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データから読み解く！ サークルスペース来訪者・購入者数＠コミケ

美月でんでん著
2019年8月19日公開

目次

• 1. はじめに
• 2. 解析手法
• 3. 回次別解析
• 4. 時間帯別解析
• 5. まとめ
• 参考文献

1. はじめに

皆さん！ 同人活動に勤（いそ）しんでますかー？ 自らの熱い思いを一冊の本にぶつけた同人誌，やっぱり売れてほしいですよね？ そうなると「どのくらいの人が自分のスペースに来てくれるのか？・買ってくれるのか？」， さらには「どうやったら買ってくれる人を増やせるのか？」がやっぱり気になりますよね？

このうち「どのくらいの人が買ってくれるのか？」については，購入者数そのものではないものの頒布部数に関するデータが見受けられます． コミケ参加サークル全体に渡る統計的なデータとしてはコミックマーケット35周年調査・調査報告[1]が， また個々のサークルのデータについては「コミケ 部数」で検索することで関連する記事がいくらか出てきます [2][3][4]． しかしある程度の参考にはなるものの，出てくるデータは単発のため，その次に来る「どうやったら買ってくれる人を増やせるのか？」の参考にすることができません．

買ってくれる人を増やす方法を検討するためには，どういう要因で来る人・買う人が増減するかを検証する必要があります． そのためには継続的な来訪者数・購入者数のデータが必要になるわけですが，そのようなデータはなかなか転がっていません． 継続的な頒布数については定性的なデータとしてClara氏の記事[5]， 定量的なデータとしていずみまい氏の記事[6]がありますが， なかなか検証に十分なデータが揃っていません （そもそも売上なんて機微なデータですし，来訪者数に至ってはいちいち数えるサークルなんて稀でしょう）．

そこで，どうせ帳簿が真っ赤っかだから売上がバレても痛くも痒（かゆ）くもないし， そして人が来なくて暇だから訪問者数をいちいち記録している著者が， C84～C96 に渡るデータからサークルスペース来訪者・購入者数がどのような要因で変動するのか， そしてどのようにしたら増やせるかを検証します．

2. 解析手法

一口にコミケ参加サークルと言ってもジャンル・サークル規模によって見える世界は全然違います． なので，まずは今回のデータを取得したサークルの素性を明らかにしておきます：

• ジャンル：創作（少年）→ 評論・情報（内容は同じままジャンルだけ途中で移動）
• 作品内容：IT 系のマニアックなギャグ 4 コマ（図 1 参照）
• サークル規模：直近のコミケ (C96) で 45 部（うち新刊 24 部）売れる程度の規模（先のコミケ35周年調査によれば下から1/3に入る）

次に今回の解析で使うデータを紹介します：

• 回次：C84～87・88・90・92・94・96（2013 年夏～2019 年夏）
• 内容：スペース来訪者数・購買者数（各回ごと・時間帯別）

データについては C90 までは手書きで，C92 以降は独自開発の POS システムで記録を取っています． ただし C87 については一部時刻不明データあり．また時刻は数分のブレがあります（そもそも買うという行為自体に時間の幅がありますし）．

今回の解析ではこのデータを「回次別」「時間帯別」に分けて解析します． 「回次別」については重回帰分析を用いて来訪者数・購入者数に影響を与える要因を明らかにしていきます． また「時間帯別」については 9 回分のデータを平均することで，来訪者数・購入者数の一般的な傾向を明らかにしていきます．

3. 回次別解析

3.1 仮説構築

まずは「回次別」，すなわちコミケ各回でどのように来訪者数・購入者数が変動するかを解析します． 図 2 のグラフをご覧ください． これがコミケ各回ごとの来訪者数および購入者数になります．

このグラフからいくつか仮説を立ててみましょう． まず C87 以前と C88 以降で明らかに来訪者数の変化があります． 実は先ほども書きましたが，著者のサークルは途中でジャンルを「創作（少年）」から「評論・情報」に変えています． これは描いている漫画があまりにマニアックなので，IT 系のマニアックなサークルが集まる「評論・情報」の方が売れるのではないかという判断によるものです． そこで(1)ジャンルが来訪者数に影響を与えているのではないかという仮説が立ちます．

次に C85・C92 が来訪者数・購入者数ともに特異的に多くなっているのが見受けられますが，実は表 1 に示すようにこの 2 回は「誕生日席」に配置されています． 誕生日席については先ほどのいずみまい氏の記事でも言及されており， ここから(2)配置も来訪者数に影響を与えていると予想されます．

