研究論文

テレビ番組ライフサイクルを考慮した
情報バラエティ番組の戦略的編成手法
Strategic Management of TV Scheduling of Information/Variety
Programs from the Viewpoint of Program-Life-Cycle

小野田 哲弥

産業能率大学情報マネジメント学部専任講師 ＊Tetsuya Onoda / Assistant Professor, School of Information-Oriented Management, Sanno University

本研究は、テレビ番組視聴質調査『リサーチ Q』の回答履歴デー
タを用いた実証研究である。情報バラエティ番組をそれぞれ 4 つのレイヤーとライフステージへと定量的に分類し、時系列検証を行った
結果、3 つの代表的ライフサイクルが存在することが明らかとなった。また本研究の独自性はロングテール論を参考に、視聴率の極めて低い深夜番組も分析対象としている点にある。昨今民放キー局において頻繁に行われている「深夜番組のゴールデンタイム進出」に注目し、その成功要因を普及理論とキャズム論の観点から検討した。

This is an experimental study based on the data from Research-Q,
a web survey on the quality of TV programs. First, I divided all variety / information programs into layers and quantitatively identified
the life-stage of each program. Second, time-series examination was
performed on these programs. Finally, the result explained that there
are three program-life-cycle patterns in general. The uniqueness of
this research is that it refers to The Long Tail and deals with extremely
low rating programs being broadcast at midnight. In recent years, it
has become popular among key commercial stations to move midnightprograms to golden hour. Therefore, I focused on these cases and investigated some success factors based on the diffusion theory and The
Chasm.
Keywords: 普及理論、製品ライフサイクル、ロングテール、キャズム、トルネード＊ 投稿時の所属は、慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科後期博士課程

78

テレビ番組ライフサイクルを考慮した情報バラエティ番組の戦略的編成手法

１

はじめに

2005 年度、在京キー局の視聴率順位が大きく変動した。それまで例年 4位であったテレビ朝日が年間プライムタイム視聴率で開局以来初となる 2位へと躍進したからである 1。テレビ番組の編成・制作環境は複雑であり成功の背景には様々な要因が考えられるが、本研究では特に「番組編成」
面に焦点を絞る。本稿は 2 部構成であり、第Ⅰ部ではテレビ放送の基底構造を明らかにし、第Ⅱ部ではその構造を踏まえた上での戦略的編成手法について検討する。
本研究は実証研究であり、テレビ番組視聴質調査『リサーチＱ』の調査データを利用する 2。学術理論としては主に「製品ライフサイクル(PLC: Product Life Cycle)」および「イノベーション普及学 (Diffusion of
Innovations)」に依拠する。これらは評価の定着した古典理論であるが、それらの他に「ロングテール (Long Tail)」や「キャズム (Chasm)」といった新しい実務理論をも参照している点が本研究の独自性である。

《第Ⅰ部 情報バラエティ番組ライフサイクルの仮説検証》
２

背景

ロングテール論 (Anderson 2004; 2006) は「20/80 の法則」を覆す新たな学説として注目されている。Head 事象のみならず Tail 事象にも注視すべき傾向は今日、毎日 90％以上の日本人が接触するメディア ( 白石ほか
2005 ) であるテレビ放送にまで及んでいると思われる。実際にリサーチ Qのデータを基に、NHK 総合関東圏および在京キー局において、2005 年度の 19 時から 26 時まで 3 に放送された 26,692 番組を回答率の高い順に並べると図 1 になる。依然上位 20％の番組 ( 回答率 5.6％以上 ) が累積比率
72.0％を占めるが、その形状は長い尾を引く。
より説得的なのは、近年 Tail 事象にチャンスが眠ることを示す事例がつとに増えている点である。たとえば熱狂的なファンを持つ番組においては
KEIO SFC JOURNAL Vol.6 No.1 200779

