• それでは、最後のプレゼンター、やらせていただきます、角川アスキー総研の吉川と申します。よろしくお願いします。私どものほうで画面にも出してるんですけど、Realtime trend analyticsという名前の、ツイッター解析のサービスを始めておりまして、

  • まずそのご紹介をさせていただこうと思います。まず角川アスキー総研という会社なんですけれども、代表者としてはKADOKAWAの会長とかですね、

  • ドワンゴの川上も取締役として入っておりまして、結構KADOKAWAグループ、最近9社合併していろんな会社が寄せ集まったカドカワっていう、カタカナ、カドカワの会社と、ドワンゴとカドカワと一緒になってできたカタカナ、カドカワという会社、同じカドカワでもいろいろあるんですけど、今は角川アスキー総研の...細かい話なんですけども

  • ここに角川っていう漢字の角川が残ってる会社は弊社だけという状況...。よく分からない会社像でございます。弊社の扱ってる商品というか、ソリューションっていろいろございまして、きょう説明させていただくツイッターのお話以外にも、ギネスブックというとちょっと違うんですけど、「ギネス世界記録」っていう本の出版も角川アスキー総研で3年ほどやらせていただいて、今年度版も出させていただいたり、

  • 下のほうで総務省の異能vation事業ってあるんですけども、ことし3年目ですね。異能ベーションという名前で日本の変な人を発掘しようみたいな試みで、最初ちょっといろいろ炎上しかけた案件でもあったんですけど、その業務実施機関として担当させていただいたりしている会社です。

  • こちら、2015年の4月、ちょうど1年ちょっと前ですけど、国内最速レベルエンタテインメントツイートランキング発表と書いてあるんですけど、こういったイベントをお茶の水のほうでやらせていただきまして、ここ日経新聞の一部なんですけど、リアルタイムでつぶやきを解析するよというところで発表させていただきました。こちらの技術なんですけれども、東京大学の喜連川研究室というビッグデータの解析をやってる研究室があるんですけど、そこが日本で一番高速に日本語の解析ができるよという技術をお持ちということで、そこの技術を一部提供いただきつつ、

  • 角川アスキー総研のほうではですね、後ほどもちょっと説明するんですけどもエンターテインメントコンテンツ辞書を使った辞書データの整理もやりまして、下のツイッタージャパンのほうからエンターテインメント分野におけるツイートデータの提供許諾、こちら国内エクスクルーシブと書いてるんですけども、ツイッター社はツイートのデータをいろんな会社に提供するというよりかは、一つの用途に対しては一つの会社にしか売らないというポリシーがございまして、Yahoo!JAPANに対しては全量ツイートの検索という目的での販売と。

  • ビデオリサーチ社に対してはテレビに関する解析というような条件付けでツイッター社は提供しておりまして、KADOKAWAグループがツイッターのデータを使おうとしたときに、ほかで提供しているルールでは、同じ用途では買えないという条件がありましたので、KADOKAWAグループとしてはエンターテインメント分野における

  • ツイートを全量買うという契約を結びまして、このような結び方は国内ではKADOKAWA以外は組めないという状況になってございます。もう一つNTTデータさんです。NTTデータは日本の全量ツイートの再販の権利を持っている唯一の会社になりますので、日本でツイートのデータを買おうとすると、NTTデータを通さざるを得ないというところもあるんですけども、このNTTデータのほうで属性情報の分析と、

  • ちょっとここには書けてないんですけど、ツイートのデータから性別の判定だったり、年代の判定だったりという技術をNTTデータさんはお持ちなので、そのデータと技術を提供いただきながら作っているツールとなります。解析の内容として、まずエンターテインメントジャンルに特化した解析を今、開発してるんですけどもエンターテインメントのツイートをどう判断するかというところがございまして、最初は、映画のタイトルとか芸能人の名前とか、

  • そういった辞書をあらかじめ用意しまして、それが含まれているツイートを買おうというようなやり取りを最初考えたんですけども、それだとエンターテインメントに関するキーワードって日々生まれますし、数えたら何百万ワードあっても足りないぐらいの辞書を、毎日更新していかなきゃいけないというようなデータの提供の方法は、ツイッターとしてもNTTデータとしても、対応できないという話もありまして、ではということで考えたのが、人がエンターテインメントのコンテンツとともに

