music analytics 音楽市場動向分析レポート#1

Music Analytics

⾳楽市場動向分析レポート #1

Sep. 2020SOCKETS INC.

©2020 SOCKETS INC. 11

INTRO

Music Analytics 分析対象アーティスト1,098⼈のうち、Twitterオフィシャルアカウント開設アーティストは740740のアーティストオフィシャルアカウントにおける概要をまずはご紹介します(右記参照)。

全世界の⽣活や状況が⼤きく変わった2020年。今回の調査では新型コロナウイルスが⾳楽市場に与えた影響と、TikTok発の新たなヒット潮流における傾向と特徴を、ストリーミング・ソーシャルメディア時代の⾳楽業界向けダッシュボード型アーティスト・楽曲分析サービス「Music Analytics」データとソケッツMSDBメタデータより⾳楽市場動向を分析調査しました。

市場動向調査のポイント1. Twitterから⾒る興味・関⼼、話題の推移

(Buzzツイート傾向・特徴の確認)2. ⽣活変化とアーティストの取り組み動向

(アクション効果とキャッシュポイント)3. 世情を映す⾳楽(直近での共感楽曲傾向)4. ソーシャルネイティブ世代のヒット曲トレンド(楽曲メタ分析)

フォロワー数10万 – 25万⼈ランクが⼀番投稿件数が多い結果でした。おそらくこのこまめなツイートが安定した⼈気アーティストアカウント運⽤につながっているのでしょう。また、フォロワー数別による最⼤RT数の分布状況から、今回の調査においては、1万RT以上のものをBuzzツイートと定義し、以降の調査を⾏いました。

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10,000未満

10,000以上5

0,000万未満

50,000以上1

00,000未満

100,000以上

250,000未満

250,000以上

500,000未満

500,000以上

1,000,000未満

1,000,001以上

フォロワー数別

オフィシャルアカウント数と平均投稿件数

オフィシャルアカウント数平均投稿件数

(参考)Twitterフォロワー数100万越えアーティスト

■調査概要対象データ Music Analytics 各種データおよびMSDBメタデータ各種- アーティスト Music Analytics 分析対象邦楽アーティスト1,098⼈中⼼- SNSデータ 293,117,328レコード- 楽曲データ MSDB 6,126,091曲

調査期間 2020年1⽉1⽇- 2020年7⽉20⽇


1. Twitterから⾒る興味・関⼼、話題の推移まずは前述の740のアーティストオフィシャルアカウントにおける概要を元に、Twitter内でのアーティストアカウントの動向を⾒ていきます。

P.1で触れたように、フォロワー数10万 - 25万での投稿数が1番多かった通り、RT、いいね︕数もこのランクで効率的に反響を獲得できている状況でした。また、⾔及数においては、100万フォロワー超えランクよりも⾼く、この辺りのフォロワー数が⽇本市場においては、最もアクティブなフォロワー割合が⾼いと⾔えそうです。

050,000100,000150,000200,000250,000300,000350,000400,000450,000500,000

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10,000未満

10,000以上5

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50,000以上1

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100,000以上

250,000未満

250,000以上

500,000未満

500,000以上

1,000,000未満

1,000,001以上


反響規模感

オフィシャルアカウント数最⼤RT数

最⼤いいね︕数 7⽇間当たり

最⼤平均⾔及数

0102030405060

0100200300400500600

10,000未満

10,000以上5

0,000万未満

50,000以上1

00,000未満

100,000以上

250,000未満

250,000以上

500,000未満

500,000以上

1,000,000未満

1,000,001以上


Buzz概況

オフィシャルアカウント数Buzzツイート数Buzz⾔及ツイート数

左記グラフに⽐べると、フォロワー数規模に⽐較的⽐例する形で1万RT以上のBuzzツイートが確認できます。⼀⽅で、ユーザーに⾔及されたBuzz⾔及ツイート数においてはやはり10万 – 25万ラインのアーティストにおいて効率的に拡散されていることがわかります。アクティブで拡散⼒のあるユーザーを獲得できている⽬標フォロワー数ラインであることがうかがえます。

