な25年前の古典。もう古典。 小五郎さん、初期は探偵ボウズじゃなく新一呼びだったんだあ。 電車に仕掛けられた爆弾のアイデアは、他の作品では見たことのない発想だったので面白かったです。さすが。 コナンは大人が見ても面白いわけです。 このレビューはネタバレを含みます 劇場版コナン初めての作品。 何度めかの視聴。 都内で爆破テロ。 比較的早く犯人はわかったが、爆弾が仕掛けられたビルに蘭ちゃんが閉じ込められて爆弾の解体をすることに。 開ける事のできないドア越しに、新一くんの(コナンくんの)指示に従って。 「蘭死ぬ時は一緒だ」っていう新一くんの声のあたりで流れてる曲に感情が昂ります。 アメリカの同時多発テロが起こる前の作品で、ビルの爆破なんて、映画の中での世界だと思っていた公開時。 ニューヨーク9. 11メモリアルと博物館を訪れた後だと尚更、感極まってしまう。 ここ始まりのコナン・ザ・グレート。爆弾捜査。規模もキャストも飛躍していく序章。 (c)1997 青山剛昌/小学館・読売テレビ・ユニバーサル ミュージック・小学館プロダクション・TMS
©︎1997 青山剛昌/小学館・読売テレビ・ユニバーサルミュージック・小学館プロダクション・TMS 95分 1997年4月19日公開 新一の誕生日の前日、何者かにプラスチック爆弾用の火薬が大量に盗まれ、コナンたちが殺人事件を解決したばかりの黒川邸が放火された。ニュースに驚くコナンだったが、そこに犯人を名乗る男から予告電話が! 狙われたのは子供たちが集まる緑地公園。現場に駆けつけたコナンは爆弾から無事に子供たちを守るが、犯人から次なる爆破予告が届き…。犯人は新一に恨みをもつ者なのか? 時計じかけの摩天楼 犯人. パニックに陥った大都会、そしてタイムリミットが迫る! 作品データ スタッフ 脚本:古内一成/音楽:大野克夫/キャラクターデザイン:須藤昌朋/美術監督:渋谷幸弘/撮影監督:野村隆/音響監督:小林克良/プロデューサー:諏訪道彦、吉岡昌仁/監督:こだま兼嗣 原作者名 青山剛昌 キャスト 江戸川コナン:高山みなみ/工藤新一:山口勝平/毛利蘭:山崎和佳奈/毛利小五郎:神谷明/阿笠博士:緒方賢一/目暮警部:茶風林/吉田歩美:岩井由希子/小嶋元太:高木渉/円谷光彦:大谷育江 主題歌 【ED】曲名:Happy Birthday/歌手:杏子/作詞:スガシカオ/作曲:スガシカオ/編曲:スガシカオ&間宮工 【挿入歌1】曲名:逢いたいよ/歌手:伊織/作詞:高柳恋/作曲:大野克夫/編曲:大野克夫 【挿入歌2】曲名:キミがいれば ~名探偵コナン メインテーマ~/歌手:伊織/作詞:高柳恋/作曲:大野克夫/編曲:大野克夫 放送局/配給会社 東宝
『名探偵コナン 時計じかけの摩天楼』はここが見どころ 爆破まで残りわずか! タイムリミットが連続する手に汗握るシナリオ コナンに電話をかけてきた犯人の目的とは? 最後の爆弾の解除の命運を握る蘭! 切るのは赤か青か!? 【ライブ音響風】 第1弾 名探偵コナン 時計じかけの摩天楼 メインテーマ - YouTube. 劇場版コナン第1作 #名探偵コナン時計じかけの摩天楼 ✨✨金曜よる9時✨✨ ✴️✴️✴️✴️✴️✴️✴️ コナン爆弾魔 危険な罠に大都会がパニック‼️ 刻々と迫るタイムリミット⌚… — アンク@金曜ロードSHOW! 公式 (@kinro_ntv) 2021-02-03 08:38:01 金曜よる9時 新一宛に届いた招待状✉️ #コナン #蘭 #小五郎が出席するが…… それが事件の始まりだった‼️‼️ コナンと犯人の戦いは やがて蘭をも巻き込む… — アンク@金曜ロードSHOW! 公式 (@kinro_ntv) 2021-02-01 08:47:29 3週連続 #エヴァンゲリオン ご覧頂きありがとうございました 来週は「#名探偵コナン #時計じかけの摩天楼」 記念すべき劇場版第1作✨ 連続爆破予告 仕掛けられた危険な罠 蘭に託される究極の選択ー✂️ 極上のミステリー&… — アンク@金曜ロードSHOW! 