A.T. Kearney Agenda Vol.8 データアナリティクスから見るメディアの未来メディアの概念はかつてより広がっている本稿ではメディアをコンテンツによって個人の購買を引き起こすものと定義しデータアナリティクスがメディアにもたらす価値と今後メディア企業に求められる取り組み

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A.T. Kearney Agenda Vol.8

データアナリティクスから

見るメディアの未来

「メディア」の概念はかつてより広がっている。本稿では、

メディアを「コンテンツによって個人の購買を引き起こ

すもの」と定義し、データアナリティクスがメディアに

もたらす価値と、今後メディア企業に求められる取り組

みについて整理した。

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メディアの定義とトレンド

メディアの定義と市場規模 我々が「メディア」という言葉を発する際、何を頭に思い浮かべるだろうか。テレビ、新聞、雑誌を代表とするマスメディアや、各種Web、ソーシャルメディアに加え、例えばLINEやWeChatのようなツールもコミュニケーションを起点にメディアの範疇に言えると思われる。企業において「メディア」「メディア事業」と言われるものの範囲は広く、各種のコンテンツの配信、コンテンツの制作や、コンテンツから派生する様々な周辺事業までを含んで「メディア」を定義するケースもあり、極めて幅広い認識を持つ言葉だと考えられる。本稿においては、メディアを幅広く、「何らかのコンテンツをもって」「個人の購買を引き起こすもの」と捉えた。上記の定義に則ると、メディアは大きく「（主には購買の誘因を目的とした）広告」「（コンテンツ自体の）販売」に大きく分かれ、その中でも「（オンラインを必ずしも包含しない）従来型のメディア」「オンラインメディア」に分けて考えられる。既存の各種データに基づき推計をすると、上記の大きな定義でのメディアの事業規模は11兆円規模を超える規模となる（図1）。図1 国内のメディア関連市場規模は全体では11兆円を超える規模である 国内のメディア関連市場規模 （億円、2016） 16,150 _19,657 1,367 529 440 9,690 6,638 869 2,871 3,983 1,285 2,223 21,184 8,104 10,466 7,339 1,880 映像音楽ニュースラジオ雑誌プロモーションメディアゲーム SNS 動画 Web広告販売 4.4兆円 4.8兆円広告 1.2販売兆円1.0広告兆円 従来型メディア オンライン メディア

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メディアの中で最も大きいTVの広告市場が2兆円と言われているにも拘わらず、全体がこれほど大きくなるのは、プロモーションメディアと言われる「実物」を利用した広告が小規模分散ながら全体では2兆円を超える市場があることと、コンテンツの販売が広告に近い規模存在していることによる。具体的には新聞･雑誌の販売市場規模が一定存在することに加え、CATVや衛星等の有料多チャンネル市場、スポーツや音楽の興行等がそれぞれ5千億円～ 1兆円規模で存在するためである。 近年のトレンド 近年オンラインメディアの著しい成長の話題が多く、旧来型メディアはぱっとしない印象と感じられている方は多いと思うが、市場規模でみると依然4倍近い開きがあるのが現状である。しかしながら、現状の成長率をベースに予測すると、5年後には旧来型メディアも依然大きな規模を残すものの、その差は2倍強程度まで狭まると考えられる（図2）。図2 現在4倍以上の差があるオンラインメディアと従来型メディアの差は、5年後には2倍強程度まで狭まる 2016年の市場規模 （億円）（億円）2021年の市場規模 映像音楽ニュースラジオ雑誌プロモーションメディアゲーム SNS 動画 Web広告 従来型メディア オンライン 従来型メディア メディア オンラインメディア 販売 4.4兆円 4.8広告兆円 1.2販売兆円1.0広告兆円 4.1販売兆円 4.7広告兆円 1.6販売兆円 2.2広告兆円 16,150 8,104 10,466 7,339 1,880 19,657 14,298 4,901 512 480 10,715 7,893 4,818 9,373 19,891 3,601 1,318 1,657 20,155 10,632 9,251 5,471 1,069 3,983 1,285 2,223 21,184 1,367 529 440 9,690 6,638 869 2,871 出所: 日経等各種記事、業界団体レポート、speeda等よりA.T. カーニー作成更に利益ベースでみると、実は今でも4倍の市場規模に対し利益規模は既にオンラインメディアが逆転しており、今後その差は更に開くものと考えられる（図3）。