(参考)Twitterフォロワー数10万 – 25万クラスのアーティストアカウント


では、前述で定義した1万RT以上のBuzzツイートの内容について掘り下げてみていきます。

上記グラフで2020年のTwitterにおけるアーティストの公式アカウントを対象に⾒てみると、ツイート総数は5⽉がピークで、Buzzツイートアカウント数も似たような推移となっています。緊急事態宣⾔下での4-5⽉にアーティスト⾃らの発信が増え、Twitterユーザーもそれに呼応した結果がうかがえます。⼀⽅で、1万RT以上のBuzzツイートは右肩上がりを続けています。このBuzzツイートを内容別に推移を確認したのが右の2種のグラフです。活動に関する「告知」、脱退・解散・結婚・デビュー周年記念などの「報告」、政治やコロナなどの時事ネタに関する「トレンド」、各種クリエイティブ活動における「クリエイティブ」、アーティスト間でのバトン「繋ぎ」などの特徴的な内容をピックアップして件数と反響推移を確認してみると、3⽉から5⽉にかけて「トレンド」のツイート件数が伸び、反響も⾼いものとなっています。ただ、緊急事態宣⾔が解除されて以降、6、7⽉とアーティスト活動における「告知」に関してはツイート数に対して若⼲反響度合いが落ち着いてきており、今までの形態でのライブが⾏えない状況下で、どうユーザーにアプローチしていくべきか、引き続き試⾏錯誤が必要であると⾔えそうです。

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05,000

10,00015,00020,00025,00030,00035,00040,000

2020年1⽉ 2020年2⽉ 2020年3⽉ 2020年4⽉ 2020年5⽉ 2020年6⽉ 2020年7⽉

Music Analytics 分析対象アーティスト1,098名

公式アカウントツイート数とBuzzツイート数推移

ツイート総数 Buzzツイート総計 Buzzツイートアカウント数

05

101520253035

2020年1⽉

2020年2⽉

2020年3⽉

2020年4⽉

2020年5⽉

2020年6⽉

2020年7⽉

Buzzツイート内容別件数推移

告知報告トレンドクリエイティブ繋ぎ

0100,000200,000300,000400,000500,000600,000700,000800,000900,000

2020年1⽉

2020年2⽉

2020年3⽉

2020年4⽉

2020年5⽉

2020年6⽉

2020年7⽉

Buzzツイート内容別反響推移

告知報告トレンドクリエイティブ繋ぎ


さらに、アーティスト公式アカウントを持つ対象のアーティストごとのBuzz状況をご紹介します。下記は、1万以上RTのBuzzツイートを対象とした最⼤RT数上位ランキングです。

対象期間中、アーティスト別で⾒ると、最⼤RT数を獲得していたのは、フォロワー数規模も世界レベルとなっているBTSでした。⽉ごとのランキング出現で⾒ても2020年2⽉以外で全ての⽉でランクインしており、総ツイート数に対する1万RT以上のツイート割合が91.2%と、ツイートすればBuzzると⾔っても過⾔ではない状態です。同様にツイートすればBuzzる状態に近いのが、嵐、Red Velvet、⽶津⽞師、まふまふと続きます。グループメンバーでランクインしているアーティストは⾔動に関する注⽬度、それによる影響⼒が⼤きいことがわかります。⽉別で⾒た際の各⽉ランキング出現回数が1のアーティストについては、脱退・解散・結婚・デビュー周年記念などの重⼤「報告」結果であるものが多数散⾒されましたが、中でも注⽬すべきは、緊急事態宣⾔下の Stay home 期間に各アーティストが様々なアクション、発信を⾏った中での”ライブ映像公開”の告知ツイートでしょうか。これに該当するBuzzツイートでランクインしていたのは、Bʼz、BUMP OF CHICKEN、King Gnu、ONE OK ROCK、椎名林檎でした。こちらの3⽉後半からの各アーティストのアクションに関する効果は、次のChapterでもう少し俯瞰的にみていきたいと思います。

※ランキング詳細は、ページ後⽅のAppendix参照


1万RT以上のBuzzツイートについては特定アーティストの強さが露出する結果となりましたので、1万RT以下を対象として⼀定数反響のあったツイート(5千以上 – 1万未満RT)を元に、アーティストごとの最⼤RT数と平均RT数からBuzzレートを算出したランキングで、対象期間中に反響の⾼かったアーティストもあわせてみておきたいと思います。

Buzzレート1位は、HoneyWorks でピアノ・キーボードを担当する宇都圭輝でした。内容としてはまふまふ新曲『夜空のクレヨン』のレコーディング参加に関するもので、メジャーな⼈との絡み・コラボによる反響の最⼤化という公式にのっとったツイート内容でした。またこの5千以上1万RT未満におけるBuzzレート上位には、政治やコロナなどの時事ネタに関する「トレンド」に関するツイート、また前述でカテゴライズした特徴的な内容以外の⽇常的なツイートが多数占めていました。

