🔬 この調査について

どうやって調べたか、どこまで言えるか。

🎯調べた範囲

DLsite の男性向けフロアで、検索条件「同人」「ゲーム」「日本語」に当てはまる作品のうち、レビューが1件以上ある作品です。女性向け(がるまに)と商業の成人向けゲーム(DLsite 美少女ゲーム)は含みません。

検索結果には全年齢・R-15 の作品も含まれるため、それらも分析に入っています。内訳は R18 が21,310作品(レビュー293,707件)、全年齢が1,608作品(8,152件)、R-15 が152作品(691件)で、作品の92%、レビューの97%が R18 です。

📈売れやすさ(×倍率)の読み方

直近2年の有料作品で、形式・発売時期・価格・ほかのジャンルが同じなら、このジャンルが付いた作品は、付いていない作品の何倍売れているか。

比べているのは販売本数です。DLsite 男性向け同人ゲームのうち、2024年8月16日〜2026年8月16日に発売された有料の7,088作品で計算しました(2026年8月16日時点の販売数)。

ジャンルが付いた作品と付いていない作品を、そのまま比べたわけではありません。「販売本数 = 基本の本数 × 形式の倍率 × 時期の倍率 × 価格の効き方 × 付いているジャンルそれぞれの倍率」という掛け算の式を、全作品の販売本数にいちばん合うように当てはめました(重回帰)。たとえば RPG が売れやすい分や、ほかの売れるジャンルと一緒に付いている分は、それぞれの倍率のほうに割り振られ、残った「そのジャンルが付いていること」だけの分が、このサイトの「売れやすさ」です。

🛠️調べ方

  1. レビュー1件以上の全23,108作品について、DLsiteのレビューAPIからレビュー全件(302,550件)とレビュアー選択ジャンルを取得した(2026-10-02〜03、1秒間隔・1本)。APIの件数との差は2件。
  2. 定量集計: 相対評価は、同じ形式・発売年・価格帯の作品の平均との星の差。認識率は、ジャンル付き作品のうちレビュアーもそのジャンルを選んだ割合。
  3. 抽出: 軽量モデル(Haiku)が約1.5万字ずつのバッチでレビューを読み、ジャンルごとの「期待どおり/期待とズレた」、逆方向の不満、付け漏れの記述、星3以下の不満の主因を、原文の引用付きで記録した。全7,683バッチ+試行249バッチ。
  4. 抽出の検査: 引用が原文と一字一句一致しない記録(約9%)は使わない。読み残しが1割を超えたバッチ、星3以下の記録が欠けたバッチ、指示に反してスクリプトで機械的に記録を作ったバッチは流し直した。最終的に未抽出は17バッチ(0.2%)。
  5. 再判定: Haikuの「期待とズレた」「逆方向の不満」「低評価の主因がジャンルのズレ」(計20,819件)を、上位モデル(Sonnet)がレビュー原文と照らして判定し直した。迷う記録は不採用とし、採用は5,254件・1,625件・943件。
  6. 統合: ジャンルごとに1体の上位モデル(Opus)が、集計値と記録を読んでカードを作った(400ジャンル)。
  7. 検証: カードの引用5,128件がDBの原文に実在することを機械的に照合し、別の上位モデル(Sonnet)が反証側に立って各基準が引用から言えるかを判定した。根拠が1作品だけの基準は落とし、「無いと不満が出る」まで言えない必須は「あると強い」に下げた。
  8. 独立効果: レビュアーに認識された作品と、されなかった作品を、レビュー件数帯を揃えて比べた。販売の軸は販売数の倍率(1.2倍以上かつz≥2で「実装されて初めて効く」)、評価の軸は相対評価の差(0.1以上かつz≥2で「実装されないと評価が下がる」)。どちらかの群が10作品未満なら判定不能。

🧯読むときの注意

📖用語

期待どおりの声 / 期待とズレた声
レビュー本文のうち、そのジャンルに期待したものが入っていた/入っていなかったと読める記述の件数。
レビュアーも選んだ割合
ジャンルが付いた作品のうち、レビュアーもレビュー投稿時にそのジャンルを選んだ作品の割合。
付けるだけで効く / 中身で売れる
要素がレビューで認識された作品とされなかった作品の販売数をレビュー件数をそろえて比べ、差が小さければ「付けるだけで効く」、1.2倍以上かつ統計的に偏っていれば「中身で売れる」。
評価に響きにくい / 手抜きは減点
同じ比較を星の相対評価で行い、0.1以上の差が統計的に出たものを「手抜きは減点」。
分類
DLsiteのジャンル一覧(2026-10-04時点)の分類に合わせた。一覧に名前が無いジャンルは、近い公式ジャンルに合わせてこのサイトで振り分けた。
確度
基準の根拠になったレビューの量と偏りから付けた信頼度。「低」は参考程度。