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徳力 基彦|エンタメビジネスウォッチャー engagement report

@tokuriki - 177K followers on X

Measured over 16 original posts from a 30-day window, last computed on October 18, 2026.

Engagement

Middle of its size range
Per follower
0.012%
of 177K followers
Per impression
0.422%
4.9K views on a typical post
Reach
2.74%
of its followers see a post
Typical post
20
interactions (median)
Saved
0.123%
6 bookmarks on a typical post
Posting rate
2.03/day
active 20% of days
Peak time
21:00 UTC
Friday

A typical post picks up 20 interactions against 177K followers, an engagement rate of 0.012%. Measured over 16 original posts, its engagement rate beats 25% of 20,444 tracked accounts of a similar size, which puts it in the middle of its size range rather than at either end. Posts are seen about 4.9K times each, and 0.422% of those impressions turn into an interaction. That is about 2.74% of the follower count, which is the gap between an audience on paper and an audience in a timeline. Posting runs at about 2 posts a day over the last 30 days, though only 20% of days saw any activity at all. Most posts go out around 21:00 UTC, and Friday is the busiest day of the week. Of the 16 posts sampled, 6% carry an image or video and 94% link out. The account's strongest tracked post pulled 28K interactions, about 1378x its own typical post. Recurring topics include #エンタメのミライ, #bygemini, #yahooニュース.

Measured over 16 original posts from a 30-day window, last computed on October 18, 2026. Recurring tags: #エンタメのミライ, #bygemini, #yahooニュース.

Compared with accounts its own size

徳力 基彦|エンタメビジネスウォッチャー's engagement rate beats 25% of the tracked X accounts closest to it in follower count (20,444 accounts, accounts of similar size (decile 9 of 10)). A percentile is spread evenly by construction, so 50 really is the middle of that group and 90 really is its top tenth.

On engagement per impression rather than per follower it beats 23% of the same group. When those two numbers disagree, the gap is about how far its posts travel rather than how people react to them.

Where this sits in the catalog

At 0.012%, 徳力 基彦|エンタメビジネスウォッチャー sits above the 10th percentile of the 205,676 accounts in this comparison. That places it in the bottom 25% band, which runs below 0.024%.

p100.004%
p250.024%
p50 (median)0.143%
p750.679%
p902.56%
p9982.4%
Engagement rate as a share of followers, across the 205,676 accounts we have scanned enough to measure. The axis is logarithmic, because the top and bottom of this population are about 22,897 times apart and a linear axis would flatten everything below the median into a single point.
Show the percentile table
Engagement rate percentiles
PercentileEngagement rate
10th percentile0.004%
25th percentile0.024%
50th percentile0.143%
75th percentile0.679%
90th percentile2.56%
99th percentile82.4%

This ruler is the whole measured catalog, not a size-matched group: it shows where the raw rate falls across every account we can measure, all of which are large. For a like-for-like comparison, read the size-band percentile above instead. See how the bands are built

Posting timing

This account posts most often around 21:00 UTC, and Friday is its busiest day of the week. The bars below are the catalog-wide pattern, with this account's own busiest slot marked. They do not show how this account performs at each hour: we keep one aggregate per account, not one per hour, so that measurement does not exist in our data.