Buzzレートでの上位ではなく、5千以上 - 1万未満RT実数を対象で⾒ると、・活動に関する「告知」20.1%・脱退・解散・結婚・デビュー周年記念などの「報告」4.6%・コロナ関連などの時事関連に関する「トレンド」4.2%・各種クリエイティブ活動における「クリエイティブ」1.1%・アーティスト間でのバトン「繋ぎ」0.6%・その他 69.4%と、Twitter上でのフォロワー数にとらわれず、⼀定の固定ファン層が存在するアーティストの「活動」や「報告」、また⽇常的な話題に興味が持たれ、⼀部時期的に「トレンド」に関するツイートが拡散されていました。

ただ、前ページの1万RT以上の結果から分かるように⼀部の圧倒的⼈気アーティストがBuzzり、さらに右記ランキング内に出現している⼀定の固定ファン層が存在する、⼈気確⽴したアーティストと同じように告知しているだけでは情報が埋もれてしまう可能性は⾼く、ただ情報をツイートするという既存のSNSアカウント運⽤に終始せず、⽬的を持ったプロモーション戦略と効果測定、このPDCAが⾮常に重要になってくるのではないかと思われます。



ちなみに、P.4 の1万以上RTのBuzzツイートを対象とした最⼤RT数上位のランキングで、グループ以外のソロ活動アーティストとメンバーを抽出したアーティストの対象期間中での「Music Analytics」印象分析結果はこちらになります。

まずはじめに、印象分析とは、Twitter上でのユーザーのアーティスト⾔及内容から、アーティストの印象にまつわるツイートで該当するものを28項⽬に分類し、スコアから各印象項⽬とアーティストの相関性をプロットした散布図になります。

左記の各印象項⽬の位置付けから各ポジショニングを解釈していきます。

対象期間中、1万以上RTされたソロ活動アーティストまたはグループメンバー、つまり発⾔⼒のあったアーティストたちの印象は⼀極集中することなく、⽐較的それぞれの印象、つまりポジショニングでTwitterユーザーの各ネットワーク層に注⽬されているとことがわかります。

こうした各アーティストの⼈となり、ブランディングは⽇々のアーティストの活動、⾔動の積み重ねの結果となり、アーティスト活動における直接的な告知以外での⾔動で印象を定着、または変化させていきます。作品、そしてパフォーマンスとともに、複合的な企画やイベント、それぞれのPRポイントなど、今後のSNSプロモーション戦略での⽬的に応じた効果の最⼤化において、イメージポジショニングの実態と把握も重要になってくると思われます。

B. 芸術性⽀持

E. (外⾒含む)キャラクター性

C. 安定感A. 活動影響⼒

D. 親近感


2. ⽣活変化とアーティストの取り組み動向次は、Twitterの直近の動向から⾳楽市場におけるアクション効果、またキャッシュポイントについて深掘っていきたいと思います。まずは、改めてになりますが、ここ数年の傾向として「歌ってみた」「弾いてみた」「踊ってみた」「描いてみた」の⼆次創作系で拡散されてヒットにつながる、またはアーティストや楽曲の⼈気具合がさらなる⼆次創作意欲を掻き⽴て増加させていくという特徴があります。実際に、対象期間中の⼆次創作系⾔及の上位アーティストを⾒てみると⼀⽬瞭然です。

さらに直近では、TikTok⼈気楽曲がストリーミング上位を占める『TikTokでの⼈気＝ヒット』という潮流への明確な転換もある中で、今回、Twitterでのアーティスト名⾔及ツイートを対象に、⼆次創作⾔及数と物販・購買関連(※1)の⾔及数の推移を確認しました。


(※2)相関係数（そうかんけいすう、英: correlation coefficient）とは、2 つの確率変数の間の相関（類似性の度合い）を⽰す統計学的指標である。原則、単位は無く、1 から 1 の間の実数値をとり、1 に近いときは2 つの確率変数には正の相関があるといい、1 に近ければ負の相関があるという。0 に近いときはもとの確率変数の相関は弱い。因みに 1 もしくは 1 となる場合は 2 つの確率変数は線形従属の関係にある。

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200

400

600

800

1,000

1,200

1,400

0500

1,0001,5002,0002,5003,0003,5004,0004,5005,000

2020年1⽉ 2020年2⽉ 2020年3⽉ 2020年4⽉ 2020年5⽉ 2020年6⽉ 2020年7⽉

⼆次創作⾔及数と物販・購買関連⾔及数推移

⼆次創作系⾔及数1⽇平均物販・購買関連⾔及数1⽇平均

相関係数︓0.996

(参考)Twitter内「⼆次創作」関連⾔及数上位アーティスト

この2つのデータの相関係数(※2)を確認したところ、2020年1-7⽉の全期間では、0.087でしたが、YOASOBIの「夜に駆ける」がTikTokで爆発的に⼈気がではじめ、ストリーミング順位も⼤きく上昇した4⽉以降(2020年4-7⽉)でみると、0.996と⾼い相関性を表し、Twitter上でも現状、この特徴的傾向が強くなっていることがわかります。