  • 一緒にツイートしやすいことば、例えば、何々がおもしろかったとか、何々がまずかったとか、高かったとか、そういった形容詞というか、感嘆詞というか、そういったことばを「感動語」と名付けまして、この感動語が含まれるツイートはエンターテインメントにたいしてツイートしてるだろうと、みなす形でツイートデータを提供いただいております。このツールの機能として、後ほどリアルタイムのデモのほうをさせていただくんですけども、解析期間を任意に設定したり

  • ポジティブネガティブの判定をしたり、あと、一緒にツイートされていることばは何なのかというのを出したりとか、そんな機能もございます。KADOKAWAのエンタメコンテンツメディアとして紹介させていただくんですけど、ツイートの文章を解析しようとしたときに、そのテキストのツイートの文章の中に何がキーワードとして入っているか、あらかじめ学習というか、辞書に登録しておかないと、そのキーワードとして抜き出せませんので、日々、KADOKAWAが持ってる雑誌、ネットメディアなどなどから、

  • データを収集したり、世の中ではやっているワードを日々収集して辞書を強化することをやっているんですけど、その辞書をKADOKAWAグループのほうで今、整備しております。ここから、実際のデモのほうをご覧いただこうと思います。こちらが、ちょっと裏でまわしてたのでもう解析がいろいろ進んでるんですけど、

  • 30秒間で今日本でツイートされているうちの僕らエンターテインメントツイートと呼ぶツイートが30秒間に3827ツイート発行されて...。30秒たつとどんどん変わっちゃうんですけど。3935ツイートされてまして、「GW」というのがゴールデンウィークですね、一番ツイートされています、94ツイート。

  • 次に「仕事」、「写真」、「あんさんぶるスターズ!」とか「ニコニコ超会議」とかいうキーワードがきています。この様子は今日ならではと言うか、きのうとかだと「仕事」とか「写真」とかそういったキーワードは常時、上のほうにツイートされているんですけど、この間の地震の日では、ずっと「地震」というのが上位、「地震」か「熊本」というのがキーワードがずっと上位にいました。

  • なので、ここは日によって全然風景が変わってくるんですけど、これが、今、日本のツイートしてる方々の関心の高いキーワード群と言えるかなと。こちらのキーワードをクリックすると、ニコニコ超会議を含むツイートも中心に解析を行いまして、今1228ツイートと書いてるんですけど、この12分間、過去12分間でこれだけのツイートが発行されてまして、想定最大インプレッションと書いてるのは、このツイートをした人たちのフォロワー数を単純合計した、合算した数になりますので、実際のインプレッションはこれより低くなるとは思うんですけども、

  • 最大でこれだけの人たちに到達する可能性があるキーワードになっているという目安として出しています。左のほうにポジティブ・ネガティブ率ということで、ここは東大さんの喜連川研究室の持っているポジティブ・ネガティブ判断のロジックがあるんですけどそれを使って判定しております。レーティングとあるんですけど、

  • ここは12分間で1279ツイートというのは日本全体のツイートの中で何パーセントくらい占めている割合かというのを出しています。地震のタイミングとかになりますとここ50%を超えたりするぐらい、皆さん、地震についてツイートされているタイミングも、まれになんですけども発生していると。こちらでリツイート率と出しているんですけど、ツイートする際に自分自身のツイートとしてツイートする場合と、ほかの方のツイートをリツイートする場合と両方あるかと思うんですけど、

  • リツイートの割合が多いのか、オーガニックにユーザーさんが自身でツイートするのが多いのか。そのどちらであるかを判断するための情報としてこのリツイート率っていうのを出しているんですけど。44.7%ということで大体半分くらいの人が、誰かのツイートを今、リツイートしているような状況であると。右のほうは、ニコニコ超会議と一緒にツイートされているワードの、多いのが真ん中、周辺にいくほどに数が少なくなっていく状況なんですけども、