低視聴率を前提に番組を制作し、DVD やグッズの売り上げによって費用を回収するビジネスが出始めている ( 吉田 2005 など )。また図 2 のように同一番組が Tail から Head へと時系列的に変化する例も散見される。とりわけ後者は「番組にはライフサイクルがある」という仮説を想起させる。
もしその仮説が実証され各番組のライフステージが特定されうるならば、Head になる可能性の高い Tail 部分の番組をいち早く発見することで、より効果的な番組編成が可能となるはずである。

回答率
順位
図１

19 時〜 26 時放送の地上波全番組の順位と回答率 (2005 年度 )回答率
放送日
図２ 『トリビアの泉』( フジテレビ ) 回答率の時系列変化
80

テレビ番組ライフサイクルを考慮した情報バラエティ番組の戦略的編成手法

３

仮説の構築

PLC マネジメント (eg. Forrester 1958; Patton 1959) は、様々な分野で実証研究が進んでいる。ただしテレビ番組に関する PLC 研究は前例がない。
その理由はテレビ放送が極めて特異な市場であるためだと思われる。殊に地上波テレビ放送は公共財の代表格であり、視聴者 ( 消費者 ) に直接的な対価が発生しない。また盛衰も激しく先発優位性などの適合度も低いからであろう。よって新たな試みとなる本研究では、発展的な複合モデルは用いずに Tellis & Crawford (1981) が PLC 曲線の分類において "ClassicalCurve" と呼んだ、「導入期」「成長期」「成熟期」「衰退期」から成る、最もシンプルかつ一般的な釣鐘型曲線を想定する。
また PLC マネジメントの他に欠くことのできない先行研究として普及
理論 (eg. Rogers 1962) が挙げられる。本研究では、PLC マネジメントと普及理論とをリンクさせ、図 3 のようなテレビ番組ライフサイクル仮説を提起したい。
「導入期」では好奇心旺盛な Innovator が当該番組を視聴する。
順当に普及する番組ならば、次に Early Adopter が視聴するようになって
導入期

成長期

図３

成熟期

衰退期

テレビ番組のライフサイクル仮説
KEIO SFC JOURNAL Vol.6 No.1 200781

「成長期」のステージへと移行し、Early Majority にも伝播していく。そして Late Majority が視聴する頃にはほぼすべての視聴者が視聴する「成熟期」に達する。しかし Laggard が視聴する頃には「衰退期」へと差し掛
かり、ほとんどの視聴者が当該番組を視聴しない段階に至っている、とする仮説である。

４

前処理

4.1

ジャンルの限定

リサーチ Q では番組を 10 のジャンルに分類している。2004 年度におけるそのジャンル別傾向は表 1 にまとめられる。第一の特徴は、バラエティ
番組が 41.2％、ドラマが 24.3％と他を圧倒するシェアを有する点である 4。
この上位 2 ジャンルを比較すると、第二の特徴として次のことがいえる。
それは、ドラマは期待度の値が最も高く、あらかじめ見ようと思って視聴される【目的志向型】のジャンルであるのに対して、バラエティ番組は期待度を満足度がはるかに上回っており、偶然見たらそれなりに面白かったという【即時充足型】の番組ジャンルという点である。
表１

レギュラー番組のジャンル別特徴（2004 年度）

ジャンル [A] タイトル数 [B] 放送時間 [A] × [B] [A] × [B] の％１ バラエティ
225
44.0
9,904
41.2%
２ ドラマ
110
53.0
5,834
24.3%
３ スポーツ
48
52.0
2,494
10.4%
４ アニメ
44
29.5
1,298
5.4%
5 情報
27
42.7
1,154
4.8%
6 音楽
25
38.1
953
4.0%
7 報道
32
29.2
934
3.9%
8 映画
7
100.9
706
2.9%
9 ミニ番組
90
5.9
527
2.2%
10 その他
3
78.0
234
1.0%
合計
611
473.3
24,038100.0%
平均
61.1
47.3
2,403.8
10.0%

期待度
39.4
59.4
46.5
57.6
42.0
39.6
39.0
39.9
11.8
45.2
50.00

満足度
45.6
59.8
45.8
52.0
52.9
46.4
40.2
42.1
26.1
41.8
50.00

（注 1）放送時間は分単位であり、１番組あたりの平均値である。
（注 2）期待度・満足度については 5 段階評価（５が最高）をジャンル内で平均化したのち、偏差値化した。

