ErogameScape －エロゲー批評空間－ Blog

ビジュアルアーツマーケットのポイントには消費期限があって有効期限は5ヶ月です。

ビジュアルアーツマーケットに限らずポイントに有効期限があるのはなんでなのかな?と思うのですが…というのは、無期限でもいいんじゃないかあと思っていたのですが、有効期限が6ヶ月以内と定められている場合は、ちゃんと理由があることが分かりました。

 
良いウェブサービスを支える「利用規約」の作り方 [単行本（ソフトカバー）]

の第2章の12 「ポイント・仮想通貨を扱うならば「資金決済法」の理解が必要」に書いてありました。

あらかじめポイントを購入して、ポイントでゲームを買う、というシステムは「前払式支払手段」に該当します。 
「前払式支払手段」に該当する場合は、資金決済法が適用されます。
しかし「発行の日から6ヶ月以内に限り使用できる前払式支払手段」は、資金決済法が適用されないそうです。

資金決済法の適用をうけるといろいろ面倒なので、 有効期限が6ヶ月以内にできるのであれば、そうした方が楽だという理由から、有効期限が6ヶ月以内というサービスがあるそうです。

良いウェブサービスを支える「利用規約」の作り方 [単行本（ソフトカバー）]は、Webサービスを作ろう、作っている方必読の書かと思います。
ErogameScapeは利用規約がないのですが、利用規約がないためにとても苦労しています…
利用規約のないWebサービスを運用している私の心にグサグサ何かが刺さる内容がいっぱい書いてありますので、ぜひ、プログラミングやサーバーの運用を学ぶと共に、こちらの本で利用規約についても学ぶのがいいかなと思います。

この本は、具体的な事例がいっぱい書いてある…Webサービスを作ろうとしている方、作っている方には、馴染み深い事件、事例がいっぱい書いてありますので、すっと頭に入ってくると思います。

次に、「DMM.R18へ」を押します。
※ちょっと前までは、ここにボタンはなく、画面をスクロールした一番下にありました。
　多分、辿りつける人が少なかったのだと思います。


DMM.R18にたどり着いたので、下の方にスクロールしていくと、「美少女ゲーム」のリンクがあるのでクリックします。




巨乳ファンタジーがやりたい場合は、もちろん巨乳ファンタジーの画面に遷移するので、そこで1,500円(2013/06/16時点)をクリックします。



ちなみにゲームを買っても、上の画面の赤丸のつけたところの記載のとおりで、別途DMMゲームプレーヤー(Androidのアプリ)もインストールする必要があります。

DMMゲームプレーヤーのアイコンは以下のようなアイコンです。



価格をクリックすると、DMMにログインしていない場合(はじめてアプリをDLしてインストールした場合は当然ログインしていないでしょう)は、DMMにログインする必要があります。
私は別記事でDMMにクレジットカードの情報を登録していたので、クレジットカードやらなんやらの登録は、ここで改めてしていないのですが、必要に応じて、お金を払うために何かを登録したり、ポイントを買ったりする必要があるでしょう。


無事購入が完了すると…、ちょっと覚えていないのですが、以下のように価格のアイコンが「ゲームを始める」のアイコンにかわるので、クリックします。



ここでDMMゲームプレーヤーをインストールしていないと確か怒られます。
また、上記画面から「ゲームを始める」を押さないで、DMMプレーヤーを起動すると、確か…以下のような画面がでます。
最初の起動は、ゲームを買った画面からする必要があります。



一度ゲームを起動すると、次回からはDMMプレーヤーを起動すると、ケームの一覧に買ったゲームが表示されます。



 記憶が曖昧ですが、初回起動時にゲームのセーブデータの保存先を聞かれます。
内部SDか外部SDかを選択しますが…機種によって違う気もします。



以上でやっとゲームができます。
なんとかならないもんでしょうか…

ゲームのインターフェイスについて

まず最初にすべきことはデータを一括ダウンロードすることかと思います。
ゲームを購入するとゲームを起動するのに必要なデータだけがダウンロードされて、最初に一括ダウンロードしちゃったのでわからないのですが、多分、データが足りなくなったら逐次ダウンロードが必要なのだと推測します。
巨乳ファンタジーは1.4GBくらいあるので、いつもWifi環境にいるのでしたらいいかもしれないですが、そうでもないと思いのますので、ゲームを起動したら一括DLするのがいいと思います。
※一括DLの存在に気がつくには、ヘルプをちゃんと読むか、最初の画面で左下のボタンを押したときにでめメニューに一括DLというボタンがあって「何これ?」と思ったとき、しかないので、親切じゃないな…と思います。



