2 0 1 4 N o . 5 4 0

Digest
「Twitter TV エコー」
みえていなかったものがみえてくる
「花子とアン」好評の要因を探る
ACR/ex
「AgeFile」を活用し、捉え直す多様化した生活者のライフスタイル
市場探訪「コンビニコーヒー篇」
VRの生活者研究
シニアの好きなブランドは？／若者とテレビについて考える
Release Note Plus
「妖怪ウォッチ」大躍進!!
【デジタルメディア教室 Vol.148】
ad:tech tokyo 2014参加報告
『ＣＭ視聴時における脳反応』を研究中
11
November
2 0 1 4
N o . 5 4 0
Video Research
Digest
Contents
02
11
November
2 0 1 4
N o . 5 4 0
「Twitter TV エコー」サービスはじまる
みえていなかったものがみえてくる
06 「花子とアン」好評の要因を探る
ACR/ex
10 「AgeFile」を活用し、捉え直す
多様化した生活者のライフスタイル
14
18
22
ACR/ex
市場探訪
生活者の顔を
VOL.1
っと紐解く
コンビニコーヒー篇
VRの生活者研究〔シニア編〕
シニアの好きなブランドは？
VRの生活者研究〔わかもの編〕
若者とテレビについて考える
Release Note Plus
29 「妖怪ウォッチ」大躍進!!
32
デジタルメディア教室Vol.148
ad:tech tokyo 2014 参加報告
発信！Video Research
36 『ＣＭ視聴時における脳反応』を研究中
41
42
VR TOPICS
テレビタレントイメージ調査結果
INFORMATION
タイムシフト視聴動向把握に向けた
取り組みについて
1
Twitter × TV
番組の価値を表す新指標「Twitter TV エコー」サービスはじまる
「みえていなかったものがみえてくる」
「テレビ番組の価値を表したい」という当社の想いと、
「Twitterを
通して多くのテレビ番組を見てほしい」というTwitter社の想いが重な
り、本サービスの開発は始まりました。
なぜ「ソーシャル×テレビ」に着目したのか、実データから見えてき
たものは何か、そしてどのように活用していくのか、正式サービス開始
を前にした9月24日、
「『Twitter TV エコー』が明らかにすること」を
テーマにVRコミュニケーションセミナーを開催しました。
本号ではセミナー内容とTwitter社の牧野友衛氏によるゲストトーク
並びに追加インタビューをお届けします。
セミナー概要
「『Twitter TV エコー』が明らかにすること」
2014年9月24日（水）14:00 ～ 17:10
於VR本社ビル
＜ゲスト＞牧野友衛氏（Twitter Japan（株）メディア事業執行役員）
＜登壇者＞長島英樹（ソリューション推進局テレビ事業推進部）
茅野恭平（テレビ調査局テレビ調査部）
テレビ事業推進部
「Twitter TV エコー」とは
視聴率とは違う側面で番組の価値を表したい
当社が本サービスをなぜ提供するのか？それは「番
組の価値を表したい」からです。ご存知のとおり、視聴率
は量を測る指標ですが、それ以外でも番組の価値を評価
したいと考えたからです。その価値指標のひとつとして話
題性、拡散という特性を持つツイートデータを活用したの
が
「Twitter ＴＶエコー」
です。番組それぞれに価値があっ
て、それぞれの可能性を表わすことが提供できたらと思っ
上段牧野氏
下段（左）長島（右）茅野
長島英樹
ています。
ツイートは、投稿したものが人に届いて反響を呼び、こ
だまする、見えていなかったものが見えてくるということで
サービス名「Twitter TV エコー」としました。
Twitter の効果を捉える「インプレッション」とは
日本国内においてテレビ番組に関連したツイートする（投
稿する）人は１日およそ 30 万人、それに対して、表示を表
すインプレッションユーザー数は約 700 万人ということが、
「Twitter TV エコー」で明らかになりました。インプレッショ
ンユーザー数とは投稿者数ではなく、そのメッセージを見
た人（タイムライン上でツイートの表示エリアにどれだけ表
示されたか）をカウントしたものです。これによってどれだ
け拡散したのか、つまりTwitter の影響度を捉えることに
なると考えています。埼玉県の人口に匹敵する約 700 万
2
Video Research Digest 2014. 11
人というインプレッションユーザー数をみると、ツイートの影
ユーザー数と延べ数
響の大きさを実感できると思います。
インプレッション（ツイートの拡散）が
多いのはドラマ・バラエティ
では実際のデータから特徴を説明します。
・ジャンル別にインプレッションユーザー数が多いのは
「クイズ・ゲーム」
「芸能」を中心とするバラエティと
「一般劇」
「スリラー・アクション」といったドラマ。
「子供向け番組」
「音楽」も比較的多い
・逆にツイート投稿数ではアニメが圧倒的に多い
Copyright©2014 Video Research Ltd.
インプレッションユーザー数の多い番組ジャンル
・
「スポーツ」
「報道」
「情報番組」は投稿・インプレッ
119017
ションともに少ない
112459
・投稿に対するインプレッションは「アニメ」29 倍に
2 2 5 7 4 1 [ バラエティ ]
[ バラエティ ]
[ ドラマ ]
84698
83142
対して、
「ドラマ」44 倍、
「バラエティ」49 倍。つま
76924
り、アニメは拡散が少なく、ドラマやバラエティは拡
[ ドラマ ]
75117
63138
散が多い。
56259
55880
49314
今回の「Twitter TV エコー」により、投稿とインプ
36803
レッションでは傾向が大きく異なることが分かってきま
した。
番組作りへの活用方法
今まではツイート投稿数で盛り上がり度合いを捉えてい
たものが、インプッションという指標により拡散効果が把握
29001
24488
8005
[ ドラマ ]
4756
ツイート投稿とインプレッションの関係
できるようになりました。そこから、投稿するということと拡
散するということは別軸であり、番組の目的によって施策を
変えていく必要があることがハッキリしました。番組のコア
ファンを増やしたい、視聴者との距離を縮めたいのであれ
ば、投稿を促す番組作りを、リーチ拡散を狙うのであれば、
公式アカウントやタレントのツイートを借りてメッセージを拡
めることが大事だと思います。繰り返しになりますが、投稿
数とインプレッション（拡散）とは別なもので、それに対し
てそれぞれどういうアプローチが効果的なのかがこれから
の研究課題だと思っています。
Copyright©2014 Video Research Ltd.
このようにテレビメディアの評価を多角的に捉える新しい
共通指標のひとつとしてインプレッションという到達視点を
取り入れた「Twitter TV エコー」を活用していただけるも
のと当社は考えています。
3
Twitter × TV
Twitter Japan
牧野氏にきく
「Twitterを通して多くの人に番組をみてほしい」
＜「Twitterとテレビの関係性」から見た「Twitterユーザーの特徴」＞
ー牧野氏のセミナーでのゲストトークよりー
・ユーザーは20 ～ 34才の若い人たちが多い
・３人に２人がTwitterを使いながらテレビを見ていることを
習慣にしている
・そのうちの７３％がテレビ番組に関するツイートしている。
単に「ながら」というより、テレビ番組に積極的に関わった
カタチでツイートしているのが特徴
・放送中のツイート（刺激）に対して、他のユーザーは
「テレビをつけて番組をみた」 27.5％、
「チャンネル変えて番組を
見た」 21.1％となんらか番組への関与（行動）に結びついている
さらにその特徴を踏まえた追加インタビューをご紹介します。
Q．Twitter は「リアルタイム」
「パブリック」
「カ
Q．世界で２番目にユーザー数が多いのが日本とい
ンバセーショナル」の３つの特徴から、テレビとの
うことですが、実際、テレビ番組に関するツイート
親和性が高いと評価していますが、あらためて、
は多いのでしょうか。
テレビに注目したのはなぜでしょうか。
牧野氏
普通にテレビを見ていて、単純に誰かとその場
いとはいえないかもしれませんが、インプレッション数はア
で話題にしたいってことってありますよね。自分からも言い
メリカと比べて多い傾向です。テレビ番組に関連するツ
たいし、他の人がどう思っているのか知りたい、その相手
イートを見る人が多いので、投稿のわりにインプレッション
が友達に限らないし、もっというと友達である必要はないと
の大きいメディアであることは間違いないといえます。
思います。それを可能にしたツールが Twitter で、以前、
アメリカのデブロイ氏※1 と「Twitter はその場にいる人た
ちと同じ話題で盛り上がることができるスポーツバーみた
いなものだ」と話したことがあります。Twitter はモバイル
Q．VR と協業した理由はどこにあるのでしょうか。
そして、この「Twitter TV エコー」は Twitter 社
として誰にどのように活用してほしいとお考えですか。
からのアクセスが非常に多いことも背景にあるのですが、
牧野氏テレビの指標のことを真に理解している人たち
テレビ番組を見ながらリアルタイムにツイートが共有できる
と組まないと、
「Twitter が指し示す効果にあるものは何か」
ので、相性がいい。だからこそテレビに関するツイートが多
ということがわからないと思っています。そういうことでアメ
いのだと思います。これは人間の行動が変わったのではな
リカはニールセン、イギリスはカンターそして、日本ではビ
く、テレビを見ていて人と感動や話しを共有するツールと
デオリサーチが必然でした。
して、もっともリアルタイム性に優れている Twitter が合っ
4
牧野氏テレビに関してのツイート数は 60 万と決して多
アメリカの場合、日本とビジネスの仕方が違っているこ
ていると考えています。
とが背景にありますが、ツイート数の多い番組に提供した
※１米国 Twitter 社 Chief Media Scientist
いという広告主のニーズで進んだ感じがあります。
Video Research Digest 2014. 11
一方、日本の場合は局の先進的な方々が番組で
Twitter を使い、やはりその効果を知りたいというところか
Ｑ．ツイートデータを指標化するのに大変だったこ
とは？
ら拡がってきたと思います。そういった意味で「Twitter
TV エコー」は放送局に使ってもらいたいと考えています。
牧野氏日本はデータ量が多いので、収集という点で課
同時にこのサービスを発表してみると、レーベルやタレント
題だと思っています。
「天空の城ラピュタ」という番組のツ
事務所が興味をもっているということが驚きでした。アー
イート数は秒単位で 14 万いきました。アメリカに比べ日本
ティストやタレント自身がツイートしているので、そのレスポ
は瞬間ツイート数が非常に多いのが特徴です。
ンスが非常に気になるのでしょう。また、
その人たちのツイー
次に気にしているのは年末年始の特番、紅白などで一
トによって多少なりとも番組を盛り上げる、宣伝することが
気にツイートが増えるのでそこのスパイクに耐えられるか
出来るので、非常に興味をもっていただいています。
が問題です（笑）
。サーバーを増やしても瞬間に耐えれる
か技術的な課題ですね。
Q．Twitter はコミュニケーションツールとしての
役割もあるのですね？
Q．今後すすめていきたいことは何ですか？
牧野氏
音楽番組のインプレッション数が多いのはそう
牧野氏テレビとの関係でいうと、
視聴者の中のユーザー
いった理由があるのだと思います。アーティストがかなり
が Twitter を使って番組に関して投稿する→そのツイート
Twitter をやっているので、それにファンが反応するという
を見る人という図式になっていますが、この「Twitter TV
構図です。音楽番組はフォロアーも多いし、
「今日だれだ
エコー」はテレビ番組に関するツイートがどれくらいの人た
れが出るよ」というツイートを見ているので拡がりやすいで
ちに見られたかを明らかにするための指標です。当社もこ
すね。音楽との親和性も高いといえます。
ういった人たちを増やすことによって番組を広く、多くの人
たちに見てもらえると思っています。さらに、番組に関する
Q．視聴率とツイッターとの相関は？
ツイートを増やすためにさまざまな取り組みしてきており、
これによって番組に関するツイートが増えるという傾向が
牧野氏
昨年、アメリカニールセンが「相関がある」と
あるということが分かっています。番組制作の現場の人た
発表しています。全番組ではないですが、３割前後の番
ちもデータを見ているので、もっともっと数値化してわかり
組で、ツイートが増えて視聴率が上がったという見解を出
やすくしていければいいと思っています。
しています。
（取材：コーポレートコミュニケーション室）
テレビ視聴への影響はふたつあると考えていて、今発
信されたツイートをきっかけに、今放送している番組にチャ
ンネルを合わせるということもありますが、リアルタイムで
なくとも、長いスパンで、ツイートが効果を表すこともあり
ます。たとえば、
「半沢直樹」は３週間目にツイートが増え
だして、それをきっかけにして僕自身も視聴意欲を掻き立
てられ、実際見始めました。放送中の番組のツイートに影
響されるのではなく、長いスパンで面白い番組にドライブ
当社ではこれからも本サービスのデータを分析するこ
とで、
より番組価値を高めるための提言を行っていきます。
現在当社ウェブサイト上でインプレッション数が多
かった番組の TOP５を日々掲載しておりますので、ぜひ
ご覧ください。視聴率だけではみえなかったものがみえ
てくると思います。
http://www.videor.co.jp/tv-echo/index.htm
がかかることがあります。だからこそ、ツイートの影響度合
を把握することはとても重要だと思います。
5
「花子とアン」好評の要因を探る
『赤毛のアン』
『ごきげんよう』
『Ｗヒロイン』の３つの要素？
9月まで放送されていた「連続テレビ小説・花子とアン」の期間平均視聴率は22.6％で、過去10年間で最高を記録
しました。
『赤毛のアン』翻訳者がモデルだからと見始めたら、実はそれだけではなかった？？
『アン』ファンの筆者が「花子とアン」の高視聴率の要因を探ります。
Writer
テレビ調査局
テレビ調査部
中奥美紀
現在の放送時間（8:00-8:15）になった 2010 年 4
近年の朝ドラの視聴率
月以降の朝ドラを【図表 1】でみると、近年、期間平
昨年度の「連続テレビ小説」いわゆる朝ドラは、
上半期の「あまちゃん」が非常に大きな話題となり、
均が 20％を超えるドラマが増え、
「ごちそうさん」
「花
子とアン」は連続して 22％を上回りました。
番組終了後は『あまロス』という言葉もよく耳にしま
「花子とアン」が最初から好調だったのか、
【図表２】
した。下半期の「ごちそうさん」も杏演じる明るい主
の月別平均視聴率でみてみましょう。
「花子とアン」
は、
人公と、週替りのテーマが視聴者にとって身近な食
前作の「ごちそうさん」が最終月に 22.6%と高視聴
べ物だったこともあり、
期間平均視聴率は
「あまちゃん」
率で終了、視聴者が続けて見たのか、開始した 4
を上回りました。その後を受け今年 4 月に始まった
「花
月は 21.8％、5 月以降は 22％台で推移し、最高の 7
子とアン」の期間平均視聴率は、
「ごちそうさん」を
月は 23.3％となりました。
やや上回り、冒頭で紹介したように、過去 10 年間で
最高となりました。
ちなみに、昨年同時期の「あまちゃん」をみると、
脚本（宮藤官九郎）やテーマ（海女さん、アイドル）
【図表１】連続テレビ小説・平均世帯視聴率（2010 年度～ 2014 年度上半期）
番組名
6
放送時期
期間平均
視聴率
最高番組
平均視聴率
主な出演者
ゲゲゲの女房
2010 年度上半期
18.6%
23.6%
松下奈緒、向井理
てっぱん
2010 年度下半期
17.2%
23.6%
瀧本美織、富司純子
おひさま
2011 年度上半期
18.8%
22.6%
井上真央、高良健吾
カーネーション
2011 年度下半期
19.1%
25.0%
尾野真千子、夏木マリ
梅ちゃん先生
2012 年度上半期
20.7%
24.9%
堀北真希、松坂桃李
純と愛
2012 年度下半期
17.1%
20.2%
夏菜、風間俊介
あまちゃん
2013 年度上半期
20.6%
27.0%
能年玲奈、小泉今日子
ごちそうさん
2013 年度下半期
22.3%
27.3%
杏、東出昌大
花子とアン
2014 年度上半期
22.6%
25.9%
吉高由里子、仲間由紀恵
Video Research Digest 2014. 11
が通常の朝ドラと異なっていたためか、開始月の視
おける平均視聴回数をみると、
「花子とアン」は 58.1
聴率は他の２番組に比べ低かったのですが、徐々に
回と「ごちそうさん」や「あまちゃん」より多くなって
インターネットのＳＮＳなどでも話題になり、6 月には
います。150 回以上も放送があるのに、平均が 58
20％を越え、後半は他の２番組とほとんど差がみら
回は少ないのではないかと思われるかもしれません
れませんでした。
が、
【図表３】のグラフに見るように、視聴回数が 10
回以下と少ない世帯が約 25％います。たまたま見た
「花子とアン」は固定ファンが多い
とか、途中でやめてしまったとかいう世帯が結構多い
朝ドラは半年間の放送で、毎日毎日見続けること
のです。一方、全放送の 2/3 以上にあたる101回
はなかなか難しいドラマです。ではいったいどのくらい
以上視聴世帯も19.0％と、
「あまちゃん」よりやや多く
の世帯が「花子とアン」を見たのでしょうか？
