ARG WI2 No.11, 2017

N 次創作動画におけるクリエータのコラボレーションに関する分析
廣中 詩織 †佃 洸摂 ††濱崎 雅弘 ††後藤 真孝 ††† 豊橋技術科学大学 †† 産業技術総合研究所
s143369@edu.tut.ac.jp k.tsukuda@aist.go.jp masahiro.hamasaki@aist.go.jp m.goto@aist.go.jp
概要 オリジナルコンテンツから次々と新しい派生コンテンツが制作される N 次創作活動では，複数人のクリエータがコラボレーションをしてひとつのコンテンツを制作することが盛んに行われている．本稿では，動画共有サービスに投稿された，音楽に関する N 次創作動画を対象として，コラボレーションがもたらす効果について分析する．具体的には，以下の 3 つの観点から分析を行う：（1）コラボレーションが動画の視聴のされ方に与える影響，（2）コラボレーションがクリエータのアクティビティに与える影響，（3）コラボレーション関係に基づくクリエータの特性．分析の結果，コラボレーションによって制作された動画は再生数がより多くなること，コラボレーション動画を制作したクリエータはより長い期間 N 次創作活動を行うこと，コラボレーションをしたクリエータのペアの 25%以上は複数回のコラボレーションをしており，コラボレーションには一定の継続性があることなどが明らかになった．
キーワード

1

N 次創作，コラボレーション，ユーザ生成コンテンツ

はじめにンツ間の引用関係を分析した研究 [2] やコンテンツの視YouTube1 やニコニコ動画2 といった動画共有サービス聴支援を目的とした研究 [6] は行われてきたが，N 次創には，様々なクリエータによって制作された動画（コン作活動におけるコラボレーションの効果を分析した研究テンツ）が投稿されている．ゼロから新しいコンテンツは行われていない．

を制作することが難しいクリエータの間では，既存のオそこで本稿では，ニコニコ動画に投稿された音楽に関リジナルコンテンツを元にした新しい派生コンテンツのする派生コンテンツを対象として，クリエータのコラボ制作が盛んに行われている．例えば，既存の楽曲に合わレーションがもたらす効果について分析する．具体的にせて歌ったり踊ったりする派生動画はこれらの動画共有

は，22,841 名のクリエータによって制作された 83,496

サービスに多数投稿されている [1, 2]．このように，オ件のコラボレーション動画を用いて，以下の 3 つの観リジナルコンテンツを元に次々と新しい派生コンテンツ点から分析を行った：（1）コラボレーションが動画の視が制作される現象は「N 次創作活動 [3]」と呼ばれる．N

聴のされ方に与える影響，（2）コラボレーションがクリ次創作活動の中で制作されるコンテンツでは，複数人のエータのアクティビティに与える影響，（3）コラボレー

クリエータがコラボレーションをしてひとつのコンテンション関係に基づくクリエータの特性．
（1）では動画のツを制作することも盛んである．そのようなコンテンツ再生数に基づいた分析を行い，コラボレーションにより

では，複数人のクリエータが一緒に歌を歌ったり，一人制作された動画はコラボレーションをしていない動画にが楽器を演奏してもう一人がその演奏にあわせて踊った比べて再生数が多い傾向にあることなどを示した．
（2）りといったことが行われている．

ではクリエータの活動期間に着目し，コラボレーション動画の制作に限らず，人と人とのコラボレーションはを経験したクリエータは経験のないクリエータよりも長人間社会の中の様々な場所でみられる．会社での開発い期間にわたって派生コンテンツの制作を行うことなど

プロジェクトや論文の共著，音楽バンドの活動などはが明らかになった．
（3）ではクリエータ間でコラボレー古くからみられるコラボレーションの一例であり，人々ションが複数回行われる現象を分析し，コラボレーショはこうしたコラボレーションを通じて製品や論文，楽曲ンには一定の継続性があることなどを明らかにした．

といったコンテンツを制作してきた．コラボレーションがもたらす効果を分析することは社会学的にも重要であることから，こうした活動を対象にしてコラボレーション活動を分析する研究がこれまでに取り組まれてきた [4, 5]．N 次創作活動を対象とした研究では，コンテ
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1 https://www.youtube.com/
2 http://www.nicovideo.jp/

2

関連研究
人と人とのコラボレーションに着目した研究は様々な分野を対象に行われてきた．論文の共著関係は特に活発に研究がなされている分野であり，例えば Hu ら [4] の研究では，ある著者と共著関係にある人数と，その著者の論文の出版数との間に相関があることが報告されている．他にも，アニメ動画を制作する Newgrounds3 とい3 https://www.newgrounds.com/

