ソケッツ、連続ドラマの視聴率予測シリーズ第2回レポートを公開

平成 29 年６月 14 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、連続ドラマの視聴率予測シリーズ第２回レポートを公開
～ 過去 14 年間の連続ドラマを分析、ランキング傾向紹介と前回予測途中経過 正解率 50% ～
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
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、前回公開した、ソケッツ感情分析エンジン（特許出願中）を利用した今期春ドラマの
視聴率を予測したレポートに続き、前回構築した予測モデルでの視聴率予測結果の答え合
わせを行った第 2 回となるレポートを公開いたしました。さらにレポート内では、結果を
元に誤差原因を分析、要因に対する予測モデルのチューニングや、約 14 年間の連続ドラマ
に関するランキングや傾向などを紹介しています。
ソケッツでは、音楽、映像、書籍をはじめとしたエンターテイメントに関する、商品開発・
調達、マーケティング支援に向けた実用化を目指しております。



（※）ＭＳＤＢ（メディアサービス･データベース）とは、ソケッツが開発した音楽、映像、
書籍、放送、人物、施設、一般商品情報などを体系的かつ特徴情報を詳細に分類したデー
タベースであり、人の感性や感情を捕捉した「感性メタデータ」をキーとしたプロファイ
リング、アナリティクス、パーソナライズ、レコメンド、マーケティングサービスを実現
します。




2017 年春ドラマ視聴率を予測する シリーズ第２回



さて、前回公開した 2017 年春ドラマ最終回視聴率予測の前段で、9 週目視聴率がではじめ
ましたので、答え合わせとともに、発生した誤差とその原因解明、そして予測モデルのチ
ューニングを行いたいと思います。
その前に、前回詳しくご紹介できなかった、対象期間のデータ集計結果サマリーをまずは
ご紹介できればと思います。
――――――――――――――――――――――――――――
約 14 年間の連続ドラマサマリー
――――――――――――――――――――――――――――
まず、前回ご説明しましたが、今回の対象をおさらいしておきます。

■2003 年 1 月期～2017 年 4 月期までの地上波プライムタイム（19 時～22 時台）全国
ネットの民放 4 局（日本テレビ、TBS、フジテレビ、テレビ朝日）の連続ドラマ


■上記に付随する、放送曜日・時間帯、ドラマジャンル、各話視聴率、平均視聴率、主
演、出演者、プロデューサー・監督・脚本などの付帯情報全般、あらすじデータ


■MSDB より抽出した上記データのうち、ドラマあらすじから感情分析エンジンで感情
スコア値を算出



2003 年から今年 2017 年までを 5 年ごとに区切り、今回ＭＳＤＢから抽出したメタ情報、
付帯情報と、視聴率推移とで今回は「俳優」「ドラマジャンル」「原作者」の 3 つの側面
からの集計結果をご紹介します。


（１）俳優×視聴率
最初は「俳優」軸です。まずは主役回数ランキング上位をだしました。




2003 年以降、14 年間の主役回数トップは堂々、米倉涼子で、次いで観月ありさ、そして、
3 位は天海祐希でした。上位 3 名は時期ごとで見ても全タームまんべんなく主役を演じてお
り、安定感があります。米倉涼子に関しては、テレ朝「ドクターX〜外科医・大門未知子〜」
のヒット、そしてシリーズ化の影響でテレビ局別の内訳では圧倒的にテレ朝主演数が多く、
また本シリーズは毎年秋クールでの放送の影響で秋の主演回数が突出していました。観月
ありさは 26 年連続、現放送中の 2017 年は 4 月期で通算 30 回目となる連ドラ主演が話題
となりましたが、その通り、季節別でみてもきれいに数字が並んでいます。理想の上司ラ
ンキングで上位の天海祐希は、新生活の時期となる春に「BOSS」「離婚弁護士」をはじめ
とした主演ドラマの回数が多く「上司」としての印象が強い結果を裏付けていました。


そして、お次は主役以外での出演回数ランキング結果がこちらです。




大杉漣、小日向文世、納得の顔ぶれです。少し意外だったのは、「ハンチョウ」シリーズ
で主演もつとめる佐々木蔵之介と、同じく「DOCTORS〜最強の名医〜」シリーズ主演の
沢村一樹が 3、4 位だったことでしょうか。主役も脇役もいける俳優ということですね。
他に特徴的なところとしては、出演回数トップの大杉漣は「秋に休む？！」、また、主役
以外での佐々木蔵之介は「フジでよくみられる」、渡辺いっけいは「割とテレ朝俳優」、
光石研は「比較的 TBS 俳優」といえそうな出演回数内訳でした。
そして、最後に、対象期間約 14 年間での主演・助演俳優の平均視聴率の高いランキングを
参考にご紹介しておきます。
（２）ジャンル×視聴率
次に、ＭＳＤＢのジャンルデータを元に色々な角度から見てみました。
こちらは、今回対象期間のジャンル別本数ランキング TOP5 です。




