DEIM Forum 2017 G7-1

Songrium 派生要因分析：
N 次創作活動のモデル化による派生要因鑑賞サービス
洸摂†佃

石田 啓介†

濱崎 雅弘†

後藤真孝†† 産業技術総合研究所 〒 305–8568 茨城県つくば市梅園 1-1-1
E-mail: †{k.tsukuda,ksuke-ishida,masahiro.hamasaki,m.goto}@aist.go.jp
あらまし 我々はこれまで，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創作される N 次創作活動において，派生コンテンツの創作を引き起こした要因を推定するためのモデルを提案してきた．提案モデルでは，クリエー
タが派生コンテンツを創作する際に次の３つの要因が影響すると考える：（１）オリジナルコンテンツの魅力，（２）オ
リジナルコンテンツの人気，（３）派生コンテンツの人気．本稿では，動画共有サービスに投稿されたオリジナルコン
テンツおよび派生コンテンツを対象として提案モデルを適用した，派生要因鑑賞サービス「Songrium 派生要因分析」
について述べる．提案サービスでは，N 次創作活動におけるオリジナルコンテンツの特性の可視化，オリジナルコン
テンツから派生コンテンツが創作される過程の可視化，クリエータが３つの各要因から受けた影響の大きさの可視化などの機能を提供する．動画コンテンツの探索や視聴をする際に，これまでは明らかではなかった，派生コンテンツ間の関係やクリエータの特性を可視化することで，ユーザやクリエータの新たなコンテンツとの出会いや N 次創作現
象のより深い理解の支援を目指す．
キーワード

ユーザ生成コンテンツ，N 次創作，Web サービス
N 次創作活動は盛んであるが，それぞれの派生コンテンツは

1. は じ め に

なぜ創作されたのだろうか．創作を引き起こした要因が Web

プロのクリエータが中心となってコンテンツを創作し Web

上で明示的に記述されることは少ないため，要因の特定は難し

上で発信していた時代は過ぎ，現在ではアマチュアのクリエー

い．我々はこれまでに，クリエータが派生コンテンツを創作す

タも容易にコンテンツの創作と Web 上での発信ができるよ

る際には，（１）オリジナルコンテンツの魅力，（２）オリジナル

うになった．そのようなコンテンツは UGC（User Generated

コンテンツの人気，（３）派生コンテンツの人気，の３つの要因

Content）と呼ばれる．一から新しいコンテンツを創作するこが影響するという仮定に基づき，派生コンテンツの創作を引きとが難しいクリエータの間では，既存のオリジナルコンテンツ

起こした要因を推定するモデルを提案してきた [6]．３つの各要を元にした新しい派生コンテンツの創作が盛んに行われている．

因に対する重要度はクリエータによって異なると考えられるた（注 1）

たとえば YouTube

やニコニコ動画（注 2）

では，既存の楽曲

め，提案モデルではクリエータと各要因の関係の強さも考慮すに合わせて歌ったり踊ったりする派生動画が多数投稿されている．さらに提案モデルでは，オリジナルコンテンツと派生コン

る [1] [2] [3]．他にも，3D プリンタ用の 3D モデルを共有できる

テンツの人気度を考慮するためにコンテンツのランキング情報（注 3）

web サービス Thigiverse

では，あるクリエータが投稿したを利用する．具体的には，Web の検索結果の閲覧モデル [7] をオリジナルのモデルを，別のクリエータがダウンロードして加

参考に，ランキングで上位に出現したコンテンツほど高い確率工した新たなモデルの投稿を積極的に促すようにサービスが設で多くのクリエータの目に触れるため N 次創作活動において高計されている [4]．このような創作活動では，第１世代にあたる

い影響力を持つという仮説に基づいたモデル化を行った．我々

オリジナルコンテンツから第２世代のコンテンツが創作され，は音楽コンテンツの N 次創作活動データを用いたこれまでの第２世代のコンテンツに影響されたクリエータが第３世代のコ

実験 [6] で，上記の３つの要因を考慮した提案モデルの有用性

ンテンツを，第 N 世代のコンテンツに影響されたクリエータがを定量的に示した．また，コンテンツの人気度に基づくランキ

第 N+1 世代のコンテンツを創作することが起きている．このングを考慮する際は，ランキング閲覧時のクリエータの振る舞

ような派生コンテンツの創作活動は「N 次創作活動 [5]」と呼ばいを反映することでモデル化の精度が高くなることも示した．

れる．

本研究では，動画共有サービス「ニコニコ動画」に投稿された，VOCALOID [8] に関するオリジナルコンテンツおよび派生（注 1）：http://www.youtube.com（注 2）：http://www.nicovideo.jp（注 3）：http://www.thingiverse.com

コンテンツを対象として提案モデルを適用した．その上で，誰もが Web ブラウザ上で結果を閲覧できるサービス「Songrium

派生要因分析 （注 4）」を実現して提供する．提案サービスでは，活動に影響を与える．そのため我々はオリジナルコンテンツとN 次創作活動におけるオリジナルコンテンツの特性の可視化，

派生コンテンツの両方の影響を扱えるように SCPP を拡張しオリジナルコンテンツから派生コンテンツが創作される過程のた．
（２）既存モデルではアイテムの人気度がユーザのアイテム

