マンガコミュニティの「アル」、62万件以上のマンガ選択データの機械学習によって独自の「近いマンガ」が検索できる機能「Manga Nearest Map」を公開

サービス
アル
公開日
2020年06月29日
マンガコミュニティ「アル」(https://alu.jp/)を提供するアル株式会社 (東京都渋谷区、代表取締役 古川健介) は、Twitterの世界トレンド1位を獲得した #私を構成する5つのマンガ の62万件以上のデータを活用し、独自の「近いマンガ」がわかる新しいマンガ検索機能「Manga Nearest Map」を2020年6月29日にリリースしました。
 
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■公開の背景
アルは「次に読むマンガが見つかるサービス」として、サービス内に留まらず様々なチャネルでマンガを発見する機能や、マンガのコマを使ってコミュニケーションが取れる機能などを提供してまいりました。
 
2020年3月には、自分に影響を与えたマンガを5つ選んでTwitterに投稿できる機能 「#私を構成する5つのマンガ」を公開し、世界のトレンド1位を獲得。累計62万件以上投稿されました。
 
その際に集まった62万件以上の「好きなマンガ」のデータを機械学習で分析し、これまでにない新たな方法でマンガを見つけられる機能を開発いたしました。
 
■Manga Nearest Mapとは
2020年3月にTwitterに62万件以上の投稿がされたアルの企画 「#私を構成する5つのマンガ」でユーザーが選んだマンガデータを元に、行列分解等の機械学習の技術を駆使し、マンガ名から雰囲気が似ているマンガを検索することができます。
 
各マンガを多次元のベクトルで表現することで従来の、カテゴリーや性別などによる探索ではなく、キーワードだけでは見つけにくい「雰囲気が似ているマンガ」を発見できます。
 
<Manga Nearest Map>
 
■Manga Nearest Mapの使い方
検索フォームにマンガタイトルを入力し、決定するとそのマンガに「近いマンガ」の結果を返します。
 
検索対象のマンガは、#私を構成する5つのマンガ で特にユーザーが選んだ人気のマンガ約8,000タイトルです。
 
また、パソコンをお使いの方はManga Nearest Mapをより詳細に3次元空間でお楽しみいただけるツール、TensorBoard上でもご利用いただけます。
※GoogleChromeでご利用ください。
 
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TensorBoardをご利用の場合は、画面右側にある検索フォームにマンガタイトルを入力し、検索すると多次元のベクトルの具体的な距離と合わせて「雰囲気が近いマンガ」を発見可能です。
 
今後、マンガコミュニティ「アル」内での検索機能への活用や、出版社やマンガ家などが新たなマンガづくりやマーケティング活動を行う際のツールとして、発展を検討しています。
 
■データ活用について
Manga Nearest Mapは、質の高いマンガデータに対して、行列分解等の機械学習技術を活用しております。
 
「#私を構成する5つのマンガ」に蓄積されたデータは、一般的な書籍ECサイトや読書記録サイトに蓄積されるデータとは異なり、ユーザーが自身に影響をもっとも与えたマンガを5つ厳選したアルならではの質の高いデータとなっています。
 
このデータを行列分解等の機械学習技術で分析することによって、各マンガの雰囲気やコンセプトが多次元のベクトルで表現され、多次元空間上で似ているマンガを探索できるようになりました。
 
「アル」では、マンガとマンガファンをつなぐコミュニティとして、より良いサービスを提供出来るよう、今後も更なる開発を進めてまいります。
 
■「アル」とは
マンガファンが「次に読むマンガを楽しく見つける」ためのマンガコミュニティWebサービスとして、日々発売されるコミックの新刊情報の通知、出版社や作家さんから使用許諾をいただいたマンガのコマ投稿、お好きなマンガを自由に登録しシェアできる本棚機能などを提供しております。
 
また、作品にまつわる情報を集約した「紹介記事」や、作品の見どころを紹介する「レビュー記事」、作品にまつわるイベント・キャンペーン・アニメ化など「ニュース記事」といった、多岐に渡る記事を毎日提供しております。
 
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■アル株式会社について
アル株式会社は、「クリエイティブ活動が加速する世界が実現すること」を目指しているテクノロジー企業です。詳細は以下のページをご覧ください。