53%
登場人物が最も多い四分位で、セリフが1回だけの話者
最も少ない四分位では26%。
製作された脚本の調査
会話を担っているのは誰か
製作された長編脚本で、台詞がどれだけ幅広く分担されているかを見てみましょう。台詞のある登場人物の数、最も多く話す人物の割合、台詞行とト書き行のバランスを比べます。
出典：The PreList Industry Intelligence（2026年）『The Anatomy of a Produced Screenplay』
台詞のある登場人物
検出された人物名には、主要な役だけでなく小さな台詞のある役も含まれます。この指標の有効サンプルは、ページ数よりも少なくなっています。
脚本ごとの分布
すべての有効な脚本・有効な脚本233本
- 中央値
- 42
- 中央の半分
- 31–54
検出された話者
最も高い棒の脚本数：56
分布を表で読む
| 区間 | 脚本数 |
|---|---|
| 0〜10未満 | 3 |
| 10〜20未満 | 16 |
| 20〜30未満 | 34 |
| 30〜40未満 | 55 |
| 40〜50未満 | 56 |
| 50〜60未満 | 30 |
| 60〜70未満 | 15 |
| 70〜80未満 | 11 |
| 80〜90未満 | 6 |
| 90〜100未満 | 3 |
| 100〜110未満 | 1 |
| 110 or more | 3 |
ジャンルの文脈
ジャンルを選ぶと、その中央値と中央の半分を有効サンプル全体と比べられます。
登場人物の数は人物紹介を見直す推敲の計画に、最も多く話す人物の割合はやり取りを動かしているのが誰かの確認に使いましょう。割合が大きいのは主人公やモノローグの狙いそのものかもしれません。うまくいっているかどうかは数値では決まりません。
出典、定義、ダウンロード
2000〜2026年に製作された長編脚本。有効サンプルは指標ごとに異なります。ジャンルの分類は発行元の区分に従っています。選ばれた製作脚本であり、スペック脚本の代表的なサンプルでも、質の尺度でもありません。
Inkwellは公表された集計値を抽出し、これらの比較とグラフを作成しました。元になった脚本ファイルを測り直したものはありません。
指標、帰属表示、出典に関する注記をダウンロード（JSON、英語）ページで試す
セリフの語数はどこに集中しているか
少数の長めの台詞が、場面のセリフの大部分を担うことがあります。セリフ回数に占める割合と語数に占める割合を比べ、その違いを手がかりに、改稿をどこから始めるかを決めましょう。
セリフ回数に占める割合9.5%
セリフの語数に占める割合34.6%
サンプルのセリフをまとめると、英語で23語より長いセリフは、セリフ回数の9.5%、語数の34.6%を占めます。セリフを見直すときは、こうした長い台詞に戦術の変化や新しい情報があるかを確かめてください。長さだけでは削る理由になりません。
方法、映画ごとの違い、データ
映画ごとに見ると、このしきい値を超える語数の割合は、中間80%が17.2%〜47.8%の範囲にあり、中央値は31.8%です。これはサンプルの映画同士の違いであり、あなたの脚本に推奨される範囲ではありません。
Cornellから作成したこの数値データには、617本の映画にわたる、語を含むサンプル発話304,439件が含まれ、語数ゼロの274行は除外しています。以下のCornellのセクションでは、同じコーパスからやり取りとクレジットのある登場人物を調べています。これはサンプルの発話であり、脚本全体ではありません。語数は英語の原文を空白で区切って数えたもので、下の練習で数える文字数とは単位が違います。しきい値はその値を含みません。「23語より長い」は24語からです。
まとめて数えると、サンプルのセリフや語数が多い映画ほど重みが大きくなります。映画ごとに同じ重みで扱う場合は、各映画内の割合を平均します。映画のパーセンタイルは線形補間を使います。どちらの見方も、上演時間や文章の質を測るものではありません。
測定データと方法をダウンロード（JSON、英語）ページで試す
「セリフ60%」とは実際に何を意味するのか
分母が変わったせいで割合が変わることがあります。セリフの割合を改稿のメモとして扱う前に、同じ抜粋を3通りに数えて比べてみましょう。
