DEIM Forum 2017 H8-1

マイクロブログにおける「聖地巡礼」行動の分析伊藤貴明†

加藤 大受††

遠藤 雅樹†††

莊司

慶行†

廣田

雅春††††

博†††††

石川† 首都大学東京 システムデザイン学部 〒 191–0065 東京都日野市旭が丘 6-6†† ウイングアーク 1 ｓｔ株式会社 〒 150–0031 東京都渋谷区桜丘町 20-1 渋谷インフォスタワー
††† 職業能力開発総合大学校 基盤ものづくり系 〒 187–0035 東京都小平市小川西町 2-32-1†††† 大分工業高等専門学校 情報工学科 〒 870–0152 大分県大分市大字牧 1666††††† 首都大学東京 システムデザイン研究科 〒 191–0065 東京都日野市旭が丘 6-6
E-mail: †ito-takaaki2@ed.tmu.ac.jp, ††kato.d@wingarc.com, †††endou@uitec.ac.jp,††††{y_shoji,ishikawa-hiroshi}@tmu.ac.jp, †††††m-hirota@oita-ct.ac.jp
あらまし

本研究では，アニメ作品において物語の舞台やモデルとなった場所を訪問する「聖地巡礼」が，マイクロブログ上にどう表れるかを分析する．アニメ作品の聖地巡礼の発生を早期発見し，観光情報に役立てることを目的とする．ある作品が放映を開始した時期からの一定期間に対し，その作品について言及する投稿の数とその作品の聖地とされる場所での投稿の数の変化に注目し，ピークを比較することで，その作品の聖地巡礼の傾向を把握する．作品の人気や内容により，聖地巡礼の傾向には差異があると考えられる． Twitter の実データを用い，現実に聖地巡礼が行われている作品と行われていない作品を比較する．
キーワード マイクロブログ，Twitter，位置情報
る．分析対象として，代表的なマイクロブログである Twitter

1. は じ め に（注 4）を取り上げる． Twitter には，ユーザから日常の出来事や

（注 1）

．

自身の関心事がツイートと呼ばれる短いテキストとして投稿さ「聖地巡礼」とは，作品アニメ作品において物語の舞台やモデれている．基本的に，あるユーザの投稿は他のユーザから閲覧ルとなった場所を見つけ出し，それを聖地として位置付け，実可能であり，閲覧者が，共通の趣味を持ったユーザーや，興味

近年，「聖地巡礼」と呼ばれる行為が話題になっている

際に訪問する行為のことである [1]．この「聖地巡礼」行動は，を持った事柄をツイートしているユーザをフォローすることで，聖地が所在する地域に対して思わぬ経済効果をもたらし，その閲覧者のタイムライン上にその情報の発信者の投稿したツイー

結果地域活性化に繋がることがある．その典型的な例として，

トを表示できる．そのため Twitter は，リアルタイムな情報収

アニメ「らき☆すた」を挙げる．この作品は，舞台である埼玉

集ツールとしての側面がある．さらにツイートには，位置情報

県久喜市では，放送開始から 3 年間で推定 22 億円の経済効果を付与することができ，ユーザの投稿位置を知らせることが可をもたらた．さらには，地域自治体による協力の効果も含めて，能である． したがって，Twitter 上の「聖地巡礼」についての

町おこしに成功した事例として注目されている

（注 2）

．また，ア

情報や，聖地付近の位置情報が付与された投稿が取得できるとニメ映画「君の名は。」の作品の舞台である岐阜県の飛騨市に考えられる．よって， Twitter より作品に関するツイートと聖は，推計 103 万人の聖地巡礼者が訪れ，岐阜県にもたらされ地で投稿されたツイートを抽出し，「聖地巡礼」行動の有無やた経済効果は 253 億円に上るという試算結果も報告されてい聖地への訪問頻度などの情報によって，「聖地巡礼」行動の傾向る（注 3）．つまり，「聖地巡礼」行動の発生は，その作品の舞台とを把握する．すなわち，実際に「聖地巡礼」が行われる作品になった地域に新たな観光的な価値を生み出す効果がある．したついての投稿がマイクロブログ上にどう表れるかという推測をがって，「聖地巡礼」行動を早期発見することは，対象となった

行う．

地域が経済的影響にそなえてあらかじめ対策することを可能にするために，観光的に重要な課題である．
このような効果を及ぼす「聖地巡礼」行動を分析するためしたがって，本研究では Twitter の実データを用い，「聖地巡礼」行動の傾向はツイート上に表れるに，マイクロブログ上の投稿などのソーシャルデータを収集し，という仮説を立て，あらかじめ用意した複数のアニメ作品につソーシャルデータ上に「聖地巡礼」行動がどう表れるか分析すいてツイート数を分析することで仮説検証を行う．それにより，ツイート上に表れる「聖地巡礼」行動の傾向を把握する．これ（注 1）：http://www.sponichi.co.jp