Engagement by hour posted, UTCTwenty-four bars, one per UTC hour. Each bar shows how posts published in that hour compare with their own authors' median engagement. Bars above the centre line ran higher than the median, bars below ran lower. A marker flags Busiest hour: 21:00 UTC.
0003060912151821
Above the authors' own mediansBelowScale: plus or minus 111%Busiest hour: 21:00 UTC
Show engagement by hour posted, utc as a table
Engagement by hour posted, UTC
Hour (UTC)Vs author medianPosts
00:00 UTC-1%89K
01:00 UTC-2%90K
02:00 UTC-3%88K
03:00 UTC-4%94K
04:00 UTC-5%76K
05:00 UTC-4%75K
06:00 UTC-5%86K
07:00 UTC-5%93K
08:00 UTC-4%108K
09:00 UTC-4%124K
10:00 UTC-3%129K
11:00 UTC-3%141K
12:00 UTC-3%154K
13:00 UTC-3%167K
14:00 UTC-4%173K
15:00 UTC-2%176K
16:00 UTC-3%171K
17:00 UTC-3%159K
18:00 UTC-2%149K
19:00 UTC-2%141K
20:00 UTC-1%131K
21:00 UTC0%116K
22:00 UTC-2%100K
23:00 UTC-1%90K
Engagement by day of weekSeven bars, one per weekday, Sunday first. Each bar shows how posts published on that day compare with their own authors' median engagement. Bars above the centre line ran higher than the median, bars below ran lower. A marker flags Busiest day: Friday.
SunMonTueWedThuFriSat
Above the authors' own mediansBelowScale: plus or minus 111%Busiest day: Friday
Show engagement by day of week as a table
Engagement by day of week
DayVs author medianPosts
Sunday+5%393K
Monday+1%483K
Tuesday-2%520K
Wednesday-3%472K
Thursday-2%430K
Friday-3%447K
Saturday+2%393K
See what moves engagement across the whole catalogWhat counts as a good engagement rate at this size

Formats this account uses

Its own posting mix on the left, and what each of those formats does across every account we track on the right. Only formats where the effect clears our publish test appear here, so an empty row is a format we could not measure rather than one that does nothing.

This account's posting mix compared with catalog-wide effects
FormatThis accountCatalog effect95% intervalAccounts behind it
Image or video6% of posts+111%+108% to +115%34K
Outbound link94% of posts-41%-42% to -40%32K
Typical length-+15%+14% to +16%32K
  • 6% of this account's sampled posts carry an image or video. Across the catalog, posts with an image or video run 111% above the same accounts' other posts.
  • 94% of its posts carry a link off X. Across the catalog, posts with an outbound link run 41% below the same accounts' other posts, so a large share of this account's output sits in the weakest bucket we measure.
  • Its average post runs 714 characters, which falls in the over 280 characters band. Across the catalog, posts over 280 characters run 15% above the same accounts' other posts.

These are catalog-wide differences applied to this account's own posting mix, not a measurement of how each format performs for this account specifically. We keep one median per account, not one per format per account, so the second thing is not something this data can tell you.

Best tweets

  • Sep 17, 20261378x their median

    BE:FIRST Global EP ”WATCH ME” Release in Japan Streaming & Download https://t.co/pzYTGErJCu #BF_WATCHME #BEFIRST https://t.co/c2pW2Ne1Ib