公式 (@kinro_ntv) 2021-01-29 22:52:47 キャスト/スタッフ キャスト 江戸川コナン:高山みなみ 毛利蘭:山崎和佳奈 毛利小五郎:神谷明 工藤新一:山口勝平 目暮警部:茶風林 阿笠博士:緒方賢一 吉田歩美:岩居由希子 小嶋元太:高木渉 円谷光彦:大谷育江 鈴木園子:松井菜桜子 白鳥刑事:塩沢兼人 森谷帝二:石田太郎 スタッフ 原作:青山剛昌/小学館「週刊少年サンデー」連載中/読売テレビ・日本テレビ放送中 監督:こだま兼嗣 脚本:古内一成 音楽:大野克夫 プロデューサー:諏訪道彦/吉岡昌仁 キャラクターデザイン:須藤昌朋 美術監督:渋谷幸弘 音楽プロデューサー:堀尾裕樹 録音監督:小林克良 音響効果:横山正和 編集:岡田輝満 ストーリー・エディター:飯岡順一 次回の"金曜ロードSHOW!" 2021年2月5日には、福本伸行氏のマンガ『 カイジ 』が原作の、『 カイジ ファイナルゲーム 』が放送。福本伸行氏がみずから脚本を手掛けた作品で、今後は国家を相手にした究極のゲームが描かれる。 そして、2021年2月26日には『 スター・ウォーズ/スカイウォーカーの夜明け 』、2021年3月5日には、『 ハン・ソロ/スター・ウォーズ・ストーリー 』の放送が決定。『 ハン・ソロ 』は地上波初登場作品だ。 "金曜ロードSHOW!
以前の記事「 累計調達額100億円、クラウドファンディング マクアケの動向データ 」でクラウドファンディングサービスMakuake(マクアケ)の全体動向をWebサイトデータをもとに分析してみました。 今回はマクアケに掲載されているプロジェクトにフォーカスして、以前と同じデータをもとに、成功 or 失敗するプロジェクトを機械学習を使って、予測・分析・考察してみたいと思います。 目標額達成・未達成を予測する機械学習(決定木)の方法 目標額達成 or 未達成となるプロジェクトを予測するために、今回、特徴量としては設定目標額、支援金単価(最小額、平均値、中央値)、プロジェクトのカテゴリ、支援者数を使います。 機械学習のアルゴリズムは、予測精度の点では大きな期待はできませんが、可視化や考察がしやすいという点で決定木にしました。 マクアケのWebサイトから収集した6080件のプロジェクト実績データをトレーニングデータとテストデータに分け、トレーニングデータを使って機械学習させ、テストデータでその機械学習の精度を評価しました。 6080件のプロジェクトのうち、目標額に到達して成功したプロジェクトが3415件(56. 2%)、失敗したプロジェクトが2665件(43. 8%)という内訳になっていて、比率としてはおよそ半々のサンプルデータとなっていました。 1st try プロジェクト目標額と支援金単価で機械学習 1回目の試みとして、設定する目標額と支援金単価のみを使って機械学習させます。 これらの特徴量はクラウドファンディングを始める前に設定する項目であるため、もしこれらの特徴量のみで目標額達成 or 未達成を精度よく予測することができれば、実際にファンディングを始める前に成功率・失敗率を見積もりやすくなります。 1st try 機械学習の結果 機械学習(決定木)の予測精度評価値として、Accuracy score(正解率)、F1 score(適合率と再現率のバランス)、AUC(偽陽性率と真陽性率で囲む面積)を算出しました。これらの評価値が1に近いほど精度の高いモデルと言えます。 そして、各評価値はStratified K-Fold(層状K分割交差検証:今回は5分割に設定)によって計算した値の平均値を記載しています。 特徴量に目標額と支援金単価を使った1st tryでは、Acuuracy scoreが0.
ではそのようなきびしい状況の中で、成功する30%に入るにはどうするといいでしょうか?