可視化，クリエータが３つの各要因から受けた影響の大きさの選択に与える影響は時間によらず一定であると仮定していたが，可視化などの機能を提供する．動画コンテンツの探索や視聴を

我々はその影響は時間によって変化すると仮定する．我々の提する際に，これまでは明らかではなかった，派生コンテンツ間案モデルではコンテンツの人気度ランキングとクリエータのラの関係やクリエータの特性を可視化することで，ユーザやクリンキング閲覧行動を考慮することで，オリジナルコンテンツおエータの新たなコンテンツとの出会いや N 次創作現象のよりよび派生コンテンツの時間に応じた人気度を扱う．

深い理解の支援を目指す．

2. 関 連 研 究

3. モ デ ル
社会活動をモデル化する際は，アイテムに対するユーザの好[N 次創作活動の分析] Eto ら [9] は 3D モデルの創作と共有み（本研究ではオリジナルコンテンツの魅力に対応）および

および，既存モデルを用いた派生モデルの創作を可能とする

ユーザ間の影響を考慮するのが一般的である [15], [16]．しかし，

Web サイトを公開した．彼らは 10.4%のモデルが他のモデル

N 次創作活動においては，クリエータ間の影響が派生コンテンの派生元になっていること，派生創作活動は最長で第４世代まツの創作を引き起こす要因になっていることは報告はされていで続いたことを報告している．Cheliotic ら [10] はオンラインない [1], [9], [10]．その代わりに，人気の高いコンテンツほど多音楽コミュニティの ccMixter（注 5） における音楽コンテンツのくの派生コンテンツが作成される，「rich-get-richer [17]」に基づ

N 次創作活動の調査を行った．調査の結果，N 次創作活動にく現象が存在するであろうことがこれまでの報告から考えられ

よってコミュニティ全体のコンテンツ量が飛躍的に増加するとる [1]．この考えに基づき，我々はこれまでに，オリジナルコン

共に，コンテンツの多様性も高くなることが明らかになった．

テンツの魅力，オリジナルコンテンツの人気度，および派生コ

Hamasaki ら [1] はニコニコ動画上での派生創作活動を対象とンテンツの人気度が N 次創作活動において重要な役割を果たす

し，オリジナルコンテンツと派生コンテンツの間の自明な親子と仮定し，派生コンテンツの創作を引き起こした要因を推定す関係を扱い，各オリジナルコンテンツの派生コンテンツ数などるモデルを提案した [6]．また，上記の３要因のみを考慮したモの統計量を分析した．以上の研究では派生コンテンツの創作がデルの方が，３要因に加えてユーザ間の影響も考慮したモデル「どのように」行われたを分析しているのに対して，我々は「なよりも優れたモデルであることを実世界のデータを用いて定量

ぜ」派生コンテンツが創作されたかに着目し，その要因の推定的に示した [6]．本章では，我々の提案モデルについて述べる．

結果に基づく Web サービスを実現する．

3. 1 記号の定義[社会活動における影響のモデル化] 社会活動でのユーザ間の「椅子の 3D モデル」や「既存楽曲を歌った動画」などのカ影響が推定できると，影響力の大きいユーザの特定 [11] や商品

テゴリおよびデータの観測期間 T が与えられたとき，I をあるの推薦 [12] において有用であるため，多くの推定手法が提案されてきた．主要なアプローチのひとつは，独立カスケードモデ
ル [13] などの情報拡散モデルを用いることである．このモデル
では離散時間を仮定しているが，Saito ら [14] は連続時間を扱うためにポアソン過程に基づくモデルを提案した．彼らのモデ
ルでは，ユーザ間の影響の有無を表すグラフ情報が必要である
が，Iwata ら [15] はグラフ情報が与えられなくてもユーザ間の影響関係を推定するモデル，Shared Cascade Poisson Process（SCPP）を提案した．Tanaka ら [16] は SCPP を拡張し，商品の購買を引き起こした要因を推定するモデルを提案した．彼
らはユーザ間の影響に加えて，ユーザがメディア広告から受ける影響も考慮し，SCPP の考えが商品の購買行動のモデル化にも有用であることを示した．我々のモデルも SCPP およびTanaka ら [16] のモデルを拡張したものであるが，次の点で既存モデルと異なる：（１）既存モデルではユーザによって選択

Web サービスに時刻 0 から T の間に投稿された対象カテゴリ
内のオリジナルコンテンツの集合とする．(tpij , upij ) をオリジナ
ルコンテンツ i ∈ I の j 番目に投稿された派生コンテンツとする．具体的には，クリエータが upij ∈ U が時刻 tpij に i の派生
コンテンツを投稿したことを表す．U は全クリエータ集合である．一般性を失うことなく，派生コンテンツの投稿イベントは投稿時刻に関して昇順に並べられているとする（j < j ′ に対しpて tpij <= tij ′ ）．Ji を観測期間中に投稿された i の全派生コン

