癒

癒丹こまり searchDLsite

出演: 33作品 | 影響力: 0.66

assignment登録: 2026-02-22 10:28 | sync更新: 2026-10-03 17:42 | download作品初回取得: 2026-02-22 10:28 | download作品最新取得: 2026-10-03 17:42 | smart_toyAI分析: 未実施

smart_toyAI分析

notes紹介文

落ち着いた癒し系の声を土台に、清楚な接客口調から妖艶な調子へと切り替える落差が持ち味の声優である。エステや風俗店といった施術・店舗設定のセラピスト役を多く演じ、聴き手が責められる側に回る構成の作品が中心にある。強い淫語に寄りかからず、言葉遣いと声の温度で扇情的な場面を成立させる芝居に特徴がある。 2023年から活動し、通算32作。現在の名義は「癒丹こまり」だが、出演作の大半は旧名義「ゆにこ」でクレジットされている。出演がまとまっているのはDiebrust(ディーブルスト)で、多数の声優が参加するCureシリーズの企画のうち10作に出演し、回ごとに別のセラピスト役を演じてきた。ほかにも複数のサークルの作品に出演しており、すべてボイス・ASMR形式である。題材ではマッサージや乳首責めが全体平均と比べてとりわけ多い。レビューでは、丁寧な接客口調から親密な調子へ移る段差の作り方が繰り返し挙げられる。同じ一作の中で口調だけで別の顔を聞き分けさせる芝居や、扇情的でありながら耳あたりのよい台詞回しへの評価も多く、長時間の作品でも通して聴けるという声や、就寝前の再生に向くという感想も見られる。

insights強み

接客の丁寧な口調から親密な調子へ移る、段差の作り方気だるげと熱っぽさのように、一作の中で二面を口調で切り替えられる焦らしの進行で、台詞の緩急により高まりを段階的に上げられる言葉遣いと声の温度で扇情的な場面を成立させる語感オホ声の激しい表現と、癒し系の穏やかな語りの双方をこなせる長尺の作品でも通して聴けると評され、就寝前の再生にも向く妹・後輩・人妻・淫魔など、年齢や関係性の異なる役を担当シリーズ初回の作品でも完成度が高いとレビューで評価される

auto_awesome特徴

現在の名義は「癒丹こまり」で、旧名義「ゆにこ」での出演作も数多いエステや風俗店など、施術・店舗設定のセラピスト役が多い聴き手が責められる側に回る、男性受けの構成が中心乳首責めやマッサージの題材がとりわけ多いDiebrustのCureシリーズで回ごとに異なるセラピスト役を担当ASMRやバイノーラルなど、至近距離で聴かせる作品が多いすべてボイス・ASMR形式の作品への出演Diebrust以外にも複数のサークルの企画に参加

graphic_eq声質キーワード

囁き癒し落ち着き艶甘さいじわる気だるげオホ声吐息低め耳元包容

mic声の適正

military_tech 癒し・囁き系特化型（同軸で上位5%）・他軸平均の2.3倍

他の軸が低いのは、出演のほとんどを癒し・囁き系に集中させている専業の結果です。「総合適性スコア」は8軸の合計＝ジャンルの幅広さを表す指標で、専門特化型はここが低く出ます。レーダーが金色の場合は特化型のサインです。

★ 特化型

清純・可愛い系	4.8	上位37%
ロリ・幼い系	1.9
お姉さん・ママ系	5.7	上位27%
癒し・囁き系	8.6	上位5%
元気・明るい系	4.4	上位41%
小悪魔・メスガキ系	5.6	上位28%
クール・ミステリアス系	0.9
ボーイッシュ系	2.6
総合適性スコア	43	上位40%

スコアは全声優の分布に対する相対位置に基づく共通基準。「上位◯%」は10作品以上の声優の中での位置。出演数が少ない場合は統計的な縮約により全体平均寄りに表示されます。

infoレーダーの色が示す「型」について

特化型 — 特定の軸が突出し、他軸平均の2倍以上（かつ7.0以上）。1ジャンルに徹した専業の結果として他軸は低く出ます。

オールラウンド型 — 突出した1軸はないものの、8軸すべてが高水準（総合適性スコアが全声優の上位20%以内）。

標準 — 上記どちらにも当てはまらない、特化型・オールラウンド型ほど極端でないタイプです。

forumレビュー評判

序盤の清楚な印象から妖艶な雰囲気へのギャップ、癒し効果の高い囁きの演技など幅広い声の表現力が高く評価されている。

序盤の清楚な印象と妖艶な雰囲気のギャップ癒し効果の高い丁寧な接客・囁きの演技様々な声のトーンでの豊かな表現力 Sっ気と甘えん坊な一面を併せ持つ演じ分け妹の心情を丁寧に表現する感情表現焦らしと濃厚な表現のバランス感覚処女作とは思えない完成度の高い演技立体音響を活かした臨場感ある演技幅広いシチュエーションでの説得力ある演技

