北

北見六花 searchDLsite

出演: 37作品 | 影響力: 0.80 | AI分析: 2026-07-09 17:55

assignment登録: 2026-02-19 14:37 | sync更新: 2026-09-05 08:47 | download作品初回取得: 2026-02-19 14:37 | download作品最新取得: 2026-09-05 08:47 | smart_toyAI分析: 2026-07-09 17:55

smart_toyAI分析

notes紹介文

耳かきや耳舐めといったASMR要素を軸に、和風の宿での癒やしの時間やシスターによる包容力のあるやり取りなど、リラックス効果の高い作品を多く手掛けている。また、百合や女同士の情愛を描いた物語、あるいは年上の女性による甘い関係性の構築といったジャンルにおいても高い需要がある。聞き手に安心感を与える温かみのある声質を持ち、包容力に満ちたお姉さん系から、無邪気で天真爛漫なキャラクターまで幅広くカバーしている。落ち着いたトーンでのささやき声は非常に定評があり、清楚なイメージと激しい場面での反応との間に生まれるギャップも得意とする。キャラクターの感情の変化を丁寧に描き出し、物語が進むにつれて関係性が深まっていく過程を自然に表現できる点に定評がある。多面的な性格を持つ役柄においても、その内面の変化を声のトーンで使い分けており、聴き手の情緒に寄り添う演技が評価されている。癒やしと安らぎをテーマにした作品を中心に、日常的なシチュエーションから少し背徳的な設定まで、幅広い層のニーズに応える演じ分けを見せている。特にキャラクター同士の距離感が縮まっていく過程を描く演技に強く、聴き手がその世界観の一部になれるような安定したパフォーマンスが目立つ。

insights強み

ささやき声の息遣いにおける高いリアリティキャラクターの感情の変化に伴う繊細な演技力聴き手に安心感を与える包容力のある発声清楚なトーンから親しみやすい口調までの幅広い演じ分けシチュエーションに合わせた緩急のある声色の変化

auto_awesome特徴

和風や温泉といった情緒的な設定の作品への出演傾向ASMRを用いた没入感重視の音声作品における実績年上のお姉さん役を中心としたキャラクター造形シリーズものとして展開されるドラマ形式の作品への出演

graphic_eq声質キーワード

落ち着いたトーン温かみのある響き清楚な声質包容力のある声親しみやすい口調天真爛漫囁き・ウィスパー癒やし系

mic声の適正

military_tech 癒し・囁き系特化型（同軸で上位2%）・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	7.3	上位5%
ロリ・幼い系	2.1
お姉さん・ママ系	3.6
癒し・囁き系	9.2	上位2%
元気・明るい系	3.7
小悪魔・メスガキ系	2.0
クール・ミステリアス系	5.6	上位28%
ボーイッシュ系	3.6	上位50%
総合適性スコア	46	上位33%

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

囁きや耳舐めのリアルな表現と落ち着いた声質による高い癒やし効果が絶賛されている声優。

囁きや耳舐めの表現がリアルで高い臨場感を生む声落ち着いた声質が安心感と癒しをもたらす前半と後半で熱量が変化する演技の幅クールな外見と内面のギャップを声で表現シスター役の清楚さと激しさのギャップを巧みに演じる温かみとリアリティを伝える声の演技キスや耳舐めシーンの繊細な表現力メイド役での冷静な語り口と熱量変化和風世界観に合う落ち着いた声のトーン

rate_reviewレビュー言及数: 236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）

0.80

ベイズ平均 × 専属度補正

影響力（累積）

31.25

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）

59.70

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）。