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「Get Wild退勤」がトレンド入り 「良いアイデア過ぎて笑う」「出勤は紅蓮の弓矢って人いてウケる」など大反響!

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 9月11日、Twitterで「Get Wild退勤」という退勤スタイルがとても良いと話題を呼んでいます。

 きっかけとなったのは、shotacさんのツイート。友達から教えてもらった「退勤する時、ドアを開けると同時にGet Wildを聞く」という“Get Wild退勤”を試したら、とても良い仕事をした気持ちになれる上、後ろの建物が爆破する脳内妄想まで合わさって最高の気分だったそうです。

 その感想をshotacさんがツイートしたところ、これがトレンド入りする程の大反響となり、試したいという人が続出しました。また自分なりのオススメ通勤・退勤ソングの紹介する人も相次ぎ、こちらも大きな盛り上がりを見せています。

画像はTM NETWORK公式Webサイトより

「Get Wild退勤」の評価は?

 SNS分析ツールで調べたところ、84%がポジティブな反応に分類されました。「さわやかに退勤出来そう」「この曲、好き」といった反応が見られました。一方、16%はネガティブな反応でした。こちらは「今日はイヤフォンがない!」「実際は渋滞に巻き込まれて、最初の交差点でイライラする」「みんなそんな仕事が嫌いなのか」といった声が聞かれました。

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「Get Wild退勤」の盛り上がりは?

 9月10日の20時から11日の17時までのトレンドです。きっかけとなったツイートが投稿された直後に少し反響があり、11日の8時ごろから注目が集まり始めます。その後、ツイートのシェアが相次ぎ、13時ごろに盛り上がりが最高潮を迎えました。

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「良いアイデア過ぎて笑う」「早速かましてみた」など大反響

 Get Wildは、宇都宮隆さん、小室哲哉さん、木根尚登さん3人のグループ「TM NETWORK」が1987年にリリースした楽曲。一発で引き込まれるイントロ、疾走感あふれるサウンド、インパクトある歌詞など魅力は数え切れず、多くのアーティストがカバーするなど、同グループの楽曲の中でも特に高い人気を誇ります。また、テレビアニメ「シティーハンター」のテーマソングとしても有名です。

 Get Wild退勤のうわさを聞きつけた人たちからは「あまりにも良いアイデア過ぎて笑う」「傷ついた夢を取り戻したいからGet wild退勤したい」「会社行きたくなる!」といった声が聞かれ、皆さん真似したくてウズウズしている様子。「早速かましてみた」と、早くも試した人も現れています。

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 ちなみにこのGet Wild退勤、2017年にも話題となっており、すでに試している人もいたようで、「全ての会社は終業30秒前あたりから“Get Wild”を流すべきだと思うという3年前のツイートがシェアされ出して何かと思った。みんなも残業というチープなスリルに身を任せてるより、Get Wild退勤した方がいい」 「4年前に書いたGet Wild退勤するための技術記事シェアしますね」といった反応も。どうやら、意外と多く人が退勤の時に聞いているのかも?

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「紅蓮の弓矢で出勤はウケる」「断捨離はLOVE PHANTOM」など、退勤以外のオススメ曲でも大盛り上がり

 Get Wild以外の退勤時にオススメの曲を提案するツイートもたくさん集まっています。たとえば「Still Love her退勤やSuper girl退勤もありでは」「映画“コマンドー”のエンディングテーマを聴きながら、I will 撤収するのもオススメ」といったアイデアが見られました。

 また退勤だけでなく、通勤時のオススメ曲もたくさんのアイデアが寄せられています。特に反響を呼んでいるのが、テレビアニメ「進撃の巨人」のオープニングテーマである「紅蓮の弓矢」。「紅蓮の弓矢出勤→死せる英雄達の戦い外回り→Get Wild退勤で、バランス良くRevoと宇都宮隆が摂取できます」「“紅蓮の弓矢出勤”言ってる人もいて笑う。仕事に対する殺意が高すぎる……面構えが違う……」「紅蓮の弓矢を聞いて闘志を燃やして出勤はウケる」と、もはや出勤の話をしているとは思えない殺伐とした雰囲気に包まれています。

 他にも「電車を使う人はTop Down通勤、Get Wild退勤が最強の布陣」「Roundabout退勤とかあっても良いかも」といった声も。また通勤・退勤以外にも「断捨離の時はLOVE PHANTOMもいいぞ」「Twitterで炎上した時はpoisonをかければいいんですね?」など、他のシーンでオススメの曲も色々紹介されています。

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調査概要

調査期間2020年9月10日〜9月11日
調査対象Twitter
調査件数3万1677件(10%サンプリング)
調査キーワードGet Wild退勤
調査方法対象期間のTweetを「SocialInsight」によるテキストマイニングにより分析
備考実数に近づけるため件数を100%に補正

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