rate_reviewレビュー言及数: 147件

bar_chart影響力スコア

warningこのスコアは作品のレビュー数等に基づく参考指標であり、声優の演技力や人気を直接評価するものではありません。

影響力（平均）

0.66

ベイズ平均 × 専属度補正

影響力（累積）

21.53

価格バイアス補正・レビュアー多様性補正・サークル集客力補正を適用した合計値

影響力（raw）

43.07

補正なしの単純合計（参考値）

menu_bookスコアの見方

影響力（平均）	1作品あたりの影響力を示します。出演数の多寡に左右されにくい指標です。ベイズ平均（出演数が少ないほど全体平均へ引き寄せる統計処理）で少数作品の偶然的な外れ値を抑制し、専属度補正（6サークル以上で等倍）を適用しています。
影響力（累積）	全出演作品の影響力の合計です。出演数が多いほど高くなります。各作品のスコアからサークル側の集客力の影響（集客力補正）、低価格作品のレビュー膨張（価格バイアス補正）、少数の投稿者が繰り返しレビューしているサークルの水増し（レビュアー多様性補正）を差し引いた値を積み上げています。
影響力（raw）	サークル集客力補正・価格バイアス補正を適用しない生の合計値（参考値）です。補正後との差は、出演数が多いほど自然に広がります。差の大きさだけで集客力は判断できません。

calculate計算方法（クリックで展開）

各作品について、感想コメント数（review_count = 質の指標）と★評価数（rating_count = 量の指標）の2つを併用してスコアを算出します。

■ 作品スコア

score = 0.6 × log(1 + 感想数 ÷ 出演者数) + 0.4 × k × log(1 + ★評価数 ÷ 出演者数)

k = 正規化係数 ≈ 0.34（両指標のスケールを揃える、DBから動的算出）

■ 出演者按分

複数声優出演の場合、レビュー数を人数で均等按分してから対数変換

■ 価格バイアス補正

price_weight = min(1.0, 作品価格 / 500)

110円→0.22倍, 330円→0.66倍, 500円以上→等倍

■ レビュアー多様性補正

diversity_discount = 0.5 + 0.5 × (サークルの distinct投稿者数 ÷ 総レビュー数)

同じ投稿者が繰り返しレビューしているサークルほど件数の見かけの多さが支持の広さを表さないため割引。比率は全体中央値（約0.87）へベイズ平滑化（少数サンプルの偶然のブレを抑制）。極端に集中したサークル（比率0前後）→0.5倍、分散したサークル（比率1.0）→等倍

■ サークル集客力補正

influence_discount = 1.0 + 0.5 × ln(1 + サークル集客力)

対数ベースで飽和なし。集客力1.0→1.35倍割引, 3.0→1.69倍, 6.0→1.97倍

■ 影響力（累積）

Σ(作品スコア × price_weight × diversity_discount ÷ influence_discount)

■ 影響力（平均）

ベイズ平均(C=20, m=全体平均) × 専属度補正

専属度補正: 1サークル→0.58倍, 6+→等倍

設計根拠:

2指標併用: 感想コメント数（質）と★評価数（量）はスケールが異なり（約30倍）、両方を正規化して加重合算。
対数変換: レビュー数はべき乗分布するため、log変換で外れ値を圧縮。
サークル集客力補正: 集客力の高いサークルの寄与を差し引き、声優自身の貢献を抽出。
価格バイアス: 低価格作品の大量販売によるレビュー数膨張を補正。
レビュアー多様性補正: 一部の量産型サークルは、少数の投稿者が多数の作品に繰り返しレビューを書いており、件数の伸びが支持の広がりを意味しない。distinct投稿者数の比率が低いサークルほど寄与を割り引く。
専属度補正: 少数サークル専属の場合、サークルへの依存度を考慮して調整。
ベイズ平均: 出演数が少ない声優のスコアを全体平均へ引き寄せ、偶然の高低を抑制（C=20。20作品で観測値と全体平均が半々）。