4/28 アニメと大阪日本橋をITでハックする「ShangriLa Meetup in DDT」を開催しました

私が丁度4月28日に大阪出張があったので無謀にもconnpassで大阪での勉強会を５日前ぐらいに募集し２名の方が参加してくれたので、無事開催となりました。

akibalab.connpass.com

場所は、西の秋葉原こと「日本橋(にっぽんばし)でんでんタウン」

秋葉原IT戦略研究所としては大阪日本橋での活動も今後視野に入れたいため大阪の仲間を増やす目的もありました。

ITxアニメ、ITx秋葉原を標榜するうちのコミュニティとしては日本橋（にっぽんばし）も盛り上げていきたいと思っています。

ミートアップのタイムスケジュールは２時間で、ほとんど私が秋葉原IT戦略研究所の紹介で時間を使って、肝心のアイディアソンはできませんでしたので次回是非やりたいと思います。

ただ大阪サブカルチャーの話など参考になる情報を聞けて私としても有意義な時間でした。

大阪の方で「アニメ x IT」に興味ある、「俺がITで日本橋をすくうんや！」という方は是非ご連絡をお待ちしております。

日本橋の写真をいくつか上げておきます

なんば駅

平日の夕方で雨でしたが人はそれなりにいました。

めっちゃ寂れてるとかそういう感じではなかったです。

日本声優Twitterアカウントのフォロワー数増加数 03/30〜04/05

μ's Final LoveLive!が 03/31〜04/01 の日程で開催されました。

秋葉原IT戦略研究所では声優のTwitterアカウントのリストを800人程度保持しフォロワー数を定期的に保存していますので(ランキングサイト)、ファイナルライブの効果がどれだけあったのかをフォロワー数の増加数から見るため03/30〜04/05のフォロワー数増加数のランキング上位を出してみました。

http://i.imgur.com/h5GG1fg.png

□TOP10

• 新田 恵海,23161
• 南條愛乃,21258
• 三森すずこ,21205
• 内田彩,20869
• 楠田亜衣奈,20668
• 徳井青空＊ハッピードリームクリエイター,20528
• 飯田里穂,18956
• ♡Pile♡,18522
• 「久保ユリカ」オフィシャル,6552
• 小野友樹,5819

μ'sの声優9名が上位９位までを見事に占めています。驚異的です。

μ's声優の中でも穂乃果役の新田さんが一位なのは主人公効果というよりは最近ニュースになったせいと思われます。

現在値でのフォロワー数のランキングだとμ's内では南條さんがTOPです。

声優 Twitterフォロワーランキング

この順位と増加数の順位を比べても新田さんだけ増加順位が抜きん出いるため何かがあったのがデータからわかります。（嘘だと言ってよバーニィ・・）

www.cinematoday.jp

フォロワー数増加でμ'sがTOP９位に割り込むのはおそらくこれが最後だろうと推測できます。これが最後の輝き。。今が最高。。。

ただしこれから元μ'sの声優の人気がどう変化するのか、定期的に監視集計したいと思います。

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3/26 第8回ニコニコ学会βデータ研究会でAnime APIについて登壇してきました

niconicodatasig8.peatix.com

ニコニコ学会βデータ研究会で秋葉原IT戦略研究所が作っているShangriLa Anime APIについて１５分のトークをしてきました。

場所は銀座松竹スクエア13F

秋葉原から築地まで自転車で通ってた時期があったのですがこの建物は周りの建物にくらべると異質に綺麗で気になってました。

ShangriLa Anime APIを利用してアニメ関連のビッグデータ解析を最速で行う from Junichi Noda

 

内容は

• APIの説明
• APIを利用したプロダクトの説明（Twitterフォロワーランキング、Pixivランキング）
• 今期は「このすば」が人気であることの数値からの立証
• アニメ推薦エンジンについて
• データから予測する、今年の声優アワード主演女優賞予想

 

になります。

今期のアニメのトレンド、そして来期のトレンドが分かるアニオタ向けの資料になってます。

 

 

 

