SLAM DUNKは公開日より発表日に読まれた：ブームの4つの型をWikipedia閲覧数で測る
映画『THE FIRST SLAM DUNK』が公開された2022年12月3日、日本語版Wikipediaの「SLAM DUNK」の記事は3万1,211回読まれた。平常時の7.9倍である。その1か月前、映画の声優が発表された11月4日は6万1,936回で16.9倍、さらにさかのぼって映画化が発表された2021年1月7日は5万373回で21.8倍だった。映画そのものが公開された日より、映画が出ると分かった日のほうがよく読まれている。
こうした盛り上がり方の違いが気になったのには理由がある。私自身がいわゆる「平成女児」（1990年代後半から2000年代初めに小学生だった女性）のど真ん中の世代で、その世代をターゲットにした商法に目が行きやすいせいもあると思うが、それにしてもここ2～3年におけるかつて平成初期～中期に流行ったものが再度注目されて、社会的現象を起こしている動きは目を見張るものがある。こうしたブーム再来は金の生る木と化しているように思える。
ほかにも「以前からあったにもかかわらず注目されず、前触れもなく急に流行り出したもの」や、「突然現れてそのままブームになったもの」など、流行り方にはさまざまなパターンがあるように見える。商売の面では、ブームにいち早く気づき、盛り上がっている美味しい時期に乗ることが大事ではないだろうか。では、この様々なブームそのものを予測することはできるのか？そんな疑問を持ち今回このテーマを選んだ。
盛り上がり方には形の違いがある。2024年3月8日、「鳥山明」の記事は1日で109万2,847回読まれた。前日は1,104回で、990倍の山が前触れなしに立った。一方、2017年の「けものフレンズ」は、ピークの3月29日（5万6,965回）の30日前の時点ですでに1万5,745回読まれていて、平常時（約3,000回）の5倍を超えていた。
では、こうした形は何種類あるのか。形が分かれば、ブームの行方は予測できるのか。この問いには先行研究があるので、まずそれを確認し、そのうえで日本語版Wikipediaの36項目の閲覧数で測った。測ると、盛り上がり方は4つの型に分かれた。
先行研究：理論上の4分類と、データから得た6つの形
Crane と Sornette は2008年、米国科学アカデミー紀要（PNAS）に、YouTubeの約500万本の動画の再生数を8か月分調べた研究を発表した [1]。盛り上がりのきっかけが外から来たか（外発）、口コミで内側から育ったか（内発）。見た人が次の人を呼ぶ連鎖が強いか（臨界）、弱いか（非臨界）。この2つの組み合わせで、理論上は4つの型ができる。
彼らのモデルでは、ピーク後の再生数はピークからの日数 t に対して 1/tp の形（冪関数）で減り、指数 p が型ごとに違う。外発・非臨界は p = 1 + θ、外発・臨界は 1 − θ、内発・臨界は 1 − 2θ になる。内発・非臨界は目立った山を作らず、ばらばらの揺らぎになる。
実データでは、約9割の動画が目立った動きを持たないか、偶然の到着だけで説明できる揺らぎ（ポアソン過程）だった。山を作ったのは残りの約50万本で、ピーク日に再生が集中した割合で3群に分けると、p はそれぞれ約1.4、0.6、0.2に集まった。θ = 0.4 ± 0.1 で3つの型の予測と合う、と彼らは報告している。内発・臨界の群には、ピーク前に再生数が伸びる前触れがあることも示した。理論上の型は4つで、山として観測されたのは3つである。
Yang と Leskovec は2011年、Web検索とデータマイニングの国際会議 WSDM で、別の角度から形を数えた [2]。2008年9月からの1年間に約100万のサイトで書かれた約1億7,200万件のニュース記事とブログ記事から、よく引用されたフレーズ上位1,000件を取り出し、1時間ごとの言及数の時系列を作った。大きさとピークの時刻をそろえたうえで形の近さを測るクラスタリング手法（K-SC）を作り、6つの形を得ている。そのうち3つはピークが1日以内で終わり、残りの3つはそれより長く続く。Twitterのハッシュタグでも同様の形が見つかったと報告している。
