元統計系、現R18同人作家による「シャニマスでシコるな」レビューと感想
はじめに
以下の同人誌を読みましたので、簡単にレビューをまとめます。
『シャニマスでシコるな ～pixivのデータに見るシャニマスの成人向け二次創作の動向～』という最悪なタイトルの本を出します。統計分析もやります。
— しらそら (@Sirasoral) 2025年8月4日
ご興味ある方はぜひお買い求めの上、自治体の指示に従って処分してください。#C106 8/16(土) 南f-37b しらそら映写室
500円 / 52ページ / B5 pic.twitter.com/Dp3TAvaeUR
内容的に統計学関係の専門的な話が色々出てくると思いますが、ある程度はかみ砕いて説明しようと思います。
自己紹介
もともと以下のようにアイマス×経済学（統計含）系の同人誌を書いていましたが、最近はR18同人を描いています。
多分この同人誌のレビューに最も適した人間だと思います。
#ISF10 設営するなどしました。
— ☔IHALA☂️ (@VoiIa_VioIa) 2023年5月28日
B-36にいますのでよろしくお願いします。
新刊買ってくださった人にトンデモ統計本の偶像経済読本vol.1を（残部数があれば）お渡ししますのでよければ。 pic.twitter.com/gVBqSFjGOL
エ-10います
— ☔IHALA☂️ (@VoiIa_VioIa) 2023年11月19日
既刊も僅かながらあります
（⚠️新刊成人向けです） pic.twitter.com/BhMxlNSA8P
レビュー（主に統計的な手法について）
集計対象について
集計対象におそらくコイカツ！のイラストとかが含まれていそうなのは微妙だと思います。イラストというよりは3Dソフトのキャプチャで、モデル使えば量産できるものなので個人的には除いた方がよいかと。
p値の解釈について
11Pの「p値が低ければ低いほど「バストサイズとR-18率の間には相関関係がある」ことを示します。」という表現は問題があります。
p値について簡単に説明すると、これは「関係がない」という仮説のもとで今回のようなデータ（あるいはそれより極端なデータ）が観測される確率のことです。
つまり、p値が小さいということは「関係がない」という仮説が疑わしいということであって、「関係がある」ことを直接示すものではないです。
仮説検定のやり方を簡単に説明すると
① バストサイズとR-18率には関係がないという仮説を立てる
② ①の仮説に基づいた状況で手元にあるデータ（あるいはそれより極端な偏りが見られるデータ）が観測される確率を求める
③ ②の確率が低い場合は①の仮説が間違っている→関係があると思われるという結論を導く
という流れです。ここでp値は②で求める確率となり、「関係がない」という仮説を否定するものなので、「関係がある」という仮説を肯定するものではないです。（そもそも「関係がある」という仮説は検討していないため）
詳細は以下のNRIのページが分かりやすいと思います。
P値 | 用語解説 | 野村総合研究所(NRI)
ついでにp値の***ですが、いらないと思ってます。これに関しては統計ソフト側の問題だと思うのですが「特定の閾値（だいたい5％）で有意かどうか」だけを判断するのであればp値の大きさに意味はないです。
逆にp値の大きさについて議論するのであれば、有意かどうかといった話はできないです。このあたりの話はNeyman-PearsonとFisherの歴史みたいな話が出てくるので正直わけわからないのですが、以下の論文が分かりやすいと思います。
www.researchgate.net
多重検定の問題について
13PのスリーサイズがR-18率に影響しているといった結果の解釈も注意が必要です。
今回の場合8つの回帰分析をしていて、それら一つ一つの結果を見て有意かどうか判断するのは多重検定という問題があります。
8回仮説検定をしているため有意水準をそのまま5%として利用できず、調整が必要になります。
例えば8個の説明変数すべてが関係がない場合でも1-(1-0.05)^8=34%程度の確率で有意と誤って判断してしまいます。
一番シンプルな補正方法として検定の数で有意水準を割るBonferroni法がありますが、これを適用すると有意水準は0.00625となり、ウエストは有意ではなくなります。
時系列データの扱いについて
29Pの期間要因ですが、基本的に時系列データを単純な回帰分析するべきではないです。時系列データは自己相関を持つため分析結果がゆがみます。トレンドが右肩上がりなのは見た感じ合ってると思うので本質的には問題ないと思いますが、統計手法としては状態空間モデルとかの方がいいと思います。
感想
