目次 [ 非表示] 1 概要 2 一覧表 3 一般にエロ担当とか呼ばれがちな、メジャー作品における比較的投稿数の多いキャラ 4 これらのキャラクターでさえ達していない25%以上のリスト 4. 1 3割の壁(25~29. 9%) 4. 2 4割の壁(30. 0~39. 3 過半数の壁(40~49. 4 天上人(50%~69.
6% 般 二条秋 マケン姫っ! 76. 1% 17 島風くん ◇ 艦隊これくしょん の コスプレ 個人ではない 76. 3% 作 大綾真理 まじかる☆タルるートくん 76. 6% 般 ショタ指揮官(アズールレーン) ♂ アズールレーン 76. 9% 作 井河さくら 対魔忍アサギ 77. 3% 18 御門涼子 ToLoveる 80. 8% 青 けっこう仮面 けっこう仮面 81. 2% 青 水城不知火 対魔忍ユキカゼ 82. 2% 18 爆豪光己 僕のヒーローアカデミア 84. 7% 般 魔界騎士イングリッド 対魔忍ムラサキ 86. 7% 18 スイレンママ ポケットモンスターサン&ムーン 88. 3% 般 マーシャル ロボットポンコッツ 89. 1% 般 里中節子 学園投肛写真〜変態性癖の目覚め・・・〜 95. 3% 18 kuromaru ♂ MUGEN 96. 1% 作 ぺどいさん 虹裏メイド 97. 3% 作 日比野弥生 ボンデージ・ゲーム~深窓の隷嬢達~ 99. 1% 18 テンプレ 1 1% 関連項目 R-18 タグ お色気担当 歩く18禁 外部リンク FGO、艦これ、デレマスのイラストR-18率 関連記事 親記事 R-18 あーるじゅうはち 兄弟記事 R-18G あーるじゅうはちじー 掴みシーツ つかみしーつ 胎内回帰 たいないかいき もっと見る コメント コメントを見る
6% 青 スモモ ポケモンDPt 32. 6% 般 ミモザ・ヴァーミリオン ブラッククローバー 32. 6% 般 ニドクイン ポケットモンスター 32. 7% 般 モミ ポケモンDPt 32. 8% 般 カゲロウ(FEif) ファイアーエムブレムif 32. 9% 青 白瀬咲耶 アイドルマスターシャイニーカラーズ 33. 0% 般 ナツメ ポケットモンスター 33. 0% 般 モナ 原神 33. 1% 青 ドラゴン・ユカノ ニンジャスレイヤー 33. 2% 青 宮崎千紗希 ゆらぎ荘の幽奈さん 33. 3% 青 エンニュート ポケモンSM 33. 3% 般 暗黒星くろめ 新次元ゲイムネプテューヌVⅡ 33. 6% 青 ナンシー・リー ニンジャスレイヤー 34. 1% 青 ゴーリキー ♂ ポケットモンスター 34. 1% 般 シズル プリンセスコネクト! Re:Dive 34. 4% 般 ゼミママ 進研ゼミ 35. 0% 般 大鳳 アズールレーン 35. 2% 17 吹寄制理 とある魔術の禁書目録 35. 3% 般 バーバラ 原神 35. 4% 青 シロナ ポケモンDPt 35. 5% 般 織部つばさ 幻影異聞録♯FE 35. 6% 青 呂布奉先 一騎当千 35. 6% 青 春麗 ストリートファイターⅡ 35. 7% 般 星空育代 スマイルプリキュア 35. 7% 般 女神官(ゴブリンスレイヤー) ゴブリンスレイヤー 35. 8% 青 マーニャ(DQ4) ドラゴンクエスト4 35. 8% 般 ランサーアルトリア Fate/GrandOrder 35. 9% 青 毒島冴子 学園黙示録 36. 1% 般 ソニア ポケモン剣盾 36. 3% 般 カルネ ポケモンXY 36. 4% 般 千変の刺客メローナ クイーンズブレイド 36. 4% 17 レーギャルン ファイアーエムブレムヒーローズ 36. 8% 青 レインボー・ミカ ストリートファイター 36. 9% 般 主将ミズキ ワンパンマン (リメイク版) 37. 0% 般 及川雫 アイドルマスターシンデレラガールズ 37. 0% 青 アルトリア・ペンドラゴン(ランサー) Fate/GrandOrder 37. 0% 青 マオ ポケモンSM 37. 7% 般 モニカ(どうぶつの森) あつまれどうぶつの森 37. 9% 般 オルチーナ・ドミトレスク バイオハザードヴィレッジ 38.