Web インテリジェンスとインタラクション研究会予稿集うサービスにおいて，複数人がコラボレーションをして0.25

アニメ動画を制作する際に，動画が最後まで完成するこ0.20とに影響を与える要因の分析も行われている [5]．

0.15

N 次創作活動の先進性と重要性 [3] が認知されるにつ0.10

れて，様々な側面から N 次創作活動を対象とした研究0.05が取り組まれてきた．Hill ら [7] は動画やゲームを作る

0.00

Scratch4 というサービスを対象として，他のコンテンツと類似度の低いコンテンツほど派生コンテンツが制作されやすいことを明らかにした．Hamasaki ら [2] はニコニコ動画を対象として，オリジナルコンテンツと派生コンテンツの間の親子関係を抽出し，各オリジナルコンテンツの派生コンテンツ数などの統計量を分析した．この
他にも，N 次創作活動により制作されたコンテンツの視聴支援に関する研究 [6] や派生コンテンツの創作を引き起こした要因の推定を目的とした研究 [8] が行われている．
本節であげた研究とは異なり，本研究では N 次創作活動により制作された派生コンテンツにおける，クリエータのコラボレーションがもたらす効果を対象とする点に特色がある．

データセット3

N 次創作活動におけるコラボレーションの効果を分析するため，ニコニコ動画に投稿された音楽に関する派生動画のうち，2 名以上のクリエータのコラボレーションにより制作された動画（以下「コラボ動画」と呼ぶ）を分析対象とする．3.1 節でデータセットの作成方法について述べ，3.2 節でデータセットの基礎的な統計情報を述べる．

3.1

作成方法

本研究では，2007 年 9 月から 2016 年 2 月の間にニコニコ動画に投稿された，VOCALOID [9] に関する派生動画からコラボ動画を抽出する．ニコニコ動画には，どの動画がどのクリエータとのコラボレーションによって制作されたかを明示したデータは存在しない．我々はコラボ動画を収集するために，クリエータによって作成されたマイリストを利用する．マイリストとは，ニコニコ動画のユーザが好きな動画のリストを作成できる機能のことであり，公開されているマイリストは他のユーザから見ることができる．ニコニコ動画では，クリエータは自身が制作に関わった動画のリストを作り公開していることが多い．本稿では，そのようなマイリストを作品リストと呼ぶ．各マイリストが作品リストであるかを判定するために，マイリスト中の 90%以上の動画のタイト
ル，タグ，説明文のいずれかにマイリストを作成したクリエータの名前が含まれているか，などのルールを人手
4 https://scratch.mit.edu/

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

図 1 派生動画に占めるコラボ動画の割合の月ごとの推移で作成した．複数のクリエータの作品リストに含まれる動画はクリエータのコラボレーションにより制作されたコラボ動画であると仮定し，コラボ動画を収集する．

VOCALOID に関する派生動画，クリエータ，マイリストのデータは，Hamasaki ら [6] により公開されている

VOCALOID 関連動画の視聴支援サービス「Songrium5 」から提供されたものを用いた．動画データの取得日は2017 年 9 月で，マイリストデータの取得日は 2015 年 6月と 2016 年 2 月から 4 月である．提供されたデータには 515,297 件のマイリストが含まれており，上記の処理を行った結果 270,814 件の作品リストが発見された．作
品リストには 363,338 件の派生動画が含まれており，それらの中から 83,547 件のコラボ動画が抽出された．コ
ラボ動画と判定した動画の中に誤判定が含まれていたた
め，20 名以上が参加するコラボ動画 15 件をチェックし，誤判定の動画 9 件を取り除いた．

3.2

基礎的な統計情報

作品リストに含まれる派生動画の中で，一人のクリエータによって制作された動画（「非コラボ動画」と呼ぶ）は 279,842 件であり，派生動画のうちコラボ動画である割合は 23.0%であった．さらに，派生動画に占めるコラボ動画の割合を月ごとに求めた結果を図 1 に示す．