らの分析により，「聖地巡礼」行動の早期発見し，観光情報に役（注 2）：http://wpb.shueisha.co.jp/2012/04/11/10799/（注 3）：http://www.asahi.com/articles/ASJCC438DJCCOHGB004.html（注 4）：https://twitter.com

立てることを最終的な目的とする．

ら [9] は，日常生活に役立つ生活地域の情報を発見するため，本論文の構成は以下の通りである．2 節では関連研究についある地域を特徴付ける語を，出現頻度や投稿ユーザの数やそのて述べる．3 節では分析方法について詳細に述べる．4 節では周辺地域との差異を考慮して抽出し，特定地域に関わりのある分析に関する実験の概要とその評価結果について述べる．5 節

ユーザを検索する手法を提案した．荒川ら [10] は，位置情報

ではまとめと今後の課題について述べる．

付きツイートを収集し，実際に入力された文字列に対して，ラ2. 関 連 研 究

ンドマーク情報やその時間をもとに得たテレビ番組情報を含んでいる割合を明らかにした．蛭田ら [11] は，位置情報付きツ本研究に関連する研究について以下に述べる．関連する研究

イートについて，その場所と関係ないツイートがノイズになるとして，「聖地巡礼」行動に関する研究と Twitter への投稿を利点を問題視し，実際にその場所で起きた出来事・状況などに誘用した研究がある．

因されて発言されたもののみを検出する手法を提案した．相川

2. 1 「聖地巡礼」行動の分析

ら [12] は，深夜に放送されているアニメ（以下，深夜アニメ）

岡本 [2] は，社会の情報化が旅行行動に与える影響の事例とに関する Twitter の投稿を分析し，ツイートと視聴率の関係性してアニメ「聖地巡礼」行動を分析している．聖地巡礼者へのを明らかにした．

インタビューにより，巡礼前や巡礼中，巡礼後における，それ

本論文では以上の関連研究の知見を活用し， Twitter 上のあぞれの特徴的な点を発見した．また，聖地巡礼者は現地での体る作品に関する位置情報付き投稿から，「聖地巡礼」活動の傾向

験を SNS（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）などに分析を行う．

情報発信を行い，現地にいない人々と共有する傾向があることを述べている．谷村 [3] は，アニメ聖地巡礼者を 3 種型（「開3. 分 析 方 法

拓型」，「リピーター型」，「フォロワー型」）に分類した．
「開拓

本章では，
「聖地巡礼」行動についての分析方法を説明する．

型」はさまざまな作品の聖地を訪問し，聖地情報を発信する．

3. 1

検証内容

一方，
「リピーター型」は一つの聖地を繰り返し訪問する．そし本節では，「聖地巡礼行動の傾向はツイート上に表れる」といて，「フォロワー型」は，両者に追従する予備軍であると考察しう仮説について実際に検証するための手順について説明する．

ている．堀内ら [4] は，聖地でのアンケート調査により，聖地検証のため，以下のような 4 つの検証項目を立てる．

巡礼者の性別や年齢，職業などの情報を集計し，聖地の所在す（ 1 ） 作品に関する投稿の数と聖地での投稿の数には相関関る地域によって特徴が異なることを明らかにした．
また，日本の「聖地巡礼」に関する動向は海外でも注目を集係がある．
（ 2 ） 「 聖地巡礼」行動の発生時期には，すべての作品に共めている．Seaton ら [5] は，日本における「コンテンツツーリ

通した類似性が見られる．

ズム」を日本発の観光の形態であると捉え，経済的影響を分析（ 3 ） 投稿数のピークには特徴がある．

している．日本におけるコンテンツツーリズムの分類として，（ 4 ） 聖地の所在する場所の周辺環境によって，「聖地巡礼」「日本人が海外作品と関連する国内施設を訪れる（ディズニーランドなど）」，「日本人が日本作品と関連する国内施設を訪れ行動の行いやすさに差異がある．
それぞれの検証項目について，詳しく述べる．

る（アニメやドラマのロケ地など）」，「日本人が海外作品と関連

1 つ目の検証内容は，「聖地巡礼」行動が発生した場合，発生する国外の施設を訪れる（冬のソナタのロケ地など）」，「外国

前と比較して，その聖地での投稿の数が増加するかどうかであ人が日本作品と関連する国内施設を訪れる（アニメやドラマのる．
「聖地巡礼」行動が発生するのは，作品への関心が高いとき

ロケ地など）」，「外国人が海外作品と関連する国内施設を訪れであると考えられる．言い換えれば，作品に関する投稿の数にる（中国映画「狙った恋の落とし方」のロケ地である北海道な増加が見られるときである．
「聖地巡礼」行動の発生と，投稿のど）」，「日本人が日本作品と関連する国外の施設を訪れる（海外数の増減には相関があると考えられる．

