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AKB428は荒野を目指す

秋葉原で働くエンジニアなブログ

大成功が約束された大地、ラブライブ!サンシャインの聖地「沼津・三の浦」に行って来ました

※2016年8月追記

夏コミで沼津をテーマにした同人誌「沼津は燃えているか?」を3日目(8/14) 東ホール4 東ム47aで発売します。ご興味あれば是非お越しください。

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https://twitter.com/n428dev/status/762863046695849984

 

 

 

5月29日に名古屋OSCの帰りにラブライブ!サンシャインの聖地、沼津の三の浦に行って来ました。GWに実は1回行ってるので2回目です。

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ラブライブ!サンシャインの聖地司令塔 「沼津三の浦観光案内所」

 

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東京から沼津 三の浦観光案内所、そして長井崎中学校までのルート 

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  • 新幹線or東海道でJR三島駅まで行く (新幹線の場合 片道4000円 1時間ちょい、東海道の場合 片道2270円 2時間)

<沼津ルートの場合>

  • 三島から東海道線で沼津駅まで移動 (6分 190円)
  • 沼津駅南口から、東海バスに乗って長浜バス停まで移動(37分 780円)
  • 長浜バス停の目の前が三の浦観光案内所 

<伊豆箱根ルートの場合>

  • JR三島から伊豆箱根鉄道で伊豆長岡駅へ行く (20分、片道320円)
  • バスで伊豆・三津シーパラダイスまで行く(20分、片道340円)
  • 伊豆・三津シーパラダイスから「沼津三の浦観光案内所」まで徒歩で歩く(5分)

 

(注1)観光案内所は09:00~16:00(夏は17:00)までなので早めに行くことをお薦めします

(注2)帰りに沼津駅(三島から1駅)によってぬーまーず(ゲーマーズ沼津店)によるのがお薦め 20時閉店

 

新幹線を利用したら往復10,000円、東海道で6000円ぐらいです。

日帰りでも充分楽しめリーズナブルな価格なのでオタクの社会人なら毎週行けちゃいます。

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ちなみに伊豆箱根鉄道の「鉄道むすめ」を書いてる方はラブライブ!サンシャインを電撃G'sで書いてる方です

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すでに地元?のラブライブ!ファンの強力な聖地巡礼サポートが開始されている

沼津三の浦観光案内所ではラブライバーらしき人達がMAPやグッズを制作しており、案内所にはラブライブ!のポスターや聖地巡礼MAPなどが大量に置かれ、完全な巡礼者のサポートができあがっていました。

アニメ本放送は7月なのにこの手厚さは素晴らしいです。

 

 

巡礼者の足跡を残す、ノート+名刺フォルダーも完備

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秋葉原IT戦略研究所の名刺を入れておきました

 

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今の時期に沼津をお薦めする理由

アニメ放送前という事もあり、まだ土日でもGWでも聖地巡礼者は少ないです。恐らく1日100~200人いるかどうかぐらいでしょう。

これがアニメ放送開始されたとたん1000人、10,000人になるのでもう景観を楽しむという感じではなくなっていしまいます。

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なので今の時期にスポットの写真を撮りまくり綺麗な本来の沼津の景色を胸に焼き付けるのがいいと思います。

 

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新たなる聖地スポット「松月」(しょうげつ)

ラブライブ!サンシャインユニットシングル第一弾のドラマパートが完全に地元のお菓子屋「松月」のCMでしたので案の定ライバーが襲来していました。

 

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ゆとり世代ライバーはわからないと思いますがこれは名作少女漫画「満月を探して」のパロです


『満月をさがして』 (Full Moon o Sagashite) 第三EDテーマ 「ETERNAL SNOW」

 

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ドラマパートではサンシャインのキャラが松月でバイトして地元の名産である「みかん」を利用したお菓子を作ろうと提案する話(でも実はもう存在してたというオチ)

なので、やはり「みかんパウンド」「みかんどら焼き」が売れまくってる様子・・

なんてオタクは単純なんだ(絶望)

 

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店は清潔感があり、かなり落ち着けます(席は10席のみ)

ライバーの方はわりと持ち帰りしていましたが、私は店でまったり食べてMAPを見ながら戦略を立ててました。

 

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みかんパウンドとアイスティー

 

 

サンシャインのキャラクターが通う学校のモデル・・長井崎中学校(アニメでは高校として登場)

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中学校の近くにあるバス停の看板・・・頭おかC・・

これ廃校になった学校とかじゃないんですよ・・。

これ、バス会社と中学校が許可してるって事でしょうしなんてフランクな地域なんだ・・と感動してしまいます。

 

 

 

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学校へはバスで行くのが普通なようで、歩きだと山を登る必要があります。

