琥珀の羽 | 声優詳細

smart_toyAI分析

notes紹介文

聞き取りやすく自然な発声が特徴であり、聴き手にストレスを与えない心地よい声質を持つ。真面目なナレーションを行うような落ち着いたトーンから、激しい絶頂や生理現象に伴う乱れた喘ぎ声への変化に定評がある。特に実演系やノンフィクション形式の作品において、その演技力が際立つ。排泄を伴う過酷な状況下での葛藤や、限界に近い状態での生々しいいきみ声など、極めて高いリアリティが求められるシチュエーションにおける表現力が突出している。スカトロ、おもらし、浣腸といった特殊なフェチズムを扱う作品への出演が多く、単なる演技に留まらない生々しい反応の描写は、特定の層から厚い信頼を得ている。また、玩具を使用した際の瑞々しい反応や、連続絶頂時の激しい喘ぎなど、音響面でのリアリティとエロティシズムを高い次元で両立させる表現力を備えている。

insights強み

真面目なトーンから乱れた喘ぎ声への劇的な変化生理現象に伴う生々しいいきみ声の表現力極限状態における葛藤や羞恥心の演技聞き取りやすく自然で安定した発声連続絶頂時における激しい喘ぎのリアリティ

auto_awesome特徴

ノンフィクション・体験談系作品への出演が非常に多いスカトロ、おもらし、浣腸といった特殊ジャンルでの高い専門性過激な実演を伴う実験的な企画への挑戦お姉さん系のキャラクター設定による落ち着いた演技フェチズムに特化した音響効果を活かした演技スタイル

graphic_eq声質キーワード

聞き取りやすい心地よいお姉さん系快活な生々しいリアルなギャップのある乱れた喘ぎ

mic声の適正

清純・可愛い系	0.7
ロリ・幼い系	0.2
お姉さん・ママ系	3.0
癒し・囁き系	2.3
元気・明るい系	5.7	上位22%
小悪魔・メスガキ系	0.7
クール・ミステリアス系	3.2
ボーイッシュ系	0.9
総合適性スコア	21

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

綺麗で聞き取りやすい声に加え、真面目な素顔とのギャップを活かした熱演が幅広い企画で好評を得ている。

綺麗な声と排泄音とのギャップの面白さ聞き取りやすく親しみやすい声喘ぎ声や葛藤の表現のリアルさ我慢で変化する声の性的刺激としての評価真面目な素の一面とのギャップが楽しめる企画性我慢の限界に迫られる演技のエロティックさ身体を張った挑戦への熱意ある演技独創的な企画とキャラクター性の魅力ラジオ形式でのファンとの一体感過去作を振り返る初心者にも優しい構成密閉空間設定でのリアルな緊張感の演技感情表現の豊かさ

rate_reviewレビュー言及数: 155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）

0.44

ベイズ平均 × 専属度補正

影響力（累積）

22.55

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）

43.52

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）。