なっています。このように平均視聴回数や回数分布
まず、半年間の放送期間中に１度でも視聴した世
からみても「花子とアン」には、固定ファンが多いこ
帯の割合（リーチ）をみると、
「花子とアン」は
とが分かります。
64.9％で、
「ごちそうさん」や「あまちゃん」に比べる
では、
「花子とアン」が高視聴率だった要因はどこ
とやや低い結果となっています。しかし、視聴世帯に
にあったのでしょうか？
【図表２】連続テレビ小説・平均視聴率月別推移
30 %
「花子とアン」（2014年4月‐9月）
「ごちそうさん」(2013年10月‐2014年3月）
「あまちゃん」（2013年4月‐9月）
25 %
21.8
20 %
15 %
21.5
22.5
23.3
23.3
22.8
22.1
22.5
22.1
20.7
22.6
21.5
20.2
19.5
19.4
4月/10月
5月/11月
6月/12月
7月/1月
【期間平均：22.6%】
【期間平均：22.3%】
【期間平均：20.6%】
22.8
22.6
22.5
8月/2月
9月/3月
【図表３】「連続テレビ小説」視聴回数分布
101回以上
「花子とアン」
（2014年4月-9月,156回）
19.0
「ごちそうさん」
(2013年10月-2014年3月,151回）
19.6
「あまちゃん」
（2013年4月-9月,156回）
17.1
7.0
9.3
8.6
1‐10回
11‐50回
51‐100回
11.4
11.4
12.9
25.1
25.3
26.9
リーチ
平均視聴
回数
64.9%
58.1回
66.2%
55.5回
66.7%
51.4回
※放送期間内でローテーション世帯を除く有効サンプルを対象として集計、各番組の1/3以上視聴した場合を「視聴した」と判定
※平均視聴回数：１回以上視聴した世帯での平均
7
筆者は大きく３つの要因があったと考えます。それ
の登場人物やエピソードを「花子とアン」の中に盛
が文章のタイトルに掲げた『赤毛のアン』
『ごきげん
り込むなどして、アンファンの心を上手にくすぐってい
よう』
『Ｗヒロイン』です。少し詳しくご説明しましょう。
たように思います。
①まずはやっぱり『赤毛のアン』
②お嬢様学校の生活と『ごきげんよう』
「花子とアン」は『赤毛のアン』を最初に翻訳した
花子は貧しい家の出身でしたが、父親が娘の才
村岡花子さんがモデルのドラマで、主人公の花子を
能を見込んでカトリックのお嬢様学校に給費生（学
吉高由里子さんが演じています。ご存知の方も多い
校から学費をもらう生徒）として入学させます。この
と思いますが、
『赤毛のアン』は、カナダのプリンス
学校生活の中で、教師たちの厳しい指導や英語の
エドワード島を舞台にした、
想像力豊かな赤毛の少女・
やりとり、学友たちとの日常会話など、現在の日常生
アンを主人公にした物語で、1952 年に日本で出版さ
活とはちょっと異なるシーンがみられました。この学
れて以来、現在も読み継がれており、日本中に女性
校で使う挨拶『ごきげんよう』がそれを顕著に表し
ファンが非常に多い作品です。
『赤毛のアン』は村岡
ているように思いました。この女学校での『ごきげん
さん以外の翻訳もあるのですが、新潮社文庫では現
よう』などの言葉遣いや振る舞いが上品で良いとか、
在も村岡さん翻訳の『アン』シリーズが出版されて
友人関係などが少女マンガ的などと、
雑誌やインター
おり、おそらく村岡翻訳版読者が最も多いと思われ
ネットで話題にもなりました。そして、ナレーションの
ます。村岡花子さんは、
『赤毛のアン』の他にも『あ
美輪明宏が毎回の最後で『ごきげんよう、
さようなら』
しながおじさん』
『フランダースの犬』
『王子と乞食』
と締めることで、さらに独特のイメージが生まれたよ
など日本人には馴染みの深い物語を多数、翻訳して
うに思われます。ドラマは戦前から戦後までの話で
います。
古い時代のことではありますが、現在の日常とはちょっ
さて、
朝ドラファンにも『赤毛のアン』ファンは多かっ
と違う世界感を見せたところが、視聴者にとってはノ
たと思われ、
『赤毛のアン』にまつわる話や翻訳者本
スタルジックも感じつつ、新鮮にも映る部分もあった
人の人物像などに対して、放送前から非常に期待が
のではないでしょうか。
高かったと思われます。筆者は英語の原文から
『アン』
の世界観を崩さずに翻訳していく過程が、ドラマで
③柳原白蓮とのＷヒロイン
垣間見られるかと期待したのですが、それについて
「花子とアン」には花子の他にもう一人、重要なヒ
はあまり触れられませんでした。しかし、
『赤毛のアン』
ロインが登場しました。仲間由紀恵が演じた歌人・
柳原白蓮です。このＷヒロインの存在が、このドラマ
が高視聴率を記録した最大のポイントだと思います。
花子は貧乏な家に生まれましたが、女学校で学
んだ英語を活かして翻訳家になり、幸せな家庭も築
きました。一方、白蓮は華族の出身でしたが、最初
の結婚では離縁され、その後に入学した女学校で
花子と知り合いました。女学校の卒業を待たずに、
今度は福岡の炭鉱王と再婚、その後、社会活動家
と駆け落ち、と波乱に満ちた人生を送った女性で、
8
Video Research Digest 2014. 11
花子とはかなりタイプの異なる女性です。生まれの
違う二人ですが、女学校では腹心の友（＝親友）
次のヒロインは朝ドラ初の外国人
近年の朝ドラは、水木しげる夫妻をモデルにした
になります。
先に紹介したように月別平均視聴率が最高だった
「ゲゲゲの女房」
、人気若手女優を起用した「おひさ
7 月は、主人公・花子の翻訳家としての初仕事や結
ま」
「梅ちゃん先生」
、
宮藤官九郎脚本の「あまちゃん」
婚、親友・白蓮の駆け落ちなど、二人のヒロインの
など、様々な要素を盛りこみ話題になっています。こ
人生の分岐点が描かれており、花子や白蓮がその
の10 月にスタートした朝ドラ「マッサン」は、ニッカ
後どうなるのか、視聴者は時にはらはらしながらヒロ
ウヰスキー創始者夫妻をモデルにしたドラマで、朝
インたちを見守っていたと思われます。放送期間中
ドラ初の外国人がヒロインです。初回から3 回連続
で最高視聴率だった 7 月 5日（土）は、花子は恋
21.8％の視聴率を記録し、順調なスタートを切りまし
愛に悩み甲府の実家に帰り、白蓮はその後駆け落ち
た。これまでの朝ドラとはまた異なる魅力で視聴者を
をすることになる人と想いが通じ合うシーンが描かれ
惹きつけることができるでしょうか。機会がありました
ました。
ら、またこの場で確認してみましょう。
※視聴率は関東地区世帯視聴率データ
※「連続テレビ小説」視聴率は NHK 総合、朝 8 時台放送を対象
ちょっと寄り道「連続テレビ小説」の歴史
「連続テレビ小説」は1961 年にスタートし、1962 年の第 2シリーズから2010 年 3 月までは 8:15-8:30
に放送されていました。下表は、1964 年以降の「連続テレビ小説」の期間平均視聴率上位５番組です。
６ページで紹介した視聴率とはだいぶ差があります。
かつて、朝の 8 時台の視聴者の中心は家庭にいる主婦であり、この時間帯は家事の手を一旦休めてテ
レビの前に座るという習慣の人が多かったようです。しかし、人々の生活が多様化し、朝にじっくりとドラマを
見ることができる人が減少したことや、人々の番組嗜好が変化し、皆が同じ番組を見るという状況ではなく
なってきました。また、民放局が朝ドラの時間になってもＮＨＫにチャンネルを変えさせないような番組作りや
編成をし始め、NHKも昼の再放送以外に BS で再放送を始めたことなどもあり、朝ドラの視聴率は徐々に
低下しました。
近年、民放局の朝の編成は 8 時で切り変わることから、朝ドラも2010 年 4 月に 8 時スタートに改編し、
内容やキャストなどを視聴者の興味関心をより引く内容にしたところ、視聴率は回復し、2012 年の「梅ちゃ
ん先生」で 9 年ぶりに期間平均視聴率が 20％を上回りました。
＜参考＞連続テレビ小説・平均世帯視聴率上位５番組（1964 年以降）
番組名
放送時期
期間平均視聴率
おしん
1983 年度
52.6%
最高番組平均視聴率
62.9%
繭子ひとり
1971 年度
47.4%
55.2%
藍より青く
1972 年度
47.3%
53.3%
鳩子の海
1974 年度
47.2%
53.3%
北の家族
1973 年度
46.1%
51.8%
9
新たな生活者シングルソースデータ「ACR/ex」
「AgeFile」を活用し、捉え直す
多様化した生活者のライフスタイル
「ACR/ex」を用いてターゲットの詳細を様々な視点から把握できることは、これまでもご紹介してきま
した。今回は、当社の「Age File」のデータを掛け合わせることで、
「年齢」という観点から、生活者の
ライフスタイルをみていこうと思います。
はじめに
「ACR/ex」は意識データが充実しており、設定
したターゲットの詳細を具体的に描くことができる
イルが多様化した結果、従来の年齢や性別といっ
た観点だけでは捉えきれない事象が増大している
現状の社会実態があります。
例えば「新婚」というキーワードを取り上げても、
ことはこれまで、何度かご紹介してきました。さらに、
一昔前までは「20 代半ば」という印象があったと思
前号記事でも、
「意識」に留まらず生活者の「生活
います。しかし、
「ACR/ex」の準備調査のデータを
行動実態」に至るまで、広範囲なデータを取得して
見ると、現在では一概にそのように括れないことが明
いるという特徴があります。その背景には、生活スタ
らかになります。
【図表 1】女性の年齢と新婚（結婚 3 年以内）、 0-3 才の子供（長子）ありの関係性
（％）
25
20
15
結婚して 3 年以内
0〜3 才子供（長子）
10
5
0
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68
10
Video Research Digest 2014. 11
Vol.14
【図表 1】
は、
従来の ACR にも搭載されていた
「Age
例えば「簡便調理」という観点から
見た年代層との関係
File」の分析を「結婚して 3 年以内」
「子供（長子）
が 0-3 才」という条件で、女性のデータを見たもの
先ほどの母親の例をもとに、調理と年齢の要因を
です。図の横軸は本人の年齢であり、年齢ごとのス
検討したいと思います。
コアは当該年齢±2 才のサンプルを含めて集計した
スコアです。これは、1 才ごとにデータを出した場合
今回は、
「ACR/ex」で取得する食品カテゴリーの
のサンプル数の少なさに起因するデータのがたつき
中から、簡便調理のもとになる「インスタントスープ」
を抑えるための施策です。
と「即席めん（カップを除く）
」の直近 3 カ月の利用
この結果をみると、いわゆる「新婚さん」は 25
率を年齢の視点で確認し、
「簡便調理」と「年齢」
才～ 31才をピークとしつつ、20 才あたりから 40
の関係性を確認します。先ほどと同様に「Age File」
才過ぎまで広範囲に存在します。初婚年齢が分散
を用い、年齢によって利用率にどのような違いがある
していることがわかります。同様に、
「子供 0-3 才あり」
のかを確認しました。その結果を【図表 2】に示しま
の出現スコアも初婚年齢に1～ 2 年程度遅れる形
した。
この結果をみると、
「インスタントスープ」では 30
で分布している結果でした。この結果からも、年齢
代半ばから利用率が上昇、
「即席めん」では 20 才
から見た生活者の多様性がうかがえます。
あたりを境に利用が増大し、40 代半ばまで上昇トレ
一方で、
その多様性のウラには、
「変わらないこと」
ンドになる、という傾向が見られました。結果の方向
もあることが想定されます。今回は、多様性の中に
性を大きくまとめると、ともに 20 才過ぎから 40
ある一貫した現象を分析するにあたって、
「Age
代半ばまでは年齢が上がるほど利用率が上昇して
File」の考え方を応用してみることにします。
います。
【図表 2】女性の年齢と各食品カテゴリーの利用率（直近 3 カ月）の関係性
（％）
80
70
60
インスタントスープ
即席めん類（カップを除く）
50
40
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
才
30
12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68
11
そこで、利用者の意識や内的特性から利用の要
が 15 才を過ぎるあたりからやや利用率が低下してい
因を分析することになりますが、上述のとおり食品は、
きます。この結果を見ると、母親と簡便調理食品に
「子供」の有無や年齢による影響も大きいと考えられ
関して以下のようなことが考えられます。
ます。そのため同様の分析を、視点を変えて実施し
たいと思います。
母親と簡便調理食品の関係性
・子供が小さいうちは、食育の観点からなるべく
子供の年齢から「簡便調理」の
利用を捉える
手作りの料理を作ろうと考えるため、簡便食
品の利用は下がる
先ほどご紹介した「インスタントスープ」と「即席
・子供がある程度成長すると、家事育児の負担
めん（カップを除く）
」の直近 3カ月の利用率に関して、
から簡便調理食品への関与が増大する。また
横軸を「子供（長子）の年齢」に置き換えて算出し
子供自身のコミュニティでもインスタント食品の
ました。その結果を【図表 3】に示します。子供は同
話題が上がるなどから、子供から欲することも
居している長子の年齢を採用し、代表年齢を 25 才
想定される
（23 ～27 才の平均）までのデータを算出しました。
・子供のコミュニティが確立し親から独立し始め
る10 代後半から、親との食事が減少すること
この結果を見ると、どちらのカテゴリーも子供が 5
で簡便調理食品への関与は若干下がるも、自
才以下の場合は利用率が低い傾向があり、そこから
分が食べるために関与が一定続く
子供が 10 才を迎える時点にかけて利用率が上昇し、
その後は安定する傾向が見られます。そして、子供
【図表 3】同居する子ども（長子）の年齢と各食品カテゴリーの利用率（直近 3 カ月）の関係性
80
（％）
70
60
インスタントスープ
即席めん類（カップを除く）
50
40
30
才
才
才
才
才
才
才
Video Research Digest 2014. 11
才
12
才
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
本人の子どもの年齢
才
才
才
才
才
才
9
才
8
才
7
才
6
才
5
才
4
才
3
才
才
才
2
まとめると、例えば「5 才以下の子供」がいる時
そのように考えると、表現方法やそのメディアは、生
点では、子供にできる限り手作りの食事を与えたいと
活者のライフスタイルの多様化によって変わりますが、
感じる母親も少なくはないが、子供が成長し親と同じ
前述したように、
「母親の子供に対する思いとそれを反
ものを食べるようになると、全てを手作りで賄うこと
映した商品（ここでは簡便調理食品）関与」は年齢や
は世の中の母親たちにとって難しくなってくるという現
ライフスタイルを超えて普遍的です。つまり、生活者
状が垣間見られます。
のライフスタイルの多様化を考える際は、どの点が多
様化により異なり、どの点が多様化しても普遍的であ
ここで重要な点は、例えば 0-3 才の子供を持つ
るのかを明確にして分析することが非常に重要です。
母親は、
【図表 1】で確認したとおり、非常に幅広
い年齢にわたる点です。
そのため、このターゲットに訴求する場合、一義
このように「ACR/ex」では、ターゲットの差異を確
認し特徴を際立たせるという前者の活用だけでなく、
的な方法ではターゲットの一部にしか訴求できていな
そこに潜む共通項を探るという後者の活用も可能な
いということになりかねません。例として、
『需要が上
生活者シングルソースデータベースとなります。
がると思われる小学校低学年程度の子供が登場す
次回以降も順次「ACR/ex」の活用に関して、準備
るようなクリエイティブ』では、その母親のイメージ
調査や本番調査の結果を交えながらご紹介させていた
は若いお母さんにするべきなのか否か？この点は、
だきますので、何卒よろしくお願いします。内容に関して
訴求を試みるメディアによって変える必要があるとい
ご興味がございましたら、当社営業担当までご連絡くだ
えるでしょう。
さい。
13
主婦のささやかな幸せ向上を更に追求して、
ビジネスチャンスの拡大を
writer
コーポレートコミュニケーション室
ACR/ex事業推進部
青山隆一
岸
斉史
この秋より「ACR/ex」調査データがオープンとなりました。本号より、ひとつのトピックを取り上げて、様々な角度か
らみることによって生活者を紐解きます。
初回のトピックは「コンビニコーヒー」です。
外飲みコーヒー市場が著しい成長を続けていま
す。例えば、昨年１年間でセブンイレブンの提供す
るセブンカフェが 4 億杯以上売り上げたというニュー
スは記憶に新しいところです。1 杯 100 円なので、単
純に 400 億円を超える計算になります。セブンイレ
的な利用状況です。コンビニの利用率に大差がない
中で、セブンカフェのこの飲用率は非常に高いと言
えそうです【図表 1】
。
【図表１】コンビニコーヒーの飲用率
ブンに先駆けて展開していたミニストップ・ローソンな
ランキング（直近 3 ヵ月）
＜参考＞
直近 6 ヵ月の
コンビニ利用率（％ )
ど他チェーン各社を足し上げると 2013 年で 1,000
億程度の市場と推定されています。また、スターバッ
クスをはじめとするカフェ型コーヒーも毎年成長を続
けています。カフェ型上位各社（※1）の売上合計を決
算資料から見ると、年々増加し、2013 年度は 3,000
億を超えています。一方、
缶コーヒーは 8,000 億弱と、
まだまだ外飲みコーヒーの王者ではあるものの、前
セブンカフェ（セブンイレブン）
25.7
88.5
2.