個人的に恋愛ドラマが減って、刑事ドラマが増えた印象をもっていましたが、恋愛ドラマ
の本数は全 3 タームでほぼ増減ありませんでした。刑事ドラマは 2008-2012 年の時期に一
気に増えています。また、面白かったのはテレビ局別の本数内訳です。恋愛ドラマは圧倒
的にフジが多く、テレ朝は刑事ドラマの割合が非常に多い結果となっていました。こちら
さらに掘り下げてみたところ、テレ朝では、刑事ドラマ代表作ともいえる「相棒」を含め
て、シーズン 2、パート 2 という形で別クールで 2 回以上放送された刑事ドラマがなんと 7
本もありました（相棒、緊急取調室、警視庁捜査一課 9 係、臨場、遺留捜査、富豪刑事、
刑事 7 人）。
対象的に日テレのシリーズ化された刑事ドラマは 0 本で、TBS では、
「ATARU」
「MOZU」
「SPEC」など、映画化された刑事ドラマが特徴的でした。


そして、肝心の視聴率上位のジャンルはこちらです。




どのタームも「医療」は安定して視聴率を稼いでいるようです。月９とは切っても切り離
せない「恋愛ドラマ」は以前に比べ低迷中。恋愛ドラマ自体は減っていないものの、視聴
率自体が稼げていないという結果が。録画派や見逃し配信視聴派を除いた、リアルタイム
視聴層に特化して言えば、いわゆる「恋愛もの」より、検事、経済、弁護士などを背景と
した骨太なもの、もしくは爽快さが受け入れられているようです。これは、医療、刑事、
弁護士などの人気ドラマが続々シリーズ化しているのを考えると納得がいきますね。
さらにジャンル＋曜日で平均視聴率を規格化してみたところこのような結果となりました。




色が濃い方が視聴率が高めだった実績が出ていることになります。直近のタームでみると、
恋愛ドラマは木曜、刑事ドラマ・ホームドラマは火曜、ビジネスドラマは水曜と相性がい
い感じでしょうか？ちなみに、直近のタームで一番数値が高く出たのは、本数で上位 5 に
入っていなかった経済ドラマ×日曜日でした。ここのところヒット率が高い TBS の日９枠
の実績が大きく影響していました。


（３）原作者×視聴率
最後に、ＭＳＤＢの脚本、プロデューサーなどのドラマ付帯情報の中から、視聴率との関
係性の傾向がみられた原作者情報を元に視聴率上位を算出、その原作者情報をさらにＭＳ
ＤＢ人物メタから「職業」をキーに紐づけた結果を、文字色別に分類しました。




オレンジ色が漫画家で、緑色が小説家、それ以外の職業は今回黒文字として丸めています。
ちなみに、全対象ドラマの約 4 割弱がオリジナルではなく原作がありました。
ここで少し補足しておきますと、2003-2007 年期で 1 位、2008-2012 年期で 2 位だった森
本梢子は「ごくせん」の原作者です。人気シリーズとなったので、2 タームに分けて視聴率
上位となっています。ちなみに、2008-2012 年期に 1 位の村上もとかは「JIN-仁-」の原作
者となる漫画家の方です。
2013-2017 年期の 1 位は言わずも知れた東野圭吾ですが、このタームでは「ガリレオ」1 本
の結果で 1 位となっています。そして、何といってもこの中で特筆すべきは、2013-2017
年期に、「半沢直樹」「下町ロケット」「花咲舞が黙ってない」「ルーズヴェルト・ゲー
ム」「ようこそ、わが家へ」「花咲舞が黙ってない（第 2 シリーズ）」と計 6 本ドラマ化
された 3 位の池井戸潤でしょうか。1 本こけてしまうと視聴率平均に影響してしまう中、6
本ドラマ化され視聴率平均 3 位というのは驚異的な結果といえます。実際、東野圭吾が、
2008-2012 年期にランクインしていない理由は、このタームに「流星の絆」がヒットする
などしながらも、計 4 本ドラマ化されたうち 2 本が平均視聴率 10%を大きく下回り、低迷
してしまったことが要因ともいえます。
また、視聴率上位を占める原作者のうち、小説家が
徐々に割合を増やしてきており、2003-2007 年期で
は、初回視聴率、最終回視聴率、平均視聴率ともに
漫画家原作のほうが高かったものが、次タームでは、
最終回視聴率以外で小説家が逆転、さらに
2013-2017 年タームでは 3 つとも逆転し、社会問題
や企業ドラマなどリアリティ追求型のドラマの台頭
を裏付けています。


