AIを使ってアンパンマンの正体を探る

アンパンマンは何者？

日本国民であれば誰もが知っているであろうあの人気キャラクター。

しかし、年齢などその素性はよくわかりませんね。

今回はそんな彼の正体を暴いてみました。

どうやって？

今回の調査にあたってNTTグループが開発している自然言語処理技術である、 COTOHA API を利用しました。COTOHA APIの ユーザ属性推定(β) では文章から年代や職業などの属性を分析することができます。このAPIをりようすることでアンパンマンの真の姿が見えてきそうです。

また、アンパンマンの名言を集めたこちらのサイトから、アンパンマンの発言をランダムに10件集め解析対象の文章としました。

名言リスト

あきらめるもんか！最後まで頑張るんだ
みんなが僕に勇気を、優しさをくれる
僕の強さは、僕だけのものじゃないんだよ
みんなは僕が守る！守るために戦うんだ！！
ドーリィちゃん、君は僕の中で生きているんだ。ずっとずーっと、一緒に
大丈夫だよ。みんなの胸に“こころの星”の光がある限り、この世界は輝き続ける
泣いている人、困っている人、お腹がすいた人、みんな僕の顔を食べると、ニコッと笑顔になるんだ。その笑顔を見るとね、嬉しくて僕も自然に笑顔になる。そしてね、ここ（胸）がとってもあたたかくなるんだ
高価な物でも心がこもっていないと貰った人は淋しいですもんね
困っている人を助けた時に、こころがあたたかくなって、そのときわかったんだ。僕が何のために生まれてきたのか、何をして生きていくか、何が僕の幸せかって
心で聴くんです。ジャムおじさんが言っていました。心で見て、心で聴けば、見えない本当のことがみえてくるんだって

やってみる

ソースコード

今回利用したクエリはこちらを参考にしています。

pythonを使てCOTOHA APIを呼び出しています。

# reference https://qiita.com/gossy5454/items/83072418fb0c5f3e269f
import os
import urllib.request
import json
import configparser
import codecs
# COTOHA API操作用クラス
class CotohaApi:
    # 初期化
    def __init__(self, client_id, client_secret, developer_api_base_url, access_token_publish_url):
        self.client_id = client_id
        self.client_secret = client_secret
        self.developer_api_base_url = developer_api_base_url
        self.access_token_publish_url = access_token_publish_url
        self.getAccessToken()
    # アクセストークン取得
    def getAccessToken(self):
        # アクセストークン取得URL指定
        url = self.access_token_publish_url
        # ヘッダ指定
        headers={
            "Content-Type": "application/json;charset=UTF-8"
        }
        # リクエストボディ指定
        data = {
            "grantType": "client_credentials",
            "clientId": self.client_id,
            "clientSecret": self.client_secret
        }
        # リクエストボディ指定をJSONにエンコード
        data = json.dumps(data).encode()
        # リクエスト生成
        req = urllib.request.Request(url, data, headers)
        # リクエストを送信し、レスポンスを受信
        res = urllib.request.urlopen(req)
        # レスポンスボディ取得
        res_body = res.read()
        # レスポンスボディをJSONからデコード
        res_body = json.loads(res_body)
        # レスポンスボディからアクセストークンを取得
        self.access_token = res_body["access_token"]
    # ユーザ属性推定API
    def userAttribute(self, document):
        # ユーザ属性推定API URL指定
        url = self.developer_api_base_url + "nlp/beta/user_attribute"
        # ヘッダ指定
        headers={
            "Authorization": "Bearer " + self.access_token,
            "Content-Type": "application/json;charset=UTF-8",
        }
        # リクエストボディ指定
        data = {
            "document": document
        }
        # リクエストボディ指定をJSONにエンコード
        data = json.dumps(data).encode()
        # リクエスト生成
        req = urllib.request.Request(url, data, headers)
        # リクエストを送信し、レスポンスを受信
        try:
            res = urllib.request.urlopen(req)
        # リクエストでエラーが発生した場合の処理
        except urllib.request.HTTPError as e:
            # ステータスコードが401 Unauthorizedならアクセストークンを取得し直して再リクエスト
            if e.code == 401:
                print ("get access token")
                self.access_token = getAccessToken(self.client_id, self.client_secret)
                headers["Authorization"] = "Bearer " + self.access_token
                req = urllib.request.Request(url, data, headers)
                res = urllib.request.urlopen(req)
            # 401以外のエラーなら原因を表示
            else:
                print ("<Error> " + e.reason)
        # レスポンスボディ取得
        res_body = res.read()
        # レスポンスボディをJSONからデコード
        res_body = json.loads(res_body)
        # レスポンスボディから解析結果を取得
        return res_body
if __name__ == '__main__':
    # ソースファイルの場所取得
    APP_ROOT = os.path.dirname(os.path.abspath( __file__)) + "/"
    # 設定値取得
    config = configparser.ConfigParser()
    config.read(APP_ROOT + "config.ini")
    CLIENT_ID = config.get("COTOHA API", "Developer Client id")
    CLIENT_SECRET = config.get("COTOHA API", "Developer Client secret")
    DEVELOPER_API_BASE_URL = config.get("COTOHA API", "Developer API Base URL")
    ACCESS_TOKEN_PUBLISH_URL = config.get("COTOHA API", "Access Token Publish URL")
    # COTOHA APIインスタンス生成
    cotoha_api = CotohaApi(CLIENT_ID, CLIENT_SECRET, DEVELOPER_API_BASE_URL, ACCESS_TOKEN_PUBLISH_URL)
    # 解析対象文
    sentence = "みんなが僕に勇気を、優しさをくれる"
    # API実行
    result = cotoha_api.userAttribute(sentence)
    # 出力結果を見やすく整形
    result_formated = json.dumps(result, indent=4, separators=(',', ': '))
    print (codecs.decode(result_formated, 'unicode-escape'))

