特 集 関東地区テレビ視聴率調査の 仕様変更について 新サービス テレビとネットの関係性を明らかにする 「VR CUBIC」 クリエイティブカルテでみる オリンピック／パラリンピック各社のCM評価 f2ラボ by ひと研究所 F2ママのリアルライフ Tele・vision リオ五輪 テレビ！動画！SNS！ 日本人選手大活躍はどう見られた？ Ad Activity Support Project レスポンスデータをもとにした テレビ広告効果の推定について TOPICS タレントイメージ調査 01 10月スタート 関 東 地 区テレビ視 聴率調査の 仕 様 変 更について 〜サンプル拡張とタイムシフト測定〜 この10月3日より関東地区の視聴率調査のサンプル数を900世帯に 拡張し、 リアルタイム視聴率とともにタイムシフト測定を実施していきます。 今回はこの仕様変更に携わってきた担当部署長である橋本和彦にこれ からの視聴率調査についてインタビューしました。 テレビ事業局 テレビ調査部部長 橋本 和彦 テレビの視聴分散化に対応するための第一歩 －－600世帯から900世帯にサンプル拡張す る背景には、ここ数年でのテレビ視聴状況の変化 があると思いますが、具体的にはどのような変化 が起きているのでしょうか。 テレビ視聴に影響を与えているものとして、 まず世 帯特性に変化が起きています。2000年の世帯数を 100とした場合、2015年の世帯数は116.7と増え ているのに対して、平均家族人数は89.1と大幅に 減っています。これは単身世帯の割合が増えている ことが要因で、 その割合を視聴率調査世帯で確認す ると2000年1割強だったのが、2015年には2割を 超えてきています。また、2000年には1世代のみで 構成されていた世帯が３割強だったのが、2015年に は５割近くまで占めるようになってきています。世帯視 ・ ・ 聴率算出のベースになっている世 帯のあり方が大き く変化してきたことが確認できます （右図） 。 02 V R D N o. 5 5 3 2 016 / 9 -10 －－他に、どういったことがありますか。 世帯として、 この課題に対応していきます。 それに伴い 世帯構造の変化に加え、 テレビ視聴形態の変化 個人サンプルが1500人程度から2300人程度に増 があります。中でもタイムシフト視聴の増加は象徴的 加しますので、視聴者の特性をより細分化して、 テレビ です。デジタル技術の進歩によって、 タイムシフト視聴 視聴の実態をみることができます。 が簡単にできるようになった環境が視聴形態を変化さ せ、 “テレビ視聴の分散化” を引き起こしています。テレ ビ視聴の構造が変化してきていることは皆さんも肌で お感じになっていると思います。 －－「テレビ番組のあらゆるリーチの測定」とは 具体的にはどんなことでしょうか？ リアルタイム視聴に加え、 まずはタイムシフト視聴、 そしてスマートデバイスによるテレビ視聴があげられま －－そんな視聴環境の変化が背景にあって視聴 率調査の仕様変更に至ったわけですね。 す。 まず統合した900世帯において現行視聴率の定 義には含まれていないタイムシフト視聴を10月から測 “テレビってこう変わってきているよね” “生活者も変 定し、 データを提供していきます。 もうひとつのスマート わってきてるしね” “テレビはいろいろな見られ方がされ デバイスによるテレビ放送の視聴は、 まずは視聴実態 ているよね” といった中で、視聴率のあり方について関 の把握からスタートし、検証を踏まえながらこれからの 係業界の方々と協議を重ねてまいりました。 これからの データのあり方を検討していくことにしています。 テレビやCMの接触の価値をどう表していくかを検討 し続けた結果、 テレビメディアの価値を最大化するた めに「テレビ番組のあらゆるリーチを測定すること」 と、 「生活者のプロフィールを分析できるような切り口」 が必要と考えました。 ――まずタイムシフト視聴を測定していくという ことですね？ はい。2015年のデータになりますが、生活者の1日 のテレビ視聴全体を１００として、 そのうちのタイムシフト 今回はその第一歩として、多様化する世帯や生活 が占める視聴分数の割合は6％、 プライムタイムになる 者のテレビ視聴をより正しく表現していくために、関東 と、 それが約10％にまで上昇します。 まずは視聴量とし 地区の視聴率調査のサンプル600世帯と2013年に て顕在化したタイムシフトをしっかり測定していくことが スタートしたタイムシフト調査300世帯とを統合し900 重要だと考えています （下図） 。 03 ――タイムシフト測定をすることによって新指 標が生まれるということでしょうか。 新しい指標は２つあります。 「タイムシフト視聴率」 ―― スマートデ バ イスに つ いて は いか がで しょう？ 視聴デバイスの拡がりを捉えることとして、対応し と 「総合視聴率」です。 「タイムシフト視聴率」はリア ていくべきだと考えます。スマホはこの数年で約6倍、 ルタイム視聴の有無にかかわらず、7日内（168時間 タブレットは5倍と急速に普及しています。特に20代 内） でのタイムシフト視聴の実態を示すものです。 のスマホ普及率は9割にも達しますが、実際、 スマート デバイスによる視聴行動はまだ少ない状況ではありま ――では「総合視聴率」とはなんですか？ 「総合視聴率」はリアルタイム視聴とタイムシフト とこれからの視聴スタイルに与える影響とその可能性 視聴のいずれかでの視聴を示す指標です。重複視聴 は無視できません。測定技術や対象者からの許諾面 が存在した場合はリーチの考え方で集計されます。こ など課題もあるので一つひとつクリアにして、測定の れは番組単位での視聴の拡がりを示すものとして、新 準備を進めていきたいと思います。 たな指標と考えています。 04 す。 とはいえ、 スマートデバイスの急速な普及を考える V R D N o. 5 5 3 2 016 / 9 -10 ユーザーと課題を共有することが大事 ――仕様変更に際して、どのようにお客さまに 説明されたのでしょうか。 大きな発表の場としては2015年に行った当社のプ が出ているのかなどこれまでお伝えしていないこともあ り、 タイムシフト動向の説明を進め、課題を共有してい るところです。 ライベートイベント 「ＶＲフォーラム」 です。 フォーラム以 降は、全国各地の放送局を中心としたお客さまに説明 ――サンプル拡張にあたり大変だったことは？ させていただいています。 すでに視聴率調査仕様に準じたタイムシフト調査を 実施していましたので、比較的スムースに統合作業を ――どういった質問が多いのですか？ 進めてこれたと思っています。大変…という意味では、 やはりタイムシフトについてのご質問を多くいただき タイムシフト調査を立ち上げるまでの方が、技術面で ます。多くのお客さまにとって初めて触れるデータです も、 ルール作りの面でも初めてのことだらけだったので ので、 “どういう風に使おうとしているんですか” “どう変わ 大変なこともありました。その時に培ったノウハウが今 りますか” “どんな検証していますか” など漠然とした不 回の900世帯化で役立っていると感じていますし、業 安や懸念をお持ちなのだと思います。関東地区だけで 界の方々への説明にも生かされていると感じています。 実施していたタイムシフト調査ですので、他地区の方 々にはどのような調査を実施していて、 どのような結果 無作為性と代表性を重視 ――他社でもテレビやネットの視聴・接触状況を 測定するデータが出てくる中で、当社の強みは？ ＶＲフォーラムで提示した 「これからの視聴率」のコ ンセプトにもありますが、 「 視聴者の実態を詳細に捉 え、 “市場を反映させた” メディアデータとして共通にご 利用いただくために、 そしてテレビメディアの価値を正 しく示すために」が当社の原動力となっています。そ のために大事なことは 「無作為性・代表性による母集 団特性を反映させ、品質を維持する」 ことです。 ビデオ リサーチの視聴率は多くの皆さまに共通で使用してい ただくデータですので、 この点はゆずれないものですし、 これこそが当社の強みです。 05 昨年秋、 アメリカのメディア事情を視察した際に有 ――最後に、 今後の計画について教えてください 識者の方々とテレビメディアデータについて色々意 まずは関東地区から立ち上げ、 その動きや状況を 見交換しました。その中で、強く印象に残っているの みて、順次、各地区に展開していく考えです。 タイムシ が、指標で一番大事なのは “CPM” だとおっしゃって フトへの対応、 スマートデバイスの展開など大きな方 いたことです。つまり指標として市場をしっかり表わす 針は関東地区と同じですが、地区、地域によっていろ ものでなくてはなりません。だからこそ 「無作為性と代 いろ事情があるでしょう。そういったことを各エリアの 表性の重視」 「品質維持」はすべてに優先されること 方々と協議しながら進めていきたいと思います。 であり、胸を張って皆さまに提供していかなければと考 これからもあらゆる変化を捉え、調査基盤を強化し えています。ただ、費用対効果を考えると、 この点だけ ながら共通データとしての視聴率を提供してまいりた に縛られすぎてもいけないのでバランスも必要ですね。 いと思います。引き続きよろしくお願いします。 （8地区） （16地区） 06 V R D N o. 5 5 3 2 016 / 9 -10 あらためて 視聴率調査のサンプリングについて 当社が重要視している「代表性」というものはサンプルが母集団の縮図となっていることではじめていえるこ とです。 それを確実なものにするため、統計学の理論に基づいたサンプリング調査を実行しています。今回は PM９００化に際し、調査開始以来一貫して実施してきたサンプリング方法と調査精度を保つための当社独 自の対応策をお伝えします。 視聴率調査のサンプリング手法 当社では、全国27地区のエリアで、PMシステム による調査とオンラインメータシステムによる調査を ればなりません。そのため無作為抽出を行う必要があ るのです。 実施しています。調査対象世帯数はPMシステム調 無作為抽出法 （ランダムサンプリング） には、 その都 査の関東地区がこの10月から900世帯となり、関西 度乱数を発生させて対象世帯をひとつずつ抽出する 地区・名古屋地区が600世帯、 それ以外のオンライ 方法もありますが、調査エリアの中から900世帯 （ある ンメータシステム調査の200世帯で合計6,900世 いは600世帯や200世帯） をひとつずつ選ぶのは現 帯に協力いただいていることになります。 実的ではありません。 したがって、当社では最初の世 視聴率調査は各世帯に継続的に協力していただ 帯だけをランダムに選び、 あとの標本は一定間隔 （イン くパネル調査ですが、 ご存知のとおり、対象世帯は希 ターバル） で抽出する 「系統抽出法」 という手法を採用 望者による手上げ式モニターではありません。視聴率 しています。 調査の対象となる世帯は、統計学の理論に基づいて 無作為 （ランダム） に抽出しており、 この抽出した世帯 に調査協力の依頼をします。この方法を用いるのは、 サンプリング手法の概略を関東地区を例にして簡 単に説明します。 対象世帯の視聴率データから調査エリア全体の視 聴率を推定できるからです。ここが重要なポイントで 900世帯の場合 す。 「対象世帯の数が多ければ調査結果が信頼でき ① 国 勢 調 査の世 帯 数データをもとに調 査エリア るのでは？」 と思われるかもしれませんが、単純に数を 内 の 総 世 帯 数を求 めます。以 下 の 計 算では 増やしただけでは結果の信頼性が増すことにはつな 18,000,000世帯と仮定します。 がりません。無作為抽出をしていない場合、 そこで得 られるものは、実際に調査に協力した世帯の結果で ② 調査エリア内総世帯数を調査世帯数で割って、 インターバルを出します。 あって、調査エリア全体を推定することはできないの 18,000,000÷900＝20,000 です。では、 自動的に大量のデータを収集できるビッ ③ 乱数表を用いて20,000より小さな数字をひとつ グデータはどうでしょう？もちろん使う用途によっては 選び、スタートナンバーとします。 