テンツ数とすると，i の派生コンテンツの投稿イベント集合は
iDi = {(tpij , upij )}Jj=1で表される．従って，全てのオリジナルコ

ンテンツの派生コンテンツの投稿イベント集合は D = {Di }i∈Iと表される．
クリエータは Web サービス上でオリジナルコンテンツの人気
o度に基づくランキングを閲覧できるとする．(toik , rik)をi∈Ioの k 番目のランキング入りイベントとし，i が時刻 toik に rik
位されたアイテム（購入された商品など）の影響は考慮する必要にランキング入りしたことを表す．一般性を失うことなく，ラがなかった．しかし，N 次創作活動においては，クリエータにンキング入りイベントはランキング入りした時刻に関して昇順

よって創作された派生コンテンツ自体も他のクリエータの創作に並べられているとする．Kio を i が観測期間においてランキング入りした回数とすると，i のランキング入りイベントの集
Ko（注 4）：http://factor.songrium.jpoiと表され，全オリジナルコンテンツ
合は Oi = {(toik , rik)}k=1（注 5）：http://ccmixter.orgのランキング入りイベント集合は O = {Oi }i∈I と表される．

3. 2. 2 オリジナルコンテンツの人気(a) 䜸䝸䝆䝘䝹䝁䞁䝔䞁䝒 䛾㨩ຊRate

オリジナルコンテンツ i が消費者の間で人気であれば，クリ0

エータ u が「このオリジナルコンテンツの派生コンテンツをT

創作すれば，自分の派生コンテンツも沢山の人に見てもらえる(b) 䜸䝸䝆䝘䝹䝁䞁䝔䞁䝒 䛾ேẼ
Rate

かもしれない」と考えて i の派生コンテンツを創作する，とい0

う状況が考えられる．3. 1 節で述べたように，本研究ではクリT

エータがオリジナルコンテンツの人気度ランキングを閲覧でき(c) 䠍␒┠䛾ὴ⏕䝁䞁䝔䞁䝒䛾ேẼ
Rate

ると仮定する．２つのコンテンツがランキング入りしているとき，ランキング上位のコンテンツの方が高い影響力を持つとい0Tう仮説を立てる．また，オリジナルコンテンツの人気が与える(d) 䠎␒┠䛾ὴ⏕䝁䞁䝔䞁䝒䛾ேẼRate

影響はクリエータによって異なり，影響力は時間の経過と共に減衰すると仮定する．この仮定に基づき，i の人気の影響で u が0

時刻 t に i の派生コンテンツを投稿するレートを次式で求める．

T(e) ඲䛶䛾せᅉ䜢⪃៖䛧䛯䝺䞊䝖Rate
rb(r′ )ωi θ−1u e−γo (t−t′ )ho(i,t′ ,r′ ) (t, u) =
0

0

T

図 1 クリエータ u が時刻 t にオリジナルコンテンツ i の派生コンテンツを投稿するレート．

ift′ < totherwise.
(2)

r′ は i の時刻 t′ におけるランキング内での順位を，関数 rb は
順位によるバイアスを表す．ユーザの Web 検索結果の閲覧時

クリエータは派生コンテンツの人気度に基づくランキングも閲覧できるとする．オリジナルコンテンツの場合と同様，
c(tcik , rik) を i の派生コンテンツの k 番目のランキング入りイベントとする．Kic を i の派生コンテンツが観測期間においてラ
ンキング入りした回数とすると，i の派生コンテンツのランキ
Kcci
ング入りイベントの集合は Ci = {(tcik , rik)}k=1と表される．Ciには i の全ての派生コンテンツのランキング入りイベントが含cc
まれており，(tcik , rik) と (tcik′ , rik′ ) は異なる派生コンテンツのランキング入りイベントとなる可能性もある．全オリジナルコ
ンテンツの全派生コンテンツのランキング入りイベント集合は

C = {Ci }i∈I と表される．
3. 2 要るバイアスを rb(r ′ ) = r1′ により求める．ωi >= 0 は i の人気による影響力を，θ−1u >= 0 は u がオリジナルコンテンツの人∑
気から影響を受ける度合いを表し， u∈U θ−1u = 1 を満たす．
′

e−γo (t−t ) は，パラメータ γo >= 0 のもとで時間の経過と共に影響力が減衰することを表す．
図 1（b）では，i はランキングに４回出現している．最初のランキング入り時の順位を r′ ，時刻を toi1 とすると，toi1 における影響力は rb(r ′ )ωi θ1u （図中の h1 に相当）であり，時間の経

3. 2. 3 派生コンテンツの人気

3. 2. 1 オリジナルコンテンツの魅力
オリジナルコンテンツ i の人気が低い場合でも，クリエータ

u が i を魅力的だと感じれば，u は i の派生コンテンツを創作するかもしれない．i の魅力は i の様々な特徴量から引き起こされうる．たとえば楽曲の場合，メロディや歌詞などの特徴量が考えられる．オリジナルコンテンツの魅力から受ける影響の大きさはクリエータによって異なり，またその影響に基づいて派生コンテンツを投稿するレートは時刻 0 から T の間で一定であると仮定する（図 1（a））．ここで，時刻 t におけるレートとは，クリエータが時刻 t に i の派生コンテンツを投稿する確率を表す．この仮定に基づき，i の魅力が要因となってクリエー
タ u が i の派生コンテンツを投稿するレートを次式で求める．

(1)

αi >
= 0 はオリジナルコンテンツ i の魅力を表す．θ0u >=0はuがオリジナルコンテンツの魅力に影響を受ける度合いであり，∑u∈U θ0u = 1 を満たす．図 1（a）では，青いバーの高さがαi θ0u に相当する．

いる [7]．この閲覧モデルに基づき，提案モデルでは順位によ

過と共に影響力は減少していく．

因fi (u) = αi θ0u .