――――――――――――――――――――――――――――
9 週目視聴率予測の答え合わせ
――――――――――――――――――――――――――――
それでは、前回構築したプロトタイプ版の予測モデルで出した、9 週目の視聴率予測の答え
合わせをしていきたいと思います。前回の予測モデル構築の際に、過去の視聴率データ実
績に当てはめてみたところ、一般的な重回帰分析に比べ、誤差±１ポイント以内に収まる
精度となっていましたので、そちらを基準として、誤差±1 ポイント以上は不正解×、±0.6
ポイント以上 1 ポイント未満はドロー△、 ポイント以内は正解◎という形で判定したい
0.5
と思います。
まだいくつか 9 週目の結果が出ていないものもありますが、結果は以下のようになりまし
た。
今のところ 3 勝 3 敗 2 引き分け、勝率としたら 5 割。覚悟はしていましたが、外れたもの
は割と誤差が大きめな結果となってしまっており、パーセンテージの数値を予測して当て
る、ということの難しさ、壁の高さを実感します。まだまだ改善していくべき課題は多い
ことを認識するとともに、課題を解決していけば改善の余地があり、そこには可能性もあ
るということ！“緊褌一番”改めて気持ちを引き締めてこのテーマに臨んでいきたいと思
います。
ということで、まずは精度アップに向けて、目の前の結果に向き合い、各ドラマの差分原
因を分析しました。
その結果、外れた 3 つに関して共通でいえるのが、4 週目以降で大きく視聴率を下げている
点でした。事前分析の際に、5 週目～8 週目の視聴率推移が重要ということが分かっていま
したが、今回の予測はあえて 3 週目までの視聴率実績を元にした予測モデルとしており、
そこを予測しきれなかったドラマを外す結果となっています。他にも、スポーツの生中継
の特番が同時間帯に放映されるなど細々とした原因はいくつか仮説を立てることもできま
したが、今回はまずはこの要素をどのように補うかにポイントを絞ってチューニングする
こととしました。
諸々の要素を検討した結果、
・Twitter コメントからの感情スコア
・過去ジャンル時間平均
・過去のシリーズものの平均視聴率からの伸び


この 3 点を盛り込むことにしました。
前回の予測モデルでは、 週目から 3 週目の 1 話ごとの放映週前後のドラマタイトル・相性

---

を含む Tweet 数の単純移動平均を用いた数式としていましたが、ドラマあらすじだけでは
なく、Twitter コメントも感情分析・スコア化することで、視聴者の感情推移を元とし、ま
た、ジャンルやシリーズものなどの過去実績・傾向を加味することで、4 週目以降での視聴
率の大幅低下も見込める要素を取り込みました。
【視聴率予測モデル プロトタイプ 第 1 回チューニング版】
それでは、チューニングした上記の予測モデルで改めて最終回視聴率の予測値を出してみ
たいと思います。
ちなみに「警視庁捜査一課 9 係 season12」は 9 週目で最終回を迎えてしまいましたので、
今回のチューニング版予測対象からは省きたいと思います。
改めて予測した結果はこちらになります。

---

過去のジャンル時間平均やシリーズものの平均視聴率からの伸びなどによる補正と、 週目
以降、特に重要となる 5 週目～8 週目の視聴率推移を、Twitter コメントからの感情スコア
で視聴者の感情推移を読み解く…果たして今回のチューニング後の結果はどうなるでしょ
うか？


――――――――――――――――――――――――――――
まとめ
――――――――――――――――――――――――――――
現状ご紹介している内容のほかに、まだ活用しきれていないマイクロメタを含めたトピッ
クモデルや、あらゆるメタ情報や感情スコア値の組み合わせなど、視聴率への影響度の高
い要素の洗い出しもしていきたいと思っています。今までの実例でも、可視化できていな
い隠れた要素をあぶりだすことで新たな“気づき”を得られ、新たな切り口での分析が可
能となりますので、さらなる精度アップに向けて非常に重要なステップと考えています。
こちらは改めてご紹介したいと思います。
このほか、視聴者が後でゆっくり「録画視聴」するか、感情が突き動かされて「リアルタ
イム視聴」するのか、判断基準や感情・熱の違いなどを感情スコアなどからもう少し紐解
いていきたいと思っています。
また、選挙やスポーツなどの特番や生中継、予期せぬイベント発生時のリスク予測の対応
も、人の感情、感情による行動をデータから理解できればさらに有効になってくると思わ
れます。
今週から来週にかけて最終回を迎える今期春ドラマ、チューニング後最終回視聴率予測結
果は果たしてどうなるか？！今回の予測結果の答え合わせについて、また次回お届けした
いと思います。


「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 29 年６月 14 日（水）

●ソケッツレポート

2017 年春ドラマ視聴率を予測する シリーズ第 2 回

http://www.sockets.co.jp/kansei/kansei_report04.html




株式会社ソケッツ：
（http://www.sockets.co.jp/）
株式会社ソケッツは、平成１２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ＮＴＴド
コモ、カルチュア・コンビニエンス・クラブ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：コーポレート本部 小田嶋
Tel：03-5785-5518 Fax：03-5785-5517
E-mail：ir@sockets.co.jp
以上