2024年10月1日から2025年7月31日まで、電通、電通アドギア、LIVE BOARD、NTTドコモの4社はサントリーホールディングスのアナログ交通・屋外広告において、OOH広告の広告価値を可視化する実証実験を実施する。全国900媒体以上・180路線を対象に、モバイル空間統計や「docomo Sense」などの会員基盤データを用いたアクチュアル計測で広告接触数を推定し、インプレッション・リーチ・フリークエンシーを定量評価。全国18エリアのアンケート調査で位置・サイズ別の視聴者インパクトも分析し、接触回数とインパクトの二軸で評価できるモデルを構築。今後は指標の透明性と信頼性を高め、広告主のPDCAプランニング支援に活用する。
DX4社が900媒体超のOOH広告価値をDOOH指標で可視化実証 日本
- この記事を参考にした事業アイデア
このニュースからのヒント
- 実測データでOOH効果を即可視化
- 広告主はOOH広告の効果指標が不在なためROIが不透明だったが、モバイルデータを活用したアクチュアル計測で効果を即可視化し、PDCAを迅速化できる。
- 【課題】
OOH広告の効果指標が不在 → 投資対効果が不透明
【解決】
モバイルデータを利用した実測計測導入 → 効果を即可視化
【結果】
PDCAを高速化しROIを改善 - インプレッション×視聴インパクトで配置最適化
- 設置位置やサイズごとの効果差が不明で投資判断が迷走していたが、定量分析でインプレッションと視聴者インパクトを掛け合わせ、最適な配置プランを自動生成できる。
- 【課題】
位置・サイズによる効果差が不明 → プランニングが属人的
【解決】
接触数と視聴者インパクトを定量分析 → 配置プラン最適化
【結果】
投資効果を最大化しプラン精度向上 - データ統合で複数媒体を一元管理
- 媒体ごとに分散した効果データで分析工数が膨大になっていたが、モバイル空間統計を中心にデータを統合し一元的な広告価値モデルを構築。比較判断を迅速化できる。
- 【課題】
媒体別データが分散 → 効果比較が困難
【解決】
モバイル空間統計を中心にデータ統合 → アドバリューモデル一元管理
【結果】
分析工数を削減し最適投資判断
考えられる事業アイデア
- 中小広告主を対象にOOH広告の効果不透明をモバイルデータ視覚化で解決し、手数料収益を生む最適化支援ビジネス
- 中小企業や個人事業主がOOH広告の投資対効果を見極めにくい課題を、モバイルデータを活用した効果視覚化サービスで補完し、広告配置の最適化を支援する事業。周辺領域として、広告主の予算配分を効率化する価値を提供し、安定した手数料収入を目指すスモールビジネスとして展開。
- なぜ？OOH広告市場では、中小広告主が効果指標の不在によりROIが不透明で、無駄な投資を強いられるケースが多いため、モバイルデータによる実測視覚化が求められている。ターゲットは予算限定の地元店舗オーナーや小規模ブランドで、彼らのニーズは低コストで即効性のある広告最適化にあり、こうしたサービスが市場ニーズに合致すれば、2年以内に年間3000万円の収益を安定化できる見込みがある。
- どうする？まずは無料ツールでモバイルデータを収集し、広告主のOOH配置を分析して視覚化レポートを提供する運用モデルを採用し、初期は外注のデータアナリストを活用してスピードを重視。検証プロセスとして小規模クライアントからパイロット運用を開始し、フィードバックを基に改良を繰り返す。活用技術はSNSやクラウドツールでデータ統合を図り、リスク対策として不確実性を減らすため、売上が出ない場合は半年でモデル再検証を行い、顧客関係構築で独自性を維持する。
- ネーミングアドビジュアル - OOH広告の効果を視覚的に明確にし、広告主の判断を助けるイメージを表現。
モバ効果ナビ - モバイルデータをナビゲーションのように活用して広告効果を導く直感的な仕組みを示す。
配置クリア - 広告配置の不透明さをクリアに解決するシンプルな価値を表す。 - シナリオ① 市場調査
└ 中小広告主のOOH利用実態、効果測定ニーズ、モバイルデータ活用の受容性を調査
② データ収集ツールの構築
└ 無料アプリやSNSを活用したモバイルデータ収集システムを低コストで開発
③ クライアントネットワークの整備
└ 地元事業者との提携を進め、手数料ベースのサービス提供体制を確立
④ 試行運用とフィードバック収集
└ パイロットクライアントで効果視覚化をテストし、改善点を反映
⑤ 本格展開と継続改善
└ 成功事例を基にクライアント拡大、定期データ更新でサービス独自性を維持 - 小規模ブランド向けにOOH媒体のデータ分散を統合管理で克服し、サブスク料金で安定収入を得る価値モデル運営
- 複数OOH媒体の効果データが分散して比較しにくい小規模ブランドの課題を、データ統合による一元管理で補完する事業。周辺領域として、モバイル空間統計を中心とした広告価値モデルを提供し、サブスクリプション型で継続収益を狙う柔軟な運営を実現。