さらに来訪者数・購入者数とも全体的に上昇傾向になっていることから，(3)参加回数が増えるほどそれらが増えることが予想されます．

なお C87 は配置・ジャンルが C84・C86 とほとんど変わらないにもかかわらず来訪者数・購入者数が大きく伸びています． C86 以前と C87 の変化と言うと，ディスプレイに使うポスターにキャラクターの顔を大きく描いたこと（人間は顔に視線が行くことを意識）， そして「IT 系」と銘打つことで，（著者のサークルの対象読者に対して）キャッチーになったことが考えられます （図 3 参照．なお C87 以降はずっとこのポスターの形式にしています）． そこでこのような(4)キャッチーなポスターデザインが来訪者に影響を与えることが予想されます．

3.2 重回帰分析

前節では(1)ジャンル・(2)配置・(3)参加回数・(4)大顔・IT系主張のポスターの 4 つの仮説を立てました． ここでは実際にこの仮説を重回帰分析によって検証していきます．

ここで重回帰分析という手法について簡単に説明しておきます． 重回帰分析の一般的な説明は Wikipedia を見てもらうとして， 要は「来訪者数」または「購入者数」を「A ×（ジャンル）+ B ×（配置）+ C ×（参加回数）+ D ×（ポスター）+（定数）」の式で計算できると信じたときに， 各 A, B, C, D の係数がいくつになるかを計算するものです． なお実際の重回帰分析では「ジャンル」「配置」「ポスター」を数値化しないといけないので，表 2 のように無理やり数値化します（ダミー変数）． このとき「B ×（配置）」については「B₁ ×（島角）+ B₂ ×（誕生日席）+ B₃ ×（壁）」に変えます．

それではいよいよ重回帰分析を始めていきますが，重回帰分析ではむやみに全部の変数を入れても式の精度が上がらない場合があります． そこで「変数増減法」を用いて変数の取捨選択しつつ重回帰分析をします． これは分析に使う変数を一定の基準に従って抜き差ししながら最適な変数の組み合わせを探す手法で， この過程で関係なさそうな変数は除外されます． 今回は「F_in = F_out = 2」という基準を使用しました．

変数増減法を用いつつ重回帰分析をした結果を表 3 および表 4 に示します． 次小節ではこの結果を基に考察を進めていきます．

表の見方ですが，例えば来訪者数の「ジャンル」では「係数の値」すなわち「A」の値が「27.7」になっています． これは「ジャンル」が「1」になる，すなわち「創作（少年）」から「評論・情報」に移ると，来訪者数が 27.7 人増えるという意味になります． また来訪者数の「参加回数」で言えば，「係数の値」が「3.6」なので「参加回数」が 1 回増えるごとに，来訪者数が 3.6 人増えるということです．

一方の「p 値」は，これが小さいほど，その変数が偶然ではなく本当に関係がありそう（有意である）ということを示します． だいたい「p 値」は 0.05 以下が目安です．

3.3 考察

3.3.1 ジャンル

来訪者数について見ると p 値がかなり低く，影響がほぼ確実にあると考えられます． これは先ほども述べたように，ジャンルを変えたことで IT 系のネタに反応する人が増えた効果と考えられます．

一方で購入者数については変数から外れており，自スペースに来る人は増えるものの購入には結びついていないという実態が見えてきます． これにはいくつかの可能性が考えられます．

1. 「評論・情報」のメインは解説本や実録本なので，場違いな創作漫画は結局購入率が低くなる（ため，来訪者数を増やす効果と相殺してしまった）．
2. 「評論・情報」に来る人は「創作（少年）」に来る人よりも購入に慎重になっている．
3. 買うのはほとんど固定ファンなので，購入者数はジャンルに関係ない．

このうち 3. については，後に述べるように誕生日席で購入者数が増えることを考えると当てはまらないと考えます． となると 1. か 2. になるわけですが，これ以上は他のデータと合わせないと検証が難しいです……．

ただ来訪者数を増やせるということは，スペースに来た人の購入率を向上させる何かしらの施策を打つことで購入者数を増やせる余地があるわけで， やはり「適切なジャンルを選びましょう」ということは言えると思います． もっとも大抵の場合はジャンルに選択肢がないとは思いますが， それでも同じジャンルの中でも似たようなサークル（二次創作なら同じ作品・同じキャラ・同じカップリング等）は原則固めて配置されるので， 自分がどういう作品を出すのかは申込書にしっかり書いておくと良いでしょう．

3.3.2 配置

まず表を見ると分かるように，「壁」は来訪者数・購入者数とも変数から外れています． すなわち「壁」になることはあまり来訪者数・購入者数に影響が無いということです． 実際「壁」になってみると「島から隔離されているためかえって人が来にくいのではないか」という印象を抱きました． 著者のサークルはどちらかと言うと，島中をブラブラしてたら偶然見つけたので買われるというパターンが多いと思われるので， そういう意味では島から離れるのはかえって不利なのかもしれません． （そんなサークルがなんで壁になってるかっていう話はありますが，ただの配置の都合っぽいです．IT 系のサークルが全部壁になってました．）