ラベルを明示したオリジナルの抜粋
- ト書き
- 駅の時計が止まる。 雨が無人のホームを叩く。 警備員が門に鍵をかける。
- セリフ
- 待って。妹がまだあの電車に乗ってるの。
- ト書き（括弧）
- （振り返らずに）
- セリフ
- なら、また出る前に見つけないと。
| 数える単位 | セリフ / 合計 | 割合 |
|---|---|---|
| 文字 | 31 / 61 | 50.8% |
| 段落 | 2 / 3 | 66.7% |
| 空行以外の行 | 2 / 5 | 40.0% |
ト書きの行をつなげても、文字数と場面は変わりません。変わるのは行で数えた割合だけです。2つの「セリフの割合」を比べる前に、それぞれが何を数えているかを確かめてください。
数え方のルール
文字数は文字と数字を1つずつ数え、句読点と空白は数えません。日本語には語の区切りの空白がないため、ここでは英語版の語数の代わりに文字数を使います。ラベル付きの各ブロックが1段落で、行は明示的に書かれた空行以外のテキスト行であり、ブラウザ上の折り返しではありません。柱と人物名はこの例に含めていません。
セリフとそれ以外のテキストの比が3:2なら、セリフの割合は3 ÷ (3 + 2) = 60%で、150%ではありません。これらの数値はこの抜粋を記述したもので、理想的な配分ではありません。
最も強いシグナル
登場人物が最も多い脚本では、中央値の話者は一度しか話さない
登場人物の周縁を直接測りました。セリフが1回だけの話者、5回以下の話者、そしてセリフのある場面1つにしか登場しない話者です。登場人物が増えるほど、3つとも大幅に多くなります。
周縁にいるのは誰か
登場人物の多い脚本には、出番の狭い話し手がはるかに多い
登場人物が最も少ない四分位と最も多い四分位で、各定義に当てはまる話者の割合の中央値。
セリフがちょうど1回26% → 53%
セリフが5回以下53% → 79%
セリフのある場面1つでのみ話す47% → 69%
中央値の話者のセリフ回数は、登場人物が最も少ない四分位で5回、最も多い四分位で1回です。
79%
セリフが5回以下の話者
最も少ない四分位では53%。
69%
セリフのある場面1つにしか登場しない話者
最も少ない四分位では47%。
この傾向は極端な例だけでなく、サンプル全体に当てはまります。登場人物が多いほど、セリフ1回、数回、1場面だけの話者の割合が高くなります。
登場人物の総数と会話の中心
話す登場人物が90人いても、中心は8人に収まることがある
登場人物が最も少ない四分位では、中央値の脚本に27人の異なる話者がいて、実効的な中心は5.1人です。最も多い四分位では総数が90人に増える一方、実効的な中心は約8.0人にとどまります。
登場人物数と話者の中心
登場人物は3倍になる。会話の中心はそうならない。
脚本を話す登場人物数の四分位でグループ化しています。淡いバーは異なる話者数の中央値、濃いバーはセリフ回数の偏りを考慮した実効的な話者数です。
登場人物数・第1四分位
n=256
総数27、実効5.1
登場人物数・第2四分位
n=258
総数41、実効6.3
登場人物数・第3四分位
n=237
総数55、実効6.5
登場人物数・第4四分位
n=243
総数90、実効8.0
| 四分位 | 脚本 | 総数の中央値 | 実効的な話者数の中央値 | 実効の割合 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 256 | 27 | 5.1 | 20.4% |
| 2 | 258 | 41 | 6.3 | 15.5% |
| 3 | 237 | 55 | 6.5 | 11.7% |
| 4 | 243 | 90 | 8.0 | 8.2% |
実効的な話者数は、セリフの負担の偏りを見えるようにするだけの指標です。セリフが均等に分かれていれば総数と一致し、少数の人物がセリフを独占するほど小さくなります。
セリフを担っているのは誰か
上位5人の話者が、中央値でセリフの72%を担う
最も多く話す人物が担うセリフは中央値で30.6%、上位3人では58.6%です。この集中があるからこそ、長い登場人物リストの物語も、少人数の繰り返される会話を軸にした物語として読めるのです。
少数の声がセリフの大半を担う
