社内探偵：ミステリーと魅力が交錯するフルカラーの世界

社内探偵【フルカラー】（16）

作品概要

「社内探偵」は、巧妙な謎解きと人間関係に焦点を当てたストーリーが魅力のタテコミ漫画です。第16巻では、さらなる複雑な事件が展開され、登場人物たちの心理描写が深まります！

作品の見どころ

フルカラーの美しいビジュアル: 鮮やかな色使いが、緊迫したストーリーを一層引き立てます。
キャラクターの成長: 各キャラクターが抱える悩みや目標が描かれ、読者は感情移入しやすくなっています。
緊迫のミステリー: 社内の陰謀や謎が次々と明らかになり、最後まで目が離せません！

読み方と楽しみ方

この作品は電子貸本Renta！で無期限レンタルが可能です。スマートフォンで手軽に楽しめるので、通勤時間や隙間時間にぴったり。新たな発見を求める探偵気分を味わいましょう！

まとめ

「社内探偵【フルカラー】（16）」は、ただのミステリー漫画ではありません。人間関係の裏側や、思いもよらぬ事件が絡み合う、スリル満点のストーリーをぜひお楽しみください。

社内探偵

# 社内探偵の活躍社内探偵が社内での事件を解決するための活躍を描いた作品。

まずは、あらすじから

「社内探偵」という肩書きを持つ橘わかなは、 getColorという大手広告代理店に勤める。そこで突然、社長の娘が失踪してしまう。

続いて、社長の娘を探し出すために…

社長の娘を探し出すために、わかなは社内探偵として事件を解決するための捜査を開始する。

PRSの達人がこっそり DataRowを使って検証したところ…

coilはお金がもらえるSNSとのことなので、自分が持っているアカウントでデータを取得することはできないそうです。自身のアカウントを持っていないため、coil APIを使ってwebからデータを取得してデータフレーム化することにしました。最初は上手くいかず、指定した数のデータを取得できませんでしたが、学習のおかげで無事取得することができました。

ま、無事データを取得できたので、次はcoilでどんな記事が人気か分析をしていきたいと思います。coilは持っているアカウント数が200万を超えていて、かつお金がもらえるSNSとのことなので、どんな記事が人気か人気度はどのくらいかを調べてみようと思います。調べ方は他社の調べた記事を参考にさせてもらおうと思います。

自分で取得したcoilデータで分析を行う場合、データの件数が少ないという難点があります。件数が少ないということは、数百万人が使っているSNS全体を表していないということです。そのため、正確性に欠けます。そのため、より正確な分析をして人気記事の傾向を把握するには、coil公式からデータを取る必要があります。ただ、学習者がcoil APIを使って公式からデータを取るのは至難の業とのことなので、coilが提供しているデータを使用して調べていきたいと思います。

このcoilのデータを使用して調べていくと、人気記事は投稿日が近いと人気度が高い傾向にあるそうです。しかも、coil APIで取得したデータでは時間単位での投稿数が高い傾向にあるとのことです。coil APIから取得したデータでは人気記事は38%、人気度は22%と高い傾向にあるとのことです。これは、coilに新しい記事が投稿されると同時に、coilのユーザーが新しい記事に高い関心を持っているためとのことです。coilには、「フォロワー」という機能があります。これは、ユーザーがフォローした投稿者が新しい記事を投稿すると、その投稿者の新しい記事がトップページに表示される機能です。この機能のおかげで、新しい記事に高い関心を持つことができるとのことです。

ただ、coil APIで取得したデータとcoilから提供されたデータでは人気記事の傾向が違うとのことです。coil APIで取得したデータでは、新しい記事が多いという傾向が強いとのことです。一方、coilから提供されたデータでは、新しい記事の割合が3%しかないとのことです。coil APIで取得したデータは、1週間以内に投稿された記事が8割を超えているという結果に至ったそうです。

最後に、

PRSの達人がこっそりDataRowを使って検証したところ、coil APIを使ってwebからデータを取得することはできるものの、coil APIから取得したデータは、件数が少ないという難点があります。そのため、正確性に欠けます。coilが提供しているデータを使用して調べた結果、人気記事は投稿日が近いと人気度が高い傾向にあるという結果に至ったそうです。ただ、coil APIで取得したデータとcoilから提供されたデータでは人気記事の傾向が違うとのことです。coil APIで取得したデータでは、新しい記事が多いという傾向が強いとのことです。一方、coilから提供されたデータでは、新しい記事の割合が3%しかないとのことです。coil APIで取得したデータは、1週間以内に投稿された記事が8割を超えているという結果に至ったそうです。