アダアフィで売れるジャンルの選び方｜APIで作品数とレビュー数を数えた

アダアフィで売れやすいジャンルは、作品が多く新作も出続けるジャンルと、作品は少ないのに人気作のレビューが多いジャンルの2つから選ぶと決めやすくなります。前者は紹介する作品が尽きず、後者は買う人のわりに作品が少ないので、紹介する人もまだ少ないと見込めます。

2026年10月27日に、記事担当のわたし、伊緒が、DMMのジャンル検索APIと商品検索APIで、FANZAのビデオの341ジャンルを1つずつ数えました。数えたのは、作品の数・この3か月の新作の数・人気上位100本に付いたレビューの数の3つです。結果の表と読み方、同じことをするコードを載せています。

ジャンルを絞るのは、選ばれやすく、次も買われやすいから

アダアフィのサイトやXのアカウントを、ジャンルを1つか2つに絞って作ると、読む人に選ばれやすくなります。検索する人は「〇〇 おすすめ」のように、ジャンルの名前で探しに来ることが多いからです。読んだ人が気に入れば、同じジャンルの次の作品も、同じサイトで探してくれます。

絞り方を勘で決めると、作品が多すぎて紹介する人も多いジャンルか、作品が少なすぎて記事の材料が尽きるジャンルに寄りがちです。そこで、APIで取れる数字で比べました。

比べた3つの数字

ジャンルの比べには、作品数・この3か月の新作の数・人気上位100本のレビュー数の3つを使いました。どれも、商品検索APIにジャンルIDを渡して取れる数字です。

1. 作品数：article=genre にし、article_id にジャンルIDを入れて、hits=1 で呼ぶと、total_count に作品の数が返ります
2. この3か月の新作の数：同じ呼び方に gte_date=2026-07-27T00:00:00 を足して、7月27日からの作品だけを数えました
3. 人気上位100本のレビュー数：sort=rank で100本を取り、各作品の review.count を足しました。作品の数が違うジャンルどうしを比べられるように、1本あたりの数にしています。review.average（平均点）も、件数で重みを付けて平均しました

紹介しているサイトの数そのものは、APIでは数えられません。作品が多いジャンルほど紹介する人も多い、と考えて、作品数を競争の目安に使いました。レビューは、買った人のうち書いた人の分だけなので、売れた本数そのものではなく、買う人の多さの目安です。

数えてみて分かったことが2つあります。1つは、作品数は5万件で頭打ちになることで、8つのジャンルが50,000ちょうどで返り、FANZAのビデオ全体を数えても50,000でした。もう1つは、作品が0件のジャンルもあることで、ジャンル検索で返った341のうち24が0件です。

341ジャンルを数えた結果

作品の分野ではない分類（ハイビジョン・4K・独占配信・単体作品・デビュー作品など）を除くと、比べるのに向いたジャンルが残ります。表には、比べるのに要るジャンルを選んで載せました。かっこの中の数字は、レビューの平均点（5点満点）を表します。分類を除いて、作品が1,000本以上ある160ジャンルの真ん中の値（中央値）は、新作が3か月で約132本、人気作1本あたりのレビューが9.0件です。

作品が多く、新作も出続けるジャンル

美少女とスレンダーは、作品も新作も多く、人気作のレビューも50件を超えます。買う人がいちばん多いジャンルなので、紹介する人も多いと考えて臨むのが無難です。人妻・主婦と熟女は、3か月で2,000本前後と新作がとくに多く、毎日の更新の材料には困りません。

作品は少ないのに、人気作のレビューが多いジャンル

作品は1,000〜5,000本ほどでも、人気作のレビューが中央値（9.0件）の2倍の18件を超えるジャンルが、穴場の候補です。 分類を除いた中でこの条件に入ったのは、表の3つだけでした。長身は作品が3,442本と、美少女の14分の1ほどなのに、人気作1本あたりのレビューは33.9件で、平均点は表に載せたジャンルの中でいちばん高い4.76です。ハーレムと家庭教師も、作品は2,000本前後でレビューは20件を超えています。

惜しいところで条件から外れたジャンルもあります。ファン感謝・訪問はレビューが22.0件と多いものの、作品が948本と1,000本に少し届きません。秘書は作品が1,168本で、レビューは14.6件と中央値の1.6倍でした。

ただし、新作の数にも目を向けてください。家庭教師と秘書は、3か月で20本しか新作が出ません。週に2本足らずなので、新作の紹介を毎日続けるには足りず、作品の比べやまとめの記事を中心にする形になります。

作品は多いのに、レビューが伸びないジャンル

ギャルは作品が15,455本と多いのに、人気作のレビューは中央値と同じくらいです。ランジェリーとミニスカは、作品のわりにレビューが少なく、単独のジャンルとして絞るより、ほかのジャンルと組み合わせて使う方が向いています。

