コミケの実像をデータ解析から読み解こうとした-コミケ35周年調査報告から読み解く-
最近の日常
最近、データ解析にはまった。
実践してみたところ「男女比は50%である」「身長が高い人ほど体重が大きい傾向にある」というレベルの大変有益()な解析結果が得られ、真剣に反省する必要に駆られた。
前書き
コミケのユーザー層をサービスに取り込めないかという話が会社で出た。
ちょっと調べてみたが、なかなか面白かったので分析した結果をここにまとめる。
調査結果から読み取れる内容からは、興味深い結果がわかるとともにデータ解析でよくある「誤った解析結果」を出す条件が揃っていてとてもおもしろい。
会社でこの話をしようとしたがエンジニアがコードがでない話するのも肩身がせまいのでここで書く
種本
コミックマーケット35周年調査報告
注意：これは6年前の調査報告書
昨年の調査報告書も持っているが、裏取りの都合から一般公開されている方が良いと考えこちらを選んだ。
読み解くと？
アンケート以外で公表されていること
コミックマーケットとは( コミックマーケット - Wikipedia引用)
コミックマーケット（Comic Market、通称：コミケあるいはコミケット）とはコミックマーケット準備会が主催する世界最大規模の同人誌即売会。
- 春夏に２回開催
- 東京ビッグサイトを全館貸し切る唯一のイベント
- ３日間で合計５７万人の来場者
要するに同人業界最大のイベントにして、日本有数のイベント
アンケートで公表されていることから気になっているところだけ
参加者
サークル参加者は男女比 １：２
一般参加者は男女比 ２：１
地域性？
関東が64％、ついで東海が12%。
大人口地域である近畿は13%。
地域性が高いと言える
すなわち、全国区のイベントというよりは関東ローカルの大規模イベントといった様相を示す。
サークルの構成員から見る、製作者のイメージ
サークルの参加者は１〜２人が男性だと80%弱、女性は90%強。
ほぼ企画〜製作〜販売をクリエーターが単独で行っているケースが多い
大半が二次創作であり、「原作の上に乗っている」という点を除けば企画〜製造〜販売まで１人で担当していることになり、極めて独立色の高い作家が多い。
クライアントから依頼を受け、納品して報酬を得るタイプの作家とはマインドセットが大きく異なっている
頒布傾向
「頒布物は何主体か？」という質問に対し
男女別で傾向が大きく異なる
最主力は漫画主体。男性で58%。女性で70%。
男性は漫画58% + イラスト24% + 小説12%
女性は漫画70% + イラスト07% + 小説32%
でいずれもこれらが主力を占める
男性の評論系主体11%とグッズ主体(男女10%程度)を除けば、残りは1%程度。
部数
総頒布部数は1,000部以下が60%
総頒布部数はイベント合計で 900万部
商業誌での発表希望
サークル参加者で全体で16%
300部〜3,000部のボリュームゾーンでも「強く希望する」は18~25%。
商業誌への転身作家の多さとは別に、商業誌での掲載希望の強さは大きくはないことがうかがえる
収益
年間収支は4割弱が黒字
７割が赤字、半数以上が５万未満の赤字、残り１５％は５万以上の赤字
消費額
コミケでは企業サイドと同人サイド(販売主が個人)があるが、ここで扱うのは同人サイドのみ
男性平均は¥28,400
女性平均は¥21,865
母数の男女比を考慮して¥25,000強くらいが平均と思われる
参加日数
全開催会期３日中、平均すると２日弱参加する
取扱高
述べ57万人かつ平均２日弱参加のためユニークユーザーは約30万人弱
30万人弱が¥25k強を消費するため、同人サイドだけでも約75億円の取扱高、市場規模がある。
企業サイドも合わせれば１回あたり100億円の取扱があることになる。
購買傾向
男女ごとに購買傾向は大きく異なる