ファミマカフェ（ファミリーマート）
9.0
71.7
3.
マチカフェ（ローソン）
6.7
71.4
2013 年に、このセブンカフェがコーヒー市場に参入
年比微減の状態が続いています。そのようなマーケッ
したことで、一気に浸透した感のあるコンビニコーヒー
やカフェ型コーヒーに流れているのでは？と推測し
タバなどのカフェ型コーヒー）への影響はどうなってい
ト概観を考えれば、缶コーヒーからコンビニコーヒー
ますが、実際はどうなのでしょうか。一人ひとりの消
費行動を捉えることのできる「ACR/ex」から、コン
ビニコーヒーについての飲用状況を中心に紐解いて
いきたいと思います。
( ※ 1) カフェ型コーヒー：スタバ、ドトール、キーコーヒー、
タリーズ、サンマルク 5 社の売上の総和。なお、ドトール
については、2011 年までは、ドトールグループのうちレス
トラン部門以外の売上高。2012-13 年はドトールコーヒー
グループの売上。また、サンマルクはファーストフード部
門の売上。
【1】コ
ンビニコーヒーの飲用率
ランキング TOP3
まず、コンビニコーヒーの飲用率（直近３ヵ月）ラ
ンキングを見ると、セブンカフェが 4 人に1 人と圧倒
14
1.
Video Research Digest 2014. 11
ですが、外で飲む他のコーヒー市場（缶コーヒーやス
るのでしょうか？
【2】外飲みコーヒー市場の概観
外で飲むコーヒー（コンビニ vs 缶 vs カフェ）の
3 カテゴリーにおける、飲用状況の重なりを見てみま
した。個人全体のうち、コンビニコーヒーを 3ヵ月以
内に飲んだ 32.6%の人たちを、缶コーヒーやカフェ型
コーヒーとの重なり方によって 4 層に分解して見てみ
ると、
【図表２】の通りとなります。
①コンビニコーヒーのみ層 ( 外飲み新規 )
②コンビニ & 缶層 ( 簡便派 )
③コンビニ & カフェ層 ( 淹れたて派 )
④全て飲む層 ( コーヒー LOVER)
3.4%
6.7%
8.4%
14.2%
コンビニコーヒーのみの①層（個人全体の 3.4%）
【図表３】コンビニコーヒーのみ層の
内飲みコーヒーの飲用状況（N=154）
は、缶コーヒーもカフェも飲んでいないので、コンビ
0%
ニコーヒーというカテゴリーが出現したことで、新たに
外飲みコーヒー市場に取り込んだ層と言えるかもし
50%
100%
レギュラーコーヒー
55.8%
インスタント
57.1%
れません。
【図表２】外飲みコーヒーの飲用状況
レギュラーコーヒー
or
インスタント
（3 ヵ月以内の飲用経験）
コンビニコーヒー飲用者
79.9%
：32.6％
では、缶コーヒーも、カフェ型コーヒーも飲まない、
①3.4％
②6.7％
コーヒー非飲用：22.3％
ちなのでしょうか？
③8.4％
④
14.2％
缶コーヒー：46.2％
コンビニコーヒーだけ飲む①層は、一体どんな人た
【3】コ
ンビニコーヒーだけを
飲んでいる人はどんな人？
カフェ：56.2％
まず、性・年齢別に見てみると、女性 30 代以上
（6ヵ月以内の利用経験）
の割合が多く【図表４】
、職業別では年齢層が示す
通り「主婦」が多いことが分かります【図表５】
（次頁）
。
ちなみに、このコンビニコーヒーのみ飲む“主婦”
個人全体（男女 12-69 才）N=4,584s
層はどんなお菓子（ビスケット、クラッカーやチョコレー
この①コンビニコーヒーのみ層は、他のコーヒーを
ト）を食べているのかを見たのが【図表６】
（次頁）です。
全く飲まない人たちなのでしょうか？内飲みコー
このお菓子 TOP5は、厳密には、コンビニコーヒーを
ヒー（レギュラーコーヒーとインスタントコーヒー）そ
飲んでいる時に一緒に食べているお菓子というわけで
れぞれとの関係性を見てみました。５割強の人が、
はないのですが、カントリーマアムを食べながらコンビ
ずれかを飲む人は約 8 割に達します【図表３】
。
コーヒーとの相性抜群なものばかりがランクインしてい
ら取り込んだ層と言えそうです。
一店舗あたりの売上がさらに伸びそうです。
レギュラーコーヒーかインスタントコーヒーを飲み、い
ニコーヒーというのは合う、実に合う！
コンビニコーヒーのみ層は、主に内飲みコーヒーか
2 位以下も
ます。コンビニコーヒーを出すレジ横に置いておけば、
【図表４】コンビニコーヒーのみ飲む層の性・年齢構成割合
0%
50%
100%
＜女性＞
＜男性＞
凡例
個人全体（男女12-69才）
N=4,584
10代
4.7
①コンビニコーヒーのみ
0.6 6.5
N=154
20代
7.9
7.8
30代
10.7
9.7
40代
11.2
10.4
50代
60代
7.6
9.2
11.0
1.3 5.8
10代
4.8
20代
7.1
12.3
30代
9.2
40代
10.4
13.0
6.5
50代
60代
7.7
9.5
14.9
15
【図表５】コンビニコーヒーのみ飲む層の職業構成割合
0%
50%
販売・
給料事務給料労務
・研究職・作業職サービス職
凡例
個人全体（男女12-69才）
N=4,584
18.5
経営・
管理職
10.8
100%
専門職商工サービス
中学生
・自由業
自営
12.8
5.5
14.3
4.5 4.5
高校生
4.4 4.5 3.5 3.9 5.2
大学生・
各種学校生
主婦
無職・
その他
23.5
7.3
0.6
①コンビニコーヒーのみ
N=154
16.9
11.7
7.1
1.3
1.3
3.9
33.8
缶コーヒー
カフェ型コーヒー (上位5社の売上を合算）
インスタントコーヒー
レギュラーコーヒー
【図表６】コンビニコーヒーのみ飲む主婦が
コンビニコーヒー
8000
食べているお菓子ブランド TOP5（％）
7000
25.0
20
14
オレオ＜ナビスコ＞
20
定
（予
20
20
）
15
(見
込
）
15.4
13
リッツ＜ナビスコ＞
12
19.2
17.3
11
キットカット＜ネスレ＞
アルフォート＜ブルボン＞
10
09
20
4位
20
4位
カントリーマアム＜不二家＞
20
1位
3000
2000
2位
1000
3
0 位
15.4
そんな彼女たちの平日における買い物の時間帯は
【図表７】の通りです。
家事を終えた主婦が、夕飯などの買い物に外出し
た帰りに、コンビニに寄って、コーヒーをオーダーして
いる様子が浮かびますね。
【4】コ
ンビニコーヒーのみを飲む
主婦層のメディア接触は？
では、コンビニコーヒーのみを飲む主婦層のメディ
アとのかかわりはどうなっているのでしょうか？
メディア意識を見てみると、ラジオで顕著な傾向
が見られました。特に『自分がよく聴くラジオ局やラ
ジオ番組はだいたい決まっている』という項目が高く、
習慣的に聴いているラジオ番組がある様子がうかが
えます【図表８】
。
【図表８】コンビニコーヒーのみを飲む主婦層の
ラジオに関する意識
個人全体（男女12-69才）
(%)
【図表７】平日における買い物の時間帯
5
59.6
48.1
43.1
42.5
46.2
42.2
39.5
今のラジオは
十分に楽しめる
10
53.8
自分がよく聴く
ラジオ局やラジオ番組は
だいたい決まっている
15
コンビニコーヒーのみ飲む主婦
何かをしながらラジオを
聴くことが多い
20
60
50
40
30
20
10
0
車に乗りながらラジオを
聴くことが多い
（％）
05
:0 0
06 ～0
:00 6:
07 ～0 00
:00 7:
08 ～0 00
:00 8:
09 ～0 00
:00 9:
10 ～1 00
:00 0:
11 ～1 00
:00 1:
12 ～1 00
:00 2:
13 ～1 00
:00 3:
14 ～1 00
:00 4:
15 ～1 00
:00 5:
16 ～1 00
:00 6:
17 ～1 00
:00 7:
18 ～1 00
:00 8:
19 ～1 00
:00 9:
20 ～2 00
:00 0:
21 ～2 00
:00 1:
～ 00
22
:00
0
では実際に、いつラジオを聴いているのか、曜日×
時間帯別でラジオの接触状況を見てみました【図表９】
。
特に顕著なのが、平日の午前中。主婦層全体と
の比較でも、朝の家事をしながらラジオを聴いている
傾向が顕著であることが見て取れます。このような
時間帯でラジオ広告を展開していくことで、まだコン
16
Video Research Digest 2014. 11
【図表９】コンビニコーヒーのみを飲む主婦層のラジオ接触状況（曜日×時間帯別）
コンビニコーヒーのみを飲む主婦層
時間帯
05:00-06:00
06:00-07:00
07:00-08:00
08:00-09:00
09:00-10:00
10:00-11:00
11:00-12:00
12:00-13:00
13:00-14:00
14:00-15:00
15:00-16:00
16:00-17:00
17:00-18:00
18:00-19:00
19:00-20:00
20:00-21:00
月
8.2
11.5
8.2
6.3
5.8
8.2
8.2
6.8
5.3
2.9
3.9
5.3
3.4
1.0
1.9
3.8
7.5
【参考】主婦層全体
火
水
木
6.8
8.2
8.2
12.0 13.5 12.5
13.0 8.2
8.7
9.6
9.6
8.7
16.4 13.0 7.7
14.0 14.0 8.2
8.7
9.1
7.7
6.3
4.3
5.3
2.9
1.9
5.8
4.3
2.9
1.9
2.9
4.8
3.8
7.2
2.9
4.8
7.7
1.0
4.3
1.0
1.4
5.3
1.9
*
3.8
3.8
1.0
4.8
金
8.7
7.2
8.2
7.7
4.8
8.2
4.8
4.3
3.8
4.3
6.3
3.3
1.9
1.4
3.3
4.3
土
4.8
5.8
3.8
5.8
6.8
10.1
6.3
4.8
7.2
6.8
4.3
3.3
0.5
*
*
1.0
％以上
2.5
％以上
5.0
％以上
日
7.7
8.7
3.8
3.8
2.9
5.3
6.8
1.0
0.5
1.4
2.9
1.9
1.0
1.0
1.9
3.8
ビニコーヒーにトライしていない主婦層も取り込み、
更なる市場拡大の可能性も考えられますね。
缶コーヒー
カフェ型コーヒー (上位5社の売上を合算）
インスタントコーヒー
レギュラーコーヒー
『インスタントなどの内飲みよりちょっと割高だけど
コンビニコーヒー
8000
7000
時間帯
05:00-06:00
06:00-07:00
07:00-08:00
08:00-09:00
09:00-10:00
10:00-11:00
11:00-12:00
12:00-13:00
13:00-14:00
14:00-15:00
15:00-16:00
16:00-17:00
17:00-18:00
18:00-19:00
19:00-20:00
20:00-21:00
月
3.8
6.1
5.5
4.1
4.6
5.4
4.1
3.3
2.9
2.8
2.3
3.0
3.0
2.0
1.1
0.9
火
3.3
6.7
6.2
5.0
5.8
5.2
4.1
3.1
2.8
3.1
3.0
4.0
3.1
2.5
1.2
1.3
水
3.4
6.8
6.1
4.3
5.2
5.5
4.4
2.7
2.7
2.9
2.7
3.0
3.0
2.1
1.0
0.9
木
3.6
7.1
6.3
5.0
5.8
4.8
4.3
3.7
2.7
3.0
2.9
2.7
3.0
2.5
1.4
0.8
金
3.6
6.8
5.7
4.3
5.0
5.2
3.6
3.4
3.0
3.1
2.7
3.2
2.7
2.1
1.0
1.0
土
3.3
5.6
4.4
3.6
4.0
4.8
3.5
2.8
2.8
3.2
2.5
2.0
1.9
1.7
1.1
0.9
日
2.5
4.8
4.4
3.4
3.2
4.2
4.4
2.5
2.4
3.9
3.0
3.4
2.4
1.5
0.9
0.9
最後に「平日の自由時間に何をしているのか（複
数回答可）
」を見てみました【図表 10】
。結果は、
「書
籍・単行本を読む」や「雑誌を読む」の 2 項目が
主婦全体を上回りました。昼下がり、夕飯の仕度前
淹れたて』のコンビニコーヒーに、主婦が求めている
の束の間のひと時に、ソファに座ってコンビニコーヒー
変わらない、朝食の仕度から始まって、掃除・洗濯・
くつろいでいる様子が浮かびます。その時、甘いモノ
3000
2000
1000
0
）
15
(見
込
）
定
13
14
（予
12
20
11
20
10
20
20
20
09
のは、ささやかな幸せなのかもしれません。今も昔も
20
20
買い物などの家事の嵐がひとまず落ち着きそうな、
お昼前後～夕方までの間に出来た、自由な時間は、
おそらく幸福なひとときですよね。そして、その時に
コンビニコーヒーを飲みながら、何をすればさらに幸
福感が増すのでしょうか？
も一緒に食べたくなることでしょう。また、せっかくラ
ジオに親しみがあるのだから、この時間帯でもラジオ
をもっと聴いてもらえるといいなとも思います。
このター
ゲットのささやかな幸福感向上をコンセプトに、平日
昼下がりのラジオ番組開発・編成も検討してみても
いいのかもしれません。あと、ちょっといいチョコやデ
【図表 10】平日の自由時間にやっていること TOP10
(%)
100
片手に、雑誌を読みながら、
自分だけの世界に浸って、
コンビニのみ（主婦）
ザートなどをメーカーとコラボするなどして開発し、
淹れたてコーヒーとセットで注文すると、単品よりお
得な価格帯で買えるメニューもあれば、嬉しいです
主婦
よね。主婦の幸福感をさらに高めるためにも、そんな
“ちょっとした贅沢”に合う番組やメニューを実現して
50
もらえたらいいなと思います。
是非、ご検討ください(^^
パソコンでインター
ネットをする
休養
日常の買い物以外の
ショッピングに行く
録画したテレビ番組を見る
雑誌を読む
書籍・単行本を読む
友人・知人との交際、遊び
家族との会話・団らん
新聞を読む
テレビを見る
0
※ ACR/ex データは東京 50km 圏
4,584 人に2014 年 4～6 月調査より
17
VRの生活者研究［シニア編］
少子高齢化が進む社会で、シニアマーケット攻略はあ
らゆる企業において重要課題となっています。本誌でも既
報の通り、
当社のシニア研究プロジェクト『VR エイジング・
ラボ』は、考え方も行動も多様化・複雑化しているシニ
ア層を理解するための新たな切り口として“価値観”で分
シニアの好きな
ブランドは？
類したセグメントを開発しました。