統計的な部分の問題を除けば面白かったです。R-18お絵描きマンとしては耳の痛い部分もありましたが、性格やジャンルの違いによる影響に関しては結構納得感がありました。まぁわたしは雛菜のR-18作品も描いたことありますが。
わたしも統計系の同人を2，3冊（記事入れればもっと）書いたことあるので分かりますが、マジで面倒くさいのでこれだけきちんとデータをまとめて分析をしようとしていることは凄いなと思いました。
またデータを提示して仮説を考えるという流れが分かりやすいのは良い点だと思います。
特に19Pの年齢：児童期キャラクターの特殊な需要の分析は
①シャニマスのデータから仮説を立てる
②シンデレラのデータで検証
という形でキレイな分析だったと思います。
また23P以降のジャンル別編は記述統計をもとに他作品と比較してどのような点が異なるかなどを様々な視点で仮説を立てて考える部分は読みごたえがありました。
ただこの辺りのデータと探索の話は難しいです。
以下の記事ではHARKINGとSharking/Tharkingについての説明がありますが、データを見たあとに仮説を考えることは基本的にNGです。
journals.sagepub.com
ただし探索的にデータを見てから考えた結果をPost Hoc Analysesとして発表し、それらをもとに別の検証をすることで発展するといった話があります。
今回の本は体型とR-18率の辺りはかなりHARKINGっぽいなと思ったのですが、それ以降の部分は割と探索的かつデータを見てからの仮説である点が分かりやすかったので良かったと思います。
この手の趣味の分析の難しいところは ①ほかの人が検証してくれない ②同じ内容を検証してもインパクトが薄いため需要がない という部分で、必然的に探索的になると思います。
そのため「統計的に分析したらこうだった！」と言い切る形ではなく、記述統計＋データからの仮説を見せるという流れが一番いいのかなと思っています。
正直わたしが最初に出したアイマス×統計の同人誌も今思えば多重検定してましたし、統計勉強すればするほどじゃぁどうすればいいんだよって思うことが増えて最近は書かなくなってしまったのですが、久しぶりに統計系の本か記事でも出したいなと思わされました。日本帰国後になるのでちょっと先にはなると思いますが……
あとこれは悲しい感想なのですが、マジで同人ゴロだったらわざわざシャニマスのR-18なんて描かないと思います。割合の話が多いので見逃されていますが、2024年の作品投稿数がブルアカの10分の1以下です。作品数＝人気ではないですが、普通にエロ二次創作で稼ぎたかったらブルアカ描きます。（※ブルアカのR-18絵師が同人ゴロという意味ではないです）
他にもFGOの水着イベとか、VTuberの新衣装とか、今これ描いた方がウケそうだなみたいなものはいっぱいあります。
それでもシャニエロ描いてるんですよ。
別に堂々と日向を歩けるようなことをしていないことは重々承知ですが、まぁそんなに悪く言わないでよって感じです。
正直咲耶のR-18が初期にめちゃくちゃ描かれたのとかは身体的特徴だけ見た同人ゴロだろとわたしも思いますし、そういった人への反感は理解できますが今シャニマスのR-18描いている人は普通にシャニマスが好きな人が多いと思います。
シャニアニが売れてたら同人ゴロも増えていたかもですね
AIが2秒でエロイラストを描いてくれるこの時代に、私は、シャニマスのエロイラストを描きたいのです
シャニアニとミリアニを見たので3Dセルルックアニメに対する所感をまとめる
前書き
シャニアニとミリアニを全部見たので3Dアニメに対する所感をまとめます。シナリオとかの話はしません。
結論から言えばプリレンダリングのアニメでセルルックの3Dアニメを使うのはメリットよりデメリットの方が大きいんじゃないかなと思いました。（もちろん意見は人それぞれだと思いますが）
3Dセルルックアニメのデメリット
シャニアニ・ミリアニを見て感じた3Dセルルックアニメのデメリットをあげていきます
- 情報量のコントロールが出来ない
これは3Dセルルックアニメゆえの難しさだと思うのですが、フォトリアルな3Dの場合はアップになると現実と同じように質感などが見えるようになって情報量が増えるのに対して、セルルックだと引きで見ていた画とそこまで変わらない場合が多いです。（むしろ淡白になる場合もある）
そのため髪や衣装の模様などが割と細かく描かれた寄りに耐えられるモデル作りがされているなと感じました。ただこれが逆に引きでみるとうるさく見えるシーンがあります。
例としては灯織の後ろ髪などですが明らかにそこだけ線が多くてそこだけ目立ってしまいます。
【シャニアニ】アニメ「アイドルマスター シャイニーカラーズ」劇場本予告＜第2章＞｜10月27日(金)より第1章 劇場先行上映！【アイドルマスター】 - YouTubeより
- 髪型の変更などができない