2本の研究は、形の数え方が違う。Crane と Sornette は理論から型を決めて減衰の指数で確かめ、Yang と Leskovec はデータから形を集めた。本記事は前者に近い測り方をとる。
36項目の日次閲覧数
Wikimedia の Pageviews API [3] から、日本語版Wikipediaの36項目の日次閲覧数を取った。期間は2015年7月1日から2026年9月30日まで（2026年10月3日取得）で、ボットを除いた人による閲覧だけを数えている。項目は表1のとおりである。
表1: 分析した36項目
| 分類 | 項目 |
|---|---|
| 訃報 | 坂本龍一、鳥山明、志村けん、松本零士 |
| 作品 | 鬼滅の刃、【推しの子】、葬送のフリーレン、君の名は。、シン・ゴジラ、千と千尋の神隠し、けものフレンズ、半沢直樹、VIVANT |
| 音楽 | YOASOBI、夜に駆ける、うっせぇわ、新しい学校のリーダーズ、Bling-Bang-Bang-Born、ピコ太郎、パプリカ (曲) |
| 流行語・現象 | アマビエ、タピオカ、ハンドスピナー、Pokémon GO、三密 |
| 平成リバイバル | SLAM DUNK、美少女戦士セーラームーン、るろうに剣心 -明治剣客浪漫譚-、らんま1/2、カプセルトイ、ルーズソックス、たまごっち |
| キャラクター | サンリオ、ちいかわ なんか小さくてかわいいやつ |
| 定例イベント | NHK紅白歌合戦、M-1グランプリ |
平成リバイバルの項目は、もともと私が好きで興味があり、社会的にもかなり話題になっていると感じているものから選んだ。いずれも平成に流行し、2023年以降に新作やSNSなどで再び話題になったものである。作品の4項目は2022年末から2024年にかけて新作の映画やアニメが出ている [4]〜[8]。カプセルトイは昭和から続くものだが、プリクラやルーズソックスと並んで「平成レトロ」の象徴の1つとして報じられているため入れた [9]。
各項目で閲覧数が最大の日を主ピークとし、その前後の形を次の4つの量で測った。
- 前触れの大きさ：ピーク直前7日の閲覧数が平常時（ピークの90〜31日前の中央値）を上回った分を、ピーク当日の上回り分で割った値。0なら前触れなし
- 減衰の冪指数：ピーク後1〜60日の、平常時を上回った分に冪関数を当てはめたときの指数 p。大きいほど速く減る
- 冪関数への当てはまり：上の当てはめの決定係数。0.5未満なら、1つの山が冪関数で減っていく形には収まっていないとみなす
- 前日との相関：ピークの60日前から120日後までの閲覧数（対数）が、前日の値とどれだけ連動しているか。低いほど、日ごとにばらばらに上下する揺らぎに近い
減衰の測り方は Crane と Sornette と同じではない。彼らはピーク後10〜224日の範囲から当てはまりのよい期間を選んでいるが [1]、本記事は1〜60日に固定し、平常時の水準を引いてから当てはめた。
4つの型
前日との相関、冪関数への当てはまり、前触れの大きさの順に区切ると、36項目は4つの型に分かれた（表2）。区切りの値（0.6、0.5、0.1）は、データを見て私が決めた目安である。
表2: 4つの型の判定と項目
| 型 | 判定 | 項目数 | 項目 |
|---|---|---|---|
| 突発型 | 冪で減衰し、前触れ0.1未満 | 10 | 訃報の4項目、君の名は。、シン・ゴジラ、千と千尋の神隠し、らんま1/2、NHK紅白歌合戦、M-1グランプリ |
| 前触れ型 | 冪で減衰し、前触れ0.1以上 | 11 | 鬼滅の刃、【推しの子】、けものフレンズ、うっせぇわ、Bling-Bang-Bang-Born、アマビエ、ハンドスピナー、Pokémon GO、美少女戦士セーラームーン、るろうに剣心、ちいかわ |