ロケのアニメ，漫画など）」の 6 つの形態を提案している．ま2 つ目の検証内容は，「聖地巡礼」行動が発生する時期には，

た，日本人による海外の観光地への「聖地巡礼」行動の経済的作品にかかわらず共通点が見られるかどうかである．
「聖地巡

影響も指摘されている．Kim ら [6] は，韓流ドラマの日本での礼」は，聖地を開拓し，聖地が開拓者より SNS などにより情流行が，日本人観光客の韓国への観光旅行に与えた影響につい報共有され，その後興味を持ったファンが巡礼するという一連て分析している．例として，人気ドラマ「冬のソナタ」は，韓の流れがある [3]．そのため，「聖地巡礼」行動の発生する場合，国に 10 億円，日本に 20 億円の経済効果をもたらしたと試算しある特定の時期に多く発生すると考えられる．

3 つ目の検証内容は，投稿の数が急激に増えるときには，何ら

ている．

2. 2

Twitter への投稿を利用した分析

かの要因が存在するかどうかである．作品に関する投稿のピー

柳ら [7] は， Twitter より位置情報付きの道路交通情報を抽

クでは，その作品に関心が集まる出来事が起きていると予想さ出する手法を提案し，既存の観測システムから取得できない情

れる．聖地での投稿のピークでは，そこで何らかのイベントが報の検出を行った．Sakaki [8] らは， Twitter のユーザをセン行われている可能性が高い．聖地の位置情報を含んでいる作品

サとみなし，イベントに関するリアルタイムの相互作用を分析に関する投稿のピークでは，聖地巡礼者の増加が予想される．

し，地震や台風の発生と位置を推定する手法を提案した. 田原

4 つ目の検証内容は，聖地が所在する場所の周辺環境により

表1

アニメ作品とその聖地

作品名

都道府県

代表的な聖地の地物名

ふらいんぐうぃっち

青森県

藤田記念公園，弘前城，弘前公園

僕だけがいない街

北海道，千葉県

あまんちゅ

静岡県

伊東マリンタウン，汐吹公園，海上亭

ハイスクール・フリート

神奈川県

横須賀中央駅，諏訪大神神社，衣笠山公園

ラブライブ！サンシャイン!!

静岡県

沼津駅，伊豆・三津シーパラダイス，沼津市立長井崎中学校

NEW GAME!

東京都

阿佐ヶ谷駅，つつじヶ丘駅，ニューアド社

ばくおん!!

神奈川県，山梨県

苫小牧市立美園小学校，苫小牧市科学センター，船橋市山谷水門

十国峠レストハウス，MAZDA スカイラウンジ，道の駅どうしTweet 本文中にアニメの作品名を「聖地巡礼」行動の行いやすさに差異があるかどうかである．

含む

所在する場所が利便性が低い場所である場合，「聖地巡礼」を行うのが難しい聖地である考えられる．

3. 2

対象作品とその聖地

本節では，分析対象とするアニメ作品について説明する．対象とするアニメ作品は深夜アニメに限定した．また作品の聖地については， Web ページから人手で聖地とされる地物名とその緯度経度情報を取得し作成したリストを用いる．リストを表1 に示す．
3. 3

分析対象ツイートの抽出

含まない

分析対象

分析対象

確定的な

「聖地巡礼」

Tweet

Tweet

「聖地巡礼」

かもしれない

分析対象「聖地」以外「聖地巡礼」を行いやすい聖地とだと考えられる．逆に聖地のTweet に付与された位置情報がは交通手段や宿泊施設といった情報が入手しやすい．これらは「聖地」である

聖地の所在する場所が元より観光地である場合，それらの地域

対象外

作品と

まったく

Tweet

Tweet

関連する

本節では，アニメ作品に関するツイートを Twitter から抽出

図1

無関係な

分析対象のツイートする方法について説明する．分析に際して，各ツイートの以下の情報を用いる．

•

ツイート日時•ツイート本文•

位置情報•

ユーザ ID

さらに，取得したツイート本文と位置情報を用いて，以下の 2点について抽出を行う．

•

作品名を含むツイート•

聖地の位置情報を含むツイート

mecab-ipadic-neologd を利用した（注 6）．ここで，TF-IDF 法とは Salton ら [13] によって，1986 年に初めて提案された手法である．文書に含まれる単語の相対的な重要性を示す指標を算出する．具体的には，投稿される文書 D における単語 T の出現
頻度 tf req（T, D)，単語 T を含む文書数を df req(T )，全文書
数を M とすると，単語 T の文書 D における特徴量 ｗ (T, D)
は以下の式のように定義される：

tf (T, D) =log(tf req(T, D)，log(tnnum(D)