(※1)アーティスト名を含み、さらに、フィジカル、デジタルDLをはじめ、グッズも含んだ”注⽂”や”購⼊”に⾔及したツイート


2020年4⽉以降、⼆次創作系⾔及数と物販・購買関連⾔及数の相関性を確認できましたので、次は3⽉以降に⽣活が⼀変、ライブなどができなくなったコロナ禍での各アーティストの取り組みの効果を⾒ていきたいと思います。

上記の通り、コロナ禍でのアーティストの取り組みにおいては、メッセージ発信、社会への貢献という観点で特にリリース楽曲に直結したプロモーション活動ではなかったことから、今回収集したアクションデータでのリリースありなしによる影響は少ないと判断し右記グラフにて詳細を確認しました。

期間中の各アーティストのアクション状況は、Twitter内でのツイートおよびWeb情報より収集できたデータをもとに、今回は以下の4つに分類1︓⽣配信、⽣放送、⽣中継(インスタライブ、YouYube⽣ライブ配信など)2︓無料配信(過去ライブ動画等、期間限定含む)3︓有料配信(過去ライブ動画等)4︓有料無観客ライブ配信

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20

40

60

80

100

120

140

2020年3⽉ 2020年4⽉ 2020年5⽉ 2020年6⽉ 2020年7⽉

アクションを起こしたアーティスト数推移

1︓リリースありアーティスト数




1︓リリースなしアーティスト数




アクションなし︓リリースあり

アーティスト数0

50

100

150

200

250

0

20

40

60

80

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2020年3⽉ 2020年4⽉ 2020年5⽉ 2020年6⽉ 2020年7⽉

アクションごとのアーティスト数別物販・購買関連⾔及数推移

1︓アーティスト数




物販・購買⾔及数全体⽉平均

アクションなし︓物販・購買⾔及数平均

1︓物販・購買⾔及数平均




1︓⽣配信、⽣放送、⽣中継(インスタライブ、YouYube⽣ライブ配信など)は、4⽉に物販・購買関連⾔及が平均を上回り、さらに7⽉に急上昇しています。2︓無料配信(過去ライブ動画等、期間限定含む)は、5,6⽉に⾼い平均値を表し7⽉に⼊りアクション数とともに落ち着いてきてはいますが、アクションなしや⽉平均に⽐べ⾼い値を保っています。3︓有料配信(過去ライブ動画等)は、調査期間中まだ件数は少なかったものの⾼い⾔及数平均を表しています。4︓有料無観客ライブ配信は、Twitter上での物販・購買関連⾔及数としてはアーティストによる⼈気実⼒に左右されやすい結果となっているようです。おそらく当⾯主流となるであろう4については、引き続き、1,2,3とうまく連動させる、複合的に⾏う試⾏錯誤が必要であると⾔えそうです。


ライブが延期になりはじめた2020年3⽉から、本調査対象期間の2020年7⽉20⽇までに前述のいずれかのアクションを起こし、かつ2020年以降で楽曲リリースがあったアーティストを対象とした、物販・購買関連⾔及(※1)数TOP30です。

GLAY

BTS

欅坂46

乃⽊坂46

TWICE

ヨルシカ

sumika amazarashi

B'zSEKAI NO OWARI

(1,000)

0

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

6,000

7,000

8,000

9,000

10,000

0 1 2 3 4 5 6 7

物販・購買関連⾔及数

アクション回数

アクションと楽曲リリースで販売⼒が⾼かったアーティストTOP10

それではさらに、アーティスト単位での効果を確認していきたいと思います。こちらは、アクションと楽曲リリースで販売⼒が⾼かったアーティスト上位です。

上記グラフは、縦軸(x軸)が物販・購買関連⾔及数で、横軸(y軸)がアクション回数、円の⼤きさがTwitterフォロワー数規模を表しています。GLAYは、Twitterでのフォロワー数規模はさして⼤きくはないものの、メンバーHISASHIのYouTubeでの⽣レコーディング配信や、無料ライブ配信・放送を⾏い、ベテランとして⾳楽市場を牽引していました。Bʼzも同様に過去ライブ映像の無料配信にて⼤きな反響を呼んでおり、さらにファンクラブ会員特典の充実度に関しても多数⾒受けられました。左下アーティスト、また真ん中の乃⽊坂46、欅坂46、TWICE、右のBTSにおいては、どちらかというとアクション効果というより固定ファン層による⾔及効果とも読み取れる結果となっています。