各脚本で最も多く話す人物が担うセリフ回数のシェアの中央値。
最多の話者31%
上位3人59%
上位5人72%
場面の形
セリフのある場面は、二人芝居ばかりではない
各脚本を同じ重みで扱うと、セリフのある場面のうち約26%は話者が1人、37%はちょうど2人、37%は3人以上です。1つの全体を3つに分けたシェアなので、合計はおよそ100%になります。
話者1人
26%
話者2人
37%
3人以上
37%
2つ目のコーパス · Cornell Movie-Dialogs
2つ目のコーパスでも、中央値は同じ7語
Cornell Movie-Dialogs Corpus（617本の映画、語を含む発話304,439件、3,210,011語）を、上の脚本と同じ方法、つまり映画ごとに同じ重みで測りました。中央値の映画における発話の中央値は7語で、中央値の脚本のセリフ1回の中央値（7）と同じです。中間80%の映画は5〜9語の範囲に収まります。
7語
全映画をまとめた発話の中央値
90パーセンタイルは23語。サンプルのセリフの大半は短いものです。
24%
全語数のうち30語を超える発話に含まれる割合
こうした長い発話はサンプルの5.4%にすぎませんが、映画ごとに同じ重みで見ると語数の22%を占めます。
36%
最も長い上位1割の発話に含まれる語数の割合
短いのが普通。語数が集まっているのは長いセリフです。
やり取りの内側
やり取りの中央値は3回のセリフで、たいてい1人が主導権を握る
Cornellには83,097件の会話が記録されており、それぞれが2人の登場人物によるセリフの順序付きの連なりです。やり取りの中央値は3回（平均3.7回、最長89回）で、46%はちょうど2回、複数回のやり取りの99%は話者が厳密に交互に入れ替わります。やり取りの中央値は26語で、10件に1件は82語を超えます。
57%
やり取りの語数のうち、最も長いセリフが占める割合の中央値
典型的なやり取りでは、1つのセリフが語数の半分以上を占めます。
48%
1人の話者が語数の70%超を占めるやり取り
やり取りのほぼ半数は、1人が話し、もう1人が応じる形です。
3回
やり取りの中央値
書き手が改稿する単位での集中。脚本全体ではなく、やり取りで見る。
誰が誰に話すか
2人の登場人物に付けられた性別の組み合わせ別に見た、やり取りのシェア。両方にラベルがある52,038件のやり取り（やり取りの63%、語数の66%）が対象です。
女性同士やり取りの6%、語数の6%
女性と男性やり取りの49%、語数の49%
男性同士やり取りの45%、語数の46%
| 組み合わせ | ラベル付きやり取りに占める割合 | その語数に占める割合 |
|---|---|---|
| 女性同士 | 6.0% | 5.8% |
| 女性と男性 | 49.2% | 48.5% |
| 男性同士 | 44.8% | 45.7% |
クレジット順位と付与された性別
トップクレジットの人物が、クレジットのある登場人物の語数の35%をまとめて担う
このコーパスでは、9,035人の登場人物のうち3,015人に性別が、2,679人にクレジット順位が付けられています。どちらも作成者が配役リストから取ったもので、それぞれ登場人物の約3分の1にあたる2つのグループです。性別ラベルのある人物はコーパスの語数の79%を、クレジット順位のある人物は70%を話します。したがって以下は主要な登場人物を記述したものであり、各数値の背後にあるグループを明記しています。
クレジット順位別の語数
トップクレジットの人物が最も多く話し、クレジットが一段下がるごとに中央値は26%〜37%下がる
クレジット順位のある人物が話した全語数のうち、映画のクレジット上の位置ごとにまとめたシェアです。各バーは全体に占めるそのシェアを表します。右の列は、そのグループの人物1人が話す語数の中央値と、グループの語数のうち女性が話した割合です。
トップクレジット
n=497
語数の35%、中央値1,431語、女性17%
2番手
n=443
語数の22%、中央値906語、女性47%
3番手
n=352
語数の12%、中央値650語、女性32%
4〜5番手
n=479
語数の12%、中央値483語、女性26%
6番手以降
n=908
語数の19%、中央値337語、女性29%
