楓まろん | 声優詳細

smart_toyAI分析

notes紹介文

逆レイプや逆レといった女性優位なシチュエーションから、催眠による快楽堕ち、近親もの、さらにはアイドルやキャバ嬢などの職業設定まで幅広いジャンルを網羅している。特に相手を圧倒するような強気な展開や、キャラクターが徐々に変貌していく過程を描く作品において多くの実績がある。明るく親しみやすさのある響きの中に、ハスキーで色気を感じさせる声質が特徴的である。挑発的な笑いを含んだ強気なギャルから、清楚さと淫らさが同居するタイプまで、声のトーンによる使い分けに定評がある。言葉責めを用いた激しい攻めの演技や、絶頂が続く中でのリアルな喘ぎ声の表現において高い評価を得ている。また催眠などの設定によってキャラクターが変容していく様子を、声の変化だけで鮮明に描き出す演技力にも優れている。過激な展開を含む作品からASMR要素を強めたものまで幅広いニーズに応える演技スタイルを持ち、特定のシチュエーションに特化した作品群にも多く選出されるなど、聴き手の欲求にダイレクトに訴えかける表現力が多くの支持を集めている。

insights強み

感情の起伏が激しいキャラクターの変化の演じ分け挑発的なセリフ回しと淫語による言葉責めASMR要素を含む生々しい近接音声の表現キャラクターの性格に応じた声のトーンの切り替え

auto_awesome特徴

逆レや快楽堕ちといった女性優位・翻弄系の出演が多いギャルから清楚な人妻までキャラクターのギャップを活かした作品への出演が目立つ高い演技力が評価されコンプリート系まとめ売り作品への選出も多い

graphic_eq声質キーワード

ハスキー艶やか挑発的甘い生々しいギャル風

mic声の適正

military_tech お姉さん・ママ系特化型（同軸で上位7%）・他軸平均の2.6倍

他の軸が低いのは、出演のほとんどをお姉さん・ママ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	0.9
ロリ・幼い系	0.8
お姉さん・ママ系	7.4	上位7%
癒し・囁き系	5.3	上位36%
元気・明るい系	4.0	上位47%
小悪魔・メスガキ系	3.1
クール・ミステリアス系	3.6
ボーイッシュ系	1.9
総合適性スコア	34

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

お姉さんボイスによる癒し効果や、囁き・オホ声など声質を活かした官能的な演技が幅広く評価されている。

全肯定のお姉さんボイスによる癒し効果キス音の表現力の豊かさオホ声・ASMRの質感の高さキャラクターの豹変・ギャップを感じさせる演技妹役としての演技の評価の高さ女性優位な役柄での優しく導くような演技

rate_reviewレビュー言及数: 394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）

0.47

ベイズ平均 × 専属度補正

影響力（累積）

15.25

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）

49.81

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）。