勉強会開催用にエプソンのプロジェクターEH-TW5350Sを買ってみたのでレビュー

4月9日に開催されるShangriLa Meetupのためにプロジェクターを買いました。

akibalab.connpass.com

勉強会用だけなら5万円以下のプロジェクター（画素幅が1280ピクセルまで）で充分ですがホームシアターもかねてHD画質の10万クラスのものを買いました。

www.epson.jp

EPSON dreamio ホームプロジェクター 2,200lm 3D対応 Full HD(1080p) EH-TW5350

最大100インチまで投影可能なモバイルスクリーン付きです。

スクリーン無しの機種と5000円も変わらないのでスクリーン付きがお得。

スクリーンがなくても綺麗に移ります。

上記はiphoneをHDMI経由で投影。

暗くしなくてもくっきり写ります。

iphoneのHDMIコネクタで接続

スライドだけならiphoneのslideshareのアプリで充分プレゼンできます。

暗くするとこんな感じ

スクフェスも写ります。

プレイは遅延が発生すると思いますが。

Windowsマシンとつなげて大画面でエロゲもできます。

PS4+nasneにつなげてアニメも見れます。

スクリーンを使わず、白壁に投影してますがかなり画質がいいのがわかります。

実写も綺麗に写ります。

10万という価格でこれだけのスペックが手に入るのでホームシアターとしても勉強会用としても活用できるアイテムだと思います。

本当はSONYのLSPX-P1が欲しかったのですが2月発売ですぐ在庫切れで8月まで待たないと買えない罠・・。

超短焦点レンズ採用、壁やデスクに映像を映せるポータブル超短焦点プロジェクター発売 | プレスリリース | ソニー

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今期アニメのpixiv投稿増加数の日付別推移 2/8〜3/5版

今期アニメ別のpixivでの日ごとの増加数をグラフで表示できるサイトを作りました

pix.akiba-net.com

各作品をどんなタグで検索しているかは以下でわかります

pixiv 今期アニメ タグ件数ランキング

ShangriLa Anime APIを使い作品名、作品略称を取得しpixivを定期的に検索します。

全作品の日別投稿増加数を表示したグラフ。

これだと何がなんだかわからない、グラフィカルな模様なので人気作品に絞ってみます

このすば 、 ファントム、 ハルチカ、だがしかし

当たり前ですが、放送日の後の日にグラフが盛り上がっているのがわかります。

水曜の深夜アニメが、ファントム、このすば、ハルチカ

木曜の深夜アニメが、だがしかし

このため、このすばのグラフが右肩になった時にだがしかしが盛り上がっているのもわかります。

この４作品の比較でわかることは以下

• ハルチカはpixivでは盛り上げっていない
• 同人覇権を期待されていたファントムは安定しているが大きな盛り上がりを見せていない
• このすばの伸びが顕著、だがしかしと一騎打ち状態

このすばの伸びをわかりやすくするため、だがしかしとの二作品比較も見てみます

２月１５日に、だがしかしがこのすばを超えていますが、それ以降は「このすば」無双状態。だがしかしが盛り下がっており、このすばが伸びているのがひと目でわかります。

このpixivデータを見る限り、今度の大きめの同人イベント（COMIC1など）では「このすば」無双が見られるでしょう。

同人ゴロは早くめぐみんの抱きまくらを作成しろー手遅れになってもしらんぞー！

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オープンソースカンファレンス東京2016/SpringでLTしてきました

機械学習ライブラリ「Spark MLlib」で作る アニメレコメンドシステム from Junichi Noda

 

５分だったのでかなり簡略化してますが、SparkMLlibでアニメ推薦エンジン作っているのでその発表です。

次の機会があったら１０分〜２０分ぐらいのスライドにするので、先行して追加の補足情報を少し書いておきます。

 

スライドで出てくるAnime APIとはShangriLa Anime APIのことです。

 

BigQueryで実行するSQLはShangriLa Toolを使い出力しています。

github.com

>>ruby bigQuerySQL_for_CF_id.rb 2015 4 2015_AnimeQ4Set1.anime2015_q4a

出力されるSQLはこんなのです。

BigQueryで2015年4期(秋)のアニメ作品のつぶやきを協調フィルタリング用に整形する

Google BigQueryで実行します。

あくまで目安ですが今回は

Query complete (25.1s elapsed, 2.36 GB processed)

でした。

 

 

次にSparkクラスタを構築します。

今回はmaster x 1 Worker x3 で　4台のマシンを用意しました。

Workerそれぞれに6Core 25GをSparkの処理に割り当てるので　合計18 Core CPU:75G memoryでSparkの機械学習並列処理を実行します。

 

 

実行中のSpark UIの様子

スライドに書かれてあるTwitter 80万ユーザー x 43作品 の推薦結果を出すのにだいたい5分ぐらいかかりました。（協調フィルタリングALSを1イテレーション)

Sparkのログ

システム全体をオンライン化、準リアルタイム化できるよう、目下改修計画中です。

Sparkによる実践データ解析 ―大規模データのための機械学習事例集

初めてのSpark

Apache Spark入門 動かして学ぶ最新並列分散処理フレームワーク (NEXT ONE)

NED(nijigen entertainment design) 第13回に参加し、LTしてきました！

初めて非エンジニアの方々に１０分程度プレゼンしたので、技術よりというよりプロダクト中心の資料を作ってみました。

秋葉原IT戦略研究所のご紹介 from Junichi Noda

NEDはアニメコンテンツとマーケティングについての話が中心でしたが「アニメを本気でビジネスする」を数値で理論的に実線してる方の話が聞けて本当に貴重な体験でした。

アニメxIT アニメを本気でデータ解析するという秋葉原IT戦略研究所の方向性は間違っていないと確信できたのでこれからも頑張るぞい！