『ベストセラー・コード』ジョディ・アーチャー＆マシュー・ジョッカーズの要約

『ベストセラー・コード』（2016年）は、最も人気のあるベストセラー本の秘密を解き明かすために新たに開発されたコンピューター・アルゴリズムの驚くべき物語を明らかにします。1000冊以上のベストセラーを分析することで、どのようなテーマ、プロット、スタイル、キャラクターが本をチャートのトップに押し上げるのか、そのパターンが浮かび上がってきました。

この要約で学べること：ベストセラーを生み出す本当の秘密

最後に読んだ本当に素晴らしい本について、少し考えてみてください。手に汗握る推理小説、悲劇的な恋愛物語、600ページに及ぶファンタジー大作など、どんな本だったとしても、なぜそれを好きになったのか、正確に考えたりはしなかったでしょう。ただ単にその読書体験を楽しんだはずです。しかし出版社にとっては、どのような要素が小説を魅力的にするのかを知ることが不可欠です。

大手出版社の仲間入りを果たすための唯一の方法は、リリースする本がベストセラーリストを駆け上がるような「魔法のソース」を持っていることを確実にすることです。しかしそれは簡単なことではありません。歴史的に、本の成功を予測するのは来年の天気を予測するのと同じくらい難しいのです。幸いなことに、少なくとも出版社にとっては、コンピューターがどの本が売れてどの本が売れないかを判断する手助けをしてくれる新しい段階に入りつつあります。この要約では、ベストセラー・コードの舞台裏をご案内し、以下の点についても学びます。

なぜ小説においてセックスは売れないのか
なぜ女性作家は文体において男性作家を上回るのか
「ベストセラー・オーメーター」が満点をつけた小説はどれか

出版社はベストセラーを予測するのが難しい。なぜなら、文学的な質が決め手とは限らないからだ。

今日、インターネットには想像できるものほぼすべてのベストとワーストをランク付けするリストが溢れています。
これらのリストのほとんどはかなり恣意的ですが、それでも定期的にチェックされる信頼できる人気ランキングがいくつか存在します。
そうした信頼できるリストの中には、アメリカで最も売れている本を記録したものがあります。
そうしたリストが存在する限り、人気のある本と批評家に絶賛される本が同じではないことは明らかでした。

最初のベストセラーリストは、ロンドンの文芸雑誌『ザ・ブックマン』によって1891年に発表されました。
すぐに批評家たちは、人気は質とは何の関係もないと指摘しました。
実際、良い売上と悪い文章はしばしば両立するものでした。
この状況は全く変わっていません。
批評家たちは今でも、E・L・ジェイムズの『フィフティ・シェイズ・オブ・グレイ』、ダン・ブラウンの『ダ・ヴィンチ・コード』、そしてスティーグ・ラーソンの『ドラゴン・タトゥーの女』から始まる「ミレニアム」三部作の成功に頭を悩ませています。
注目すべきは、ラーソンは自分の本の宣伝にさえ関われなかったことです。彼は出版前に亡くなっていました。
しかし、そのことや、支離滅裂なプロット、薄っぺらいキャラクター、退屈な結末を指摘する批評家の攻撃は、それらの本がベストセラーになるのを妨げませんでした。
したがって、ベストセラーリストが文章の悪い本で溢れるだろうと予測するのは簡単です。
しかし、毎年数多くの本が出版されるため、どの本がそのリストに入るのかを予測するのは難しくなります。
本にISBN識別番号を発行する米国企業バウカーによると、年間約5万冊の小説が出版されていますが、これにはISBNを取得しない電子書籍は含まれていません。

その中から、毎年約200の小説が『ニューヨーク・タイムズ』（NYT）のベストセラーリストに入りますが、これは全出版物の0.5％未満です。
さらに、リストに1週間以上留まることができる割合はさらにごくわずかです。
このわずかな割合のため、ベストセラーを予測する仕事は、宝くじで当選番号を当てるようなものです。
しかし、これらの本に類似点がないわけではなく、これからその点を見ていきます。