※タップしてスタートの下には、本当は4人の巨乳メインキャラが表示されています。

一括DLをクリックすると、以下のような画面があらわれてDLがはじまります。
1.4GBですので、とても時間がかかります。



それでは本題に入ります。

よいところ

スマホ特有の操作でいろいろできます。
これはゲームのヘルプ画面を見て頂いた方が早いと思いますので、ヘルプ画面を引用します。







上フリックでQuickSave、ヘルプに書いていないのですが長押しでスキップして指を離すとスキップが止まるのはいい感じです。

エロゲーに必須なText履歴は、ちゃんと実装されていて、問題ないインターフェイスかと思います。
ビジュアルアーツマーケットのText履歴表示の方が一つ操作が少ない(確か上フリックでtext履歴が表示される)ので、どちらかというとビジュアルアーツマーケットのアプリに軍配があがりますが、問題ないです。
以下にText履歴の画面を引用します。





悪いところ

ゲームしてる最中に、twitterしたいなーとか、ブラウザ見たいなーと思って、ホーム画面に戻ったりするとゲームが終了します(終了する前に「続きから」にセーブしましたとメッセージが出てセーブされますが…)。
ゲームを開始するには、再度、DMMゲームプレーヤーからゲームを起動する必要があります。
とても、いまいちです。
ブラウザに攻略サイトを表示しながらゲームをする…なんてことが出来ません。
致命的です。

設定でフォントサイズの大きさを変更できるのですが、フォントサイズをデフォルトより大きくして、Text Speedを速くすると、テキストを表示する窓が小さすぎて、文章が流れて行ってしまい、文章の最後しか読めないです。
タブレットだと…問題ないかもですが、スマホでやると文字がちょっと小さいので、じじいの私は文字を大きくしたかったのですが…

キャラクターのセリフが表示されて、そのセリフを声優さんがしゃべっているときにクリックしたら、次の文章を表示して欲しいのですが、1回目のクリックは音声が止まってセリフがすべて表示される、2回目のクリックで次の文章が表示される、という仕様になっているので、自分の感覚ではテンポがすごく遅く、滅茶苦茶タップしないと先に進めない感があります。
ビジュアルアーツマーケットの彼女たちの流儀は、クリックすると音声が止まって文章がすべて表示されて次の文章が表示されはじめる、でしたので、私はヴィジュアルアーツマーケットの仕様の方が好きです。
これは好き嫌いがあるかなと思います。

エロゲーっぽいところ

主要キャラクタの声の大きさを細かく変えられます。
オーバースペックな気がしますが、設定が細かいのはエロゲーっぽいなと思いました。




その他
 
画面は横でも縦でもできますが、もともとPCゲームですので、横じゃないと文字は小さいですし、画像も小さいです。
縦でゲームをすることを想定していません。
ちなみにビジュアルアーツマーケットの彼女たちの流儀は、縦でも出来るようにインターフェイスが工夫されていて、あれは素晴らしいと思います。

ゲームの内容に関する感想

PC版のみなさんの感想についてはErogameScapeをご覧ください。

おっぱいゲーです。
母乳でまくります。
パイズリしまくります。
主人公はとても欲望に忠実でいい人です。
エロシーンが滅茶苦茶たくさんあります。もともとフルプライスのゲームですが、それにしてもエロシーンが多いと思います。
読めば読むほど、ErogameScapeのみなさんの感想通りの感想を私も持ちました。

個人的な感想としては、ごめんなさい、どうもおっぱい星人な属性は私にはないらしく(ないことはないんですけど、そこまでこだわりはないのだと、このゲームをやって思いました。)、得点をつけるなら…70点かなと思います。

ちょっと微妙な手法ですが、PCの体験版をやってみて、「いける!」と思ったら、問題ないと思います。
1,500円でこのボリュームは相当なものだと思います。

終わりに

いかがだったでしょうか。
ゲームしてる最中に、twitterしたいなーとか、ブラウザ見たいなーと思って、ホーム画面に戻ったりするとゲームが終了するのが、やっぱり致命的だなーと思います。
同じゲームが、TG Marketにあるですが、TG Marketのアプリはどうなんでしょうね。

それでは、失礼いたします。



 

はじめに

データベースの醍醐味は、データをいろいろいじってみることで自分で想像だにしなかったことが見えてくること、だと思っています。
前回の文書は、投票数順、レーベル別順、年代別順、と投票順に並べてみたものでした。
この文書は、ちょっと視点をかえて、「どなたとどなたが同じラノベに投票したか」に焦点をあててみるものです。

