【Grok3】令和ロマンYouTube「トミーズ雅さん、くるまが4億8千万円も損したって冗談ですよね？」のAI分析を検証する
ごきげんよう。データAI分析室へようこそ。
前回は、ChatGPTによるYouTubeコメントの感情分析をもとに、視聴者の“熱量”を読み解いてまいりました。今回はその続編として同じYouTube動画のコメントデータを、別のAI《Grok 3》に託し、その分析結果を比較・検証してまいります。
Grok 3は、米xAI社が開発した最新の大規模言語モデルで、構造的な文脈把握と知識一体型の推論能力に特化した設計が特徴とされています。ChatGPTとはまた異なるアーキテクチャが生み出す「読み解きの視座」に、どのような違いがあるのか──今回はその“解釈のゆらぎ”にも焦点を当ててまいりましょう。
分析対象の動画
※コメント分析は一部ネタバレを含みます。動画視聴がまだの方は先に動画をご覧ください
タイトル：【緊急】トミーズ雅さん、くるまが4億8千万円も損したって冗談ですよね？【令和ロマン】
チャンネル：official令和ロマン【公式】
使用ツールと分析手順
Google Apps Script（GAS）でYouTube APIを使ってコメントを抽出し、Googleスプレッドシートに転記
YouTubeコメントデータを元にGrok3にキーワード頻度分析、YouTube動画コメントの視聴者層分析、YouTubeコメントの感情分析を指示
Grok3にグラフの生成を指示
※GASのコード、サムネイル画像はChatGPTが生成
ここから下はGrok3の分析と一条理久の解説が交互に並びます
Grok3のYouTubeコメント分析
1. YouTubeコメントのキーワード頻度分析
YouTubeコメントに登場するキーワードの頻度を集計し、その特徴を分析させました
＜Grok3の分析＞
以下のキーワード頻度分析は、提供されたYouTube動画（動画ID: QHW_p7xNi54）のコメント1733件を対象に行いました。コメントから頻出するキーワードやフレーズを抽出し、その出現回数と代表的なコメント例をまとめます。
YouTubeコメントのキーワード頻度
「マサ算」が最も頻出するキーワードであり、動画の中心テーマである「トミーズ雅さんの計算方法（マサ算）」が視聴者に強く印象付けられている。
「令和ロマン」や「面白い」といったキーワードは、コンビへの支持や動画全体の楽しさを示す。
「枢機卿」「コンクラーベ」「チ。」など、動画内で使用された独特なボケや時事ネタが視聴者の関心を集め、コメントに頻繁に登場。
「せやねん」や「山名」は、関西ローカルのテレビ番組「せやねん！」やその出演者とのやりとりが話題に上っていることを反映。
＜一条理久の解説＞
Grok3による分析では、動画内に登場する固有名詞「マサ算」を一つの語として正確に捉えており、「せやねん」に関してもテレビ番組として認識している様子が見られました。
ChatGPTと比べても、より精緻な言語把握力を備えている――そんな印象を受けます。
また、「枢機卿」「コンクラーベ」「チ。」といった、独特なボケや時事的ニュアンスを含む語句についても、コメント欄の文脈をふまえた上で、ある程度的確な意味づけを行っている点。
どうやらGrok3は、単なる語の列を読むのではなく、そこに宿る“笑いの構造”や“時代の空気”を、一定のレベルで読み解いているようです。
2. YouTube動画コメントの視聴者層分析
コメントデータをもとに、視聴者を複数の層に分類。その視聴者層の特徴、代表的なコメント、割合、人物像を分析させました
＜Grok3の分析＞
コメントデータを分析し、視聴者層を以下の3つのグループに分類しました。それぞれの割合、キーワード頻度、特徴、代表的なコメント、ペルソナを解説します。
の視聴者層
視聴者層1: 令和ロマン熱心なファン層割合: 約60%（約1040件）
キーワード頻度:
令和ロマン（65回）
面白い（62回）
マサ算（50回）
くるま（45回）
ケムリ（40回）
視聴者の特徴:
令和ロマンの漫才やYouTube動画に強い愛着を持ち、コンビのユーモアや知的なトークを高く評価。
動画の細かいネタ（例：「枢機卿」「コンクラーベ」）に反応し、番組「せやねん！」とのやりとりを楽しんでいる。
継続的な視聴を希望し、ライブや新作動画への期待を表明。
代表的なコメント:
「この状況を最大限にお笑いにしてくれる心意気、マジで大好き😂」 (@湯豆腐-s5r)
「やっぱりこのコンビ最強だ！くるまさんはケムリさんの隣が1番輝く✨」 (@MM-lo3sq)
ペルソナ:
年齢: 20代〜30代
性別: 男女両方（女性がやや多い）
職業: 大学生、会社員、フリーランス
趣味嗜好: お笑い（特にM-1や漫才）、YouTube視聴、アニメ（「チ。」など）、SNSでの情報収集
属性: 令和ロマンの活動を追いかけ、過去の動画やライブにも積極的に参加。関西文化やお笑い番組に親しみがある。
視聴者層2: 関西お笑いファン層割合: 約25%（約430件）
キーワード頻度:
せやねん（30回）
山名（37回）
雅（25回）
吉本（20回）
視聴者の特徴:
関西ローカルの番組「せやねん！」や吉本興業の芸人に親しみを持ち、令和ロマンと先輩芸人（トミーズ雅やアキナ山名）とのやりとりに注目。