2007 年から 2008 年にかけて N 次創作活動が盛んになる
につれてコラボ動画の割合は高くなっていき，2009 年以
降は 20%前後の割合で推移しており，一定の割合でコラボレーション活動が行われ続けていることがわかる．次に，派生動画を 1 件以上制作したクリエータ 46,511 名のうち，コラボ動画を 1 件以上制作しているクリエータ
は 22,841 名と，49.1%のクリエータは 1 回以上コラボ動画を制作した経験があった．最後に，1 件のコラボ動画に x 名のクリエータが参加している動画数の分布を図 2に示す．図中にクロスでプロットされている点には誤判定のデータは含まれていない．コラボ動画のうち 77.3%の動画はクリエータ 2 名でのコラボレーションであり，1 件の動画の中でコラボレーションをしているクリエータ数は圧倒的に 2 名が多かった．最も多い 34 名のクリ
5 http://songrium.jp/

Proceedings of ARG WI2105(n=83,496)
700(n=279,842)
600

120

104

100

103

80

500
400

60

10230040200

10120100
51015202530010035

図 2 1 件のコラボ動画に含まれるクリエータ数の分布（図中にクロスでプロットされている点には誤判定のデータは含まれていない）

101102

103

104

105

0107

106

図 3 コラボ動画と非コラボ動画の再生数の分布(n = 23,670)(n = 22,841)

500

エータによるコラボ動画は，歌い手であるクリエータが自らの活動 2 周年を記念して，他の歌い手のクリエータ400と一緒に歌っている動画であった．

300

動画の視聴のされ方に関する分析

4100

200

動画を多くのユーザに視聴してもらうことは動画を100制作する目的のひとつである．本節では，コラボ動画と0非コラボ動画の違い，コラボ動画の制作経験のあるクリ101

102

103

104105106107

エータとないクリエータとの違いを，動画の視聴のされ方の観点から分析する．

4.1

コラボ動画と非コラボ動画の再生数

コラボ動画と非コラボ動画では視聴のされ方に違いがあるか，という疑問に答えるため，それぞれの動画の再図 4 コラボレーションの経験があるクリエータとないクリエータの，非コラボ動画の再生数の中央値の分布グラムを示す．コラボレーションの経験のあるクリエー
タの方がピークが右側にあることから，コラボレーショ生数を比較した．図 3 はコラボ動画と非コラボ動画のそンの経験のあるクリエータのほうが動画の再生数が多

れぞれについて，動画の再生数が x 回である動画の数をい傾向にあることがわかった．ただし，コラボレーショプロットしたものである．コラボ動画の方が非コラボ動画よりもピークが右にあり，全体的にもコラボ動画の方が非コラボ動画よりも右に分布が偏っていることがわかる．このことから，両者の動画の視聴のされ方には違いがあり，コラボ動画の方が非コラボ動画よりも再生数が多い傾向にあることが明らかになった．コラボ動画の場
合，制作に関わった各クリエータの動画を日頃視聴しているユーザが同じコラボ動画を視聴した結果，相乗効果によって再生数が多くなるのではないかと推測される．

4.2

コラボレーションの経験の有無による動画の再生数

コラボレーションの経験があるクリエータとないクリエータでは動画の視聴のされ方に違いがあるか，という疑問に答えるため，それぞれのクリエータが一人で制作した非コラボ動画の再生数を比較した．コラボ動画しか制作していないクリエータを除いたうえで，各クリエータについて，非コラボ動画の再生数の中央値を計算した．
図 4 に再生数の中央値が x であるクリエータ数のヒストンをするクリエータの動画の再生数が元から多かったのか，クリエータがコラボレーションをした結果，そのクリエータが一人で制作した動画も視聴されるようになったのかは判断できない．これを明らかにするためには，動画の再生数を定期的に収集してその推移をみるなど，より詳細な分析が必要と考えられる．

4.3

クリエータごとのコラボ動画と非コラボ動画の再生数

本節では，あるクリエータのコラボ動画と非コラボ動画に着目したとき，それらの視聴のされ方に違いはあるか，という疑問に答える．クリエータごとに，コラボ動画と非コラボ動画それぞれの再生数の中央値をプロットした結果を図 5 に示す．ここではコラボ動画と非コラボ動画をそれぞれ 2 件以上制作しているクリエータのみを対象としている．コラボ動画の方が非コラボ動画よりも再生数の中央値が高いクリエータは全体の 71.8%であり，各クリエータに着目した場合でもコラボ動画の方が再生数が多い傾向にあることが明らかになった．

Web インテリジェンスとインタラクション研究会予稿集

108120250

107

1002001068010560

10440150
1005020103

0100102(n = 10,824)(n = 18,802)
101

[ ]