小説の成功を判断するアルゴリズムは、出版業界の未来を救うかもしれない。

しばらくの間、成功の最大の保証は、本がオプラ・ウィンフリーの影響力のある読書クラブのリストに載ることでした。
しかし、2010年から著者たちは、ベストセラーを予測するための興味深い科学的手法を発見し始めました。
彼らは5年間をかけてベストセラー小説の構成要素を研究し、その過程でいくつかの顕著なパターンを見つけました。
実際、これらのパターンは非常に信頼性が高く一貫していたため、「ベストセラー・オーメーター」と呼ばれるコンピューター・アルゴリズムが開発され、テストされました。

驚くべきことに、このアルゴリズムは高い精度で、『ニューヨーク・タイムズ』のベストセラーリストに載る本の80～90％を正しく予測しました。
著者たちは、以前に出版されたベストセラーを、著者名や評判を考慮せず、匿名の原稿のようにコンピューターに入力しました。
アルゴリズムは、ダン・ブラウンの『インフェルノ』にベストセラーになる確率95.7％を与え、マイケル・コナリーの『リンカーン弁護士』には99.2％の確率を与えました。そして確かに、両方の本はナンバーワンにランクされていました。
しかし、約15％の確率で、アルゴリズムは少し外れました。例えば、キャサリン・ストケットのベストセラー『ザ・ヘルプ』は成功確率50％と評価されました。

それでも、このアルゴリズムは、切実に助けを必要としている出版業界にとって大きな資産となり得ます。
スティーブン・キングやジェームズ・パターソンのような作家は何年も安定してベストセラーを生み出してきましたが、彼らは永遠に存在するわけではなく、次世代の継続的なヒットメーカーはまだ現れていません。
そして今日の最も安全な賭けの一人であるJ・K・ローリング（『ハリー・ポッター』の作者）も、当初はほとんど出版されないところでした。最初の『ハリー・ポッター』は12回も拒否されました。
もしこれらの懐疑的な出版社がアルゴリズムを利用できていたら、最初の『ハリー・ポッター』がベストセラーになる確率が95％であることがわかったでしょう。
考えさせられます。ローリングのような他の作家が何人拒否され、出版社が信頼できる予測手段を欠いているために、どれだけの機会を逃してきたのでしょうか？

小説の成功にはトピックが最も重要である

では、このアルゴリズムは何を考慮しているのでしょうか？
まず第一に、本のトピックが挙げられますが、これはその本が属するジャンルと混同してはいけません。
書店はすべてをSF、ミステリー、ヤングアダルトなどのカテゴリーに分類しますが、成功を決定づけるのはジャンルではなく、トピックなのです。
例えば、恋愛や犯罪といったトピックは非常に人気が高く、多くの異なるジャンルにまたがっています。

この2つのトピックがある小説で占める割合は大きく異なる可能性がありますが、程度の差こそあれ、それらが存在することは、ジャンルよりもはるかに重要です。
ジョディ・ピコーの『ハウス・ルールズ』をアルゴリズムがどのように分解するか見てみましょう。これはアスペルガー症候群の少年が殺人の容疑をかけられる家族ドラマです。
最も主要なトピックは「子ども」（23％）で、次いで「犯罪」（10％）、「法的状況」（7％）、「家庭の状況」（6％）、「親密な関係」（2％）となっています。
主要なトピックが犯罪でも人間関係でもないにもかかわらず、両方の組み合わせの存在は、この本がベストセラーになるというアルゴリズムの予測に大きく貢献しました。
アルゴリズムは、すべての単語を調べ、その文脈を特定することで、これらのトピックを正確に判断できます。
これは重要なことです。なぜなら、「体」という単語は、複数の文脈に該当する可能性があるからです。

『フィフティ・シェイズ・オブ・グレイ』では、その文脈はおそらく性的ですが、『ドラゴン・タトゥーの女』では、おそらく犯罪的または暴力的でしょう。
アルゴリズムは、近くの単語を分析する「トピック・モデリング」と呼ばれるプロセスによって、その違いを容易に見分けることができます。
このプロセスが、アルゴリズムが本のトピックを見つけ出し、その割合を合計する方法であり、また、ベストセラーを構成するパターンを識別する方法でもあります。
アルゴリズムが特定した最も成功するトピックは犯罪です。