AAA

サカナクション

⾼橋優フレデリック

YOSHIKI

ポルノグラフィティ

BUMP OF CHICKEN

UNISON SQUARE GARDEN

エレファントカシマシandrop

-500

0

500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

3,500

-2 0 2 4 6 8 10 12 14

物販・購買関連⾔及数

アクション回数

楽曲リリースはないがアクションのみで販売⼒を発揮したアーティストTOP10

こちらは、楽曲リリースはないが、アクションのみで購買⼒を発揮したアーティスト上位です。

ライブが延期になりはじめた2020年3⽉から、本調査対象期間の2020年7⽉20⽇までに前述のいずれかのアクションを起こし、かつ2020年1⽉1⽇から2020年7⽉20⽇までに楽曲リリースがないアーティストを対象とした、物販・購買関連⾔及(※1)数TOP30です。

上記グラフは、縦軸(x軸)が物販・購買関連⾔及数で、横軸(y軸)がアクション回数、円の⼤きさがTwitterフォロワー数規模を表しています。グループ活動以外にメンバー個⼈としても積極的に活動されていたサカナクションがかなり効果を上げています。またベテラン勢、中堅勢も⾃粛期間中ながら、各種アクションと並⾏して、⼀部グッズ販売などを実施するなど、その相乗効果が確認できます。無料・有料の複合的なオンライン活動と楽曲リリース、それに付随するグッズ販売など、これからの時代はよりSNSやオンラインメディアを活⽤した積極的なプロモーション活動が新たなキャッシュポイントを創出していくキーになるかもしれません。


3. 世情を映す⾳楽ここからは、⾔及楽曲に関しての調査結果をご紹介していきます。Music Analytics ではMSDBの楽曲データを活⽤しているので、各アーティストの全リリース楽曲を対象とした⾔及数が算出可能です。まずは楽曲のリリース年別⾔及楽曲数と⾔及数推移です。

全国的に緊急事態宣⾔が発令された4-5⽉に過去楽曲⾔及数が伸びています。1-3⽉の移動平均に対して4-6⽉の移動平均差分で⼤きかった上位曲を何曲かピックアップすると以下の通りです。

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2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

12,000

14,000

16,000

18,000

2020年1⽉ 2020年2⽉ 2020年3⽉ 2020年4⽉ 2020年5⽉ 2020年6⽉ 2020年7⽉

リリース年代別楽曲名⾔及数推移

1980年代 1990年代 2000年代 2010年代 2020年代

当たり前のようにあっていた家族、友達、同僚に会えない⽇々を送る中で⾔及された楽曲は、前Chapterのアーティストのアクションの影響(過去ライブ動画等の無料配信など)も受けつつ、この時期ならではの共感楽曲が伸びています。次ページP.12で、さらに詳細な楽曲⾔及数ランキングを⾒ていきます。

▼1990年代楽曲B'z-HOMEスピッツ-チェリーZEEBRA-永遠の記憶Mr.Children-終わりなき旅井上陽⽔-少年時代

▼ 2000年代楽曲平井堅-POP STARSalyu-to U宇多⽥ヒカル-DISTANCEBUMP OF CHICKEN-ハルジオン⼀⻘窈-ハナミズキ

▼ 2010年代楽曲パスピエ-オレンジ秦基博-⾔ノ葉⽟置浩⼆-愛なんだゴールデンボンバー-やさしくしてねamazarashi-⽉が綺麗


2020年、ビフォーコロナ期〜コロナ禍〜ウィズコロナ期に⾔及された楽曲ランキングはこちらです。1Qに対して2Qで⾔及数が伸びた楽曲ランキング(トータル) 1Qに対して2Qで⾔及数が伸びた楽曲ランキング

(2020年リリース楽曲)1Qに対して2Qで⾔及数が伸びた楽曲ランキング(2020年リリース楽曲除く)


それではここから、ソケッツMSDBの楽曲メタデータを活⽤したトピックモデル分析でコロナ禍に⼈々に寄り添っていた楽曲、そして最近のヒット曲傾向を⾒ていきたいと思います。その前に、改めてですが、MSDBの楽曲メタデータとは、楽曲パッケージ情報などの基本データから、⽇本の繊細な感性表現にこだわり、熟練スタッフが実際に楽曲を「聞いて」歌詞を「読んで」1楽曲約2,000項⽬に及ぶ感覚表現メタを付与した機械にはできない膨⼤な作業によって⽣まれた感性メタデータなどを保有するエンターテイメントゲノムデータです(※3)

