猫原いおり | 声優詳細

smart_toyAI分析

notes紹介文

VTuberをテーマとした作品や、自身の身体反応をそのまま記録した実演系のノンフィクション作品に多く出演しています。おもちゃを使用した音声や潮吹き、連続絶頂といった激しいシチュエーションも得意としています。クールさと可愛らしさが共存する声質で、自然な低音の喘ぎが特徴です。特に感情が高ぶった際に漏れる独特な声の出し方は定評があります。台本に縛られない自然な反応や、身体から発せられる液音などのリアルな音響表現に強みを持ちます。緊張感のある初体験の描写や、玩具の動作音と喘ぎ声が複雑に混ざり合う臨場感のある演技は、多くの聴取者に強いインパクトを与えています。配信活動との親和性が高く、即興的でライブ感のある収録スタイルを確立しています。実演系作品においては、高い音響品質と身体的なリアリティを両立させることで独自の立ち位置を築いています。

insights強み

玩具の動作音と身体的反応を同調させるリアリティのある演技感情の高ぶりによって変化する激しい喘ぎ声の表現力自然な低音から高ぶる音声へのダイナミックな変化生理的な反応を伴う生々しいオホ声の出し方録音環境に依存しない高い臨場感を生み出す発声技術

auto_awesome特徴

実演形式の体験談系作品への出演が非常に多い潮吹きや連続絶頂といった生理的現象を伴うジャンルでの実績玩具を使用した音声作品における高い専門性自身の身体反応を重視する生々しい演技スタイルクールさと可愛らしさを併せ持つ声質による出演傾向

graphic_eq声質キーワード

自然な低音可愛い喘ぎリアルなオホ声激しい喘ぎ生々しい液音クールな質感ギャップのある声質ナチュラルな発声

mic声の適正

清純・可愛い系	0.9
ロリ・幼い系	0.4
お姉さん・ママ系	0.1
癒し・囁き系	0.6
元気・明るい系	1.3
小悪魔・メスガキ系	0.2
クール・ミステリアス系	1.6
ボーイッシュ系	0.9
総合適性スコア	8

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

低音の魅力とオホ声など特徴的な声の表現力で高く評価される実演声優。

低音の魅力と汚ホ声のコントラスト独特なオホ声の表現力自然な低音と多様な音声表現猫っぽさを感じさせる自然な声の魅力感情表現豊かな演技力アルコールでフニャフニャになる声の変化表現声質と音響のギャップの魅力喘ぎ声の演出で作品の個性を際立たせるトークの楽しさや親しみやすさ緊張感と親しみやすさを同居させる演技激しさが圧倒的な声の表現力感情の起伏や変化が豊かに伝わる声の演技

rate_reviewレビュー言及数: 312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）

0.60

ベイズ平均 × 専属度補正

影響力（累積）

24.10

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）

46.98

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。

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