他のトピックは様々ですが、本の中で犯罪を参照する名詞が多ければ多いほど、その本の成功確率は高くなります。
一方、セックスはそれほど売れません。
分析されたすべてのベストセラー本の中で、セックスのトピックが登場するのはわずか0.0009％の時間だけです。

プロットにおける感情の使い方が本の成功の鍵

もしある人々の集団に、なぜその本を選ぶのか尋ねたら、ほとんどの人は文章の質については言及しないでしょう。それよりも、人々が求めているのは、感情のジェットコースターのような刺激的な体験なのです。
これこそが、酷評にもかかわらず『フィフティ・シェイズ・オブ・グレイ』が大成功した理由です。それは読者が求めていた大きな感情を提供したのです。
この本はアルゴリズムにとっても特異なものでした。なぜなら、倒錯したセックスについての本が成功する確率は低いはずだからです。
そして、著者の文体だけに基づけば、その本の成功確率はわずか50％でした。

しかし、感情などの他のトピックが考慮されると、アルゴリズムはそれがベストセラーになる確率を90％としました。
実際、アルゴリズムによると、『フィフティ・シェイズ・オブ・グレイ』の主要なトピックはセックスではなく、対立の少ない親密な人間関係なのです。
そしてこれが、読者がこの本を愛する理由です。
それは、読者がかなりシンプルでありながら、感情的に高揚した恋愛関係に浸ることを可能にします。
実際、小説のストーリーの感情的な弧を計算に入れることで、アルゴリズムは本の潜在的な人気をさらに正確に認識できるようになります。
これは非常に単純なことで、読者の感情はしばしば主人公の感情を反映するからです。

『ダ・ヴィンチ・コード』の主人公が劇的な追跡シーンの後に安堵の瞬間を経験すると、読者も同じように安堵のため息をつきます。
アルゴリズムは、本の感情の高低とともに上下に曲がるグラフで、物語の感情的なビートを図表化できます。
浮き沈みが多ければ多いほど、読者にとってはより感情のジェットコースターとなり、それゆえに成功する確率が高くなります。
『フィフティ・シェイズ・オブ・グレイ』の場合、あまりにも多くの浮き沈みがあり、小説の感情チャートはテクノ音楽のリズミカルなビートのように見えます。
これと同じパターンを達成した唯一の他の小説は、ダン・ブラウンの大ベストセラー『ダ・ヴィンチ・コード』でした。
力強い文体を持つことはどんな作家にとっても重要です。なぜなら、それが物語のプロット、テーマ、キャラクターを届けるメカニズムだからです。

大半のベストセラー作家は凝った表現を避け、シンプルな文体を用いる

この伝達がうまく実行されると、その作家はベストセラーを手にする可能性が高いです。
優れた作家はしばしば非常に強い文体を持っているため、その言葉はまるで言語的な指紋のように分析・認識されます。
2013年、ロバート・ガルブレイスという無名の作家による新しい犯罪小説『カッコウの呼び声』が出版されました。
ガルブレイスはペンネームであり、本当の著者は新しいジャンルを試している有名人だという噂がありました。

そして案の定、その本をコンピューターにかけると、ほぼ確実な――そして実際に正しかった――結果が出ました。本当の著者はJ・K・ローリングだったのです。
これらの言語的な指紋は平均的な読者には認識できないかもしれませんが、コンピューターは通常、必要な手がかりを拾うのに数文しか必要としません。
アルゴリズムはまた、新しい作家が自分の文体がベストセラーに理想的かどうかを見つけるのにも役立ちます。
ベストセラーリストが教えてくれるのは、成功する文体とは、巧妙な言い回しや古いアイデアの新しい伝え方を見つけることではなく、実は平凡で退屈な文章を構築することだということです。

アルゴリズムは、構文、文の長さ、「a」「the」「of」といった一般的な単語など、さまざまな要素を見て文体を測定します。
そして、これらの特徴を他のすべての本と比較するため、本の成功確率を判断し、著者固有のスタイルを特定することができます。
これらの測定により、数多くのベストセラーの傾向が明らかになりました。
例えば、ベストセラー本はそうでない本と比べて、「do」という単語を2倍の頻度で使用し、「very」という単語の使用頻度は半分です。
ベストセラーはまた、短くてすっきりした文を使う傾向があるため、形容詞や副詞が比較的少なくなっています。
これは最も面白い文章にはならないかもしれませんが、何百万人もの人にスムーズに読まれる本にしたいなら、シンプルに保つことが賢明です。