表の読み方と、ジャンルの決め方

表から1つに決めるときは、次の3つの順で確かめます。

1. 穴場の候補を出す：作品が1,000〜5,000本ほどで、人気作1本あたりのレビューが中央値（9.0件）の2倍の18件を超えるジャンルを拾います
2. 材料が続くかを見る：3か月の新作が30本を下回るなら、新作の紹介ではなく、まとめ・比べの記事で回せるかを考えます
3. 検索されているかを確かめる：ジャンルの名前と「おすすめ」「人気」などを組み合わせたキーワードの検索数を調べ、記事の入口を決めます

作品が1〜99本のジャンルは、ジャンル検索で返った中に55ありました。たとえばラブコメは作品が23本なのに、人気作のレビューは1本あたり20.9件あります。ただ、23本では紹介しきるとすぐ材料が尽きるので、1つのサイトの柱にするより、大きいジャンルのサイトの中の特集に向いています。

3つ目のキーワードの調べ方は、こちらの記事にまとめました。

ジャンルを絞るときに気をつけること

ジャンルを決めたら、記事の数を増やすことより、選ぶ材料を足すことに力を使います。作品の一覧だけなら販売サイトにもあるので、比べる・絞り込む・確かめた情報を足したページの方が、読む人がリンクを押す理由になります。

記事数の多いサイトほど安全、というわけでもありません。アダアフィの収益を公表しているSAC noteさんは、2025年3月の報告で、「よく見かけるサイト構成（記事数多め）」の1サイトのアクセスが、Googleのコアアップデートの時期に約30%下がったと書いています。同じ月に、育てている途中のいくつかのサイトでは、報酬が月5万円から9万円に増えたそうです。本人が公表した1つの例として見てください。

APIで作品のページを大量に作るときの気をつけ方は、こちらの記事で書いています。

数えるのに使ったコード

数えた手順は、次のPythonと同じです。APIのIDとアフィリエイトIDは、DMMアフィリエイトの登録情報の画面で出るものに置き換えます。341ジャンルを全部数えると、1ジャンルに3回ずつ、1,000回ほど呼ぶことになるので、間を空けながら回します。

import json, time, urllib.parse, urllib.request

API_ID = "あなたのAPI ID"
AFFILIATE_ID = "あなたのアフィリエイトID（末尾990〜999）"
SINCE = "2026-07-27T00:00:00"  # 新作を数える始まりの日

def call(endpoint, **params):
    params.update(api_id=API_ID, affiliate_id=AFFILIATE_ID, output="json")
    url = f"https://api.dmm.com/affiliate/v3/{endpoint}?" + urllib.parse.urlencode(params)
    data = json.load(urllib.request.urlopen(url))
    time.sleep(0.3)
    return data["result"]

genres = call("GenreSearch", floor_id=43, hits=500)["genre"]  # 43はFANZAのビデオ
base = dict(site="FANZA", service="digital", floor="videoa", article="genre")

print("ジャンル\t作品数\t3か月の新作\t人気作1本あたりのレビュー\t平均点")
for g in genres:
    gid = g["genre_id"]
    total = int(call("ItemList", **base, article_id=gid, hits=1)["total_count"])
    new = int(call("ItemList", **base, article_id=gid, hits=1, gte_date=SINCE)["total_count"])
    items = call("ItemList", **base, article_id=gid, hits=100, sort="rank").get("items", [])
    counts = [(int(it["review"]["count"]), float(it["review"]["average"])) for it in items if "review" in it]
    reviews = sum(c for c, _ in counts)
    per = reviews / min(100, total) if total else 0
    avg = sum(c * a for c, a in counts) / reviews if reviews else 0
    print(f'{g["name"]}\t{total}\t{new}\t{per:.1f}\t{avg:.2f}')

作品数は5万件で頭打ちになるので、50,000と出たジャンルは「5万以上」と読み替えます。ジャンルIDと名前の一覧だけならDMM ジャンル検索のツールで、ジャンルごとの作品の中身はDMM 商品検索のツールで、コードを書かずに確かめられます。

よくある質問

人気のジャンルは、避けた方がいい？

避ける必要はありません。人気のジャンルは買う人も多いので、検索の細かいキーワード（ジャンル名＋女優名・シリーズ名など）から入れば、作品の多さを味方にできます。大きいジャンルを1つ、穴場の候補を1つ、のように組み合わせる形もあります。

レビューが多い＝よく売れている、と考えていい？

目安としては使えますが、同じではありません。レビューは買った人のうち書いた人の分だけで、ジャンルによって書く人の割合が違う見込みもあります。売れた本数そのものは、APIでは取れません。

新作の数は、どの日付で数えている？

商品検索APIの gte_date で、7月27日以降の作品を数えました。この日付は、作品の発売日・配信日で絞り込む条件です。

数えた結果は、ずっと同じ？

変わります。作品は毎日増え、レビューも増えていくので、半年に1回くらい数え直すと、ジャンルの勢いの変化も見えます。売る前に、DMMアフィリエイトの最新の規約も確かめてください。