| 繰り返し型 | 冪の当てはまり0.5未満 | 12 | 葬送のフリーレン、半沢直樹、VIVANT、YOASOBI、夜に駆ける、新しい学校のリーダーズ、ピコ太郎、パプリカ (曲)、タピオカ、三密、SLAM DUNK、サンリオ |
| 揺らぎ型 | 前日との相関0.6未満 | 3 | カプセルトイ、ルーズソックス、たまごっち |
図1は、型ごとに1項目ずつ、ピークの60日前から120日後までを並べたものである。
ピーク日を0日、ピーク日の閲覧数を100にそろえた。左上から突発型（鳥山明）、前触れ型（けものフレンズ）、繰り返し型（半沢直樹）、揺らぎ型（ルーズソックス）（作図）
突発型の鳥山明は前日までほぼ平らで、ピークの翌日には19%まで下がる。前触れ型のけものフレンズは、ピークの50日ほど前にピークの8割に届く山があり、そこから高い水準を保ったままピークに達している。繰り返し型の半沢直樹は、ピークの14日前から70日後まで、7日おきに山が立つ。VIVANTと葬送のフリーレンも同じく7日おきで、3つともドラマ・アニメの記事である。毎週の放送に合わせて読まれていると考えられる。揺らぎ型のルーズソックスは、低い平常時の水準に、1日だけの小さな山がときどき立つ。
突発型と前触れ型の減り方
冪関数で減衰した21項目について、前触れの大きさと減衰の冪指数を並べたのが図2である。
突発型10項目と前触れ型11項目。破線は Crane と Sornette が YouTube で報告した3群の代表値1.4、0.6、0.2 [1]。測り方が異なるため、値は目安として示している（作図）
突発型の指数は0.96〜1.85（中央値1.66）で、外発・非臨界の代表値1.4を挟む範囲にまとまった。前触れ型は中央値0.54で、突発型よりゆっくり減る。ただし前触れ型の指数は0.24〜1.91と幅が広い。Pokémon GO と美少女戦士セーラームーンは前触れがありながら突発型並みに速く減り、【推しの子】とちいかわは0.3を下回る。Crane と Sornette の3群のうち、1.4付近の群にあたる形ははっきり出たが、0.6と0.2の群は前触れの有無とはきれいに対応しなかった。
平成リバイバルは、作品とモノで分かれた
冒頭に書いたとおり、私が特に気になっていたのはこのグループである。平成リバイバルの7項目のうち、モノの3項目（カプセルトイ、ルーズソックス、たまごっち）はすべて揺らぎ型になった。図1のルーズソックスのように1日だけの山は立つが、ピーク後の減り方は冪関数にほとんど当てはまらない（決定係数0.02〜0.22）。Crane と Sornette が約9割の動画について見た「山を作らない揺らぎ」に、形としては近いと考えている。
作品の4項目は型がばらばらだった。主ピークが新作の時期にない作品があるためで、美少女戦士セーラームーンの主ピークは2018年、るろうに剣心は2021年である。そこで、報道で確認した新作の発表・公開・放送開始の日に絞り、その日から2日後までの最大値を平常時（その日の90〜31日前の中央値）と比べた（図3、表3）。
破線は新作の発表・公開・放送開始の日 [4]〜[8]。縦軸の目盛りは作品ごとに異なる（作図）
表3: 新作の発表・公開・放送開始の日の閲覧数（平常時との比）
| 作品 | 日付 | 出来事 | 平常時の何倍か |
|---|---|---|---|
| SLAM DUNK | 2021年1月7日 | 映画化の発表 | 21.8倍 |
| SLAM DUNK | 2022年11月4日 | 映画の声優の発表 | 16.9倍 |
| SLAM DUNK | 2022年12月3日 | 映画の公開 | 7.9倍 |
| 美少女戦士セーラームーン | 2023年6月9日 | 劇場版の公開 | 4.2倍 |
| るろうに剣心 | 2023年7月6日 | 新作アニメの放送開始 | 20.3倍 |
| らんま1/2 | 2024年7月17日 | 新作アニメの発表 | 103.7倍 |
