アニメにおける職業

アニメにおける職業 実世界の仕事のうち、アニメでは実際に何が描かれているのでしょうか？このプロジェクトは、21,988件のアニメをスキャンし、各職業がどれくらいの頻度で登場するかをカウントします。これは、国連/ILOの標準職業分類であるISCO-08に対応した、完全なルックアップテーブルです。 最も注目すべき発見は、アニメが全く名前を挙げない職業のリストです。🔎ライブエクスプローラー: https://elmiram.github.io/anime-professions/ · 任意の職業を検索し、どの Сアニメに登場するか、そして年代ごとのトレンドを確認できます。📊デック: 調査結果を巡る12スライドの楽しいツアー（PDF）。 見つかったことのいくつか: 教師は最も多く名前が挙がる職業です（約1,370件のアニメ、7.6%）。アニメは学校が舞台であることが多いのです。2020年代には、異世界転生/日常系ブームを背景に、ショップ店員が教師を抜いて1位になりました。ファンタジーの役割を含めると、王族（1,792タイトル）は実際の実務職よりも多く登場します。 キャラクターが plausibly（もっともらしく）名前を挙げられる可能性のある約150の職業のうち、アニメでは17の職業が全く名前を挙げられません。これは、何百万行ものセリフがあってもです。例えば、金融アナリスト、システムアナリスト、運転教官、印刷工、ファストフード店員、船の機関士…これらはバックオフィスやサービス業の末端に位置する職種です。（以下の職業リストを参照してください。） ニッチな職業の定量化: ソフトウェア開発者 41件、保険販売員 18件（『トライガン』の主人公は文字通り保険外交員です）、薬剤師 15件、路面電車/バス運転手 5件。 これは何なのか これは趣味のデータプロジェクトです。職業の分類体系を構築し、アニメでの言及を検出し、LLMで各言及を分類し、職業ごとのカウント、年代ごとの内訳、精度/再現率の推定値、および3つのCSVファイルを作成します。小規模なローカル/静的Webアプリで結果を探索できます。 実際の実務職は、ファンタジーストラタム（忍者、魔法使い、冒険者、王族、侍…）から厳密に分離されています。架空の役割はカウントされますが、実際の実務職の合計には含まれません。 仕組み 職業リスト — 436件を約150件に絞り込みました。職業は、国連/ILOの436の公式職業コードリストであるISCO-08に対して分類されます。これらのほとんどは物語の中で名前を挙げることができません。「鉱物処理プラントオペレーターです」と誰も発表しないからです。そのため、それらにゼロを割り当てても、アニメに関する何も語らないことになります。したがって、リストは約150件の、キャラクターが plausibly（もっともらしく）特定されうる職業（「レンダリング可能」なセット）に絞り込まれます。残りの約286件はテスト不能として報告され、欠落とはみなされません。アニメは150件中133件の名前を挙げています — 名前が全く挙がらない17件がヘッドラインの発見です。なぜなら、それらは plausibly（もっともらしく）登場する可能性があるにもかかわらず、登場しないからです。（すべての Сアニメは、約150件すべてについてスキャンされます。絞り込みは職業カテゴリの絞り込みであり、タイトルではありません。） 検出自体は、テキストファーストで、3つのレイヤーで行われます: コーパス + 主人公 — 各アニメのプロット概要（AniList経由）。 脇役 — AniListのキャラクタープロフィール、役割フィールド（メイン/脇役/背景）付きなので、6エピソードに登場する医師でも、代表としてカウントされます。 セリフ — 約128,000件の日本語字幕ファイル（コミュニティミラーから）。そのため、通りすがりに言及された職業も捕捉されます。 検出は2段階のパイプラインです: ステージ1 — 高い再現率。キーワード辞書（英語+日本語の表面的な形式をISCOコードにマッピング）がテキスト全体に広範囲に適用され、偽陽性を受け入れます。 ステージ2 — 精度。曖昧な候補文はすべて、LLM（Claude Haiku）によって文脈で判断されます。キャラクターは本当にその職に就いているのか？これは、否定（「私は医者ではありません」）、仮説（「もし私がパイロットだったら」）、多義性（「オフィサー」、「バンド」）、およびファンタジーの同音異義語（メカパイロットは航空会社のパイロットではない）といった古典的なトラップを排除します。 より強力なモデル（Claude Opus）が、確認されたヒットの層化されたサンプルを評価し、職業ごとの精度を推定します。AniListタグは再現率のベンチマークを提供します。精度が一定の基準を下回る職業は、事実として報告されるのではなく、出力で信頼性が低いとフラグ付けされます。 数値の読み方（重要な注意点） 名前が挙がったもの、表示されたものではない。テキストで名前が挙げられた職業を検出します。画面に表示された職業でも、フレーム内に立っているだけで名前がラベル付けされていない — 例えば、祭りの屋台、ホテルの受付係 — は、この手法では見えません。「名前が全く挙がらない」リストは、まさにその通りです。名前が全く挙がりません。 信頼性フラグは本物です。測定された職業の約4分の1が信頼性がないとフラグ付けされています（例：「航空機パイロット」はほとんどがメカパイロットです） — これらのカウントは上限値として扱ってください。 フランチャイズ vs エントリ。