この数字が1番目 優れたデータですが、調査エリアのデータを “あまねく” の対象世帯となります。 収集できてはいないので、 ある種の偏りが生じること ④ スタートナンバーにインターバル（20,000） を加算 になります。視聴率データは広告取引の指標となって していき、残り899世帯の番号を求めることで、合 いるため、調査エリア全体の視聴率を推定できなけ 計900世帯の対象世帯が決まります。 07 視聴率調査のサンプリング手法及び系統抽出法 用テレビを所有する 「普通世帯」 を調査対象としてい についての詳細はホームページに記載しております ますので、病院、事務所、寮、 テレビ非所有世帯は除 ので、 ご興味のある方はそちらをご覧ください。 きます。 また、調査の性質上マスコミ関係者のいる世 なお、視聴率調査は、調査エリアに居住する自家 帯も調査対象外としています。 関東地区PM600世帯とTS300世帯の統合について お伝えしたとおり、 この10月より関東地区の視聴率 帯を抽出しています。 「調査エリアは同じだけど、 単純に 調査対象世帯が600世帯から900世帯に増えました。 統合しても大丈夫なの？」 という疑問を持たれるかもし 追加した300世帯は2013年10月より実施していたタ れませんが、統合前の視聴率調査 （以下、PM600） と イムシフト調査の対象世帯です。27地区の視聴率調 タイムシフト調査 （以下、 TS300） 、 統合後の視聴率調 査と同様に、 タイムシフト調査も系統抽出法で対象世 査 （以下、 PM900） の関係を図に示してみます。 TS300はPM600に比べて対象世帯が少ない （＝ 世帯が分布していますので、統合したPM900の対象 インターバルが大きい） ので、図で見るとスカスカした 世帯も調査エリアの縮図となっています。 したがって、 印象を与えると思いますが、対象世帯が調査エリアの 二つを統合したPM900で視聴率データを算出するこ 縮図となっている （都県の世帯数に応じた分布になっ とに問題はありません。 ている） ことに変わりはありません。PM600、TS300は 現在は別々に抽出した900世帯ですが、 次に調査世 対象世帯の抽出だけでなく、 その他の調査設計も同 帯を抽出する際は、 2015年の国勢調査データが確定し 一です。それぞれ調査エリアの縮図となるように対象 たあと、 前述の手順で900世帯をまとめて抽出します。 調査精度維持のための方策 ❶サンプルローテーション 08 ています。 対象世帯はPMシステム調査地区では2年間、 そ ローテーションを行わないと対象世帯の構成員の れ以外のオンラインメータシステム調査地区は3年間 年齢が上がるのみで、母集団と乖離していきます。 ま ですべての世帯が入れ替わるようにローテーションし た、PMシステム調査の場合、対象世帯の一人ひとり V R D N o. 5 5 3 2 016 / 9 -10 がテレビ視聴した際に自分のボタンを押すという作業 継続していくために、 ローテーションは必要な方策なの が必要です。ボタン押しは慣れてしまえば大きな負担に です。 はなりませんが、調査期間が長すぎると疲弊が起こら ちなみに2016年10月以降、PM900は1ヶ月あた ないとも限りません。母集団との乖離やボタン押しの り37世帯もしくは38世帯入れ替えていくことになり 疲弊を防ぎ、調査精度を落とすことなく視聴率調査を ます。 ❷コミュニケータ 質マネジメントシステムの認証を受け、全社あげて実行 データの公正性と精度を担保するため、 視聴率デー していることも大きな特徴です。ISOの目的は 『良い製 タの測定や収集は機械的に行われ、直接人が介在 品を作ること』 だけではなく、 『よい製品 （サービス） を作 することはありません。その一方で、調査を円滑に、正 る （提供する） ためのシステムを管理すること』 です。 こ 常に行うためには対象世帯と良好な関係をつくること れにより、顧客が求める高品質なデータを継続して提 が重要です。 そのため対象世帯の特性の変化にいち 供しているという信頼感の醸成と、 それによる 『お客さま 早く気づいて、対応できる体制と相互理解を得るため に満足してもらうこと』 を目指しています。 に、対象世帯と当社とを結ぶコミュニケータと呼ばれる 専属調査員を置いています。 コミュニケータは定期的 視聴率の使われ方を考えた時、 “代表性の確保・維 に対象世帯宅を訪問し、不安や疑問に応えながら調 持” はなによりも優先されるものであり、 その基盤となる 査への理解を促すことが大きな役割であり、調査協力 サンプリングについては専門部署によって厳密に管 を維持するのに必要な存在です。 理・実施しています。時代や環境が変わろうとも、 “代 表性の確保・維持” を追及し続け、公正で、信頼性の ❸ISO9001品質マネジメントシステム 高いデータの提供に努めてまいります。 視聴率調査に関して国際規格であるISO9001品 「サンプリング手法」https://www.videor.co.jp/rating/wh/04.htm 「系統抽出法」https://www.videor.co.jp/rating/wh/04_random.htm 09 新サービス テレビとネットの 関係性を明らかにする 「V R C U B I C 」 近年、生活者の多様化やデジタル化による視 聴デバイスの普及で視聴形態の分散化が進んで 「VR CUBIC」とは きています。テレビ番組を「動画」という単位 テレビ・パソコン・スマートデバイス （スマート で捉えると、今の生活者にとって動画の視聴は フォン／タブレット）の接触状況を実測で測定す テレビだけでなく、Web 上でも視聴することが ることで、各メディアの到達や重なり、メディア 多くなってきています。例えば、放送局でも 接触者のサイト接触行動を把握することが可能に 「TVer」をはじめ公式サイトを立ち上げ、サー なります。また実際のコンテンツ接触者の詳細な ビスを拡充するなどテレビ番組もデバイスシフ プロフィールを分析することを目的に、大きく下 ト、タイムシフト、チャンネルシフトといった 記図3点の側面を、1人の対象者から同時に取得 様々な形態で視聴されるようになっています。 しています。 そんな視聴の分散化に対応するために、当社に 何が出来るのか。その対応のひとつは前段でお 伝えした視聴率調査の拡充であり、テレビ放送 テレビ×ネットの 関 係を把 握 C U B I C V R のあらゆるリーチを捉えることの第一歩です。 さらに、伝送路、デバイス、視聴形態を問わな いコンテンツや情報の接触状況を捉える必要性 もあります。そこで当社では「動画コンテンツ」 機械式テレビ測定 「テレビ視聴」の詳細把握 機械式Web測定 「Web広告/サイト接触」の 詳細把握 という側面からデバイスをまたいだトータルリ ーチ、トータルオーディエンスを捉えるべく、 テレビと Web の両方の接触を機械式で測定する サービス「VR CUBIC」の提供を開始しました。 今回はこの「VR CUBIC」に関して、調査概要 やスペックだけでなく、実際に広告・マーケテ ィング分野での分析活用事例を通して、全体像 を紹介させていただきます。 010 V R D N o. 5 5 3 2 016 / 9 -10 ターゲット プロフィール VR Cross and Unique reach of Broadcasting and Interactive Communication 【図表１】生活者の情報接点を捕捉する 「VR CUBIC」分析概念 １． 『 だれが』 充実させました。これにより、テレビ ×Webの 接触実態を、カテゴリ関与者などプロフィール 情報を元に設定したターゲットで比較すること 2． 『どの メディアで』 や、特定のテレビ × Webの接触特性をもつ人々、 例えば、 「Web動画ばかりを見ている人たち」がど のような特性を持っているかを分析することで、 シングルソース 3． 『 何に』 広告アプローチの方法を紐解くことが可能です。 4． 『 いつ』 「VR CUBIC」でわかること 広告コミュニケーションの観点では、 【図表１】 に ここでひとつの事例として全国でどのくらい 示したようにテレビやWebで展開される様々な広 の人が、先のリオデジャネイロオリンピック開 告・情報を 『だれが』 『どのメディア(テレビ、Web) 会式を見たのかを紹介します。 で』 『何に』 『いつ』接触したのかを把握することが 「VR CUBIC」データと現行27地区で実施して いるテレビ視聴率調査（注：関東地区600世帯）から得た できるログデータとして整備しています。 「VR CUBIC」におけるテレビ × Webの接触と 推計データを使います。この２つのデータを掛 プロフィールデータは、関東1都6県在住のWeb け合わせることで、開会式のテレビ番組及び （※） 利用者15歳～ 69才の約5,000人を調査対象者 Web関連サイトのいずれかに接触した推計人数 として取得しています。ログとして日々取得す がわかります。地上波、BSで放送された開会式 るテレビ×Web機械式の接触実態以外にも、ター をリアルタイムに視聴した人は3,865万人（推 ゲットプロフィールに関するアンケート項目も 計）、タイムシフトで視聴した人は144万人、オ 【図表２】リオデジャネイロオリンピック開会式の「トータルオーディエンス」 8/5 当社リリース済み 当社の世帯視聴率調査27地区 ※2016年8月時点 ● ＰＭシステム調査地区（３地区） 600世帯 関東・関西･名古屋 ● 52週調査地区（８地区） 200世帯 ● 到達推計 3,865万人 テレビ視聴 （リアルタイム視聴） 3,865万人 641万人 北部九州・札幌・仙台・広島 静岡・福島・新潟・岡山香川 24週調査地区（16地区） 200世帯 ネット視聴 （当日内接触） テレビ視聴 熊本・鹿児島・長野・長崎 金沢・山形・岩手・鳥取島根 （タイムシフト視聴） 愛媛・富山・山口・秋田 青森・大分・沖縄・高知 詳 細 に つ い て は 当 社Webサ イ ト（http://www.videor.co.jp/ solution/marketing-data/vr-cubic/index.htm）をご覧下さい。 144万人 全国で開会式を視聴した人 （＝トータルオーディエンス）は 約4,230万人 ※PC、スマートデバイスのいずれかでマッチング用Cookie/UUID情報の取得済みサンプル 011 リンピック関連サイトに接触した人は641万人 トにデータを捉え、解決策を与えることができ で、トータルオーディエンスつまり、全国で開 ます。 会式を視聴した人は約4,230万人（推定値）です。 こうした課題が解決できるのは、 「VR CUBIC」 テレビだけでなくネットやタイムシフトといっ が単に接触実態をおさえているだけではなく、 た媒体をまたいだトータルオーディエンスのう 接触を時間軸上の順序性を保持して取得してい ち、約8.6%が従来のテレビのリアルタイム視聴 るからです。 以外の方法で開会式を視聴していたということ がこの分析からわかりました。こうした結果は 分散化するコンテンツや広告の接触状況を把 テレビとWebの両方を1人の対象者から取得す 握し、トータルリーチ・トータルオーディエンス るフレームでしかみえてこない知見です。 を測定することで、お客さまのマーケティング 当サービスはこのように「テレビ×ネット」の接 触状況をログとして日々取得するだけでなく、 そのログデータにターゲットプロフィールが付 課題にお答えしていきます。 次に、下記課題の③④を明らかにした分析事 例を紹介します。 随するという特性を活かし、以下に挙げるよう な課題に対して、自社／競合の区別なくフラッ 「VR CUBIC」はこんな課題にお答えします ①『任意のターゲット』でテレビ・Webの接触状況を確認したい ② テレビとWebの到達状況を『トータルで把握』したい ③ テレビ接触とWeb接触の関係を『時系列で』確認したい ④『テレビCMの接触回数とサイトアクセスの関係』を把握したい ⑤ テレビ接触とWeb接触の『情報接触経路』を分析したい ⑥『生コマーシャル/タイムCMの効果』を明らかにしたい ⑦ テレビとWebの『広告接触と態度変容の関係』を分析したい 012 V R D N o. 5 5 3 2 016 / 9 -10 VR Cross and Unique reach of Broadcasting and Interactive Communication V R C U B I C 分析事例 テレビ接触とWEB接触の 関係をみる ～花王「ソフィーナ プリマヴィスタ」の場合～ Writer マーケティング事業推進局 企画開発部 吉田 正寛 ここでは「VR CUBIC」のサービスを理解し ていただくために「何がわかるのか」「どういっ たソリューションがあるのか」に答えるべく具 体的な事例をもって紹介します。 