レスポンス

以下のようなレスポンスが返ってきます。詳細は公式のAPIリファレンスをご参考ください。

今回はこの中からage、hobby、location、occupationを集計することにしました。

{
  "result" : {
    "age" : "40-49歳",
    "civilstatus" : "既婚",
    "earnings" : "不明",
    "gender" : "不明",
    "habit" : [ "ALCOHOL" ],
    "hobby" : [ "ANIMAL", "COOKING", "FISHING", "FORTUNE", "GAMBLE", "GRUME", "GYM", "INTERNET", "MOVIE", "PAINT", "SHOPPING", "STUDY" ],
    "kind_of_business" : "不明",
    "kind_of_occupation" : "不明",
    "location" : "不明",
    "moving" : [ "RAILWAY" ],
    "occupation" : "会社員",
    "position" : "不明"
  },
  "status" : 0,
  "message" : "OK"
}

結果

文章ごとの結果

1. あきらめるもんか！最後まで頑張るんだ

{
    "result": {
        "age": "20-29歳",
        "civilstatus": "未婚",
        "earnings": "-1M",
        "hobby": [
            "GOURMET",
            "INTERNET",
            "TRAVEL"
        ],
        "location": "関東",
        "occupation": "会社員"
    },
    "status": 0,
    "message": "OK"
}

2. みんなが僕に勇気を、優しさをくれる

{
    "result": {
        "age": "20-29歳",
        "earnings": "-1M",
        "gender": "男性",
        "hobby": [
            "INTERNET",
            "MOVIE",
            "MUSIC"
        ],
        "location": "関東",
        "moving": [
            "RAILWAY"
        ],
        "occupation": "会社員"
    },
    "status": 0,
    "message": "OK"
}

3. 僕の強さは、僕だけのものじゃないんだよ

{
    "result": {
        "age": "20-29歳",
        "civilstatus": "既婚",
        "earnings": "-1M",
        "gender": "男性",
        "hobby": [
            "TVGAME"
        ],
        "location": "関東",
        "moving": [
            "RAILWAY",
            "WALKING"
        ],
        "occupation": "会社員"
    },
    "status": 0,
    "message": "OK"
}

4. みんなは僕が守る！守るために戦うんだ！！

④みんなは僕が守る！守るために戦うんだ！！
{
    "result": {
        "age": "40-49歳",
        "civilstatus": "未婚",
        "earnings": "-1M",
        "gender": "男性",
        "hobby": [
            "GOURMET",
            "INTERNET",
            "TRAVEL"
        ],
        "location": "関東",
        "occupation": "会社員"
    },
    "status": 0,
    "message": "OK"
}