  • 「グッズ」とか「ステージ」とかそういったキーワードを気にされている方が今多いのかと。こちらをクリックするとユーザーさんのサンプルなんですけど、ツイートが出てきます。ちょっとグレーにしているのが、リツイートのツイートであること。はっきりしているのが、ユーザーがオーガニックにツイートしたものという識別になってまして、ここをクリックするとですね、これはちょっとリツイート多そうなツイートです。見ると、「逆転裁判シリーズ」公式ツイッターということで92リツイートされていようですね。

  • というふうにですね、リアルタイムに今、まさに発行されているツイートを見ることができます。また、ちょっと画面戻るんですけれども、今、なんのフィルタリングもかけずに、全ワードに対してランキングを作ったんですけれども、この設定を変えることで、たとえば24時間前からとかですね、ちょっと10時間前から10分ごとに芸能人の名前でランキングと。俳優、女優、声優と。ここのチェックボックスを足すことでフィルタリングがかかるんですけども、

  • こういった辞書を整備してるわけなんですけども。ここでやるとですね、10時間前としましたので、きょうの朝の10時台ですね。大野君が1位になってます。SMAPが2位、

  • 嵐、宮野真守と、こちらの10分ごとの集計なんですけども、

  • 過去データの解析なので10分待たずにどんどん出てくるようになっています。こういった形で映画のタイトルでの絞り込みだったり、アニメのタイトル、ゲームのタイトルでも絞り込みなどですね、そこは辞書さえ用意すればなんでもランキングできますので、ここをチラシとかでお配りされてる部分あるかと思うんですけど、お使いいただく際には企業さんのほうで調査したいキーワードをいただいて、僕らのほうで辞書を設定することで、そのキーワードが今どのくらい出現しているのか分かるような機能でございます。

  • もう一つ、アーカイブ機能というものがございまして、先ほどはリアルタイムなんで今、リアルタイムのデータを見てたんですけど、このサーバーでツイートデータをずっとためてますので、僕らこのツール取り組み始めたのが2014年の9月なんですけど、9月から今までのツイートデータを全部持ってますので、それに対して解析ができるようになっております。ここに出てきてるのがこの最近1か月間でツイートされた多いトップ10が表示されてるんですけども、「写真」というキーワードがあったり、

  • 「熊本」と「地震」というキーワードが見えます。地震というキーワードをクリックしますとこの1か月間で305万9000ツイートされてまして、これがツイートの量ですね。14日からどんと伸びてツイートが発行されている。アーカイブのほうは計算する時間に余裕がありますので、ユーザーの属性情報も一緒に解析しております。こちらのほうで出してるのが男性・女性と性別の比率、女性のほうは33.5%と多いと。右のほうの棒グラフが年代別の棒グラフになってまして

  • 上が10代、20代、30代と。こう見ますと20代の女性が最も多く地震についてツイートしている状況があるというのが分かります。このツイッターの属性なんですけども、ツイッターのアカウント欄に書いてる方、書いてない方、ほとんど書いてない方多いと思うんですけど、そこの情報じゃなくて、ユーザーさんのツイートの文章を解析しましてこういう言い回しは男性だね、女性だねとか、こういう趣味がこうだっていってるってことは、車の名前が出てきたってことはドライブが趣味かもしれないとか、

  • 「赤本買った」っていうキーワードが来たらこれは高校3年生に違いないというような、テキストの中からユーザーの属性を推測するという技術をNTTデータさんがお持ちで、それのデータを今取り入れております。NTTデータさんが、どうやって学習されているかと聞いたところ、やっぱり最初はユーザーさんにアンケートをとって、

  • そのアンケートで、男性か女性か、年収がいくらでどこ住んでるか聞いたあとに、そのアンケートに答えてくれた方のツイートアカウントをずっと経過観察していって、その人がツイートしている内容とほかでツイートしている内容が近ければ属性も近いに違いないというようなことを学習をずっと繰り返して精度を上げられていらっしゃるといっておりました。ここで、「地震」っていうキーワードだったり、先ほどもちょっと出た「ニコニコ超会議」がきょう、ツイート数が多かったんです。今、入れてみますと...。