元となったデータは、首都圏在住のシニア生活者を対
象に行った「VR シニア1000 人調査」ですが、この調査
では郵送という手法やボリューム上の限界から、詳細な商
品ブランドやメディアビークルの利用・接触状況までは聴
取できていませんでした。
－シニアのタイプ別に
ACR/ex で分析－
その弱点を克服するため、この度リニューアルしたシン
グルソースデータ「ACR/ex」に価値観タイプ判別質問
を搭載、対象者を各タイプに分類し分析することが可能
になりました。
今回はその分析結果を一部ご紹介します。
（※データは ACR/ex2014 年 4-5 月調査結果を使用）
まずはシニアのタイプ別特徴と構成比を確認
“価値観”で分類した「シニア価値観クラスター」は
次の通りです。
【アクティブトラッド】
リタイアして悠々自適に暮らしている方が多く、お金有り
時間有り。消費も行動も積極的だが、伝統的な家族観が
強い。いわゆる「アクティブシニア」と言われてきたイメー
シニア価値観クラスター
積極的
従来型アクティブシニア
アクティブトラッド
買っちゃった♪
新型アクティブシニア
社会派インディペンデント
今が一番楽しい！
コミュニティ
カフェを
開きたい
writer
ソリューション推進局
生活者インテリジェンス部
VR エイジング・ラボ
對馬友美子
伝統・
保守
ラブ・マイライフ
淡々コンサバ
お金さえ
あればね…
平凡な
毎日です
従来型シニア
セカンドライフ
モラトリアム
身の丈リアリスト
慎重・控えめ
18
Video Research Digest 2014. 11
変化・
刺激
会社にいた方が
楽だった・・・
ポテンシャルシニア
ジに最も近い。
調査」は、対象者を当社の調査モニターから抽出しま
【ラブ・マイライフ】
した。自らモニターに登録する方々ですので、基本的に
若さや美への追求心、アンチエイジング意識が強く、
調査に協力的で、意識行動にもやや積極性があるとい
新しい物好きで情報通、流行にも敏感。
「新型」のア
う特性があります。その特性が各クラスターの構成比
クティブシニアのひとつ。
にも反映され、プロット図の上半分、いわゆるアクティ
【社会派インディペンデント】
ブなシニアの割合が思ったより多く出ていました。VR
人とのつながりを大事にし、新しい人脈を築くことや
エイジング・ラボでは、恐らく世間一般的にはもっと下
世代を超えた交流にも意欲的。
「新型アクティブシニア」
半分、非アクティブなシニアが多く、右上の新型アクティ
のもうひとつのパターン。
ブシニアはもっと少ないはず、という仮説を持っており、
【セカンドライフモラトリアム】
その検証にも対象者を無作為抽出した「ACR/ex」は
社会に取り残される不安感や、人や社会とつながり
適していました。
たい思いは強い。が、その術がわからず、これからの人
結果は仮説通り上の方、特に右上の新型アクティブ
生をどう過ごしたらよいのか模索している。
シニアに位置するラブ・マイライフと社会派インディペ
【身の丈リアリスト】
ンデントの割合はいずれも１割以下と小さく、一方で下
何かとお金がない、お金がかかるからできないという
半分の非アクティブシニア、特にセカンドライフモラトリ
諦め感を口にする。お金を本当に持っていないわけでは
アムは４割近くとかなりの比率を占めていることがわかり
ないが、将来不安からか消費行動は消極的。
ました【図表１】
。
【淡々コンサバ】
「ACR/ex」でのこの構成比は世間の縮図に近いと
現在の生活に十分満足していて、これ以上に多くを
考えられます。日々シニア研究をしている私どもの肌感
望まない。強い主張をももたず、淡々と平穏な暮らしを
覚からも納得の結果でした。
送っている。従来言われてきた
「シニア」
＝高齢者イメー
好きな車のブランドは？
ジに最も近い。
派手好き、堅実、実用派。価値観により明確に
では実際にクラスターごとにブランドの嗜好性にどん
このクラスター分析元となった「VR シニア1000 人
【図表１】
アクティブトラッド
20
VRシニア1000人調査
(ｎ920 東京30Km圏）
14
ACR/ex
(ｎ1205 東京50Km圏）
0%
ラブ・
マイライフ
14
7
10%
社会派
インディペンデント
15
7
20%
セカンドライフ
モラトリアム
21
36
30%
40%
身の丈
リアリスト
14
16
50%
60%
70%
淡々コンサバ
16
20
80%
90%
100%
※VRシニア1000人調査はACR/exの対象年齢に合わせ55～69歳を抽出し算出している
19
VRの生活者研究［シニア編］
【図表 2】好きな車のブランド（MA）
アクティブトラッド
ラブ・マイライフ
※スコアは全体の差分
社会派インディペンデント
ですがメーカーで括るとトヨタ、日産、レ
クサス…と国産の無難なラインナップでし
た。
車は価値観が反映されやすいカテゴ
リーのひとつですが、なるほどこうして並
べてみると明らかに違いがあることがわか
淡々コンサバ
身の丈リアリスト
セカンドライフ
モラトリアム
ります。
使っている化粧品ブランドは？
（女性編）
実際に使用しているブランドにもクラス
ターによる違いがあるかを、女性の「化
粧水」で見てみましょう。
な違いがあるのかを、まずは車ブランドで分析してみま
直近３カ月間の使用ブランド（MA）をクラスターご
した。
「ACR/ex」では車種ブランドを細かく聴取してお
とにランキング表にしてみました。全体との差分ではな
ります。ここでは分かりやすいようにメーカー別に括った
く、使用率のランキングです【図表３】
。
結果をグラフ化してみました【図表２】
。
各クラスターの特徴を明確にするため、全体との差
分で見ています。
アクティブトラッドは好きな車としてホンダ、日産、ア
ウディといったメーカーのブランドが多く挙げられました
ても「その他」に括られるものが多くなってしまうのです
が、ランキングの顔ぶれにクラスターごとの違いがちら
ほら見て取れます。
例えば女性の憧れ「SK-Ⅱ」はラブ・マイライフの 2
が、詳細に車種ブランドを見ていくと、ホンダ「フィット」
、
位にランクインしています。また、中島みゆきと松田聖
トヨタ「プリウス」などハイブリッド車と、日産は「スカイ
子の CM で話題になったフジフィルム「アスタリフト」
ライン」
（現代シニアが若い頃一世を風靡）のスコアが
もランクインしています。アンチエイジング意識が高く
高くなっていました。
華やかなブランドが好きなラブ・マイライフの特徴がよ
ラブ・マイライフはジャガー、アルファロメオ、ポルシェ
といった華やかな外国車を挙げる人が多く、国産車も日
く表れていると言えるでしょう。
社会派インディペンデントはカネボウ「エビータ」
、
産「シーマ」
「フェアレディZ」
、マツダ「RX-8」
「ロード
花王「グレイスソフィーナ」といった以前からずっと年
スター」
、ホンダ「レジェンド」とこれまた華やかな顔ぶ
齢を明確に打ち出したコミュニケーションを展開している
れでした。
ブランドがランクインしています。自己の価値基準がはっ
社会派インディペンデントも外国車を挙げる人が全
きりしているこのクラスターだからこそ、機能として分か
体よりも多くなっていましたが、個性派のミニや、レンジ
りやすい年齢化粧品が選ばれているのかもしれません。
ローバー、
ジープチェロキーなどハードな実用派と、
ラブ・
マイライフとは違う顔ぶれになっています。
20
化粧水ブランドは多岐にわたり数も多いため、どうし
アクティブトラッドは「オルビス」
「DHC」等の通販
系化粧品とドラッグストア系ブランドの「肌研」が入っ
淡々コンサバは軽自動車、セカンドライフモラトリアム
ています。保守的な意識が強いクラスターではあります
は特に車種ブランドとしては突出したものはなかったの
が、子供や孫、親しい友人など身近な人からのレコメン
Video Research Digest 2014. 11
【図表 3】直近 3 カ月使用ブランド（MA）
アクティブトラッド
DHC
Q
【図表 4】直近 3 カ月主使用ブランド（SA）
ラブ・マイライフ
社会派インディペンデント
アクティブトラッド
ラブ・マイライフ
社会派インディペンデント
身の丈リアリスト
セカンドライフ
モラトリアム
淡々コンサバ
身の丈リアリスト
セカンドライフ
モラトリアム
34
9
6
6
6
5
4
淡々コンサバ
UV
ドがあり、自分へのベネフィットが明確にわかると受け入
アクティブトラッドと淡々コンサバ、考え方が伝統的
れる合理的な一面も持ち合わせています。中～高価格
保守的な傾向のこの２タイプは、
「一番搾り」
「淡麗」
「金
帯の通販系機能性化粧品と値ごろなドラッグストア系
麦」まで顔ぶれ同じで、最後だけちょっと違っています。
ブランドが並ぶ顔ぶれは、そんな合理的な選択の表れ
悠々自適層が多いアクティブトラッドは「プレミアムモル
とも考えられます。
ツ」
、最近健康が気になる人が多い淡々コンサバは「淡
セカンドライフモラトリアムもアクティブトラッドと同じ
ような顔ぶれがみられます。この世代の女性にしては仕
事を持っていた人が比較的多いことから、合理的な選
択の傾向が見て取れる一方、
「銘柄不明」も多く、化
粧品へのコミットメントが他のクラスターより低い可能性
も考えられます。
麗グリーンラベル」が入っていました。
ラブ・マイライフは「プレミアムモルツ」と「エビス」
、２
つのプレミアムビールがランクイン。
社会派インディペンデントは他のクラスターでは出てこな
い「サッポロ黒ラベル」がランクインしています。
家飲み派が多い身の丈リアリストは、
「麦とホップ The
淡々コンサバは「PB 商品」が、身の丈リアリストはド
gold」
。第 3のビールでもパッケージからちょっと贅沢感を感
ラッグストア系ブランドが多くランクインしているのが、
じられるブランドで家飲みを楽しんでいるのかもしれません。
それぞれのクラスター特徴をよく表しています。
よく飲むビール（系飲料含む）ブランドは？
（男性編）
「ACR/ex」ではこれ以外にも、ではクラスターごとのブ
ランドへの利用継続意向や実際のトライアル率、
リピート率、
競合ブランド間の流出流入の変化などのトラッキングや、
では今度は男性を、よく飲むビールブランドで見て
メディアについては時間帯、時間量のほか接触ビークルも
みます。
ビール・発泡酒・第３のビールすべて含んだ
「ビー
分析可能になっています。またエリアも全国 7 地区別で見
ル系飲料」で、直近３カ月間に最もよく飲んだブランド
ることができます。
（SA）のランキングです【図表４】
。
ビールはどの男性も「スーパードライ」が一番なの
ですが、スコアをみると特にセカンドライフモラトリアム
で高くなっています。とにかく働きづめだった元企業戦
士が多そうなクラスターらしい特徴と言えるのではない
でしょうか。
ご興味を持たれましたらお気軽に営業担当または生活
者インテリジェンス部にお問い合わせください。
「シニア」についてのご要望、お問い合わせは
生活者インテリジェンス部連絡先
[email protected]
21
VRの生活者研究［わかもの編］
若者とテレビに
ついて考える
若者の立場からテレビについて
考えてみました
「若者の○○離れ」という言葉は皆さんおなじみで
すよね。
「車離れ」のような代表的なものから、
「コメ
離れ」
「回覧板離れ」
「ものづくり離れ」といったよく
わからないものまで何十種類と○○離れシリーズが
あるらしいのですが…。
私は、1987 年生まれの「ゆとり教育」第一期生
です。教科書の改訂が間に合わず、
「このページか
らこのページは習いません」と言われてゆとり前の分
厚い教科書にたくさん×印をつけた、
そんな世代です。
つまり様々に○○離れしていると言われ育ってきたの
で、その曖昧な表現は「何だろう」と疑問に思うこと
がたくさんありました。今回は、
○○離れの中から「若
者とテレビ」にフォーカスをあてて考えてみようと思
います。
当たり前のように言われますが、
「テレビから離れる」
というのはどのような状況のことを言うのでしょうか。
そもそも本当にテレビから離れているのか、仮に離れ
ているのだとしたら、どのくらい離れたのか。そしてそ
れはすべて若者に原因があるのでしょうか。
一口に若者といっても小学生なのか 20 代の有職
者なのかで生活も価値観も大きく異なりますので、
今回は若者を13 ～19 才に絞って見てみます。また、
「テレビ離れ」と言われる場合、多くは視聴率と一緒
に語られていると思いますので、録画は対象外とし、
ここではリアルタイムのテレビ視聴データを見ていき
writer
ソリューション推進局
テレビ事業推進部
VR わかものラボ
岸本佳純
22
Video Research Digest 2014. 11
ます。
また、今回は関東地区データを用いて説明します
が、エリアによって傾向が異なることもありますので、
ご了承下さい。
若者は本当にテレビを見なくなっているか
若者の1日のメディア接触時間を見ると、デバイ
スとしては依然テレビが一番ですが、PC やスマホで
のネット・メール利用も多くなっています【図表１】
。
【図表１】男女 13 ～ 19 才のメディア接触時間量
2013 年
（n=155）
テレビ
【図表 2】は、各年４月クールの 3 カ月間を対象に
当該期間、当該時間帯に平均してどのくらいテレビを
視聴したかを示しています。
個人全体では1日に１分もテレビを点けない人が
やや増えています。しかしその一方で、1日に 360
分以上（プライムタイムでは180 分以上）テレビを
見たというヘビー層の割合はほとんど変化していま
せん。見る見ないが二極化している傾向がうかがえ
ますが、これだけ PC やスマートフォンが普及した今
1 時間 27 分
新聞
02 分
ラジオ
02 分
もなお、こんなに長い時間テレビを見る人が変わらず
雑誌
03 分
存在しています。
PC ネット･メール
33 分
携帯ネット･メール
58 分
次に若者はどうなっているのでしょう。リーチ（1 分
以上の視聴者層）が大きく低下しています。また、1
*MCR 東京 30km 圏データ
* 週平均自宅内・外計
日に 360 分以上（プライムタイムは180 分以上）見
るヘビー層も少し減少しています。
「見る見ないが分
次に期間をさかのぼってみるとテレビ視聴はどう
変化しているでしょうか。
かれつつあるのは若者に限らないが、若者のほうが
その傾向が強く、ヘビー層もやや減少の兆しが出て
【図表 2】１日のテレビ視聴分数
【個人全体／5-29時】
0%
凡例
【個人全体／プライムタイム19-23時】