0103102101
100 010102104106108

図 7 コラボレーションの経験の有無による動画投稿間隔の分布175

図 5 クリエータごとのコラボ動画と非コラボ動画の再生数の中央値の分布

1501251001067550105251040100

n = 7,011101103101100102103

図 8 初めてコラボ動画を制作した前後での動画投稿間隔の分布

102100[ ]クリエータのアクティビティに関する分析

5101102103

104105106

本節では，コラボレーション経験のあるクリエータとないクリエータとの違いを，アクティビティの観点から分析する．

図 6 初めてのコラボ動画の投稿前後でのコラボ動画以外の動画の再生数の中央値の分布5.1

動画の投稿間隔

コラボレーションの経験のあるクリエータとないクリコラボレーション前後での再生数の変化

エータでは動画の投稿間隔に違いがあるか，という疑問

最後に，各クリエータの動画に着目したときに，コラに答えるため，動画を投稿する平均間隔を比較する．ク

ボレーションをすることで動画の視聴のされ方に違いがリエータ c の平均動画投稿間隔を「(c の最新の派生動みられるか，という疑問に答える．そのために，各クリ画の投稿日 - c の最初の派生動画の投稿日) / (c が投稿エータについて，初めて投稿したコラボ動画より前に投した派生動画数 - 1)」により求める．コラボレーション

稿した非コラボ動画群と後に投稿した非コラボ動画群と経験のあるクリエータとないクリエータとの各群についで再生数の中央値に差があるかを調べる．初めて投稿して，動画を 3 件以上投稿しているクリエータを対象とたコラボ動画の前後に 2 件以上の非コラボ動画が存在す

し，平均動画投稿間隔の分布をプロットしたものが図 7

4.4

るクリエータのみを対象とした場合の分布を図 6 に示である．コラボレーション経験のあるクリエータの平均

す．初めてのコラボレーション後の動画群の方が高い値

動画投稿間隔の平均値は 85.9 日，中央値は 58 日であるを示したクリエータは全体の 44.6%であり，コラボレーのに対して，経験のないクリエータの平均値は 95.2 日，ションをすることと，クリエータの非コラボ動画の再生中央値は 61 日であり，特に中央値に関しては大きな差数との間に明確な関係はみられなかった．

はみられなかった．
コラボレーションと動画の投稿間隔についてより詳細に調べるため，各クリエータについて，初めて投稿した

Proceedings of ARG WI2

コラボ動画よりも前に投稿した動画（一人で制作した動画しか含まれない）と後に投稿した動画（一人で制作し1.0た動画とコラボ動画が含まれる）とで，平均動画投稿間0.8隔を比較した．初めて投稿したコラボ動画の前後に 2 件

0.6以上の動画が存在するクリエータを対象にしたときの0.4x

結果を図 8 に示す．初めてのコラボレーション前の平均値は 36.2 日，中央値は 23 日であるのに対して，コラボ(n = 4,431)(n = 4,756)

0.2
0.00

レーション後の平均値は 60.1 日，中央値は 44 日であり，

200

400

600

平均値と中央値ともにコラボレーション経験後，値が大ボ動画投稿後の動画の方がピークが右にずれており，コラボレーションの経験後には動画投稿間隔が長くなる傾向にあることがわかる．これは，コラボレーションをするには他のクリエータと連絡をとったりする必要がある

12001400

図 9 2012 年に最初の動画を投稿したクリエータを対象とした，コラボレーションの経験の有無と活動期間の長さの分布[%]幅に増加していた．また，分布をみても，初めてのコラ

800 1000x[ ]ことなどから，動画の制作に時間がかかるためであると

100

10080

考えられる．

5.260

活動期間

クリエータが活動するプラットフォームにとっては，

40
26

クリエータに継続して活動してもらえる方が望ましいと

20

13てクリエータの活動期間に違いはあるかという疑問に答

xいえる．そこで，コラボレーションの経験の有無によっ01238545

えるため，コラボレーションの経験のあるクリエータとないクリエータとで，活動期間の長さの違いを分析した．
クリエータ c の活動期間は，c の最新の派生動画の投稿

46x

372829

図 10 同じクリエータのペアが x 回以上コラボレーションしている割合

日と最初の派生動画の投稿日との差により定義する．最
初の動画の投稿日が古いほど活動期間が長くなる傾向が

6.1

コラボレーションの継続性見られたため，最初の派生動画を投稿した年ごとにクリあるクリエータ同士でコラボ動画を制作するとそのエータを分け，活動期間の長さの分布を調べた．最初のクリエータ同士はその後も継続してコラボレーションす

