普段は自宅でキーワードライティングとかそういうやつを書く「記事ドカタ」をしているのだけど、「キーワード３つで40字以内でタイトルつけろ！」という注文がめっちゃ多い。
でも、常識的に考えて40字の中に指定情報3つって割合的に多すぎて、出来上がったものをみると「ラノベ感」がすごいある。
そこでぼくはピーンときたわけで、次の瞬間「ライトノベルはSEO対策的な発想でタイトルや作品案をひねり出しているんじゃないか」と考えていた。
実際に「SEO的想像力」が駆動力となっているかを確認することは難しいけれど、統計をとり語彙の関係性を視覚化することで計量的な観点からの仮説立てくらいならできそうだ。
こいつら、絶対ヤッてるな……！
と、いうわけで無駄話をしていたら今日は特に長くなるので、早速本題に入りたいと思う。
「約1800作のライトノベルのタイトル」を使って、簡単なテスト計算をやってみた。
以下そのまとめを記しておく。
目次
準備
調査範囲
ライトノベル作品全部を網羅するのには結構骨が折れるため、今回は、
- 角川スニーカー文庫
- 電撃文庫
- 富士見ファンタジア文庫
- GA文庫
- MF文庫J
の５つのレーベルが2015年〜2017年に出版した作品で統計をとることにした。
（参照サイト：ラノベの杜）
表1：調査レーベルの作品数（2015年〜2017年）
| レーベル | 出版総数 | 新作数 | 新作率 |
| 角川スニーカー文庫 | 245 | 108 | 0.44081633 |
| 電撃文庫 | 471 | 190 | 0.40339703 |
| 富士見ファンタジア文庫 | 431 | 109 | 0.25290023 |
| GA文庫 | 368 | 96 | 0.26086957 |
| MF文庫J | 353 | 127 | 0.35977337 |
| 総数 | 1868 | 630 | 0.3372591 |
ちなみに、冒頭では「約1800作品扱った」と行ったけれど、そのうち7割がシリーズものだったので、タイトルに含まれる単語の頻度分析を行う際は、残りの3割が対象になるということに注意が必要だ。
よって以下では、「新作」のみを対象としている。旧作か新作かは目視で判別したので、めっちゃしんどかった。画面を凝視しすぎて目は充血し、マウスを握った手はしびれています。
さてはて、一旦脇道に逸れるけれど、この「新作率」はなかなか面白い。
これを眺めてみると、角川スニーカー文庫は新作が多く（新人発掘に力入れてる？？）、GA文庫はシリーズ続きやすい（人気作をバンバン出してる？）みたいな想像ができて意外と楽しい。もちろん、あくまで仮説だよ。検証してないよ！
使用ソフト
言語分析などの研究で広く使用されている「KH Coder」を使用した。
ちなみにこのソフト、某25歳素人童貞の風俗調査でも使用されているやつです。
比較データとして「アニメ化されたライトノベル」を分析
こちらはサンプル数を稼ぐために2000年〜2018年に放送されたもので分析した。
こちらももちろん1期のみを分析対象とし、その数は234作だった。
ちなみにデータはWikipediaから引っ張ってきた。
結果など
というわけで結果をちゃっちゃと簡潔に紹介しよう。
語彙の出現数・出現率
ラノベタイトルの頻度分析結果はこんな感じ。
頻出単語上位25位はこちら↓
表2：頻度分析（ライトノベルのタイトル）
| No. | 抽出語 | 出現回数 | 出現率 |
| 1 | 異世界 | 58 | 0.092063 |
| 2 | 世界 | 35 | 0.055556 |
| 3 | 英雄 | 28 | 0.044444 |
| 4 | 勇者 | 28 | 0.044444 |
| 5 | 魔法 | 23 | 0.036508 |
| 6 | 姫 | 22 | 0.034921 |
| 7 | 最強 | 21 | 0.033333 |
| 8 | 少女 | 21 | 0.033333 |
| 9 | 神 | 20 | 0.031746 |
| 10 | 魔王 | 19 | 0.030159 |
| 11 | エルフ | 18 | 0.028571 |