「ジャンルごとの作品を購入したか」という設問に対し
男性は漫画(88.4%)、イラスト(62.8%)に集中している。
女性は漫画(96.6%)、イラスト(43.0%)、小説(73.4%)に集中している
男性は「小説(38.4%)」は女性ほど買わない。
男性は「論評、音楽CD、ゲーム、写真集」は30~40%で多くはないがある程度の層が買っている。
女性は「論評、音楽CD、ゲーム、写真集(全て20%以下)」はほぼ買わない。
グッズは集計対象に入っていない。誤差レベルということか。
ほかに？
業界人
サークル参加者側に(いわゆる)業界関係者は男性で10%、女性で7%存在する
さてさて
ここまでよんでどう思われました？
アンケートは嘘をつく
あんちべさんだったと思うのですが「データ解析において良い回答には良い設問が必要だ」といいました。
このアンケートが抱えている問題
営利目的のプロジェクトの参考資料としてこの調査報告を参考資料とした過去の実例を知っています。
上のアンケート結果は実態調査のため、２つの問題を抱えています。
一つは任意回答であることです。
ロイヤリティの高い人間ほど回答率が高く、逆は低いため、全体集団から回答した集団が偏っているせいで結果が上に出ます。
もう一つが実態調査という都合上、回答者の属性を「男性、女性」「サークル参加者、一般参加者、スタッフ参加者」という極めておおざっぱな括りになっています。
そのため、「イベントの地域性が高い」というイベント特性への誘導や
同人イベントの市場理解への「小説の善戦」「平均単価の高さ」「収益性の構造」「頒布部数の分布」を見誤らせる数値が隠れています
調査結果から有意な結論を読み取るために
１つは母集団をうまく選定し、よい設問を設定することです。
もう１つは既存の資料から読み取る際に修正をかけ、誤った結論を読み取らないようにすることです。
いずれもドメインへの理解と知識、あるいは経験を必要とします。
結論
この調査結果を真に受けてプロジェクトを始めるのは死亡フラグなのでやめたほうがいいと考える次第であります。
ドメイン知識を計画作りにどう使うか
結論
ドメイン知識のある人というのは、気象予報士みたいなものだと思っている
ドメイン知識は持っているだけでは役に立たない。
どう使うか。気象予報士のように使う。
気象予報士はなにをする？
気象予報士は天気図を見て、未来の事象である明日の天気や気温を予測する。
これは、明日の事象に影響する変数要素や数式を理解しているからだ
気象予報士のように使う、とは？
ある特定の、未来の事象を変数要素や数式で予測できること。
また、天気予報に含まれる要素(気温、天気、降雨確率、降雨量)のように「事象を表す要素として何を発表すればいいか」を無数の要素のなかかから選択できること。
未来の事象を数式で予想できること
数式に必要な変数要素がわかること
事象を表す少数の要素を選択できること
この３つが重要
昔大規模イベントの分析を行ったことがあって、イベントを表す要素として「推定参加者数、推定売上、１行説明」を入れた。これで読んだ人が大体わかるだろう、っていう要素がこの３つ。
推定に当たってはいずれも私が担当した分野では公式発表されないことが多い数値だが、いくつかの要素がわかればこれは簡単に推定できる。
例えば参加者数は消防法のからみで推定できる(詳細は秘密)。
事象を予測できると何がいい？
現実味のある企画書が書ける。
企画書には２種類ある。
現実性のある「プラン」と数字に現実味のない、極彩色の妄想である「ドリーム」だ。
後者は企画者の脳内にある現実歪曲空間でだけ通じる法則に基づいて作られている。
ドリームの何がまずい
ドリームだと判明しなければそのままサービス開発してしまい、３年たって赤字垂れ流しで撤退判断みたいな目にあう。
(2013年くらいのソシャゲやそのあとの新規事業でよくありましたね)