神田明神の男坂の3倍はきついです。

そのため高台にあるので学校近辺から見る景色は絶景です。

 

 


[試聴動画]ラブライブ!サンシャイン!!Aqours「君のこころは輝いてるかい?」_Full Size

 

 

 

 

■まとめ

私が沼津に注目する理由・・・それは成功が約束されたイレギュラーなアニメ聖地だから

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基本的にアニメの聖地というのは、新作アニメとタイアップして企画されています。

もちろん本気で聖地巡礼に取り組んでいる作品は入念な打ち合わせやネゴシエーションを地元の方々とやっているとは思いますが、肝心のアニメが面白くないとヒットせずもちろん聖地巡礼も成功しないでしょう。

 

その点、ラブライブ!サンシャインは、新作アニメでありながら新作でないラブライブ!μ'sの栄光を受け継いだ作品であり、舞台は1期の秋葉原から2期の沼津へ移ったものの、その多くのユーザーを引き連れてこれるであろう事がわかっており、アニメスタッフも大した変更もなく、余程の事がないかぎりアニメは大成功=聖地巡礼大成功=沼津は経済効果でウハウハするのが予想できます。

 

何もしなくても成功が約束されてるのに加え、すでに強力な沼津ライバーのボランティアのバックアップもあり地元の方の受け入れも適切に行われてるようで、新たな聖地巡礼の大成功モデルとして学べる事が多くありそうな気がします。

 

 

 

 

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5/13-15 Startup Weekend Tokyo Anime に参加してきました!・・ので感想と今後を考えるの巻

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5月13日(金)~15日(日)にスタートアップウィークエンド東京Animeに参加してきました。

【日本初】Startup Weekend Tokyo Anime @日本マイクロソフト 20160513-15 | Startup Weekend Tokyo

主旨としてはアニメ関連のサービスを作ってスタートアップしよう!という感じです。 

 

 

時間がない人向けに結論を4行で書くと

・エンジニアはプロジェクト開発に必要な、MVPやピッチなどが体験できるので1回は参加すべき

・初日のピッチがチーム選考に残るかで全てが決まる。参加するならピッチを事前に練っておこう

・賞金なし、優勝しても起業できる保証はない

・なので優勝より、仲間さがし、審査員・アドバイザーとの繋がりが得られるのがメリット

 

 

という感じでした。

では詳細に感想を書いていきます。

 

まずスタートアップウィークエンドの説明から

スタートアップウィークエンドについて | Startup Weekend Japan

“スタートアップウィークエンド(SW)”は、金曜夜から日曜夜まで54時間かけて開催される、「スタートアップ体験イベント」です。週末だけで参加者は、アイディアをカタチにするための方法論を学び、スタートアップをリアルに経験することができます。
わたしたちは、スタートアップが最初の一歩を踏み出すためのプラットフォームを目指しており、開発者やビジネスマネージャー、アントレプレナー、デザイナー、マーケター等、さまざまなスキルの人々を結びつけ、アイディアが現実になることを願ってます。

“スタートアップウィークエンド”の流れ

SWは金曜の夜、みんながアイディアを発表するピッチから始まります。そしてハスラー・ハッカー・デザイナーでチームを組み、日曜の午後までに、ユーザーエクスペリエンスに沿った必要最小限のビジネスモデルを一気に作り上げます。ハスラーはマネジメントとビジネスモデルの検証を、ハッカーは機能の開発を、デザイナーは使いやすいデザインを担当します。ともに顧客開発に臨みます。
土曜の午後には、起業家や専門家によるコーチングを受けることができます。日曜夕方に審査員の前でチーム毎にプレゼンを行い、ビジネスモデル/顧客検証/ユーザーエクスペリエンスデザイン/プロダクト達成度を軸に、審査が行われます。

 

私のSW的な基本スペック

  • SW(スタートアップウィークエンド)は初参加
  • 秋葉原IT戦略研究所というサークルメンバー3名で参加(3名とも初参加)
  • 3名で熱海に合宿にいき、SWの過去の動画や資料を見て事前学習済
  • 3名で事前にピッチの打ち合わせ、ピッチの投票割合の作戦実施済
  • エンジニアだがアニメ大好きなのでアイディアマン(ハスラー)として参加

 

5/13  1日目 金曜日 19:00~22:00

開始時間

まず、19時開始なので普通の会社であれば早退、午後半休が必要になります。

スタートアップウィークエンド参加が会社にとってなんらかのメリットとして認められれば勤務扱いの早退になるはず(たぶん)

 

役割ぎめ

会場の入り口で、自分が「ハスラー」or「デザイナー」or「ハッカー」なのかの役割を明記する名札を渡されます。

ハスラーは街頭インタビューや、アンケートなどで、仮説(アイデア)を検証する為のデータを集める人、リーンスタートアップで言う測る(measure)を主に担当する人の事です。