| 12 | 剣 | 18 | 0.028571 |
| 13 | 魔 | 18 | 0.028571 |
| 14 | 妹 | 17 | 0.026984 |
| 15 | 騎士 | 16 | 0.025397 |
| 16 | 魔術 | 16 | 0.025397 |
| 17 | チート | 15 | 0.02381 |
| 18 | ゲーム | 14 | 0.022222 |
| 19 | 学園 | 14 | 0.022222 |
| 20 | 転生 | 13 | 0.020635 |
| 21 | 青春 | 12 | 0.019048 |
| 22 | 恋 | 12 | 0.019048 |
| 23 | 見る | 11 | 0.01746 |
| 24 | 始める | 11 | 0.01746 |
| 25 | 嫁 | 10 | 0.015873 |
やはりというか、「異世界」が圧倒的強さを見せ、他の追随を許さないぶっちぎりの１位！
しかも他の単語も異世界を中心としたファンタジー系の単語が目立つのも特筆すべきことだ。8位の「少女」と14位の「妹」以外で上位15位はすべてファンタジー系語彙だ。
日常系が強くなってきたとは思っていたけれど、なんだかんだで「ファンタジー」がラノベの王道なんだなとしみじみ思った。
あと、参考だけどアニメ化ライトノベルの方はこんな感じ↓
表3：頻度分析（アニメ化したライトノベル）
| No. | 抽出語 | 出現回数 | 出現率 |
| 1 | 魔法 | 6 | 0.025641 |
| 2 | 勇者 | 6 | 0.025641 |
| 3 | 異世界 | 5 | 0.021368 |
| 4 | 魔王 | 5 | 0.021368 |
| 5 | 学園 | 4 | 0.017094 |
| 6 | 神 | 4 | 0.017094 |
| 7 | 戦記 | 4 | 0.017094 |
| 8 | 魔 | 4 | 0.017094 |
| 9 | 妹 | 4 | 0.017094 |
| 10 | ソード | 3 | 0.012821 |
| 11 | ラ | 3 | 0.012821 |
| 12 | 猫 | 3 | 0.012821 |
| 13 | 這う | 3 | 0.012821 |
| 14 | 物語 | 3 | 0.012821 |
| 15 | 竜 | 3 | 0.012821 |
| 16 | アート | 2 | 0.008547 |
| 17 | アリア | 2 | 0.008547 |
| 18 | アル | 2 | 0.008547 |
| 19 | オンライン | 2 | 0.008547 |
| 20 | ガール | 2 | 0.008547 |
| 21 | キノ | 2 | 0.008547 |
| 22 | スる | 2 | 0.008547 |
| 23 | スト | 2 | 0.008547 |
| 24 | ダンジョン | 2 | 0.008547 |
| 25 | テレビ | 2 | 0.008547 |
そもそもサンプル数が足りてないという結果だと思われる。
出現回数がそもそも少ないので、もうちょい母集団が大きくないと何にも言えないなぁという感じだ。まあそうだよねぇ。
また、割と意味のない単語がちらほら現れてしまったので、このへんの調整は今後の技術的課題にしたいと思う。まぁ、ビギナーズラックということで許しておくれ。
Fig.1 出現率のグラフ。左から大きい順に並べている。（青）ライトノベル作品、（オレンジ）アニメ化作品。
サンプルの年代も数も青とオレンジでかなり違うので比較にあまり意味はないけれど、青の１位「異世界」がこうしてみるとかなり突出しているということがわかりやすい。2010年代中期は「異世界の時代」と言えるほど、やはり異世界作品が乱発していた。そりゃあ「なろう」も異世界禁止令出すわ。
ちなみに、べき乗則とかその辺のものに「ラノベのタイトルに使われる語彙」も従っているならば、このグラフの形は結構妥当に思える。