82

テレビ番組ライフサイクルを考慮した情報バラエティ番組の戦略的編成手法

バラエティ番組と同様の傾向は、情報番組、音楽番組にも共通して見られ、事実、情報番組と音楽番組に関しては昨今バラエティ番組化が著しいとの実証報告がある (友宗ほか 2001)。また当該ジャンルの番組は３ヶ月で終了せず、クールを跨ぐケースがほとんどであるため、PLC 研究にも適している。したがって本稿ではこれら 3 ジャンルを併せて「情報バラエティ番組」という融合ジャンルを作り、それに該当する番組に対してライフサイクル仮説の検証を行う。
4.2

期間の限定

リサーチ Q は 1997 年 4 月からの継続調査であるが、開始当初は登録者数が極めて少なく、ユーザ数が安定したのは 2004 年度以降である。また
質問表においても 2004 年度以前と以降との間には連続性がない 5。これ
らの理由から、本研究では 2004 年度と 2005 年度のデータに限定して分析を行う。また時系列変動の検証を行う単位はクールとする。年度は 4クールに分かれるため、2 年度分、すなわち 8 クールのデータが分析対象
である。
4.3

番組のレイヤー分割

図 1 からも明らかなように番組数は膨大である。そこでまず、収益体系の異なる NHK 総合の番組は除外し、民放キー局の番組のみとする。次にクール内における放送回数が 5 回以上のレギュラー番組に限定し、タイト
ルを単位としてグループ化を行う。ただしグループ化を行っても平均回答率分布はべき乗分布となる。べき乗分布の制御法としては「ジップの法則」(Zipf 1935) が知られる。よってこの法則を利用し、クール内平均回
答率 ( ％単位 ) を自然対数に置換した。すると法則通り、直線近似分布が各クールで抽出できる 6。
ただし元の分布では上位番組・下位番組間の格差が甚大であるため、回答率平均がある程度同等の番組群に分類することが望まれる。近似直線の切片と 0 との間を 10 等分し、その 10 階層を上から順に 1:2:3:4 の間隔で与えることで定量的に 4 レイヤーを抽出した ( 図 4 はその一例 )。ロング

KEIO SFC JOURNAL Vol.6 No.1 200783

対数化平均回答率（注）番組ラベルは５番組間隔で表示。

図４

対数化平均回答率の降順分布 (2004 年度 4 〜 6 月クール )テール論の見地からすれば、レイヤー 1 が「Head 番組」、レイヤー 2 が「Head寄りの番組」、レイヤー 3 が「Tail 寄りの番組」、そしてレイヤー 4 が「Tail番組」と規定できる。
4.4

ユーザの分類

仮説を検証するためには採用者カテゴリーの特定が必要である。しかしテレビ視聴行動は購買行動ではないため、他分野に比べ 採用 と呼べる程の敷居の高さはない。また情報バラエティ番組は、お笑い番組、クイズ
番組、トーク番組、健康番組など、様々なサブジャンルを内包する。したがって、すべてに共通した Innovator は想定しづらい。そこでリサーチ Q のユー
ザが均等に分かれるよう考慮し、デモグラフィック属性を用いて 25 の視聴者カテゴリーを作成した 7(表 2 )。