女性作家、あるいはアルゴリズムが女性だと思う作家は、文体に関して高得点を取る

人気の本を決定づける文体の種類をさらに詳しく見てみると、別の興味深い傾向が明らかになります。文体だけを考慮するようプログラムされた場合、アルゴリズムは女性作家を男性作家よりもはるかに高くランク付けしました。
これは、プロットやテーマといった他の要素を単独で見た場合には、そうした性別による有利さが現れなかったことを考えると、特に興味深いことです。
しかもこれは、作家の評判を考慮に入れていません。
デビュー作だけをアルゴリズムが見た場合、成功する可能性が最も高いと判断された10冊のうち9冊は女性によって書かれたものでした。

また、このことから、アルゴリズムが作家の性別を予測する能力には奇妙な点があることもわかりました。性別を正しく当てられたのはわずか71％の確率でした。
これにより、プログラムが正確にどのような詳細を拾い上げる傾向があるのか、より詳しい調査が行われました。
例えば、アルゴリズムはジェームズ・パターソンの小説『Suzanne’s Diary for Nicholas』が女性によって書かれたと99％確信しました。
確かに、その本は主に女性向けのロマンス小説というジャンルに属しますが、間違いの理由はそれよりも深いものがあるはずです。
アルゴリズムはまた、パターソンのスリラー小説『Four Blind Mice』も女性の作品だと考えました。
著者たちが詳しく調べれば調べるほど、認識されているのは文化的シグナルとジェンダーシグナルが混ざり合ったものであることが明らかになりました。

まず、男性作家はより洗練された文学的スタイルを使う傾向があり、そのためにトニ・モリスンの作品は男性作家のものと間違えられました。
しかし、女性作家はその経歴ゆえに文体面で有利だと識別されたようです。
テリー・マクミランのようなトップの女性作家の多くはジャーナリズムの経験があり、それによってベストセラーを確実にするのに役立つ、簡潔でシンプルな文体が身についています。
ジェームズ・パターソンの場合、彼の広告業界での経歴が、多くの女性にとってジャーナリズムの経験がそうであるように、彼の文体を幅広く魅力的なものにしたと考えられています。

強く書かれたキャラクターに言及したタイトルが大きな違いを生む

ここで一つの傾向にお気づきかもしれません。以下のベストセラーのタイトルに共通するものは何でしょうか？
『ゴーン・ガール』、『ガール・オン・ザ・トレイン』、『ドラゴン・タトゥーの女』。
本のタイトルに「ガール（少女）」という単語を含めると、成功の確率が高まるように思えます。
しかし、なぜでしょうか？

実は、それは「ガール」という単語というよりも、本の主人公に言及していることに関係しています。ベストセラーのタイトルの5分の1がそうしています。
ただし、主人公の名前をそのままタイトルにするのは少し時代遅れであり、その傾向は19世紀に『ボヴァリー夫人』、『オリバー・ツイスト』、『アンナ・カレーニナ』などで全盛期を迎えました。
今日のベストセラーでこのようなことは稀ですが、エリザベス・ストラウトの『オリーブ・キタリッジ』は注目すべき例外です。
現代の傾向は、タイトルでキャラクターをいくつかのシンプルな言葉で説明し、「a」ではなく、より力強い「the」を使うことです。だから『ザ・クライアント』は『ア・クライアント』よりも強く響くのです。
また、タイトルでキャラクターを説明する際には、退屈であってはいけません。
アルゴリズムは、ステレオタイプな描写と興味をそそる描写の違いを見分けることができました。

