ソケッツ、2年連続で的中した正解率79％の紅白勝敗予測モデルで、今年も勝敗を予測

平成 30 年 12 月 28 日
各位
会社名 株式会社ソケッツ
代表者名 代表取締役社長 浦部 浩司
（証券コード：3634）
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
ソケッツ、2 年連続で的中した正解率 79％の紅白勝敗予測モデルで、今年も勝敗を予測
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
株式会社ソケッツ（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：浦部浩司、以下「ソケッツ」
）
は、昨年、一昨年と連続で的中した紅白歌合戦の勝敗予測において、３年目となる今年も紅
白勝敗を予測、そのレポートを公開いたしました。
本予測モデルは、オリジナルの「感性メタ（※）
」を教師データとして、２部制がはじまっ
た第 40 回 1989（平成元年）以降から、本年度第 69 回 2018（平成 30 年）の紅白歌合戦で、
紅白それぞれに分かれて披露された楽曲を対象に歌詞データから“感情”を分析、予測モデ
ルを構築し勝敗を予測しています。


（※）感性メタとは、特に日本の繊細な感性表現にこだわり、たとえば音楽の歌詞において
は全てを読み、内容の真意を理解してから付与するなど機械には出来ない膨大な作業によ
って生まれた国内唯一のエンターテイメントメタ(ゲノム)データです。





紅白歌合戦の曲目の歌詞データから感情を分析、勝敗を予測 3 年目
一昨年の 2016 年にはじめたソケッツの紅白勝敗予測ですが、早いもので今年で 3 年目とな
りました。
昨年まで 2 戦全勝という結果を残していますが、果たして 3 連勝となるでしょうか？！今
年も今までの方針を変えずに挑戦します。


――――――――――――――――――――――――――――
本勝敗予測に関するポイントおさらい
――――――――――――――――――――――――――――
それでは、本題の紅白勝敗予測の取り組み概要、予測モデル構築のポイントと結果を簡単に
振り返っておきたいと思います。
 ▼コンセプト
紅白披露楽曲の歌詞データからソケッツ感情分析エンジン（特許出願中）で 10 種類の
感情スコアを算出、それを年代・紅白の組ごとに数値を集計、個々の感情スコア値ごと
に正規化。ロジスティック回帰分析（※1）から構築したソケッツ紅白勝敗予測モデル
で勝敗を予測




▼ポリシー
楽曲の歌詞データから算出した感情スコアと過去の勝敗を元に、出演するアーティス
トやグループの歌や演奏、衣装やパフォーマンスなどの他の相関、因子となりうる変
数を入れない非常にシンプルなモデルで、感情スコアの性能と可能性を検証
ソケッツ感情分析エンジン（特許出願中）のみ各種チューニング、バージョンアップを
行なったその年の最新モデルで、対象楽曲の感情スコア値を算出、最新のスコアを利
用する


▼前提条件
対象期間：第 40 回 1989（平成元年）以降
※紅組・白組の垣根を越えて披露された楽曲は対象外とする
※『紅白エディション』はオリジナル楽曲の歌詞を解析対象とする
※メドレーは当日まで曲内容が分からないため対象外とする


▼今年度（2018 年）対象楽曲サマリ
全 30 回、全披露楽曲 1,552 曲 うち紅組 776 曲、白組 776 曲
メドレーなどの除外を含む全対象楽曲 1,431 曲 分析対象率 92％
内訳：紅組分析対象楽曲 729 曲 分析対象率 94%
白組分析対象楽曲 702 曲 分析対象率 90％
※2018/12/26 に白組出場決定が追加で発表された、米津玄師さん「Lemon」も対象に
含む



（※1）ロジスティック回帰分析とは、ある現象の発生する確率を、その現象の起因を説明
するために観測された変数群によって説明をするための分析手法。今回の目的では、勝ち
（1.0）か負け（0.0）かを、その現象の規制を説明するために観測された変数群としてソケ
ッツ独自の感情スコアを利用して予測。このとき 勝ち（1）／負け（0） という値で得られ
ている変数は 1 もしくは 0 という 2 値のいずれかで示され、この 1 もしくは 0 という
値を、他の説明変数が決定付けている、もしくは影響を与えているとみなして分析を行ない、
数式を構築します。


さらに詳しい内容については、過去 2 年のレポート『紅白歌合戦の曲目の歌詞データから
感情を分析、勝敗を予測してみる』をご参照ください。
2016 年初回勝敗予測レポート：http://www.sockets.co.jp/kansei/kansei_report01.html
2017 年 2 回目勝敗予測レポート：http://www.sockets.co.jp/kansei/kansei_report07.html