 

 

これはあくまで仲間集めの目安になります。

 

 

懇親会

会場につくと1時間程度参加者同士で懇親会が行われます。

一人で参加してる人はここでボッチになるとほぼゲーム終了になります。

基本的にこの時間で仲間をつくったり意見を交換したりします。

 

開始 20:00~ぐらい

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SWのファシリテーターの方の紹介

かなり元気のある方です。

 

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このパワポがかなり重要で、スタートアップウィークエンド経由で起業した会社の一覧になります。

そしてもう一つ重要なのが、このなかでSWで優勝したチームは1つという事実。

その他は2位以下だったらしいです。

これは1位が必ずしも起業するとは限らない、むしろ負けた2位以降が負けた悔しさをバネに起業している事を意味しています。

 

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スポンサーの方々

 

軽く一度ピッチの説明と練習がありいよいよ本番になります。

ピッチとは投資家に対するプレゼンで1枚の紙で短い時間(たとえば1分)で事業内容を説明するものです。

 

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http://www.slideshare.net/eno_eno/ss-34419415

 

 

いきなりなので会場にきて「アニメに関するサービスのピッチを10分で考えましょう」とならなかったのが以外でした。

事前に考えてなかったら死んでました。

 ピッチで発表できるのは「まだ一行もコードを書いていないサービス」

つまり事前に作ってあったりするのはNGです。

 

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1分間でしゃべりきります

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参加者60名程度のうち半分の30名ぐらいの方がピッチに応募しました。

意外と少ない印象です。

ただし30人のピッチの内容を聞いていると印象に残る人、残らない人の差が歴然としてきます。

この後の投票も考えて人の記憶に残るピッチを心がける必要があります。

 

 

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これは私のピッチの紙

はっきりいって何かわかりません・・・。

これがのちに「せいまち」というチームになります。

 

1分間のピッチだと全てを語りきれない、全チーム覚えきれないという救済策として各ピッチの人には質問タイムが設けられますがやはり、初回のピッチでまず興味もってもらわないと人が集まりません。

 

そして運命の投票タイムです。

参加者全員(60名程度)に3票の付箋が渡され、30程度のピッチの中から8チーム程度に絞込が行われます。

ここは重要なルールなので整理しておきます。

  • 自分に3票いれてもよい
  • 投票が多いチームから上位8ピッチ(チームに絞られ)選ばれなかったピッチの人は誰かのチームに参加
  • そもそもピッチをしていない人も誰かのチームに参加(投票していないとこでも可
  • ピッチの投票に落ちても3名の仲間を集められたらチームとして開発が可能

 

 

 

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投票が高いピッチだけ残りチームが確定し、決まったチームに残りの人は参加します。

実は投票数が多いからといってチームに人がこないこともあるのでこの後のチーム作りの呼びかけも選ばれたピッチの人が頑張る必要があります。

 

初日はチームが出来た段階で終了。

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明日以降のスケジュールは各チームで責任をもって開発します。

なのでSWの会場開始時間~会場終了時間にとらわれることなく、カフェで開発してもいいし、こなくてもいいのです。

 

 

 2日目

ハッカソンにも言えることですが初回の朝は需要です。

早くこないといけません、なぜなら場所取りがあるからです。

早くこないとヘボいホワイトボードだったり狭い机になったりします。

私のチームは早起きが苦手な人が多かったのでヘボいホワイトボードになりました。

 

2日目からは開発なのでSW運営が用意しているイベントはあまりありません。

ただし朝に最終日のプレゼンの審査基準が発表されました。

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・そのサービスは検証されているか(想定されるユーザーに解決しようとしている問題が実際にあるかアンケートしたか)

・プロダクトが実行可能な状態で作られているか、使いやすいか。プロダクトは実際にユーザーに使ってもらい感想を得たか

・ビジネスモデルがしっかりしているか

 

が大きなポイントになります。

とにかく「ユーザーへの調査」が重要だと私は認識しました。

 

後は今回はアニメがテーマという事もあり、アニメ関係の仕事をされている方からのアドバイスもいただけました。

アドバイザーの方も抽選になるので気合が必要です。

 

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厳しいつっこみなども入りそれまで作っていたサービスモデルを全部崩して作りなおしたりするチームもあったようです。

 

 

 これからは私のチーム「せいまち」のスケジュールの流れになります。

作るプロダクトはアニメの聖地巡礼のマッチングサービス(聖地巡礼したい人どおしで企画をつのって行く)です。

午前

まず、チームメンバー6名の役割と2日間のスケジュールを決めます。

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ハッカー3名、ハスラー3名のチームなのでデザイン的には不安を抱えたチームでした。

 