の振る舞いを分析した研究では，Web ページの順位が低くなると共に，閲覧される確率は急激に下がることが報告されてクリエータ u′ が創作した i の派生コンテンツが消費者の間で人気であれば，その派生コンテンツを見たクリエータ u は，
「この派生コンテンツの元になっているオリジナルの派生コン
テンツを創作すれば，自分の派生コンテンツも沢山の人に見てもらえるかもしれない」と考えて i の派生コンテンツを創作する，という状況が考えられる．3. 2. 2 項で述べた仮説および仮定と同様に，i の派生コンテンツが時刻 t′ に r′ 位にランキング
入りした場合，その影響で u が時刻 t に i の派生コンテンツを投稿するレートを次式で求める．

rb(r′ )σi θ−2u e−γd (t−t′ )hd(i,t′ ,r′ ) (t, u) =0

ift′ < totherwise.

(3)
0
は
i
の派生コンテンツの人気による影響力を，
θ
σi >
−2u >
=0
=
は u が派生コンテンツの人気から影響を受ける度合いを表し，∑−γd (t−t′ )は，γd >= 0 のもとで時u∈U θ−2u = 1 を満たす．e間の経過による影響力の減衰を表す．
図 1（c）および（d）では，i の１番目の派生コンテンツと２番目の派生コンテンツの影響力をそれぞれ表している．図 1

表 1 データセットの統計量|I|′（c）の最初のランキング入りの順位を r とすると，最初にラン
キング入りした時刻 tci1 における影響力は rb(r′ )σi θ2u （図中のh2 に相当）であり，時間の経過と共に影響力は減少していく．
3. 3 派生コンテンツの投稿レート
3. 2. 1 項から 3. 2. 3 項で述べた要因に基づき，クリエータ u
が時刻 t にオリジナルコンテンツ i の派生コンテンツを投稿す

|O|

|D|

|C|

|U|

5,632 157,086 402,406 152,086 31,782

踊ってみた

784

93,82831,67776,457

3,095

演奏してみた658

95,024

9,316

52,514

1,066

であり，z ′ = z − |Oit | である．
式 (5)，(6)，(7) を 用 い る こ と で ，D お よ び Zるレートを次式で表す．

ho(i,t′ ,r′ ) (t, u)(t′ ,r ′ )∈Oit+=

i{{zij }Jj=1}i∈I の同時分布は次式で表される．

∑

λi (t, u) = fi (u) +

歌ってみた

∑

hd(i,t′ ,r′ ) (t, u).

(4)(t′ ,r ′ )∈Cit

こ こ で ，Oit = {(t′ , r ′ )|(t′ , r ′ ) ∈ Oi and t′ < t}，Cit ={(t′ , r′ )|(t′ , r′ ) ∈ Ci and t′ < t} である．λi (t, u) は図 1（e）中の h3 に相当する．

P (D, Z|O, C, α, ω, σ, Θ, γ)
(8)

o
Ki
(
)
∏
o
ωi ∑
o
) 1 − e−γo (T −tik )rb(rik=exp αi T +
γo
i∈I
k=1

c
Ki
Ji
(
) ∏
σi ∑
−γd (T −tc)cikλi (tpij , tpij , zij ).
+rb(rik ) 1 − e
γd
j=1
k=1

4. パラメータ推定

αi ∈ α の事前分布としてガンマ分布を仮定すると，ハイパー

観測データ D ，O ，C が与えられたとき，D の尤度関数は次式で表される．

パラメータ a および b を用いて P (αi |a, b) ∝ αia−1 exp(−bαi )と表される．Iwata ら [15] に倣い，提案モデルでは a = b = 1とした．同様に ωi ∈ ω および σi ∈ σ に対しても事前分布とし

P (D|O, C, α, ω, σ, Θ, γ)
) J
( ∫
i
T ∑
∏
∏
λi (tpij , tpij ).
λi (t, u)dt
=
exp −
0

i∈I

てガンマ分布を仮定する．さらに，θ u′ ∈ Θ の事前分布として

(5)

j=1

u∈U

パラメータは α = {αi }i∈I ，ω = {ωi }i∈I ，σ = {σi }i∈I ，

Θ = {θ u′ }u′ ∈U+ ，θ u′ = {θu′ u }u∈U ，γ = {γo , γd } である．
U+ = {0, −1, −2} であり，0，−1，−2 はそれぞれ，オリジナ
ルコンテンツの魅力，オリジナルコンテンツの人気，派生コン
テンツの人気，に相当する仮想クリエータを表す．式（5）の指数で表される項は，観測期間中に派生コンテンツが投稿されなディリクレ分布を仮定すると，ハイパーパラメータ β を用いて∏P (θ u′ |β) ∝ u∈U θuβ−1′ u と表される．以上のように事前分布を仮定することで，次式を基にパラメータ α，ω ，σ ，Θ，および γ の積分消去が可能になる．

P (D, Z|O, C, γ, β, a, b)∫∫∫∫=
P (D, Z|O, C, α, ω, σ, Θ, γ)P (α|a, b)
× P (ω|a, b)P (σ|a, b)P (Θ|β)dαdωdσdΘ.