    19K6.3K2721.5K1.1M viewsView on X
  • Oct 14, 2026172x their median

    Spotify日本のトップアーティスト44組は、どれくらい一緒に聴かれているのかを可視化してみました。44組は聴かれ方の近さで6つの「圏」に分かれ、圏をまたいで一緒に聴かれる組み合わせ132通りのうち81通り(61%)に、back numberやあいみょんさんなど「歌もの」の8組がかかわっています✍ Spotifyの 各アーティストのページには、「ファンの間で人気」として40組が並びます。 この欄は、そのアーティストを聴く人がほかに何を聴いているかの積み重ねから、Spotifyが自動で選んでいるとされています。 この40組は、そのアーティストのリスナーが「ほかによく聴いているアーティスト」とみなせます。 以下では、40組の順位を「リスナーがほかによく聴くアーティストの◯位」のように書きます。 Spotify Chartsの日本の週間トップアーティスト(2026年10月8日週)の上位50組について、リスナーがほかによく聴いているアーティスト40組を集計しました。 ここから長文が続きます! ■ 44組にしぼった理由 「ファンの間で人気」は、日本のリスナーだけでなく、「世界中のリスナーの聴き方」から計算されているとみられます。 そう考える根拠は2つあります。 1つ目は、日本のチャートで上位にいても、リスナーが海外に多いアーティストでは、そのリスナーがほかによく聴くアーティストも、海外で人気のアーティストになることです。 たとえばBTSは日本の週間チャートで11位ですが、リスナーが多い都市の上位5つに日本の都市は入っておらず、BTSのリスナーがほかによく聴くアーティストもK-POPだけです。 2つ目は、その逆の例です。 韓国出身で日本で活動するJYさんは、リスナーが多い都市の上位5つがすべて日本の都市で、JYさんのリスナーがほかによく聴くアーティストの上位には、chayさん、大原櫻子さん、阿部真央さんと、日本のアーティストが入ります。 リスナーがほかによく聴くアーティストは、本人の国籍よりも、「リスナーがどこにいるか」に左右されているようです。 そこで、K-POPと洋楽の6組(BTS、ILLIT、Stray Kids、TWICE、ブルーノ・マーズさん、ジャスティン・ビーバーさん)を除き、日本のアーティスト44組を対象としました。 この6組はいずれも、リスナーが多い都市の上位5つに日本の都市が1つも入っていません。 この6組の線は、日本のリスナーよりも、海外のリスナーの聴き方を主に表していると考えられるためです。 ■ 図の見方 円の周りの写真が44組で、写真の大きさは月間リスナー数(全世界)を表しています。 同じ色の太い帯でくくったアーティストが、1つの「圏」です。 圏は、互いに一緒に聴かれるつながりの強さから、機械的に6つに分けました(分け方は末尾に書いています)。 右の紺が「主流J-POP・ロック」の16組、下のピンクが「歌もの」の8組、左下の黄緑が「若手バンド・女性シンガーソングライター」の5組です。 左のグレーが「ベテラン」の4組、左上のオレンジが「女性アイドル」の1組(=LOVE)、上の紫が「アイドル・ダンスボーカル」の10組です。 色の付いた線は、違う圏の2組のうち、一方のリスナーがもう一方もよく聴いている組み合わせです。 線の色は、両端の圏の色をつなぐグラデーションになっています。 たとえば右の紺から下のピンクへ色が移る線は、「主流J-POP・ロック」と「歌もの」をつなぐ線です。 ごく薄い灰色の線は、同じ圏どうしの組み合わせです。 圏そのものを聴かれ方の近さでまとめているので、圏の中の線は控えめにしています。 色の付いた線は、2組のリスナーが互いに相手をよく聴いているほど太くしています。 片方のリスナーしか相手をよく聴いていない線や、聴かれていても順位が低い線は細くなります。 たとえばBE:FIRSTのリスナーがほかによく聴くアーティストの27位にはMrs. GREEN APPLEが入りますが、Mrs. GREEN APPLEのリスナーがよく聴く上位40組にBE:FIRSTは入らないので、この線は細く描かれます。 対照的に、back numberのリスナーにとってマカロニえんぴつは2位、マカロニえんぴつのリスナーにとってback numberは4位と、互いに相手をよく聴いているので、太い線で結ばれています。 1組から出る色の付いた線の本数が、「違う圏の何組と一緒に聴かれているか」を表しています。 