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まずユーザーストーリーマッピングを作ります

 

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 そこから必要な最小限の機能(MVP: Minimal Viable Product)を選別し、不要な機能を作りこまないようにします。

得に作れるのは2日間なのでここの選別が重要です。

MVPでかつプレゼンに勝つためのインパクトのあるプロダクト。

それが求められます。

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まず午前、遅くとも午後14時あたりにMVPを一度決めておいたほうがいいと思います。

なぜなら、ユーザーアンケート調査のため外出するメンバーが出てくるのでそのメンバーとの意識合わせもかねて早めにやっておくといいです。(結局はそのあとMVPに変更があったので、外出メンバーとの認識の同期に手間取りましたが・・)

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作成したストーリーを元に「何を作ればいいか」を画面単位で書き出します。

今回はアプリをターゲットにしました。

 

MVPを作成し、何をつくればいいか。

それが確定したのが土曜日の20時です。。。

ただし私達のチームは恐らくはやく決まったほうで土曜日は議論で終わったチームもあったようです。

 

2日目 20時から製造開始

アプリ作成はプロに任せ私は画面設計書を作り始めました

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2日目 22時に会場閉鎖、その後ファミレスで24時ぐらいまで作業

会場が閉鎖した後もしこしこ画面設計書をつくったり、アプリを作ったり、プレゼン資料を作ったりでチームメンバーで頑張りました。

一部の方は徹夜してもらっていましたが、徹夜はヤバイので私は4時間ぐらいは寝ました。

 

ユーザーアンケートチームはラブライブ!サンシャインの聖地 静岡県沼津へ・・

チームメンバー6名のうち2名には聖地巡礼のユーザーへアンケートすべく、今年もっとも熱い聖地巡礼が繰り広げられるであろう、静岡県沼津市へ行ってもらいました。

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東海道で東京から片道2時間、新幹線などで1時間の距離です。実は以外と近いです。

一人は泊りこみでユーザーアンケートをやってもらいました。(現地のファンの方、アンケートのご協力ありがとうございました。)

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  • ユーザーアンケートでは私達のチームが解決しようとしている問題はそもそもユーザーが問題として認識しているのか。
  • 私達が作ろうとしているプロダクトはユーザーに受け入れられるのか
  • 私達が作るプロダクトができたとして改善点はあるか
  • 聖地巡礼であったらいいと思うサービスはなにか

 

を中心に聞いてもらいました。

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 早朝の三の浦観光案内所(誰もいない)のレアショット・・。泊まり込みでアンケートしてくれたメンバーの努力のたまものです。

 

3日目

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早朝、SW運営から軽く話があります。

グラフはやる気グラフだそうです。

2日目の夜めちゃくちゃさがるものらしいです。(議論しまくった結果、最初に作りたいものからズレたりするので)

 

17:00 プレゼン開始 9チーム

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最終プレゼンは審査員の方3名で行われます。

 

 

 

 

各チームのプレゼンピックアップ

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優勝したアニメ電話のチームのプレゼン動画

やはりこういった短いプレゼンでは伝わりやすく面白いコンセプトムービーは大事だと思い参考になりました。

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うちのチームのスライドです

 
f:id:rakuda00:20160515193324j:plainf:id:rakuda00:20160515194336j:plain9チーム中、上位3チームが3,2,1で発表されます。残念ながら私のチームは上位に入れませんでしたが、懇親会で聞いたところ、そこそこいいところだったようです。ただしうちのチームメンバーは継続して開発したいという意欲が全員あったのでそこが一番の収穫だったと思っています。 
 

以下所感を書いておきます
 

実際にSWに参加した印象

  • 起業を目指している人ではなく、すでに起業している人、起業したけど会社を畳んだ人も多い
  • 学生もいる(ただし能力やパッションがあるわけでなく参加することで学ぼうとしている人が多い
  • スタートアップウィークエンドに初めて参加する人が圧倒的に多い

 

スタートアップウィークエンドここがよかった

  • エレベーターピッチから、MVP開発まで2〜3日間で実線して学べる
  • 他の人のアイディア、うまいプレゼン などが競いながら学べる
  • 2〜3日の間、全力を振り絞ってプロダクトに取り組める
  • MVP開発を短期間で学べるのは未経験者にとってはメリット
  • 審査員、アドバイザーがアニメ関係者だったので関わりが持てた
  • 最終プレゼンで審査員から質問や意見をいただける
  • 起業する時の擬似体験ができる
  • 起業仲間、コミュニティ仲間が増やせる

 

スタートアップウィークエンドここがよくないよ

  • MVPやユーザーストーリーマッピングなど開発プロセスを学んだ人がいないとわりとチーム崩壊する・・気がする
  • 値段の割にはご飯は普通
  • アイディアが保護されるわけではないので、共有資産となってしまう注意点
  • 優勝したら賞金が貰えるわけではなく、優勝=起業ではない