OSSのコミッタークラスが素晴らしい技術開発したプロダクトでも、現実味のない企画にもとづいて作られれば、それは「すごい技術で作られたガラクタ」にすぎない。
(うっ、心当たりが・・・)
開発し始めた当初は「ソシャゲでぶいぶい言わせた俺たちが作るんだからヒット余裕っしょ」という砂糖に蜂蜜かけたような甘い目論見は、３年間パッとしない現実の前に押しつぶされる。
ドリームをやめるには
ドリームの検出は役員チェックあたりで検出されることが多いが、役員チェックの前に企画のコストがかかっていることを考えると、企画者自身の目で「これドリームなんじゃね」っていう判断をすることが望ましい。
そのために企画者がドリーミーな企画書を書かないことが必要。
ドリーミーな企画書を書かないために、企画者自身のドメイン理解が必要だと思っている
ゴールデンカムイに学ぶドメイン知識
結論
ドメイン知識は猟師が持つべき獲物や山の知識。老練な猟師は知識を多く持つ。
山は侮ると簡単に人が死ぬ。知識がないと簡単に死ぬが、あれば死にづらくなる。
獲物に対する敬意と知識を持て。
ゴールデンカムイis何
主人公杉元が冬の北海道で動物と戯れながら金塊を探す漫画。当然金塊狙いの敵もいる。
とりとめのない前振り
ドメイン知識が必要な理由のメタファをよく考える。
昔は地図や路線図だと思っていた。
スマホや検索禁止縛りで目的地に行くなら、事前情報なしと、地図があるのでは全然違うでしょう？って。
ただこの説明はよくない。
状況は流動的だし、常に全てを知ることはできないからだ。
地図は比較的静的で全ての情報が網羅的に載っている。
完全じゃない、動的だから、知る必要がない、ではない。
だからこそ知る必要があるし、知らないと「３年かけたプロジェクトがなんの成果も得られず撤退」みたいな無残な状況になる
このメタファを考えついた。
ドメイン知識は山の知識
ゴールデンカムイって漫画があって、山の中で金塊探しながら野生の動物と戯れる漫画なんだけど、この漫画とにかく人が死ぬ。
それも人間同士じゃなくて動物によってが半分くらい。
知識がないと死ぬ
動物に関する死因としては
「熊の巣穴に気づかず手を出して死亡」
「熊の頭を銃で撃つも分厚い頭蓋骨で全く効かず反撃されて死亡。熟練した猟師は絶対に熊の頭は撃たない。効かないから。」
という知識の不足に由来するものが多い。
知識があるからこそ断片的な事象から事実を割り出せる
足跡を追った猟師が途中で足跡が雪原の真ん中で途切れていることに気づく。これは戻り足と言って自分の足跡を踏みながら一旦戻り、途中で笹薮の中に飛び込むことで成り立つ。
相手を撒くためだったり、相手を後ろから襲うために用いる。
道を歩いていて、ある場所で不自然に障害物で通行可能な場所が狭められていたらそれは罠だ。
狐やウサギを取るためのトリカブト毒矢が仕掛けられているから通ってはならない。
知識があればより多くの情報がわかる
熊が入れるくらいの大きな巣穴があって中に冬ごもり中の熊がいるかいないかは巣穴の入り口に近づけばわかる。
冬眠中ならうるさくしなければおきない。
入り口が生臭かったりつららがあれば、なかに熊がいる。
知識があれば危険を避けられる
ヒグマは巣穴に飛び込んだものを襲うことはない。
作中でそれで危機を逃れたケースがある。
現実での応用
なにかの断片的な事象を見かけたときにドメイン知識があれば仮説が立てられる
一例：特定の指標が低下している。なぜか。
仮説：ユーザーのあるセグメントが他サービスに流出した。ユーザービリティの相対的劣化のため。
重要なのはドメイン知識があれば断片的な情報からより多くの情報を得て、事態を推測できる、って話
なんかまとまらないけどこんな感じで考えている。
セグメント毎の行動パターンの違い