50%
360分
以上
240分
～
120分
～
2000年
27
17
2014年
28
15
100%
60分
～
1分
～
23
12
20
11
視聴
なし
10
11
11
16
2000年
2014年
360分
以上
13
10
240分
～
16
11
120分
～
60分
～
28
19
15
凡例
50%
180分
以上
120分
～
2000年
20
18
2014年
20
16
100%
60分
～
1分
～
19
16
視聴
なし
17
27
16
32
【男女13-19才／プライムタイム19-23時】
【男女13-19才／5-29時】
凡例
0%
17
17
1分
～
180分
以上
視聴
なし
凡例
11
2000年
13
2014年
11
15
29
120分
～
16
10
60分
～
22
14
1分
～
視聴
なし
23
20
26
46
*関東地区視聴率データ
*集計対象期間は各年4月クール平均
*集計期間内有効サンプル対象
23
いる」と言えるのではないでしょうか。この傾向だけ
でつながっています。
「ゆとり教育」見直しにより学校
を見ればテレビ離れというのは、あながち間違ってい
の授業量が増えているでしょうし、習い事、部活、
ないようです。今でもなおテレビを1日1 分以上見る
塾なども、たぶん私が子どもだったころに比べるとず
という若者が７割強いることは、他のメディアと比較
いぶん忙しくなっているのでしょう。私はあまり真面目
すると非常にすごいことなのですが…。
に部活や勉強をせず、さっさと家に帰ってテレビを見
小忙しい若者は、そもそも家にいない？
この原因のひとつに、そもそも若者の在宅時間が
減少しているのでは？ということが仮説として挙げ
られます。2000 年と比べ生活行動が変わっている
のであれば、テレビ離れは若者のせいともテレビの
せいとも言えません。まずその状況を確認するため、
若者の在宅時間の変化をみてみましょう【図表 3】
。
たりした時間は今の学生から失われつつあるのかもし
れません。このような生活時間の変化が、
テレビのリー
チや視聴分数に少なからず影響を与えていそうです。
あえてテレビ側にも責任を求めてみる…
テレビの若者離れ
テレビ離れは、在宅時間の減少の他に何か別の
さすが忙しい現代人、個人全体で在宅時間の低
要因もあるはずです。例えば、
さきほどご紹介した
【図
下が見られますが、若者の在宅時間は個人全体より
表 3】を見る限りPC やスマートフォンの普及で若者
もさらに大きく減っています。その影響は育ち盛りの
のメディア環境が変化したこと、それによって若者の
若者にとって最も大事なはずの睡眠時間の減少にま
求める情報の性質やスピード感が変わってしまったこ
となどが想像されます。他にも様々な要因があると思
【図表 3】生活行動時間量
【個人全体】
2000 年
（n=1986）
いますが、ここではテレビ側の要因について触れてみ
2013 年
（n=2030）
差
在宅
16 時間 02 分 15 時間 51 分 -11 分
起床在宅
8 時間 44 分
8 時間 43 分
-01 分
睡眠
7 時間 17 分
7 時間 08 分
-09 分
2000 年
2013 年
（n=166）
（n=155）
【男女 13 ～ 19 才】
差
在宅
14 時間 51 分 14 時間 06 分 -45 分
起床在宅
7 時間 08 分
6 時間 38 分
-30 分
睡眠
7 時間 43 分
7 時間 28 分
-15 分
テレビ
2 時間 12 分
1 時間 27 分
-45 分
新聞
13 分
02 分
-11 分
ラジオ
05 分
02 分
-03 分
雑誌
11 分
03 分
-08 分
PC ネット･メール
06 分
33 分
+27 分
携帯ネット･メール
05 分
58 分
+53 分
*MCR 東京 30km 圏データ
* 週平均「メディア接触時間のみ」自宅内・外計
24
たり、ゲームをしたりしていたものですが…そんなゆっ
Video Research Digest 2014. 11
たいと思います。
テレビは、まぎれもなく“マス”メディアです。深
夜アニメなどコアなファン向けの作品ももちろんありま
すが、平日の朝やゴールデンタイムといった主要な時
間は子どもからお年寄りまでの“マス”に向けた番組
を作っています。
しかし、その“マス”の中身は変わってきています。
今、日本の人口で一番ボリュームがあるのは 65 ～
70 才くらいの団塊世代、次に 40 代前半の団塊ジュ
ニアとなっており、日本の“マス”は中高年です。し
かも、ただでさえ人数が少ないのに若者は在宅率ま
で減っているわけですから、マスメディアであるテレ
ビが自宅にいる
“マス”
を得るために中高年をターゲッ
トとした構造に変化していく…つまり徐々に若者から
はありますが、若者が本質的に好きなものはいつの
離れていく…のは当然の流れです。それ自体はメディ
時代も変わらない印象を受けます。例えば、2013 年
アの特性上当たり前のことと言えますが、その流れに
の「半沢直樹」や「あまちゃん」
「
、ドクター X」といっ
身を任せすぎていると、気がつけば若者と距離が遠
たドラマのヒットも記憶に新しいですが、若者にとっ
くなりすぎて、もう近づくことができなくなってしまった、
ては、
「半沢直樹」ではなく「リーガルハイ」と「明
なんてことにならないか心配です。
日ママ」であり、また、学校を舞台にした「35 歳の
高校生」
、
「ＳＵＭＭＥＲＮＵＤＥ」や「失恋ショコ
タイムテーブルからは若者向けの番組が減りつつ
ラティエ」
といった恋愛ドラマでした。若者の中では
「半
あります。過去に若者に人気だった番組を各年度で
沢直樹」は上位に上がってきません。若者の好きな
トップ５まで挙げてみると【図表 4】
、ドラマでは学園・
番組は歴代と比べてもそう大きく変化していないの
恋愛・青春モノ、ドラマ以外では音楽やお笑い・コ
に、いつの間にかタイムテーブルや世間の話題の中
ント、娯楽バラエティがテッパンで、多少流行り廃り
心が、若者から離れてしまった印象があります。
【図表 4】歴代の若者（男女 13 ～ 19 才）によく見られた番組トップ 5
ドラマ
1997 年度
2000 年度
2005 年度
2010 年度
2013 年度
ドラマ以外
ビーチボーイズ (CX)
ＳＭＡＰ×ＳＭＡＰ (CX)
ひとつ屋根の下２(CX)
ＴＨＥ夜もヒッパレ (NTV)
ラブジェネレーション (CX)
めちゃめちゃイケてるッ！ (CX)
ＦＩＶＥ (NTV)
速報！歌の大辞テン！ (NTV)
ぼくらの勇気・未満都市 (NTV)
ヘイ！ヘイ！ヘイ！ (CX)
ＨＥＲＯ (CX)
学校へ行こう！ (TBS)
伝説の教師 (NTV)
めちゃ×２イケてるッ！ (CX)
愛犬ロシナンテの災難 (NTV)
笑う犬の冒険 (CX)
フードファイト (NTV)
ＳＭＡＰ×ＳＭＡＰ (CX)
Ｓｕｍｍｅｒ
ガチンコ！ (TBS)
Ｓｎｏｗ (TBS)
金曜ドラマ・花より男子 (TBS)
エンタの神様 (NTV)
西遊記 (CX)
ＳＭＡＰ×ＳＭＡＰ (CX)
木曜劇場・電車男 (CX)
あいのり (CX)
野ブタ。をプロデュース (NTV)
ミュージックステーション (EX)
喰いタン (NTV)
めちゃ×２イケてるッ！ (CX)
デカワンコ (NTV)
嵐にしやがれ (NTV)
Ｑ１０(NTV)
ミュージックステーション (EX)
美咲ナンバーワン！ (NTV)
爆笑レッドシアター (CX)
怪物くん (NTV)
世界の果てまでイッテＱ！ (NTV)
ドラマチック・サンデー・スクール！ (CX)
しゃべくり００７(NTV)
リーガルハイ (CX)
世界の果てまでイッテＱ！ (NTV)
明日、ママがいない (NTV)
ミュージックステーション (EX)
３５歳の高校生 (NTV)
めちゃ×２イケてるッ！ (CX)
ＳＵＭＭＥＲ
ザ！鉄腕！ＤＡＳＨ！ (NTV)
ＮＵＤＥ (CX)
失恋ショコラティエ (CX)
ザ！世界仰天ニュース (NTV)
* 関東地区視聴率データ
25
存在感の薄くなる若者
しかし、少数派だからといって
無視はできないはず
ね。同様にテレビも一度点けなくなったら番組宣伝に
接触する機会も減り、知らない番組が増えて、ます
ます見なくなって…という負のループに陥ることを想
像してしまいます。また、
テレビは番組同士がつながっ
ヒット番組の視聴者構成をみても、若者の占める
ていますから、前の番組を見る人が減れば、たいて
割合は 2000 年に12％あったものが今や 5 ～ 6％
【図
い後ろの番組も影響を受けて、結果的に曜日全体で
表 5】
。前述のとおり、
「若者に支持されるかどうか」
見る人が減ってしまうこともあります。
は「番組が世の中的にヒットするかどうか」に大きく
影響しなくなっているので、若者が置き去りにされる
また、テレビの視聴率は、
「リーチの広さ」×「視
ような状況が今後ますます起こってくるのではないか
聴の長さ（深さ）
」という構造になっているので、い
と思います。そうなってしまった時、一度落ちた若者
かに毎日長い時間見てもらえるかもポイントです。ヘ
のリーチを取り戻すことは容易ではないはずです。そ
ビー層を育てなければなりません。今、中高年層は、
れは週刊の漫画誌に近いのではないでしょうか？
若者より在宅時間が長いということがあるにせよ、そ
連載の続きが気になるから長い期間読み続けていた
の背景にはテレビのある生活が当たり前で、テレビ
けれど、だんだん読まなくなって、久しぶりに読んで
とともに育ってきたという土台あってのことだと思うの
みると話の展開もわからないし、知らない漫画が増え
です。
ていて、おもしろくなくなる。何より、案外読まなくて
もなんとかなる自分に気づいてしまう。そんな状態に
例として、今の 50 才の方が成長過程で見てきた
なった人にまた漫画誌を読ませるのは、難しいですよ
であろう番組をあげてみました【図表 6】
（各年代の
【図表 5】ヒット番組の視聴者構成の変化
【平均世帯視聴率トップ10平均】
*関東地区視聴率データ
26
Video Research Digest 2014. 11
高視聴率番組・話題となった番組の中から独断で
は得たよね、この番組を見るためにうちの局に接触す
選定しました）
。彼らが小学生のころはアニメが豊富
る若者が増えたよね、と言えるような役割を持った番
にあり、
「8 時だョ！全員集合」のようなお笑い番組
組が生まれ、タイムテーブルの多様性が担保されて
がありました。中高生になって歌に興味が出てきたと
ほしいなと思っています。
きには歌番組があり、学校のことで悩んでいるときに
は学校を舞台にしたドラマがありました。大学生にな
ると同世代の恋愛ドラマがあって…と、本人の成長
終わりに
当社も、若者を知ろうとしています
に合わせて次々に見たい番組が登場し、テレビととも
私が学生だったころは、
「学校へ行こう
！」や「笑
に育ってきたのだと思います。しかし今の若者に、そ
う犬の冒険」
、
「エンタの神様」
、
「木更津キャッツアイ」
、
のような「ファンになるためのステップ」が用意され
「WATER BOYS」などがすごく好きでした。楽しい
ているでしょうか。今でも23 時以降の深夜帯では若
番組がたくさんありました。おなかを抱えて笑ったり、
者に人気の番組がたくさんありますが、深夜はハイ
感動してジーンとしたり、イケメン俳優にときめいたり
ティーンや 20 ～30 代が対象でしょうから、
ローティー
といった体験は、インターネットからでも得られる時代
ンのテレビへの入り口は、他に用意する必要性を感
になったとはいえ、テレビがその機能を失ったわけで
じます。
はないですよね。むしろ、まだまだテレビの方が強い
はず、と信じています。
必ずしも、ゴールデンタイムをこの少数派のため
さて、とはいうものの、家にいる時間も少なく、PC
の番組で埋めてほしいということではありません。た
スマホに目を使い、コンテンツが溢れた世の中で生ま
だ、大ヒットしなくてもいいから、一定の若者の支持
れ育ち、非常に目が肥えている若者たちを惹きつけ
【図表 6】現在の 50 才の成長過程に流行した番組
小学生の頃
（1975 年頃）
中高生の頃
（1970 年代後半～
1980 年代前半）
大学生～
20 代前半の頃
（～ 1990 年頃）
スターものまね歌合戦 (NET)
魔女っ子メグちゃん (NET)
8 時だョ！全員集合 (TBS)
天才バカボン (NTV)
欽ちゃんのドンとやってみよう！ (CX)
タイムボカン (CX)
俺たちの旅 (NTV)
仮面ライダー (NET)
侍ジャイアンツ (NTV)
がんばれ !! ロボコン (NET)
ザ・ベストテン (TBS)
わくわく動物ランド (TBS)
夜のヒットスタジオ (CX)
熱中時代 (NTV)
レッツゴーヤング (NHKG)
３年 B 組金八先生 (TBS)
クイズ・ドレミファドン！ (NHKG)
積木くずし (TBS)
オレたちひょうきん族 (CX)
ふぞろいの林檎たち (TBS)
天才・たけしの元気が出るテレビ！！ (NTV)
男女 7 人夏物語 (TBS)
加トちゃんケンちゃんごきげんテレビ (TBS)
世界で一番君が好き！ (CX)
とんねるずのみなさんのおかげです (CX)
キモチいい恋したい！ (CX)
夢で逢えたら (CX)
東京ラブストーリー (CX)
ねるとん紅鯨団 (CX)
101 回目のプロポーズ (CX)
27
るのは、本当に難儀なことです。すでに様々な学者
やマーケッターが若者を研究していますが、当社とし
ても、そんな難しい若者に向けてコンテンツを届けな
ければいけないメディア関係の皆さま、自社の商品・
サービスの価値を伝えなければいけない広告主の皆
さまのお力になれるよう、若者研究チームを発足し調
査・分析を行っています。若者を理解する助けとな
るデータを送り出すよう鋭意準備していますので、今
後の発表をご期待いただければと思います。今回は
テレビの話だけでしたが、若者の価値観や消費行動
などについても今後、ご紹介していく予定です。
ぜひ、よろしくお願いいたします。
28
Video Research Digest 2014. 11
わかものラボメンバー
生活者インテリジェンス部
緒方直美（リーダー）
調査分析部
渡辺庸人
テレビ事業推進部
岸本佳純
生活者インテリジェンス部
石倉裕大
調査分析部
熊木友香子
衛星メディア調査部
勝美恵一
［http://vrlounge.jpj.at］
・ノート
リリース
プラス
キャラクターと子供マーケット調査より
「妖怪ウォッチ」大躍進!!