 


個人的に大事だと思ったこと

  • 初日のピッチに勝つか負けるかでその後が決まるためピッチの練習、投票の集め方の作戦は大事
  • 特に懇親会で仲良くなるか、予め仲間を連れて作成会議をしておくとGOOD
  • 土曜は徹夜したか→していない。3日目も大事なので寝たほうがよい。4時間は寝た
  • 月曜は休むべきか→日曜日打ち上げをしないなら帰って寝れば疲れはとれる
  • ただし一人暮らしの場合土日にやるべきタスク(洗濯、クリーニング引取、家の掃除)ができないので注意
  • 優勝を狙うのではなく、SWの先の開発を見据えたプロセスのほうが大事

 

 

優勝に必要なもの

  • MVP機能が備わった動くデモを見せる
  • コンセプトムービーでココロをつかむ
  • ハッカソン、スタートアップウィークエンドにして共通して言えることだが、最終結果をまたずとも、最初のピッチで「あそこはやばい」と思ったところは大抵優勝する
  • 開発プロセスにとらわれず作りたいものを作るのがベスト

 うちのチームがよかったところ

  • 現地にアンケートをした
  • 聖地学に詳しい人がいた
  • ファシリテーターがいた

うちのチームがよくなかったところ

  • プレゼンで時間が足りずデモできなかった
  • デモできたとしてもデモは画面遷移しかないのでMVPとしては不足していた
  • MVPをもっと機能を絞るべきだった
  • 市場調査が足りていなかった
  • 最初の資金回収をきちんと設計できていなかった
  • 聖地巡礼サービスで地図を配るならその地方の人とのネゴまでとっておくべきだった

他のチームが優れていたところ

  • 審査員にヒアリングして相談していた
  • 動画デモ
  • MVPを順守したデモを作っていたところ  

 

スタートアップウィークエンドですが今度は6月3日に東工大で「科学技術とビジネスの出会いで世界を変える!」をテーマに開催

swtokyo.doorkeeper.jp

 

 

そして7月にはなんと沼津!でノンテーマでやるそうです。

startupweekendnumazu.doorkeeper.jp

 

 

ノンテーマといいつつ、沼津といえばラブライブ!サンシャイン、ラブライブ!サンシャインと言えば沼津。

となっている昨今、7月にはラブライブ!サンシャインのアニメも放送されるわけで、おそらくはラブライブ!や聖地巡歴系のサービスがガバガバでる予感しかしません。

ラブライバーで起業を目指してる方は是非参加してみてはいかがでしょうか。

 

 

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ラブライブ!サンシャイン!! Official Web Site

 

 

 

 

 

Word2Vec + NEologd(Mecab) で2016春アニメ判定器用の2つの人工知能(モデル)を作る

今さらながらWord2VecとNEologd(Mecab)を使ってみました。

Word2Vec・・文字をベクトル化して単語同士の演算や類似度単語列挙ができる

NEologd・・最新の単語も網羅してるナイスな日本語辞書。ちょっとだけ入れるのが大変

- Mecab・・日本語解析ライブラリ。Javaで使う時はJNIを使ったりしないといけないちょっと面倒

 

NEologdのインストールは思っていたよりは簡単でしたが、やはりマシン固有のインストールになるのでそこがイヤンな感じ。

Mecabはもういろいろ面倒でJavaで使うのは諦めてRubyで今回やりました。

 

Word2Vecを使うにはまず学習データが必要になります。

ここで普通はwikipediaの2Gぐらいのインデックスデータなどを使いWord2Vecにかけるのですが、まぁ遅いのなんので何度もトライアンドエラーしたくない感じです。

私が興味あるのはアニメの解析なので、実はwikipediaはいらないんじゃね?という結論にいたり今回は、ターゲットを「売りスレ」(アニメの円盤の売上について語る掲示板)と「Twitterで今期アニメについて語っているツイート」の2つに絞りモデルをそれぞれ作ってみました。

こうすることで「売りスレ」(わりと2chに近い性格)Twitter民(わりと偽善者)の2つの人格(人工知能)を比較することができるので面白いです。

 

 

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売りスレのモデル

 

2016春アニメの「売りスレ」を学習した Word2Vec + NEologd の例

 作成したモデルに対して「覇権」の類似語を出力させています。

 マクロス、カバネリ、クロムクロ、ばくおん、リゼロなどが上がっており、「売りスレ」の判定ではこれらが覇権アニメのようです。

 

Word2Vec+NEologdで売りスレを学習させた例 四天王

作成したモデルに対して「四天王」の類似語を出力させています。

 マクロス、カバネリ、クロムクロ、ばくおん、などが上がっており、「覇権」とだいたい同じアニメが列挙されています。

 