昨今はテレビ CM の役割をアイキャッチと定 vr cubic分析 case 1 テレビ接触と ブランドサイト接触の関係を 時系列で確認したい 義し、詳細情報の伝達を Web サイトに検索させ る形で補完するといった広告キャンペーンをよ く見聞きします。今回は、「花王ソフィーナ プ まずテレビCM接触とブランドサイト接触が リマヴィスタ」の例をもとに、テレビ CM 接触 それぞれ時系列上でどんな推移をたどるのかを とブランドサイト接触の関係を分析します。今 確認しました。16年１月以降で1カ月ごとに「花 回の分析は、以下のような条件で実施しました。 王ソフィーナ プリマヴィスタ」のテレビＣＭ出 稿量とブランドサイト接触率を表現しています 分析ブランド 花王「ソフィーナ プリマヴィスタ」 分析の対象 満20歳～ 59歳の女性個人 ※パソコン、 もしくはスマートデバイス （スマートフォン やタブレット） でのサイト接触測定が可能な方 集計対象サンプル数 1,568 サンプル 分析対象期間 2016年1月1日 ～ 2016年 8月 21日 【図表１次頁】。この結果をもとにテレビCMの出 稿量や出稿タイミングがブランドサイト接触率 にどのような影響を与えるかを分析します。 ブランドサイト接触率のピークは３月 （1.34％） で、 テ レ ビCM出 稿 量（ 世 帯GRP） も 単 月 で 1127.8GRPと 最 も 高 くな っ て い ま す。 一 方、 1200GRP程度出稿がみられる５月～７月ですが、 ブランドサイト接触率は３月ほどの水準には達 していません。このように、継続的にテレビCM を出稿していても、時期によってブランドサイ ト接触率は異なります。この差が生じる要因と して、CMのクリエイティブの違いが考えられま 013 【図表１】「花王ソフィーナ プリマヴィスタ」テレビCM出稿量と ブランドサイト接触率の推移 （％） TVCM累積GRP（世帯GRP/本数） 1.60 1.34 1.40 5679.2 1.20 0.83 0.80 0.00 1849.8 0.06 319 319 2016年1月 722 5000 4000 0.26 403 2016年2月 203.4 2016年3月 3000 2053.2 1127.8 2016年4月 す。しかし、この期間に出稿されたCMの内容を 確認すると、 「ファンデーション」と「下地」の２商 1240.6 1264.5 0.06 2016年5月 0.38 1120.9 0.19 2016年6月 2016年7月 0.38 2000 619.6 1000 2016年8月 0 vr cubic分析 case 2 品種類のものであり、CMの内容は訴求点やテイ テレビＣＭの接触回数と ストなどは大きく変わりませんでした。そのため、 サイトアクセスの関係を ブランドサイト接触へのCMの影響は、CMクリ 7000 6000 3293.8 0.60 0.20 6298.8 4558.3 1.00 0.40 （GRP/15秒） WEBサイト接触時点 TVCM出稿量（世帯GRP/本数） 把握したい エイティブの要素よりも出稿量による要素の方 が大きかったとみられます。今回の結果から、 ブランドサイト接触のピークを誘発させるのに さらに「VR CUBIC」ではテレビＣＭ接触回数 テレビCMの出稿が累積で1,800GRP程度必要で ごとにブランドサイト接触率を確認することが あると考えられます。 できます。ここでは、約８か月間で「テレビＣＭ 一方、ブランドサイト接触率が３月ほど獲得 非接触」 「１回～９回接触」 「10回～ 19回接触」と できなかった 5 ～６月ですが、仮に広告の狙い いう具合に接触頻度（フリークエンシー）により がブランドサイトに接触させることだった場合、 対象者を分け、それぞれのブランドサイト接触 今回の「プリマヴィスタ」の CM 素材では “ 累 率を算出しました【図表２】。 積で 1,800GRP 以上の出稿はブランドサイト接 接触回数ごとの出現率は、 「１－９回」が22.4％ 触にはほとんど影響しない ” という知見が引き と最も多く、その後回数が増えるごとに出現率 出せるでしょう。このように、テレビ CM とブ が低下します。極端に接触回数の多い「100回以 ランドサイト接触を連動させる上で、テレビ 上」は6.6%、逆に「非接触」も同レベルの7.6%程 CM 出稿量の上限下限を「VR CUBIC」の分析 度で、ともに一定数の出現率です。 から検討することができます。 接触回数ごとのブランドサイト接触率をみる と、概ね接触の回数が増えるごとに高くなる傾 向がみられます。 「テレビCM非接触」層のブラン ドサイト接触は皆無でありこれは合点がいくも のの、「1－9回」から「40－49回」のレンジではブ ランドサイト接触率に大きく影響しませんでし 014 V R D N o. 5 5 3 2 016 / 9 -10 VR Cross and Unique reach of Broadcasting and Interactive Communication た。この流れが変わるのが「60－69回」 「70－79 今回紹介したように、テレビ接触と Web 接触 回」で、それぞれブランドサイト接触率が5.17%、 の 実 態 が ロ グ と し て 取 得 さ れ て い る こ と で、 3.92%と他の接触回数頻度を大きく上回ってい Web 誘引の観点からみたテレビ CM の出稿量を ます。CM接触回数『59回以下』と『60回－79回』 規定する分析を行うことができます。しかしこ でそれぞれブランドサイト接触率の平均を算出 こで紹介した結果を一般的な知見としてすべて して比較すると、前者が2.1％に対して後者は の商品にあてはめるのは難しいです。このこと 4.5％となり、ブランドサイト接触率に2.1倍の は他のブランドでの同様の分析結果から明らか 開きが出ていました。この結果から、今回の事 になっています。ただこうした違いを『広告効 例では、70回前後テレビＣＭに接触させること 果実態』の違いとして捉え、自社だけでなく競 で安定したブランドサイトの接触が獲得できる 合 他 社 の ブ ラ ン ド と の 効 果 の 違 い を「VR ということがみえてきました。 CUBIC」を用いて検証することも可能です。ま 逆に90回以上の高頻度層になると、サイト接 た「VR CUBIC」には付帯情報としてのプロフ 触率は増えるどころか低下する傾向がみられま ィールが充実しているほか、独自のアンケート す。この点については、接触回数が極端に増大 をかけることも可能です。 することで飽和が生じ、結果ブランドサイト誘 引に至らないのか、あるいは接触が極端に増え 「VR CUBIC」で得られる結果や知見は、今後 るような生活スタイルがそもそもの商品関与に の広告コミュニケーション戦略への示唆だけで 関係しているのか、別途仮説をたてて分析して なく、事例蓄積によるモデリング開発（将来予測） いく必要があります。 や、DMP投入による広告コミュニケーションの 最適化など、コミュニケーション活動の効果・効 率向上の一助となると考えています。次回以降も、 分析事例や活用に関して紹介させていただきます。 【図表２】「花王ソフィーナ プリマヴィスタ」テレビCM接触回数ごとのブランドサイト接触率 ＷＥＢサイト接触率 ＴＶＣＭ 接 触 回 数 割 合 TVCM 接触回数 0.0 10.0 非接触 7.6 20.0 15.6 10-19回 12.2 20-29回 10.1 30-39回 7.3 40-49回 6.1 50-59回 70-79回 3.7 (％) 0.00 Ｎ=119 22.4 1-9回 60-69回 30.0 6.00 (％) 4.00 0.00 2.56 Ｎ=351 3.28 Ｎ=244 Ｎ=192 2.60 Ｎ=158 2.53 2.63 Ｎ=114 1.05 Ｎ=95 5.17 Ｎ=58 3.3 3.92 Ｎ=51 80-89回 2.7 Ｎ=43 90-99回 2.6 Ｎ=40 100回以上 2.00 6.6 Ｎ=103 0.00 2.50 0.97 015 クリエイティブカルテで見る オリンピック／パラリンピック スポンサー各社のＣＭ評価 当社クリエイティブカルテは、今春のサービスイン早々に多くのお客さまからご 好評いただいております。導入をご検討いただくお客さまのために、今号より具体 的な事例を通してクリエイティブカルテの魅力をお伝えしていきます。 今回は、日本代表団が史上最多41個のメダルを獲得したリオオリンピック中に 放送された、オリンピック／パラリンピックスポンサーＣＭ Writer マーケティング事業推進局 企画開発部 の結果を紹介します。なお、今回の調査対象素材の多くは企 業ＣＭであり、広告好意度が高い素材が多かったため、ここ 藤田 誠広 では主に広告認知に焦点を当てて紹介します。 1．オリンピックスポンサードCMの全体傾向 クリエイティブカルテは15 〜 69歳を対象に 調査を実施しています。今回個人全体でもっと クリエイティブカルテは、多様な業種且つ多 も認知されていたのは、P&Gジャパン『錦織圭、 様な訴求のテレビCM・動画広告を対象としてい 母のやさしさ』編で、60.4%の認知率でした。 るため、Norm値を引くことが可能です 【図表１】 。 錦織選手が母への感謝を語る内容で、主要な まず、今回対象としたオリンピックスポン 商品ターゲットである成人女性 （20 〜 69歳） に サードCMで暫定的なNorm値を引いてみると、 全業種Norm値にくらべて認知効率が芳しくあ 【図表１】出稿量に対する広告認知率 （今回対象素材） りません。個人全体15 〜 69歳のターゲット GRP500%程度でおよそ10%程度低くなって いますが、この要因はインパクトよりも、選 手の真摯さやストーリー性、企業姿勢などを じっくりと伝える素材が多いためと考えられ ・P&Gジャパン『錦織圭、母のやさしさ』編 全業種Norm値 トヨタ 50 40 2．今回幅広く認知された代表的な素材は P&G 60 広告認知率 ます。 （%） 70 ANA JX 日本生命 10％ 30 オリンピックスポンサード CMNorm値（暫定） 20 ・ トヨタ自動車 『WOW イチローが嫌いだ』 編 10 それら素材の中で幅広く認知された素材を 見てみましょう。 016 V R D N o. 5 5 3 2 016 / 9 -10 0 0 200 400 600 個人ＧＲＰ 800 （%） 1000 限ると70.7%と幅広く認知されています。ちな メージが、日本生命は「情緒のある」イメージ みに母世代の50 〜 60代女性ではなんと78.3% がそれぞれ際立っており、ただ親しみやすい とほとんどの人が認知しています。 だけではなくプラスアルファの要因が認知効 また、トヨタ自動車『WOW イチローが嫌 率を押し上げた様子がみて取れます 【図表３】 。 いだ』編も個人全体で 51.0% と幅広く認知さ れていました。こちらはオリンピックの直前に 日米通算 4,257 安打、メジャー通算 3,000 本 【図表２】トヨタ自動車『ＷＯＷ イチローが嫌いだ』編 の広告認知状況（男性ターゲット） 安打を達成したイチロー選手の精神力に、オ リパラ出場選手が嫉妬するという内容です。 広告認知率 テレビＣＭ経由での認知率 インターネット経由での認知率 イチローのファン層やトヨタのユーザー層の （％） 80 多くを占めるオジサンたちだけではなく、10 70 〜 20 代男性でも広く認知されていました。特 に 20 代男性はインターネット経由で 15% が 認知しており、機を見るに敏な出演者起用と 合わせて、的確な広告配信がされていたようで す。 ※各ターゲット全体ベース 60 50 40 30 20 3．効率よく認知されたのは、 ■ 全日本空輸 （ANA） 『10年前の自分へ』 編 10 0 男女 全体 ■ 日本生命『吉田沙保里×サポーター /母親』編 ANAと日本生命の両素材はともに個人GRP で146.4、209.1でした。出稿量はスポンサー 全社の中では比較的少なかったものの、それ ぞれ40.0%、38.5%と効率よく認知されていま した。 ANAのCMはリオで注目の選手達が10年前 の自分にメッセージを送ることで、選手への 【図表 3】広告イメージの Norm 値比較 ＜日本生命＞ （％） 40 20 10 見る子ども達へのメッセージともなっている 0 また、日本生命のCMは吉田沙保里選手のい ちばんのサポーターである母親が娘への思い を語ることで、日本生命がサポートしていきた 情緒のある ＡＮＡ『１０年前の自分へ』編 全業種Norm値 親しみやすい さわやかな 30 20 です。 10 っているだけでなく、ANAは「さわやかな」イ 親しみやすい ＜ANA＞ （％） 40 い加入者への思いをさりげなく表現する内容 両素材とも「親しみやすい」イメージが際立 日本生命『吉田沙保里×サポーター／母親』編 全業種Norm値 30 親近感を醸成させ、それが10年後の活躍を夢 という巧みな構成です。 男性 男性 男性 男性 男性 15-19歳 20-29歳 30-39歳 40-49歳 50-69歳 0 017 4．インターネット経由で10代男性に認知 10代男性の46.7%が認知しており、テレビ されていたのは CM経由は40.0％、インターネット経由での認 ■ JXエネルギー『“様々な”エネルギー』 篇 知は13.3%と他社を上回っています。 東京オリンピックの頃には彼らの多くがドラ テレビを見ないといわれる若い男性への効 果的なコミュニケーションは各社の喫緊の課 イバーになっており、今回のCMも将来に向け たブランド浸透に寄与したものと思われます。 題ですが、今回の対象素材の中でインターネ ット経由で10代男性に最も認知されたのが、 JXエネルギー『 “様々な” エネルギー』 編です。 THE BLUE HEARTS（ザ・ブルーハーツ） 今回はオリンピックのスポンサードCMに フォーカスを当てて紹介させていただきまし た。このようにクリエイティブカルテでは、タ の「情熱の薔薇」が流れる中、内村航平選手の ーゲット別に認知経路や広告イメージなどを 演技をENEOSのキャラクターエネゴリ君が応 他社比較することが可能です。貴社のご利用 援する内容です。多くのスポンサードCMが選 用途に合わせて、ぜひご活用下さい。 手の真摯な姿を描写したり、ストーリー性で 感動や共感を狙っていますが、本作はそれら とは一線を画すような力強さを感じさせ、そ のくせどこかとぼけたクリエイティブが若い 男性を強く意識していると考えられます。 【図表４】10 代男性の認知率上位５位 今回の調査対象素材 （今回対象素材） P&G ジャパン『錦織圭、母のやさしさ』編 トヨタ自動車『WOW イチローが嫌いだ』編 広告認知率 テレビＣＭ経由での認知率 インターネット経由での認知率 （％） 50 ※各ターゲット全体ベース JX エネルギー『“ 様々な ” エネルギー』編 全日本空輸『10 年前の自分へ』編 日本生命『吉田沙保里 × サポーター / 母親』編 三井不動産『世界が見ている』編 キヤノン EOS 1DX Mark2『人生をかけた一瞬 平均台』編 アサヒビール アサヒ SUPER DRY『乾杯で応援』編 40 日本コカコーラ『ゴールドアクション』編 味の素『2020 躍動する君たちへ』編 セコム『2020 をセコムする』編 30 東京海上日動火災保険『挑戦者たち』編 日本航空『がんばれ ! ニッポン !』編 20 三菱電機『登場』編 NTT ドコモ『Style’20 友人の案内』編 ブリヂストン『オリンピック CHASE YOUR DREAM』編 10 LIXIL『金バトンの少年』編 パナソニック ビエラ『兵庫 陸上』編 日本マクドナルド『きみは まだ…』編 0 018 ＪＸエネルギー V R D N o. 5 5 3 キヤノン 2 016 / 9 -10 東京海上日動 火災保険 日本航空 ＮＴＴドコモ 調査期間：2016/8/26、2016/8/30 の 2 回に分けて実施 by F 2 スタディノート vol.1 F2ママのリアルライフ ～３つの動線から見えた新しいF2の「普通」～ f2ラボは、社会環境や価値観の上で大きく変化しつつあるF2を「世代」 「年代」 「時代」の3つの観点で特徴を整理することから研究をスタート。3 - 4月号では、 ライフコース別に推定シェア数を算出した上で、 セグメント別に日常行動や1日の メディア接触の違いについて紹介しました。 以来さまざまなお客さまとお話を重ねるうち、ライフコース・ライフスタイ ルやデバイスが多様化したF2に対し、どのように情報を届けたら良いのかヒン トを探している方が多いことを改めて感じています。 そこで今回は、F2の情報との関わりを生活の中で理解するために、f2ラボが お話を伺った女性たちをケーススタディとして、 「情報動線」「生活動線」「心の 動線」の3つの動線を紹介します。なお、今回はF2の7割を占める「子供あり女性 （本稿ではF2ママと表記）」に焦点を絞り、話を進めさせて頂きます。 ビデオリサーチのミドル女性研究チーム「f2ラボ」 では、メディア業界で一般的にF2と呼ばれる女 最近の独り言は・・・ 「３人会えば文殊の知見」 ミドル女性研究チーム「ｆ2ラボ」とは 性35 ～ 49歳を主として、彼女らの生活実態や本 音を捉えるための研究を行っています。今回は 3-4月号に続きf2ラボの取り組みを紹介させて いただきます。 Writer ソリューション推進局 ひと研究所 f2ラボリーダー 村田 玲子 019 1. Ｆ2ママの情報動線やいかに？ 基本３タイプ。情報の伝わり方は加速中！ F2ママの主要な情報動線は独自に築いたコミ 前に職業経験があり、子供の成長後に再就職す ュニティです。コミュニティの種類を集約する る人や育児休業を取得し就業を継続する人が増 と、 「家族」 「子供を介したコミュニティ」 「仕事コ えています。現在~将来のF2ママはこのタイプ ミュニティ」 「趣味を通じた友人」 「学生時代の友 が多いかもしれません。 人」の5要素で、それぞれの要素別で数や人数に さて、F2ママコミュニティの連絡ツールはい 多寡はありますが、動線の形としては次の3タ まやほぼLINE。幼稚園・保育園・学校では学級連 イプに分けられます。 絡網化が進んでいるといって過言ではなさそう Kさんのケース（次頁上段）は『子供を介したコ です。それを理由にスマートフォン（以下スマ ミュニティ中心タイプ』。動線の中で「住宅ママ ホ）に買い換えたというエピソードも聞かれま 友」、 「子供の習い事ママ友」、 「小学校ママ友」の3 し た。F2全 体 で の ス マ ホ 所 有 率 は こ の1年 で つの「ママ友コミュニティ」に存在感があります。 78%から86%（※） に増加しましたが、こういっ この3つの「ママ友コミュニティ」は、それぞれ た事情から後押しされたF2も少なくないかもし 微妙に役割が違い、Kさんは状況に応じ使い分 れません。 けているそう。情報の過不足を補い合う重要な コミュニティで、生活の基盤になっています。 最後にNさんのケース（次頁下段）は『趣味コミ ュニティ中心タイプ』です。子育てのステージ ちなみに、F2ママが複数の「ママ友コミュニ が変わり「子供を介したコミュニティ」が卒業気 ティ」をもつことは珍しくありません。子供の 味で、芸能人の追っかけ等の趣味活動に勤しん 成長や出会いに応じ生まれたり消えたりしなが でいます。ちなみにNさんの趣味コミュニティは、 ら、一定数維持されるのが「ママ友コミュニテ SNSからリアルに発展したコミュニティ。地理 ィ」というもの。子供たちが遊び仲間であるこ 的に離れた人たちとも密接な情報動線をもつケ とや、成長過程での子育ての悩みが共有できる ースとして、これからのF2ママに増えるかもし ことは重要で、子供の年齢や性別が同じ親同士 れません。 が繋がりやすい傾向があります。なお子供が小 以上具体例から3つの情報動線のタイプを紹 さいF2ママでは、出会いのきっかけが「産後の 介しました。共通するのは、彼女たちがリアル 子育てクラス」や「ベビースイミング」などのケ なコミュニケーションに留まらずSNSを活用し ースがみられ、昨今行政やNPOが地域の子育て ていること。今のF2ママがブログやmixi等のオ サポート事業を進めていることや、習い事が低 ンラインコミュニティを若い頃から経験してき 年齢化している背景から、かつてより「ママ友 た世代であることも大きいでしょう。彼女たち コミュニティ」の早期形成がすすんでいる可能 のオンライン井戸端会議の比重はますます高ま 性があります。 って、コミュニティ内で交わされる情報の量は 続いてSさんのケース（次頁中段）は、 『5要素備 増え、伝わるスピードも早まりそうです。 えたバランスタイプ』。ママ友以外に共通の趣 味コミュニティや職場の同僚といった5要素が 揃っています。暮らしの中で多様な趣味を楽し む女性は多いうえ、今のF2ママは結婚や出産以 020 V R D N o. 5 5 3 2 016 / 9 -10 ※ACR/ex 2015年4-6月および2016年4-6月データより。 いずれも東京50Km圏データ。 Ｆ2ママの情報動線 ※よく情報交換する相手をマーカーで色付け 社会一般のこと 子供や学校、 お出かけの話 子供を介した コミュニティ中心タイプ 「住宅ママ友」は団地内で知り合い、他校の習 熟度・学校運営の比較や暮らしのお勧め情報 進学の話をしたり、 月1回くらいランチする 学校・習い事 お友達・趣味のこと が主。 「子供の習い事(ピアノ・水泳)ママ友」 3 ヶ月に1回位ランチ or 飲み会 近所のお店、違う学校の話、 家庭菜園の話、住宅問題。 趣味やエンタメ・グルメの話 は、教育関心度が近いため中学受験や習い事 情報が中心。 「小学校ママ友」は校内トラブル 情報や行事運営に関わる情報を交換。ママ友 子供や親戚の話 健康や食事の話 が多く“会ってしまうため”、急ぐときは車で Kさん 遠くのスーパーに行くことも。 42 歳 専業主婦 コミュニティ外の 情報源 フリーペーパー、 ネット検索、テレビ 手作り品やイベント情報を交換 ブランド FB ページで発信も 夫・10 歳・8 歳 週 1～ 2 回で集まり、 家族ぐるみのつきあい 習い事、学校問題、進学の話 年 1回会うか会わないか。 皆遠方なのでメールや LINE で 近況報告が多い 月イチの役員会 学校行事などの話 連絡は LINE 5要素を備えたバランスタイプ 「幼稚園ママ友」は、 子供のフットサルチーム保 年 2 ～ 3 回飲み会 近況報告 護者が自らプレイする“ママさんフットサル 子供話 暇さえあれば買物・ランチ・キャンプなど。 子連れでもママだけでも頻繁に会う。 週 1でフットサル、月1回ランチ 2 ～ 3 ヶ月に1回くらいママ飲み会 学校話 S さん 月1回くらい帰省 40 歳 週 3 パート 夫・9 歳・7 歳 月1回ランチ 2 ～ 3 ヶ月に 1回くらいママ飲み会 昼休みにニュースや 天気の当たり障りのない話 チーム”に転身。家族ぐるみの主要なコミュニ ティに。 「趣味仲間」はアクセサリーを手作り市 に出品し、 共通Facebookページで発信も。 コミュニティ外の 情報源 新聞、テレビ、 ネットニュース 年 1回くらいご飯を食べて近況報告 学校や世間話、 子供の習い事など 趣味コミュニティ中心タイプ 「セカオワ仲間」はtwitterで知り合ったアー ティストのファン仲間。ライブ終了後は打ち 町内会 震災時の助合い等 月1回会議 犬の散歩を通じて知り合った仲間。 犬の病院情報など LINE を交換してやりとり 上げ、全国ツアーの際は家に泊めあう仲。 「舞 台挨拶仲間」は芸能人の舞台挨拶を見に行く コミュニティ。 「犬仲間」は毎日の散歩で知り 合い、LINEで犬自慢も。ちなみに「近所」は震 一日の出来事を 会話や LINE で。 （反抗期の娘は 家でも LINE で会話） 災以降に関り始めたそう。 