(9)い確率を表す．また，式中の積分は次式のように計算される．

∫ T ∑
0

(
)
o
ωi ∑
o
λi (t, u)dt = αi T +rb(rik) 1 − e−γo (T −tik )
γo
u∈U
Kio

k=1

(

Kic

+

)

c
σi ∑
c
rb(rik) 1 − e−γd (T −tik ) .
γdな値を以下の式に従いサンプリングする．

Iwata ら [15] に倣い，オリジナルコンテンツ i の j 番目の派
生コンテンツの投稿を引き起こしたイベントのインデック
スを表す潜在変数 zij ∈ {0, 1, · · · , |Oit | + |Cit |} を導入する．

zij = 0 は派生コンテンツの投稿がオリジナルコンテンツの魅力によって引き起こされたことを，1 <= |Oit | はオ
= zij <
リジナルコンテンツの人気によって引き起こされたことを，|Oit | + 1 <= |Oit | + |Cit | は派生コンテンツの人気によっ= zij <て引き起こされたことをそれぞれ表す．潜在変数を用いること∑
で，式（4）は λi (t, u) = z λi (t, u, z) と書ける．ここで，iz

iz

外の全ての潜在変数の割り当てが与えられた下で，zij の新た

(6)

k=1

λi (t, u, z) =fi (u)o ) (t, u)ho(i,toiz ,rizhd(i,tc ′ ,rc ′ ) (t, u)

式 (9) に基づき，確率的 EM アルゴリズムを用いて zij ∈ Z のサンプリングを行う．具体的には，E ステップにおいて，zij 以

(7)
if

z=0

if

1<
=z<
= |Oit |if

Oit\u + 1 <= Oit\u + Cit\u .
=z<P (zij = y|D, Z\ij , O, C, γ, β, a, b)()
P D, Z\ij , zij = y|O, C, γ, β, a, b(
) .
∝P D\ij , Z\ij |O, C, γ, β, a, b(10)

ここで，y ∈ {0, 1, · · · , |Oit | + |Cit |} であり，\ij はオリジナル
コンテンツ i の j 番目の派生コンテンツを除くことを意味する．

M ステップでは，ニュートン法を用いて γ の値を更新する．最後に，十分な回数のイテレーションの後サンプリングされた Zを用いて，積分消去したパラメータの値を推定する．

5. Songrium 派生要因分析
本章では，派生要因鑑賞サービス「Songrium 派生要因分析」の機能について述べる．

5. 1 データセット
Songrium 派生要因分析では，動画共有サービス「ニコニコ動画」の N 次創作活動データを使用した．ニコニコ動画では，

ḷ䛳䛶䜏䛯

㋀䛳䛶䜏䛯

図2₇ዌ䛧䛶䜏䛯

オリジナル動画のマッピング機能．

ὴ⏕ື⏬䛾ഴྥ䠖䝁䞁䝔䞁䝒䛾ேẼ䛾ᙳ㡪䜢ᙉ䛟ཷ䛡䛶䛔䜛

Algorithm 1 オリジナル動画 i の j 番目の派生動画の投稿に対する，コンテンツの魅力の影響度 Econ およびコンテンツの人気の影響度 Epop の計算．

䝏䝱䝺䞁䝆᭤

Require: P (zij |D, Z\ij , O, C, γ, β, a, b)ᐃ␒᭤䜽䝸䜶䞊䝍䛾ഴྥ䠖䝁䞁䝔䞁䝒䛾㨩ຊ䜢㔜ど䜽䝸䜶䞊䝍䛾ഴྥ䠖䝁䞁䝔䞁䝒䛾ேẼ
䜢㔜ど

⋞ேཷ䛡᭤

ὶ⾜ೃ⿵᭤

ὴ⏕ື⏬䛾ഴྥ䠖䝁䞁䝔䞁䝒䛾㨩ຊ䛾ᙳ㡪䜢ᙉ䛟ཷ䛡䛶䛔䜛

1: Econ ⇐ P (zij = 0|D, Z\ij , O, C, γ, β, a, b), Epop ⇐ 0
2: y ⇐ 1
3: while y <= |Oit | + |Cit | do4:

Epop ⇐ Epop + P (zij = y|D, Z\ij , O, C, γ, β, a, b)