色付きの線が多く出ているということは、そのアーティストと、ジャンルや世代の違う「自分の圏の外のアーティスト」とのあいだに、一緒に聴かれる関係が多いということです。 この、圏をまたいで一緒に聴かれることを、ここでは「越境共聴」と呼びます。 名前の後ろの「*」は、リスナーが多い都市の上位5つのうち、2つ以上が海外の都市のアーティストです(藤井 風さん、YOASOBI、Adoさん)。 ■ 圏をまたぐ線の中心は「歌もの」 圏をまたぐ色付きの線は、全部で132本あります。 そのおよそ6割にあたる81本が、下のピンクの「歌もの」の8組につながっています。 いちばん多いのは、右の「主流J-POP・ロック」と「歌もの」を結ぶ線です(42本)。 次に多いのは、「歌もの」と左下の「若手バンド・女性シンガーソングライター」を結ぶ線です(19本)。 1組ずつ見ても、色付きの線が最も多いのはback numberで、次があいみょんさんです(19本と17本)。 なお、back numberはロックバンドですが、back numberのリスナーがほかによく聴くアーティストの1位はあいみょんさんで、上位に川崎 鷹也さん、スキマスイッチ、菅田 将暉さんと歌もののアーティストが多く入るため、「歌もの」の圏に入っています。 圏の名前はジャンルではなく、「一緒に聴かれている相手の傾向」を表しています。 2組とも、ほかの5つの圏のうち4つとつながっています。 しかもその多くは、互いのリスナーが相手もよく聴いている太い線です(back numberは19本中13本、あいみょんさんは17本中12本)。 3番目に多いのは、Mrs. GREEN APPLEとスピッツです(どちらも16本)。 ただしMrs. GREEN APPLEの16本のうち6本は、アイドルのグループのリスナーがほかによく聴くアーティストの25〜40位に入るだけの細い線です。 たとえばback numberのリスナーがほかによく聴くアーティストの上位には、左下の黄緑の圏のマカロニえんぴつ(2位)、Saucy Dog(3位)、aikoさん(6位)と、右の紺の圏のOfficial髭男dism(4位)、Mrs. GREEN APPLE(5位)が入り混じっています。 このことから「歌もの」の圏は、右の「主流J-POP・ロック」と左下の若手バンドのあいだで、「両方のリスナーに一緒に聴かれる位置」にあると考えられそうです。 実に興味深い構造です。 ■ back numberとあいみょんさんを支えるリスナー 2組のリスナーがほかによく聴いているアーティスト40組を見ると、共通する特徴が3つあります。 1つ目は、ジャンルです。 2組のリスナーがよく聴く40組の半分以上が、同じ「歌もの」の圏のアーティストで(back numberは20組、あいみょんさんは24組)、残りも「主流J-POP・ロック」「若手バンド・女性シンガーソングライター」「ベテラン」の圏のアーティストです。 アイドル、K-POP、洋楽は1組も並びません。 2つ目は、世代です。 2組とも、リスナーがよく聴く40組の半分強にあたる22組が、2010年代にデビューしたアーティストです。 3つ目は、リスナーの居場所です。 リスナーが多い都市の上位5つは、2組とも大阪、東京、名古屋、横浜、福岡で、すべて日本の都市です。 これらを合わせると、2組を支えているのは、「バンドと歌ものを中心に2010年代以降のJ-POPを聴くリスナー」が中心とみられます。 上位の都市を見る限り、その多くは日本のリスナーと考えられます。 ただし、アイドルの圏との線は「片方向」です。 嵐とHANAのリスナーは、back numberもあいみょんさんもよく聴いています(嵐とHANAのリスナーがほかによく聴くアーティストのうち、back numberは19位と22位、あいみょんさんはどちらも28位)。 しかし、back numberとあいみょんさんのリスナーがよく聴く上位40組には、嵐もHANAも入りません。 アイドルのリスナーにとって、back numberやあいみょんさんは一緒に聴く相手の上位に入る一方で、back numberやあいみょんさんのリスナー全体から見ると、アイドルは上位40組に入るほどではない、という構造が読み取れます。 片方向になる理由の一つは、リスナーの規模の差とみられます。 月間リスナーは、back number(657万人)とあいみょんさん(548万人)のほうが、嵐(287万人)やHANA(341万人)より1.6〜2.3倍多くなっています。 