一方，「誕生日席」には明確に来訪者・購入者を増やす効果がありそうです． 重回帰分析の結果からは「誕生日席」になることで来訪者が 11.4 人，購入者が 6.8 人増えるということで，なかなか無視できない効果です． 「誕生日席」は大きい通路に面しており，また端で目立つため，人を集めるには有利なのだと考えられます． 「誕生日席」は自分で選べるものではないですが，もし幸運にも「誕生日席」に配置されたときには普段より少し多めに印刷すると良いかと思います．

さて，残りの配置に関する変数は「島角」になりますが，これについては謎です． なんと「島角」に配置されると「島中」よりも来訪者数・購入者数が減るというのです． 無理やり理由を考えれば「誕生日席」の陰に隠れて目立たなくなるという可能性もありますが， 来訪者数・購入者数とも，p 値が 0.05 より大きいのでただの偶然のような気がします． これについてはさらなるデータの積み重ねが必要です．

3.3.3 参加回数

こちらも「ジャンル」「誕生日席」と同様に p 値がかなり低く，来訪者数・購入者数を増やす効果があると考えられます． これは「参加すればするほど固定ファンが増える」「描けば描くほど絵がうまくなる」の理由が考えられます． どちらにしろ一般論としては「継続は力なり」と言えるでしょう．

なお著者のサークルは一次創作で「流行り廃りがない」ためにこの継続効果が出てくるという可能性はあります． 元作品の流行に左右される二次創作の場合は，この継続効果は薄いと思われます．

3.3.4 キャッチーなポスター

来訪者数については一応 p 値が 0.05 以下ですが，購入者数については p 値が 0.05 を上回っています． これは素直に「ジャンル」と同じく「来訪者数は増やせるが購入にはつながっていない」と判断すべきか， それとも来訪者数も p 値が 0.05 に近いので「ポスターは実はあまり関係ない」なのか， 判断が難しいところです （そもそも「ポスター」の値は C87 からずっと「1」のところ「ジャンル」も C88 からずっと「1」というように両者は相関が高く（相関係数 0.79）， 重回帰分析で両方の効果を検証するのは難しい面があるのですが……）．

ただ一つ言えるのは，表の「係数の値」を見れば，仮に効果があるとすればプラスの効果なので， キャッチーなポスターを作っても損はないというところでしょうか．

4. 時間帯別解析

この節では時間帯別の来訪者数・購入者数について解析することで，コミケの 1 日のスケジュール立てについて考えていきたいと思います．

4.1 解析手法詳細

解析の手法ですが，2 節でも述べたように今までの 9 回分のデータを平均して傾向を分析していきます． これは時間帯別の来訪者数・購入者数はコミケのどの回でも似たような傾向があると考えた場合， 9 回分のデータを平均することで各回ごとの変動が消去され，平均的な時間帯別の傾向が見れると考えられるためです．

なお平均するデータは，各回ごとの「全来訪者数に対するその時間帯の来訪者数・購入者数」です． ここで単純に人数の平均にしないのは，来訪者数が多い回により大きなウェイトがかかってしまうのを防ぐためです．

また同時に購入率も解析します． 購入率は来訪者数のうち実際に購入した人の割合で，この割合が高いほど購入意欲が高い来訪者が多いと考えられます．

4.2 解析結果

前小節の手法に従って解析した来訪者数・購入者数の割合の結果を図 4 に示します． なお，エラーバーは標準誤差を表します．

また購入率の結果を図 5 に示します． こちらもエラーバーは標準誤差です． なお，回によっては来訪者自体が 0 だった時間帯がありますが，その時間帯については平均の計算から除外しています．

4.3 考察Ⅰ：来訪者数等の傾向

まず来訪者数の傾向を見ると，10 時台と 15 時台が少なく，他の時間帯は比較的コンスタントということが読み取れます． 10 時台は人気サークルに人が持っていかれるため（改めて言いますが著者のサークルは下から 1/3 レベルの人気のない方のサークルです）， 15 時台は既に帰っている人が多いためと考えられます．

一方，購入者数について見ると，10 時台・13 時台・15 時台は来訪者数と同じく少なくなっています． このうち 15 時台については，購入率で見ると他の時間帯と同程度になっており， 単に来訪者数が少ないせいで購入者数が少なくなっているだけと考えられます．

また 10 時台については，購入率で見れば他の時間帯より高くなっています． これは 10 時台，すなわち開始早々に来る人は元から買うつもりで著者のサークルに来ているためだと推測されます．

問題は 13 時台で，こちらは購入率でも低くなっていますが，エラーバーを見ると微妙にも見えます． そこでまずは「13 時台は 11 時台～ 15 時台より購入率が低いか？」について「ウェルチの t 検定」をしてみます． これは「2 つの母集団の平均値が等しいか」， 今回の場合だと「13 時台と○○時台のそれぞれの購入率の平均は本来等しい（が偶然異なっているだけ）か？」を検証する手法です． 結果は「p 値」として出てきて一般に 0.05 以下であれば「有意」，すなわち「偶然ではない」と判断します（先ほどの重回帰分析と同じです）．