- なぜ？小規模ブランドは媒体ごとのデータ分散で分析工数が膨大になり、最適投資が困難なため、一元的な価値モデルが切実なニーズを満たす。ターゲットはニッチ市場のブランドオーナーで、PDCAの迅速化がROI向上につながり、小さくスタートして検証を繰り返せば2年以内に年間3000万円の安定収益を達成できる。
- どうする？サブスクリプション型モデルで、モバイルデータを中心に媒体データを統合したクラウドシステムを構築し、クライアントに一元管理サービスを提供する運用。活用ツールとして無料アプリを導入してデータ収集を容易にし、初期はパイロットブランドから検証を開始して改良を重ねる。課題克服策として分析工数の削減を重視し、売上不振時はモデル再検証を行い、外注リソースでリスクを軽減しながら顧客との関係で独自性を保つ。
- ネーミングデータユナイト - データの統合をユナイト（統合）するイメージをシンプルに表現。
バリューユニファイ - 広告価値の一元化をユニファイ（統一）で示す仕組みを表す。
統合アドバリュー - 統合による広告価値向上の価値をストレートに伝える。 - シナリオ① 市場調査
└ 小規模ブランドのデータ管理課題、統合ニーズ、モバイル統計の活用可能性を調査
② データ統合システムの構築
└ クラウドツールで媒体データを一元化する価値モデルを開発
③ サブスクネットワークの整備
└ ブランドオーナーとのサブスク契約を進め、料金体系を確立
④ 試行運用とフィードバック収集
└ パイロット運用で管理効果をテストし、ブランドの声を反映
⑤ 本格展開と継続改善
└ ユーザー拡大とデータ更新でサービスを進化させ、安定運営を維持 - 中小店舗の「行動データ活用」で売上を伸ばす、店内最適化事業
- 多くの小売店や飲食店では、どの商品が、どの棚で、どれくらいの時間注目され、最終的に購入につながったのかという顧客の店内行動の詳細が不明確です。経験と勘に頼った商品陳列やレイアウト、販促策では、機会損失が生まれるだけでなく、効果測定も困難でした。本事業は、低コストで導入可能な技術を活用し、このブラックボックス化された顧客行動をデータとして可視化することで、中小店舗の売上向上と効率的な店舗運営を実現します。
- なぜ？中小規模の小売店や飲食店は、常に売上向上とリピーター獲得という普遍的な課題を抱えています。しかし、大手チェーンのような専門チームや高額なデータ分析システムを導入する余裕がないため、多くの場合、経験と勘に頼った運営に終始しています。本事業は、AIカメラやWi-Fiセンシングといった既存の低コストな技術とPOSデータを組み合わせることで、大規模な投資なしに、大企業が実施しているような顧客の店内行動データ分析を可能にします。これにより、具体的な改善策を必要とする中小店舗の切実なニーズに応え、明確な投資対効果を提示することで、安定的な収益が見込めます。
- どうする？まず、対象となる店舗に小型AIカメラや既存のWi-Fiネットワークを活用した位置情報取得デバイスを設置します。これらのデバイスで、顧客の店内動線、特定の商品棚前での滞在時間、商品の手に取られた回数などを非個人情報として収集します。収集したデータは、既存のPOSデータと連携させ、どの商品がどう見られ、どう売れたか、どの時間帯にどのエリアが混雑したかなどを分析する独自のアルゴリズム（既存のBIツールやデータ分析サービスを組み合わせたもの）を構築して解析します。その結果を月次レポートとして提供し、人気商品やデッドスペースの特定、効果的なプロモーションのヒントなどを可視化します。さらに、分析結果に基づいた商品配置の最適化案や店舗レイアウトの変更提案、特定商品の販促タイミングなどを具体的に提案し、店舗のPDCAサイクルを支援します。初期段階では、数店舗でのパイロットプロジェクトを実施して効果を検証し、実績を積みながら導入店舗を拡大していきます。データ分析やレポート作成の一部は、外部のデータアナリストに外注することで、少人数での運営を実現します。
- ネーミング店内ナビプラス - 店内での顧客の動きを可視化し、売上アップに繋がるヒントを提供するイメージ。
フローマップ - 顧客の動線を地図のように示し、店舗内の流れを最適化するサービスであることを表現。
売場活性化計画 - 売場が活気づくための具体的な計画やデータを提供するビジネスの意図を伝える。 - シナリオ① 対象店舗選定と課題ヒアリング
└ 中小規模の小売店・飲食店からパイロット導入店舗を選定し、現状の課題や目標を詳細にヒアリング
② データ収集システム設計と設置
└ 小型AIカメラ、Wi-Fiセンシングデバイス、既存POSデータ連携などの最適な組み合わせを設計・設置
③ データ分析と月次レポート作成
└ 収集データを独自のアルゴリズムで分析し、顧客動線、滞在時間、売上貢献度などを可視化した月次レポートを作成
④ 改善提案と施策実行支援
└ レポートに基づき、商品配置の最適化、レイアウト変更、販促企画などを提案し、その実行をサポート
⑤ 効果検証とサービス拡大戦略
└ 導入後の売上変化や顧客フィードバックを基に効果を検証し、サービス内容を改善しながら導入店舗数を拡大