「7 ～ 9才」の低学年に大人気
writer
調査業務局
コミュニケーション調査部
吉岡和彦
「キャラクターと子供マーケット調査」は、3～12 歳
たので、爆発的な人気沸騰と言えます。ジバニャン
の子供のライフスタイルを把握し、オーディエンスや
がドラえもんに追い付き、追い抜く日が来るかもしれ
コンシューマーとしての子供を捉えるデータサービス
ませんね。
【図表 1】
です。1976 年開始以来、前身となる「子供調査」と
して、長い間子供マーケットの要望にお応えしてきた
調査です。2002 年のリニューアルを経て、子供と母
Ⅱ．男女共 7 ～ 9 才に
バツグンの認知度と人気度
親の両面からキャラクターパワーを浮き彫りにし、キャ
総じて 7 ～ 9 才の子供達に認知も人気も頭ひと
ラクターを利用した商品開発やライセンシングビジネ
つ抜けた「妖怪ウォッチ」
。では、もう少し詳しく見て
スの基礎データとしてもご活用いただいています。
行きましょう。
その最新版となる「2014 年 6 月度キャラクターと
認知度（キャラクター認知／知っている）では、
子供マーケット調査」結果を本年 8 月にリリースしま
他の年代が 80%前後に対して「男の子 7 ～ 9 才」
した。本号では今回の調査で大躍進した
「妖怪ウォッ
チ」をご紹介します。
Ⅰ．妖怪ウォッチ、大躍進の第２位！
【図表 1】子供人気キャラクターランキング
順位
子供人気キャラクターランキング
%
1
ドラえもん
74.4
2
ミッキーマウス
63.5
2
妖怪ウォッチ
63.5
4
おさるのジョージ
60.5
5
となりのトトロ
60.0
6
クレヨンしんちゃん
59.5
7
スーパーマリオ
56.8
8
トムとジェリー
56.1
と並ぶ第 2 位（64%）に急上昇した点です。前回
9
くまのプーさん
54.3
調査結果ではベスト10 どころかベスト50 圏外でし
10
ミニーマウス
52.6
子供が選ぶ人気 No.1 キャラクター
（子供人気キャ
ラクターランキング）は「ドラえもん」で、2009 年 6
月調査から11 回連続の1 位と、不動の人気を誇っ
ています。
しかし、今回の調査結果の最大の注目ポイントは、
「妖怪ウォッチ」が子供部門で一気にミッキーマウス
29
・ノート
リリース
プラス
では10 ポイント以上も高い 95%、次いで「女の子
が続きます。また、3 ～ 6 才男女においても欲求度
7 ～ 9 才」が 92%と、性別を問わず 7 ～ 9 才で高
は全体より高く、グッズが品切れになるのも当然と納
い認知度を示しています。
得出来る結果となっています。
人気度（キャラクター好意度／好き）でも、
「男の
他方、グッズの所有率（商品所有有無／持って
子 7 ～ 9 才」
（81%）
、と「女の子 7 ～ 9 才」
（76%）
いる）は女の子より7 ～ 9 才を中心とした男の子の
の高さが目立ち、認知度と同様に 7 ～ 9 才の子供
高さが目立ちます。ここでは、欲しいけど“持っ
達に支持されているのがわかります【図表 2】
。
ていない”女の子の様子がうかがえます【図表 3】
。
Ⅲ．品切れも納得、
グッズの欲求度と所有率
Ⅳ．テレビも正に「妖怪」級！
今年の１月からテレビ放送が開始された「妖怪
この夏、グッズが品切れたり、ファストフード店の
おまけ付きセットメニューが、売り出すも瞬く間に品切
れになるなど、ニュースに事欠かない「妖怪ウォッチ」
ウォッチ」ですが、世帯視聴率は６％前後に推移し
ています。
一方、子供に注目してみると、本調査の「ふだん
ですが、キャラクターグッズについてはどの様になっ
よく見る番組」
「好きな番組」で「妖怪ウォッチ」は
ているでしょうか。
総じて女の子より男の子の、年令では「７～９才」
「３
全体の欲求度（欲求有無／欲しがっている）が
52%に対して、
「男の子 7 ～ 9 才」では 71%と 20%
近くポイントが高く、
それに「女の子 7 ～ 9 才」
（64%）
～６才」の支持が高い番組といえます。
中でも「男の子７～９才」では４人に３人が「見て
いる」
「好きな番組」としてあげており、女の子を含め
【図表 2】妖怪ウォッチ「認知度」「人気度」
キャラクター認知／知っている
0.0
20.0
40.0
60.0
キャラクター好意度／好き
80.0
全体
男全体
女全体
男 3〜6才
男 7〜9才
男 10〜12才
女 3〜6才
女 7〜9才
女 10〜12才
83.6
85.2
82.0
80.6
100.0
(%)
94,7
81.6
78.6
92.4
76.0
0.0
20.0
全体
男全体
女全体
男 3〜6才
男 7〜9才
男 10〜12才
女 3〜6才
女 7〜9才
女 10〜12才
40.0
60.0
80.0
63.5
68.1
58.7
72.5
100.0
(%)
81.1
50.0
65.8
76.1
33.3
【図表 3】妖怪ウォッチ「欲求度」「所有率」
欲求有無／欲しがっている
0.0
全体
男全体
女全体
男 3〜6才
男 7〜9才
男 10〜12才
女 3〜6才
女 7〜9才
女 10〜12才
30
20.0
40.0
60.0
商品所有有無／持っている
80.0
52.4
58.0
46.6
62.9
70.5
39.8
56.4
64.1
17.7
Video Research Digest 2014. 11
100.0
(%)
0.0
全体
男全体
女全体
男 3〜6才
男 7〜9才
男 10〜12才
女 3〜6才
女 7〜9才
女 10〜12才
20.0
40.0
60.0
27.5
36.9
17.7
40.3
47.4
22.4
19.7
27.2
6.3
80.0
100.0
(%)
人気のピークは「７～９才」で、
「10 ～12 才」になる
マウス」などの親子共に人気のあるキャラクターとは
と急激にダウンしていく様子が見て取れます
【図表４】
。
一線を画す存在です。同様に「クレヨンしんちゃん」
も母親人気度ベスト10 圏外で、
「妖怪ウォッチ」と
Ⅴ．ママにも人気？
はどこか通じるものがあると感じるのは、筆者だけで
子供に人気爆発の「妖怪ウォッチ」ですが、一
しょうか…？
方でママ達からの支持は受けているのでしょうか？
いつの時代でも親とは違う感情を子供は持つもの
母親の人気度ベスト10 には「妖怪ウォッチ」がラ
です。今後も
「妖怪ウォッチ」
は子供達の傍らに寄り添っ
ンクインしていません【図表５】
。
「ドラえもん」
「ミッキー
た存在であり続けるのか注目していきたいと思います。
【図表 4】「よく見るテレビ」「好きな番組」妖怪ウォッチ
ふだんよく見るテレビ番組「妖怪ウォッチ」
0.0
20.0
全体
男全体
女全体
男 3〜6才
男 7〜9才
男 10〜12才
女 3〜6才
女 7〜9才
女 10〜12才
40.0
60.0
好きなテレビ番組「妖怪ウォッチ」
80.0
100.0
(%)
54.5
62.8
45.9
62.9
76.8
49.0
54.7
57.6
24.0
【図表 5】子供人気キャラクターランキング VS
順位
子供人気キャラクターランキング
0.0
20.0
全体
男全体
女全体
男 3〜6才
男 7〜9才
男 10〜12才
女 3〜6才
女 7〜9才
女 10〜12才
40.0
60.0
80.0
100.0
(%)
54.8
61.8
47.5
66.1
74.7
43.9
56.4
60.9
24.0
母親人気キャラクターランキング
%
順位
母親人気キャラクターランキング
%
1
ドラえもん
74.4
1
となりのトトロ
61.4
2
ミッキーマウス
63.5
2
ミッキーマウス
59.6
2
妖怪ウォッチ
63.5
3
くまのプーさん
54.8
4
おさるのジョージ
60.5
4
ミニーマウス
52.4
5
となりのトトロ
5
スヌーピー（ピーナッツ）
52.3
6
クレヨンしんちゃん
59.5
6
おさるのジョージ
50.2
7
スーパーマリオ
56.8
7
アルプスの少女ハイジ
47.9
8
トムとジェリー
56.1
8
ドラえもん
46.9
9
くまのプーさん
54.3
9
ドナルドダック
46.1
ミニーマウス
52.6
10
ミッフィー
45.8
10
60
VS
子供・母親ともランクインしているキャラクター
●調査概要
調査期間
2014 年 6 月 2 日（月）～ 6 月 8 日（日）
調査エリア
東京 30 ｋｍ圏
調査対象者
調査時に満 3 ～ 12 才の男女個人（中学生は除く）／有効標本数
標本抽出法
ビデオリサーチモニター名簿より満 3 ～ 12 才の男女を住民基本台帳の性年齢構成比を基に抽出
622 人
31
D
MediaRoom
148
Vol.
デジタルメディア教室
Writer
ソリューション推進局
インタラクティブ事業戦略室
池田宜秀
Thema
ad:tech tokyo 2014 参加報告
9 月17 ～18日の 2日間に渡って東京国際フォーラ
ムで行われた
「ad:tech tokyo 2014」
に、
ビデオリサー
チおよびビデオリサーチインタラクティブ合同で昨年
に引き続きブースの出展、スポンサードワークショッ
プを開催し、また今年は初めての参加となる公式カ
ンファレンスにも登壇させていただきました。
広告主、放送局、広告会社、インターネット専業
広告会社の皆さまと一緒に登壇させていただいた公
式カンファレンスには590名。「オーディエンス拡張」
をテーマにしたスポンサードワークショップには 80 名
以上の方にそれぞれご聴講いただきました（ad:tech
tokyo 事務局より）
。当社ブースにおいては、2日間
で 700 名以上のお客さまと会話する良い機会となり
ました。
当社のサービスや考え方をインターネット関連業
界の皆さまが集まるイベントでお伝えでき、非常に有
意義なイベント参加だったと考えております。
当社ブースならびにセッションに足をお運びいただ
いた皆さま、ご協力いただきました関係各位に、この
場を借りて御礼申し上げます。
をうかがいました。
中盤では、当社が 8 月の末に日本広告業協会様
と一緒にリリースした「オンライン広告効果の共通指
標整備に関するお知らせ」から昨年度蓄積したデー
タを提示し、想定利用シーン等のお話をさせていた
だき、インターネット広告における価値指標について
登壇者の皆さまからのご感想・ご指南をいただきま
した。
本号では、
「ad:tech tokyo2014」におけるブース
でご紹介したソリューション、ならびにスポンサード
ワークショップ、公式カンファレンスの内容について、
改めてお伝えします。
そして、それらデータが市場分析、ターゲット定義、
メディアプランニング、
効果測定といった、
コミュニケー
ション全体管理に対応していることをご説明しました。
提供方法として、ローデータ提供、ASP による集
1. 公式カンファレンス
『インターネット広告における健全な価値指標とは』
筆者がモデレーターを務め、株式会社アイレップ
田村修様、日本テレビ放送網株式会社沢桂一様、
日本コカ･コーラ株式会社牛込貴博様、株式会社
電通楠本和哉様というさまざまなジャンルの 4 名に
ご登壇いただき、日頃どのようにインターネット広告
にどのように携わっていて、どのような業務をされて
いるのか？そして、お困りのことは何なのか？など
32
Video Research Digest 2014. 11
2. ブース出展
a）ＶＲグループが考えるシングルソースデータ
ソリューション
VR グループが視聴率以外にも、
・35 年の長きにわたりシングルソースデータを
提供していること
・
「ACR/ex」
、
「Web PAC」といったデータを
提供していること
・350 社以上の多くの広告会社様をはじめ、広告
主様、媒体社様にご利用いただいていること
をインターネット業界の皆さまに改めてお知らせしました。
計分析、受託分析がありますが、ASP については実
際に来場者に体験していただきました。
そして、これらシングルソースデータが、インター
ネット業界においても媒体資料作成やプランニング
に活用できること、また、オーディエンスデータ拡張
に活用できることもご紹介し、デジタルマーケティン
グにおいてもご利用いただけることをご説明しました。
b）Move on with the interactive.