リスナーがよく聴く40組は、「そのアーティストのリスナーの中で、ほかに何がよく聴かれているか」から選ばれます。 規模の大きいback numberやあいみょんさんは、嵐やHANAのリスナーの中でも聴いている人が多くなりやすいので、嵐やHANAのリスナーがよく聴く40組に入ります。 反対に、back numberやあいみょんさんの大勢のリスナー全体から見ると、嵐やHANAも聴く人は一部にとどまるため、上位40組には入りにくくなると考えられます。 ■ ベテランの圏から広くつながるスピッツ 左のグレーの圏から右へ伸びる線の多くは、スピッツから出ています。 スピッツは、違う圏の16組とつながっています。 BUMP OF CHICKENのリスナーがほかによく聴くアーティストでは4位、星野 源さんとサカナクションのリスナーでは5位が、スピッツです。 スピッツのメジャーデビューは1991年で、サカナクションは2000年代、星野 源さんは2010年代のデビューです。 「デビューの時期が離れたアーティストのリスナー」にも、スピッツは一緒に聴かれているといえます。 後の世代のバンドを聴くリスナーが、さかのぼってスピッツも聴いている、という聴かれ方が広がっているのかもしれません。 ■ ほかの5つの圏すべてとつながる嵐 上の紫の圏にいる嵐は、「ほかの5つの圏すべて」と線でつながっています(44組の中では、ほかにaikoさんだけです)。 ただし12本のうち、互いのリスナーが相手もよく聴いている線は3本だけで、細い線が中心です。 嵐のリスナーがほかによく聴くアーティストには、GReeeeN(8位)、SEKAI NO OWARI(10位)、Mrs. GREEN APPLE(13位)、Mr.Children(14位)と、アイドル以外のアーティストが上位に入ります。 ただし、この12本のうち9本は嵐のリスナーが相手を聴いている一方向の線で、相手のリスナーがよく聴く40組に嵐は入りません。 つまり言えるのは、嵐のリスナーが「アイドル以外のJ-POP」も一緒に聴いている、という方向性です。 嵐のリスナーには、アイドルだけでなくJ-POPの定番も幅広く聴く人が多いとみてよさそうです。 ■ アイドルの圏から外へ伸びるHANA HANAも上の紫の圏にいますが、線の多くは「圏の外」に向かっています。 違う圏のアーティストとの線は10本で、同じ圏のアーティストとの線の6本より多くなっています。 ただし、互いのリスナーが相手もよく聴いている線は、ちゃんみなさんとMrs. GREEN APPLEとの2本で、残りは細い線です。 HANAのリスナーがほかによく聴くアーティストの1位はプロデューサーのちゃんみなさんで、ちゃんみなさんのリスナーにとっても1位はHANAです。 2位にはBE:FIRST、3位にはME:Iとアイドルのグループも並びますが、4位にはMrs. GREEN APPLEが並びます。 HANAの10本のうち8本はHANAのリスナーが相手を聴いている一方向の線なので、ここでも言えるのは、HANAのリスナーの側の聴き方です。 HANAのリスナーは、アイドルのグループに加えて、ちゃんみなさんやMrs. GREEN APPLEなど「J-POPのアーティスト」も一緒に聴いているようです。 ■ 男性アイドルとつながる=LOVE 左上のオレンジの=LOVEから出る線は9本あり、そのうち7本が上の紫の圏の「男性グループ」につながっています(残る2本は、aikoさんと西野カナさんへの細い線です)。 最も上位にくるのはM!LKで、=LOVEのリスナーにとってM!LKは9位、M!LKのリスナーにとって=LOVEは13位です。 上の紫の圏には男性グループが9組あり、=LOVEはそのうち6組と、互いのリスナーが相手もよく聴いている関係にあります。 男性と女性のどちらのグループも聴く「アイドル全般のリスナー」が、=LOVEと男性グループを結びつけている可能性があります。 ■ 圏の中で深く共聴されるアーティスト 反対に、図で色付きの線が1本も出ていない、「圏の中で深く共聴されるアーティスト」もいます。 King Gnu、YOASOBI、Adoさんの3組のリスナーは、44組のうち違う圏のアーティストを上位40組に入るほどは聴いておらず、違う圏のアーティストのリスナーも、3組を上位40組に入るほどは聴いていません。 いずれも同じ圏の中では線を持っていて、たとえばKing Gnuは同じ圏の14組、YOASOBIは9組と線でつながっています。 圏の中でしっかり一緒に聴かれ、聴かれ方の中心が「圏の中にある」アーティストです。 