5:y ⇐y+1

6: end while
7: return Econ , Epop

図 3 軸および各象限の説明．

特に音楽動画の N 次創作活動が盛んであり，2017 年 2 月の時
点で 15 万件以上のオリジナル動画と 62 万件以上の派生動画が投稿されている．大部分のオリジナル動画は VOCALOID [8]と呼ばれる歌声合成技術を用いて創作された楽曲である．派生
動画に関しては，オリジナル曲を歌う「歌ってみた」，オリジ
ナル曲に合わせて踊る「踊ってみた」，オリジナル曲を演奏す
る「演奏してみた」の３つのカテゴリを対象とした．この３カ
テゴリは様々な派生動画カテゴリの中でも，ニコニコ動画において特に派生コンテンツの投稿が盛んに行われているカテゴ
リである．Songrium 派生要因分析では 2009 年 11 月 1 日から2016 年 12 月 31 日の間に投稿されたオリジナル動画および派
生動画を対象とした．いずれのカテゴリでも，対象期間において派生動画が 3 件未満のオリジナル動画および，派生動画の投稿件数が 4 件未満のクリエータはデータセットから除いた．
ニコニコ動画では，オリジナル動画および上記の３カテゴリの派生動画それぞれについて，日単位で人気動画の上位 100 件を見ることができる．１日のランキングは，前日の閲覧数やコメント数などのいくつかの指標を元に作成される．我々は 2009年 11 月 1 日から 2016 年 12 月 31 日の間の，オリジナル動画
および３カテゴリの派生動画の上位 100 件のランキングデータを収集した．ランキングデータが日単位であるため，提案モデ
ルでは派生動画の投稿時刻も日単位で扱った．
表 1 に Songrium 派生要因分析で使用したデータセットの統計量を示す．

5. 2 オリジナルコンテンツのマッピング機能
Songrium 派生要因分析では，カテゴリごとにオリジナル動
画が直交座標系の２次元空間上に表示される（図 2）．ひとつの円がひとつのオリジナル動画を表しており，派生動画の数に比例して円は大きく表示される．ユーザは画面左上に表示された３つのカテゴリのいずれかを選択することで，カテゴリを切り替えることができる．図 3 に示すように，縦軸はオリジナル
動画の派生動画がコンテンツの魅力の影響を受けて創作されているか，コンテンツの人気の影響を受けて創作されているかを表す．横軸はオリジナル動画の派生動画を投稿したクリエータ
がコンテンツの魅力を重視しているか，コンテンツの人気を重視しているかを表す．このような２次元空間上にオリジナル動
画をマッピングすることで，第一象限上のオリジナル動画は，コンテンツの人気を重視する多くのクリエータによって既に派
生動画が創作されたオリジナル動画であり，派生創作における「定番曲」であると言える．第二象限には，動画のランキングには出現するが，人気があるからといって誰もが容易に派生動画を作れるとは限らないオリジナル動画が表示されるため，派
生創作における「チャレンジ曲」であると言える．第三象限のオリジナル動画は，コンテンツの魅力を重視するクリエータが派生創作に使用した，ランキングにはあまり出現しないオリジ
ナル動画であり，派生創作における「玄人受け曲」であると言える．第四象限には，動画のランキングにはまだそれほど出現していないが，コンテンツの人気を重視するクリエータが派生
創作に使用したオリジナル動画が表示されるため，今後多くのクリエータによって派生動画が作成される可能性のある「流行候補曲」であると言える．このようにオリジナル曲をマッピン
グすることで，クリエータは自分がどのような曲の派生動画を作りたいかに応じて新しい観点からオリジナル動画を探すことが可能になる．以下では，オリジナル動画 i が与えられたときに，その座標を求める手法について述べる．

5. 2. 1 オリジナル動画の縦軸の値
式 (10) により計算される潜在変数の事後分布を用いること
で，コンテンツの魅力およびコンテンツの人気が派生動画の投稿に影響を与えた度合いを求めることができる．Algorithm 1に示す疑似コードでは，次の２つの値を求めている．ひとつは，オリジナル動画 i の j 番目の派生動画がコンテンツの魅力の影
響で投稿された度合い，つまり 3. 2. 1 項の要因の影響で投稿された度合い Econ ．もうひとつは，コンテンツの人気の影響で投稿された度合い，つまり 3. 2. 2 項または 3. 2. 3 項の要因の影響
で投稿された度合い Epop である．オリジナル動画 i の全ての派生動画について Econ と Epop それぞれの和を計算すること

図4

オリジナル動画を選択後に表示される，派生動画の詳細情報．

で，i の全派生動画におけるコンテンツの魅力の影響の大きさ
および，コンテンツの人気の影響の大きさを求めることができる．それぞれの和を SUME con ，SUME pop とし，縦軸の値が2ḟ๰స

−1 から 1 の間に収まり，かつ値が大きいほど人気の影響が大きいことを表すために，次式によりオリジナル動画 i の縦軸の3ḟ๰స

値 V (i) を求める．

(
V (i) = 2)
SUME pop− 0.5 .
SUME pop + SUME con

4ḟ๰స

(11)
ື⏬ᢞ✏᪥᫬

5. 2. 2 オリジナル動画の横軸の値

図5

派生動画ツリー．

クリエータ u が投稿した全ての派生動画が与えられたときに，各派生動画について Algorithm 1 により求められる Econ
および Epop それぞれの和 CEcon および CEpop を計算することで，u がこれまでに派生動画を投稿する際にコンテンツの魅力および，コンテンツの人気を重視してきた度合いを求めることができる．オリジナル動画 i の全ての派生動画が与えられた