N さん 38 歳 専業主婦 コミュニティ外の 情報源 Instagram、twitter、 ネット検索、ブログ、 テレビ ほぼ毎日 LINE で 親戚のことなど 邦画を中心に芸能人を見に行く。 チケットの交換を LINE で連絡 夫・12 歳 Twitter で知り合い、オフ会など。 全国ツアーの宿や遠征の際には 家にお互い泊まることも。 0 21 2. F2ママの生活動線とメディア接触 F2ママのルーチン＆ルール 続いて、先ほどの３人の平日一日の生活動線 報源。日中の在宅を好み、18 ～ 21時も子供が を見てみましょう。３人の朝は早く、起床時間 塾でおらずフリーに過ごせることが、テレビと は5 ～ 6時。7 ～ 8時まで朝食・お弁当作り、家 密着した生活を送る背景になっています。家族 族の通勤・通学の準備や洗濯等の家事、自身の が帰宅する21時以降はチャンネル権を渡し、ネ 身支度に追われる最も慌しい時間が始まります。 ットの芸能ニュース等をチェック、25時に就寝 メディアの接触状況をみると、３人とも家族 が起床する前後でニュース番組をつけ、時間に Sさんは、仕事から帰宅してすぐ夕食準備。 追われながらも時刻と天気をメインにその日の その間ニュース番組をつけますが、KさんNさん 情報をおさえています。ちなみにSさんは家族 と異なり食事中はTVを消しています。夕食は家 より早く起床し、夜のうちに届いたメッセージ 族で会話する時間にしたいということが理由で 等のチェックと返信を行う習慣があるとか。家 すが、子供がTVに夢中になり食事や就寝が遅く 族を送り出した後にパート勤務のSさんは出勤、 なることを避けたいという事情も。仕事を持つ 専業主婦のKさん、Nさんもそれぞれの自身の行 F2ママは、時間管理のため日々のルールに厳し 動に入ります。生活動線とメディア接触を細か くなりがち。 く見ていきましょう。 Kさんは最初に趣味の家庭菜園の手入れに向 なお、最近のSさんにとってのTVは、朝晩ニ ュースを“ラジオみたいに耳で聞くものに近い” かいます。その後帰宅して、残った家事を済ま とか。仕事と趣味に忙しいF2ママからはときど せ買い物に外出。友人とランチして15時ごろま き聞かれるエピソードでした。 で過ごしながら、合間にYahoo!などの検索サイ 以上３人の例のように、朝夕は家事で忙しい トをいじっています。帰宅後は子供の習い事の という共通項がありながらも、習慣や価値観で 送迎や夕食準備をこなし、夕食時に子供の希望 一日の生活動線やメディアの接触が異なること でバラエティ番組等のTVを見るそう。子供を風 がわかります。一人ひとりの生活者のケースス 呂に入れて21時頃に寝かしつけながら一緒に就 タディに学ぶことは多く、定量データをより深 寝し、23:30頃再び起床します。その時間“見た く洞察することにもつながります。その両面か いテレビは終わっている”ので子供を起こさな ら生活者の生活動線の中でのメディアの役割を いよう細々とした家事や用事を済まし、25:30 理解し、生活者の過ごし方や気持ちに寄り添う 頃に２度目の就寝。ちなみにKさんは、ママ友 ことで、情報やサービスをより好ましく受け入 コミュニティとの関わりが強く、各コミュニテ れてもらえるための解に近づけるのではないで ィで定期的にランチするため日中は外出がち。 しょうか。 そのため家事は午前中に集中して終わらせ、午 後フリーにする習慣のよう。なお在宅の際は、 撮り溜めたドラマを見ることが多いそうです。 一方、Nさんは午後の買物を除きTVを見て過 ごします。芸能人情報やエンターテイメント情 報への関心が高く、彼女にとってTVは重要な情 022 しています。 V R D N o. 5 5 3 2 016 / 9 -10 Ｆ2ママの生活動線 普段の一日の過ごし方（平日） 5:00 6:00 7:00 8:00 就寝 家事・登校準備 起床 就寝（うたた寝） 子の寝かし付け 夕食・風呂等 ニュース 就寝 情報番組 夫・子が帰宅 バラエティなど 子が塾へ 情報番組 子が帰宅・夕食 買物 ＴＶや読書 （行事で学校など） 自分の朝食 夫・子、 送り出し 家事 朝食作り 起床 ニュース 夕食準備 バラエティなど Ｎさん 38歳 専業主婦 子の習い事送迎等 子が帰宅 Yahoo!など （在宅時は撮り溜めたドラマ） 子供番組、ニュース 友人とランチ 家事・買物 家庭菜園の手入れ 夫・子、送り出し 朝食 起床、朝食準備 K さん 42歳 専業主婦 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00 21:00 22:00 23:00 24:00 25:00（時） ニ ュ ー ス サ イト 好きな芸能人 チェックなど お笑い・ドラマなど 就寝 夕食・お風呂 帰宅・夕食準備 仕事 出勤（自転車） 自分の支度 夫・子、送り出し 家事 朝食・弁当作り 起床 気になるサイト Sさん 40歳 週3パート メール ・LINE ニュース ニュース ■ F2の生活・メディア行為率（平日平均） メール・LINE テレビ視聴／全局 再生視聴／録画ＴＶ番組・動画 ラジオ聴取／全局 雑誌 インターネット ＳＮＳ 新聞（朝刊・夕刊） （％） 100.0 90.0 80.0 外出 70.0 睡眠 60.0 50.0 40.0 30.0 起床在宅 20.0 10.0 0.0 5:00 6:00 7:00 8:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00 21:00 22:00 23:00 24:00 25:00 （自宅内外計） ■ 0 ～ 10％目盛内のメディア行為率を拡大 10.0（％） 9.0 8.0 7.0 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 0.0 5:00 6:00 7:00 8:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00 21:00 22:00 23:00 24:00 25:00 （自宅内外計） ※ACR/ex 2015年4-6月東京50Km圏データより 女性35-49歳（N=720）の生活行為率。１日の行動を「起床在宅（家にいて起きている）」 「睡眠」 「外出」の生活行動の行為率（3つの時間量を足すと24時間）と、メディア接触の行為率に分けてグラフ化しています。グラフ上部と下部でスケー ルが異なることにご注意ください。インターネットはメール・SNS除く。SNSはアプリ利用の無料通話を除く。 023 3. F2ママの心の動線 ひとり5つはタラレバ有り！ さらには「変化・自信が欲しい」といった想い。導 き出されるように最後は「人生をやり直したい・ 最後にF2ママの「心の動線」として、普段の生 今と違う自分になりたい」という想いに駆られ 活で頭の中を占める割合が高い事柄と、心の奥 るようです。特に仕事や結婚出産などの節目で に潜んでいる欲求を紹介します。 変化が多い女性ならではの切実さが感じられる 今回お話を聞いたF2ママのケースでは、例外 ものが目立ちました。 なく頭の中はほぼ「家族のこと」が大半を占めて “北川景子さんみたいな顔になれたら、怖いも いました。ざっくり頭の８割くらいとみて良い のはなかったのに”というタラレバ（さきのSさ かもしれません。その他には、「仕事」 「趣味」が んのタラレバのひとつです）は、難題ではあり 同程度の割合で続き、残りは「健康」 「美容やフ ますが、一つひとつのタラレバに耳を澄ますと、 ァッションに関わること」「今度の休みの計画」 モヤモヤや「不」の解消に相当なビジネスチャン 「今日は何食べよう？夕飯どうしよう？」といっ スがありそうな気がしてなりません。普段彼女 たことが浮かんでいます。少々乱暴かもしれま たちはこれらのつぶやき・叫びを心の奥深くに せんが、おおむねどのF2ママの頭の中（心の表 しまって生活していますが、この動線を伝って 層？）はこのような状況とみて良いでしょう。 琴線に触れた商品やサービスには心がくすぐら ところが心の奥にはさまざまなつぶやき・叫 れたり、揺さぶられるのではないでしょうか。 びが渦巻いています。パンドラの箱を少し覗い 最後になりますが、ｆ2ラボはメンバーの多 てみましょう。総勢24名から聞かせてもらった くがF2当事者です。今回ご紹介したF2ママ以 130個の“F2ママのタラレバ” （＝もし○○だっ 外にも、ライフコースセグメント的にはDINKS、 たら・ ・、もし○○ならば・ ・）の一部を紹介します。 お一人様と様々な立場で議論しています。お互 130個ということは単純計算で一人平均5個。 いの常識が常識でないこともあり、多様な立場 一つひとつ目を通せばクスリと笑いたくなるも がいるからこその率直な疑問や気づきのある場 の、胸がきゅっとなるもの、鼻の奥がつんとな ですが、時に普段の生活の中では避けがちなデ るもの、さまざまではありますが、以下5つに リケートな話題に話がおよび、わが身を振り返 集約を試みました。 ることも多々あります。この当事者としての感 圧倒的に強いのは「自由時間が欲しい」という 覚と調査・分析のノウハウの双方を大切に、ま こと。F2ママは育児や家事そして仕事で自分の ずは皆様の課題解決に役立つ研究のため、そし 時間が限られ、やりたいことを我慢しています。 て生活者の多様化の中で、より暮らしやすい社 今回お話を聞いた人は夫の帰宅が遅く、平日が 会を築くことに必要な相互理解の情報発信のた ほぼ母子家庭状態という人が多くいたことも関 め、それによって何より生活者が心が満たされ 係しているかもしれません。続いて、 「楽したい・ る瞬間を増やすために、ｆ2ラボはさまざまな ストレスから開放されたい」ということ。簡単 角度でF2の今を研究・発信をしていきたいと思 なことからなかなかの難題もありますが、開放 います。今後とも、どうぞご期待ください。 されるには、もし家族が○○だったら、という 想いと繋がっていることも多そうです。そして、 ズバリ「お金が欲しい」ということ。冒頭の「自 由時間が欲しい」や「ストレスからの開放」の解 0 24 決手段でもある、ふつふつと思いが綴られます。 V R D N o. 5 5 3 2 016 / 9 -10 ※ｆ２ラボ「セグメント検討＆情報行動 インサイト探索」グループインタビュー (2016年6-7月)1都3県在住で子供がいる F2を対象に、6G・24名の方のお話を伺い F2ママの ました。 ※「タラレバ」とは、もし○○だったら、 心の動線 もし○○ならばという仮定話の総称。近 年話題の東村アキコさんの漫画『東京タ 趣味 健康 家族 ラレバ娘』(講談社Kiss)に触発され、ｆ２ ラボではF2の「タラレバ」に着目してい ます。ちなみに『東京タラレバ娘』はアラ 仕事 サ―独身女子の日常と悲哀を描いた作品 で、最新刊で累計110万部突破。主人公は 33歳なのでF2より下年代ですが、女性の 休みの 計画 何食べる？ 美容、 夕飯どうする？ ファッション 本音のえぐり方が鮮やかでｆ２ラボメン バー内にもファン多数。 自由時間が欲しい 子供の預け先があれば スポーツジムに行けるのに。 楽したい、 ストレスから開放されたい 夫が土日休みなら 子供が任せられるのに。 子供の預け先があれば 夜外出できるのに。 お金欲しい 長女が勉強できたら 受験で悩まないのに。 まつげエクステができれば 化粧が楽なのに。 高機能家電があれば 家事が省力化できるのに。 お金があれば 仕事を減らせるのに。 子供が反抗期じゃなかったら・・・ 宝くじに当たれば、 家のローンを一括返済できるのに。 家庭を顧みず仕事ができたら 営業職がんばれるのに。 お金があれば、 子供に習い事ができるのに。 もっと貯金していれば 老後が安心なのに。 もっと夫が家にいたら 子供にイライラしないのに。 お金があれば、 旅行に行けるのに。 お金があれば、 ベビーシッター使えるのに。 やり直したい・ 今と違う自分になりたい 変化・自信が欲しい ときめく人がいたら おしゃれを楽しめるのに。 仕事にやりがいがあれば 充実するのに。 肌悩みが解決できれば 自分に自信が持てるのに。 仕事があれば生活に メリハリがあるのに。 ダイエットが簡単なら 痩せて素敵なお母さんになれるのに。 子供を産んでいなければ 気楽な人生が送れたのに。 転勤族と結婚しなければ 地元で暮らせたのに。 