これはアニメの内容によっては特に問題ない部分だとは思うのですが、ミリアニもシャニアニもみんなで合宿をするようなシーンが有りました。その際に髪を結んだり髪留めをつけているアイドルがそのまま就寝しようとしているのは流石に演出ではなく、技術的な問題のせいだと思います。
明らかに技術的な問題による嘘は没入感を損ないます。
またミリアニ4話の雨のシーンでの嘘っぽさ（服や髪の濡れが表現できない）などもモデルが固定だからゆえの問題だと思います。
シャニアニ2話などでは別モデルを利用して髪が貼り付くのを表現していましたが、3Dだとあれが限界なのかなという感じでした。
乱れた髪や雨で濡れたシーンの表現は一気に情報量が増えて、印象的なシーンを作ることができる演出だと思うので、そこで他のシーンと対して変わらない画が続くのは物足りなく感じました。
例としてグリッドマンユニバースの予告編サムネにもなってる六花のシーンは髪の乱れで一気に情報量が増えて記憶に残るシーンになっていたと思います。
- 共通衣装のコピペ感
これもアイドルアニメゆえの問題な気はするのですが、ミリアニ・シャニアニのレッスン着でアイドルが集まるシーンで、同じシワがついた同じ服のアイドルが並ぶと流石にコピペ感が出るなと思ってしまいました。
【シャニアニ】アニメ「アイドルマスター シャイニーカラーズ」劇場本予告＜第3章＞｜11月24日(金)より第2章 劇場先行上映！【アイドルマスター】 - YouTube
より
特にシャニアニでレッスンの時は全員同じTシャツにジャージの下だったのが、夕食を作るシーンではenza版の立ち絵のようにジャージの上を羽織るなど全員同じに見えないようになっていたので、なんで全員並ぶレッスンのときだけ同じ衣装並べるんだ……となってしまいました。（多分夏のシーンだからだとは思いますが）
- 熱の伝えにくさ
手描きアニメでよくあるんですけど、このシーン気合入ってるな～！！というシーンが3Dだと難しい気がしました。
茜ちゃんのモーションとか、当然ライブシーンとかに気合が入ってることは分かるのですが、高クオリティのモデルが常に動いているからこそメリハリがつきにくいように感じてしまいました。むしろ静止画のシーンが3Dなのに止め絵なのか……という風に思うことがありました。
普通のアニメだと画と動きの2つでメリハリがつけられるのに対して、3Dだと画が固定な分、動きだけでメリハリをつけなければいけないため演出が難しいんだろうなと思います。
例えばアニマスの約束のシーンなどはダンスが激しいとかカメラワークが凄いといった分かりやすい動きは少ないですが、画と動きによる表情の魅せ方と変化で印象的なシーンになっていたと思います。
似たようなシーンとしてミリアニの10話があると思うのですが、静香の歌に合わせて翼が生えて羽が降ってくる演出という形でメリハリをつけていて3Dで印象的なシーンを作ろうとするとどうしてもこういった派手な演出で魅せる形になってしまうのかなと思いました（これはこれで良かったとは思いますが）
この「動きでメリハリをつけないといけない」という部分は特にシャニアニの演出と食い合わせが悪かったように思います。
- 3Dだから良かった点が見つかりにくい
当たり前ですが、セルルックアニメは3Dを2Dアニメ風にしてます。
だからこそ「このシーンは3Dじゃなきゃ出来ないよな」というシーンが作りづらいと思います。
実際は2Dで描くのは超大変だけど3Dなら作りやすいシーンとかがあるでしょう。
ライブシーンとかでカメラゴリゴリ動かすのは絶対3Dの方が向いているでしょうし。
「でも他のアイマスアニメ手描きでライブ動いてたじゃん」
どうしても視聴者としてはこういった意識が頭の中に生まれてしまうので「3Dじゃなきゃ！」と思えなくなってしまいました。
細かく3Dのモーションを微調整していて～とか言われても、手描きアニメも細かく1枚ずつ描いてるしなと思ってしまいます。
あとがき
以上がシャニアニとミリアニを見て思った3Dセルルックアニメに対する所感です。
とはいえ実際これは3Dセルルックアニメだからという問題じゃない部分も結構あると思っています。
例えばサイスタMVとかプリキュアのEDを見て3Dセルルックアニメだからな～とかは全く思いません。
ギルティギアの3Dとかも「え？これ本当に3Dなの？」となるレベルだと思います。なんならこっちはリアルタイムレンダリングですしね。
ただ当たり前ですがそもそもMVだけだったり、ゲームだったりと1クールのアニメとは全然条件が違います。MVの中でびしょ濡れになるシーンや寝るシーンはないでしょうし、ゲーム内で同じ服装のキャラが何人も並ぶこともないでしょう。
