天羽しづく | 声優詳細

smart_toyAI分析

notes紹介文

女性優位のSMや言葉責め、下僕、おもらしといった特定のフェティシズムに深く関わるジャンルを多く手掛けている。特に男性が一方的に支配される逆転なしの展開において、強い存在感を示す傾向がある。低音で落ち着いたかっこいい響きから、明るく快活なギャルのような話し方まで多彩なトーンを使い分ける。透き通った声での容赦ない罵倒や、気怠げなダウナー系のキャラクターといった異なる質感の声も得意とする。声の出し方や絶妙な間の取り方によって、セリフの裏にあるキャラクター同士の距離感や心理的な関係性を描き出す表現に定評がある。屈辱を感じていく際の感情の揺れ動きや、無様な喘ぎといった繊細かつ生々しい演技において高い評価を得ている。脚本から作画に至るまで自ら手がけるなど、自身のこだわりを反映させた作品制作に積極的である。リスナーからのリクエストに応じた短編から、関係性の構築を重視したドラマ形式の構成まで、幅広い展開を見せている。

insights強み

感情の落差を伴う緻密な演じ分け聴き手の心理に訴えかける台詞の間（ま）の取り方説得力のある罵倒や言葉責めの演技登場人物の関係性を構築する丁寧な心情描写

auto_awesome特徴

女性優位・支配的なシチュエーションへの高い適性ハードなフェチズムジャンルにおける専門性と需要ギャルや地雷系、教師など多岐にわたるキャラクターの演じ分け自社サークルによるセルフプロデュース型の活動展開

graphic_eq声質キーワード

低音艶のある声強気なトーンダウナー生意気な響き罵倒に合う鋭い声包容力のある声質かっこいい声

mic声の適正

清純・可愛い系	1.7
ロリ・幼い系	4.0	上位48%
お姉さん・ママ系	4.5	上位43%
癒し・囁き系	4.0
元気・明るい系	6.1	上位17%
小悪魔・メスガキ系	7.9	上位2%
クール・ミステリアス系	7.1	上位8%
ボーイッシュ系	6.6	上位8%
総合適性スコア	52	上位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

感情移入を誘う優れた声と、熱演による喘ぎ声の表現力に定評のある声優。

感情移入を促す優れた声と表現力喘ぎ声など熱演による感情表現の巧みさ心情描写を丁寧に表現する演技独白を通じた執着や感情変化の効果的な表現屈辱的な場面での感情変化を巧みに表現甘い描写と責め立てのトーンを使い分ける演技エロティックなセリフ回しで聴き手を惹きつける話し方自然な演技で笑いとドラマのバランスを取る表現力キャラクターの心情変化を効果的に演じ分ける力

rate_reviewレビュー言及数: 65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）

0.56

ベイズ平均 × 専属度補正

影響力（累積）

20.04

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）

33.04

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）。