84

テレビ番組ライフサイクルを考慮した情報バラエティ番組の戦略的編成手法
表２

各クールの視聴者カテゴリー帰属人数

視聴者
2004 年度
2005 年度
平均
カテゴリー名 4-6 月 7-9 月 10-12 月 1-3 月 4-6 月 7-9 月 10-12 月 1-3 月
0 その他男性
411
347
379
327
371
300
258
240 329.1
1 男性営業職
258
204
242
205
221
176
155
139 200.0
2 男性事務職
276
236
246
217
248
201
193
172 223.6
3 男性労務職
164
147
169
138
151
121
111
104 138.1
4 男性専門職
459
375
393
340
358
291
273
260 343.6
5 男性管理職
97
84
94
78
94
74
69
60
81.3
6 男性公務員
224
192
206
185
188
157
146
137 179.4
7 男性自営業
191
178
192
171
203
164
155
163 177.1
8 男性フリーター
262
247
244
218
230
194
175
162 216.5
9 男子学生
296
274
325
238
249
179
137
124 227.8
10 20 代主婦
253
210
228
175
129
82
66
54 149.6
11 30 代リッチ
384
304
353
275
243
177
169
145 256.3
専業主婦
12 30 代ノーマル
796
667
714
554
526
410
390
324 547.6
専業主婦
13 40 代リッチ
319
256
284
241
239
200
193
173 238.1
専業主婦
14 40 代ノーマル
402
336
356
303
339
262
257
241 312.0
専業主婦
15 30 代パート主婦
345
263
303
241
242
176
165
153 236.0
16 40 代パート主婦
366
299
326
250
351
268
249
237 293.3
17 20 代未婚
374
301
326
252
221
163
147
132 239.5
女性有職者
18 30 代未婚
370
304
325
275
287
233
212
188 274.3
女性有職者
19 2・30 代既婚
255
184
196
161
167
131
111
106 163.9
女性有職者
20 40 代女性
252
205
211
173
238
175
169
155 197.3
有職者
21 20 代女性
218
166
183
140
156
115
91
74 142.9
フリーター
22 3・40 代
276
231
257
214
226
178
184
163 216.1
家事手伝い
23 リッチ女子学生
331
244
285
229
224
160
133
103 213.6
24 ノーマル女子学生
318
260
297
250
217
153
135
108 217.3
25 50 歳以上女性
478
370
426
361
499
387
337
302 395.0
26 その他女性
472
387
424
370
325
253
233
216 335.0
合計
8,847 7,271 7,984 6,581 6,942 5,380 4,913 4,435 6,544.1
1 〜 25 の合計
7,964 6,537 7,181 5,884 6,246 4,827 4,422 3,979 5,880.0
1 〜 25 の平均
318.6 261.5 287.2 235.4 249.8 193.1 176.9 159.2 235.2
1 〜 25 の標準偏差133.1 108.8 117.2
91.7 101.0
80.4
76.9
69.1
97.3
C̲ID

KEIO SFC JOURNAL Vol.6 No.1 200785

５

仮説の検証方法

先述のような購買行動とは異なるテレビ視聴行動の特異性から、ある番組を視聴して 満足度 が高かった場合をその番組の 採用 と考えたい。
視聴者カテゴリーを単位として番組ごとにその平均満足度を算出し、全 25
視聴者カテゴリーにおける平均と標準偏差を 2 軸とすれば、図 5 のような
4 つの番組タイプが判別可能である。4 番組タイプが PLC の 4 ステージにそのまま対応するか否かは時系列変動の検証を待たねばならないため、こ
こではそれぞれ次のような名称をつける。導入期が想定される番組タイプ
を「A. ターゲット番組」、成長期が想定される番組タイプを「B. ポテンシャ
ル番組」、成熟期が想定される番組タイプを「C. 成功番組」、そして衰退期が想定される番組タイプを「D. 安定番組」とする。