ここで，作品名を含んでいるツイートとは，ツイート本文に作品名もしくはその略称を含んでいるツイートである．なお，作品の略称の一覧は人手で用意した．また，聖地の位置情報を含むツイートとは，聖地の緯度経度付近で投稿された位置情報付(
idf (T ) = log

M
def req(T ))，w(T, D) = tf (T, d)・idf (T )．

きツイートとする．分析対象とするツイートを図 1 のように定義する．本研究では，作品名及び聖地の位置情報のどちらも含

3. 5 検 証 方 法

まない投稿は分析対象としない．反対に，どちらも含むツイー

本節では，それぞれの仮説の検証について説明する．まずそトは，聖地巡礼者によって投稿された可能性が非常に高いツ

れぞれの作品ごとに，作品に関する投稿の数と聖地での投稿のイートとする．

数，作品に関する聖地での投稿の数を算出する．次にそれぞれ

3. 4 形態素解析の投稿の数のピークを算出する．SciPy の信号解析モジュール

本節では，ツイートの形態素解析について説明する．収集の argrelmax 関数 （注 7） を用いて，離散的なデータから極大値したツイートのツイート本文に対して，MeCab （注 5） を用いてを算出し，それぞれの投稿の数に対するピークとする．また，

日本語形態素解析を行う．その後，日付ごとに名詞のみを抽出

ピークは複数存在する場合もある．

し TF-IDF 法により特徴語を抽出する．その際最近のアニメ作品に対応するため， MeCab の辞書には，新語辞書である（注 6）：https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd（注 7）：https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.18.1/reference/generated/（注 5）：https://sourceforge.net/projects/mecab/

scipy.signal.argrelmax.html

作品の投稿の数の増減の相関関係に注目して検証を行うと，トの数である．聖地での投稿の抽出には，4 次メッシュ（500m

作品に関する投稿の増減が「聖地巡礼」に関する投稿に影響をメッシュ）を用いて，聖地の緯度経度情報を含むメッシュでツ与えるかどうかの確認ができる．そのため，作品ごとの，作品

イートされた投稿を抽出した．また，聖地の聖地の緯度経度情に関する投稿の数と聖地での投稿の数，作品に関する聖地での報を含むメッシュとその周辺 8 メッシュに所在する宿泊施設と投稿の数に関して，それぞれの投稿数を日ごとに区切って集計

駅の有無を 1 名の評価者が人手で計測した．

したものを一つの波形として捉え，波形の類似度として相関を

表2

分析する．
作品に関する聖地での投稿の数のピークが，作品の放送開始

アニメ作品とそのツイート数

アニメ作品名

作品名

聖地

作品名と聖地

53 件

ふらいんぐうぃっち

1,950 件2,519 件日から何日後に発生するかという点に注目して検証を行うと，僕だけがいない街

8,595 件2,872 件

8件

「聖地巡礼」行動の発生時期の傾向が発見可能だと考えられる．

あまんちゅ1,459 件

1,125 件

48 件

具体的には，期間を 7 日間ごとに分け，作品に関する聖地でのハイスクール・フリート

13,489 件

投稿の数のピークが発生する割合を算出し，「聖地巡礼」行動のラブライブ！サンシャイン!!

発生率が高い区間を抽出する．
ツイート本文の特徴語について注目して検証を行うと，投稿5,939 件

73 件

16,478 件 18,465 件

565 件

NEW GAME!

2,651 件7,504 件

38 件

ばくおん!!

4,034 件3,296 件

12 件の数のピーク要因を抽出することができる．作品ごとにピークとなった日のツイートの本文を形態素解析し，特徴的に現れた

4. 2 全体の分析

単語を分析する．特徴的な単語の抽出には，TF-IDF を用いる．
この際，文書集合を作品に対する全日程の投稿とし，対象文書

表 1 の各作品について，以下の 3 つの投稿について分析した．

をピーク当日の投稿として計算する．特徴的に現れた単語をラ•作品に関する投稿

ンキング化し，上位の単語に対して人手でのラベル付けを行う．

•

聖地での投稿ある作品の聖地が「聖地巡礼」しやすい場所かどうかに注目•

作品に関する聖地での投稿

して検証を行うと，「聖地巡礼」しやすい聖地の特徴が発見可能

一例として，「ふらいんぐうぃっち」についての投稿数のグラフだと考えられる．まずそれぞれの聖地について，その聖地が所を以下の図 2 に示す．また，それぞれのピークについて以下の在する場所が「聖地巡礼」しやすい場所かどうかを人手で判定

表 3 に示す．

•

宿泊施設の数•

交通手段の有無

これらについては Google マップ（注 8）を用いて人手で計測する．
聖地 1 つ 1 つについての投稿された数によってランキング化し，「聖地巡礼」しやすい聖地の特徴を分析する．