◾分析⼿法潜在的意味を推定するためのモデルであるトピックモデルを利⽤(実装はLDA)トピックモデルとは…・⽂書がどのような話題（トピック）で構成されているかを解析・各トピックにおける各単語の所属確率が算出される・他のクラスタリング⼿法と異なり、データは⼀つのクラスタではなく複数のクラスタに属する

(例えば、楽曲メタでʼ歌詞ʼ、ʼ奏法ʼ など異なる要素のメタがどちらか⽚⽅に属するのではなく、両⽅に属する”確率”で算出される)・トピック数（いくつのグループに分けるか）は予め決めておく・どのような意味を持つグループを作るかは予め⼈間が決めるのではなく、得られた確率から後で⼈間が解釈をする

◾対象Twitterで⾔及されていた楽曲 34,981曲(ちなみに、MSDBでの邦楽全楽曲レコード数6,126,091曲、0.57%がTwitter上で⾔及されていた)

◾参考ソケッツでは、MSDBのメタデータを活⽤した様々な実績と取り組みを⾏っていますので、ご興味があればこちらもご拝読ください⼈の感性・感情をKeyとした予測分析 Sockets Reports (※4)

対象楽曲でトピックモデル分析した結果、トピック数に関しては、モデルの評価指標として⼀般的に⽤いられる Perplexity と Coherence 値を参考に検討し、トピック数14個にわけることにしました。それでは、今回対象とする 34,981曲×楽曲メタ2,000項⽬という⾼次元データを、34,981曲×トピック14個という低次元データに次元圧縮し解釈した分析結果を次ページよりご紹介していきます。

(※3)参考︓https://www.sockets.co.jp/business/meta_service.html

(※4)参考︓ https://www.sockets.co.jp/kansei/index.html

https://www.sockets.co.jp/kansei/index.html

https://www.sockets.co.jp/business/meta_service.html

https://www.sockets.co.jp/kansei/index.html


対象期間中2020年1⽉1⽇から2020年7⽉20⽇までにTwitter上で⾔及された楽曲のメタデータから算出したジャンルにとらわれない14トピックとその階層構造を可視化した階層クラスタリングがこちらになります。

この階層クラスタの距離は各トピックの類似度をあらわしています。最も近いのが、右端のTopic6とTopic10ということになります。また、楽曲ごとに付与されたメタでの分類上、左側のTopic1,13,4,11,7,3と右側のTopic14,9,8,5,12,2,6,10と⼤きく2分されるようです。中でも、Topic3はこの階層構造から14のトピックの中で原点に近いものと解釈できそうです。そして、⼀番左側のTopic1は類似性としては他のトピック要素を内包しつつ派⽣しているトピックであると⾒受けられます。


それでは、14トピックの詳細をご紹介いたします。

1楽曲につき約2,000項⽬付与されている感性メタの中から「楽曲テーマ」「歌詞」「恋愛ワード」「ヴォーカルタイプ」「曲⾵」「構成特徴」「曲調」「特徴的な楽器」の8つをピックアップして、各トピックに対して所属確率の⾼いメタデータを記載しています。その下は、各楽曲で所属確率が⾼かった楽曲事例になります。2020年2Qで移動平均差分が⼤きかった2020年リリース楽曲と2019年以前の代表曲とに分けています。こちらを確認していくと、Topic1はTikTokで⼈気の楽曲および直近でのヒット曲が多数⾒受けられ、他のトピック要素を内包しつつ派⽣したトピックであることに納得がいきます。

ソーシャルネイティブ世代に受け⼊れられる曲は、清涼感あるヴォーカルの爽やか⾃⼰主張ソングであることは間違いなさそうです。


次に14トピックの推移を確認してみます。

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

1978年

1982年

1983年

1984年

1985年

1986年

1987年

1988年

1989年

1990年

1991年

1992年

1993年

1994年

1995年

1996年

1997年

1998年

1999年

2000年

2001年

2002年

2003年

2004年

2005年

2006年

2007年

2008年

2009年

2010年

2011年

2012年

2013年

2014年

2015年

2016年

2017年

2018年

2019年

2020年

リリース年ごとの14トピックの推移

Topic1 Topic2 Topic3 Topic4 Topic5 Topic6 Topic7

Topic8 Topic9 Topic10 Topic11 Topic12 Topic13 Topic14

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200

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1978年

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1983年

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1986年

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1988年

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1991年

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1993年

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1996年

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1998年

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2000年

2001年

2002年

2003年

2004年

2005年

2006年

2007年

2008年

2009年

2010年

2011年

2012年

2013年

2014年

2015年

2016年

2017年

2018年

2019年

2020年

リリース年ごとの14トピックの楽曲数推移(所属確率Max値でのトピック分類)