  • この1か月間で40万ツイートされて。ちょっと期間を1年前に戻してみて検索しますと、去年の4月ですね、一番ツイート数が山になってますね。1か月間120万ツイート出ていると。20代がやっぱり多いなと。男性のツイートのほうが多かったりするみたいなことが分かります。こちらでキーワードを3つ同時に並べて比較することができるようになってまして、例えば...「ニコニコ超会議」と、例えば「ディズニーランド」。

  • 同期間比較すると、圧倒的にニコニコ超会議のツイート数が多く出ます。ディズニーランドのほうは20代女性のツイートが量としては一番多く出ていると。ディズニーランドって今書いたんですけど、

  • 「東京ディズニーランド」って書くユーザーとか「TDL」って書くユーザーとかいろいろいます。このツールでは、TDLっていわれたときはディズニーランドに寄せるとか、東京ディズニーランドっていわれたらディズニーランドに寄せるとかいう部分は、使っていただく方のニーズを合わせて調整したりしてますので、ここは今は東京ディズニーランドは含まない結果となっていますので、ちょっと少なめな結果になっております。

  • このツールのほうで、ツイッター解析やってるわけなんですけども、他社さんでも、クチコミ@係長さんとかいろんな解析ツールあるんですけど、そことの大きな違いとして、私どものほうでは、ツイートの

  • 入手している量が、買い方が違うというところで、先ほど感動語というのをキーワードを定義して買ってるというのをお話したんですけど、大体の割合として日本全国のツイートの4分の1か3分の1くらいのデータが入ってきています。そこの量がまず大きいので、商品構成のほうでもチラシのほうに書かせてもらったんですけども、50ワードから最低、設定できるようになっています。ほかのツールだと3ワードで月額いくらっていうのが多いかと思うんですけども、弊社ツールの場合は50ワード

  • 登録できますので、自社商品とか自社キーワードだけじゃなくて他社の商品との比較とか、あと、映画とかアニメの場合は声優の名前とか主題歌の曲名とか、幅広くキーワードを設定できるということを強みにさせていただいているのと、僕らのほうで辞書というのを設定してます、ジャンルごとの。なのでそのジャンルで自分の商品は何位にいるんだろうみたいな、そういった部分が分かるのは、ほかのツールにはない差別化のポイントとして今、ご説明させていただいております。ここでちょっとパワポのほうにまた

  • 戻るんですけども...。ネットから雑誌へのフィードバックと書いたんですけど、これが先週発売号の「週刊ザ・テレビジョン」という週刊誌になるんですけども、ちょっと小さくて恐縮なんですけども左のほうに、テレビの視聴率ランキング、これはビデオリサーチさんが発表

  • される視聴率の数字です。その上のピンクの部分でビデオ視聴熱ランキングというのがあって、視聴率と視聴熱でちょっと対比させてるんですけども、視聴熱ランキング、これ、ツイート数を出してそのランキングを作って、本誌に反映してるんですけどもちょっと読めないんですけども、ある時期はテレビ視聴率ランキングでは低かった「いつ恋」っていわれる

  • 月9のドラマが視聴率、最終回が8.9%とかで最低だといったといわれていたんですが、視聴熱ランキングのツイート数を見ると、圧倒的に1位でありました。ユーザーのツイートを見てると録画で見てるからツイート数が視聴率に反映しないんだよ、という声があったり、ユーザーの皆さんも視聴率ってそういった生視聴しか

  • 対応していないという部分で、あんまり当てにならないよねみたいな空気も今、あるかと思うんですけど、そこをこの視聴熱ランキングで発表したところ、ユーザーさんからは同意というかこっちのほうが実態に近いんじゃないかみたいな反応いただくことも多くなってきました。こちらはきのう発売号で視聴熱ランキングという本誌のほうで組みまして、全体で8ページくらいやったんですけど、テレビドラマ、4月から放送が始まった春のドラマ、大体出そろって、どれも第1話の放送が終わりましたと。その第1