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図3 利益規模では、既にオンラインメディアが従来型メディアを上回っており、今後その差は更に開くものと 考えられる 2016年の利益規模 （億円）（億円）2021年の利益規模 映像音楽ニュースラジオ雑誌プロモーションメディアゲーム SNS 動画 Web広告 従来型メディア オンライン 従来型メディア メディア オンラインメディア 販売 2,401 1,827広告 3,218販売 1,965広告 2,119販売 2,161広告 2,777販売 3,438広告 1,121 1,279 27 52 3,188 1,493 394 977 1,527 2,500 1,719 434 1,286 56 8 212 141 46 61 386 425 362 200 156 78 -48 135 45 81 287 383 354 268 274 出所: 日経等各種記事、業界団体レポート、speeda等よりA.T. カーニー作成このような状況において、近年従来型メディアとオンラインメディアの融合の動きが加速しており、徐々に浸透し始めている（以下は映像メディアにおける例）。 TV局のオンディマンド化が進捗 •_{ビデオリサーチは録画ベースの視聴率を捕捉し、従来のリアルタイム視聴率との合算で評価する} 取り組みを本格化 •_{TV局がTVerでオンラインでの番組配信を加速} •_{TVメーカーのタイムシフト機能により、視聴習慣が変容} オンライン事業者のリニア化の進行 •_{GoogleはYouTubeTVにおいて6番目のTV局を標榜} •_{Cyber AgentはAbema TVへの投資を継続。視聴者をいくつか集める状況を作り出した} •_{Sonyもゲーム機上で有料多チャンネル相当を配信するサービスを開始} オンライン事業者が、あえて旧来型の視聴習慣とも見える従来型メディアの視聴形態のサービスに参入する理由は、オンディマンド型配信に比べて広告視聴性をアピールしやすいことに加え、「な

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エンゲージメント型視聴はスポーツにおける応援等、同時性により心理的な共感や盛り上がりを求める視聴であり、特に広告価値が高いと考えられる。

メディアにとってのデータアナリティクスの現状と

今後の期待

データアナリティクスの意義と現状 メディアにとってのデータアナリティクスの価値は、1. 視聴者の理解、2. 視聴者に合わせたコンテンツの提供、3. コンテンツ作りへの反映の3つに大別される。 1. 視聴者の理解 一義的にはコンテンツの消費者のユーザーの属性を把握し、その後の行動を予測するために利用する事だが、近年は各種のコンテンツ流通プラットフォームやソーシャルメディアから取ることができる情報量の多さ、豊富さから、消費者本人が把握していないレベルの属性まで到達していると考えられる。例えばNet�lixユーザーを1300と言われるテイストコミュニティに分類しているが、その中で性別や年齢、人種といった �従来の� セグメントに利用する情報は重視しておらず、以下のような極めて多様な情報から「ユーザーの行動履歴に基づく好み」を分類しているとされる。 •_{サイトのブラウジング／スクローリング状況} •_{動画検索回数、動画検索内容} •_{視聴後の動画評価の記録} •_{停止、巻き戻し、早送りしたポイント} •_{視聴タイミング（日付／曜日／時間）} •_{視聴エリア（郵便番号）} •_{視聴デバイス（テレビ／ PC ／スマホ／タブレット）} •_{離脱率、離脱箇所} Facebookでは年齢、性別、国籍といった基本情報も活用している一方、Facebook内の行動と Facebook外の行動の組み合わせによりユーザーの好む行動を予測している。 •_{Facebook内行動履歴：いいね!、コメント、シェア、動画の音声ON、動画のフルスクリーン化など} •_{Facebook外行動履歴：訪問サイトなど} またFacebookはInstagramを買収して以降、画像解析系取り組みを加速しており、既に提供されている画像に対する自動タグ付け機能や、音声の読み上げサービス（例えばビーチに人がたくさん写っている写真が掲載されていたら文字でその旨を読み上げる）のみならず、アップロードしている画像からユーザーの嗜好や次の行動を予測してくる可能性もある。 2. 視聴者に合わせたコンテンツ提供 視聴者に合わせたコンテンツ出し分けは、「King」とされていたコンテンツよりも重要とされつつある概念である。情報量が飽和した中、限られた消費者のアテンションをどれだけ自然に惹きつけ、誘導するかは、単なる見せ方や見せる場所から、タイミングへと徐々にフォーカスがシフトしつつある。例えばNet�lixは、人の目で以下のような観点で多数のタグを張り付けた上で、視聴者の視聴履歴を基にマイクロジャンルへ分解するが、そのマイクロジャンルの数は7万に及ぶと言われる。

