シャニマスPカップのファン数分布を詳細に調べた (プロデューサーズカップ結果分析)
アイドルマスターシャイニーカラーズ、5.5周年ですね。
すると迫ってくるのが、プロデューサーズカップ(以下、Pカップ)です。あす、2023年10月10日から開始します。
Pカップを走る際に多くのプロデューサーが気になってくるのが、「順位に対するファン数の分布はどのようになるのか？」という点だと思います。
そんな中、前々々回の4周年のPカップ終了時に、私が個人的にPカップの詳細なボーダー値結果を調べたので、せっかくなのでこの度報告させていただきたいと思います。明日からのPカップで目標順位を目指すための参考になればと思います。
百聞は一見に如かず、こちらがその結果です。
0.背景
シャニマスとかなんやらかんやらわからない方に一応説明しておきます。本編は次章の1.からになるので、わかる方は読み飛ばしてください。
・アイドルマスターシャイニーカラーズ(シャニマス)とは
アイドルのプロデュースと称して、アイドルを育成したりコミュニケーションをとっていくゲーム、それがアイドルマスターです。今やゲームを域を超え、一つのメディアミックス作品群と言ってもいいかもしれません。
そんなアイドルマスターのうちの1つのシリーズ(ブランド)がシャイニーカラーズです。略してシャニマス。
まあ、細かい説明は難しいので下記リンクから雰囲気をつかんでもらえれば。
・プロデューサーズカップ(Pカップ)とは
ゲームのプレイヤー(以下、プロデューサーと呼称)同士が、アイドルそれぞれをプロデュースして獲得した累積の「ファン人数」を競うイベントです。上位者には称号やゲーム内アイテムが与えられます。
アイドルをプロデュースするこのゲームにおいて、一連のプレイの成果を表す一つの指標が、アイドルが獲得した「ファン人数」です。なので、Pカップに参加したプロデューサーは、繰り返し繰り返しプロデュースを繰り返すことで大量のファンを獲得し、その人数を競うわけです。
いわゆるソシャゲのランキングイベントにあたるのですが、そういったイベントに参加したことのある方ならわかると思いますが、例に漏れず上位にランクインする場合はかなりの苦行を強いられます。つまりは期間中繰り返し繰り返し延々とプレイする必要があり、多くの人が苦しむことになります。それでもなぜ人は戦いに挑むのでしょうか。
・そういうお前はどうなんだ
霧子またはあさひを中心にプロデュースしています。Pカップについてはここ最近走れていません。
1.調査方法
・調査対象：4th Anniversary プロデューサーズカップ
・開催期間：2022/04/11-2022/04/17
・対象アイドル：全員 (斑鳩ルカ以降の3人未登場)
4周年Pカップ終了時に、各アイドルに対するプロデューサーの順位と獲得ファン人数が詳細に発表されるので、それをもとに、各順位のファン人数を記録しました。
抽出するデータは全ての順位ではなく、１, 2, 3, …10, 20, 30, …というように、対数グラフにプロットしやすいよう、指数的にある程度の間隔で抽出しました。
enzaからスクレイピングする方法があるのかないのかわかりませんが、他に方法がないのですべて手動です。結果を見てスプシに書き写す、の繰り返しです。
2.結果
なんとかすべて記録することができました。すんげえ大変だった…。次やるときは自動でやる方法を考えたい。
そしてこれを両対数グラフにプロットしたものが、当記事冒頭のグラフになります。下に再掲します。
グラフの形状の特徴として、全体的には右下がりに直線的に変化していることと、ボーダーである1、10、100位の前後でグラフの傾きが大きく変化していることがわかります。なお、当イベントのランキング報酬ボーダー順位は以下の通りです。
とはいえ、アイドルが多すぎて何がどうなってるかよくわからないので、次章でもう少し情報を絞ってみていきます。
ちなみに、ボーダーだけの順位なら有志の攻略サイトにまとめられています。自分で調べなくてもそれで十分だったのでは
3.分析
・回帰分析による考察
まずは回帰分析(特定の関数に近似)してみます。