① スマートフォンユーザーのアプリ利用データ
を多面的に分析できるサービス「cloudish」の
ご紹介
「cloudish」は Android ユーザー約 8 万人のア
プリ利用ログをクラウド上に蓄積、
・誰がいつどのようなアプリを利用しているのか
知りたい
・自社アプリのポジショニングがどうなっている
のか知りたい
・自社アプリと相関の強いアプリは何なのか
知りたい
など、スマートフォン上でのアプリ利用について、い
つでも多面的に分析することが可能です。
アプリ利用者の性別･年代や端末別といったユー
ザープロフィール分析、時間帯･日別といった時間軸
での分析にも対応、さらにはデータマイニングによっ
て、過去事象の関連性分析から将来の予測分析に
も活用いただけます。
属性が紐づいた大量のアプリ利用ログを解析する
ことで、皆さまの抱える課題の解決や、仮説の検証、
新たな発見、マーケティング活動支援などに、貢献
できることを期待しています。
② 前日調査分を翌日に ASP 上でオープン、
リスティング広告のデータベース「Listing
Ads Report」のご紹介
「Listing Ads Report」は、インターネット広告市
場において、PC/ モバイルに限らず成長を維持して
いる検索連動型広告について、これまでの受注業務
で培ったクローリングや収集技術を活用、
・Yahoo!、Google のプレミアムポジション掲載確
認、順位変動確認がしたい
・競合他社が入札したキーワードを検証したい
・自社ブランド名・サービス名の予期せぬ使用を
早期発見したい
などの声にお応えした、特定の検索キーワード（※）
に対して表示されたリスティング広告の情報を取集
したデータベースサービスです。
さらに当社独自ルールに基づき広告費推計を実
施、SOV も算出可能ですので、競合他社との比較
も容易です。
なお、お客さまご指定のキーワードを調査するカ
スタマイズ版「Listing Ads Watcher」もご用意し
ています。
（※）当社の PC インターネット広告統計サービス「Web
Ads Report Advance」において、直近 5 週間に出稿が
確認されたブランド名および、当社が準備した 3000 キー
ワードを対象としています。
③ Ｒ＆Ｆ・広告効果が把握できる
大規模パネル「ＡＤ Value Panel」のご紹介
「AD Value Panel」は、主に認知獲得型・ブラ
ンド訴求型のオンラインキャンペーンについて、
・リーチ & フリークエンシーといったテレビ広告と
同じ指標で管理・評価したい
・広告が狙ったターゲットに届いたのか検証したい
33
株式会社アドクラウド様との鼎談という形でご紹介
しました。
＊ビデオリサーチ調査データによるオーディエン
スデータ拡張のメリット
・広告に触れたことによる“ココロ”の動き・変化
を把握したい
など、広告配信結果からだけでは捕捉しきれない課
題を解決することを主目的に構築した、日本全国約
10 万人の大規模パネルです。
すでにパネル標本からはメディア接触状況などを
含めたプロフィール情報をデータベース化していると
ともに、パネル ID に紐付けされる Cookie ID はパー
ミッションを得て取得しています。そこに、キャンペー
ン展開する時に貼る広告タグにより取得する Cookie
ID をマッチングすることで、この「AD Value
Panel」での広告到達状況が把握できる、という仕
組みになります。
さらに、当パネルに対して広告効果（認知、態度
変容、ブランドリフト･･･）を把握する Web 調査を実
施することで、オンラインキャンペーンの立体的な効
果測定・効果検証が実現可能になります。
3. ワークショップ
調査データを活用したオーディエンスデータ拡張
＊調査データをオーディエンスデータ拡張へ
当社の調査データは、主に企業の皆さまのコミュ
ニケーション活動をより豊かにするために提供してい
るものです。具体的には PDCA の「P」の部分であ
る、市場動向の把握、ターゲットの定義、コミュニケー
ション戦略、メディアプランニングや、
「C」の部分で
ある効果測定などにお使いいただいているかと思い
ます。今回、上記以外の活用方法として、調査デー
タによるオーディエンスデータ拡張をご紹介しました。
なお、後述する実データによる実証実験でご協力い
ただいた、
株式会社サイバー・コミュニケーションズ様、
34
Video Research Digest 2014. 11
ターゲティング広告配信やサイト訪問者の詳細分
析に活用されるオーディエンスデータですが、各社
保有のオーディエンスデータに調査データを付与す
ることで、広告配信カテゴリの数が増え、より詳細な
オーディエンスの分析が可能になります。特に当社
の調査データは、おかげさまでマスメディアのプラン
ニングにご利用いただいています。そのようなデータ
をオーディエンスに付与することで、マスメディアの
プランニングとデジタルのターゲティング広告がシー
ムレスにつながるのではないかと考えています。
＊拡張方法＜その１＞
今回拡張に用いる調査データは Cookie（主にサ
イト訪問者の識別に用いる情報）
を取得していません。
そのため、オーディエンスデータに調査データを付
与するにあたり、Cookie ID をキーとしたマッチング
はできません。しかし、当社の調査データには大量
の調査項目があります。デモグラフィック、サイコグ
ラフィックはもちろん、メディアおよび商品利用につい
て非常に多くの項目を調査しております。これらの項
目をオーディエンスに付与するために、昨今脚光を
浴びております、機械学習という技術を用いました。
このような方法による調査データ付与を『Site
Graphics』という名称でローンチしたいと考えており
ます。
＊拡張方法＜その１＞の実証実験
今回、株式会社サイバー・コミュニケーションズ
様のアドネットワーク『ADJUST』のデータによる実
証実験の結果をご紹介しました。まず、
『ADJUST』
の配信面に接触したオーディエンスに、調査データ
を付与して、海外旅行への関心有無、お酒への関
心有無がわかるようにしました。
次に、これらオーディエンスのその後の行動を確
認しました。海外旅行関心アリ者と海外旅行ナシ者
について、実際に海外旅行関連サイトを訪問した割
合を比較したところ、前者の方が後者に比べて約 2
倍となっていました。平均 PV についても同様に約 2
倍となっていました。また、お酒関心アリ者とお酒関
心ナシ者について、料理やグルメに関するサイトを
訪問した割合を比較したところ、前者の方が後者に
比べて約 3 倍となっていました。平均 PV について
も同様に約 3 倍となっていました。
このように、オーディエンスに付与した調査データ
とオーディエンスの実際の行動は矛盾していないこと
がわかりました。これら調査データに基づいて広告配
信することで、より関与の高い層へ到達することが
可能になると思われます。
＊拡張方法＜その 2 ＞
株式会社アドクラウド様はプライベートDMP シ
ステム『KUDAN』を開発しており、アドクラウド様
が保有するオーディエンスデータを格納しての提供
も可能となっています。今回、アドクラウド様保有の
オーディエンスデータに当社調査データの付与をお
願いし、付与の可否についてご確認いただきました。
＊拡張方法＜その 2 ＞の実証実験
今回付与した調査データは、
美容への関心有無です。
美容関心アリ者と美容関心ナシ者について、実際に美
容に関するサイトを訪問した割合を比較したところ、前
者の方が後者に比べて約 2 倍となっていました。オー
ディエンスに付与した調査データとオーディエンスの行
動に矛盾はありませんでした。
プライベートDMP は主に自サイトのオーディエンス
分析に用いられますが、例えば当社調査データを付与
した『KUDAN』を活用いただくことで、よりオーディエ
ンスの特徴を明らかにすることができると思われます。
＊まとめ
調査データを活用したオーディエンスデータ拡張を
提案し、その有効性について実データを用いた検証結
果をご紹介しました。調査データにより、ターゲティン
グ広告メニューの増加やオーディエンスの可視化など、
オーディエンスデータ利用の幅がより広がると考えられ
ます。
以上が今回の「ad:tech tokyo2014」にて当社が皆
さまにご紹介させていただいたものの要約となります。
当社グループでは、テレビの視聴率の分野同様、イ
ンタラクティブ領域でも皆さまのお役に立ちたいと考えて
おりますので、引き続き宜しくお願いいたします。
35
発信！ Video Research
VRの生理指標（生体反応）研究
『ＣＭ視聴時における脳反応』を研究中
writer
調査分析局
調査分析部
國吉正章
生理指標（生体反応）とは
生理指標（生体反応）は、
「人間の生理学的な活動を科学的に解明する」ものです。
当誌８月号では、視線の遷移（移動と滞留）を補
足する「アイトラッキング」の事例をご紹介しました。
究事例についてご紹介します。
情動を伴う生理的な変化を測定し、こうした生理的
なお、
「生理指標」に伴う研究につきましては金沢
な変化から心と身体の関連性を調べるのもとに「心
工業大学情報フロンティア学部長であり、同校感動
電計測、脳波・事象関連電位、脳磁図、皮膚電位、
デザイン研究所所長である神宮英夫教授にご指導・
筋電図、脳内血流計測」など様々な生理学的指標
ご教授をいただいております。
の測定があり、近年マーケティングの世界でも注目
されています。
当社も遅ればせながら「各種生理指標（心拍・
発汗）
」
、そして特に「脳血流（NIRS）
」に注目し、各
「ＮＩＲＳ（近赤外線分光法）による
脳血流計測」
そもそも脳の前頭部位は、
【感情・思考・意志】
種測定の組み合わせによる動画視聴時の変化の研
の際に活性化し、側頭葉は【記憶（覚えようとする
究を始めております。
働き＝短期記憶）
】の際に活性化すると考えられます。
それぞれの生理指標計測には、当然のことながら
特性があります。
例えば、
「心電計測」では「交感・副交感神経」
36
本号では、この「脳血流計測（NIRS）
」による研
この反応に注目し、
「CM 視聴」の際にどのような
脳反応の変化が見られるかを確認しました。
今回使用した NIRS は、Spectratech 社の OEG-
の反応を測定することができますので「情緒的な興
16という計測器で、前頭葉全体における酸素化ヘモ
奮状態」なのか「リラックス状態」であるのか、を推
グロビン量を計測するものです。酸素化ヘモグロビン
察することができます。
はその量の多さが脳の活性化の程度を表しています。
また、
「脳血流（近赤外線分光法）
」では、脳の皮
今回の NIRS は簡易版のため、前頭部分（額を
質のどの部分が活性化（ヘモグロビン量が増加＝血
中心に左右のこめかみ）を１６のポイントで測定して
液の充血）しているか、を計測することにより、脳のど
います。よって、純粋な側頭葉までは計測できませ
の部分が働いているのかを捉えることができ、その結
んが、前頭葉側部までの計測から、側頭葉（記憶）
果として、
「脳の働き」を推察することができます。
の変化傾向を補足することができると考えます。
Video Research Digest 2014. 11
実験プロトコル
【図表 1】サンプル個体の脳血流の変化
今回の実験では、
1）ＮＩＲＳ 2）心電計測 3)アイトラッキング 4）興
味反応測定（当社既存サービス）の４計測を「被
験者ひとり」にすべて装着して、同時に計測すること
により、各指標にどのような変化が生じるのか」を検
証しました。
また、事前と事後にアンケート調査を実施し、特
に事後では、実験素材を 0.5 秒単位の連続プリント
で呈示し、どの部分が印象に残ったかを確認してい
ます。ただし、本号では「NIRS」に焦点を絞り、か
つ基礎的な「脳血流」のスコアの変化についてご紹
【図表 2】サンプル積算による脳血流の変化
介したいと思います。
※実験概要は 40 ページを参照。
ＮＩＲＳ（前頭葉前部・前頭葉側部）の変化
今回の「NIRS」計測では、前頭葉を
◆「前頭葉前部（05-12 ポイント）
」⇒「感覚・思考
（内容を理解しようと考える）
」の働き
◆「前頭葉側部（01-04 ポイント・13-16 ポイント）
」
⇒「覚えよう（記憶化）
」とする働きの２部位に分
けて、検証します。
NIRS のスコアを素材（15 秒）ごとに同様に２部位
に分けて個別サンプルのスコアを積算値でみたもの
が【図表 2】になります。
38 サンプル各個別スコアを積み上げてみると「素
材Ａ・Ｈ・Ｉ」で大きな血流の変化がみられます。
一方、この「NIRS」のスコアを「最大値・最小値」
【図表１】は、各サンプルの試行時の血流の変化
を見たものですが、インターバル時は一律に反応が
で確認したものが【図表 3】
（次頁）になります。
前頭葉側部（1～ 4 ポイント /13 ～16 ポイント）
低下している一方、
素材視聴時の反応には変動（波）
では
「素材 F＝3.37」
「素材 E＝3.31」
「素材 D＝3.20」
が発生している様子が伺えます。
という素材でスコアが大きくなっています。前頭葉前
CM 素材のタイミングでは、映像が刺激となり、少
部（5 ～12 ポイント）では「素材 F ＝ 3.30」
「素材
なからず、前頭葉が活性化していることがわかります。
H ＝ 3.29」
「素材 E ＝ 3.27」と続いており、最大 /
また、インターバル時には、充血した血液が少し
最小の差でみると「素材 A」
「素材 H」で大きな差
づつ分散していくようです。さらに、サンプルによっ
がみられ、
【図表 2】と同様の傾向であることがわか
ては、個別の素材時に急激にスコアの上昇がみられ、
ります。
その素材についての情動の高まりが見られます。
このようなスコアの大きい素材では「前頭葉（前部・
側部）
」が活発に働いているということが、この結果
次に 38 サンプル全員（データ欠落を除く）の
からも推察することができます。
37
発信！ Video Research
では、これらの素材について、素材ごとの血流の
変化をみてみます【図表 4】
。
最大値 / 最小値の差が大きかった
「素材 A」
では、
タレントにややネガティブな反応がありました。
今後の課題
前頭葉側部・前部が同様傾向で「6 秒」あたりから
このように「思考（理解しようとする）
」と「記憶
時間とともにスコアの上昇がみられます。これは素材
化（覚えようとする）
」というポイントで「CM の評価」
を視聴するに従い、
前頭葉の前部・側部が活性化（働
を絞ってみると「NIRS」の評価も利用価値があるか
き）していることを表しています。
もしれません。
また「素材 E」では、前頭葉側部で、６秒位から
そして、
「アイトラッキング」
を併用することにより
『脳
、
急激にスコアが上昇（活性化）しており、
一方前部は、
が活性化』
しているときは⇒
「どのようなシーンなのか」
10 秒をピークに低下しています。これは、前頭葉側
を検証することにより、具体的な分析ができそうです。
部（覚えようとする働き）が後半に強められていると
とはいいつつも、まだ研究を始めたばかりではあり
いうことが考えられます。
また「素材 F」では、
ほぼ同様なスコアの流れになっ
ますが、いくつかの課題と知見をご紹介します。
ており、やや側部のスコアが高く、覚えようとする働