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•_テーマ •_{映画の結末タイプ} •_{主人公の立ち位置} •_{公開年代ロケ地} •_{対象年齢　等} また、Facebookでは、広告配信手段の一つとして類似オーディエンス（いわゆるオーディエンス拡張）を提供しており、自社の既存顧客の情報を提供すれば顧客プロファイルとの距離感に応じて広告を提供することができる。その際には上記に代表されるFacebook内外の行動履歴を中心に提供される訳で、自分たちが知らないうちに「あなたはこういう人である」とFacebookに規定されているとも言える。Facebookを利用していると「なぜこの広告が？」と思うケースがあると思うが、それはあなたがFacebookに「きっとこういうものが好きな人」と認識されているわけで、その内容よっては不快に感じる人がいるのではないだろうか。 3. コンテンツ作り 上記の2つに比べ感性の側面が強く、科学的なアプローチよりはどのアーティストを選定し、投資するかが重要であり、ABテスト等での比較が容易なバナー等の広告媒体を除けば必ずしも科学的なアプローチは取られてこなかった。しかしながら近年では視聴者の多量のデータを取得･分析することでコンテンツ自体の制作に反映し、成果を出す取り組みも進みつつある。例えばNet�lixでは、顧客の好みに基づくコンテンツ作りにより公開前にどの程度視聴されるかをかなり高い精度で把握できており、結果的に従来メディアを中心とした各種のコンテンツホルダーに対し、大規模なコンテンツへの投資が出来るといわれている。オリジナルドラマ1作目の、「ハウスオブカード」は、デビット･フィンチャー監督、ケビン･スペイシー主演の政界ドラマを好むクラスターが存在すると分かっていたため、100億円を投資し、13話を一括作成･配信できた。オリジナルドラマ2作目の「オレンジイズニューブラック」以降も1シーズン一括での配信が主流だ。近年では子供向けを中心に、視聴者が次の展開を予測することで、ストーリー自体が分岐する様なコンテンツの提供も試行されている。 今後求められるデータ 上記のように、メディアの消費は米国系の企業を中心に相当に細かな粒度で取られており、またオンライン上の購買データと結びつくことで広告のビジネスとして既に大きな市場となっている。一方で、高いニーズを持ちながらメディア、オンライン上での行動データとの連結が進んでいないのは、リアルでの行動データ、特に購買データである。例えば、米国を始めクレジットカードや電子決済の盛んな国では、リアルの購買データとオンラインの購買データの連携も一部進みつつあるが、日本のように現金決済が多い国においては、クレジットカード決済を多用する富裕層や一部層を除くと行動の把握が行いづらいのが現状である。また、過去のSuicaのデータ利用騒動で見られた様に、日本人の（時として必要以上の）個人情報に対する感度の高さ、データ利用に対する忌避感も、これらの取り組みの障害になっていると思われる。しかしながら、今後はスマートデバイスを始めとした様々な変化に応じ、デジタル上のデータとリアルデータの統合は進み始めるものと考えられる。 •_{個人情報保護法の改正に起因する匿名化した各種の個人情報の流通の促進} •_{電子決済の普及に伴う、リアルな購買履歴の捕捉}

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これらの情報が取得できるようになってくることで、現状はメディア上での各種広告や（ともすれば嫌がられる）プッシュ配信に終始しがちなマーケティング活動も、顧客の行動特性とメディア上の行動特性をミックスし、その精度を高めるだけでなく、例えば行動特性に応じた疾病のリスクを反映した保険商品や医療サービスの提供や、貸し倒れリスクを加味した金利の設定等、極めて広範なサービスへの適用が可能と考えられる。