また、わたしが感じたデメリットもコストをかければ寄りのモデルと引きのモデルを別にする（特撮だとアップ用のスーツとアクション用のスーツが別にあるみたいな）とか、髪型が違うモデルを作るとか（ミリシタのセカンドヘアスタイルみたいな）、いろんな方法で解決することは出来ます。
ただコストの観点で妥協されてるんだと思います。ただその妥協が分かりやすく見えてしまうのでなんだかな～という感じでした。
個人的に3Dの良さは
- 1度モデルを作ったら動かすコストはアニメを描くより低い
- アニメでは絶対不可能なリアルタイムレンダリングも可能
といった点だと思うのでロングスパンでの活動やMR・生配信・ゲームといったメディア向きでアニメでは良さを活かしきれないのではないのかなと思っています
（アニメが続いてロングスパンになればいいですね）
逆にアニメみたいなプリレンダリングをやるならセルルックよりもフォトリアルよりな方が3Dの良さが出る気がします。ゴジラ-1.0とか凄かったですしね。
以上
Pは担当アイドルに似るのか？
- はじめに
- 調査概要
- ビッグファイブ
- 結果
- 考察
- 神経症傾向
- 外向性
- 開放性
- 協調性
- 勤勉性
- 結論
- 感想
- 参考文献
はじめに
「Pは担当アイドルに似る」という噂がまことしやかに囁かれている。
似ているアイドルを担当に選ぶのか、担当アイドルだから似てくるのかといった因果関係は不明だがありそうな話だとは思う。
とはいえ志保Pがみんな絵本好きで静香Pが全員うどん好きかと言われれば違うだろう。
似ているとされるのはやはり性格の部分だと思う。
そこから担当P毎に心理特性に差があるのかといった調査を行なった。
調査概要
尺度としては日本語版ten item personality inventory(TIP-J;小塩・阿部・カトローニ,2012)を利用してビッグファイブパーソナリティを調査し、年齢・性別と合わせて説明変数として担当アイドルのダミー変数を目的変数としたロジスティック回帰分析、及び反対に年齢・性別・担当アイドルのダミー変数を説明変数、ビッグファイブパーソナリティを目的変数とした重回帰分析を行なった。
今回の調査に関しては因果関係が不明なため性格・担当アイドル両者の説明変数・目的変数を入れ替えて検証をしている。ここからあくまで性格と担当アイドルには関係がありそうだくらいしか言えず、〇〇Pは××などといった決めつけ・レッテル貼りには繋げないようにお願いしたい。
回答者数は4572人であった。非常にありがたい。
余談ではあるが現在修士論文のためにプロデューサーのガチャに関しての調査を行なっており、協力いただけると幸いである。
ビッグファイブ
ビッグファイブとは性格を表す5つの尺度である。
具体的には以下の5つである。
1.情緒不安定性（Neuroticism）
※今回は日本語版ten personality itemにのっとりこれ以降は神経症傾向と訳す
神経質さ、情緒の安定性、環境への適応性、心理的な苦悩に対する敏感さ。
高いから病気だといったことでは無いので注意。
高いほど精神的に不安定になりがちであり、低いほど安定的。
2.外向性（Extraversion）
社交的で他人と交わるのが好きかどうか。
高いと活動的、快活、おしゃべりなどの特徴があらわれやすい。
逆に、低いと内向きで控えめ。
3.開放性（Openness to experience）
知的好奇心の強さや、新しい物事や考えに対して開放的かどうか。
高いほど新しい理論や思考に対して好意的で、低いほどそれらに対して好意的ではない。
また、高いほど伝統、権威を疑いがちになる。
4.協調性（Agreeableness）
通常の訳では調和性。他人との協調性が高く、利他的かどうか。
高いと利他的で他者と協調する傾向にあり、低いと自己中心的で競争的で他者を信頼しない。
高すぎると依存性人格障害と、低すぎると反社会性、被害妄想癖と関係してくるとされる。
5.誠実性（Conscientiousness）※今回は日本語版ten item personality testに則り以降は勤勉性と訳す
訳がややこしいが、マメさや律儀さ。
中途半端を好まず、徹底的に行動するかどうか。
高いと目的を持ち、マメになりがちだが、気難しさや潔癖さにもつながる。(ビッグファイブ（Big-Five Personality）:ForlostP(ふぉろすとP)のブロマガ - ブロマガより)
なぜかビッグファイブの解説を調べてたら他のPのブロマガが出てきた。アイマスは恐ろしい。
今回はそれぞれの尺度を2~14点で値を算出している。
結果
結果をかなり簡易的に出していく。詳細なデータなどは10月のISFでまとめたものを本の形で報告する予定である。
とにかく他担当Pを煽ったりするために今回の結果を使わないことだけは約束してほしい。