高平

B. ポテンシャル番組

ほとんどのユーザ層が高満足相当数のユーザ層が高満足

D. 安定番組

A. ターゲット番組

ほとんどのユーザ層が低満足

特定のユーザ層だけが高満足

均

C. 成功番組

低/小
図５

86

標準偏差
視聴者カテゴリー別満足度の平均・標準偏差に基づく番組 4 タイプ

大テレビ番組ライフサイクルを考慮した情報バラエティ番組の戦略的編成手法

ただしここで一つの問題点が浮上する。それはレイヤー 4 では、回答自体が存在しない視聴者カテゴリーを持つ番組が相当数検出される点である。当該視聴者カテゴリーでは満足度を求めることができないため、図 5の判別モデルの適用は困難である。ただし 未回答 とは 非採用 に類似することから、当該番組は 不満足 視聴者の多い A. ターゲット番組の状況に近似する。よってデータが不安定なレイヤー 4 の番組は A. ターゲッ
ト番組に類するものとして扱いたい。
実際の 4 タイプ規定は、レイヤー 3 以上の番組それぞれにおける 25 視
聴者カテゴリーの満足度の平均と標準偏差を両側 5.0％水準の z 検定にかけることによって行う。なお 2 軸のいずれかで有意水準を満たさない番組
は「E. 分類外」とする。
続く時系列変動については以下 2 つの検証を行う。第一は各番組タイプ
がどのレイヤーを中心に存在するのかの検証、そして第二はどの番組タイプ間で遷移率が高いのかの検証である。検証に際しては番組タイプ (A 〜 E)とレイヤー (1 〜 3) とを組み合わせて「A1」のように表記する。また後者についてはマルコフ連鎖により視覚的な検証を試みる 8。

６

検証結果

6.1

番組タイプの帰属レイヤー

全クールを統合し番組タイプ別レイヤー帰属を集計した結果が表 3 である。A. ターゲット番組はその 85.2％がレイヤー 3 に集中している。B. ポ
テンシャル番組はそのうちの 68.8％がレイヤー 3 に、28.6％がレイヤー 2に該当する。C. 成功番組は 50.6％がレイヤー 2 に、34.7％がレイヤー 1 に属する。D. 安定番組は大半 (69.8％ ) がレイヤー 2 に属するが、レイヤー 1
内のシェアも 19.0％と小さくはないため、レイヤー 1 およびレイヤー 2 が帰属の中心と考えられる。
以上から時系列タイプ変動で一定の比率を占めるステージは「A3」
「B3」
「B2」
「C2」
「C1」
「D1」
「D2」の 7 つである。これに新番組の「Start」、レイヤー
4 の「A4」、番組終了の「End」の 3 つを加えた計 10 ステージに注目する。
KEIO SFC JOURNAL Vol.6 No.1 200787

なお E. 分類外はレイヤーに関係なく約 25％ずつ存在する。このタイプは時系列変動の過渡期に位置づけられるため、それ以前に A 〜 D に該当した場合にはそれに置き換え、当初から E のものに関しては最初に該当する
A 〜 D に置換を行った 9。
表３

番組タイプとレイヤーのクロス集計表
A

レイヤー １

２

３

合計

6.2

度数
レイヤーの％
番組タイプの％総和の％度数
レイヤーの％
番組タイプの％総和の％度数
レイヤーの％
番組タイプの％総和の％度数
レイヤーの％
番組タイプの％
総和の％

B
3

2.6%
2.0%
.4%
19
5.7%
12.8%
2.4%
127
37.5%
85.2%
16.1%
149
18.8%
100.0%
18.8%

番組タイプ
C
3
61

2.6%
2.7%
.4%
32
9.5%
28.6%
4.0%
77
22.7%
68.8%
9.7%
112
14.2%
100.0%
14.2%

52.6%
34.7%
7.7%
89
26.5%
50.6%
11.3%
26
7.7%
14.8%
3.3%
176
22.3%
100.0%
22.3%

D

合計

E
22

27

116

19.0%
13.8%
2.8%
111
33.0%
69.8%
14.0%
26
7.7%
16.4%
3.3%
159
20.1%
100.0%
20.1%

23.3%
13.8%
3.4%
85
25.3%
43.6%
10.7%
83
24.5%
42.6%
10.5%
195
24.7%
100.0%
24.7%

100.0%
14.7%
14.7%
336
100.0%
42.5%
42.5%
339
100.0%
42.9%
42.9%
791
100.0%
100.0%
100.0%

