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異世界ラノベを259冊テキストマイニングして新タイトル19個考えた


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異世界テキストマイニング
最近ラノベで異世界系の小説のタイトルを多く目にしますよね。そこで259タイトルをまとめてテキストマイニングしてみました。2018年4月5日時点でのマイニングです。

こんにちは、マーケティング大好きカグア!です。いろんなメディアの立ち上げが大好物です。

最近人気の異世界モノの本のタイトルをテキストマイニングして、まだ使われていない、そして良さそうなネーミングを考えてみました。それでは、マイニングレシピをどうぞ。

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テキストマイニングの前提

異世界系ラノベとは

アマゾンの書籍全体のランキングを毎日見ています。そこでも、トップ100には必ずラノベもあるのですが、どうも異世界モノをよく目にする気がしました。

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>>人気の「異世界 – コミック・ラノベ: 本」最新一覧はこちら。
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実際、Google検索してみますと、気になっている人もいるようで、後述の関連リンクにあるように、独自の考察をしている人もいるほどでした。

そうだと分かりますとじっとしていられないのが分析屋です。早速、得られる情報の範囲で偏りはありと知りつつも、テキストマイニングしてみたくなるわけです。

テキストマイニングツール

UserLocalさんが提供しています無料のテキストマイニングツールがあります。
>>UserLocalテキストマイニングで分析
走れメロス

上記は文学作品である「走れメロス」のテキストマイニングをした結果です。文章などテキストを入力しますと、独自の解析でキーワードやフレーズを分解し分析してくれます。

本のタイトルのテキストマイニング

まずは本のタイトルを収集

テキストエディタに本のタイトルを収集します。
テキストエディタに一旦まとめる

ソースとしては、Google検索で、Amazonのサイト内検索を使いました。
グーグルでサイト内検索

ただ通常のGoogle検索結果ですとデスクリプションなどの文字情報も入ってしまいますので、スタイラーで予めデスクリプションを、display:none にしておきます。この時点で474件のラノベの本のタイトルが収集できました。
>>Styler – Chrome ウェブストア
あらかじめ検索結果をタイトルのみにしておく

スタイラーは表示されているページのCSSやJavaScriptをテンプレ化し常に適用してくれるChrome拡張です。とても便利です。

あとは、「Amazon.co.jp:」「本」など余計な文字列は置換で除去していき、まずは最初のデータクレンジング終了です。

EXCELでデータクレンジング

さらにEXCELでデータを綺麗にします。ラノベの本のタイトルをそのまま持ってきただけでは、1巻、2巻、特別編、などタイトル重複があるからです。
エクセルで一旦ソート

目視でそうしたノイズを除去していきます。その上で逐一ピボットテーブルやフィルタなどで、似たようなタイトルを見つけ、ひたすら潰していきます。
ピボットで様子見

データと格闘すること数十分。ようやく綺麗になりました。これでラノベの本のタイトルのみになりました。ここでようやく259タイトルまでクレンジングできました。
ほぼ綺麗になった

いったんここで、軽く集計してみましょう。

集計!見事にロングテール

ピボットテーブルして件数の多いものを見てみました。異世界でもグルメ系が多く目に入ります。
異世界ソートした

さらにグラフ化しますと、見事にロングテールです。人気タイトル数種類に、あとはひたすら異世界のあらゆる小説の切り口が広がっている、という感じ。
見事にロングテール

実際のアマゾンで見てみますと、レビューや「他にこれを買っています」などの件数がたくさんありました。
いちおうAmazonで調べる

さてさて、目視だけで満足してはいけません。では当初の目的であるテキストマイニングをしてみましょう。

テキストマイニングしてみる

上記のテキストマイニングツールに、きれいにしたデータ(タイトル)をペーストしてクリックするだけです。

「異世界」など重複するものは省いてあります。「転生」が目立ちますね。
転生が多い

「チート」「ハーレム」「最強」が上位に。異世界系ラノベでターゲットとしている読者層が、垣間見られるようなテキストマイニング結果ですね。
ハーレムが多い

かっこいい本のタイトルを考えた

せっかくですので、まだ使われていなくて、売れそうなカッコイイ本のタイトルを考えてみました。すでにあったらごめんなさい。

巻数とタイトル文字数

まず、巻数と本のタイトル文字数をグラフにしてみました。巻数が出てるというのは、継続して売れているからと仮定してみます。長いタイトルが多いような印象でしたら、じつはそうでも無いっぽい。
巻数とタイトル数

