間で似たような値となることがあります。

表2や図1が示すように「気苦労が多い」や「くよくよしない」「計画性がある」の3項目は特に顕著で,PrincessとAngelが0.01から0.02しか差がないため,これを用いた判断は困難です。

また,これ以外の項目も各値の差が等間隔ではないため,特定の属性に所属しやすいという問題を否定できません。

加えて,各項目に用いた値は上記アイマスP統計にて担当Pに対して担当アイドルの性格を聞いたものであるため,母数が異なる点も問題です。

このように,現実的な妥協があったとは言え,そもそもとして精神的特徴にアイマスP統計を用いたことに問題がある可能性が高いと結論づけます。

これを解決するには,最低でも母数を一致させるな新たなアンケートを行う必要がありますが,これを実現するのは極めて大変であるため,属性分類の難しさを感じております。

まとめ

以上,まとめに入ります。

ミリシタの各属性を決めるための属性分類器の作成を試み,各属性の身体的特徴や精神的特徴を抽出しました。この結果,

  • 身体的特徴としては年齢と身長,一部バストサイズに各属性毎の特徴が見られた。
  • 精神的特徴については8項目忠項目に各属性毎の特徴が見られたが,その値の差は一定ではないため特定の属性に所属しやすくなる課題がある。
  • 上記のような課題を理解した上で,身体的特徴と精神的特徴に基づく属性分類器を作成しこれを用いたところ,部分一致を含めて39人中21人(53.8%)の正答率を得た。
  • 更に属性分類器の性能を上げるためには,上記以外の要素を加えるか,精神的特徴についてより詳細なアンケートを行う必要がある。

ことがわかりました。

アイマスにおける属性はミリシタだけでなく,デレマスやエムマス,ポプマスにもありますので,ミリシタ以外の属性分類についても含め,よりよい方法を今後も検討していきたいと思います。


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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