これが、『ドラゴン・タトゥーの女』がベストセラーと認識され、より説明的でないタイトル『A Girl to Come Home To』はうまくいかなかった理由です。
キャラクターは私たちが本を読む大きな理由なので、彼らを魅力的で強力なものにすることが重要です。
アルゴリズムは、キャラクターへのシグナルや参照として機能する特定の単語の数を測定することで、本に強いキャラクターがいるかどうかを見分けることができます。
ドラゴンタトゥーの人気少女リスベット・サランデルの場合、それらの単語には「リスベット」「サランデル」「彼女」「彼女の」などが含まれます。

さて、このキャラクターがどれほど強く書かれているかは、これらのシグナルに関連付けられた代名詞や動詞によって認識できます。
ベストセラーで最も人気のある動詞が「need（必要とする）」であるのには理由があります。それは行動を推進し、物語を前進させるからです。
キャラクターが何かを必要とするとき、行動が続きます。
ギリアン・フリンの『ゴーン・ガール』には「need」という単語を使った文が163あり、これはこの本に強く定義されたキャラクターと推進力のある物語があることをアルゴリズムに伝え、成功の可能性を高めます。

ベストセラー・オーメーターは小説を推薦し、新人作家に成功のチャンスを与える

あなたが大好きな本を友人に読ませようと説得するのに苦労したことはありませんか？
まさにこれこそ、アルゴリズムが私たちの生活を楽にしてくれる多くの方法のうちの一つです。
例えば、あなたの読書クラブに、お気に入りの作家の新しい犯罪小説を選んでもらおうとしているのに、他の全員がこれらの本は本物の文学とはみなさないと考えているとしましょう。
アルゴリズムを自由に使えれば、その犯罪小説を他の何千冊もの本と客観的に、そして願わくば好意的に比較する複数のグラフやデータのページであなたの主張を裏付けることができます。

少々やりすぎかもしれませんが、少なくとも、単に犯罪小説の方が興奮すると提案するよりも、推薦のより良い理由を持つことができます。
初めての作家もアルゴリズムの恩恵を受けることができます。なぜなら、それは批評家よりも成功のより良い予測因子だからです。
アルゴリズムが満点をつけた本の一つ、デイヴ・エガーズの『ザ・サークル』でさえ、成功確率100％と評価されましたが、批評家にはあまり受けませんでした。
それにもかかわらず、魅力的なタイトルと中心的なトピック、そして力強い最初の文と主人公で最高点を獲得しました。
そして、それゆえに、2013年の多くのベストセラーリストに登場したことは驚くにはあたりません。
どんな作家も、最初の何冊かを出版するのが大変だと言うでしょう。

若い作家が自分の声と力強い文体を見つけるのに何年もかかることがあります。
アルゴリズムは、これらの志望者を正しい方向に導き、改訂プロセスを支援する優れた教育ツールとなり得ます。
ベストセラーリストに名を連ねることがすべての作家の目標ではないかもしれませんが、人気が目的なら、成功への指針としてベストセラー・オーメーターに勝るものはほとんどありません。

最終的なまとめ

この本で重要なポイント：すべてのベストセラー本には成功の手がかりが含まれており、1000冊以上のベストセラーを調べると、なぜこれらの小説がこれほど人気があるのかを明らかにする共通のパターンが浮かび上がってきます。
これらのパターンに基づいて、どの本が次の大ヒットになる可能性を秘めているかを正確に予測できるアルゴリズムが作成されました。
実践的なアドバイス：もっと本を読んで、自分自身のアルゴリズムを開発しましょう。
『ニューヨーク・タイムズ』のベストセラーフィクションリストに目を光らせ、最も魅力的に思える本を選んでください。

それを読みながら、タイトル、最初の文、プロット、テーマ、キャラクター、文体など、すべてをメモしてください。
その本の何があなたにアピールするのかを書き留め、次に読むベストセラーでも同じことを続けてください。
すぐに、あなた自身、そして何百万人もの他の人々がこれらの本の何を楽しんでいるのか、その背後にあるパターンが見え始めるでしょう。
さらにおすすめの読書：『Wired for Story』（リサ・クロン著） 『Wired for Story』（2012年）は、現代の脳科学の知見を用いて、ある種の物語が私たちを惹きつけ、他の物語が退屈で魅力を感じさせない理由を説明します。私たちを動かすものを理解することから導き出された基本的なテクニックを使うことで、作家はより説得力のある物語を作り上げることができます。

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