葉山麻衣 | 声優詳細

smart_toyAI分析

notes紹介文

聴き手へ語りかける指示形式を主戦場とし、言葉責めを主体とする構成の企画を数多く手がけている。役柄は年上の女性役が軸だが、学生役や活発な若い女性役、姉役、使用人役など、立場の異なる設定にも幅広く名前が挙がる。特定のフェティシズムに焦点を当てた企画での起用が多いため、細分化された題材ごとに作品が展開されていく。上下関係を軸にした構図や、立場が反転する構成への参加も目立つ。短い尺で完結する作品を数多く抱え、同系統の企画を積み重ねる形で作品群を形成してきた。声質は幅の広い年齢帯に対応でき、落ち着いた年上の声から若く軽い声まで作り分けられる。感情を排した無機質なトーンを保つ発声を得意とし、抑揚を削いだ機械的な話し方を長く維持できるため、淡々と続く長尺の構成であっても途中で調子が緩んだり雰囲気が甘い方向へ流れたりしない。一方で息を多く含ませた低めの粘りのある話し方も持つ。同一の役の中で温度を大きく動かせる。相手を突き放す鋭い語調と、甘く誘い込む柔らかい語調。この両方を明確に区別して出せる。高い声を張るときも耳障りにならない音の当て方で、長い尺の指示形式でも聴き疲れしにくい。一定のリズムや音に合わせて台詞を刻む形式に強く、テンポを外さずに進行させる技術がある。罵倒するような強い語調と包み込むような甘い語調を場面ごとに切り替えるため、同じ構成でも単調にならない。無表情な設定の役では、感情を出さないまま台詞の速度だけで圧を作る。年下の立場の役が大人びた態度を取るような、設定と口調のずれを活かした役どころにも対応できる。同系統の構成が続く企画でも、語調の細部を変えて作品ごとの差を出す作り分けができる。担当する声優を明示する形で企画されるシリーズに繰り返し起用され、指名される立ち位置を築いた。同一の方向性を持つ企画群で継続的に出演し、題材を細かく変えながら作品を積み重ねる展開が多い。供給の密度は高い。短い尺の作品を数多く出す活動形態のため、繰り返し聴かれる実用性の高い作品が安定して並ぶ。指示形式という限定された構成の中でも、役柄の設定を細かく変えることで幅を確保している。特定の嗜好層からの支持が厚く、その分野で継続的に評価される位置を保っている。

insights強み

一定のリズムに合わせて台詞を刻むテンポ制御抑揚を削いだ無機質なトーンを維持する発声鋭い語調と甘い語調を明確に切り替える演じ分け幅広い年齢帯を作り分ける声色のコントロール感情を出さずに台詞の速度だけで圧を作る表現息を多く含ませた低めの話し方の使い分け長い尺でも聴き疲れさせない音の当て方

auto_awesome特徴

聴き手へ語りかける指示形式の作品への出演が中心年上の女性役を軸とした出演傾向が強い活発な若い女性役や学生役への適性が高い上下関係を軸にした構図の作品への出演が多い特定のフェティシズムに特化した企画での起用が目立つ担当する声優を明示する形のシリーズに繰り返し起用されている短い尺の作品を数多く供給する活動形態を採る

graphic_eq声質キーワード

事務的無機質なトーン粘りのある低音甘い誘い声鋭い語調明るい高音幅広い年齢帯息を含んだ響き

mic声の適正

hub オールラウンド型（総合適性で上位20%）

1ジャンルに偏らず、8軸まんべんなく高水準の演じ分けができるタイプです。レーダーが緑色の場合はオールラウンド型のサインです。

◆ オールラウンド型

清純・可愛い系	2.9
ロリ・幼い系	5.3	上位30%
お姉さん・ママ系	6.4	上位18%
癒し・囁き系	3.9
元気・明るい系	6.2	上位16%
小悪魔・メスガキ系	6.3	上位18%
クール・ミステリアス系	6.2	上位20%
ボーイッシュ系	5.3	上位26%
総合適性スコア	53	上位20%

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

理不尽な言葉責めや荒々しい言葉遣いを巧みに演じ分け、特定の嗜好を持つ層から強い支持を得ている演技力が魅力。

荒い言葉遣いによる特定嗜好層への訴求力

rate_reviewレビュー言及数: 37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）

0.14

ベイズ平均 × 専属度補正

影響力（累積）

4.27

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）

37.56

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）。