| らんま1/2 | 2024年10月5日 | 新作アニメの放送開始 | 11.7倍 |
SLAM DUNK とらんま1/2は、新作の公開や放送開始の日より、新作を発表した日のほうが大きな山になった。らんま1/2は発表の日が主ピークで、突発型に分類されている。発表は予告なしに来るので、形は訃報と同じになる。一方、公開日や放送開始日は前もって分かっている。
山が立っても、平常時の水準は上がっていない。4作品とも、2023年〜2026年9月の閲覧数の中央値は2016〜2019年より低かった（SLAM DUNKは1日1,655回から1,233回、らんま1/2は1,086回から886回）。
周年で再燃するかは、ピークの形では分からない
突発型の10項目には、訃報や映画と並んで NHK紅白歌合戦 と M-1グランプリ が入っている。ピーク前後の形だけを見ると、毎年決まって読まれる定例イベントと、訃報で一度に読まれた記事とは区別できない。
違いが出るのは、年をまたいで見たときである。図4は、2015〜2025年の各年について、11月15日から12月31日までの閲覧数を重ねたものである。
各年11月15日〜12月31日の日次閲覧数。2015〜2025年の11年分を重ねた。縦軸の目盛りは左右で異なる（作図）
紅白歌合戦は、2016〜2025年の10年すべてで年内の最大日が12月31日だった。M-1グランプリの山は、年によって12月2日から12月24日のあいだで動く。
音楽の項目にも同じ影響が見える。7項目のうち5項目（YOASOBI、夜に駆ける、新しい学校のリーダーズ、Bling-Bang-Bang-Born、パプリカ (曲)）は、主ピークが12月30日か31日だった。年末の音楽番組の時期である。
再燃するかどうかは、ピークの形からは読めない。この36項目では、山のきっかけが毎年決まった時期に来るかどうかで分かれていた。
予測できるのはピークの後
形の違いは、予測のしやすさの違いでもある。突発型と前触れ型の21項目について、ピークの到来とピーク後の減衰を単純な方法で予測し、どれだけ外れるかを測った（図5）。外れ方は、予測と実績のうち大きいほうを小さいほうで割った倍率で表す。1倍なら的中である。
左はピーク当日の閲覧数が前日の何倍だったか（前日の値をそのまま予測にしたときの外れ方にあたる）。右はピーク後8〜60日の予測の外れ方（各日の倍率の中央値）。「冪の外挿」はピーク後1〜7日に冪関数を当てはめて延ばした予測、「7日目の値」は7日目の閲覧数を以後もそのまま使う予測。横棒は型ごとの中央値。前触れ型で外れが大きい2点は、どちらも Pokémon GO である（作図）
突発型のピークは前日の7〜990倍（中央値62倍）で、前日までの閲覧数からは来ることが読めない。前触れ型のピークは前日の1.3〜6.0倍（中央値1.8倍）で、直前にはすでに水準が上がっている。
ピークの後は様子が変わる。突発型は減り方が速いので、7日目の値を据え置くと中央値で6.3倍外す。最初の7日に冪関数を当てはめて延ばすと、60日目まで中央値1.6倍の外れに収まった。前触れ型は減り方が遅く、据え置きでも1.7倍、冪の外挿で1.3倍だった。
定例イベントは事情が違う。紅白歌合戦の12月31日の閲覧数は、前年の12月31日の0.5〜2.3倍に収まった。前日の値で予測すると5.5〜12.6倍外す。M-1グランプリは山の日付が年ごとに動くため、前年の同じ日付の値では10〜44倍外すが、前年の山の日の値を使えば0.8〜1.4倍に収まる。
ピークの到来は、前日までの閲覧数だけでは読めない。ただし、きっかけが予定として分かっていれば、去年の同じイベントの値でおおよそ当たる。一方で、SLAM DUNK とらんま1/2のように、予定そのものが発表される日のほうが大きな山になることもある。周年やライブのように日付が事前に分かっているイベントを予測に入れたとき、どこまで効くのかは、次に確かめたい問いである。
この検証の限界
- 36項目は私が選んだもので、ブーム全体を代表する標本ではない。 型を区切る値も、データを見て決めた目安である