Tweet件数（件）する．判定の基準としては以下の 2 点を挙げる．

4. 検 証 実 験「聖地巡礼」行動の Twitter 上での傾向を明らかにするため仮説に基づいて検証実験を行った．

4. 1 データセット
本研究では，分析対象のデータとして，2016 年 1 月から 12
Tweet日時（日）月までに Twitter 上に日本国内から投稿されたツイートを収集した．Twitter からのツイート取得には TwitterStreaming

図 2 「ふらいんぐうぃっち」の投稿数

API を用いた （注 9）．また分析対象のアニメとして，2016 年 1
月から 9 月までに放映された深夜アニメ作品とその聖地を対象とした．ここで，選出したアニメ作品は放映期間が 3ヶ月のものに限定した．ツイートの収集期間は，作品の放映開始から放映終了までの 3ヶ月とその後 3ヶ月の合計 6ヶ月間とした．対象

表 3 「ふらいんぐうぃっち」の投稿数のピーク
ピークの日付作品に関する投稿

アニメとその投稿数を表 2 に示す．ここで，表 2 の「作品名」とはツイート本文に作品名を含むツイートの数であり，「聖地」

聖地での投稿とは実際に聖地と呼ばれる場所でツイートされた投稿の数である．
「作品名と聖地」はそのどちらの情報も含んでいるツイー（注 8）：https://www.google.co.jp/maps/（注 9）：https://dev.twitter.com/streaming/overview

作品に関する聖地での投稿

投稿数

4 月 10 日

55

6 月 26 日

70

9月4日

60

4 月 24 日

83

7 月 17 日

54

4 月 24 日

4

8月1日

7

4. 3 仮 説 検 証のピーク発生率を算出した結果を表 5 に，作品ごとのすべての第 3.1 項に記したそれぞれの検証内容について，それぞれ実ピーク発生週を表 6 に示す．また，作品ごとの作品に関する聖際のデータをもとに第 3.5 項に記した方法で分析を行い，その地での投稿に関して，投稿された日付が平日であったか休日で検証結果について考察を行う．

あったかどうかの割合を以下の表 7 に示す．
表 5 より，5 – 8 週目での発生率が最も高く 42.9%であった．

4. 3. 1 作品に関する投稿数と聖地での投稿数の検証
各作品について，作品に関する投稿数，聖地での投稿数，作作品が放送終了となる 12 周目までの発生率は約 85%であり，品に関する聖地での投稿数のそれぞれの間に，投稿数の推移や作品に関する聖地での投稿数の最初のピークは作品の放送期

ピークについて相関分析を行った．相関係数を表 4 に示す．こ間内に発生する可能性が高いことがわかった．さらに表 6 よこで，表 4 の聖地巡礼とは，作品名に関する聖地での投稿数のり，放送終了より後の期間に 2 回めのピークを迎える作品が多ことである．

かった．

表 4 より，「ハイスクール・フリート 」，「NEW GAME!」でまた表 7 より，投稿日の日付に関して「ふらいんぐうぃっち」，

は中程度の相関が，「ふらいんぐうぃっち」では弱い相関が見ら「僕だけがいない街」，「あまんちゅ」，「ばくおん!!」の 4 作品にれた．
「あまんちゅ」，「ラブライブ！サンシャイン!」では，作品

おいては休日の割合が平日の割合より高くなった．一方，「ハイ

名に関する投稿数と作品名に関する聖地での投稿数の間以外でスクール・フリート」，「ラブライブ！サンシャイン!! 」，「NEW

は，中程度の相関が見られた．
「ばくおん!!」では，聖地での投GAME!」の 3 作品においては平日の割合が休日の割合より高

稿数と作品名に関する聖地での投稿数の間で弱い相関が見られ

くなった．

た．
「僕だけがいない街」では相関が見られなかった．
「ハイス「ばくおん」の休日割合が高いのは聖地の所在する場所が平クール・フリート 」，「NEW GAME!」の 2 作品の聖地はそれ日には行くことが難しい場所であるためと考えられる．また，ぞれ神奈川県と東京都であり，作品に関する盛り上がりに対し「ふらいんぐうぃっち」と「僕だけがいない街」については聖地て，聖地が気軽に行ける場所に所在することが相関が高かったの所在する場所が首都圏から遠く，「ハイスクール・フリート」

要因である考えられる．一方，表 1 から，「ばくおん!!」の主なと「NEW GAME!」については聖地の所在する場所が首都圏

聖地がサービスエリアや僻地であること，「僕だけがいない街」に所在する．つまり，首都圏から聖地への移動距離による差異の主な聖地が北海道に所在することがわかる．すなわち相関がであると考えられる．
「あまんちゅ」と「ラブライブ！サンシャ

