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あおいうる

@aoiuru_owl

最新の予測データ

予測日

2026/07/16

予測視聴者増加数

±0

予測フォロワー増加数

±0

総合スコア

42.1

トレンド変化

+0.3

予測インサイト

次のマイルストーン

データを準備中です...

成長要因ランキング

1.機械学習モデル95
2.スコア正規化モデル64
3.総合加重モデル64
4.ソーシャル拡散度53
5.モメンタム52

AIからの提案

  • -このスコアを改善しましょう
  • -このスコアを改善しましょう

📊 予測手法別スコア(15手法)

⚖️

総合加重モデル

フォロワー(30%)・配信(25%)・視聴者(25%)・クリップ(20%)の加重評価

64.3/ 100
標準 寄与: 4.3pt
📉

時系列回帰

過去の推移から次週の視聴者数を回帰予測し差分を評価

34.4/ 100
要改善 寄与: 2.3pt
🤖

機械学習モデル

各種メトリクスを特徴量に成長確率を推定

94.6/ 100
優秀 寄与: 6.3pt
📈

モメンタム

日次成長率と週次成長率の差分による勢い評価

52.4/ 100
注意 寄与: 3.5pt
📏

スコア正規化モデル

複数スコアを統計的に標準化して平均

64.5/ 100
標準 寄与: 4.3pt
📌

クリップ作成者影響度指数

影響力ある作成者のクリップ数を重視

25.9/ 100
要改善 寄与: 1.7pt
📌

ソーシャル拡散度

直近クリップ視聴数を最新フォロワー数で割って100倍

53.5/ 100
注意 寄与: 3.6pt
📌

新規視聴者率モデル

一定期間の新規視聴者比率で成長余地を推定

20.8/ 100
要改善 寄与: 1.4pt
📌

ジャンル相関分析

人気ジャンルとの一致度を評価

50.0/ 100
注意 寄与: 3.3pt
🎯

ベイズ更新

フォロワー成長率の安定性を考慮した評価

50.0/ 100
注意 寄与: 3.3pt
📌

クリップ作成者多様性

クリップ作成者のユニーク数を用いて多様性を評価

20.0/ 100
要改善 寄与: 1.3pt
📌

Clip Creator Activity Score

直近1週間の総クリップ数で活発度を測定

22.4/ 100
要改善 寄与: 1.5pt
📌

クリップ作成者成長度

前週比のクリップ視聴数増加分を利用

50.0/ 100
注意 寄与: 3.3pt
📌

クリップ作成者品質

クリップ平均視聴数から質を評価

15.6/ 100
要改善 寄与: 1.0pt
📌

ロイヤルクリップ作成者

同一配信者で複数回作成したユーザー数を指標

22.4/ 100
要改善 寄与: 1.5pt

📈 パフォーマンス分析

V4スコア構成(5領域)

15手法を5領域にまとめた単純平均(0–100点)

V4スコア構成(5領域)

V4の15手法を5領域にまとめた単純平均です。各領域は0点から100点で表します。

グラフを読み込み中...
総合評価
64.4点2/2手法
構成手法(2件)
  • 総合加重モデルV464.3点
  • スコア正規化モデル64.5点
予測モデル
59.7点3/3手法
構成手法(3件)
  • 時系列回帰34.4点
  • 機械学習モデル94.6点
  • ベイズ更新モデル50.0点
成長・発見性
44.1点4/4手法
構成手法(4件)
  • モメンタムスコア52.4点
  • ソーシャル拡散度53.5点
  • 新規視聴者率モデル20.8点
  • ジャンル相関分析50.0点
クリップ活動
31.6点3/3手法
構成手法(3件)
  • クリップ活動量スコア22.4点
  • クリップ視聴数成長スコア50.0点
  • 常連クリップ作成者スコア22.4点
クリップ影響
20.5点3/3手法
構成手法(3件)
  • クリップ作成者影響度指数25.9点
  • クリップ作成者多様性スコア20.0点
  • クリップ品質スコア15.6点

💪 強み(上位3手法)

機械学習モデル
スコア: 95/100
スコア正規化モデル
スコア: 64/100
総合加重モデル
スコア: 64/100

📈 改善の余地(下位3手法)

クリップ作成者品質
スコア: 16/100
このスコアを改善しましょう
クリップ作成者多様性
スコア: 20/100
このスコアを改善しましょう
新規視聴者率モデル
スコア: 21/100
このスコアを改善しましょう

📉 トレンド分析(総合評価)

現在のトレンド
安定
参考度

成長率

+0.3%

🔧 手法別パフォーマンス

総合加重モデル

現在値
64.3
平均値
64.3
最大値
79.5
最小値
46.6
トレンド
-15.1

時系列回帰

現在値
34.4
平均値
34.1
最大値
34.5
最小値
33.3
トレンド
+0.2

機械学習モデル

現在値
94.6
平均値
94.0
最大値
97.7
最小値
85.7
トレンド
-3.2

モメンタム

現在値
52.4
平均値
51.2
最大値
52.6
最小値
49.8
トレンド
+0.1

スコア正規化モデル

現在値
64.4
平均値
64.1
最大値
70.5
最小値
55.3
トレンド
-6.0

クリップ作成者影響度指数

現在値
25.9
平均値
22.0
最大値
57.3
最小値
0.0
トレンド
+4.4

ソーシャル拡散度

現在値
53.5
平均値
54.2
最大値
64.8
最小値
50.0
トレンド
+0.2

新規視聴者率モデル

現在値
20.8
平均値
39.5
最大値
92.9
最小値
8.3
トレンド
-72.2

ジャンル相関分析

現在値
50.0
平均値
50.0
最大値
50.0
最小値
50.0
トレンド
0.0

ベイズ更新

現在値
50.0
平均値
50.0
最大値
50.0
最小値
50.0
トレンド
-0.0

クリップ作成者多様性

現在値
20.0
平均値
12.7
最大値
20.0
最小値
0.0
トレンド
+5.9

Clip Creator Activity Score

現在値
22.4
平均値
11.2
最大値
22.4
最小値
0.0
トレンド
+12.4

クリップ作成者成長度

現在値
50.0
平均値
50.0
最大値
50.0
最小値
50.0
トレンド
0.0

クリップ作成者品質

現在値
15.6
平均値
18.4
最大値
34.0
最小値
0.0
トレンド
-14.5

ロイヤルクリップ作成者

現在値
22.4
平均値
10.8
最大値
22.4
最小値
0.0
トレンド
+22.4

📅 過去の予測履歴

2026/07/16
最新
42.1
+0.3
2026/07/15
41.9
+0.4
2026/07/14
41.8
-2.0
2026/07/12
42.7
-5.0
2026/07/11
45.3
-4.5
2026/07/10
47.7
-2.5
2026/07/09
49.1
+6.4
2026/07/08
45.8
+31.2
2026/07/07
33.6
+1.7
2026/07/06
32.9
-4.2
他 19 件の履歴があります