――――――――――――――――――――――――――――
最新の感情分析エンジンで算出した感情スコアを分析、そして予測
――――――――――――――――――――――――――――
上述の通り、昨年同様、過去分の対象楽曲もすべて新たに感情スコアを算出し直し、1 から
分析、予測していきました。
分析手法は原則、昨年と同様です。ロジスティック回帰分析の結果を元にモデリングしてい
きます。
2016 年度は「哀しみ」の値が高いと勝つ要因である影響度が高いという結果、昨年 2017 年
度は「怒り・苛立ち」、次いで「嫌い・不愉快」「もどかしさ」の値が高いと負ける要因に
なるという結果、2018 年今年は、白組では「哀しみ」「好き・喜び」、紅組では「昂ぶり」
が高いと勝つ要因になるという結果でした。
そして、モデリング後の評価結果は、AUC（※２）= 0.83 で、昨年の 0.796 と比べ、精度
の向上が確認できました。
AUC=0.83
1.0




（※２）
ROC 曲線（検査の性能を 2 次元のグラフに表したも
0.8




の）を作成した時に、グラフの曲線より下の部分の面
0.6
sensitivity




積を AUC（Area Under the Curve）と言います。
AUC は 0 から 1 までの値をとり、値が 1 に近いほ
0.4




ど判別能が高いことを示します。判別能がランダムで
0.2




あるときには、AUC = 0.5 となり、0.5 以上であれば、
0.0




2 値の判別において、精度が出ている、ということに 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0


なります。 1- specificity




では、具体的な今年の予測モデルに当てはめた時の勝敗実績の正解率を見てみましょう。
 対象となる昨年までの過去 29 回のうち、予測モデルに当てはめたときに、


・紅が勝つ予測：4 件
○紅が実際に優勝：4 件 ×白が実際に優勝：0 件 ⇒正解率 100％


・白が勝つ予測：25 件
○白が実際に優勝：19 件 ×紅が実際に優勝：6 件 ⇒正解率 76％


全 29 回分トータルで、正解率 79％、昨年のモデル結果と同正解率となりました。


ちなみに、過去の結果は以下になります。
▼一昨年初回 正解率 96%




▼昨年 2 回 正解率 79%




初年度正解率 96%、2 年目正解率 79%、そして今年、3 年目正解率 79%のモデルで予測に
挑んだ結果は…
紅組、白組の数値を比較して高い値の方が「勝利する」となるため、今年は“紅組が勝利”
という予測になりました！


――――――――――――――――――――――――――――
最後に
――――――――――――――――――――――――――――
ソケッツは、「人の気持ちをつなぐ」という事業目的を掲げ、エンターテイメント分野を中
心として、主にデータ提供、専門検索、レコメンド/パーソナライズドサービスを提供しつ
つ、日本におけるエンターテイメント×テクノロジーのフロントランナーの１社として
様々な取り組みを行っています。
そうした実験的取り組みのひとつが本紅白勝敗予測ではありますが、元となっている要素
技術やノウハウの実用化、プロダクト化も並行して進んでいます。
かねてより触れさせていただいている音楽と AI テクノロジーの連携に関しても、自分のこ
とを良く理解してくれて、かつマニアックなまでに音楽に詳しい自分だけの“音楽ともだち”
をコンセプトに、悩みも孤独も喜びも悲しみや葛藤も希望も受け止めてくれて会話をしな
がらその人に寄り添った選曲で、くらしの中でもっと音楽と触れる機会が増えること、多様
性のある作品の価値が、より生まれ、高まることを目指しています。
また、今回ご紹介させていただいたソケッツオリジナルメタデータを活用したメタ分析を
特徴とした分析事業もアーティスト・楽曲分析ソフトウェアとして、音楽専門 AI を活用し
た制作支援やプロモーション支援提供へ次のステージへ向けて推進中です。
エンターテイメント×テクノロジー、夜明け直前の日本を牽引していくべく、さらなるスピ
ードで進化していくソケッツに来年もご期待ください。


「ソケッツレポート」の記事のご利用、また共同研究などに関するご相談はこちらのお問い
合わせフォームよりご連絡ください。
http://www.sockets.co.jp/inquiry/contact/policy.html






●公開日

平成 30 年 12 月 28 日（金）

●ソケッツレポート

http://www.sockets.co.jp/kansei/kansei_report08.html




株式会社ソケッツ：（http://www.sockets.co.jp/）
株式会社ソケッツは、2000 年６月に設立された「人の気持ちをつなぐ」という事業目的を
持ったデータベースサービス会社です。現在、KDDI 株式会社、株式会社レコチョク、楽天
株式会社、カルチュア・コンビニエンス・クラブ株式会社、LINE MUSIC 株式会社などへの
音楽や映像、書籍などを中心とした検索・レコメンド・ストリーミング・データ提供・
アナリティクスなどのデータ関連技術サービスを行っております。

本リリースに関するお問い合わせ先：
株式会社ソケッツ
〒151-0051 東京都渋谷区千駄ヶ谷４-23-５JPR 千駄ヶ谷ビル３F
担当：社長室 小田嶋
E-mail：ir@sockets.co.jp
以上