投票された方、投票された方のフォロワーの方々、にしか面白くない文書になりそうな雰囲気がしますが…どうでしょうか…

前回同様、表を作るのに使ったSQLも記載していきます。
自己結合ってこうやって使うんだなあと思って頂ければいいかなと思います。

自己結合については、自己結合の使い方がよい文書ではないかと思います。
※ミックさんの文書はお勧めです。

本題

ラノベオールタイムベストの基本ルールは、1人が10のライトノベルに投票する、でした。
ある方とある方が同じライトノベルに投票した…それも数が多いほど、そのお二方の趣向は似ていると思って良いと考えられるでしょう。
最初に、同じライトノベルに投票した数が多かった方々のご紹介です。

概要

1. 参加者数 : 197人
2. 有効投票数 : 1776
3. 1人あたりの平均投票数 : 9

同じライトノベルに投票した数が多かった方々

twitter	twitter	同じラノベに 投票した数
kobu_wird	rehpic0	7
VVV0201	yogu495	6
kobu_wird	susuki_AKI	6
koo_kou	tekeru	6
moukwai	rehpic0	6
rehpic0	susuki_AKI	6
Kotobuki_P	rehpic0	5
MEG_apr02	kobu_wird	5
MEG_apr02	aoi_kana	5
MEG_apr02	kentosan27	5
MEG_apr02	moyashi4	5
Nagara_KDZK	susuki_AKI	5
Nagara_KDZK	rehpic0	5
Raining_summer	VVV0201	5
Rebellion_v	pirows	5
Rebellion_v	tekeru	5
aoi_kana	kobu_wird	5
kentosan27	susuki_AKI	5
kobu_wird	rinda0907	5
moyashi4	tsukushi_k	5
moyashi4	rehpic0	5
nai_omoitsuka	okatachi	5
rehpic0	tekeru	5
rehpic0	yui0624	5
rehpic0	tsukushi_k	5

5つ以上同じラノベに投票した方々の表です。同じラノベに投票した数順に並び替えています。
同じラノベに投票した数が多いほど趣向が似ているかもしれません。

SELECT a1.twitter
     , a2.twitter
     , COUNT(*)
  FROM lightnovel.alltimebest a1
 INNER JOIN lightnovel.alltimebest a2
         ON a1.isbn = a2.isbn
 WHERE a1.twitter <> a2.twitter
   AND a1.twitter < a2.twitter
 GROUP BY a1.twitter
        , a2.twitter
HAVING COUNT(*) >= 5
 ORDER BY COUNT(*) DESC
        , a1.twitter

ちなみに、1つ以上同じラノベに投票した方々の組み合わせ数は以下の通りです。

同じラノベに投票した数	同じラノベに投票した方の組み合わせ数
7	1
6	5
5	19
4	72
3	258
2	907
1	3704

投票したラノベが5つ、6つ、7つ被るのは相当すごいと思います。

SELECT count
     , COUNT(*)
  FROM (
         SELECT a1.twitter
              , a2.twitter
              , COUNT(*)
           FROM lightnovel.alltimebest a1
          INNER JOIN lightnovel.alltimebest a2
                  ON a1.isbn = a2.isbn
          WHERE a1.twitter <> a2.twitter
            AND a1.twitter < a2.twitter
          GROUP BY a1.twitter
                 , a2.twitter
         HAVING COUNT(*) >= 1
       ) AS t
 GROUP BY count
 ORDER BY COUNT(*) 
;

ライトノベルオールスターに参加された人数は197人でした。
ルールにのっとって10のラノベに投票された方で、投票したラノベが他の方と完全にかぶらない方は一人もいらっしゃいませんでした。

SELECT twitter
     , COUNT(*)
  FROM lightnovel.alltimebest
 WHERE twitter IN ( SELECT DISTINCT twitter
                      FROM lightnovel.alltimebest
                     WHERE twitter NOT IN (
                                            SELECT twitter
                                              FROM (
                                                     SELECT a1.twitter
                                                          , COUNT(*)
                                                       FROM lightnovel.alltimebest a1
                                                      INNER JOIN lightnovel.alltimebest a2
                                                              ON a1.isbn = a2.isbn
                                                      WHERE a1.twitter <> a2.twitter
                                                      GROUP BY a1.twitter
                                                             , a2.twitter
                                                     HAVING COUNT(*) >= 1
                                                   ) AS t1
                                          )
                   )
 GROUP BY twitter
HAVING COUNT(*) >= 10 ;

同様に、1つしかかぶらなかった方は、6人でした。

SELECT twitter
     , COUNT(*)
  FROM lightnovel.alltimebest
 WHERE twitter IN ( SELECT DISTINCT twitter
                      FROM lightnovel.alltimebest
                     WHERE twitter NOT IN (
                                            SELECT twitter
                                              FROM (
                                                     SELECT a1.twitter
                                                          , COUNT(*)
                                                       FROM lightnovel.alltimebest a1
                                                      INNER JOIN lightnovel.alltimebest a2
                                                              ON a1.isbn = a2.isbn
                                                      WHERE a1.twitter <> a2.twitter
                                                      GROUP BY a1.twitter
                                                             , a2.twitter
                                                     HAVING COUNT(*) >= 2
                                                   ) AS t1
                                          )
                   )
 GROUP BY twitter
HAVING COUNT(*) >= 10 ;