本当はなんやかややって両対数グラフを描いて直線！みたいな処理をするとその主張ができるのだけれど、まぁ見た感じそうなりそうだな思う。このへんも今後ちゃんと検証したいポイントだ。
狂気共起ネットワーク
この分析でもっとも「華やか」な結果がこの「共起ネットワーク」だ。これについては「ラノベのタイトル」の方でのみ作ってみた(Fig. 2)。
「共起」とは馴染みのない言葉だけれど、これは言語学の分野で「任意の文書や文において、ある文字列とある文字列が同時に出現すること」を示す言葉だ。そして互いに共起する文字同士は「共起関係にある」といい、「共起ネットワーク」はそれを視覚的に捉えるために行う図示である。注意すべきことは、「共起」と「頻出」は全く別のデータであるということだ。「頻出」は単発のトレンドを示すのに対し、「共起」は関係性の強さを示す。つまり、このネットワークは「想像力の構造」のようなものを視覚化しているわけである。
Fig.2 ライトノベルのタイトル（2015年〜2017年）における共起ネットワーク
Fig.2はまだまだデータとしては調整が必要だけれども、これをみると「最強」が割とテーマとしてホットなものであるという解釈ができるかもしれない。
この図で濃いピンクになるほど、さまざまな文字列と強い共起関係にあるという風に読める。ちなみに「最強」を含むタイトルをいくつか以下に書き出してみる。
- 千剣の魔術師と呼ばれた剣士 最強の傭兵は禁忌の双子と過去を追う
- アウトサイド・アカデミア!! 《留年組》は最強なので、チートな教師と卒業します
- スティール!! 最凶の人造魔術師と最強の魔術回収屋
- 最強をこじらせたレベルカンスト剣聖女ベアトリーチェの弱点 その名は『ぶーぶー』暗殺拳はチートに含まれますか？ ～彼女と目指す最強ゲーマー～
- マンガを読めるおれが世界最強 ～嫁達と過ごす気ままな生活
- 魔力ゼロの俺には、魔法剣姫最強の学園を支配できない……と思った？
なんというか、「俺TUEEEE！臭」で胸焼けしそうだ……。
ともあれ、ライトノベル批評（そんなの真面目にやっている人いるのかわからないけれど）で、俺TUEEEE！の批評をガッツリやっている人は見ないのだけれど（宇野常寛がサヴァイブ系とか、そういう感じのジャンル批評をしていたけれどそれが近いかもしれない）、「最強」を批評テーマにおいてやってみるのもありかもしれない。
この図について個人的には「ブタ」界隈のごみごみしたあたりが好き。特に意味はないけど。
まとめ
感想
ということで、ウォーミングアップはおしまい。
まぁ、ぶっちゃけこれだけだと何も言えないよね。
年代別、レーベル別、さらにはライトノベル以外の作品タイトルにも手を伸ばして、共起関係を比較したりすると面白くはなりそうだ。
ただねぇ、これ、データ整理超大変なんよ……。
しかし今回でKH Coderの使い方もだいたい把握したので、時間を見つけてゴリゴリ分析したいと思う。
結局ラノベって「SEO対策」をヤッてんのか？
エンタメ小説のなかでもラノベはターゲット層がはっきりしているから、訴求の強い企画を作ろうとすると、やはり統計では明らかな傾向が出てくると思う。
この分析をやっても傾向らしい傾向が見られない分野は、たぶん「未開の地（ブルーオーシャン）」かもね……！
そういう話は過去記事のコレで詳しくしています↓ あわせてどうぞ！
まあ、ブルーオーシャンっつても、魚がいないだけかもだけど……！
いわゆる「遠読」
今回、やったみたいな語彙の構造とかそういうのでガチガチに批評していく方法もあるらしい。
「遠読（フランコ・モレッティ）」って本にそのことが書いている感じなので、興味がある方はどうぞ。
ちなみにぼくは、共起関係を調べて「最強」が結構重要なポジションにあることから、批評対象として妥当なんじゃないかみたいなことを行ったけれど、こうした統計処理は完全に真に受けるよりも「目星をつける」くらいの信用で止めておいた方が良いとおもう。
募集とか
ライトノベル以外にも「こういう分析やって！」みたいなことも募集します。
ご希望などあれば、Twitterとかブコメで気軽にご連絡ください。
体力に余裕があって、気が向いたときにやります……！
ではでは、今日はここまで！
ありがとうございました。