3% 鷺沢文香 (アイドルマスターシンデレラガールズ)16. 4% 向井拓海 (アイドルマスターシンデレラガールズ)18. 8% ヨーコ・リットナー (天元突破グレンラガン)19. 0% 宝多六花 ( IDMAN )20. 6% 神裂火織 (とある魔術の禁書目録)20. 7% 新田美波 (アイドルマスターシンデレラガールズ)21. 1% 黒神めだか (めだかボックス)21. 5% セリス・シェール (FF6)21. 5% スカサハ (Fate/Grandorder)22. 4% 峰不二子 (ルパン三世)22. 5% 十時愛梨 (アイドルマスターシンデレラガールズ) 22. 9% 6期猫娘 (6期鬼太郎)23. 1% 2B (NieR:Automata)23. 8% パッションリップ (Fate/EXTRA-CCC)24. 1% ボア・ハンコック (ONE PIECE)24. 2% コッコロ (プリンセスコネクト! Re:Dive)24. 4% シャルロット・デュノア (インフィニット・ストラトス)24. 4% これらのキャラクターでさえ達していない25%以上のリスト 参考までに 投稿数が100以上 で、R-18率の比較的高いイメージのあるキャラを並べておく。 全年齢含めた合計投稿数が1000以上のキャラは 太字 表記。 ◇は 男の娘 。♂は 竿役 。 登場作品の傾向 作=二次オリキャラ、ユーザー創作 18=R-18 (18)=性的表現以外に起因するR-18 17=R-17 青=R-12, 青年誌 般=一般向け 3割の壁(25~29. 9%) キャラ名 作品名 R-18率 判別 ロゼッタ マリオシリーズ 25. 3% 般 遠藤サヤ だがしかし 25. 4% 般 コルニ ポケモンXY 25. 7% 般 ルーシィ・ハートフィリア FAIRYTAIL 25. 7% 般 エリカ ポケットモンスター 25. 8% 般 リース 聖剣伝説3 25. 8% 般 バーネット博士 ポケモンARサーチャー / ポケモンSM 26. 1% 般 ハルカ ポケモンRSE 26. 2% 般 甘雨 原神 26. 3% 青 薙切えりな 食戟のソーマ 26. 3% 青 ミミロップ ポケモンDPt 26. 5% 般 食蜂操祈 とある科学の超電磁砲 26. 5% 般 高雄(アズールレーン) アズールレーン 26.
7% 作 姫島朱乃 ハイスクールD×D 56. 2% 青 古手川唯 ToLoveる 56. 2% 青 麻里愛 ◇ こち亀 後に肉体も女性になる 56. 2% 般 綱手 NARUTO 56. 3% 般 加賀美ティナ 新甲虫王者ムシキング 56. 5% 般 ホウ&スイ ポケットモンスターサン&ムーン 56. 6% 般 山辺燈 聖痕のクェイサー 56. 7% 17 ゼノヴィア・クァルタ ハイスクールD×D 56. 9% 青 メロン ポケモン剣盾 57. 3% 般 ハプウ ポケモンSM 57. 6% 般 赤名累 超速変形ジャイロゼッター 58. 2% 般 夕崎梨子 ToLoveる 結城リト (主人公)の性転換した姿(結城リトのR-18率は43. 7%) 58. 2% 青 ティファニア・ウエストウッド ゼロの使い魔 58. 2% 青 古代の王女メナス クイーンズブレイド 59. 1% 17 メルーラ・スナイド ホグワーツミステリー / ウィザーディング・ワールド 59. 2% 般 Haydee Haydee 59. 5% 青 鬼崎きらら 対魔忍RPG 60. 7% 17/18 西連寺春菜 ToLoveる 61. 2% 青 ティアーユ・ルナティーク ToLoveるダークネス 61. 9% 青 アロエ(異種族レビュアーズ) 異種族レビュアーズ 62. 4% 青 秋本麗子 こち亀 63. 0% 般 えろねこさん オリジナルキャラクター 63. 4% 作 レイナーレ ハイスクールD×D 63. 5% 青 イラスティガール Mr. インクレディブル 64. 6% 般 剣の乙女 ゴブリンスレイヤー 66. 6% 青 細川美樹 地獄先生ぬ~べ~ 66. 7% 青 井河アサギ 対魔忍アサギ 69. 3% 18 イオリ・リン子 ガンダムビルドファイターズ 69. 6% 般 超天上人(70%~) キャラ名 作品名 R-18率 判別 八津紫 対魔忍ムラサキ 70. 8% 18 水城ゆきかぜ 対魔忍ユキカゼ 71. 0% 18 アリサ・サザンクロス ケロロ軍曹 71. 3% 般 咬竜掌のマナ 武天のカイト 71. 5% 青 甲河アスカ 対魔忍アサギ 72. 6% 18 武器屋カトレア クイーンズブレイド 74. 0% 17 秋山凜子 対魔忍ユキカゼ 75. 3% 18 ロル ロボットポンコッツ 75.
