①まずこれを知って下さい

当サイトの数字の出どころ(解析元)は、Googleが一般公開している「Googleトレンド」というものです。

Googleトレンドとは、「どんなワードが今よく検索されているか？」をグラフで確認できる、世界中の誰でも無料で使える便利なツールです。

※スマホ太郎の人気度グラフ

太郎「勝手に調べるな😡」

ただし、Googleトレンドには扱いにくい部分(仕様)があります。

その問題点こそが、このページで解説したいことの核心です。

②Googleトレンドの注意点「100」という数字の罠

試しにGoogleトレンドで「原神」と検索すると、こんな感じでグラフが表示されます。

この場合、過去5年間のうちYouTube上で最も検索された時期が「100」になります。

※ちなみにこの時期は丁度「フリーナ」が実装されたタイミングでした。肌感覚と合っている方が多いのではないでしょうか？

同様に「ステラソラ」を検索すると、やはり1番盛り上がった時期が「100」になります。

※ちなみにこの時期はサービス開始時点です。

最初はブランド力の強さで人口が多かったものの、その後クオリティの関係で急落してしまったこともあり、こちらも肌感覚と合っている方が多いのではないでしょうか？

さて、ここで問題です。

「原神の100」
「ステラソラの100」
この2つは、同じ意味でしょうか？

太郎「うーん...同じ100なんだから一緒じゃないの？」

紙一重「答えは...全く違います」

というのもGoogleトレンドは「実際の検索回数」を教えてくれるツールではありません。

調べた期間の中で1番検索された日を100として、残りを相対的に表示するだけのツールです。

要するに...

月に1000万回検索されているゲーム
月に1万回しか検索されていないゲーム

この両者で一番多かった日には等しく「100」が表示されてしまいます。

太郎「なるほど...本来なら割合を表示するだけの装置にすぎないってことね。」

紙一重「やけに辛辣だな...」

③解決策A：「同時に比べる」という方法

そこでGoogleトレンドには、複数のワードを同時に比べる「比較機能」というものがあります。

太郎「なるほど...2025年10月20日(ステラソラのサ開日)~2026年6月28日までで...」

太郎「ステラソラ=3　原神＝42なのだから...」

太郎「この期間においては、YouTube上にて」

太郎「原神はステラソラの14倍前後検索されていた」

太郎「ってことが推測できるんだね~」

紙一重「はい。このように比較機能を使えば...」

紙一重「特定の期間内における」

紙一重「特定のゲーム同士の検索割合の比較」

紙一重「この程度であればGoogle公式のプラットフォーム(Google Trends)で調べることが可能なわけです。」

④でも別の問題が発生...

しかし、現在遊ばれているものだけでも、数百~数千のスマホゲームがあります。

これら全てを毎回比較し合うのは不可能に近いです。

更に言うと、前述した通り

調査期間によって「100」を取るタイミングが変わってしまいます。

太郎「極論、今日のみを調べればググトレ上では絶対に100を取るもんなー...」

紙一重「ですので、ただスマホゲーム同士のみを比較し合うのには限界があるわけです。」

⑤当サイトの解決策：「共通の物差し（マスターキー）」作戦

そこで当サイトでは、どのゲームを調べる時も必ず「スマホゲーム」というワード(マスターキー)を一緒に検索するというルールを設けています。

太郎「なるほど...スマホゲームとステラソラはほとんど同じ値(7:8)で...」

太郎「スマホゲームと原神は(2:42)なのだから...」

太郎「42÷2×7÷8=18.375というように」

太郎「原神とステラソラを直接比較していないにも関わらず、比率をざっくり求めることが出来たのか~」

まあ今回は最初から左の平均値のみで比較しているので、どうしても丸め誤差が大きくなってしまいますが...
裏側のプログラミングでは「各日ごとに」データを集計しています。(実際にはもっと誤差は少ないです。)

とりあえず、この章で私が最も伝えたいことは

作品同士を直接比較しなくても、各ゲーム同士の検索比率を求める方法は存在している。

ということです。

⑥湧き上がる疑問：「物差し自体が伸び縮みしないの？」

ここまで読んで、鋭い方は一つの疑問に気づいたかもしれません。

太郎「あれ？スマホゲームというキーワード自体の検索数って、年によって違わない？」

太郎「物差し自体が伸び縮みしたら、異なる期間で比較できないのでは？」

紙一重「急に鋭くなるの辞めてね」

まさにその通りです。
例えば、コロナ禍で巣ごもり需要があった2020年はスマホゲームという言葉がよく検索されていましたが、ここ最近はやや落ち着いています。

太郎「なんかちょっと悲しいな...」

紙一重「余談ですが、2020年頃はスマホゲームのYouTubeの広告単価もバグっていました。」

しかし、当サイトは

「物差し(スマホゲーム)の伸び縮み」すらも完全に計算に入れて補正しています。

具体的には、2020年1月1日~今日までの、「スマホゲーム」単体の「各日」の推移データを裏側で保持しています。

※「スマホゲーム」の「各日」の検索割合データを視覚化したもの

この「各日」のデータを元に
2025年を絶対基準にする「2025年の『スマホゲーム』の平均検索量を、強制的に『ぴったり100』にする。」

というルールを定めています。（※これを正規化と呼びます）

つまり

「全てのスマホゲーム(マスターキー)を2025年の基準に合わせよう。」

といったことを内部的に行っています。

※１.例えば、もし2020年の「スマホゲーム」が、2025年の「2倍」検索されていたなら、2020年の物差しは「200」という数字に固定されます。

※２.分かりやすくするために年単位で語っていますが、厳密には「各日」に対して上記の処理を行っています。

この話を踏まえて、個別のゲームの検索数を計算します。

紙一重「ここの話は難しいので苦手な方はスルーしてもらって大丈夫です。」

【2025年のゲームA】
→調査結果：「スマホゲーム」の2倍検索されていた。
→ 2倍×100(2025年の物差し)＝ 200 pt
【2020年のゲームB】
→調査結果：「スマホゲーム」と同じ(1倍)しか検索されていなかった。
→1倍×200(2020年の物差し)＝ 200 pt