左のグレーの圏のB'zとサザンオールスターズも、圏の外へ線が出ていません。 ただし圏の中では、ベテランの4組がすべて互いに灰色の線でつながっています。 たとえばサザンオールスターズのリスナーがほかによく聴くアーティストでは、Mr.Childrenが9位、スピッツが12位で、Mr.Childrenとスピッツのリスナーにとってもサザンオールスターズは6位です。 さらに、B'zのリスナーがよく聴くアーティストの上位はGLAY、BOØWY、THE YELLOW MONKEY、サザンオールスターズのリスナーの上位は斉藤和義さん、玉置浩二さん、米米CLUBです。 2組とも、今回の44組の外にいる「同じ世代のアーティスト」とも強く結びついて聴かれています。 同じ時代の音楽を聴いてきたリスナーに、まとまって聴かれている、と推測できます。 なお、上の紫の圏のBE:FIRSTとNumber_iも、色付きの線は細い1〜2本だけです。 BE:FIRSTのリスナーがよく聴くアーティストではMrs. GREEN APPLEが27位、Number_iのリスナーでは32位という程度で、聴かれ方の中心はやはり圏の中にあります。 *** 越境共聴が多いアーティストと、圏の中で深く共聴されるアーティストは、それぞれどのようなリスナーに支えられているのでしょうか。 リスナーがよく聴くアーティスト40組を、「自分と同じ圏のアーティストがどれだけいるか」「チャート上位のアーティストがどれだけいるか」「よく聴かれている相手の規模はどれくらいか」の3点で比べると、支持の構造の違いが見えてきます。 ただし、ここで比べる数字は、図の線と同じ「ファンの間で人気」のデータから作ったものです。 越境共聴の多さを別のデータで裏付けるものではなく、2つのグループのリスナーがよく聴く40組の中身の違いを描いたものです。 そこから読み取るリスナー像は、推測を含みます。 *** 1つ目は、越境共聴が多いアーティストの支持構造です。 対象は、色付きの線が10本以上出ている12組です(back number、あいみょんさん、スピッツ、SEKAI NO OWARI、嵐など)。 この12組では、リスナーがよく聴く40組のうち、自分と同じ圏のアーティストは約半分にとどまります(中央値51%)。 残りの半分は、3つから5つの圏に散らばっています。 さらに40組のうち17組ほどが、今回の44組、つまり「チャート上位のアーティスト」です(中央値)。 これらのアーティストを支えているのは、特定のジャンルにとどまらず、チャート上位の曲を広く聴く「ヒットを横断して聴くリスナー」と考えられそうです。 ドラマや映画の主題歌、プレイリスト、カラオケの定番曲として、ファンの外にも曲が届いていることが関係しているのかもしれません。 *** 2つ目は、圏の中で深く共聴されるアーティストの支持構造です。 対象は、色付きの線が1本も出ていない5組です(King Gnu、YOASOBI、Adoさん、B'z、サザンオールスターズ)。 この5組では、リスナーがよく聴く40組のほぼすべてが、自分と同じ圏のアーティストです(最も低いサザンオールスターズでも92%)。 40組のうち今回の44組に当たるのも3組ほどで(中央値)、越境共聴が多い12組の17組と比べて大きく下回ります。 ただし、その中身は2つの型に分かれます。 1つは、「大きな圏の内側で完結する型」です。 King Gnu、YOASOBI、Adoさんは、40組すべてが「主流J-POP・ロック」の圏のアーティストで、なとりさん、Eveさん、キタニタツヤさん、yamaさんなど、ネット発のアーティストが多く入ります。 並ぶ相手も規模が大きく、相手の月間リスナーは3組それぞれの中央値で170万〜350万人です。 規模の大きい圏の中だけで、聴かれ方が十分に広がっているようです。 もう1つは、「小さな専門の文脈でまとまる型」です。 前に見たように、B'zとサザンオールスターズのリスナーがよく聴く40組には、同じ世代のアーティストが入ります。 こちらは並ぶ相手の規模が小さめで、相手の月間リスナーは2組それぞれの中央値で76万〜81万人です。 細い線が1〜2本だけのBE:FIRSTとNumber_iも、40組には同じジャンルのダンスボーカルグループが入り、相手の月間リスナーは中央値で43万〜55万人と、この型に近い構造です。 限られた文脈を共有するリスナーに、まとまって支えられているとみられます。 