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出演: 64作品 | 影響力: 0.29 | AI分析: 2026-08-04 10:36
assignment登録: 2026-03-02 16:18 | sync更新: 2026-09-05 12:28 | download作品初回取得: 2026-03-02 16:18 | download作品最新取得: 2026-09-05 12:28 | smart_toyAI分析: 2026-08-04 10:36

smart_toyAI分析

声だけで、性別の輪郭をぼかせる。男性的な響きを残しながら柔らかさと可愛らしさを併せ持つ中性的なトーンが基調で、その中間の状態を安定して保てる点が最大の特徴である。声を高く寄せる際も無理な裏返りがなく、低く落とす際も硬くなりすぎない範囲に収まる。そのため、甘さを前面に出した発声と相手を突き放す冷たい発声とを、同じ声域の内側で往復できる。近接収録では息の量を多めに含ませ、耳元での距離感を保つ発声設計を取る。至近距離での囁きに定評があり、声量を落とした状態でも語尾まで輪郭が崩れない。甘やかす方向と、嘲るような煽りの方向。この振れ幅を同一作品内で行き来できることが、支持を集めてきた理由である。感情の起伏を作る際も声は張り上げない。質感と話速の変化だけで強度を上げる手法を用いる。落ち着いた大人寄りの印象と可愛らしい印象が同時に成立するため、聞き手との距離感の作り方にも一貫した設計が生まれる。活動の中心を占めるのは、聞き手の行為を誘導する構成の音声作品である。近接収録による囁きを軸とした企画への出演が突出して多い。男性でありながら女性的な外見を持つ設定の役柄を一貫して担当しており、同系統の題材に特化した作品群を継続して展開している。ただし、同じ属性の中で状況設定を細かく変えるのが特徴で、学生設定や年下の立場、風俗を舞台とした設定、嗜虐的な関係性を描く構成と、置かれる文脈は一定しない。焦らしや言葉責めを主軸とした構成にも、短時間で完結する構成にも対応する。年下の立場から年上の立場まで、同一属性の中で関係性を変えた配役を受けているのも同じ理由による。近接収録を前提とした企画への参加比率が高く、収録機材の特性を活かした発声を行う。高い評価を安定して得ているタイトルが多く、特定の嗜好層に向けた企画で中心的な役割を担う点が活動上の特色である。

insights強み
性別の判別がつきにくい中性的な声質のコントロール声量を落としても語尾まで輪郭を保つ囁き演技甘やかす方向と嘲る方向を往復する情緒の切り替え息の量を調整して耳元の距離感を保つ発声設計声を張らずに質感と話速で強度を上げる技術高く寄せても裏返らない音域の制御落ち着いた印象と可愛らしい印象を同時に成立させる発声
auto_awesome特徴
聞き手の行為を誘導する構成の作品が活動の中心女性的な外見を持つ男性役に特化した作品群を展開近接収録を前提とした企画への参加比率が高い同一属性の中で状況設定を変える連作形式を取っている焦らしや言葉責めを主軸とした構成での実績が豊富年下から年上まで関係性を変えた配役に対応している高い評価を安定して得ているタイトルが多い
graphic_eq声質キーワード
中性的なトーン柔らかい高音囁き寄りの発声息を多く含む声甘さを帯びた語尾冷たく突き放す響き境界の曖昧な声質艶のある低め
mic声の適正
military_tech ボーイッシュ系特化型(同軸で上位3%) ・ 他軸平均の2.8倍
他の軸が低いのは、出演のほとんどをボーイッシュ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 0.7
ロリ・幼い系 3.7
お姉さん・ママ系 2.2
癒し・囁き系 6.6 上位22%
元気・明るい系 0.4
小悪魔・メスガキ系 2.1
クール・ミステリアス系 2.7
ボーイッシュ系 7.3 上位3%
総合適性スコア 32
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。
レビュー14件中5件で声優演技に言及(肯定率79%)。特に「色気・大人・可愛い声・臨場感・没入」の評価が高い。
色気・大人 可愛い声 臨場感・没入 癒し・安心感 感情表現 演じ分け
rate_reviewレビュー言及数: 14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)
0.29
ベイズ平均 × 専属度補正
影響力(累積)
5.19
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)
8.68
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)。

link外部リンク

warning以下のリンクはAI分析により作品ページ・Ci-en等から自動検出されたものです。信頼度スコアによるフィルタリングを行っており、基本的には公式リンクが表示されていますが、正確性を保証するものではありません。クリック前にURLのドメインをご確認ください。

情報なし

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