表面上は、ゲームBはゲームAの「半分の比率（1/2倍）」しかありません。

しかし、そもそも当時の物差し(マスターキー)自体が「2倍」の価値を持っていた(2020年は不利だった)ため

最終的なポイントはどちらも同じ「200pt」になります。

紙一重「つまり、スマホゲーム(マスターキー)の言葉自体の流行り廃りは」

紙一重「掛け算の段階で相殺され、補正される仕組みになっている。」

紙一重「ってことです。」

これにより、2020年も、2025年も、全く同じ検索実数を意味するようになるのです。

太郎「うーん...ちょっと難しいなぁ...」

紙一重「まあ一言で表すと」

紙一重「全ての期間を2025年のレートに合わせているよってことです。」

太郎「共通テストの難易度を、特定の年に完全に揃えたっていうイメージなのかー...」

紙一重「ちょっと何を言っているのかよく分からない。」

⑦「5年分の日次データ」をGoogleトレンドから取り出す裏技

実はGoogleトレンドには、もうひとつ困った仕様があります。

データの期間を長くすると、日単位の細かいデータが取れなくなってしまうのです。

・240日以内 → 毎日の数値が取れる（日次データ）

・6ヶ月〜5年 → 毎週の数値しか取れない（週次データ）

・5年超え → 毎月の数値しか取れない（月次データ）

では、当サイトは裏側で「5年以上の日次データの詳細グラフ」をどうやって作っているのでしょうか？

答えは「スケール合わせ(期間重複による修正)」といった概念を用いています。

※例えば2023年1月1日~2024年2月1日のデータが欲しい場合、本来であれば週次データしか得られませんが...

あえて2023年6月1日~2023年8月1日という

重複期間(のりしろ)を設けた上で2つの日次データを入手して

高さを揃える＆合成することで1本の長い日次データが得られます。

紙一重「つまり1発で長期間(240日以上)の日次データを得ることは」

紙一重「GoogleTrendsの仕様的に不可能なので」

紙一重「各データに敢えて2ヶ月ほどの重複期間を設けて」

紙一重「裏側で合成して、1本の日次データを生み出しているということです。」

太郎「まあこれは数学的に難しくないね。」

こういった泥臭い作業を事前に処理しておくことで
「日次データ(詳細なデータ)」で比較し合うことが可能になっています。

⑧「ノイズ」と「信頼性の低いデータ」を除外する仕組み

さらに当サイトのシステムは、受け取ったデータをそのまま使うのではなく

データの信頼性を数値化(スコア化)して、信頼性の高いデータを優先的に使う仕組みを持っています。

例えば...

日次データの方が、週次データより7倍の信頼度がある（週次は1週間分を1点で代表しているため）
Google Trendsが「10以上」と出している数値は信頼できる
→1~10は丸め誤差が少し気になるので信頼度スコアを段階的に下げる
→「1未満（＜1）」というデータは丸め誤差が大きくて不安定なので、信頼度を著しく下げる
→0は信頼度が低すぎる＆エラーの元なので除外する

こうした「信頼度スコア」を「各日のデータ」に付与した上で

複数のデータが重なる部分(のりしろ)では、信頼度の高いデータの影響力を大きくするため「加重平均」を行っています。

これにより、複数のデータを繋ぎ合わせた際に生じる「グラフの不自然な段差やジャンプ」が完全に除去された、滑らかで正確な推移グラフが完成します。

太郎「つまり、事前に決めたルールに則って」

太郎「各日の全データに信頼度の点数を付けておいて...」

紙一重「もし日次が重複したときは...」

紙一重「信頼度の高いデータの方が価値が高くなるように、加重平均を行っている」

紙一重「ってことです。」

紙一重「これをやっている解析サイトは中々無いと思います。」

太郎「ぶっちゃけクソめんどいからね。」

⑨まとめ：当サイトの「推計検索数」の仕組み

当サイトが表示する「推計検索数」は、以下の全処理を経て初めて世に出ています。

共通の物差し作戦 → 全ゲームを「スマホゲームの何倍か」という比率に変換する。
2025年基準の正規化 → 物差し(マスターキー)自体の伸び縮みを補正する。
比率×物差しの掛け算 → どんな年の、どんなゲームであっても公平に比較できる「絶対値ポイント（pt）」を算出する。
細切れデータの数学的合成 → 長期間の日次データを合成して取得、信頼度スコアによる加重平均でノイズを極力除去する。

そして最後に、上4つの段階を経て得られたpt(絶対値ポイント)に
外部の有料キーワード分析ツールから入手した「変換定数(K)」を掛けることで
あなたが見ている「○○,○○○,○○○回」というリアルな検索推計数が完成しています。

太郎「つまり」

太郎「これらの処理は全て、Googleが提供する公式の統計データ(GoogleTrends)のみを元に統計学で算出しているから」

太郎「決してうp主が勝手に決めた数字ではないってことね。」

紙一重「とはいえ...」

紙一重「お前のことなんて信用できないよ！という方のために」

紙一重「本当に当サイトの数字が正しいのか？」

紙一重「ということを目視で検証する方法もご紹介させて頂きます。」

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