ここで注目したいのは、リスナーがよく聴く40組のうち、相手のリスナーも自分をよく聴いている(相手の40組にも自分が入っている)割合です。 この割合は、越境共聴が多い12組でも、圏の中で深く共聴される5組でも、ともに8割前後です(中央値81%と77%)。 つまり色付きの線が出ていないことは、聴かれ方が弱いことを意味しません。 深く結びついたリスナーのまとまりが、圏の中で厚く支えている構造なのかもしれません。 King Gnuの月間リスナーが635万人であるように、リスナーの多さと、聴かれ方が圏の外へ広がるかどうかは、別の性質だと考えられます。 *** 「Spotifyのおすすめがそう並べているだけでは」と思われるかもしれません。 その影響は確かに含まれているとみられ、このデータだけでは、おすすめの影響とリスナー自身の選択を切り分けられません。 ただ、44組はすべて同じSpotifyの同じ仕組みで「ファンの間で人気」が選ばれています。 それでも「越境共聴が多いアーティスト」と「圏の中で深く共聴されるアーティスト」に分かれることから、「リスナーの選択の積み重ね」も違いを生んでいる可能性はあると考えています。 引き続きこのテーマを探求できる入口を探していきます...! ■ データと計算の方法 ・対象:Spotify Chartsの日本の週間トップアーティスト(2026年10月8日週)の上位50組のうち、日本のアーティスト44組です。 日本のアーティストかどうかは、LLMで付けた国・地域の属性(活動拠点や国籍)で判定しました。 除いたK-POPと洋楽の6組は、いずれもリスナーが多い都市の上位5つに日本の都市が入っていないことも確かめています。 各アーティストのページの「ファンの間で人気」(40組)と月間リスナーは、2026年10月14日時点のものを使いました。 グループのメンバーのソロや、本人の別名義(BE:FIRSTのメンバーのソロ、B'zの稲葉浩志さんなど)は、線からも、40組の内訳の集計からも除いています。 そのため内訳の集計では、40組ではなく36〜40組を分母にしているアーティストもいます。 ・圏の分け方:あるアーティストの40組に別のアーティストが入るとき、2組をつなぎ、上位に入るほど強くつながっているとみなしました。 上位50組と、その40組に入る483組を合わせた533組でこのつながりを作り、互いに強くつながっているアーティストどうしが1つのまとまりになるよう、自動で分けています(ネットワーク分析のルーヴァン法)。 圏の名前は、分かれた結果を見て徒然研究室が付けたものです。 そのため名前に当てはまらないアーティストもいます。 たとえば1998年にデビューしたaikoさんは「若手」ではありませんが、aikoさんのリスナーがほかによく聴くアーティストの上位に、コレサワさん、マカロニえんぴつ、SHISHAMOと、より若い世代のアーティストが入るため、「若手バンド・女性シンガーソングライター」の圏に入っています。 ・線の引き方:2組のうち一方の40組にもう一方が入れば、線を1本引きます。 互いに入るとは限りません(たとえば嵐の40組にはback numberが19位で入りますが、back numberの40組に嵐は入りません)。 こうして引ける306本の線は、省かずにすべて描いています(違う圏が132本、同じ圏が174本)。 違う圏の線の太さは、2組の順位から決めています。 40組の1位に入ると1、40位なら0.025となるように順位を点数にし、両方向の点数を足したもの(0〜2)を太さにしました。 ■ 読むときのご注意! ・「ファンの間で人気」で分かるのは、並ぶかどうかと、その順位だけです。 一緒に聴いている人数は示されていません。 そのため「リスナーの◯%が重なる」といった量は、この図からは分かりません。 ・この欄は、日本のリスナーだけでなく世界中のリスナーの聴き方から計算されているとみられます。 K-POPと洋楽の6組を除いたのはこのためですが、残る44組の線にも、程度の差はあれ海外のリスナーの聴き方は含まれます。 特に*の3組は、少なくない度合いで海外のリスナーの聴き方が混ざっていると考えられます。 ・リスナーが多い都市は、Spotifyのアーティストページに表示される上位5つしか分かりません。 日本のリスナーは東京や大阪に集中し、海外のリスナーは多くの都市に分かれやすいため、この上位5つは日本の比率を高めに見せる傾向があります。 ・欄の並びには、リスナーが自分で選んで聴いた積み重ねと、Spotifyのおすすめに導かれた再生の両方が含まれているとみられます。

