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しろいたち searchDLsite

出演: 10作品 | 影響力: 0.57

assignment登録: 2026-02-26 16:41 | sync更新: 2026-08-25 04:51 | download作品初回取得: 2026-02-26 16:41 | download作品最新取得: 2026-03-19 13:06 | smart_toyAI分析: 未実施

smart_toyAI分析

notes紹介文

幼い少女役から年上の女性役まで、非常に幅広い年齢層のキャラクターを演じ分けることができる。純粋で少し照れ屋な少女から、教師や姉といった落ち着いたトーンの女性、さらには支配的な属性を持つ学生など、声質による演じ分けが際立つ。感情の起伏に富んだ演技を得意とし、シチュエーションに合わせて聴き手を物語へ引き込む表現力を持っている。

insights強み

幅広い年齢層の演じ分けキャラクターへの高い没入感感情の起伏を伴う演技力

auto_awesome特徴

幼年期から成人女性まで多岐にわたる役柄コメディとフェティシズム系作品の両面における出演多人数出演作品における多様なキャラクターの演じ分け

graphic_eq声質キーワード

幼い声質落ち着いたトーンツンデレ支配的高い表現力

mic声の適正

清純・可愛い系	2.3
ロリ・幼い系	4.4	上位43%
お姉さん・ママ系	3.7
癒し・囁き系	1.3
元気・明るい系	2.4
小悪魔・メスガキ系	2.0
クール・ミステリアス系	4.9	上位38%
ボーイッシュ系	2.4
総合適性スコア	29

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

しろいたちは、多様な年上ヒロインを演じ分け、その個性的な演技で聴衆を楽しませている声優。豪華な声優陣との共演で、同じ台本でも解釈の違いによる多様なキャラクター性を体験できる点が好評を得ている。

豪華な声優陣による演じ分けが非常に魅力的で、同じ台本でも解釈の違いによる多様な年上ヒロインを楽しめる。多数の声優が登場し、様々な声優の個性や演技に触れる機会となる。圧倒的なボリュームで長時間にわたって楽しめる。同じシチュでも声優さんによる解釈の違いを楽しめる。

rate_reviewレビュー言及数: 17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）

0.57

ベイズ平均 × 専属度補正

影響力（累積）

4.03

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）

6.46

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）。