  • 話が放送された24時間、全部の1話ずつ集計しまして、それを同じ軸で比較したところ、1位が大野君主演の「世界一難しい恋」というドラマだったんですけど1日で6万4500ツイート出ました。ということでツイートランキングを発表しました。そうすると、これがおととい出たツイートかな。視聴熱ランキング1位、「世界一難しい恋」ダントツ6

  • 万超ツイート。これからもたくさんつぶやきますということで、本誌を見たユーザーの方がツイートしてくれたら、それがジャニーズファンだったのか、そのファンの方々がリツイートしていただいて、815リツイート今日の朝の段階でされたり、これに対するユーザーのコメントとして、視聴熱、こんなのあるんですね、話題になってることが分かるのはよいことですね、とか、視聴率も気になりますが視聴熱も気になりました。ダントツ1位はうれしいで

  • すね。私たちの地道な努力が実っているのかなと嬉しくなりました。これからもできる限り「セカムズ」を応援していきたいですね等々、この数字は皆さんが頑張ってツイートしていただければ上がるので、これ以外のツイートを見てても僕らがツイート集計してるのが朝の4時から次の朝3時59分という24時間なんですけど、このタイミングでツイートをして山を作ろうみたいな動きが出てきたりとし始めておりまして、当初、KADOKAWAグループでツイッター解析を取り組もうと始めたきっかけの一つが

  • 視聴率だけじゃ、今、世の中のトレンドは、はかれないんじゃないかという問題意識もありましたので、そういった動きの一つが実を結んできたのかなというふうに思ってます。もう一つ、ツイート解析から見えるユーザーの状況ということで、先ほどユーザーの属性判断してますよという話をしてたんですけど、どのキーワードを誰がツイートしてるかっていうことも

  • 裏で分かりますので、ゲームのタイトルの例なんですけど、左が性別分布で右側が年齢分布なんですけど、「あんさんぶるスターズ!」というゲームがツイッター上でも結構話題で、きょうも1周年らしくてツイート数もいっぱい増えてるんですけど、このゲームについてツイートしてる人達は、割合は見ると女性の率がほとんどですと。

  • 2番目に「Splatoon」と入れたんですけど、これは男性が多くて、「モンスターストライク」はほとんど男性と、みたいなことが分かりました。右のほうは年代比なんですけど、「あんさんぶるスターズ!」は、これ青は、10代、20代、30代となりますので、20代女性がほとんどなんだなというのが分かります。「Splatoon」は20代が多いんですけど、30代も多くて。「モンスターストライク」を見ると30代がほとんどだというように、世代ごとにゲームの関心度の高さが分かったりします。

  • 下のほうは、そのゲームのタイトルは、ほかのタイトルとつぶやいてる人とどのぐらい重複してるのかという率が分かります。ちょっと見にくくて恐縮なんですけど、緑色が重複率が高くて、赤が低いという意味合いになるんですけど、ここを見ると「アイドルマスター シンデレラガールズ」をツイートしてる人は「ポケットモンスター」もツイートしてるとか、「Splatoon」をツイートしてる人は「ポケットモンスター」もツイートしているとかいうのが分かります。これはゲーム×ゲームでやったんであれなんですけども、

  • ゲーム×ドラマとか、ドラマ×芸能人とか掛け算、何パターンもできますので、どういった方が何を関心持っていて、興味もたれてるかなというのも分析し始めております。プロモツイートというツイッターの商品お使いになられてる方、

  • いらっしゃるかどうかあれなんですけど、僕ら、このツールを使って、どんなことをやってるかって例なんですけど、KADOKAWAグループで「エベレスト」っていう映画をこの間、公開はじめたんですけども、そのときの宣伝の方法としてプロモツイートというツイッターがやってる広告商品を使わせてもらったんですけども、そこで、どの広告ツールもそうだと思うんですけど、ターゲティング、誰にメッセージ、ツイートの広告を出すかというのが重要になるかと思うんですけども。

  • 僕らが今回、取った手法として岡田准一というキーワード。「エベレスト」の主演が岡田准一だったということがあるんですけど、岡田准一を含むツイートをした人のユーザーのアカウントを、2015年の9月から去年の12月までなんですけども、抜きました。2万9884とあるのが