Twitterのモデルと売りスレのモデルの比較

ではこんどはアニメ作品のタイトルを使っての類似語の列挙を2つのモデルでおこなってみます。

売りスレの学習データは4月16日〜4月17日のデータ

Twitterの学習データは4月1日〜4月15日までのデータです

時期が違いますが、時期の違いよりもサイト特性の違いのほうが影響がでかいため時期はさほど問題にはなりません。

 

はいふり

「はいふり」から「ハイフリートスクール」に1話でタイトル変更を行うという暴挙にでた作品。(TV番組表なども2話以降タイトル変更)

アニメデータ解析者にとってはかなりの難敵です。

ここでは「はいふり」の類似語に「ハイフリートスクール」が出るかが焦点になります。

 

「売りスレ」モデルの方です

Word2Vec+NEologdで売りスレを学習させた例 はいふり

 

ハイフリートスクール」でなくガルパンや艦これが類似語として列挙されました。

おそらく「艦これ」と「ガルパン」をまぜた作品・・と掲示板で言われてるから類似語にあがったのでしょう。これがいわゆる「売りスレ脳」というやつなのかもしれません。

かなり面白いです。

 

Twitterのモデルの方です

Neologd+Word2vec はいふり Twitter

 

Twiterのアカウントらしきものも混じってますが「ハイスクール・フリート」と出てるのがいい感じです。

Word2Vecは1文章に出てきた単語でグループ化して関連度が高いと判定するため140文字しかないツイッターではまともな結果が出るのか不安でしたがいい感じではあります。

 

 

 ばくおん!
 

売りスレのモデルに「ばくおん」の類似語を出力させます

Neologd + word2vec 売りスレ ばくおん

 

売りスレの場合、ばくおんの内容そのものよりも他作品との比較が多いせいか他の覇権作品が類似語として上がってきています。

ある意味、これも正しいのですが「ばくおん」に関連する言葉も欲しい

 

次にTwitterモデルに「ばくおん」の類似語を出力させます

 

Neologd + word2vec ばくおん Twitter

 

ばくおんの放送最新話に沿った類似語がかなり出てきています。

チキンレースなどは放送された最新話での話です。

HONDAやKAWASAKIが出ているのもいい傾向です。

主人公が乗っていたバイクの愛称「バイタ(売女)」が出てるのがかなり笑えます。

売りスレのデータに比べて数値が高いのも注目したい点です。

Twitterのデータの量の方が今回は大きい(10倍以上)ため学習データの差でスコアに差が出たのだと思われます。

 

 

今回はたまたま2つのモデルを作成して比較検証しましたが、実際にWord2Vecを使ってサービスを作る際も、学習モデルをSNSやサイトから取得している場合はサイト特性に応じたモデルをいくつか作り、使い分けしたりハイブリッドエンジンとして混ぜてつかうと面白いかなと思います。

 

今回の検証でアニメの解析に関してはwikipediaを使わなくともアニメ関連の掲示板やSNSの呟きのみでWord2Vecの教師データが作成でき、ある程度使い物になることが解りました。

今後この強力な武器でなにか面白いサービスを作ってみたいと思います。

 

・・売りスレの測定器で「くまみこ」が出なかったのが気がかりです・・

どう考えても今期覇権は「くまみこ」のはず・・・。

 

 

 

くまみこ 1<くまみこ> (コミックフラッパー)

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くまみこ 6<くまみこ> (コミックフラッパー)

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くまみこちゃん (MFC)

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アニメ史に残る2日間 ラブライブμ's Final LoveLive!のツイートの解析

ラブライブ ファイナルライブ 2日目行ってきました。。

ラブライブ!Official Web Site | ラブライブ!μ’s Final LoveLive!〜μ’sic Forever♪♪♪♪♪♪♪♪♪〜

10年分泣きました、感無量です。

見切れ席でしたが全然見切れてなくむしろ、モニタが間近で見れてキャストもたまに至近距離で見れるという当たり席でした。

 

ファイナルライブという事で2日間のラブライブ関連のTwitterのツイートをStreamingAPIで監視し統計し時間単位の発言数の数の遷移をグラフ化してみました。

 

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http://i.imgur.com/YRqrMPO.png (縮小版)

 

ライブ特有の面白いグラフになっています。

ライブが上演している時間帯は発言数が少なくなり、上演が終わると爆発的なツイートの伸びになっています。

特に注目すべきは1日目のライブ上演後より2日目の上演後のツイートが3倍伸びている点でしょう。

2日目のライブは本当の最後の最後だったのでμ'sへの感謝と、終わることに対する悲痛(?)なツイートが伸びたのだと思われます。

 