まずは担当アイドル・性別・年代が性格に与える影響を推定する。ビッグファイブの値は大阪大学による「くらしの好みと満足度についてのアンケート調査」(GCOEデータ)とも比較し代表性も確認しているが、一部数値のズレが出ておりこれがオタクが世間とずれているのかは不明であるが代表性に関しては注意が必要である。
担当アイドルに関しては〇〇の担当は他のPより値が高いor低いと表記しているが正確に言えば「その他の属性(年代・性別・その他の担当アイドル)などが全て同じだった時、〇〇の担当は担当ではないPよりも値が高いor低いと推定される」という意味である。
1.神経症傾向
回答者の全体平均は9.34。GCOEデータでは平均値が7.94だったので少し高めの値である。
神経症傾向に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると
となる。
川本・小塩・阿部・坪田・平島・伊藤・谷(2015)の先行研究によれば神経症傾向は年齢によって下がっていき、若い女性の方が高くなるとされており結果と矛盾はない。
2.外向性
回答者の全体平均は6.66。GCOEデータでは平均値が8.13だったので少し低めの値である。
外向性に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると
- 七尾百合子の担当は他のPよりも0.531外向性が低い。
- 菊地真の担当は他のPよりも0.707外向性が高い。
- 我那覇響の担当は他のPよりも0.800外向性が高い。
- 天海春香の担当は他のPよりも0.738外向性が高い。
- 百瀬莉緒の担当は他のPよりも0.775外向性が高い。
- 星井美希の担当は他のPよりも0.617外向性が高い。
- 二階堂千鶴の担当は他のPよりも0.784外向性が低い。
- ジュリアの担当は他のPよりも0.501外向性が高い。
- 矢吹可奈の担当は他のPよりも0.726外向性が高い。
となる。年齢・性別の効果は有意に出なかった。
3.開放性
回答者の全体平均は8.31。GCOEデータでは平均値が7.80だったのでやや高めの値である。
開放性に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると
- ロコの担当は他のPよりも0.867解放性が高い。
- 北沢志保の担当は他のPよりも0.614解放性が低い。
- 徳川まつりの担当は他のPよりも0.533解放性が高い。
- 男性は女性よりも0.357開放性が高い。
- 野々原茜の担当は他のPよりも0.600解放性が高い。
- 高山紗代子の担当は他のPよりも0.513解放性が低い。
となる。
川本・小塩・阿部・坪田・平島・伊藤・谷(2015)の先行研究によれば女性よりも男性の方が高得点とされており結果の矛盾はない。
4.協調性
回答者の全体平均は9.76。GCOEデータでは平均値が10.03だったのでおおよそ同じ程度の値である。
協調性に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると
となる。川本・小塩・阿部・坪田・平島・伊藤・谷(2015)の先行研究によれば女性の方が協調性は高いとされており、この矛盾がデータの問題なのかオタクの特性なのかは不明である。
5.勤勉性
回答者の全体平均は5.27。GCOEデータでは平均値が8.11だったのでかなり低い値である。
勤勉性に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると
- 田中琴葉の担当は他のPより0.626勤勉性が高い。
- 40代は他の世代より0.677勤勉性が高い。
- 60代は他の世代より2.583勤勉性が高い。
- 大神環の担当は他のPより0.667勤勉性が低い。
- 如月千早の担当は他のPより0.371勤勉性が高い。
となる。
川本・小塩・阿部・坪田・平島・伊藤・谷(2015)の先行研究によれば勤勉性は年齢の上昇とともに上がるとされており、結果に矛盾はない。
続いて性格・性別・年代が担当アイドルに与える影響である。
担当アイドルであるかどうかは(0,1)のダミー変数のためロジスティック回帰分析を行なっている。そのため推定される値は性格の値が1上がると担当アイドルになる確率がどれだけ上昇するかといった形での値となる(オッズ比)
また、担当アイドルに関しては担当P数が多く有意な結果が出ている上位のアイドルのみ推定しているが結果の順番は担当P数とは関係ない。
北沢志保
北沢志保の担当になる確率に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると
- 男性の方が女性よりも1.799倍北沢志保の担当になる確率が高い。
- 協調性が1上がると0.894倍北沢志保の担当になる確率が下がる。