  • この11月中に岡田准一をツイートしたユーザーのアカウントのリストになります。下に続くんですけど、このIDのリストを使ってプロモツイートに使うことで岡田准一というツイートをした人、岡田准一に関心が高い人と言えるかと思うんですけど、その人に対して「エベレスト」の広告を打つということをやりました。これは先ほどのゲームのかけ算と同様に、岡田准一と映画とツイートした人とか、岡田准一とツイートした30代の女性だけとか、そんな組み合わせも可能なので、そういった精度を高めることでよりターゲティング、ターゲットに近い方々に広告を打つということもしております。

  • 次が、これ赤いチラシのほうを配らせていただいたと思うんですけど、空き時間、ついつい見ちゃうランキングということでBtoCのエンドユーザーさん向けのサービスも始めておりまして、ツイッターのリアルタイム解析の一部を使って、ユーザーさん向けに今、何がはやってますよというのをお伝えするサービスを始めました。こちら見ていただくとトップページのほうには、ランキングが上位になってきた

  • ツイートの中から編集部員がこれはおもしろそうという記事をトップページにピックアップする部分があったり、右から2番目のところには、きのうの映画ランキングですね。

  • 見たとき、「ズートピア」が1位で、2番が「キングオブプリズム」、3位が「アイアムアヒーロー」、4位が「ハイ☆スピード!」というふうに並んでるんですけども、こちらは15分に1回、集計しております。なので15分たつとランキング変わっち

  • ゃうことも多いんですけど、大体今ランキング見ると「ズートピア」か「キングオブプリズム」、これずーっとしばらく1位が続いてるんですけども。「ズートピア」をクリックすると右側の画面に行って、「ズートピア」のYouTubeにあった予告編の動画を埋め込んでるんですけども、そこの動画と、それに関するユーザーのツイートが見れるという形で、そのコンテンツに対してユーザーがどういうことを言ってるかというのとを、

  • ちょっとしたレビューサイトじゃないですけど、そんな見方ができるということもやっておりまして。これ先ほども紹介したテレビジョンのほうとも連携しておりまして、テレビ局の視聴率の話に戻っちゃうんですけど、リアルタイムな視聴が減ってる。録画だったり。VODだったり。だけど視聴率に反映するのは生視聴だよねということでテレビ局も生視聴の促進をしたい。ツイッターとテレビって相性がよくて、テレビで話題になったのがツイッターでも話題になって、ツイッターで話題になったことがまたテレビで紹介するみたいな循環があるかと思うんですけれども、

  • そういったテレビの生視聴を増やすためにも、「ついラン」を使っていこうというところでメディアの方々とはお話をしています。ツイッタージャパンが先日、日本のアクティブユーザーは3500万人という発表があったかと思うんですけど、アメリカではその伸びがなくて、日本だけツイッター、伸びてるという状況だと。その点についてツイッターの方に伺ったところ、理由の一つとして日本は時差がないので、テレビとかみんな全国民が同じタイミングで見てるとか、全国民が同じタイミングで正月を迎えるとか、そういった感じで

  • 話題を共有しやすい環境があると。アメリカだとテレビの番組数、チャンネル数が多すぎて、みんなで同じ番組を見るっていう環境がなかなかない中、日本は地上波が強いのでそういったところで話題の共有がしやすい環境があるのも日本で伸びている理由じゃないかといってたんですけども、テレビとツイートの関係性は僕らもちょっと伸ばしていきたいなと考えております。チラシのほう見ていただくと、料金表とか書いているんですけども、2週間、無料でお使いいただける

  • 試用アカウントも発行しておりますので、ご希望の方はメールアドレスと、チラシのほうにも連絡先を書いておりますのでご連絡いただければ発行させていただきたいと思います。一度、使っていただくとリアルタイムで世の中の動きが分かるというのがなかなか体験できにくい部分かと思いますので、ぜひ、試していただければ幸いでございます。時間がまいりましたので以上とさせていただきます。ありがとうございました。