0% 青 カミラ(FEif) ファイアーエムブレムif 38. 1% 青 楠舞神夜 無限のフロンティア 38. 3% 青 アクア・ケントルム スーパーロボット大戦MX 38. 3% 般 マルティナ(DQ11) ドラゴンクエスト11 38. 7% 般 バッドガール ポケモンマスターズ 38. 8% 般 エルザ・スカーレット FAIRYTAIL 39. 2% 般 手品先輩 手品先輩 39. 2% 青 女僧侶 ドラゴンクエストⅢ 39. 2% 般 ザラ アズールレーン 39. 2% 17 ロキ ファイアーエムブレムヒーローズ 39. 3% 青 ホノルル アズールレーン 39. 3% 17 四楓院夜一 BLEACH 39. 4% 般 千斗いすず 甘城ブリリアントパーク 39. 4% 青 キャリー・ヴェルナンデス 悪魔城ドラキュラ黙示録 39. 5% 青 マリュー・ラミアス 機動戦士ガンダムSEED 39. 7% 般 カヒリ ポケモンSM 39. 7% 般 ララ・サタリン・デビルーク ToLoveる 39. 7% 青 ワンダーウーマン DCコミック 39. 8% 般 カトレア ポケモンPt / ポケモンBW 39. 8% 般 過半数の壁(40~49. 9%) キャラ名 作品名 R-18率 判別 あやね(DOA) デッドオアアライブ 40. 0% 青 アヤメ(GBD) ガンダムビルドダイバーズ 40. 0% 般 イズミ ポケモンRSE 40. 1% 般 スリーズ ファイアーエムブレムヒーローズ 40. 3% 青 ハレゼナ グランブルーファンタジー 40. 5% 青 冥土へ誘うものアイリ クイーンズブレイド 40. 7% 17 shygirl マリオシリーズ の二次創作 40. 9% 作 風林寺美羽 史上最強の弟子ケンイチ 41. 0% 青 ポイズン ◇ ファイナルファイト 一部媒体では女性 41. 0% 般 ネージュ・ハウゼン 無限のフロンティアEXCEED 41. 1% 青 歴戦の傭兵エキドナ クイーンズブレイド 41. 1% 17 炎の使い手ニクス クイーンズブレイド 41. 1% 17 ユキノ・アグリア FAIRYTAIL 41. 2% 般 ルザミーネ ポケモンSM 41. 3% 般 きょういさん 虹裏メイド 41. 7% 作 リサーナ・ストラウス FAIRYTAIL 41.
データウェアハウス(DWH)とは、ウェアハウス(倉庫)が語源になっていて、データをすぐに取り出して分析できるように、整理し、保存しておく場所のことです。そのため、保存されるデータは主に構造化データになっています。また、データウェアハウス(DWH)は目的をもって設計がなされています。 たとえば、どのようなデータを格納し、どのようなアウトプットが必要とされるかを、事前に決めて設計します。そのため、データウェアハウス(DWH)は、構築期間が少々長くなるという特徴があります。データの形式や加工方法について、データウェアハウス(DWH)の利用者と十分に認識合わせを行った上に、事前に設計する必要があるためです。 データレイクとは?
データマネジメント/アナリティクス業界では、すべての企業が理解しておくべき多くの用語が飛び交っています。これらの用語の多くは、簡単に混同してしまいます。今回のテーマであるデータウェアハウスとデータレイクのケースがそれに当たります。2つの最も重要な違いは何か、そしてビジネスにおいてどういった形で最も効果的に使用することができるでしょうか? Table of Contents 1. データウェアハウスとデータレイク 2. 人気のデータレイク 3. 人気のデータウェアハウス データウェアハウスとデータレイク データウェアハウス は、企業が構造化され統合済みのデータを保存するリポジトリです。ここで保存されたデータは、重要なビジネス上の意思決定をサポートするためのBI(ビジネスインテリジェンス)に使用されます。データレイクもデータリポジトリですが、データレイクは構造化されたデータと非構造化されたデータの両方の形で様々なソースからのデータを保存するのに使用されます。 多くの人は、データレイクとデータウェアハウスは同じものだと誤解しています。確かに2つには以下のようにいくつかの共通点があります。 データを保存するためのリポジトリ クラウド型またはオンプレミス型 驚異的なデータ処理能力 しかし、それ以外の多くの部分には大きな違いがあります。 注)Data Lake(左) Warehouse(右) スキーマ・オン・リード vs. スキーマ・オン・ライト すべてのデータタイプ vs. 構造化データ 分離されたストレージとコンピューティング vs. データレイクとデータウェアハウスの違いとは？. 密接に組み合わされたストレージとコンピューティング 汎用的なデータ vs. すぐに活用できるデータ データ保持時間が長い vs. 短い ELT vs. ETL 変更やスケールの変更が容易 vs. 困難 1.