| クレジット順位 | 登場人物 | 順位付き語数に占める割合 | 1人あたりの語数の中央値 | グループの語数に占める女性の割合 |
|---|---|---|---|---|
| トップクレジット | 497 | 35.4% | 1,431 | 16.9% |
| 2番手 | 443 | 21.6% | 906 | 47.0% |
| 3番手 | 352 | 12.1% | 650 | 31.5% |
| 4〜5番手 | 479 | 12.4% | 483 | 26.1% |
| 6番手以降 | 908 | 18.6% | 337 | 29.4% |
ラベルのある人物のうち、女性は登場人物の32%を占め、語数の28%を話します。両方のラベルがそろう519本の映画では、中央値の映画でラベル付きの語数の27%が女性のものです。女性が過半数を話す映画は17%です。トップクレジットの497人のうち89人が女性で、トップクレジットの女性は自分の映画のラベル付き語数の中央値36%を、トップクレジットの男性は40%を担います。
28%
ラベル付き語数に占める女性の割合
27%
中央値の映画：女性の割合
17%
女性が過半数を話す映画
18%
トップクレジットに占める女性
自分の原稿と比べる
あなたのセリフを実際に担っているのは誰か
無料のセリフバランスツールが、FountainまたはFinal Draftの脚本を分析します。誰がセリフを担っているか、実効的な話者数、場面の構成がわかります。
データについて
測定したこと
出典とサンプル
この分析には、Aveek SahaがZenodoでCC BY 4.0のもと公開したMovie Script Database — IMSDb tagged archiveを使用しています。タグ付けされた1,088件のファイルのうち、ここで用いたセリフと場面の基準を満たしたのは994件です。
2つ目のコーパス
再現、やり取り、クレジットのある登場人物の各セクションでは、Cristian Danescu-Niculescu-Mizil and Lillian Leeによる公式のCornell Movie-Dialogs Corpusを使用しています。617本の映画、9,035人の登場人物、304,713件の発話、83,097件の会話です。
結果の読み方
これはコーパスの記述であり、脚本のルールではありません。どちらのアーカイブも便宜的なサンプルで、IMSDbの読み取りも完全ではありません。分布は、漠然とした構成上の問いを具体的にするために使ってください。原稿を平均に合わせるためのものではありません。
数え方の仕組み
セリフ1回とは、人物名の下にある1まとまりの発話です。実効的な話者数は、一度か二度しか話さない人物よりも頻繁に話す声を重く数え、その集中度を、同じ配分を生む均等に話す話者の人数として表します。
IMSDbの分析の最終実行日は2026年8月21日、Cornellの分析は2026年9月18日です。
- 元のパーサーはヒューリスティックで、特にOCR由来の脚本では、人物名、セリフ、柱を誤分類することがあります。
- 人物名は表記上で正規化しているだけで、別名や改名された人物の同一性は解決していません。
- 隣り合うセリフは会話構造の構造的な代理指標であり、話しかける相手や関係性を証明するものではありません。
- IMSDbのタグ付きアーカイブは便宜的なサンプルであり、製作・販売されたすべての脚本を代表するサンプルではありません。
- このコーパスは、作成者が収集できた脚本から抜き出したセリフのサンプルで、脚本全体ではありません。発話数や会話数は、場面数やページ数ではありません。
- 性別とクレジット順位は作成者が配役リストから付けたラベルで、登場人物の3分の1をカバーします。カバー率の数値は、各切り口がどの語数に基づいているかを正確に示しています。
- やり取りとは、コーパスが1つの会話として記録したものです。場面の区切り、割り込み、記載された2人以外の相手については何も示しません。
- これはコーパスの記述であり、執筆のルールではありません。
原稿をひとつのシステムとして読み続ける
構造を見ながら書く
Plotは、脚本の構造、改稿、エージェント型の執筆ツールをひとつのワークスペースにまとめます。