実際に検定を行った結果を表 5 に示します． 11 時台よりは 13 時台の方が低いというのは有意ですが， それ以外の時間帯についてはたまたま低くなっているだけという可能性は否定できない結果となりました． ただし他の時間帯についても，今後データを積み重ねていくことで「有意」と示される可能性はあります．

11 時台と 13 時台だけの比較であれば，10 時台と同様に「11 時台の方も最初から買うつもりで著者のサークルに来ている人が多い」可能性がありますが， もし今後，他の時間帯と比べても 13 時台が低いとなった場合は別の仮説を考える必要がありそうです．

4.4 考察Ⅱ：スケジュール

今までの考察結果を基に，他のサークル巡り等の用事や帰宅時間をいつにすべきかについて考えていきましょう．

今回の結果では 10 時台と 15 時台が来訪者数が少ないという結果となりました． なので売り子もいない個人参加の場合は席を離れた場合の機会損失が少ないこの時間帯に他のサークル巡り等の用事を済ますのが良いでしょう．

帰宅時間については，頒布機会を最大限に活かしたいのであれば閉会の 16 時までいるのが良いですが， 早く帰りたい場合，もし来訪者が 1 割減ることを許容するのであれば，15 時に帰ってしまっても良さそうです．

また 13 時台は 11 時台よりは購入率が低いので，この時間帯の購入率を上げる施策を打っても良いかもしれません． 13 時台だけは来ていただいた方に特に気合を入れて本をアピールするのも一つでしょうし， 13 時台限定イベントをやってもいいかもしれません（もっとも買う方からすれば巡回スケジュールの制約条件が増えて不評を買いそうですが）．

5. まとめ

今回の記事では著者のサークルが過去 9 回のコミケの自スペース来訪者数・購入者数データから，来訪者数・購入者数に影響を与える要因を分析しました． 回次別の分析からは以下のことが明らかになりました．

• ジャンルは来訪者数に影響を与える．
• 誕生日席になると来訪者数・購入者数が増える．
• 参加回数が積み重なるほど来訪者数・購入者数が増える．

また時間帯別の分析から以下のことが明らかになりました．

• 10 時台・15 時台は他の時間帯に比べて来訪者数が少ない．
• 10 時台は他の時間帯に比べて来訪者の購入率が高い．
• 13 時台は，少なくとも 11 時台に比べて来訪者の購入率が低い．

今回の分析ではデータが少ないこともあり，まだ検証しきれていない仮説もありますし，また分析の精度自体も高くはありません （サンプル数 9 に対して説明変数を 5 つも使うとか，まともな論文ならまずリジェクトされそう）． 今後も有用な分析結果が出せるようデータを地道に収集していきたいと思います． またこういう知見はまだまだ少ないので，他のサークルさんにも時間があればぜひこういうデータの収集・分析をやっていただけると， さらに同人活動に役立つ知見が蓄積されるかと思っています．

附録

今回解析に使ったデータを置いておきます． ご自由にご利用ください．==> [ data.xlsx ]

参考文献

1. コミックマーケット準備会・コンテンツ研究チーム「コミックマーケット35周年調査 調査報告」，https://www.comiket.co.jp/info-a/C81/C81Ctlg35AnqReprot.pdf，2011年（2019年8月17日）
2. やぎこちゃん「コミケ初参加の収支報告とか、反省とか、次やってみたいこととか。」，https://yagikoch.work/comiket_hansei/，2018年（2019年8月17日閲覧）
3. 石徹白未亜「頒布は5冊、だけど幸せ…初心者が同人活動を始めてみると…【イベント参加編】」https://otapol.com/2015/08/post-3234.html，2015年（2019年8月17日閲覧）
4. marco_bluesky「『コミケで50部売れる』って実はすごいこと！『6分に1部ペース』『ニーチェの自費出版で40部』部数についての為になる話も」，https://togetter.com/li/1140946，2017年（2019年8月17日閲覧）
5. Clara「サークルスペースの配置によって頒布数は変わる？→島中～誕生日席の範囲では変わりません」，https://otaclalife.com/2019/06/15/hanpu_ryou/，2019年（2019年8月17日閲覧）
6. いずみまい「コミケのサークル参加2回目で誕生日席になったので、島中だった前回と比較してみた」，http://akuaking0928.hatenablog.com/entry/2018/01/24/014105，2018年（2019年8月17日閲覧）
7. うっ！「同人用語の基礎知識 島/シマ」，https://www.paradisearmy.com/doujin/pasok_shima.htm，1999年（2019年8月17日閲覧）

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