動画を投稿した年が 2012 年であるクリエータを対象とるのか，という疑問に答えるため，同じクリエータとコしたときの結果を図 9 に示す．活動期間が x 日であるクラボレーションを複数回行うことが，どの程度起きていリエータの割合は，コラボレーションの経験のあるクリるのかを調べる．あるクリエータが一度でもコラボレーエータが常に経験のないクリエータを下回っており，コションをしたことのあるクリエータのうち，x 回以上コラボ動画を制作したことのあるクリエータほど長い期間ラボレーションしているクリエータの割合を，全クリ活動していることがわかる．同様の傾向は他の年でも見エータに対して求めた結果を図 10 に示す．3 人以上がられた．このことから，コラボレーションの経験の有無

参加したコラボ動画では，参加したクリエータそれぞれは，プラットフォームにおけるユーザの継続的な活動とと 1 回コラボレーションしたとして数えている．コラボ関係があることが明らかになった．コラボレーションをレーションをしたクリエータのペアは 192,374 組存在し，経験した結果，活動期間が長くなったのかは本分析ではそのうちの 25.7%のペアは 2 回以上コラボレーションを不明であるが，今後の研究により因果関係が示せれば，して動画を制作していた．5 回以上コラボレーションをクリエータの継続的な活動を実現するためにコラボレーしたペアも 5.4%にあたる 10,448 ペア存在しており，こションを促進する仕組みを提案するなどの発展が考えら

れらの結果から，コラボレーションには一定の継続性がれる．

あることが明らかになった．

6.2

6

クリエータの特性に関する分析

コラボ動画の制作回数と再生数

コラボレーションを複数回経験することは，再生数の本節では，コラボレーションと関連したクリエータの観点からみたクリエータの特性と関係があるか，という特性を，コラボレーションの継続性と動画の再生数に基疑問に答えるため，各クリエータのコラボ動画の制作回づいて分析する．

数とその再生数の関係を調べる．コラボ動画を x 件以上

Web インテリジェンスとインタラクション研究会予稿集

3000

1400

2500

1200
1000

2000

800

1500

600

1000

4005000255075100125150175200

図 11 コラボ動画の制作回数と再生数の中央値の関係

0255075100125150175200

図 12 コラボレーション相手となったクリエータのユニー
ク数と動画の再生数の中央値の関係制作している各クリエータに対して再生数の中央値を求め，さらにその中央値をプロットした結果を図 11 に示

今後は，コラボレーションにおけるクリエータの役割す．コラボ動画を投稿した回数が多いクリエータほど，（歌う，踊る，演奏する，など）に着目し，役割ごとにコ動画の再生数が多くなっていることが分かった．再生数

ラボレーションがもたらす効果を分析する予定である．

が伸びた結果コラボ動画を複数回投稿しているのか，多くの動画を投稿することで再生数が伸びたのかは，この結果だけからは不明であるが，再生数の多さをクリエータの人気と捉えれば，コラボレーション回数の多いクリ謝辞
本研究の一部は JSPS 科研費 (17K12688) および JSTACCEL (JPMJAC1602) の支援を受けた．

エータほど人気が高い傾向にあることが明らかになった．

6.3

コラボレーションしたクリエータ数と再生数

ここでは，コラボレーションを多数のクリエータと行うことは，再生数の観点からみたクリエータの特性と関係があるか，という疑問に答える．そのために，各クリエータがコラボレーションをしたことのあるクリエータのユニーク数と，クリエータの制作した動画の再生数との関係を調べる．図 12 は，コラボレーションしたクリエータのユニーク数が x 名以上であるクリエータに対して，そのクリエータが制作した動画の再生数の中央値を求め，その中央値をプロットしたものである．多くのクリエータとコラボレーションしているクリエータほど，動画の再生数が増加する傾向がみられる．したがって，

6.2 節と同様，より多くのクリエータとコラボレーションの経験があるクリエータほど，人気が高い傾向にあることが明らかになった．

7

まとめ
本稿では，ニコニコ動画に投稿された，音楽に関する派生コンテンツを対象として，コラボレーションがもたらす効果について分析した．その結果，コラボ動画は非コラボ動画に比べて再生数が多くなる傾向にあること，コラボレーションの経験のあるクリエータは経験のないクリエータよりも活動期間が長い傾向にあること，コラボレーションをしたクリエータペアの 25.7%は複数回のコラボレーションをしていて一定の継続性があることなどを明らかにした．

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Dagstuhl–Leibniz-Zentrum fuer Informatik, pp. 217–226, 2012.
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you cover that song?: Modeling N-th order derivative
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