5. ドーリィちゃん、君は僕の中で生きているんだ。ずっとずーっと、一緒に

{
    "result": {
        "age": "40-49歳",
        "civilstatus": "未婚",
        "earnings": "-1M",
        "gender": "男性",
        "hobby": [
            "INTERNET",
            "MOVIE"
        ],
        "location": "関東",
        "moving": [
            "WALKING"
        ],
        "occupation": "会社員"
    },
    "status": 0,
    "message": "OK"
}

6. 大丈夫だよ。みんなの胸に“こころの星”の光がある限り、この世界は輝き続ける

{
    "result": {
        "age": "20-29歳",
        "earnings": "-1M",
        "hobby": [
            "INTERNET",
            "TRAVEL"
        ],
        "location": "関東",
        "moving": [
            "WALKING"
        ],
        "occupation": "会社員"
    },
    "status": 0,
    "message": "OK"
}

7. 泣いている人、困っている人、お腹がすいた人、みんな僕の顔を食べると、ニコッと笑顔になるんだ。その笑顔を見るとね、嬉しくて僕も自然に笑顔になる。そしてね、ここ（胸）がとってもあたたかくなるんだ

{
    "result": {
        "age": "20-29歳",
        "civilstatus": "未婚",
        "gender": "男性",
        "hobby": [
            "ANIMAL",
            "CAMERA",
            "COOKING",
            "FORTUNE",
            "GAMBLE",
            "GYM",
            "IDOL",
            "INTERNET",
            "SMARTPHONE_GAME",
            "MOVIE",
            "TVCOMMEDY"
        ],
        "kind_of_occupation": "研究開発職",
        "location": "近畿",
        "moving": [
            "RAILWAY",
            "WALKING"
        ],
        "occupation": "会社員"
    },
    "status": 0,
    "message": "OK"
}

8. 高価な物でも心がこもっていないと貰った人は淋しいですもんね

{
    "result": {
        "age": "40-49歳",
        "earnings": "-1M",
        "hobby": [
            "INTERNET",
            "MOVIE",
            "SHOPPING"
        ],
        "location": "関東",
        "occupation": "会社員"
    },
    "status": 0,
    "message": "OK"
}

9. 困っている人を助けた時に、こころがあたたかくなって、そのときわかったんだ。僕が何のために生まれてきたのか、何をして生きていくか、何が僕の幸せかって

{
    "result": {
        "age": "20-29歳",
        "civilstatus": "未婚",
        "earnings": "3M-5M",
        "gender": "男性",
        "hobby": [
            "INTERNET",
            "MOVIE"
        ],
        "location": "近畿",
        "moving": [
            "WALKING"
        ],
        "occupation": "会社員"
    },
    "status": 0,
    "message": "OK"
}

10. 心で聴くんです。ジャムおじさんが言っていました。心で見て、心で聴けば、見えない本当のことがみえてくるんだって

{
    "result": {
        "age": "40-49歳",
        "civilstatus": "既婚",
        "hobby": [
            "COOKING"
        ],
        "location": "関東",
        "occupation": "会社員"
    },
    "status": 0,
    "message": "OK"
}

集計

大項目	小項目	出現回数
年齢	20代	6回
	40代	4回
職業	会社員	10回
出身地	関東	8回
	近畿	2回
趣味	料理	2回
	グルメ	2回
	映画	5回
	インターネット	8回
	旅行	3回
	買い物	1回
	動物	1回
	映画	1回
	占い	1回
	ギャンブル	1回
	ジム	1回
	アイドル	1回
	テレビコメディ	1回
	スマホゲーム	1回

趣味はインターネットや映画が多く、意外とインドア派なんですね。パトロールは仕事ですから、仕事終わったらネットサーフィンとかネットフリックスを見ているのかもしれません。

まとめ

アンパンマンは20代で関東出身のパン工場勤務の会社員、趣味はインターネット

年齢は20代が多かったですが、40代も見られました。30代はありませんでした。

どのようにして年齢を判断しているのでしょうか？文章中のワードによって年齢を判断している可能性はあります。

また、location(出身地)は方言を使うとその地方になりそうですね。

職業はどのように判断するのでしょうか？今回はすべて会社員でした。謎です。

次回は、若者言葉や方言を使って、意図したとおりの結果になるか試したいです。