解析の手法としてはTwitter Streamin APIをmakiというソフトでCSVに時間単位で保存し、Google Cloud Strageにcpし、Google BigQueryで集計しています。

 

    // CSVをGoogle Cloud Strageにコピー
    gsutil cp 20160401_* gs://maki_v1/lovelive/
    
    // CSVのテーブル定義
    id: STRING ,name: STRING,tweet_text: STRING,source: STRING,retweet_count: INTEGER,favorite_count: INTEGER,created_at: STRING,latitude: STRING,longitude: STRING
    
    // 時間単位での発言数を集計
    // SELECT  count(*) FROM [lovelive.tweet_20160401] where created_at like "%Apr 01 18%"

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BigQuery テーブル

lovelive.tweet_20160331 レコード総数:246,711
lovelive.tweet_20160401 レコード総数:368,167

BigQueryのテーブル名はlovelive.tweet_YYYYMMDDのように日付だけ変更させたテーブルを複数持つと上手くそのように認識してくれる様子。

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 監視したキーワードリスト

TwitterStream監視、ラブライブμ's キーワードリスト · GitHub

 

グラフのレイアウトはTwiter本家の紅白グラフを参考につくりました

 

 

μ'sが終わった今、ラブライブ サンシャインに移行するか否か。

人生最大の選択である。

 

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電撃G's magazine (ジーズマガジン) 2016年 05月号 [雑誌]

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恋になりたいAQUARIUM(Blu-ray Disc付)

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Google BigQuery

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  • 作者: Jordan Tigani,Siddartha Naidu,Sky株式会社玉川竜司
  • 出版社/メーカー: オライリージャパン
  • 発売日: 2015/03/23
  • メディア: 大型本
  • この商品を含むブログを見る
 

 

有隣堂ヨドバシAKIBA店がリニューアルし、プログラマーに最適なカフェに。オライリー片手に珈琲三昧

ヨドバシAKIBAの有隣堂が一ヶ月間の改装を経てリニューアルしました。

 

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秋葉原では初の、カフェ一体型の書店に生まれ変わりました。

しかも購入前の書籍が三冊まで持ち込み可能!

これはヤバイです。

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ドヤラーに安心の電源完備

もちろん無料WiFiが完備(キャリア系のWiFiでなく書店用に解放されているのでPCでも契約なしで使える)

  

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カフェのメニューは、ホットドッグと飲み物のみ。

新書を汚さないようなメニューに絞ってるらしい。

 

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ホットドッグは単体で500円以上なので少し高い。

座席料が入っているものと思われる。

  

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これは一番高い、カレー味のキャベツが入ったタイプ。

他にはない味なのでお薦め。

 

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珈琲も単体で300円程度、ホットドッグとセットで200円。

なのでランチ的な利用だと500円+200円=700円かかる。

 

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本屋は完全リニューアルされ、ビジネス+ITに一番力を入れている。

 

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最新の人口知能ブームもしっかりサポート

こんな新書が買わずにカフェでPCいじりながら読めるんです!!!!!!!!!

絶対おかしいよ。

 

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有隣堂「IPちゃんがカワイイ・・書泉さんのイベントうらやましいな・・次はウチでも!」

IPちゃんは声優があやねる(島風、ココアなど)で、書泉タワーのプログラミング書籍コーナーでは営業時間中ずっとCMを流していて頭がおかしくなる。

 


『擬人化でまなぼ! ネットワークのしくみ』PV

擬人化でまなぼ! ネットワークのしくみ

擬人化でまなぼ! ネットワークのしくみ

 

  

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もちろん従来からのオライリーコーナもあり。

オライリー購入コンプせずともカフェで飲みながらコーディングすることも可能。

こんな本屋を待っていた!!

私が知るかぎりオライリーがあって、購入前の本が持ち込めるカフェは大崎のスタバぐらいです。(ソニービルの近く)

 

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ITビジネス賞の本もメイン棚に陳列なプログラマーに優しい本屋

 

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最近話題のシリコンバレー食事もしっかり宣伝

 

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カフェは意識高い系の本で埋め尽くされている

  

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「世界で一番美しい猫の図鑑」はお薦めである

 

世界で一番美しい猫の図鑑

世界で一番美しい猫の図鑑

 

  

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秋葉原ならではの、神田明神の本もある。 

神社のおしえ

神社のおしえ

 

  

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なぜかアインシュタイン

 

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天才の本棚

 

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開店9時半、閉店22時(LO21:30)

なので、夜でも安心。

土日はここに住みたいぐらいの本屋です。

 

メニューがホットドッグだけなので、ポテチ的なものも是非増やしてほしいですが

その他は文句のつけようがないので是非続けてほしいと思う素晴らしい本屋です。

(本屋が7Fで、8Fがヨドバシのグルメ街なので上の階で食事するのもあり)