Topic1 Topic2 Topic3 Topic4 Topic5 Topic6 Topic7 Topic8 Topic9 Topic10 Topic11 Topic12 Topic13 Topic14

右上のグラフはリリース年ごとに各所属トピックの平均をとり、14トピックの推移を表したものです。このグラフを確認すると、起点は2014年のようです(ちょうど⽇本においてTwitterサービス利⽤が増加している時期でサービスとして⽇本⽂化に定着してきたことの影響もあると思われます)。2014年以降、TOPIC1︓清涼感あるヴォーカルのさわやか⾃⼰主張ソングとTOPIC7︓尖った曲⾵の緊張感のあるギターソングが急上昇し、2020年現在、Twitter上での⾔及数と⽐例してヒットを確⽴しています。TOPIC11︓クリアなヴォーカルのさわやか曲調あたたかソングとTOPIC13︓柔らかなヴォーカルのあたたかなピアノソングは、2014年をピークに緩やかに上昇下降を繰り返していますが、2020年現在もヒット曲を牽引する⼀⾓として残っています。

また右下のグラフは各楽曲を所属確率Max値のトピックに分類し楽曲数推移を表したものです。こちらも上記と⽐例する形で、2013年以降、Topic1、Topic7に所属する楽曲数は急増しており、現在のヒット傾向の始まり、流れを感じさせます。


4.ソーシャルネイティブ世代のヒット曲トレンドLast Chapter では、⼈気曲の特徴・傾向をMSDB楽曲メタから明らかにしていきたいと思います。楽曲メタ分析とは、メタ座標とベクトルから特徴的メタを抽出する分析⼿法で⾏います。

Music Analytics の「メタ」分析では、現在、指定分析アーティスト楽曲を対象楽曲として、その他楽曲を各種ヒットソングとしたセグメントでの分析結果をサービス提供していますが、⽬的に応じた視点と適したセグメントにおける分析で、様々な気づきや発⾒につながる分析結果が得られます。

htttps://musicanalytics.jp/


まず最初に、Twitterで⾔及された楽曲の中で、物販・購買関連⾔及数が上位のアーティスト楽曲とその他楽曲でのメタ分析結果をご紹介します。

◾対象2020年以降にリリースされた楽曲 871曲のうち、以下のセグメントで分析

・物販・購買⾔及数上位アーティストリリース楽曲 84曲- 2020年リリース楽曲のうちTwitterで⾔及されていた曲数 747曲のうち⾔及平均以上のアーティスト楽曲を抽出

・その他楽曲 124曲

ヴォーカル・タイプ要素で特徴的な結果が出ています


次に、Twitterで⾔及された楽曲の中で、⼆次創作⾔及数が上位のアーティスト楽曲とその他楽曲でのメタ分析結果となります。


・⼆次創作⾔及数上位アーティストリリース楽曲 186曲


「歌ってみた」「弾いてみた」系の⼆次創作欲求の分岐点は”曲⾵”要素が強そうです


そして、最近のヒット潮流であるTikTokで⼈気の楽曲とその他楽曲でのメタ分析も実施いたしました。


・TikTok⼈気楽曲 26曲- Twitter内およびWeb上のまとめサイト・まとめ動画から⼈気の邦楽を抽出


Topic1の所属確率の⾼かったメタの中で上記独⾃性に出現しているメタがTikTok固有の特徴と⾔えそうです


最後に、TikTokで⼈気の楽曲とTwitter上での⼆次創作⾔及アーティスト楽曲の違いがあるのか確認してみました。

◾対象

・TikTok⼈気楽曲 50曲- Web上のまとめサイト、まとめ動画から⼈気の邦楽を抽出

・⼆次創作⾔及数上位アーティスト2019年以降リリース楽曲 2,411曲

TwiBer上での⼆次創作⾔及ユーザー層(本格的な演奏動画)とTikTokユーザー層(ライトでポップな動画)、両サービスの相違点が独⾃性メタから読み取ることができます


OUTROTwitterを中⼼としたSNSサービスの動向から、MSDB楽曲メタを活⽤して2020年のトレンドが⾒えてきました。

2014年を起点にゆっくりと、そして2018年以降⼀気にこの傾向が加速、残り2020年後半、そして2021年はどのようなトレンドが⽣み出されていくのか、今後も継続してこの傾向を確認していきたいと思います。