1: スタートダッシュの命運を握る 事前広報期間 実は、クラウドファンディングは公開してからがスタートではありません。 成功者ほど、公開前に準備を進めています。 公開から5日以内に達成率が20%以上になると成功率が約90%になる。 公開から5日以内に達成率が10%以上になると成功率が約70%になる。 このようにクラウドファンディングでは、 スタートダッシュの理想ペースがあります。事前広報期間では、20%もしくは、10%の達成率を5日以内に達成 する準備を進めましょう。 まずはじめに、事前広報期間についてご説明させていただきます。事前広報期間は、プロジェクトを公開する前の期間を指します。 この事前広報期間に、押さえておきたい最初のポイントは、 「事前に、プロジェクトの詳細と挑戦の決意を丁寧に伝えること」 です。 前述の通り、20%もしくは、10%の達成率を5日以内に達成できれば、プロジェクトの成功に向けてかなり良いスタートダッシュがきれたことになります。しかし、理想のスタートダッシュを実現するためには、プロジェクトの公開日から動き出しても遅い場合があります。 あなたが何をしたいのか?クラウドファンディングとはなんなのか?いつプロジェクトは公開されるのか? 応援したいと思っている方も、公開日にいきなり情報を見ても混乱してしまうでしょう。プロジェクトへの共感度が高そうな方や、あなたの挑戦を応援してくれそうな方にこそ、事前に情報を伝えておきましょう。 〜押さえておきたいポイント〜 プロジェクトを応援したいと思っている方も、公開日にいきなり情報が流れてきても混乱してしまうことがあります。 プロジェクトを応援してくれそうな方にこそ、事前にしっかりと以下の4点を伝えておきましょう。 ・どんなプロジェクトを行うのか ・クラウドファンディングの説明 ・プロジェクトはいつ公開されるか ・プロジェクトへの想い POINT.
YM Creators Pro 代表の 山本ショウ です。 クラウドファンディング は、 プロジェクト を掲載すれば絶対に成功するというものではありません。世界最大の クラウドファンディング サービスである KICKSTARTER の、 プロジェクト の成功率は35%前後と公表されています。(2015年11月現在) アメリカ、日本の クラウドファンディング の成功率について現在公開されている情報をまとめてみました。 プロジェクト や体制など様々な要素により成功率が異なりますので、 プロジェクト を成功にさせるためにも、成功するために必要な要素を見直してみてはいかがでしょうか。 1. 自身で目標資金30%以上の資金調達ができれば、 90%以上のプロジェクトは成功している。 In Crowdfunding, Momentum is King にて公開されている情報からの抜粋です。 プロジェクトオーナー が自身の知り合いや、SNSなどを用いて目標資金の30%を集めることができれば、90%以上の プロジェクト が成功しているようです。 プロジェクトオーナー のネットワークを使うということはマーケティングが成功の鍵というよりも魅力的な プロジェクト 、つまり【なぜ、その プロジェクト をやるのか】そして、【魅力的なリターン】が成功の鍵を担っているのかもしれません。 2. 動画のあるプロジェクトの成功率は50% KICKSTARTER が公開した情報によると、動画のない プロジェクト の成功率が30%なのに対して、動画が掲載されている プロジェクト の成功率は50%ほどというデータが出ているそうです。 クラウドファンディングサイト サイトを訪れた消費者の59% が「動画が掲載されていれば視聴する」だけでなく、動画は文字のみのコンテンツの約2倍 、人の記憶の中に留まり続けるとも言われています。 なお、 KICKSTARTER では、80%以上の プロジェクト で動画がでのアピールが行われています。 3. クラウドファンディングの成功ために知っておきたい4つの期間について - クラウドファンディング READYFOR (レディーフォー). 鎌倉という地域にに特化すれば、成功率は90%越え iikuni という鎌倉という地域にに特化した クラウドファンディング であれば、成功する確率は90%以上を誇っています。鎌倉の街をよくするためにみんなが支援し続け、成功させるためのノウハウもたまっているようです。 似たような地域特化の!