5. 3. 1 派生動画ツリー
派生動画ツリーでは，各派生動画がオリジナル動画またはい
ずれかの派生動画の影響を受けて創作された様子を可視化している．図 4 の派生動画ツリーを拡大したものを図 5 に示す．
図中のひとつの円がひとつの派生動画を表している．横軸は動ときに，各派生動画を投稿したクリエータについて CE con お

画の投稿日時であり，左端がオリジナル動画の投稿日時，右端

よび CE pop を求め，それぞれの和を計算する．これにより，iが最も最近の派生動画の投稿日時に対応している．派生動画ツの派生動画を投稿したクリエータが普段派生コンテンツを投稿する際に，コンテンツの魅力とコンテンツの人気をどの程度重視しているかを求めることができる．オリジナル動画 i の派生
動画を投稿したクリエータの CE con および CE pop の和をそれぞれ CSUME con および CSUME pop とし，横軸の値が −1 から 1 の間に収まり，かつ値が大きいほど人気を重視していることを表すために，次式によりオリジナル動画 i の横軸の値 H(i)を求める．

(
H(i) = 2)
CSUME pop
− 0.5 .
CSUME pop + CSUME con

リーでは，オリジナル動画および派生動画がいくつかの層に分かれて表示される．最も上の層にはオリジナル動画のみが存在する．オリジナル動画の影響によって創作された派生動画は 1
次創作動画として上から 2 番目の層に表示される．さらに，1
次創作動画の影響によって創作された派生動画は 2 次創作動画
として上から 3 番目の層に表示される．このとき，2 次創作の派生動画は，最も強い影響を受けた 1 次創作の派生動画と線で結ばれる．4 番目の層以降も同様である．円の大きさは，その派生動画に直接影響されて創作された派生動画の多さを表して(12)いる．これまでにも，オリジナル動画の派生動画集合を可視化

5. 3 派生動画の詳細表示機能

するサービスは存在したが [1]，提案モデルを使用することで，

5. 1 節で述べた２次元空間上のオリジナル動画をクリックし派生動画間の関係も把握することが可能になる．また，円をクて選択すると，その派生動画集合の詳細が表示される．図 4 にリックして選択すると，対応する派生動画を視聴することがで

（注 6）

」

きる．これにより，ユーザは N 次創作活動において大きな影響を選択した際に表示される結果を示す．表示される情報は大きを与えた動画という新しい観点から動画を探して視聴すること

く次の３種類から成る：（１）派生動画ツリー，（２）人気影響ができる．さらに，図 6 に示すように，特定の円にマウスをホ

度推移グラフ，（３）クリエータ特性マップ．以下ではそれぞれ

バーすることで，その派生動画の創作に直接的または間接的にの詳細を述べる．

影響を与えた派生動画および影響を与えられた派生動画のみが「歌ってみた」カテゴリのオリジナル動画「トリノコシティ

強調して表示される．こうすることで，ユーザは気になった派
生動画に特化した派生動画ツリーを見ることができる．
（注 6）：http://www.nicovideo.jp/watch/sm11559163

オリジナル動画 i の派生動画ツリーを生成するためには，j 番

図7

人気影響度推移グラフ．

図8

クリエータ特性マップ．

図 6 特定の派生動画にマウスをホバーした状態．

目の派生動画の創作に影響を与えた動画を特定できれば良い．そのために，式 (10) によって求められる zij の値の確率分布から
サンプリングされた値 y を用いる．y = 0 または 1 <=y<= |Oit |であるとき，オリジナル動画の魅力またはオリジナル動画のラ
ンキング入りイベントの影響によって j 番目の派生動画が創作されたことを表しており，派生動画ツリー上ではオリジナル
動画と線で結ばれた 1 次創作動画として表示される．y が j ′（j ′ < j ）番目の派生動画のランキング入りイベントに対応している場合，j ′ 番目の派生動画の影響によって j 番目の派生動画が創作されたことを表しており，派生動画ツリー上では j ′ 番目の派生動画と線で結ばれ，j ′ 番目の派生動画のひとつ下の階層に表示される．

5. 3. 2 人気影響度推移グラフ
人気影響度推移グラフでは，派生動画の創作に対してコンテ

気の影響の度合いを求れば良い．すなわち，ある月に投稿された派生動画集合に対して，5. 2. 1 項と同様にして SUME con お
SUME

pop
よび SUME pop を求め， SUME con +SUME
を縦軸の値とする．
pop

5. 3. 3 クリエータ特性マップ
クリエータ特性マップでは，ユーザが選択したオリジナル動
画の派生動画を投稿したクリエータが，3. 2 節の 3 つの各要因を日頃どの程度重視しているかを可視化している．図 4 のクリ
エータ特性マップを拡大したものを図 8 に示す．ひとつの点が一人のクリエータに対応している．三角グラフの各頂点の「オリジナル魅力」「オリジナル人気」「派生人気」はそれぞれオリ
ジナルコンテンツの魅力，オリジナルコンテンツの人気，派生
コンテンツの人気を表す．たとえば図 8 では，オリジナル動画