DWHとデータレイクは一長一短です。どちらかがもう一方を淘汰する関係ではない点に注意しましょう。どちらのシステムを選ぶべきかは、業種によって大きく左右されます。例として2つの業種を見てみましょう。 教育 近年、教育現場におけるデータ活用の重要性が認識されています。生徒が抱える問題の把握や予測、解決にデータを役立てます。生徒に関する情報は非構造化データが多いです。 したがって、それらの保存・活用に適したデータレイクが用いられています。 金融 金融業では、専門知識を要するデータを企業全体で扱えることが重要です。また、刻一刻と変化する経済状況を把握するため、高度なリアルタイム性も求められるでしょう。 したがって、誰でも見やすい状態ですぐにデータを確認できるDWHが適しています。 DWHやデータレイクの導入前にするべきことは? DWHやデータレイクの導入前にやるべきことを解説します。 収集データの分類 データを集約する際によく発生する問題が、欲しいデータが見つからないということです。データを正しく定義できていない、あるいは検索の質が低いのが原因です。 これを解消するには、メタデータを活用してデータの分類を行う必要があります。メタデータとは、データの性質を示したデータのことです。たとえば、ファイルの保存日時や作成者名、タグ情報などがあります。 これらの情報を整理し、情報を検索しやすい状態にすることでデータ活用が円滑化します。 予算の策定 データレイクとDWHはどちらも高額なコストがかかります。データレイクは大容量のストレージが、DWHは検索に優れた高性能なストレージが必要です。 具体的にどのくらいの金額になるかは、サービスによって大きく異なります。利用量やその形態によっても変わるでしょう。まず自社がDWHやデータレイクにかけられる予算を決めることが大切です。 現在多くの企業がIT投資を増やしています。一方、大型投資の反動で一時的に投資を減少させている企業もあります。自社の投資の現状と今後の展望を踏まえたうえで予算を策定しましょう。 DWHとデータレイクの違いを知り、適切なデータ収集を! DWHとデータレイクには以下の違いがあります。 ■格納するデータ構造 ■利用目的の明確性 ■エンドユーザー どちらを選ぶべきかは企業や業種によって異なります。構造化データと非構造化データのどちらを扱いたいのかよく検討しましょう。 以下の記事では、DWHを導入することによってどのような課題を解決できるのか、また他にどのようなメリットがあるのかについて詳しく説明しています。DWHの導入を検討している方は、是非参考にしてみてはいかがですか。 関連記事 watch_later 2021.
05. 13 DWHで解決できる課題と導入メリットとは? 続きを読む ≫
非構造化データとは、メールやPDFファイル、エクセルやワードで作った書類、動画や音楽データなど、日々の業務や生活で作成された雑多なファイルのような、データ単体では意味を持ちますが、それぞれのデータ間に関係性がない(または、関係性が極端に薄い)データのことを指します。 これらのデータについては、構造化データのようにデータベースに格納しにくいという特徴を持ちます。非構造化データは以下のような特徴があります。 非構造化データの特徴1. データウェアハウスとデータレイクは何が違うのか？. 構造化データと比べ、膨大な量が存在する 先述の通り、世の中のデータの大半は非構造化データです。構造化データのように、「列」「行」にそれぞれ関係性を持たせ、保存しているデータは世の中にはごく少数です。PDFファイルや、エクセル・ワード等で作成されるデータは日々色々なところで生まれ続けているからです。実際に、仕事で構造化データを作成している時間よりも、非構造化データを作成している時間のほうが多いのではないでしょうか? 非構造化データの特徴2. 活用方法が定まっていない PDFファイルや仕事で作成した書類は、それ自体には意味を持ちますが、「データ」という観点でみると、明確な活用方法や分析方法は定まっていません。「後で使うかもしれないのでとりあえず保存はしておくが、データとしての分析対象にもできない」というファイルなのです。 データの活用 構造化データや、非構造化データの活用はなぜ必要なのでしょうか?
ビジネスではしばしば、性能面で優れているデータレイクを導入するのが正解という意見を見聞きします。しかしながら、必ずしもデータレイクが正解とは言えません。大切なのは、ビッグデータ分析に何を求め?かつ予算との兼ね合いなどを考慮することです。 データウェアハウスは長年発展してきた経緯から、コモディティ化が進みデータを管理するためのコストがデータレイクよりも圧倒的に安くなります。そのため、非構造化データを扱わないような企業の場合、性能面で優れているデータレイクよりもデータウェアハウスを導入する方が正解だと言えます。 何が正解で何が不正解なのかは各企業の環境と、ビッグデータ分析などの目的に応じて変わります。自社にとって必要なものは何か?をしっかりと見極めていきましょう。