将来起こりうるシナリオと求められる取り組み

日本企業が直面する状況 既に知られているとおり、オンラインのメディア企業の大手の大半が米国に集中しており、グローバルに事業を行っている。結果的に彼らの所には国を問わず圧倒的な消費者の行動データが集まり、これにアナリティクスを組み合わせた極めて高効率な事業運営が行われている。前述の市場規模推定に基づくと、SNS広告事業の市場規模2016年時点で米国は日本の9倍程度に見えるが、利益ベースだと28倍まで拡大する。国内事業を営む多くのメディア企業は「日本人の特性」を前提にビジネスをしているが、既にオンラインのグローバル企業においては、「日本人」は数ある選択項目の1つに過ぎず、（言語と事業展開上の市場特性を除けば）データそのものが極端に他の国や地域と比べて異なるものでは無いと言われる。これが意味することは「データを持つもの」はグローバルで大量のデータを集め、多量の接点から得られる収入（視聴料や広告）を背景にアナリティクスへの大量投資が可能になる一方、「持たざる」多くの日本企業はデータの量、アナリティクスへの投資、マネタイズのポイントにおいて劣後し、その差はより広がっていくということである。日本のメディア企業においても、データを使ったコンテンツの配信やコンテンツ自体の制作もトライはされているが、十分な成果をあげられるだけの投資余力のある企業は、実態としてはソーシャルゲームメーカーと一部のポータル事業者に留まっているのが実態である。なお、Net�lixのコンテンツ作りの事例にみられるように、今後コンテンツ作りについても一定程度データを使ったアナリティクスの要素が入ってくるものと考えられる。一方で昨年の「君の名は」の世界的なヒットに見られる様に、コンテンツ作りにおけるアナリティクスは「ヒット率を上げられる」ことまでであり、今後も感性の要素は残るものと考えられる。しかしながら、この述べてきたようにメディア（≒流通）が押さえられてしまう（寡占化が進む）状況においては、コンテンツの制作者が流通側に利益を奪われる事態は今後十分に考えられる。 カギとなる取り組みと必要なアクション 前項の状況に至る本質的な要因は、広告主･メディア双方が基本的に小規模分散かつ、個人情報保護に対するハードルが高い結果、データの統合が難しくかつ投資対効果が上がりづらいことである。上記に対するカギとなる取り組みは、データを活用した事業そのものがメディアのみならず多数の企業にとっての成長の大きなドライバーであることを認識したうえでデータの取り扱いに対する認識を改めること、その上で特に日本において先行的に顕在化しやすい課題にフォーカスし、投資を行うことが必要と考えられる。具体的には、高齢者のメディアの視聴動態（多くの場合はテレビを視聴していると見られる）と日常の行動データ（消費行動や食生活、行動など）を捉えて生活習慣病や認知症のリスクを回避する、オンラインのメディアの視聴動向や位置情報、購買情報を組み合わせた上で、生活消費財の配送サー

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いずれにせよ、日本において上記の取り組みを単独で行える会社は残念ながら存在しない。今後、ロビーイングやデータの利用に関する啓蒙活動、異なる業界にまたがったデータの持ち寄りとそこからの消費者行動のアナリティクス、マネタイズを実現するためには、業界を超えた連携･取り組みが必須となると考えられる。メディアを起点に見る限りにおいて、グローバルの寡占企業と日本企業の差は広がるばかりに見える。一方で上記の通り、この状況だからこそ危機感を持って業界横断の取り組みを行うチャンスであるとも言え、各領域の企業の奮起を期待したい。

Author Profile

Takefumi Harigaya 針ヶ谷武文（A.T. カーニープリンシパル） takefumi.harigaya@atkearney.com 東京大学教養学部卒業。大手通信会社で営業企画･事業企画･サービス開発を経て、 A.T. _{カーニーに入社。通信･ハイテク･メディア企業を中心に、}8_{年を超えるコンサ} ルティング経験を有する。事業会社における様々な組織横断での事業推進の経験を下敷きに、海外事業戦略、新規事業戦略、事業ポートフォリオの再構築、事業ターンアラウンドのテーマを中心に地の足の付いた実効性の高いコンサルティングサービスを提供

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A.T.カーニーは、40ヶ国以上に拠点を有する世界有数のグローバルな経営コンサルティングファームです。1926年の創業以来、世界の有力企業･組織の信頼されるアドバイザーであり続けています。A.T.カーニーはパートナーシップ制度を採っており、顧客の最重要課題に対して短期的な成果をもたらすと共に持続的な成長を支援することをお約束します。詳しくはWebサイトをご覧下さい。www.atkearney.com アメリカ アジア･パシフィック ヨーロッパ 中東･アフリカ アトランタボゴタボストンカルガリーシカゴダラスデトロイトヒューストンメキシコシティニューヨークサンフランシスコサンパウロトロントワシントンDC バンコク北京ブリスベン香港ジャカルタクアラルンプールメルボルンムンバイニューデリーパースソウル上海シンガポールシドニー東京アブダビドーハドバイヨハネスブルグリヤド

A.T. Kearney Korea LLC は大韓民国において A.T. Kearney の名のもと業務を行っている別法人です。

A.T. Kearney はインド共和国においては、英国法に基づいて設立された法人組織 A.T. Kearney Limited の支店として業務を行っています。

本稿の表紙に記されているのは、当社の社名にもなっている創業者 Andrew Thomas Kearney （アンドリュー･トーマス･カーニー）の署名で、カーニーが培い、我々が継承している、すべての行いにおいて �本質的な正しさ� を保証することを意味しています。アムステルダムベルリンブリュッセルブカレストコペンハーゲンデュッセルドルフフランクフルトイスタンブールリスボンリブリヤナロンドンマドリードミラノモスクワミュンヘンオスロパリプラハローマストックホルムシュトゥットガルトウィーンワルシャワチューリッヒ