    2.9K38491951.5M viewsView on X
  • Oct 15, 202670x their median

    JO1も宣言通り米国「Billboard 200」の初ランクインを果たし、北米でのメディア露出も増えているようです https://t.co/fkkWZKQCqT

    1.2K2341023K viewsView on X
  • Oct 16, 202647x their median

    JO1がBillboard 200初ランクイン! ・USオリジナルEPで139位に。 ・英語詞で全米市場を攻略へ。 ・北米メディア露出も増加中! https://t.co/2P0eKsUo0A #byGemini

    7402030012K viewsView on X
  • Sep 15, 202612x their median

    今日の雑談部屋「エンタメのミライ」の2本目のネタはこちらです。 藤井風さんの「ピアノリサイタル」が、10年近い時を超えた原点回帰になっているのが素晴らしくエモいです https://t.co/kcXoecnyEi #エンタメのミライ

    220130011K viewsView on X
  • Oct 14, 20268.8x their median

    【新着記事】乃木坂、櫻坂、日向坂、超特急らがTOP10入り note推しアーティスト1位は? https://t.co/XDUfMlCyrS

    128440426K viewsView on X
  • Sep 15, 20265.5x their median

    今日の雑談部屋「エンタメのミライ」の3本目のネタはこちらです。 やっぱりXGのフジロックのステージは、歴史に残る「XGの新章突入」の最高の幕開けだった。 https://t.co/lNBNfTYIoV #エンタメのミライ

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  • Sep 16, 20263.7x their median

    「VIVANT」の「悪役会議室」という発明の凄さをまとめました。 * YouTube20万超え * 公式考察番組 * ドラマと連動 https://t.co/luLzuMfl6F #byGemini

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  • Sep 17, 20262.6x their median

    新しいポッドキャストのエピソードを公開しました。 「藤井風さんの「ピアノリサイタル」が、10年近い時を超えた原点回帰になっているのが素晴らしくエモいです」 https://t.co/mxPuzR6Z5g

    503004.7K viewsView on X
  • Oct 16, 20262.3x their median

    ちいかわ経済圏の急成長は本当に衝撃でしたけど、やはりこういう方が裏側にちゃんといるんですねぇ。 『ちいかわ』経済圏の急成長に3つのポイント 予測精度と速さの両立 (2ページ目) | 日経クロストレンド(この記事は2026年10月17日 18:01まで登録せずに読めます) https://t.co/8kjCktEw1X

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Ranked by total interactions across everything we have tracked for this account, which is a longer history than the 30-day window the rates above use. The multiple compares each post to this account's own median.

Recurring topics

#エンタメのミライ#bygemini#yahooニュース#bmsgfes#boruto

The most frequent hashtags in the sampled posts. They describe what this account writes about; they are not a performance signal, and the catalog-wide breakdown on the hub shows how little hashtag count moves.

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Reading these numbers

A typical post picks up 20 interactions against 177K followers, an engagement rate of 0.012%. Measured over 16 original posts, its engagement rate beats 25% of 20,444 tracked accounts of a similar size, which puts it in the middle of its size range rather than at either end. Posts are seen about 4.9K times each, and 0.422% of those impressions turn into an interaction. That is about 2.74% of the follower count, which is the gap between an audience on paper and an audience in a timeline. Posting runs at about 2 posts a day over the last 30 days, though only 20% of days saw any activity at all. Most posts go out around 21:00 UTC, and Friday is the busiest day of the week. Of the 16 posts sampled, 6% carry an image or video and 94% link out. The account's strongest tracked post pulled 28K interactions, about 1378x its own typical post. Recurring topics include #エンタメのミライ, #bygemini, #yahooニュース.

What is 徳力 基彦|エンタメビジネスウォッチャー's engagement rate on X?
徳力 基彦|エンタメビジネスウォッチャー (@tokuriki) has an engagement rate of 0.012%, based on the median interactions across 16 original posts from the last 30 days against 177,142 followers. Replies, reposts and quote-posts of other people are excluded from that sample.
Is that a good engagement rate?
At 0.012%, 徳力 基彦|エンタメビジネスウォッチャー sits above the 10th percentile of the 205,676 accounts in this comparison. Those comparison accounts are all large ones, because our scanning cadence is weighted towards big accounts, so this is a ranking among peers of similar scale rather than a ranking across X.
Does @tokuriki have real engagement?
Its engagement rate beats 25% of the tracked X accounts closest to it in follower count (20,444 accounts), which puts it in the middle of its size range group. Ranking inside a size band matters because engagement rate falls as accounts grow, so a raw rate would mostly re-measure the follower count. It is a starting point for a look at follower quality, not a verdict on it.
When does @tokuriki post?
Most posts go out around 21:00 UTC, and Friday is its busiest day, at roughly 2.03 posts per day across the measured window.

Keep going