見られなかった要因は，聖地が気軽に行けない場所に所在する

イン!! 」は聖地の所在する場所同士が近いが，平日と休日の割ことであると考えられる．

合が違う．これは，表 2 から投稿数に差があることがわかり，

本検証では，7 作品中 5 作品で，作品に関する投稿数，聖地

言い換えると，作品に対する関心に差があることが原因であるでの投稿数，作品に関する聖地での投稿数のそれぞれの間に正と考えられる．全体的には「聖地巡礼」行動は休日の方が多くの相関が得られた．これらの作品では，作品に関する投稿また起き，聖地の地理的要因または作品に関する関心の差異によっは聖地での投稿の盛り上がりに応じて「聖地巡礼」行動が発生て投稿の日付に違いが見られた．

している可能性が高いと考えられる．また聖地が所在する場所「『 聖地巡礼』行動の発生時期には，すべての作品に共通しを考慮したとき，投稿数の相関関係には差異が生じる可能性がた類似性が見られる」という仮説は，「作品に関する聖地での投高いと考えられる．

稿数の最初のピークが作品の放送期間内に多く発生する」とい「作品に関する投稿の数と聖地での投稿の数には相関関係がう結果より，成立する可能性が高い．

ある」という仮説は，聖地が気軽に行ける場所にある場合，成表5立する可能性が高い．
表4

投稿数の相関分析

作品に関する聖地での投稿数のピーク発生割合
期間発生率

1 – 4 週目

28.5%

5 – 8 週目

42.9%

聖地と聖地巡礼9 – 12 週目

14.2%

ふらいんぐうぃっち

0.20

0.21

0.44

13 – 16 週目

14.2%

僕だけがいない街

0.15

0.08

0.02

アニメ作品名

作品名と聖地 作品名と聖地巡礼

あまんちゅ

0.42

0.26

0.53

ハイスクール・フリート

0.65

0.43

0.41

ラブライブ！サンシャイン!!

0.39

0.03

0.57

NEW GAME!

0.65

0.40

0.45

アニメ作品名発生週

ばくおん!!

-0.07

-0.05

0.25

ふらいんぐうぃっち

3 週目，17 週目

4. 3. 2 作品共通の聖地巡礼行動の発生時期の類似性の検証

表6

作品ごとの作品に関する聖地での投稿数のピーク発生週

僕だけがいない街

14 週目

あまんちゅ

6 週目，23 週目

ハイスクール・フリート

11 週目，24 週目

ラブライブ！サンシャイン!!

6 週目，20 週目て，共通して現れる特徴を発見するため，作品に関する聖地でNEW GAME!

3 週目，12 周目の投稿数のピークについて分析を行った．まずツイートを 7 日

ばくおん!!

6 週目

それぞの作品に対する「聖地巡礼」行動の発生時期につい間ずつの収集期間で分割し，作品ごとのツイートに対し，最初

表7

作品に関する聖地での投稿の日付割合
アニメ作品名平日

ふらいんぐうぃっち
僕だけがいない街
あまんちゅ

表9
ラベル

休日

41.5% 59.4%
40.0% 60.0%
40.0% 60.0%

ハイスクール・フリート

52.2% 47.8%

ラブライブ！サンシャイン!!

58.7% 41.3%

NEW GAME!

65.6% 34.4%

ばくおん!!

18.2% 81.8%

聖地での投稿の特徴語

ピーク時の割合 「聖地巡礼」ピーク時の割合

聖地に関蓮する用語

19.3%

32.5%

作品に関連する用語

6.8%

3.3%

現地でのイベント

6.8%

7.5%

聖地以外の地物

22.5%

20.0%

その他

44.3%

36.7%

表 10

作品に関する聖地での投稿の特徴語
ラベル

4. 3. 3 投稿数のピークの特徴に関する検証
作品ごとに，作品に関する投稿，聖地での投稿，作品に関する聖地での投稿，それぞれのピーク原因を調べるため，ピーク

ピーク時の割合

聖地に関する用語

42.5%

作品に関する用語

19.1%

現地でのイベント

7.5%

聖地以外のの地物

5.8%

その他

25.0%

日のツイートの本文を日本語形態素解析し，TF-IDF を用いて抽出した単語の上位 10 件を特徴語として分析を行った．それ

表 11

ラベルの内容ぞれの特徴語について表 8，表 9，表 10 に示す．分析のため，人手で作成したラベルについての詳細を表 11 に示す．ここで，「聖地巡礼」ピーク時とは，作品に関する聖地での投稿の数がピークとなる日付である．
表 8 より，作品に関する投稿の数のピークでは主に作品に関連する用語や作品に対する感想が多いことがわかる．
「最終回」
や「感動」などの単語が多く見られたことから，その作品の最