- 勤勉性が1上がると1.088倍北沢志保の担当になる確率が上がる。
- 開放性が1上がると0.908倍北沢志保の担当になる確率が下がる。
となる。
如月千早
如月千早の担当になる確率に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると
となる。
田中琴葉
田中琴葉の担当になる確率に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると
- 男性の方が女性よりも2.099倍田中琴葉の担当になる確率が高い。
- 勤勉性が1上がると1.128倍田中琴葉の担当になる確率が上がる。
- 神経症傾向が1上がると1.070倍田中琴葉の担当になる確率が上がる。
となる。
所恵美
所恵美の担当になる確率に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると
- 男性の方が2.473倍所恵美の担当になる確率が高い。
- 外向性が1上がると1.058倍所恵美の担当になる確率が上がる。
- 神経症傾向が1上がると1.089倍所恵美の担当になる確率が上がる。
となる。
徳川まつり
徳川まつりの担当になる確率に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると
- 男性の方が女性よりも0.654倍徳川まつりの担当になる確率が低い。
- 開放性が1上がると1.081倍徳川まつりの担当になる確率が上がる。
となる。
七尾百合子
七尾百合子の担当になる確率に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると
- 男性の方が2.951倍七尾百合子の担当になる確率が高い。
- 外向性が1上がると0.906倍七尾百合子の担当になる確率が下がる。
となる。
望月杏奈
望月杏奈の担当になる確率に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると
- 男性の方が2.281倍望月杏奈の担当になる確率が高い。
- 外向性が1上がると0.938倍望月杏奈の担当になる確率が下がる。
となる。
周防桃子
周防桃子の担当になる確率に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると
となる。
真壁瑞希
真壁瑞希の担当になる確率に影響があると推定された(p<0.01)ものを抜粋すると
- 外向性が1上がると0.949倍真壁瑞希の担当になる確率が下がる。
となる。
上から分かるようにアイドルによって影響しているとされる性別や性格の数は異なる。例えば桜守歌織は担当数も多かったため検証を行なったが性格・性別の影響に関して有意な値は出なかった。
続きを読む
アイマスにおける格差について
はじめに
SS3Aが楽しかった。おかげで喜多日菜子が非常に気になっている。
そんなシンデレラガールズであるが、SSR4週目やスシローの報酬などでまた声付き・声待ち問題が再燃している気がする。
階級間格差の問題は元々マルクス経済学をメインにやっていた自分にとってはかなり身近な話題なので今回は「格差」をテーマにシンデレラガールズおよびミリオンライブ！を研究する。
格差の指標-ジニ係数
ジニ係数（ジニけいすう、英: Gini coefficient）とは、主に社会における所得分配の不平等さを測る指標である。
Wikipediaより
基本的には所得分配の不平等ということだが今回は参加楽曲数およびSSR実装数の不平等について計算していく。ジニ係数の計算はローレンツ曲線という曲線を基にしているが計算過程を説明してもわかりにくいのでとりあえず図を使って説明すると下の図のようになる。
この図はミリオンライブ！のミリシタSSR実装枚数を元にしたローレンツ曲線である。あいにく図の作成時期が少し前(限定まつりガチャ)なので桃子と真美のSSR実装は反映されていない。とはいえ値自体にはそこまで影響を与えないので許してほしい。
オレンジ色の線が完全に平等な状態でのローレンツ曲線で、青色の線が実際のローレンツ曲線である。そしてジニ係数はオレンジ色の線と青色の線で囲まれた領域の面積×2になる。
それではこの線がなにを示しているのかというと、各アイドルをSSR実装数が少ない順に並べて、それを累積分布として表したものである。
わかりやすく説明すると横軸の％が下から何％までに入るアイドルを選ぶかを示し、縦軸の0％〜100%の値がそれらのアイドルのSSR実装数の合計が全体の何割になるかを示している。
例えば上の図では横軸30%の点で縦軸は20%となっているため、ミリシタのSSR実装枚数下位30%のアイドルのSSR枚数合計が全体のSSR枚数の20%ということである。