もっと手に職つけてたら 仕事の幅も拡がりがあったのに。 仕事をやめなかったら キャリアを積めたのに。 025 94.1％の世帯で見られたリオ五輪 テレビ! 動画! SNS! 日本人選手大活躍は どう見られた？ 第31回夏季オリンピック競技大会が８月６日から22日（日 本時間）までの17日間に渡りブラジルのリオデジャネイロ（以 降リオ大会）にて開催されました。今大会は28競技306種目 が実施され、200を超えるの国・地域から約１万1000人の 選手が参加しました。日本からは338選手が参加、メダル獲 得数は41個（金12、銀８、銅21）で史上最多となり、それに 比例してメディアの扱いも大きくなり盛り上がっていました。 今回はそのメディアを通してどのように楽しんだのかテレ ビ視聴率はもちろん、独自アンケートから動画・SNSなどの接 触状況を踏まえながら考察してみます。 Writer マーケティング事業推進局 テレビ・メディア分析部 鈴木 康之 9割を超える世帯が視聴 026 中継は深夜～午前帯という時間帯がほとんど でした。ロンドンの時差は８時間の為、前回 まずは、リオ大会がどれくらいテレビで視 大会よりも更に視聴のしづらい時間に競技中 聴されたのかを関東地区の地上波の結果で振 継が集中し、それが全体の視聴率に影響を与 り返ります。2008年北京大会、2012年ロン えたといえそうです。 ドン大会を含めた平均視聴率を【図表１】にま ただし、この結果を見て、 「テレビではあま とめています。時差の問題や中継競技、日本 り見られていなかった」とはいえません。総 人選手の参加競技や戦績など様々な状況が大 世帯視聴率（HUT）を前年同時期比較してみ 会によって異なるため単純な比較はできませ ると、リオ大会期間は、終日（５～ 29時）で んが、今大会の全番組平均は7.7％。ロンド 2.5ポイントの伸びをみせています。更に大 ン大会の8.4％と比較してやや低くなってい 会期間中のテレビ視聴の変化を１時間ごとで ます。ご存知のとおり、リオデジャネイロは みても、競技中継が集中している23時～ 11 地球の真裏、日本との時差は12時間で競技 時の時間帯の伸びが大きく、視聴者が夜更か V R D N o. 5 5 3 2 016 / 9 -10 【図表 1】夏季オリンピック大会平均視聴率と総放送分数（関東地区） 夏季大会 放送局 全番組 第 31 回リオデジャネイロ（ブラジル） '16年8月6日（土）～8月22日（月） NHK ＋ 民放計 7.7% 9.9% 6.9% 27,813 分 7,645 分 20,168 分 第 30 回ロンドン（イギリス） '12年7月27日（金）～8月13日（月） NHK ＋ 民放計 8.4% 12.9% 6.8% 27,845 分 7,006 分 20,839 分 第 29 回北京（中国） '08年8月6日（水）～8月24日（日） NHK ＋ 民放計 10.7% 15.2% 8.6% 23,355 分 7,224 分 16,131 分 夜間の番組 夜間以外の番組 注）夜間の番組とは 19:00 ～ 22:59 の間に放送が開始された番組 大会平均は開会式放送日（8/6）から閉会式放送日（8/22）までの期間で算出。 （但し、開会式前 8/5 に放送されたサッカー予選番組も含む） その後に放送された総集編などは除く。ただし、会期中のハイライトは含む。 ＮＨＫ─ＮＨＫ総合＋ＮＨＫＥテレ ・ 民放─民放５局計 【図表２】オリンピック期間総世帯視聴率（関東地区）※前年同期比較 総世帯視聴率全日（5-29時） リオ期間 50% 35.0 25% 70% 前年同期 リオオリンピック期間中 前年同期 37.5 35% 0% 5時 6時 7時 8時 9時 10時 11時 12時 13時 14時 15時 16時17時 18時 19時 20時 21時 22時 23時 24時 25時 26時 27時 28時 0% リオ前年 同期比 +4.5 +2.6 +2.5 +1.6 +3.8 +5.9 +5.5 +1.8 +0.0 +0.2 +1.2 +2.0 +1.2 +0.9 +0.9 +0.8 -0.1 +0.2 +2.9 +4.9 +4.2 +4.0 +3.5 +3.3 ロンドン +5.8 +5.6 +5.6 +3.5 +1.7 +0.4 +0.9 +0.2 -0.8 -0.7 -0.2 -1.5 -0.2 +0.9 +0.4 +0.6 +2.0 +3.2 +5.0 +6.8 +6.6 +6.7 +5.4 +5.1 前年同期比 注）リオオリンピック期間・・・2016年8月6日（土）～8月22日（月） 前年同期・・・2015年8月8日(土)～8月24日(月) ロンドンオリンピック期間・・・2012年7月28日（土）～8月13日（月） 前年同期・・・2011年7月30日(土)～8月15日(月) しや早起きをしてでもテレビをつけていた様 ており、既に期間序盤で非常に多くの人がオ 子がうかがえます。ただ、ロンドンに比べて リンピック番組に接触したことがわかります 増加し始める時間帯が遅くなっていることを 【図表３】。 鑑みると、やはり「ロンドンよりも視聴しづ らい時間帯に競技中継が多かった」ことがテ レビ視聴の動きで確認することができます 【図表２】。 では、どれくらいの世帯にリオ大会は見ら れたのでしょうか。五輪関連全番組（中継・ハ イライト含む385番組）のリーチ※は94.1％に まで達し、９割を超える世帯で期間中少なく とも一度はオリンピック放送が見られていま した。日ごとの推移をみると、開会式のあっ た６日（土）で６割を超え、萩野公介選手が「男 子競泳400m個人メドレー」で今大会初の金 メダルを獲得した８日（日）には８割まで達し 【図表 3】オリンピック関連番組視聴リーチ （関東地区） 前日からの増加分 累積リーチ 100% 75% 67.0 50% ・・・ 25% 25.8 0% 8/5 8/6 8/7 8/8 94.1 90.7 77.3 81.8 ・・・ 8/14 8/22 注）2016年8月6日（土）～8月22日（月）の有効 サンプルより算出（世帯全体：581s） ※リ ーチは各番組の放送分数の１／３以上見た場合を「視聴した」 と判定して測定 0 27 男子マラソンが最も見られた 両者を使い分けしてより楽しむ様子が強く見 てとれる結果となりました。 次に個別競技の視聴率【図表４】に目を向 また、SNS による情報接触者の増加も目 けると今大会の 1 位は「男子マラソン」で 立ちます。主要な SNS（※）いずれかを利用し 23.7％を記録しました。 てリオ大会に関連する情報に接触した人は 全体的にロンドン大会に比べ、リオ大会は 37％で、ロンドン（21％）と比較して大き やや物足りない印象を受けますが、ロンドン く伸びています。このように、インターネッ 大会で 25％以上の高い視聴率を獲得したの トがオリンピックコンテンツでも重要な媒体 はすべてサッカーということを鑑みると、今 となってきていることが分かります。 回は前回ほどの戦績を残せなかったことが影 響しているといえるでしょう。 次回の夏季オリンピックはいよいよ東京大 会です。日本で夏季大会が開催されたのは約 サッカーを除けば「マラソン」をはじめ「レ 50 年前、東洋の魔女が戦った女子バレー決 スリング」「体操」などの競技は前回並みの 勝戦の視聴率は 66.8％の歴代２位を獲得す 視聴率となっています。 るなどテレビ視聴の高さには目を張るものが ありました。 次回の東京大会はテレビ中継はもちろんの 動画・SNSが存在感を発揮 こと、インターネット動画や SNS はより存 在感を増していく可能性が大きいでしょう。 ここまでテレビ視聴に関する結果を振り返 自国開催ゆえ、会場での観戦やパブリックビ りましたが、ここからは大会閉幕後に行った ューイングも増大するでしょうし、バーチャ インターネット調査の結果を紹介します。 ルリアリティ技術を利用した新たな視聴体験 まず、「動画」を中心としたサービスであ も注目されます。こういった視聴のされ方が る民放テレビ局による「gorin.jp」や NHK さらに多様化するであろう次回の東京大会で のサイト・アプリへの接触状況は、ロンドン すが、メディアの垣根を越えて純粋に“なに 大会と比べて利用率が２倍に増加しています が誰にどれくらい見られたか”が把握出来れ 【図表５】。デバイスの普及、サービスの多様 ば、オリンピック中継もまた違った一面をみ 化などで、ここ数年で動画を視聴する環境は せてくれそうです。 急速に整備されましたが、オリンピックとい うコンテンツでも一定の存在感があったとい えます。さらに「動画」で五輪を見た人の利 用目的は、ロンドン大会では「テレビ中継の ない競技・種目を見た」（４割超）が非常に 多かったのですが、今回のリオ大会では「時 差で中継が見づらかったので便利だった」 「見 たいときに見られて良かった」（ともに４割 超）が多くなっています。時差によるテレビ 中継の見づらさをこういったネットサービス の拡充によって視聴を補完しただけでなく、 028 V R D N o. 5 5 3 2 016 / 9 -10 ※主要 SNS とは「Facebook」 「mixi」 「Twitter」 「LINE」 「Instagram」「Google ＋」 【図表４】高世帯視聴率番組 10（関東地区） リオ大会（2016 年） 競技名 放送局 ロンドン大会（2012 年） 放送日 放送時間 世帯 視聴率 競技名 放送局 放送日 放送時間 世帯 視聴率 1 陸上・男子マラソン NHK 8/21（日） 22:05～23:00 23.7% 1 サッカー女子予選 NHK 7/28（土） 20:55～21:50 30.8% 日本×スウェーデン（後半） 2 開会式 NHK 8/6（土） 8:43～11:53 23.6% 2 サッカー女子決勝 日本×アメリカ（後半） NHK 8/10（金） 5:00～5:33 3 陸上・女子マラソン TBS 8/14（日） 21:00～24:15 22.6% 3 サッカー男子予選 日本×スペイン（後半） NHK 7/26（木） 23:37～24:37 26.1% 4 競 泳 決 勝・ 男 子 400m NHK 個人メドレー 8/7（日） 9:56～10:13 22.0% 4 開会式 NHK 7/28（土） 5:00～8:47 5 体操決勝～表彰式 男子団体 8/9（火） NHK 8/12（日） 19:08～21:25 24.3% NHK 6:30～7:31 21.4% 5 陸上・男子マラソン レスリング決勝～表彰 6 式・女子フリースタイル NHK 8/18（木） 6:30～7:00 58kg 級 20.7% 6 サッカー男子準々決勝 日本×エジプト 7 卓球女子団体準決勝 日本×ドイツ NHK 8/15（月） 8:15～11:44 20.6% 7 陸上・女子マラソン 8 卓球女子団体準々決勝 日本×オーストリア NHK 8/14（日） 7:45～9:22 8 8 卓球男子団体決勝 日本×中国 NHK 8/14（日） 8:15～10:24 19.1% 10 競 泳 決 勝・ 女 子 400m 個 人メドレー／表彰式・男子 NHK 400m 自由形／準決勝・ 男子 100m 平泳ぎ 19.1% 8/7（日） 10:48～11:24 18.5% バレーボール女子 3 位 決定戦・日本×韓国 29.1% 24.9% NTV 8/4（土） 19:10～22:00 23.9% CX 8/5（日） 19:00～21:54 22.5% CX 8/11（土） 19:00～21:24 21.7% レスリング予選～ 8 準決勝・女子 55kg 級／ NHK 女子 72kg 級 8/9（木） 21:38～23:55 21.4% 体 操 決 勝・ 男 子 種 目 別 NHK ゆか／女子種目別跳馬 8/5（日） 21:54～23:28 21.2% 10 注）同一試合が複数枠に分かれている場合、高位 1 本を選出 【図表５】「gorin.jp ／ NHK」 オリンピック サイト・アプリの利用状況 30% 1～2回利用した程度 ときどき利用していた 頻繁に利用していた 21 20% 6 オリンピックに関する調査 利用計 11 10% 4 10 5 5 0% 調査手法 インターネット調査 調査対象 全国に居住する 15 ～ 69 才の リサーチパネル男女個人 有効標本数 リオ 1,206 人 ／ ロンドン 1,121 人 ※人口構成に合わせてウェイトバック集計をした 結果を掲載 調査期間 リオ 2016年8月26日 （金）～9月4日（日） ロンドン 2012年8月13日 （月）～8月14日（火） 2 ロンドン大会時 リオ大会時 注）ロンドン：N=1121 ／リオ：N=1206（全体） 029 Ad Activity Support Project レスポンスデータを もとにした テレビ広告効果の 推定について 本稿の要旨 ・テレビ広告もレスポンスデータをもとにした 広告効果の説明が求められる時代になった。 ・レスポンスデータはいくつかの広告以外の要 因も絡み合って観測された値なので、広告効 果の知見を得るには統計モデリングを駆使し、 データを分解して捉える必要がある。 ・分解した要素と広告変数との関係の強さをは かることで、広告効果への理解が得られる。 Writer マーケティング事業推進局 企画開発部 青島 弘幸 １． 本稿のテーマ ・本稿で紹介する分析手法はブランド評価やオ ンライン広告も加味した広告効果把握へ応用 が可能である。 ってきているようです。自社のターゲットが ネットに接触する時間が増えている企業では オフライン広告の中でもテレビ広告は影響 ネット施策は日増しに存在感を増しており、 力が強く、広告施策の中で依然として重要な 広告の予算配分を最適化するためにオフライ 位置を占めていることは異論のないことでし ンの広告も認知率や好意という説明ではなく、 ょう。テレビ広告はより幅広い世代にリーチ レスポンスデータの観点から広告効果を把握 し、動画や音楽など表現手段の多彩さにより する要請が企業内部で高まってきているよう 視聴者に商品のイメージを醸成させることが です。 できます。この特徴によりテレビ広告の施策 本稿ではこのような課題に対応できる方法 担当者においては、購買データを元にした広 について、エッセンシャル（シャンプー）のリ 告効果の把握は否定的な考え方をお持ちの方 ニューアルについてテレビ広告の効果を推測 も多いことでしょう。テレビ広告は購買ステ する分析事例でご紹介いたします。 ージに近い人にアピールして刈り取ることよ り、認知や好意醸成、ポジショニング、ある いはブランディングといった役割を担い、認 知率や好意度、購入意向などの指標で広告効 ２． 分析データについて ２－１．CCL 社の ID － POS データについて 果を推し量るべきだという考えは依然として 主流を占めていると思われます。 030 今回、テレビ広告と購買データの研究にあ 一方で、多くの市場が成熟しテレビ広告に たり、カスタマー・コミュニケーションズ よる競合との差別化が実感できず、購買デー （CCL） 株 式 会 社 様 に ご 協 力 頂 き ま し た。 タやそれに近いレスポンスデータで広告の成 CCL社は全国のスーパーマーケット、ドラ 果を示してほしいという他部門の要求も強ま ッグストアなどの顧客ID付POS情報を収集 V R D N o. 5 5 3 2 016 / 9 -10 する事業社です。多数のカード会員組織を横 レタ」といった多ブランド戦略をとっている 断したID-POS購買履歴は延べ5000万人規 ところが特徴的です。 【図表１】から13年から 模に及びます。自己申告制の購買記録データ 15年の動きでは、 「エッセンシャル」が好調で と異なり、レジで記録されたデータをそのま 花王全体のシェアが伸びていることが分かり ま記録しており、正確で大規模かつ網羅性も ます。 高く、全国やエリア別のメーカー別、ブラン そこでエッセンシャルの購入回数とGRPの ド別、商品別の購買動向を全年代にわたって 推移をみてみました【図表２】。14年8月にそ 把握することができます。 れまでにないGRPが投下され購入回数が伸び ています。一体、何があったでしょうか。 ２－２．シャンプーの購買状況 ２－３. エッセンシャルの訴求戦略について 関東地区にあるドラックストアの購買デー タから、シャンプーの主要ブランドを対象に エッセンシャルは「花王フェザー」から暖簾 2013年～ 2015年の購入回数シェア の推移 分けされた形で1976年に発売された（wikipe を示します。 diaより）ロングセラーブランドです。ここ ※ シャンプーは非常に多くのブランドがひし 10年の広告訴求の中では、2006年8月に山 めき合う競争の激しい市場で、主要メーカー 崎静代、山咲トオルらを起用し展開した『カ のP&Gやユニリーバ、資生堂はそれぞれ、 「パ ワイイはつくれる』はいまだ記憶に残る名フ ンテーン」、 「ラックス」、 「ツバキ」など１つの レーズでしょう。カワイイは日本文化を表す マスターブランドにマーケティング資源を集 言葉として世界に認知されるようになってい 中する戦略をとっています。一方、花王は「メ ますが、エッセンシャルは先駆けて「カワイ リット」 「エッセンシャル」 「アジエンス」 「セグ イ」と「商品」との関係付けによるブランド重 【図表１】シャンプー主要ブランドを対象とした購入回数シェア 100% 90% 7.6 7.8 8.2 9.0 8.7 8.6 18.2 18.0 17.5 7.0 7.0 6.2 24.1 22.7 20.7 6.2 5.7 80% 購入機会数シェア（％） 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 12.2 12.6 5.2 11.8 11.6 12.9 14.4 13年 14年 15年11月まで クラシエ_いち髪 資生堂_マシェリ 資生堂_ツバキ ユニリーバ_ラックス Ｐ＆Ｇ_ｈ＆ｓ Ｐ＆Ｇ_パンテーン 花王_セグレタ 花王_アジエンス 花王_メリットピュアン 花王_メリット 花王_エッセンシャル ※購入回数とは、レジ通過当たりの購入回数。同じ JAN 商品を複数個購入しても１回とカウントし、 買い物行動の回数を測るもの。 0 31 Ad Activity Support Project 【図表 2】エッセンシャルの購入回数と GRP の推移 GRP 40000 購入回数 嵐 桜井翔 14年8月～ 3500 35000 30000 4000 ローラ、梨花 13年2月～14年7月 3000 2500 20000 2000 15000 1500 10000 1000 5000 500 世帯本数ベースGRP 購入回数 25000 0 12 .1 13 2 .0 13 1 .0 13 2 .0 13 3 .0 13 4 .0 13 5 .0 13 6 .0 13 7 .0 13 8 .0 13 9 .1 13 0 .1 13 1 .1 14 2 .0 14 1 .0 14 2 .0 14 3 .0 14 4 .0 14 5 .0 14 6 .0 14 7 .0 14 8 .0 14 9 .1 14 0 .1 14 1 .1 15 2 .0 15 1 .0 15 2 .0 15 3 .0 15 4 .0 15 5 .0 15 6 .0 15 7 .0 15 8 .0 15 9 .1 15 0 .1 15 1 .1 16 2 .0 16 1 .0 16 2 .03 0 視型の訴求戦略を行っていました。 その後タレントを入れ替えながら訴求し続 ャルの購入回数レベルが上がったのが見てと れ、リニューアルが成功したことが分かります。 けましたが、2013年2月からローラや梨花と いった人気モデルを起用しカワイイ路線から の脱却を図りました。おそらく若年層の市場 が小さくなっていくので少し年齢の高い層も ではエッセンシャルの2014年8月以降のリ 狙う為の戦略変更でしょう。ダメージケアか ニューアルについて、購入回数によるテレビ ら指どおりへのポジショニング変更を試みま 広告の効果を推測してみます。分析にあたり したが、【図表２】では高い反応がみられてい 重要なことは、購買データが広告以外のいく ません。 つかの要因も絡み合って観測された値である その後2014年8月から嵐の桜井翔を起用し、 全面リニューアルを行ないました。 「スルスル 032 ３． 購買データを捉えるモデルについて ので、分解して捉えていくことです。 広告の要因としては、まずエッセンシャル 洗える！ラクに乾く！手グシでまとまる！」 のGRP効果が上げられます。リニューアル というコピーで、洗う時、深夜乾かす時、朝 効果を把握するため、桜井翔さんに変わる前 まとめる時に髪の問題を抱えやすいという消 と後に分けて出稿を捉えます。また、競合ブ 費者心理に訴求する戦略変更を伴ったもので ランドのGRPが抑制因子として考えられま す。この新しい機能訴求について、わかりや す。花王は多ブランド戦略をとっているので、 すさと説得力を期待して、高学歴でニュース セグレタは明らかにターゲットが違いますが キャスターを務める桜井さんを起用したので メリットやアジエンスの出稿がエッセンシャ はないかと推測されます。図からエッセンシ ルの購買にどのくらい影響しているのか分か V R D N o. 5 5 3 2 016 / 9 -10 【図表 3】データを捉えるモデルの要素 目的変数 要因 説明変数 影響の方向 エッセンシャル桜井前の GRP エッセンシャル桜井以降の GRP 短期効果 係数の差がリニューアル効果 14 年 3 月消費税施行前効果 消費税施行前の駆け込み需要 競合ブランドの GRP メリット、アジエンス、ツバキ、パンテーン、ラックス 平均購入単価 エッセンシャル 購入回数 促進因子 備考 抑制因子 価格が高いとマイナス、安ければプラスに働く エッセンシャルの GRP 促進因子 競合の GRP 抑制因子 季節変動 １月の効果、２月の効果…、 11 月の効果、12 月の効果 循環因子 12 ヶ月の合計の期待値がゼロ ＝１年で循環する変動として捉える ベースライン 上記で説明できない要因 トレンド因子 急激に変化しない潜在的スコアとして捉える 長期効果 季節変動やベースラインを除く量の前期からの残存とし て捉え、その維持率に対しエッセンシャルの GRP はプラ スに、競合ブランドの GRP はマイナスに働く ※網掛けは広告効果に関係する項目 れば、カニバリを避ける出稿を考えることに 役立ちます。そして広告の効果は、当期の ４． 分析の結果（テレビ広告効果の把握） GRPが当期の購入回数に利く短期的な効果 まず、構築したモデルによる予測値と実測 と、前の期の効果がGRPによって一定の割 値を比較すると【図表４】 （次頁）のようになり 合で残存する長期的な効果に分けて捉えます。 ました。モデルの中で推定しているベースラ 広告以外の要因として、まず価格は考慮す インや季節変動のスコアを併記しています。 べき重要な要素でしょう。次に季節性が挙げ ベースラインをみると直近では減速傾向もみ られます。広告に関わらず季節の影響で変化 られますが、桜井CM前に15000回くらいか する購入回数は広告効果の推定から除く必要 ら25000回近くにレベルが上がっていること があります。また2014年3月の購入回数が非 が分かります。季節変動でみられる12月、3 常に高くなっていますが、広告効果というよ 月の高まりは年末、年度末に売り場が全体的 り消費税施行前の駆け込み需要と思われるの に活性化する効果が現れたものでしょう。シ でその効果は取り除くようにします。他にも ャンプーの購入サイクルは3か月くらいと思 店頭施策やカテゴリーニーズの変化、ブラン われますが、7月、10月の高まりは季節の変 ド力の向上など広告以外の様々な要素が考え わり目、あるいはこのサイクルが原因となっ られますが、データの分解は用意できる説明 て現れた波かもしれません。 変数に依存します。今回の分析では、こうし 本稿の目的である、テレビ広告効果の推定 た要素を潜在的なレベルの変化として捉えて に議論を移します。広告効果は、 【図表4】 （次 いきます。 頁）で表したベースラインや季節変動を実測 データを捉えるモデルの要素を【図表３】に 値から考慮して推定しています。 まとめました。推定方法についての説明は省 まず、短期効果ですが【図表５】のようにな 略しますが、各要素間や購入回数との関係性 りました。桜井CM前に比べると桜井CM以 について確率分布を用いてモデル化し、シミ 降の出稿量が購入回数に与える影響は ュレーションによってデータにフィットする 1000GRPあ た り で4600回 か ら5200回 と 約 値（の分布）を探っていきます。 