ラベル

主な内容

作品に関蓮する用語

作品特有の単語（キャラクター名，劇中用語）

作品に対する感想

楽しみ，感動，視聴アニメに関連する用語

他のアニメ作品名やキャラクター名，アニメ全般の用語

聖地に関蓮する用語

聖地の地物名，「聖地巡礼」，「聖地」に関係する語

現地でのイベント

祭り，ライブ，花見

聖地以外の地物

店舗名，施設名，作品とは無関係な地名

その他

上記以外の単語

終回でピークとなる可能性が高い．表 9 より，聖地での投稿の数のピークでは，聖地に関連する用語と聖地以外の地物で約 4割を占めている．これは，Foursquare（注 10）を利用した投稿が要因の一つである可能性がある．地物名だけでは，ピーク原因は特定できないが，特徴語となった地物で何らかのイベントが行われている可能性が考えられる．表 10 より，作品に関する聖地での投稿の数のピークでは，聖地に関連する用語と作品に関連する用語が約 6 割を占めており，特に聖地の地物名や「聖地巡礼」といった単語が多く見られたため，「聖地巡礼」行動が原因によるピークと考えられる．

聖地周辺の利便性による「聖地巡礼」行動の行いやすさの差
異について分析を行った．作品ごとの聖地それぞれについて作
品名に関する聖地での投稿ユーザ数のランキングと聖地での投稿ユーザ数，宿泊施設の数，駅の有無の関係性についての分析
結果を表 12 に示す．ここで，表 12 の「聖地巡礼」投稿ユーザ
数とは作品名に関する聖地での投稿ユーザ数のことである．
表 12 より，作品名に関する聖地での投稿ユーザの数が全体的に少ない「僕だけがいない街」と「ばくおん!!」の 2 作品を

表 8 および表 9 より，「聖地巡礼」のピーク時では，作品名に関する投稿に関しては作品に関する用語が，また聖地での投稿に関しては聖地に関する用語の割合がそれぞれのピーク時に比べて割合が増えている．つまり，「聖地巡礼」のピーク時は作品名に関する投稿と聖地での投稿の特徴語に影響を与えていると考えられる．

除いた場合，「あまんちゅ」以外の 4 作品では宿泊施設の数が最多かつ周辺に駅が存在する聖地が，投稿ユーザ数が最も多い結果となった．これらは聖地となっている場所自体が駅であり，巡礼者が最初に訪れ， 巡礼者であるユーザが「聖地巡礼」をしていることを知らせるために，作品名を含めて現地の位置情報を付けてツイートすることが多いためと考えられる．そのた「投稿数のピークには特徴がある」という仮説は，作品に関する投稿と作品に関する聖地での投稿については成立した．
表8ラベル

め，最初だけ作品名を含めてツイートする巡礼者がいる可能性も考えられる．また，聖地周辺の利便性は高いが投稿ユーザの数が少ない聖地も見られた．これは聖地周辺の利便性だけでな作品に関する投稿の特徴語
ピーク時の割合 「聖地巡礼」ピーク時の割合

作品に関蓮する用語

32.5%

46.7%

作品に対する感想35.0 %

5.0%

アニメに関連する用語

5.0%

10.0%

27.5%

38.3%

その他

4. 3. 4 聖地周辺の利便性による巡礼活動の差異の検証

く，作品とどれだけ関わりが深いかという要因も投稿ユーザ数に影響を与えていることが考えられる．
「あまんちゅ」の聖地の一つである「伊東マリンタウン」や「ラブライブ！サンシャイン!!」の聖地の一つである「沼津市立長井崎中学校」は，宿泊施設の数が少数かつ周辺に駅が存在しない聖地であるにもかかわらず，作品名に関する聖地での投稿（注 10）：https://ja.foursquare.com/

ユーザ数が多い．くわえて，聖地での投稿ユーザ数に対する作
品名に関する聖地での投稿ユーザ数の割合が多いことから，これらの聖地は，作品とコラボレーションしている聖地であるこ表 12