図は1×1の面積の正方形なので、ジニ係数は0〜1の値をとり、完全平等では0、完全不平等では1になる。
SSR実装枚数を元にしたローレンツ曲線
SSRの実装枚数を元にローレンツ曲線を描くと上記の通りとなる。
ミリシタは限定まつりガチャまで、デレステは恒常卯月ガチャまでが反映されている。
見て分かる通りデレステの図の方がオレンジと青の線が離れておりその間の面積も大きい。
ジニ係数を計算すると
ミリシタ 0.16
デレステ 0.56
となりデレステの方がかなり大きい値となっている。
世界のジニ係数
ジニ係数の値だけ見てもピンとこないので世界各国のジニ係数を確認してみる。
表1.世界のジニ係数
| ジニ係数 | |
| 南アフリカ | 0.62 |
| 中国 | 0.51 |
| インド | 0.50 |
| コスタリカ | 0.48 |
| ブラジル | 0.47 |
| メキシコ | 0.46 |
| チリ | 0.45 |
| トルコ | 0.40 |
| 米国 | 0.39 |
| ロシア | 0.38 |
| リトアニア | 0.37 |
| イスラエル | 0.36 |
| イギリス | 0.36 |
| ラトビア | 0.35 |
| ニュージーランド | 0.35 |
| スペイン | 0.35 |
| ポルトガル | 0.34 |
| ギリシャ | 0.34 |
| オーストラリア | 0.34 |
| 日本 | 0.33 |
| エストニア | 0.33 |
| イタリア | 0.33 |
| カナダ | 0.32 |
| 韓国 | 0.30 |
| フランス | 0.30 |
| スイス | 0.30 |
| アイルランド | 0.30 |
| ポーランド | 0.29 |
| ハンガリー | 0.29 |
| ドイツ | 0.29 |
| オランダ | 0.29 |
| スウェーデン | 0.28 |
| オーストリア | 0.28 |
| ベルギー | 0.27 |
| ノルウェー | 0.27 |
| フィンランド | 0.26 |
| デンマーク | 0.26 |
| チェコ | 0.26 |
| スロベニア | 0.25 |
| スロバキア | 0.25 |
| アイスランド | 0.25 |
(世界のジニ係数 国別ランキング・推移 - Global Noteより)
日本は0.33なのでミリシタより格差が大きく、デレステよりは格差が少ないことがわかる。
ジニ係数が0.4を超えたあたりから社会が不安定になると言われており、実際に南アフリカなどはかなり治安が悪い(中国は管理社会なのでなんとも言えないが)
世界平和度指数や殺人の発生率を並べて見ると以下のようになる。
| ジニ係数 | 殺人発生率 | 世界平和度指数 | |
| 南アフリカ | 0.62 | 33.970 | 2.328 |
| 中国 | 0.51 | 0.620 | 2.243 |
| インド | 0.50 | 3.220 | 2.504 |
| コスタリカ | 0.48 | 11.900 | 1.767 |
| ブラジル | 0.47 | 29.530 | 2.160 |
| メキシコ | 0.46 | 19.260 | 2.583 |
| チリ | 0.45 | 3.460 | 1.649 |
| トルコ | 0.40 | 4.310 | 2.898 |
| 米国 | 0.39 | 5.350 | 2.300 |
| ロシア | 0.38 | 10.820 | 3.160 |
| リトアニア | 0.37 | 5.250 | 1.749 |
| イスラエル | 0.36 | 1.360 | 2.764 |
| イギリス | 0.36 | 1.200 | 1.876 |
| ラトビア | 0.35 | 3.360 | 1.689 |
| ニュージーランド | 0.35 | 0.990 | 1.192 |
| スペイン | 0.35 | 0.630 | 1.678 |
| ポルトガル | 0.34 | 0.640 | 1.318 |
| ギリシャ | 0.34 | 0.750 | 2.020 |
| オーストラリア | 0.34 | 0.940 | 1.435 |
| 日本 | 0.33 | 0.280 | 1.391 |
| エストニア | 0.33 | 3.190 | 1.732 |
| イタリア | 0.33 | 0.670 | 1.766 |
| カナダ | 0.32 | 1.680 | 1.372 |
| 韓国 | 0.30 | 0.700 | 1.823 |
| フランス | 0.30 | 1.350 | 1.909 |
| スイス | 0.30 | 0.540 | 1.407 |
| アイルランド | 0.30 | 0.800 | 1.393 |