今回の大きな課題はインターバルになります。
きが活性化している傾向がうかがえます。
また、グラフ内には当社サービスである「興味反
【図表１】でもご覧いただきました通り、素材と素
応曲線（棒グラフ）
」を表示しておりますが、この３素
材の間にインターバルを用意しましたが、当然のこと
材については「ネガティブ反応」は極めて小さく、ポ
ながら実際の「CM 視聴」時には連続した CM にな
ジティブな反応であり、興味反応と同様に「NIRS」
りますので、前の素材の余韻の中で反応は起こってい
のスコアでも「良好な反応＝内容を理解し / 覚えよ
ます。一方、素材ごとの確認を行うのであれば、素
うとする」働きがあることが推察できます。
材間の条件を同様にする必要があるかもしれません。
これらの結果は「事後アンケート」でも表れており、
また、今回使用した「NIRS」は前頭部半頭のみ
「素材 G」は好意・興味意向で TOP、また「素材 C」
の計測でしたが、全頭計測をすればさらに気づきは
は好意・興味スコアも他素材に比べると低く、出演
あるのではないかと思っています（但し全頭測定器
【図表 3】CM 素材別脳血流のスコア（最大／最小／平均）
対基準値比：NIRS：01 ～ 04 ポイント／ 13 ～ 16 ポイント
素材 [A]
素材 [B]
素材 [C]
素材 [D]
素材 [E]
素材 [F]
素材 [G]
素材 [H]
素材 [I]
素材 [J]
素材 [K]
最大値
2.71
3.06
3.03
3.20
3.31
3.37
3.02
3.06
2.95
2.74
2.06
平均値
2.32
2.89
2.87
3.03
3.21
3.21
2.95
2.80
2.84
2.49
1.76
最小値
1.98
2.66
2.69
2.91
3.12
3.02
2.87
2.55
2.70
2.20
1.54
最大 - 最小
0.73
0.40
0.35
0.29
0.19
0.35
0.15
0.52
0.24
0.54
0.52
対基準値比：NIRS：ch05 ～ ch12
素材 [A]
38
素材 [B]
素材 [C]
素材 [D]
素材 [E]
素材 [F]
素材 [G]
素材 [H]
素材 [I]
素材 [J]
素材 [K]
最大値
2.65
2.74
2.88
3.10
3.27
3.30
3.11
3.29
2.77
3.04
1.78
平均値
2.28
2.60
2.79
3.07
3.23
3.21
3.00
2.75
2.70
2.56
1.54
最小値
1.91
2.49
2.73
2.98
3.14
3.11
2.91
2.49
2.63
2.27
1.44
最大 - 最小
0.73
0.26
0.16
0.12
0.13
0.19
0.20
0.80
0.14
0.77
0.34
Video Research Digest 2014. 11
は高額かつ、実査の際は固定しなければならない不
などから、自記式調査票では曖昧な反応結果になっ
便さもあり…）
。
てしまうようなケースでも、これら生理指標から補足
することが可能なのではないか、と思います。
また他の「生理指標」例えば「心拍計測」など
ただし複数の指標を併用する場合はスコアを比率
を併用することにより視線の流れと脳の活性化の関
化して分析するなどの分析アプローチの検討も必要
係、心電計測による「交感・副交感神経系」指標
かもしれません。
【図表 4】脳血流の変化と興味反応曲線
39
発信！ Video Research
今回は「CM 視聴時」の反応を検証しました。
場合は15 秒という短い刺激での反応であり、反応
仮に CM の評価を【内容の説得力】と【納得性】
もシンプルな整理の方がいいのかもしれません。
というポイントに整理した場合【前頭葉：前部】の思
今後は出稿前の
「A/B Split test」
の可能性や
「TV
考を説得力（理解）と【前頭葉：側部】の記憶化（納
番組コンテンツ」など時間の長い場合の脳反応を検
得）と整理することにより、２部位の反応を指標化す
証していくことにより、コンテンツの評価指標としての
ることもできるのではないでしょうか。
精度を高めることができるのではないか、と考えてい
また、
「CM」の視聴時の脳反応検証は、CM の
ます。
【概要】
◆目的：CM 視聴時（映像コンテンツ）に『脳反応などの生理反応はどのような変化をするのか』を検証。
Ⅰ . 実査日（予定）
：2014 年 3 月1日‐3 月3日
Ⅱ . サンプルサイズ：38 名（女性 25～39 才）
Ⅲ . 測定内容：NIRS＋心電計測＋アイカメラ＋興味反応測定のセット
※対象外条件……心臓疾患があり、ペースメーカーを付けている方
メガネ（ハード・カラーコンタクト）をつけている方
Ⅳ . 測定方法：5 秒のインターバル：CM 素材：インターバル：CM 素材：インターバル…
を繰り返し、11素材呈示しながら「上記測定」実施
※測定終了後……自記式アンケート（30コマ静止画による記憶の再生付加）
Ⅴ .CM 素材呈示：20 本程度を「素材1＋3 秒白画面＋素材 2…白画面＋素材 20」
※提示素材はシャッフルで提示
連続した「CM 提示」により、番組内 CMと同様の CM 視聴と置き換えることができる。
40
Video Research Digest 2014. 11
VR TOPICS
１位は浅田真央、女性部門で 2 連覇達成！
「テレビタレントイメージ２０１４年８月度調査」
この度、第 84 回調査（2014 年 8 月度）の結果がまとまりましたのでお知らせいたします。
■男女タレント人気度ベスト 3
男女の 1，2 位は前回調査（14 年 2 月度）と変わらない結果となり、根強い人気を証明しました。
■注目の上位タレントは、春・夏ドラマで活躍した・・・
上戸彩が、女性タレント部門で前回７位から 4 位へ上昇し、トップ 5 入りしました。
他、トップ 10 にランクインしたタレントで前回から大幅に順位を上げたのは、女性タレント部門 7 位の北川景子
（前回 25 位）と、同じく 9 位の杏（前回 29 位）でいずれも人気ドラマで活躍したタレントでした。
男性タレント人気度上位 10
順位
タレント名
1
阿部
2
明石家
寛
3
イチロ－
さんま
全体 N=565
女性タレント人気度上位 10
人気度（％）
前回
順位
順位
タレント名
全体 N=565
人気度（％）
前回
順位
56.8
1
1
浅田
真央
55.6
1
50.6
2
2
綾瀬
はるか
48.8
2
48.0
5
3
天海
祐希
48.0
4
彩
3
福山
雅治
48.0
3
4
上戸
45.1
7
5
桑田
佳祐
46.7
7
5
DREAMS COME TRUE
42.5
3
6
タカアンドトシ
44.4
15
6
吉永
小百合
42.1
6
景子
41.1
25
7
所
43.9
6
7
北川
7
さまぁ～ず
43.9
8
8
ロ－ラ
40.5
9
9
ゆず
43.5
8
9
杏
40.4
29
ビ－トたけし（北野武）
42.8
11
10
ジョ－ジ
10
菅野
美穂
39.8
8
10
新垣
結衣
39.8
11
※上位 20 位まで、前回の結果などもあわせて下記ＵＲＬでもご覧になることができます。
http://www.videor.co.jp/press/2014/140926.htm
あなたは誰似？「イメージぴっタレント」データ更新
～最新のタレントイメージ調査のデータを元に、イメージが似ているタレントを診断～
イメージぴっタレントは、テレビタレントイメージ調査のデータを元に、自分や友人な
どのイメージが似ているタレントをお知らせするサービスです。
タレントのイメージ得点は、最新の「テレビタレントイメージ調査」のデータを反映さ
せていますので、以前やってみた方でも違うタレントと診断されるかもしれません。診断
結果は、Twitter、mixi、Facebook、GREE などでシェアすることができます。ぜひ
お楽しみください。
誰に似てるかな？『イメージぴっタレント』
http://shindan.videor.co.jp/
41
INFORMATION
タイムシフト視聴動向把握に向けた
取り組みについて
当社では、近年のテレビ視聴動向の変化を捉え、
番組の実態を把握するため、録画番組の再生視聴
部紹介します。
（詳細は当社 web サイトに掲載）
右ページの調査概要のとおり、タイムシフト調査
（タイムシフト視聴）について研究を進めてきました。
は当社の関東地区視聴率調査（ＰＭ）と同様の調
測定技術開発から集計方法などの研究を重ねなが
査仕様となっています。ただし、対象者世帯は「タ
ら、2013 年 10 月より関東地区の視聴率調査仕様に
イムシフト調査」用に別途 300 世帯を設定し、調査
準じたタイムシフト調査を開始し、この７月に調査デー
を実施しています。したがって、この調査から得られ
タの一部をリリースしました。
たタイムシフトデータは、当社が実施している関東地
今回は10 月にリリースした最新の調査結果を一
区視聴率調査（ＰＭ）とは別の調査データとなります。
タイムシフト視聴（放送日に加え、翌日から 7 日内の番組再生視聴）が多い番組上位 20〈世帯集計〉
（2014 年６月 30 日（月）～ 2014 年 9 月 28 日（日））
順位
番組名（○：レギュラー番組）
放送局
放送曜日（単発
番組は放送日）
放送開始
放送分数
放送回数
番組平均７日内
再生率（%）
12.3
①
ＨＥＲＯ
フジテレビ
月
21:00
54
11
②
木曜劇場・昼顔・平日午後３時の恋人たち
フジテレビ
木
22:00
54
11
7.8
3
地上波初ディズニーＳＰ映画・
レミーのおいしいレストラン
ＴＢＳ
7/6( 日）
21:00
108
1
6.8
4
マルモのおきてスペシャル２０１４
フジテレビ
9/28( 日）
21:00
129
1
6.4
⑤
妖怪ウォッチ
テレビ東京
金
18:30
28
13
6.3
⑥
金曜ドラマ・家族狩り
⑦
ＳＴ赤と白の捜査ファイル
ＴＢＳ
金
22:00
54
10
6.2
日本テレビ
水
22:00
60
10
5.9
5.7
⑧
月曜ミステリーシアター・ペテロの葬列
ＴＢＳ
月
20:00
54
11
⑨
金田一少年の事件簿Ｎ・ｎｅｏ
日本テレビ
土
21:00
54
9
5.6
⑩
若者たち２０１４
フジテレビ
水
22:00
54
11
5.4
11
ＨＥＲＯ
フジテレビ
6/30（月）
21:00
148
1
5.3
⑪
軍師官兵衛
※映画版
ＮＨＫ総合
日
20:00
45
13
5.3
⑬
連続テレビ小説・花子とアン
ＮＨＫ総合
月火水木金土
8:00
15
78
5.2
⑭
木曜ドラマ劇場・
同窓生・人は、三度、恋をする
ＴＢＳ
木
21:00
54
10
4.8
⑮
ＧＴＯ
フジテレビ
火
22:00
54
11
4.7
⑯
木曜ドラマ
ゼロの真実・監察医・松本真央
テレビ朝日
木
21:00
54
8
4.5
⑰
ワンピース
フジテレビ
日
9:30
30
12
4.4
⑱
信長のシェフ
テレビ朝日
木
19:58
56
8
4.3
⑲
火曜ドラマ
東京スカーレット・警視庁ＮＳ係
ＴＢＳ
火
22:00
54
9
3.9
20
テレビ東京開局５０周年特別企画
松本清張強き蟻
テレビ東京
7月2日
21:00
128
1
3.8
⑳
ドラえもん
テレビ朝日
金
19:00
30
7
3.8
＊関東地区における地上波民放５局＋ＮＨＫ総合で放送された、放送分数が 15 分以上の番組（天気予報、ガイド等除く）が対象
＊「番組平均７日内再生率」は、放送日当日に加え、放送日翌日から７日内の期間での番組再生率
＊複数回放送された番組の再生率は、期間内における全放送回の平均値を掲載
＊レギュラー番組は通常放送の番組情報を掲載（期間内における放送が１回のみの場合は、放送日の番組情報を掲載）
＊同率の番組が複数ある場合は、放送日（複数回放送された番組は初回の放送日）・放送時刻の順に掲載
42
Video Research Digest 2014. 11
＜調査概要＞
◇調査エリア
関東地区視聴率調査（PM）と同一エリア
◇調査対象上記エリアに居住する「自家用テレビ」を所有する世帯及び世帯内に居住する
4 才以上の家族全員 ※そのうちタイムシフト視聴可能世帯は約 78%
◇サンプリング
国勢調査の統計情報をもとに、無作為一段系統抽出により「基準世帯」を抽出
◇調査対象数
300 世帯（約 800 人）
「タイムシフト調査」についてお問い合わせの多かったものをいくつかご紹介します。
Ｑ１．
「タイムシフト調査」はいつから始めているのか
Ａ．システムの開発は 2007 年から本格的に開始しています。その試作機による実験調査は 2008
年より段階的に実施してきました。測定実験を重ねながら、第一次、第二次調査を経て、現在
の関東地区の視聴率調査仕様に準じたタイムシフト調査に至っています。
Ｑ２．どのような仕組み＜技術・機械＞で測定しているのか
Ａ．フィンガープリント技術を用いてテレビモニターから出力される音声をデータ化し､センターサー
バにあるデータベースと照合し判定を行う「センターマッチング方式」にて測定を行っています。
※フィンガープリント技術とは、あるものの特徴を捉え、
「指紋」のように個別識別可能な
コード化を行う技術です。音声情報を照合用にフィンガープリント化しています。
Ｑ３．
「番組平均７日内再生率」とは何か
Ａ．放送日当日に加え、放送日翌日から７日内の期間での番組再生率を指します。
Ｑ４．なぜ７日内再生なのか。同じ番組を２回以上再生した場合は？
Ａ．週単位での編成が基本であるため、次回放送までを再生対象期間として７日間としています。
また、現状では同一世帯での再生は、再生回数に関わらず１回としてカウントしています。
Ｑ５．関東ＰＭ視聴率データと足し上げてもよいか
Ａ．関東地区テレビ視聴率調査（ＰＭ）とは異なるサンプルによる結果ですので、足し上げして考
えることは出来ません。
Ｑ６．いつからサービス開始となるのか
Ａ．現時点では 2015 年１月を予定しており、提供システムの整備を進めております。
お問い合せはコーポレートコミュニケーション室までお願いします
43
編集後記
この度、テレビとソーシャルメディアの関係性を表す指標として、
Twitter 社と取り組んできた「Twitter TV エコー」をリリースしま
した。
わずか 140 文字の、個人のつぶやきが、
「リアルタイムに公開さ
れつながっていく」Twitter の特性により、テレビに新たな価値を
吹き込みました。
中でも、ツイートの拡散度合いが把握できる「インプレッション」
という指標は国内で初めて提供するものです。
今回の Twitter 社との協業は当社にとって、ソーシャルメディア
側の視点と示唆を得る貴重な機会となったことは言うまでもありま
せん。まだ、緒についたばかりですが、ソーシャルメディアのパワー
と効果を正確に捉え、変化を予測し示していくことで、より実践的
なサービス提供が可能になると考えています。
こういったソーシャルメディアへの取り組みを重ねながら、メディ
アの価値を多面的に示していきたいと思っています。
「Twitter TV エコー」の調査結果は当社 WEB サイトでご覧いた
だけます。
コーポレートコミュニケーション室

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