聖地周辺の利便性と投稿ユーザ数の関係性

アニメ作品名聖地名「聖地巡礼」投稿ユーザ数

聖地での投稿ユーザ数

ふらいんぐうぃっち

弘前駅

17

442

僕だけがいない街

宿泊施設数 駅の有無

12

有

弘前城

6

408

9

無

中央弘前駅

6

113

10

有

藤田記念庭園

5

110

4

無

弘前公園

4

51

9

無

神明宮

4

29

0

無

船橋市山谷水門

2

22

5

無

苫小牧市科学センター

2

31

7

無

船橋市中央図書館

1

563

10

有

苫小牧駅

1

286

10

有

船橋中央病院

1

46

0

有

伊東マリンタウン

22

376

4

無

伊豆高原駅

5

221

9

有

海上亭

5

73

5

有

汐吹公園

2

21

0

無

横須賀中央駅

19

878

7

有

諏訪大神社

17

859

6

有

衣笠山公園

11

225

0

有

沼津駅

239

2,550

9

有

沼津市立長井崎中学校

84

227

1

無

伊豆・三津シーパラダイス

39

1,578

7

無

あわしまマリンパーク

19

711

10

無

沼津港深海水族館

6

882

2

無

大型展望水門びょうお

4

279

2

無

伊豆長岡駅

3

275

5

有

阿佐ヶ谷駅

30

1,920

3

有

つつじヶ丘駅

3

181

0

有

南阿佐ヶ谷駅

1

202

1

有

十国峠レストハウス

5

561

0

無

道の駅どうし

5

847

0

無

宗谷岬

1

433

0

無

キリストの墓

1

21

0

無

あまんちゅ

ハイスクール・フリート

ラブライブ！サンシャイン!!

NEW GAME!

ばくおん!!

とや作品と特に関わりが深い聖地であることが考えられる．

•

差異が生じる傾向がある．

「聖地の所在する場所の周辺環境によって，『聖地巡礼』巡礼の行いやすさに差異がある」という仮説は，本検証結果だけで•本論文では，観光分野に役立てる情報として「聖地巡礼」行「聖地巡礼」行動の最初のピークは放送期間中に現れる傾向がある．

は成立するとは言えない．

5. まとめと今後の課題

聖 地 の 所 在 す る 場 所 に よって「 聖 地 巡 礼 」行 動 に は•「聖地巡礼」のピークは作品に関するツイート内容や聖地でのツイート内容に影響を与える傾向がある．

•

駅が聖地となっている場合，作品名と聖地の位置情報の動の早期発見を目指し， Twitter の実データを用いて「聖地巡両方を含むツイートは駅での投稿が多い傾向がある．

礼」行動の分析を行った．アニメ作品の「聖地巡礼」に関する投稿数についての相関分析では，作品に関する投稿数や聖地投稿がツイート上に表れるという仮説のもと，仮説検証を行いでの投稿数の盛り上がりに応じて作品に関する聖地での投稿数

Twitter 上に表れる「聖地巡礼」行動の傾向を明らかにした．

も盛り上がる可能性が高いことがわかった．聖地の所在する場

データセットとして，2016 年 1 月から 12 月までに日本国内

所によって，作品に関する投稿数，聖地での投稿数，作品に関で投稿されたツイートの中で，アニメ作品名を含むツイート，する聖地での投稿数の間の相関には差異があった．
「聖地巡礼」

その作品の聖地の位置情報を含むツイート，その両方を含むツ行動のピークについての分析では，放送終了までの期間に最初イートを用いた．またアニメ作品については，2016 年 1 月かのピークが，放送終了後に 2 回目のピークを迎えることが多ら 9 月までに放映されていた深夜アニメ 7 作品を用いた．

かった．また，聖地の地理的要因や作品に関する関心の違いに

本実験において得られた Twitter 上の「聖地巡礼」の傾向は
以下の 4 点である．

よって「聖地巡礼」が行われる日付に差異が見られた．投稿数のピーク時の特徴についての分析では，作品に関する聖地での投稿のピーク時に，作品に関する投稿では作品に関連する用語が，聖地での投稿のピーク時では聖地に関連する用語といった特徴語が現れる可能性が高いことがわかった．聖地周辺の利便性による巡礼活動の差異の分析では，駅が作品の聖地となっている場合， Twitter の性質から作品名を含む投稿を行うユーザが最も多いことがわかった．また，利便性の低い場所であっても投稿ユーザが多い聖地は，利便性とは別の要因がある可能性が高いことが考えられる．これらの分析から,「『聖地巡礼』行動の傾向はツイート上に表れる」という仮説は成立する可能性が高いと考えられる.
本実験での問題として，分析を行った作品数や投稿数が少ないという点が挙げられる．特に，作品名と聖地の位置情報を含むツイートは深夜アニメからの取得が難しく，少量であった．
幅広く「聖地巡礼」行動の傾向を分析するためには，作品名を含むツイートに対して逆ジオコーディングなどにより位置情報を付与し，サンプル数を増やす必要がある．
今後の課題としては，過去の作品やドラマや映画といった作品に対しても今回の結果が共通か否かを検証すること，また実際に新しく放映を開始する作品に対して，傾向が反映されるかどうかを確認することが挙げられる．また，アニメのジャンル
ごとの「聖地巡礼」行動の傾向に関して，詳細な分析を行うことも今後の課題である．

謝辞

本研究は，首都大学東京傾斜的研究 (全学分) 学長裁量枠戦略的研究プロジェクト戦略的研究支援枠「ソーシャルビッグデー
タの分析・応用のための学術基盤の研究」及び JSPS 科研費

16K00157, 16K16158 による文

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