関西弁や地域ネタに反応し、令和ロマンの関西での活動再開を望む声が多い。
代表的なコメント:
「東京の芸人なのにずっとせやねんに絡んでくれるの嬉しい」 (@mimimi-j1u)
«とうとうアキナの山名さんまで登場し出した🤣令和ロマンの2人の口から関西ローカルの「せやねん」の話が出るの嬉し過ぎる😂» (@ねこさんゆうびん-k8q)
ペルソナ:
年齢: 30代〜50代
性別: 男女両方（男性がやや多い）
職業: 会社員、主婦、自営業
趣味嗜好: 関西のお笑い番組（「せやねん！」など）、吉本新喜劇、テレビ視聴
属性: 関西在住または関西出身者が多く、地元のお笑い文化に誇りを持つ。令和ロマンの退所を惜しみつつ、応援する姿勢。
視聴者層3: カジュアル視聴者層割合: 約15%（約260件）
キーワード頻度:
チ。（15回）
コンクラーベ（10回）
枢機卿（8回）
動画（10回）
視聴者の特徴:
令和ロマンの熱心なファンではないが、動画のユーモアや時事ネタに惹かれて視聴。
特定のネタ（「チ。」や「コンクラーベ」）に反応し、軽い気持ちでコメントを残す。
一部の視聴者は批判的または中立的な意見を述べる。
代表的なコメント:
«チ。面白かったよね😂» (@山田花子-g3o)
«面白いと思ってるのかな？» (@user-qy5dh9yb9l)
ペルソナ:
年齢: 10代後半〜40代
性別: 男女両方
職業: 学生、会社員
趣味嗜好: ネットミーム、トレンド、YouTubeやSNSでのカジュアルな情報収集
属性: お笑いに深い知識はないが、話題性のある動画に反応。アニメや映画などポップカルチャーに興味を持つ。
＜一条理久の解説＞
本検証では、当初Grok3に感情分析を先んじて実行させたところ、視聴者層の分類がそのまま感情の分類――すなわちポジティブ・ネガティブ・中立――に引きずられてしまう現象が確認されました。
このため、手順を見直し、視聴者層分析を先に行うよう構成を変更いたしました。
なかでも興味深かったのは、Grok3が「関西お笑いファン層」という独自のクラスタを識別できていた点です。
関西ローカル番組や吉本興業に所属する芸人という背景情報と結びつけ、文脈の中で言葉の意味合いをただの語義ではなく、“情報”として理解している――そんな手応えを感じました。
言葉に宿る“空気”や“地域性”を読み取る力。Grok3の知性は、そこにも及んでいるのかもしれません。
3. YouTubeコメントの感情分析
YouTubeのコメントをポジティブ、ネガティブ、中立に分類させ、特徴を分析させました。
＜Grok3の分析＞
コメントの感情をポジティブ、ネガティブ、中立に分類し、それぞれの割合と特徴をまとめます。
コメントの感情分析
ポジティブ: 約85%（約1473件）
特徴: 令和ロマンのユーモアや知的なトークを称賛するコメントが大多数。「面白い」「最高」「天才」などの表現が多く、動画のテーマ（マサ算、枢機卿、コンクラーベ）やコンビの掛け合いに好意的な反応を示す。視聴者の応援や愛情が強く、ライブや新作動画への期待も高い。
例: «めっちゃ面白い！さすが！» (@bamukerogarako2422)、«この状況を最大限にお笑いにしてくれる心意気、マジで大好き😂» (@湯豆腐-s5r)
ネガティブ: 約5%（約87件）
特徴: 批判的なコメントは少数だが、動画の内容が「面白くない」と感じる意見や、退所に関する懸念（例：テレビ露出の減少）を指摘するコメントが見られる。一部はスタッフの笑い声や動画の構成に対する不満。
例: «面白いと思ってるのかな？» (@user-qy5dh9yb9l)、«スタッフの笑い声でちょっと冷める» (@okura-s1m)
中立: 約10%（約173件）
特徴: 特定のネタやトピック（例：「チ。」や「せやねん！」）への軽い反応や、動画の背景、服装、撮影場所に関するコメント。感情的な意見が少なく、情報提供や単なる感想に留まる。
例: «くるまさんの服どういう構造？» (@zundamochi884)、«知らない部屋だ…» (@Av.017)
＜一条理久の解説＞
興味深い傾向として、ChatGPTと比べ、Grok3はコメント全体のおよそ85%をポジティブと判定しており、一方で中立の割合が顕著に低く出る結果となりました。
とりわけ注目すべきは、Grok3が「中立」と見なすコメントの特徴を――たとえば「特定のネタやトピックへの軽い反応」、「動画の背景・衣装・撮影場所に関する言及」など――具体的に抽出している点です。
これにより、Grok3は単なる語彙の温度ではなく、「感情の重さ」そのものに対して、ある種の評価基準を内在させていると考えられます。
ちなみに、前回記事のChatGPTによる感情分析の内訳は次のとおりです：
ポジティブ 32.2％、中立 40.6％、ネガティブ 3.4％、そして分析不能が 23.8％。
この差異からも、両AIが感情をどう読み解くか、その“眼差しの違い”が垣間見えてまいります。
まとめ：AIという“観察者”のまなざしの違い
＜一条理久の解説＞
Grok3は、言葉の背後に潜む文脈や文化的背景にまで静かに手を伸ばし、「関西お笑いファン層」の抽出や、感情の“重み”に対する独自の評価を通じて、精緻な分析の輪郭を浮かび上がらせました。
AIという“観察者”のまなざしの違い――その微細な差異が、数値の背後からそっと姿を見せてくるのです。