カウントはデフォルトでフランチャイズごとに重複排除されます（『名探偵コナン』の約28作品 = 1）。しかし、各エントリは独自の行として保持されるため、展開または折りたたむことができます。 分母は、各パーセンテージの横に表示されます（スキャン可能なテキストを持つ約18,127タイトル中）。 データソースと倫理 アニメのメタデータ、タイトル、キャラクタープロフィール、タグ: AniList (GraphQL API)。 職業分類体系: ISCO-08 (国際労働機関)。 セリフ: 日本のアニメ字幕のコミュニティアーカイブ。 字幕は著作物です。このプロジェクトは、カウントとロケーターのみを派生させます — 字幕テキストを保存または再配布することはありません。エクスポートされたデータセットとWebアプリには、派生統計、タイトル、AniList IDが含まれています。字幕テキストや生のAniListの説明さえも含まれていません。 非営利のファンプロジェクト。 エクスプローラー 同じUIを実行する2つの方法: python ap.py web # ローカルサーバー http://127.0.0.1:8000 python ap.py export-static # GitHub Pages用の静的 ./site を事前計算（バックエンドなし） 静的ビルドは、各API応答をJSONに変換し、クライアントサイドで同じ呼び出しに応答するため、プレーンファイルとしてどこにでもホストできます。 パイプラインを自分で実行する Python 3.11+とAnthropic APIキー（LLMステージ用）が必要です。 python3 -m venv .venv && ./.venv/bin/pip install -r requirements.txt echo "sk-ant-..." > api_key.txt # または export ANTHROPIC_API_KEY python ap.py collect # AniListコーパス + キャラクター + タグ（無料、約15分） python ap.py franchise # フランチャイズをクラスタリング python ap.py extract # ステージ1 辞書候補（無料） python ap.py estimate # 正確な候補カウント + 予測バッチコスト（無料） python ap.py adjudicate # ステージ2 Claude Haiku via Batch API（費用発生） python ap.py measure # 精度/再現率（Claude Opusゴールド + タグ再現率） python ap.py analyse # カバレッジレポート + ゼロメンションリスト python ap.py export # occupation_counts.csv, title_occupation.csv, evidence.csv オプションレイヤーC — 字幕セリフ: python ap.py subtitles-prep # 字幕ミラーをクローン + 推定 python ap.py subtitles-match # 字幕フォルダ -> AniList IDをマッチング python ap.py subtitles-scan # 候補を抽出（テキストは保存されない） python ap.py adjudicate # 新しい字幕候補を裁定 コスト/スケール参照: 完全な実行では、21,988件のアニメと128,000件の字幕ファイルを分析し、約101,000件のClaude Haikuによる判定（+約2,000件のOpusによるスポットチェック）を行い、総費用は約34ドルで、約1日かけてほとんど自動でバッチ処理されました。コレクションは再開可能（チェックポイント済み）であり、レート制限を尊重します。 リポジトリレイアウト ap/ パッケージ taxonomy.py ISCO-08階層（436ユニットグループ）+ renderable/fantasyオーバーレイ lexicon.py 各職業の英語表面形式 + 曖昧さフラグ jp_lexicon.py 日本語表面形式（レイヤーC） db.py SQLiteスキーマ + 再開可能なチェックポイント anilist.py AniList GraphQLクライアント collect.py コーパス + キャラクター + タグ + フランチャイズクラスタリング extract.py ステージ1 辞書候補生成 adjudicate.py ステージ2 Claude Haiku / Batch API + 無料コスト推定 measure.py 精度/再現率（Claude Opusゴールド + タグ再現率） layerc.py 字幕スキャン（スマートミドル; テキストは保存されない） analyse.py コンソールカバレッジレポート + ゼロメンションリスト export.py 3つのCSV webapp.py ローカルエクスプローラー（stdlibサーバー + JSON API） export_static.py 静的サイトを事前計算 ap.py CLIエントリーポイント web/index.html エクスプローラーフロントエンド（バニラJS、インラインSVGチャート） クレジットとライセンス Claude APIで構築。データ © 各プロバイダー（AniList; ISCO-08はILO）。コードは参照用に公開されています。表示されるデータは派生であり、非営利です。AniList、MyAnimeList、またはどのスタジオとも提携していません。