前回のリリースレビューを行ってわかったんだけど、セグメント毎にマインドや期待、行動が異なるというのは分かっていた。
今回の結果を見て、さらにユーザーのセグメント毎に、プロダクトに求める親切さは異なると思った。
換言するなら、親切さを変えれば訴求セグメントを広げられるからユーザーのボリューム拡大に寄与した。
イノベーター理論でわけて例えるなら
イノベーターはどこからかαのブログ記事や小さいリリース告知を見て向こうから寄ってくる。説明書がなくても買う
アーリーアダプターはイノベーターのブログやメジャーなサイトのリリース告知を見て寄ってくる。英語の説明書があれば買う。分からなければググる。
アーリーマジョリティは日本語の説明書がないと買わない。主要な販売チャンネルで売りだすようになると彼らにも届くようになる。
レイトマジョリティは１ヶ月間の返金保証サービスをつけないと買わない。広告が自分の目に入るようになってようやく買う感じ。
ラガードは知らん。狙ったことがない。理由をつけて買うのを渋り、最後の最後に買うんじゃない？
ユーザビリティエンジニアリング(ユーザエクスペリエンスのための調査、設計、評価手法)
Amazon.co.jp： ユーザビリティエンジニアリング(第2版)―ユーザエクスペリエンスのための調査、設計、評価手法―: 樽本 徹也: 本
という本を読んだので読書感想文。
ユーザーの期待に関して書いている。
リーンの「ユーザーの期待を理解している人が実装するべき」の概念に合致しているので読んだ。
ユーザビリティ？スタバでしょ？という話ではないので是非読んでほしい。
大事なこと
だいたいこれだけでいい。
ユーザービリティは
誤： 使いやすさ。あればいいけどなくてもいいもの。
正： 効率。ユーザーの投入コストに対するリターンの効率。
ユーザーのリターンとして期待されるものを正確に把握しないといけない。
スタバはユーザーの期待を「オサレな雰囲気と優雅なコーヒータイム」と理解し、それを得られる空間を実装した。
「スタバでドヤリングしオサレな自分に酔う」というけど、そもそもユーザーが求めているのは「ドヤリングできるオサレなカフェ」なのだ。
本文中にはないけど、アパホテルの広いベッドと大型テレビと大浴場というのは宿泊客の「ユーザーの期待」を理解した実装だと思った。
同様にセブンイレブンのセブンコーヒーも、「缶コーヒーよりおいしいコーヒーをさっと買いたいが、寄り道などの余計な時間コストは払いたくない。値段も４ドルも払いたくない。オサレな空間も求めていない」というユーザーに対し、朝や昼にコンビニによったときに提供することで見事にユーザー期待に応え、高いユーザビリティを実現しているように見える。
スタバの成功例として、ユーザビリティの高さは味のよさなどよりユーザーにわかりやすく、差別化しやすく、高いフィーとして現金化しやすいとしている。
ここで注意してほしいのは、ユーザーの期待に対して高効率で応えるサービスを提供することで高いフィーを獲得できるという話であって、
「スタバみたいなオサレなサロン感のあるサービス」を提供すれば金になるって話ではない。
また、それを期待していないユーザーに対して「オサレなサロン感」を押し出しても金を取れるわけでもない。ユーザーの期待に沿っていないからだ。
ユーザーの期待をどう理解するか？
数値から読み取る方法とユーザーにインタビューして聞き出す方法を書き、特にユーザーからインタビューする方法について詳しく書いている。
文面の半分程度を割いているが、実際詳しい。
(初学者ならとっかかりとして是非読むべきだと思う。浅く広くよくおさえている。)
総括
ユーザービリティという誤解されがちな言葉を扱っているが、「ユーザービリティ＝ユーザーの期待に対する効率」というのが理解できたので、良い本だったと思う。
株式会社はてなに入社しました
株式会社はてなに入社しました 入社金は割増で６万円でした