両対数グラフを見ると、ボーダー付近で過渡的な変化をしていますが、そこを除けばおおよそ右下がりの直線に近い形をしています。
両対数グラフにおいて右下がりの直線は、順位を$${x}$$位、ファン人数を$${y}$$人とおくと、次のような式で表されます。
$${(\log y)=-a(\log x)+b}$$ (式1)
ただし、$${\log}$$は常用対数とし、$${a>0, b>0}$$
つまり、$${y}$$を$${x}$$の関数として表すと、次のようになります。
$${y=10^b x^{-a}}$$ (式2)
すなわち、ファン人数は順位のべき乗の関数となります。
さて、これをもとに実際に最小二乗法で係数を求めてみます。式1に基づき、LibreOfficeのSLOPE、INTERCEPT関数を使って係数を求めました。例として幽谷霧子と芹沢あさひのデータを近似してみると下図のようになりました。
グラフを見ると、ボーダー付近とトップ10以外を除くとうまく近似できているように見えます。係数$${a}$$は両者およびすべてのアイドルでおよそ0.9～1.1であり、順位に対して反比例していると解釈できます。両対数グラフでは上凸の二次曲線かsin曲線にも近いように見えますが、全体としては反比例関数であることが推測できます。
なお、局所的な変化が大きいので、相関係数による議論はあまり意味をなさないと判断し、ここでは明記しないことにします。
いったん回帰分析によって分かることをまとめると、下記の3点になります。
全体的にファン数は順位に対しほぼ反比例
ボーダーより上ではファン数が横ばい、下では急激に低下
ファン数が反比例なのは、おおよそこういったランキングイベントにおける傾向と言えるでしょう。本当は度数分布から分析すべきですが…。
ボーダー付近での変化は、プロデューサーの心理的傾向を表していると考えることができます。すなわち、ボーダーの下では、なんとかボーダーを超えるためにプロデュースを必死に繰り返すために、争いが激しくなる。一方で、いったんボーダーを超えると、安心してプロデュース回数をセーブしがちになる、というところかと思います。
かなり雑な考察なので、異論どしどしお待ちしています。
・アイドルごとの比較による考察
24人全員重ねたグラフではあまりにわかりにくいので、人数を絞ってグラフを観察してみます。ここでは例として、アンティーカの5人に絞ってみます。グラフは下記のようになります。アイドル間の差がわかりやすいよう、縦に引き伸ばしています。それでもまだわかりにくいですが…。
このグラフを見てわかることは、ユニット内の人気の差ではなく、アイドルごとでの変化の様子がまったく異なるというところです。特に、10位～100位の曲線の様子が、アイドルごとで全く異なるということがわかりますでしょうか。
例えば、恋鐘と咲耶を比較すると、ファン数の大小が10位～100位の間で複数回入れ替わっているように、その曲線の形状が異なることが見て取れます。
このことからわかることは、ボーダー付近の変化はまったく予想がつかない、ということと考えられます。別の回のＰカップでの分布を分析すればわかると思いますが、きっとその形状は違ったものになっているでしょう。がんばるしかない。
4.おわりに
以上、ファン人数対Pカップ順位のデータをもとにいろいろ分析してみました。正直なところ、統計とかの深い知識がまったくないので、以上の議論がまともな議論なのかよくわかりません。しかしながら、データを可視化することができてとてもよかったと感じています。
今回議論できなかったことの一つとしてあるのが、Pカップの回ごとのボーダー人数の変化(時系列変化)です。つまりはこれまでにファン数がどのように推移してきたのか、という点です。これについては、先述の有志による攻略サイトに各回のボーダー値がまとめられているので、そちらをご参照ください。
つまるところ今回の議論の一つの結論として、目標の順位に到達するのに必要なことは次のことかと思います。
がんばれ。
まあいろいろ議論しましたが、本記事がPカップに挑むための何らかの参考になれば幸いです。
それでは、Pカップの健闘を祈ります。あと終了後に当記事同様に順位データをまとめてくれる方がいればぜひ頑張ってください。