意識高いプログラマーの皆様は一度、ここでドヤリングを体験してみるのをお薦めします。

 

www.yurindo.co.jp

 

 

(宣伝)4/9に秋葉原でイベントを開催します(絶賛参加者募集中です)

akibalab.connpass.com

 

イラストで学ぶ ディープラーニング (KS情報科学専門書)

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ITエンジニアのための機械学習理論入門

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擬人化でまなぼ! ネットワークのしくみ

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「この素晴らしき世界に祝福を!」のニコニコ実況コメント数をBigQueryで解析

今クール最強の面白さを誇るアニメ、「この素晴らしき世界に祝福を!」(このすば)の、ニコニコ実況のコメント数を解析してみました。

ニコニコ実況はTV放送にコメントを付ける機能で、各種WindowsアプリやPS3/PS4のトルネからコメントを見ることができます。

今回対象の「このすば」は東京MX AM01:05〜01:35放映分とします。

 

まず各話のコメント合計数はこちら。

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1話 8042コメから5話9303コメと確実にコメント数を伸ばしています。

 

ニコニコ実況のコメントは以下のソフトで取得しています

GitHub - AKB428/niconico_get_comment_sample: niconico_get_comment_sample

 

TSVをGoogleBigQueryに読み込ませることで、SQLで各話のコメント数や、分単位でのコメント数合計などが解り、シーン毎の勢いの解析ができるため、どの場面が人気があったのかがすぐわかるようになります。

 

テーブルのカラム形式は以下の画像のようになっています。

f:id:rakuda00:20160212035901p:plain

thread: STRING,no: INTEGER,vpos: INTEGER,date: INTEGER,mail: STRING,user_id: STRING,premium: STRING,anonymity: STRING,leaf: STRING,fork: STRING,deleted: STRING,content: STRING

 

でいったん全部STRINGで定義した後

 

    
SELECT
INTEGER(thread) as thread,
INTEGER(no) as no,
INTEGER(vpos) as vpos,
INTEGER(date) as date,
mail,
user_id,
content
FROM [niconico_comment.jk8_9_bs211]




こんな感じでカラム形式を変換した結果テーブルを保存して解析します。

各話の分単位のコメント数を出すにはこのようなSQLを実行します。

BigQuery_minute_interval_SQL

 

 

上記のSQLから出した各話のニコニコ実況コメントの推移はこちら

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f:id:rakuda00:20160212041019p:plain

f:id:rakuda00:20160212041033p:plain

 

f:id:rakuda00:20160212041046p:plain

f:id:rakuda00:20160212041105p:plain

 

グラフ化すると、どの箇所が盛り上がったのかが一目瞭然なので素敵です。

BigQueryはブラウザでSQLをどんどんトライアンドエラーで試せるのでMySQLをローカルに入れてガチャガチャやる必要もありません。

これからはデータをgsutilでファイルをGoogleCloudStorageに上げてBigQueryで解析するだけの時代になりそうです。

できればTableauみたいなグラフ化機能まであれば最高なので是非Googleには頑張ってもらいたい。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

「ご注文は何のアニメですか?」というアニメ推薦サービスをリリースしました

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http://tv-anime.biz/

 

Twitterでツイートのデータを三ヶ月ぐらい貯めて、それをBigQueryで加工。

加工するフォーマットは協調フィルタリングにかけられるように

TwitterID,アニメ作品,Rate のCSVにする。

協調フィルタリング(SparkMLlib)はUserIDとProductIDがIntでないといけないので

TwitterIDは内部的にIntにシーケンシャルに付け直す。

Rateはその作品についてつぶやくと+1カウントし、ユーザーごとに数値がかけ離れるのを防ぐため10が限界値とする。(Botとかもいるので)

 

UserID,ProductId,RateのCSVができたらSparkMLlibにかけて

結果をRDD->CSVに保存する。

 

WEBサーバーにmysqlを入れて結果CSV(3000万レコード)を

CSVストレージエンジン▶InnoDB にマイグレーションする。

3000万レコードあるので普通にCSVのImportすると遅すぎて時間がかかるのでCSVエンジンにいれてからマイグレーションするのがよい。

 

あとはSinatraで簡単なWEBアプリを作り、受け取ったTwitterユーザーから機械学習で割り出したお薦めのアニメを推薦する。

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ここまで作れるとエンジンはSparkでなく、AmazonMLやAzureMLでも代用は聞くのでかなり応用は効くはず。

 次はオンライン更新できるようにしたいずら。

 

ソースコードはこちら

 

WEBサーバー

https://github.com/Project-ShangriLa/tippy

Sparkエンジン

https://github.com/AKB428/spark_collaborative_filtering_for_tweet_anime