8%、3520円よりも大きい場合:90. 6%)。また、目標金額が10万4000円〜31万円においても、支援金最小額が3520円より大きい場合、成功率は79. 2%と割と高い傾向がありました。 目標金額が低い場合であっても、支援金最小額が3520円以下の場合は、成功率が63. 2%と少し低めになっていますが、これはプロジェクト規模が小さく、支援する事によるリターン(プロダクトやサービスなど)の魅力も低く、支援するメリットを感じにくいプロジェクトが多いためかもしれません。 一方、目標額が31万円よりも大きくなると、全体的に成功率が低下する傾向がありました(下4つ)。これは、目標額が高くなると、それだけ難易度が高くなりそうという一般的な感覚とも一致するのではないでしょうか。 しかし、この中でも目標額が31万円〜104万円のプロジェクトにおいて、支援金最小額が5875円よりも大きい場合は、成功率が71. 1%で高くなっています。これは、先ほどとは逆にある程度高い額の支援金単価になると、支援者が得られるリターンも魅力的に映るものが増え、成功率がアップするのではないかと考えられます。 2nd try プロジェクト目標額・支援金単価・カテゴリで機械学習 次に2回目の試みとして、設定する目標額と支援金単価に加え、プロジェクトのカテゴリ(プロダクト、ファッション、フードなど)もダミー変数を使って追加し、機械学習させました。 結果としては、プロジェクトカテゴリの追加前後で、予測精度に大きな改善は見られませんでした。 カテゴリを単に特徴量として追加するのではなく、カテゴリごとの特徴量スケーリングや機械学習、決定木の深さ調整などによって精度を改善できるかもしれません。 3rd try プロジェクト目標額・支援金単価・支援者数で機械学習 最後に、目標額と支援金単価に加え、支援者数も含めて機械学習させました。 集まる支援者数は、クラウドファンディングを実際に開始してみないと分かりづらく、事前にプロジェクトの成功・失敗を予測する上では、少し使いにくい特徴量ですが、考察を得るためにも検証してみました。 3rt try 機械学習の結果 支援者数も特徴量に含めることで、評価値も大きく改善したことが分かります。 Accuracy score:追加前 0. 621 → 追加後 0. 849 F1 score:追加前 0.
4 最も支援が入りやすい ラストスパート期 ラストスパート期は、最も支援が入りやすい期間です。 しかしなぜ、このような現象が起きるのでしょうか? これまでご紹介してきた、事前広報期間、スタートダッシュ期、中期期間。たくさんの支援のタイミングがありますが、支援する立場に立ってみましょう。 最後の達成に向かっている時期にプロジェクトを支援する方が、支援の価値が高いような気がしませんか? 例えば、以下のAとBを状況をイメージしてみてください。 A:プロジェクトリリース当初の期間に、目標金額100万円のうちの1万円を支援する場合。 B:プロジェクトラストスパート期間に、目標金額まで残り5万円のうちの1万円を支援する場合。 Bの方は支援の価値が高い気がしませんか?
699 → 追加後 0. 871 AUC:追加前 0. 651 → 追加後 0. 904 混同行列を見ると、1st tryでは失敗と予測したプロジェクトが実際は成功しているケースが多かったですが、支援者数も特徴量に加えた3rd tryでは失敗と予測したプロジェクトが実際は成功しているケースが大きく減少して、予測精度が上がっていることが分かります(実際に失敗しているプロジェクトを予測で失敗と分類できている)。 ランダムフォレストによる特徴量の重要度比較 ランダムフォレストという機械学習アルゴリズムで、各特徴量の重要度を出してみると、支援者数(supporter)の重要度が他の特徴量と比べて非常に大きいことが分かります。 その後に目標額(goal)と支援金単価(each_amount_***)が同じ程度の重要度で並んでいます。 ちなみにランダムフォレストを使って学習させたモデルでは、Accuracy scoreが0. 91となっており、決定木よりも更に精度よく予測できていました。 3rd try 決定木の分類可視化 3rd tryの決定木モデルの分類を可視化しました。 今回の決定木の深さでは、支援者数と目標額のみで分類していることが分かります。 先ほどと同じようにdtreevizを使って、分類の結果をグラフ化しました。 円グラフを見ると、支援者数を特徴量に追加することで、1st tryよりも成功と失敗のプロジェクトがきれいに分かれていて、分類精度が上がっていると考えられます。 3rd tryの分類を見てみると、まず、目標額が78200円よりも大きい場合、支援者数を14. 5人より多く集めることができないと、成功率は5. 8%と非常に低くなります。 次に目標額が22万8000円の場合、支援者数を14. 5〜30. 5人集めることができれば、成功率は70. 2%と比較的高いですが、22万8000円よりも大きく目標額を設定すると成功率は22. 7%とだいぶ下がってしまいます。 目標額が78万8800円以下の場合、支援者数を30. 5〜68. 5人集めることができれば、成功率は75. 6%となっています。また、支援者数を68. 5人よりも多く集められる場合は、目標額が104万円以下であれば、成功率が95.