- 記事が読めるようになる前の関心は数えられない。 ハンドスピナー、うっせぇわ、Pokémon GO は、閲覧数が0の期間からピークの近くで立ち上がっている。前触れを小さく見積もっている可能性がある
- 閲覧数は記事名ごとの集計である。 記事名の変更や転送（リダイレクト）経由の閲覧は別に数えられる。Pokémon GO には2019〜2020年に閲覧数が0の期間がある
- 日本語版Wikipedia全体の閲覧数の増減は補正していない。 平成リバイバルの作品で平常時の水準が下がっていたことには、全体の増減も含まれている可能性がある
- 予測は、前日の値・据え置き・冪の外挿という単純な方法だけで比べた。 時系列予測モデルは使っていない
まとめ
日本語版Wikipediaの36項目の閲覧数で盛り上がり方の形を測ると、次の4つの型に分かれた。
- 突発型：前触れなしに立ち、冪指数0.96〜1.85で速く減る。訃報、映画、定例イベント、新作の発表
- 前触れ型：ピーク前から水準が上がり、多くはゆっくり減る
- 繰り返し型：毎週の放送や年末の番組に合わせて山が繰り返し立つ
- 揺らぎ型：まとまった山にならない。平成リバイバルのうちモノの3項目がここに入った
周年で再燃するかどうかは、ピーク前後の形では分からず、きっかけが毎年決まった時期に来るかで分かれていた。平成リバイバルの作品では、新作の公開より、それを発表した日のほうが大きな山になることがあった。予測については、ピークの到来は前日までの閲覧数から読めないが、ピーク後の減り方は最初の7日でおおよそ読める。そして、到来のきっかけが予定として分かっていれば、到来もある程度は読める。
参考文献
- R. Crane, D. Sornette, "Robust dynamic classes revealed by measuring the response function of a social system," Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 105, no. 41, pp. 15649-15653, 2008. DOI:10.1073/pnas.0803685105
- J. Yang, J. Leskovec, "Patterns of temporal variation in online media," Proceedings of the Fourth ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM '11), pp. 177-186, 2011. DOI:10.1145/1935826.1935863
- Wikimedia Foundation, Wikimedia REST API, metrics/pageviews/per-article（2026年10月3日取得）. wikimedia.org/api/rest_v1
- ファミ通.com, SLAM DUNK の映画化発表に関する記事, 2021年1月7日. famitsu.com
- ファミ通.com, 映画『THE FIRST SLAM DUNK』の声優発表と公開日に関する記事, 2022年11月4日. famitsu.com
- ファミ通.com, 劇場版『美少女戦士セーラームーンCosmos』の公開に関する記事, 2023年6月14日. famitsu.com
- ファミ通.com, アニメ『るろうに剣心 -明治剣客浪漫譚-』の放送日決定に関する記事, 2023年5月13日. famitsu.com
- 電ファミニコゲーマー, 新作アニメ『らんま1/2』の発表に関する記事, 2024年7月17日. news.denfaminicogamer.jp / ファミ通.com, 同作の声優と放送開始日に関する記事, 2024年7月. famitsu.com
- DIME, 平成レトロの再ブームに関する記事. dime.jp