タグ

ブックマーク / alu.jp (3)

  • ヤンマガ編集次長・スズキさんに聞く今のマンガのつくり方。編集者インタビューリレー Vol.1 | アル

    インタビュー受けた編集者が、自分がすごいと思う編集者にバトンパスしていくリレーインタビューが読みたい。 知る人ぞ知る「出たがらない編集者」の仕事話が聞きたいんですよね。 アルさん(@alu_inc )なんかしてください。— ヤングマガジンのスズキ (@ym_suzuki) July 20, 2020 いきなりのご指名でびっくりしちゃった。 分かる!めちゃくちゃ分かるし、僕も読みたい。 というのも、これまでアルは「Web時代のマンガ家の生存戦略」という連載を実施してきました。 そのなかで、ヒット作を立ち上げられた編集者さんのお話を伺ってきましたが、編集者さんって当にいろんなタイプの人がいます。 そして、それぞれヒット作を生むための仕事術に個性が出ており、お話をお聞きするのが当に面白いんです。 「こんな素晴らしいアイデア、やるしかない!」と、まずはご意見をくださった当人のヤングマガジンのス

    ヤンマガ編集次長・スズキさんに聞く今のマンガのつくり方。編集者インタビューリレー Vol.1 | アル
  • 「近いマンガ」がわかるマンガ新検索 MangaNearestMap | アル

    人気のマンガ : 『進撃の巨人』『ONE PIECE』『鋼の錬金術師』『銀魂』『SLAM DUNK』『カードキャプターさくら』『名探偵コナン』『 NARUTO-ナルト-』『らんま1/2』 ※特に多くの人が選んだ約8000のマンガシリーズから検索可能 Twitterで世界トレンド1位になり、62万件以上の投稿があった「#私を構成する5つのマンガ」で選ばれているマンガのデータを元に、行列分解等の機械学習技術を駆使し、各マンガを多次元のベクトルで表現しました。 そのベクトルを使うことで、あなたが好きなマンガを入力すると、雰囲気が似ているマンガを探せるようになっています。 従来の、カテゴリーや性別などによる検索ではなく、あなたが好きなマンガをベースに検索ができるため、キーワードだけでは見つけにくい「雰囲気が似ているマンガ」を知ることができます。 パソコンをお使いの方は、3次元空間の「Tensor

    「近いマンガ」がわかるマンガ新検索 MangaNearestMap | アル
    Kitajima_Gaku
    Kitajima_Gaku 2020/06/30
    90年代以降と古典で、かがみあきらぐらいの時代経過した作家は手薄のようだ。
  • 『ゴールデンカムイ』のヒットは、緻密に仕組まれていた?担当編集者が明かす「マンガの面白さ」の正体 | アル

    ゴールデンカムイ』のヒットは、緻密に仕組まれていた?担当編集者が明かす「マンガの面白さ」の正体 2020/02/07 12:54 特集 「インターネットやSNSの時代に、どういった作品を描けばいいのか分からない」 しばしば漫画家さんがこぼす悩みです。スマホがあればYouTubeでいつでも映像コンテンツを観れるし、ソーシャルゲームで暇つぶしもできる。あらゆる形式のコンテンツが溢れ返り、可処分時間の奪い合いが繰り広げられるなか、「人気に火がつくマンガの条件やパターンにも変化が訪れているのではないか」と、作り手も頭を悩ませているのです。 これまで、「Web時代の漫画家の生存戦略」を探ってきた連載。インタビューの第3弾は、ヤングジャンプ誌での編集、そしてWebマンガサイト「となりのヤングジャンプ」の立ち上げにも携わり、紙とWebの両方でヒット作を生み出してこられた大熊さんにお話を伺いします。

    『ゴールデンカムイ』のヒットは、緻密に仕組まれていた?担当編集者が明かす「マンガの面白さ」の正体 | アル
  • 1