4. ソーシャルネイティブ世代のヒット曲トレンド(楽曲メタ分析)今回のセグメントにおける共通性は、

シンセサイザーまたはギターが特徴的に使われたさわやかな曲調また、対象期間におけるTwitterでの⼆次創作ユーザー、TikTokユーザー層の違いがわかる結果でした。ソーシャルネイティブ世代がユーザーの中⼼となり⼈気のTikTokですが、ヒット起点として注⽬する⼀⽅で、ファン層の醸成、ファンネットワークの確⽴という点では現状Twitterがまだまだ有効と思われ、今後両サービス利⽤層がどのように変化していくかも引き続き動向を確認しつつ、新たなトレンドをキャッチアップしていきたいと思います。

今回の調査では、⾳楽に特化したメタ分析を⾏いましたが、MSDBの映像メタを活⽤することで、ヒットしている作品のテーマや世界観などを感性メタで明らかにしていくことで、直接的なタイアップでなくても楽曲制作に⽣かし、移り変わる⼈々の共感、感性に寄り添った作品作りに⽣かしていただくこともできるのではないか、また共感因⼦・感情動機を抽出していくことで、エンターテイメント以外の⼀般商材、企業などとのクロスマーケティングなど新たなアーティスト⽀援の未来を切り開いていける取り組みを⾏っていきたいと思います。

⾳楽を取り巻く環境が⼤きく変わっていく中でも、変わらず素晴らしい作品を⽣み出し、素晴らしいパフォーマンスで、さまざまな不安を抱える多くの⼈たちの⼼の拠り所となっている⾳楽を提供してくれているアーティスト、レーベル、マネジメント会社の⽅々に、これからも感性メタとテクノロジーで少しでも寄与していければと思います。

1. Twitterから⾒る興味・関⼼、話題の推移(Buzzツイート傾向・特徴の確認)⼀部の圧倒的⼈気を誇るアーティストが絶対的に優位な結果でした。ただ告知をツイートするだけでは効果が薄く、埋もれてしまいます。アピールポイントの多様化で、SNS上でのファンネットワークを醸成、また⼈となりを⽣かしたブランディングによりその時折のポジショニングを確⽴して⾏くことが息の⻑いアーティストとなるポイントでしょうか。

2. ⽣活変化とアーティストの取り組み動向(アクション効果とキャッシュポイント)今まで以上に、SNS、オンラインを活⽤した多様なプロモーション時代に突⼊していきます。ただ無観客ライブを⾏うのではなく、複数の企画を絡めることで効果が最⼤化できる余地を確認できました。楽曲制作と並⾏して、様々なプロモーション活動を⾏うことで、グッズ販売やタイアップ企画などでのキャッシュポイント創出の可能性をどう広げていくか、新たな時代に突⼊した今だからこそ取り組めることもありそうです。

3. 世情を映す⾳楽(直近での共感楽曲傾向)今回は、デジタル⾳楽サービスでのチャート上位という直接的な定義ではなく、Twitterでの⾔及楽曲を対象にすることで、チャートのみからは測ることのできない、息の⻑い名曲、最新のヒット曲トレンドを明らかすることができました。

ソーシャルネイティブ世代の⽇常に寄り添う楽曲は、Topic1︓清涼感あるヴォーカルのさわやか⾃⼰主張ソングソーシャルネイティブ世代を中⼼にカリスマ性を発揮する楽曲は、Topic7︓尖った曲⾵の緊張感のあるギターソング幅広い世代に共感される楽曲は、Topic11︓クリアなヴォーカルのさわやか曲調あたたかソングおよび Topic13︓柔らかなヴォーカルのあたたかなピアノソング


APPENDIXP.4 1万以上RTのBuzzツイートを対象とした最⼤RT数上位ランキング⽉別


P.4 1万以上RTのBuzzツイートを対象とした最⼤RT数上位ランキング⽉別


P.5 5千以上 – 1万未満RTを対象とした、アーティストごとの最⼤RT数と平均RT数からBuzzレートを算出したランキング


P.6 Twitter内「⼆次創作」関連⾔及数上位アーティスト


P.11 Twitter内での「楽曲名」⾔及数トータルランキング(1 - 50位)


P.11 Twitter内での「楽曲名」⾔及数トータルランキング(50 - 100位)


会社紹介

株式会社ソケッツ独⾃の感性メタデータを活⽤したレコメンド/パーソナライズ・分析サービスを提供するデータベース・サービスカンパニー「気づく、出会う、つながる」キモチをつなぐモノ創りを⾏なっています

〒151-0051東京都渋⾕区千駄ヶ⾕4-23-5 JPR千駄ヶ⾕ビル3FTEL︓03-5785-5518hBps://www.sockets.co.jp/

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