短めのタイトルで種類が多いのはマルチ展開しているケースもありました。とはいえ反響があるから、と勝手に仮定して先に進めます。
巻数というよりもマルチ展開かも

短いタイトルの探し方

前述のテキストマイニングのペルソナから想起されうるキーワードを、ひたすら「異世界」と絡めて、まずは既刊を検索します。やっぱり結構あるものです。
探すとある

ネット小説まで広げますと、さすがに使われていないものは、なかなか見つかりません。
ネット小説では普通にあるな

さらに商標も調べておきます。「異世界ラーメン」0件です。商標はいけるかものしれません。
>>特許情報プラットフォーム|J-PlatPat
商標も探す

それでも見つかった。

テキストマイニングを初めて数十分。いよいよ「短めの」「まだ使われていない」「売れそうな」異世界ラノベの本のタイトルを見つけることができました。

それではどうぞ。

未開拓の異世界ものはxxxxだ

調べると意外と、まだ使われてなかったのかーというものがありました。ちなみに、商標検索では「異世界」自体もなかったのですが、さすがに一般的すぎるからですかね。
調べたらこんな感じ

2018年4月5日14時02分時点での調査結果です。※小説家になろう等ネット小説や、Google検索などの、さらなる追加検索はしていません。

Amazon、商標ともに無かったもの

  • 異世界探偵
  • 異世界学園
  • 異世界ニート
  • 異世界社畜
  • 異世界アプリ
  • 異世界検索
  • 異世界市民
  • 異世界泥棒
  • 異世界怪盗
  • 異世界刑事
  • 異世界病院
  • 異世界漫画
  • 異世界教室
  • 異世界殺人
  • 異世界伝説
  • 異世界彼女
  • 異世界書店
  • 異世界リーマン
  • 異世界倶楽部

すでにあったもの

  • 異世界アイドル
  • 異世界ゲーマー
  • 異世界ラーメン ※ら皇
  • 異世界コンビニ
  • 異世界モンスター
  • 異世界王子
  • 異世界グルメ ※異世界召喚グルメ
  • 異世界ノート
  • 異世界飯 ※~ご飯など派生系が複数
  • 異世界伝記
  • 異世界法廷
  • 異世界カフェ
  • 異世界の嫁 ※嫁ごはんなど

マイニングしてみた感想

探してみると結構あったというのが正直な感想です。まあ商業化の場合は、Google検索やネット小説などさらに何十倍も調べる必要はありますが、楽しかったです。

「異世界探偵」が無かったいっぽうで「異世界法廷」があるなど、いろいろなアプローチやターゲット、考え方や嗜好があるものですね。勉強になりました。

業務用として、仕事や創作で行う場合は、さらにこうしたネーミング時点で、いろいろな言語や類語からアプローチしていくと良いと思います。
>>アマゾンで人気の「ネーミング辞典」最新一覧はこちら。
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自分が知らない世界をマイニングという手法で、思いを馳せることはとても楽しいです。まあこのあたりの検索はいずれAIがやってくれるのでしょうけども、皆さんも良かったらぜひ。

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関連情報リンク

テキストマイニングはいろいろなアプローチが考えられますよね。
>>安倍首相に関するTweetデータをテキストマイニングして可視化してみた (Part 1) – Qiita

「俺」もよく見ますね。
>>「異世界」「妹」「俺」「件」…ライトノベルでいちばん多いタイトルはどれ? – WINDBIRD

たぶんもう異世界じゃないと売れないんですよね。
>>最近のラノベがやたら「異世界」ばかりだというので調べてみました : 本達は荒野に眠る

膨大なデータ量。勉強します。
>>異世界召喚・転移・転生ファンタジーライトノベル年表|ブックオフオンライン

テンプレとしては、異世界系はほんと秀逸です。
>>プログラマだけど異世界の開発会社に転生した – megamouthの葬列

売れるジャンルに偏ることのデメリット。
>>コンテンツを最適化すると多様性は死ぬのか? | fladdict

最近はジブリやディズニーでもきっと厳しいのかも。
>>いま、好きなアニメをつくれるのはジブリくらい。|川上量生の胸のうち|川上量生|cakes(ケイクス)

長ければ良いというものでも無かった。
>>【悲報69文字】ラノベ最もタイトルが長いランキング【驚愕】 – NAVER まとめ

まとめ

異世界系ファンタジーのラノベについては、まったくの素人ですので、おそらく上記のタイトルでも、まったくかすらないような気もしますが、調べていて面白かったです。

マイニングでは、いかにデータを集めるかで偏りも出てきてしまうのですが、用途に応じて粒度を変えていけばいいのかなと思います。

本のタイトルやブログ名、YouTubeチャンネル名など、ネーミングが重要な局面は多いと思いますので、これからもいろいろな方法を試行錯誤していきたいと思います。

「テキストマイニング」

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Yoshihiko Yoshida
メディア運営業界23年目。Googleアナリティクス公式コミュニティ・アンサリスト最高ランク「レジェンド」国内初獲得。「マツコの知らない世界」Googleマップ案内人TV出演。Googleストリートビュー認定フォトグラファー。教育システム情報学会会員。元立教大学非常勤講師。主な著書「Googleアナリティクス基礎講座」(技術評論社)。趣味はデジカメとゲームとパン作り。>>もっと読む

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