600回数分高まっていると定量化できました。 033 Ad Activity Support Project 【図表 4】モデル値やベースライン・季節変動と実測値の関係 GRP 45000 購入回数 予測値 ベース ベース＋季節変動 4000 40000 ％ 3500 35000 3000 2500 25000 2000 20000 1500 15000 世帯本数ベースGRP 購入回数 30000 1000 10000 500 5000 0 12 .1 13 2 .0 13 1 .0 13 2 .0 13 3 .0 13 4 .0 13 5 .0 13 6 .0 13 7 .0 13 8 .0 13 9 .1 13 0 .1 13 1 .1 14 2 .0 14 1 .0 14 2 .0 14 3 .0 14 4 .0 14 5 .0 14 6 .0 14 7 .0 14 8 .0 14 9 .1 14 0 .1 14 1 .1 15 2 .0 15 1 .0 15 2 .0 15 3 .0 15 4 .0 15 5 .0 15 6 .0 15 7 .0 15 8 .0 15 9 .1 15 0 .1 15 1 .1 16 2 .0 16 1 .0 16 2 .03 0 また、競合ブランドのGRPの抑制効果はエ エッセンシャルとアジエンスのGRPによる ッセンシャルGRPの促進効果に比べると小 維持率の変化・関係性をシミュレーションし さいですが、その中では同じ花王ブランドの て み る と お 互 い1000GRP出 稿 し あ え ば アジエンスの出稿が－438回とリニューアル 52.5%と半分くらいの維持率になります。し 効果分をかなり無効にする程マイナスに働く かし、アジエンスが1000GRP出稿しエッセ ようです。前述したようにエッセンシャルが ンシャルが出稿しないと41.7%で維持率がか 従来の年齢層より高めに訴求しはじめたこと なり低下します。 が影響しているでしょうか。 長期効果は前期効果量の「維持率」で捉えて アジエンスは美容液による補修効果を訴求 いますが、この推移を【図表６】に示しました。 しハイエンドな位置づけの商品でしたが、 【図 競合ブランドとの出稿量の関係性により変動 表１】のとおりシェアは年々減少しています。 していますが、リニューアル前後で水準に大 発売から10年以上が経過する中でブランドイ きな変化はみられないようです。 維持率の算出元となる係数を【図表７】に示 します。エッセンシャルGRPの促進効果は 0.436とこの中で（絶対値が）最も高い値を示 しています。一方、競合ブランドの中ではア ジエンスが－0.417と同じくらいの強さで抑 制する方向に働くことが分かります。 この数値を具体的にイメージするために他 の対象ブランドの出稿を1000GRPで固定し、 034 V R D N o. 5 5 3 2 016 / 9 -10 【図表 5】1000GRP あたりの購入回数効果 GRP 短期効果 エッセンシャル桜井前 4,639 エッセンシャル桜井以降 5,197 メリット -221 アジエンス -438 ツバキ -293 パンテーン -171 ラックス -140 【図表 6】長期効果の維持率 100% 80% 60% 40% 20% 12 13.12 13.01 13.02 13.03 13.04 13.05 13.06 13.07 13.08 13.09 13.10 13.11 14.12 14.01 14.02 14.03 14.04 14.05 14.06 14.07 14.08 14.09 14.10 14.11 15.12 15.01 15.02 15.03 15.04 15.05 15.06 15.07 15.08 15.09 15.10 15.11 16.12 16.01 16.02 .03 0% メージが摩耗し、同じ花王の製品でありなが 全国規模で売り上げが把握できています。当 ら、かなりエッセンシャルと近づいてしまっ 社では関東・関西・中部で出稿されたCMにつ ているのでしょう。この影響を避けるには、 いて、今年４月より北九州・北海道といった ブランド間の差別化をはかる施策が必要です。 地区でもGRPを算出できるようになったので、 花王はアジエンスのサブ・ブランドとして15 日本国内でも主要な市場である５地区間の広 年10月にMEGURI（メグリ）という高価格商 告効果の違いといった分析も可能です。 品を市場に投入しています。アジエンスのブ そして、今回の事例では広告変数としてテ ランド資産を借りたサブ・ブランドでハイエ レ ビ 広 告 の み を 扱 い ま し た。 企 業 内 に は ンドな位置にポジショニングし直そうとする ＷEB関連のレスポンスデータが保有されて 戦略で今後の動向が気になります。 いると思いますが、それを本稿のモデルの中 に取り込めば、オンラインとオフラインの統 ５． 本稿の分析の応用範囲について 合的な効果把握が可能になるでしょう。 さらに、今回の事例では広告の長期効果を 今回の事例では“全体”のエッセンシャル購 潜在的なスコアとして扱っていますが、ブラ 買データを扱いましたが、ID-POSデータで ンド評価データを定期的に測定していれば、 は性・年齢といった属性はつかめているので、 長期効果を表すブランド力と捉え広告変数と 若年・高年での広告効果の違いといったテー 購買の間に媒介させるようなことができるで マで分析できます。また、ID-POSデータは しょう。そうなれば、一層バランスのとれた 視点でレスポンスデータをもとにしたテレビ 広告効果の把握ができるようになると考えて 【図表 7】長期効果の係数 GRP 係数 エッセンシャル 0.436 メリット -0.195 アジエンス -0.417 ツバキ -0.304 パンテーン -0.264 ラックス -0.142 います。 ※今回はデータ期間が短かったのでアジエンスの中に MEGURI を含んで分析しています。 035 VR TOPICS 2016年上半期テレビCM出稿動向 「上戸彩」がCM出稿ランキング１位 2016年1月～ 6月の上半期のテレビCMの出稿動向が まとまりましたのでご紹介します。 「Dante Carver」、NTTドコモの「綾野剛」 「高畑充希」の 飛躍が目立ち、ベスト20には携帯キャリアCM出演者が 関東、関西、名古屋ともスポットの伸びにより、総出 稿量は微増となりました。番組CMが減退、スポットＣ Ｍのシェアがさらに伸びています。 多くを占めました。その中において、携帯キャリアＣＭ 以外の「妻夫木聡」 「広瀬すず」 （東京ガス）、 「綾瀬はるか」 （P&G）、 「阿部寛」 （三菱東京UFG銀行、トヨタプリウス） 次に、タレント別のCM出稿ランキングをみると、３ の健闘が目立ちました。昨年大活躍したラグビー日本代 地区とも「上戸彩」がTOPとなりました。ソフトバンク 表「五郎丸 歩」もアサヒビールやバイトルにより圏外か を中心にAOKI、VISAインターナショナルのCMが寄与 ら20位にジャンプしています。 し、昨年年間２位から盛り返しをみせています。それ 一方、広告主数ランキングでは、 「有村架純」が18社の にKDDIの「松田翔太」 「桐谷健太」 「濱田岳」 「有村架純」、 トップ。それに「錦織圭」 （14社） 「広瀬すず」 （13社）がベ 初ランクインの「菅田将暉」、ソフトバンクの「桐谷美玲」 スト３となっています。 ■ タレント別テレビＣＭ出稿ランキング（2016年1月～６月 関東地区 上位20人） タレント名 出稿秒数 出稿本数 （秒） （本） 主な出演ＣＭ 昨年 年間 順位 1 上戸 彩 ソフトバンク ／ ＡＯＫＩ ／ ＶＩＳＡインタ－ナショナル ／ ＶＩＳＡデビットカ－ド 165,795 10,206 2 2 松田 翔太 ケイディ－ディ－アイ ／ ＫＤＤＩ ａｕでんき ／ サントリ－ ザ プレミアムモルツ香るエ－ル 153,675 8,684 4 3 桐谷 健太 ケイディ－ディ－アイ ／ ＫＤＤＩ ａｕでんき ／ ＫＤＤＩ ｉＰｈｏｎｅ６Ｓ製品 144,435 8,112 3 4 濱田 岳 ケイディ－ディ－アイ ／ ＫＤＤＩ ａｕでんき ／ エンジャパン ／ エン転職 132,840 7,307 1 5 有村 架純 ケイディ－ディ－アイ ／ 日本中央競馬会 ／ ＫＤＤＩ ｉＰｈｏｎｅ６Ｓ製品 115,485 6,385 8 6 桐谷 美玲 ソフトバンク スマホプラン ／ 東建コ－ポレ－ション ／ コ－セ－ 107,730 6,822 61 7 妻夫木 聡 東京ガス マイ電気 ／ リクル－トキャリア リクナビＮＥＸＴ ／ 日本宝くじ協会ＬＯＴＯ７ 95,760 4,433 22 8 綾野 剛 ＮＴＴドコモ ドコモの学割 ／ ＮＴＴドコモ カケホ－ダイ＆パケあえる ／ 東宝 ６４案内 94,440 5,176 17 9 広瀬 すず 東京ガス マイ電気 ／ ユニバ－サルスタジオジャパン ／ 東京ガス 92,910 4,350 5 10 菅田 将暉 ケイディ－ディ－アイ ／ Ｃｙｇａｍｅｓ グランブル－ファンタジ－ ／ ＫＤＤＩ ａｕでんき 88,520 5,185 81 Ｐ＆Ｇ レノアハピネスコカコ－ラ／日本の烏龍茶つむぎ／Ｐ＆Ｇ パンテ－ンＰＲＯ－Ｖエクストラダメ－ジケア コンディ 88,080 4,851 6 三菱東京ＵＦＪ銀行 バンクイック ／ トヨタ プリウス ／ コカコ－ラ いろはす 84,865 5,217 19 11 綾瀬 はるか 12 阿部 寛 13 西島 秀俊 タケダ アリナミンＥＸプラス／タケダ アリナミンＥＸゴ－ルド／ライオン 香りとデオドラントのソフラン 82,815 4,578 7 14 武井 咲 ハウス 完熟トマトのハヤシライスソ－ス ／ エスエス製薬 アレジオン２０ ／ 青山商事 78,810 5,064 11 ソフトバンク 76,615 4,624 10 ケイディ－ディ－アイ ／ ブランディア ／ アサヒ もぎたて 74,460 4,297 21 ピザ－ラ ／ ＢＩＧ ／ Ｐ＆Ｇ レノア本格消臭 73,125 4,230 57 15 Ｄａｎｔｅ Ｃａｒｖｅｒ 16 菜々緒 17 マツコ・デラックス 18 二宮 和也 ライオン トップ ス－パ－ＮＡＮＯＸ ／ ガンホ－ ＰＵＺＺＬＥ＆ＤＲＡＧＯＮＳ ／ ネクスト ＨＯＭＥ ’ Ｓ 72,675 4,125 53 19 高畑 充希 チョ－ヤ 酔わないウメッシュ ／ ＮＴＴドコモ ドコモの学割 ／ ＮＴＴドコモ ドコモ光 72,225 4,388 45 20 五郎丸 歩 アサヒ アサヒザドリ－ム ／ ディップ バイトル ／ ＮＴＴドコモ 71,905 4,614 582 ※出稿秒数をもとにランキングを作成しています ■ 広告主数タレントランキング（関東地区） タレント名 036 1 有村 架純 2 錦織 圭 3 広瀬 すず 主な広告主 ケイディ－ディ－アイ ／ 日本中央競馬会 広告主数 18 ユニクロ ／ Ｐ＆Ｇジャパン 14 東京ガス ／ ユ－エスジェイ 13 Ｐ＆Ｇジャパン ／ 日本コカコーラ 12 フォ－シ－ズ ／ 日本スポーツ振興センター 12 4 綾瀬 はるか 4 マツコ・デラックス 4 吉田 羊 ＪＸエネルギ－ ／ 花王 12 4 ロ－ラ ユニクロ ／ ユーキャン 12 V R D N o. 5 5 3 2 016 / 9 -10 以降、桐谷美玲、阿部寛、武井咲、二宮和也、石 原さとみ、小栗旬、土屋太鳳、山本美月、坂口健 太郎、宮崎あおいが広告主11社で同位。 編 集 後 記 いつも「VRダイジェスト」をご愛読いただきまして ありがとうございます。 本号より表紙デザインをリニューアルしました。 新しくなった表紙は「データをデザインする、ビジュ アライズする」というコンセプトを重視したデザイン としました。背景をジオメトリックにし、記事の中 身を強調するために文字表現の構成を活かしたタイ ポグラフィ手法を取り入れ、力強さを表わしました。 コンセプトが指し示すよう我々が持っている知見や 情報がカタチとなって見えるよう一層編集に力をい れていきます。引き続きよろしくお願い致します。 コーポレートコミュニケーション室
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