同様に、2つしかかぶらなかった方は、24人でした。
8割近くの方々には「3つ以上同じラノベを選んだ方」が1人はいらっしゃるかなと思います。

続きを読む

はじめに

2013年5月30日にi_j_さんのつぶやきによって、5月30日から6月2日にかけて、ラノベクラスタの方々が、過去の全作品を通して、選出した良ラノベ10件をあげていく営みが行われました。
その結果、総参加者数197人、総有効投票数1776、というデータが集まりましたが、twitterは何もしないとデータは流れて消えて行くのみでもったいないと思いました。

そこで、「#ラノベオールタイムベスト」でつぶやかれた書籍を集計し報告するのがこの文書の目的です。
ついでに、集計のためにSQLのウィンドウ関数を使ってみたので、SQLのウィンドウ関数の使い方も実例を交えて書いていくことにします。

※フレームワークを使っていると、フレームワークに実装されたORMをなるべく使うことになる(直でSQL書いたら負けみたいな感じを受けます。自分は、SELECTについては、直でSQL書いちゃうのですが)…ので、ORMでデータを取り出し、スクリプト言語で取り出したデータを加工する…つまり集計することになるので、ちょっとしたサイトを構築する場合、ウィンドウ関数を使う機会はないのかなという気がしますが、こういう静的な文書を作る場合は、SQLでちょちょいと集計して加工できるのは便利かなと思います。

※書いてる途中で力尽きてきたので、ラノベオールタイムベストのデータの加工/集計については別記事で書くことにします。とりあえず、ErogameScapeで慣れている(そんな方は数少ないと思いますが…)のために、実行したSQLだけ記載しておきます。


私について

日曜プログラマーです。
仕事ではサーバー、NW機器を監視しています。

最近読んだラノベは、なれる!SE (9) ラクして儲かる?サービス開発 (電撃文庫)です。
SEな方々、またその周辺の方々に、大変お勧めのラノベかと思います。

最近読んだ小説はハゲタカ(上) (講談社文庫)です。
ハゲタカは…投資/投機に興味がないとちょっとつらいと思います。
同じ真山 仁さんの著書としてベイジン〈上〉 (幻冬舎文庫) の方が多くの方にお勧めだと思います。
書かれている内容が現実となってしまっているので、読んでいてなんとも言えない気分になります。

ブクスタというサービスを作ったので、ブクスタで積むネタがないかなあと思っていたら、「#ラノベオールタイムベスト」がはじまって、これはいいネタになると思って、集計作業をはじめたら、こんな文書ができあがりました。


元データについて

i_j_さんが、「みんなで好きなラノベを十作挙げよう」と宣言してはじまったのが「#ラノベオールタイムベスト」です。
10作あげていない方も、10作以上あげている方もいらっしゃいますが、すべてのデータを集計対象としました。
5件しかあげていない方の場合は5件、20件あげた方の場合は20件をデータとして扱っています。

つぶやいて頂いたタイトルは短縮されたものがあります。
極力調べて「これだろう」と思うものに正規化いたしました。(正規化という言葉でよいのか自信がないのですが、正規化ということにします。)
例えば「○マ」は「今日からマのつく自由業!」に変換しています。

正規化ができなかったものもあります。
たとえば「ずっと」というつぶやきもあったのですが、これがどの書籍にあたるか分かりませんでした。
正規化できはなかったものは集計対象外としました。

また「成田作品」というつぶやきもありました。
こちらも集計の対象外としました。

つぶやいて頂いたラノベは1巻で終わることが少なく大抵シリーズとなっています。
基本はシリーズを1レコードとして集計し、シリーズの中でも巻が特定されている場合は、特定の巻を1レコードとして集計しました。

例えば「涼宮ハルヒ」とつぶやいて頂いた場合は「涼宮ハルヒシリーズ」として集計しました。
「涼宮ハルヒの消失」とつぶやいて頂いた場合は「涼宮ハルヒの消失」として集計しました。

元となるデータをご覧になりたい方は以下のリンクをクリックし、表示されたフォームに「* FROM lightnovel.alltimebest ORDER BY id」と入力してください。
SQL入力フォーム

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エロゲーのスマホ対応状況(2013-04-27)を書いてから一ヶ月たちましたので、Android対応ゲーム一覧を更新しつつ、この一ヶ月の動向を書きます。