| ポーランド | 0.29 | 0.670 | 1.727 |
| ハンガリー | 0.29 | 2.070 | 1.531 |
| ドイツ | 0.29 | 1.180 | 1.531 |
| オランダ | 0.29 | 0.550 | 1.574 |
| スウェーデン | 0.28 | 1.080 | 1.502 |
| オーストリア | 0.28 | 0.660 | 1.274 |
| ベルギー | 0.27 | 1.950 | 1.560 |
| ノルウェー | 0.27 | 0.510 | 1.519 |
| フィンランド | 0.26 | 1.420 | 1.506 |
| デンマーク | 0.26 | 0.980 | 1.353 |
| チェコ | 0.26 | 0.610 | 1.381 |
| スロベニア | 0.25 | 0.480 | 1.396 |
| スロバキア | 0.25 | 1.050 | 1.568 |
| アイスランド | 0.25 | 0.300 | 1.096 |
(世界の殺人発生率 国別ランキング・推移 - Global Note,
ジニ係数と殺人発生率の相関係数は0.715、世界平和度指数との相関係数は0.615となり、ある程度相関があることがうかがえる。
デレステもツイッターなどが荒れやすく治安が悪いのはやはり格差の存在が一因といえよう。
参加楽曲数を元にしたジニ係数
図3.ミリオンライブ！アイドル参加楽曲数を元にしたローレンツ曲線
図4.シンデレラガールズアイドルの参加楽曲数を元にしたローレンツ曲線
(楽曲数はアイドルの名前から曲を探す デレマス楽曲DB ふじわらはじめより)
SSR実装枚数以上の格差が見て伺える。
ジニ係数は
ミリオン 0.14
シンデレラ 0.76
となっている。
ミリオンライブは楽曲数が多い割にジニ係数が低く曲の分配がかなり公平なのに対して、シンデレラガールズは0.76という極めて大きな値となっている。南アフリカどころの話ではない。
結論
ミリシタ 0.16
デレステ 0.56
参加楽曲数を元にしたジニ係数
ミリオン 0.14
シンデレラ 0.76
シンデレラガールズは声の差による参加楽曲数の格差が極めて大きな値となっている。加えてSSRの実装数格差に関しても社会が不安定となるとされている0.4を超えており、これらが様々な話題で荒れやすい原因となっていることが分かる。
反対にミリオンライブは765ASとシアター組と別れてはいるものの、楽曲数・SSR実装数という観点から見ると格差はかなり小さくなっている。
感想
当然ではあるがジニ係数は格差のみを表す指標であり、この大きさだけが社会やコンテンツの良し悪しを決めるわけではない。
例えばシャニマスの楽曲数は全員全体曲2曲+ユニット曲2曲なのでジニ係数が0ではあるがソロ曲もまだ無く「格差がないからミリオンよりも楽曲的にはいいコンテンツ」などと安直に考える人はいないと思う。
また例えばイルミネーションスターズの3人がソロ曲をもらったとした場合、格差が生まれるためジニ係数は当然上昇する。しかしこれが悪いことだと思う人は少ないだろう。
これはそのまま他のユニットのメンバーもソロ曲をもらえば再びジニ係数が減少するからである。
しかしシンデレラガールズはそのような状態ではない。もともとは全員声もついておらずジニ係数が0だった状態から0.76までジニ係数が上昇しているという点は格差が拡大し続けていることを表している。
個人的に声付きPによる声待ちに対してPの努力が足りないなどという趣旨の発言は貧困の自己責任論と同じ思想であり賛同はできない。
トマ・ピケティの21世紀の資本が話題になったのは数年前だがこの本の結論はアイマスにも応用できると思われる。
r>g
これこそが21世紀の資本の結論であるが、これの意味するところはr=資本家の不労所得はg=経済成長率すなわち労働者の所得増加より大きい、つまり労働者がいくら働いて稼ごうとも資本家が不労所得で稼ぐ金額の方が大きく格差は拡大し続けるということである。
これは声付きと声待ちのアイドルにも応用できると考え、つまり声付きアイドルのデレステイベントや楽曲などによるプロデューサー・ファンの増加が声待ちアイドルの総選挙でのダイマやイベントでのプロデューサー・ファンの増加よりも多ければ担当Pがいくら努力しても格差は広がり続けるということである。
そのような状況で担当Pの努力が足りないなどということはナンセンスである。
これらの解決のためには貧困に対する社会保障のように「声待ちアイドルのためのイベント」のようなものが必要であると考える。
声優ライブが声付きアイドルしか出られないイベントである以上、同じぐらいまたはそれ以上に人々を引き込むような声待ちアイドルのためのイベントがない限り格差の拡大は避けられないと考えた。