ンツの人気が与えた影響の大きさの 1ヶ月ごとの推移を可視化の魅力とオリジナル動画の人気を重視する多くのクリエータがしている．図 4 の人気影響度推移グラフを拡大したものを図 7

このオリジナル動画の派生動画を投稿していることがわかる．

に示す．派生動画ツリー同様，横軸は動画の投稿日時であり，左端がオリジナル動画の投稿日時，右端が最も最近の派生動画の投稿日時に対応している．縦軸は，各月に投稿された派生動
画が，コンテンツの人気に影響されて創作された度合いを表している．この値が小さい区間は，コンテンツの魅力に影響されて派生動画が創作された度合いが高いことを意味する．このグラフを見ることで，ユーザは選択したオリジナル動画の N 次
創作活動における人気の影響力の移り変わりを容易に知ることができる．また，クリエータにとっては，そのオリジナル動画の派生動画を創作するか否かの意思決定の手段にもなりうる．
たとえば，日頃からコンテンツの人気を重視して派生動画を創作しているクリエータであれば，グラフの右端における人気の影響力が大きいオリジナル動画を対象に派生動画を創作すれば良い．逆に，あえてコンテンツの人気の影響力が高くないオリ
ジナル動画の派生動画を創作することを好むクリエータであれ
ば，グラフの右端における人気の影響力が小さいオリジナル動画を見つけて派生動画を創作すれば良い．
オリジナル動画 i の人気影響度推移グラフを生成するためには，各月に投稿された派生動画集合における，コンテンツの人

このような情報を提示することで，あるクリエータがこのオリジナル動画の派生動画を創作するか決める際に，自分が重視する要因に多くのクリエータが分布しているかを参考にするような，意思決定の支援につながる可能性がある．
クリエータ特性マップを生成するためには，各クリエータがこれまでに投稿してきた各派生動画における３要因の影響力を求められれば良い．クリエータ u がオリジナル動画 i の j 番目の派生動画を創作した際の 3 要因の影響力は Algorithm 2 に示す疑似コードにより求められる．擬似コード中の Ef ，Eho ，Ehd はそれぞれオリジナル動画の魅力の影響力，オリジナル動画の人気の影響力，派生動画の人気の影響力を表す．クリエー
タ u が創作した全ての派生動画について Ef ，Eho ，Ehd それ
ぞれの和 SU M Ef ，SU M Eho ，SU M Ehd を求め，これらの和が 1 になるように正規化することで u の三角グラフ上の座標を求めることができる．

5. 4 クリエータの詳細表示機能
5. 3. 3 項で述べたクリエータ特性マップ内のクリエータをクリックして選択すると，そのクリエータに関する詳細が表示される．図 9 にクリエータ「山猫さなえ」を選択した際に表示さAlgorithm 2 オリジナル動画 i の j 番目の派生動画の投稿にることで，派生創作活動において大きな影響を与えた動画は視

対する，３つの各要因の影響度の計算．

聴されやすいかなど，ユーザの動画視聴に与える影響について

Require: P (zij |D, Z\ij , O, C, γ, β, a, b)

分析する予定である．また，本サービスにより提供する情報が，

1: Ef ⇐ P (zij = 0|D, Z\ij , O, C, γ, β, a, b), Eho ⇐ 0, Ehd ⇐ 0

クリエータが派生動画の創作に使用するオリジナル動画を決め

2: y ⇐ 1る際にどのように役立つかを分析していく予定である．

3: while y <= |Oit | + |Cit | do
4:

if y <= |Oit | thenEho ⇐ Eho + P (zij = y|D, Z\ij , O, C, γ, β, a, b)

5:
6:

else
Ehd ⇐ Ehd + P (zij = y|D, Z\ij , O, C, γ, β, a, b)

7:
8:

end if9:y ⇐y+1

謝辞本研究の一部は，文部科学省科学研究費補助金研究活動ス
タート支援（課題番号 15H06887），JST CREST 及び ACCELの支援を受けた．
文

10: end while
11: return Ef , Eho , Ehd

図 9 クリエータの詳細情報．

れる結果を示す．この機能では，クリエータがこれまでに投稿した派生動画の一覧を見ることができる．さらに，各派生動画
に関して，「派生要因となった可能性の高い動画」と「派生影響を与えた動画」が表示されるため，どのような派生動画がオリジナル曲から影響を受けているかや，どのような派生動画に影響を与えたかといった情報をユーザは俯瞰することができる．
各派生動画の「派生グラフを表示」をクリックすることで，その派生動画についての 5. 3 節で述べた詳細情報を見ることができる．これによりユーザは，派生動画の創作におけるクリエー
タの位置づけという観点から，動画を探索することが可能になる．

6. まとめと今後の課題
本稿では，派生コンテンツの創作を引き起こした要因を推定するモデルを動画共有サービス「ニコニコ動画」の N 次創作
データに適用し，Web ブラウザ上で結果を閲覧できるサービ
ス「Songrium 派生要因分析」について述べた．提案サービスの様々な機能により，ユーザが新しい観点から動画を探索して視聴したり，クリエータが派生創作に使用するオリジナル動画
を決める際の意思決定を支援したりできる可能性について議論した．今後は，Web サービス上でのユーザの操作ログを分析す

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