番組タイプ間の代表的遷移

度数 3 以上のステージを対象に遷移確率を求め、図示したものが図 6 である。この図における矢印の方向性を見れば、情報バラエティ番組の一般的なライフサイクルとは、「A. ターゲット番組」から始まって「B. ポテン
シャル番組」「C. 成功番組」「D. 安定番組」を経て最終的に放送終了を迎えるものと規定できよう。
ただし注意しなければならない点も以下のように存在する。
・A. ターゲット番組や B. ポテンシャル番組を経ることなく、スタート直後から C. 成功番組となる番組も一定数見られる。
・ A. ターゲット番組はスタート地点のレイヤーが 2 なのか 4 なのかで全く異なるライフサイクルをたどる。「A2」の場合、一挙に最終ステージの「D2」まで到達するものが 30％強も見られる。これに対して「A4」88テレビ番組ライフサイクルを考慮した情報バラエティ番組の戦略的編成手法の場合、「B3」へと遷移する流れが一般的であり、D. 安定番組への有意なパスは確認できない。
・スタート地点が「A4」あるいは「A3」である場合、「B3」から「A3」、「C3」
から「B3」への寄り戻しも強く働くため、レイヤー 1 まで登り詰めるのは至難である。
これらを踏まえると、情報バラエティ番組の代表的ライフサイクルは以下の３つにパターン化できる。
ライフサイクル1：開始早々に成功する高回答率番組 「( Start」→「C2」)
ライフサイクル2：開始早々に安定化する高回答率番組 「( A2」→「D2」)ライフサイクル3：ゆっくりと遷移する低回答率番組(「Start」→「A4/A3」→「B3」)

A. ﾀｰｹﾞｯﾄ
番組

B. ﾎﾟﾃﾝｼｬﾙ
番組

C. 成功
番組

D. 安定
番組

( 注 1) ステージ内の値は未遷移番組数。カッコ内は停滞率。
( 注 2) 矢印上数値の単位はパーセント。
( 注 3) 遷移率 10％以上を太線、5％以上を実線、5％未満を破線表示。
( 注 4) レイヤー 4 は以降にレイヤー 3 以上へ遷移した番組のみ対象。
よって * 印の値は全標本が分母ではない。

図6

番組タイプ変動のマルコフ連鎖

KEIO SFC JOURNAL Vol.6 No.1 2007

89

6.3

テレビ放送の基底構造

前節において、情報バラエティ番組には 3 つの代表的ライフサイクルがあることが判明した。ここでもう一点留意すべき点を加える。それは以下であり、要約すれば「レイヤー 2 とレイヤー 3 との間に断層が存在する」ということになる。
・いくつかのループ構造が見られる。代表的なものは 2 つある。一つは「A3」「B3」「C3」「D3」間、そしてもう一つは「B2」「C2」「D2」「C1」「D1」間である。
この原因を如実に示すデータが図 7 である。この図は分析対象番組をレ
イヤー 2 以上とレイヤー 3 以下とに分け、それぞれにおいて放送開始時刻の構成比を求めたものである。レイヤー 2 以上では合計して 83.4％もの番
組が 19 時から 22 時までの、いわゆる「ゴールデンタイム」に放送されている。しかもその過半数が 19 時台に集中し、24 時以降の番組は一つとして該当しない。これに対しレイヤー 3 以下では、逆に 23 時以降に放送される「深夜番組」が全体の 71.1％を占め、24 時以降の番組が過半数を占めている。この対象性こそ 越えがたき壁 を形成する主たる要因である。
すなわちテレビ放送における Head と Tail とは、【ゴールデンタイム番組】と【深夜番組】の違いと言い替え可能なまでの、高い同義性を示すのである。

レイヤー１＆ レイヤー２
23 時台

42 番組（9.3 %）レイヤー 3 ＆ レイヤー 4
19 時台
112 番組（11.2 %）
25 時台
173 番組（17.3 %）
20 時台

30 番組（3.0 %）22 時台

33 番組（7.3 %）21 時台

56 番組（5.6 %）

19 時台

21 時台

84 番組（18.6 %）20 時台

251 番組（55.5 %）22 時台

92 番組（9.2 %）23 時台

206 番組（20.6 %）

42 番組（9.3 %）図7
90

レイヤー 2 以上の番組とレイヤー 3 以下の番組の放送開始時刻比較

テレビ番組ライフサイクルを考慮した情報バラエティ番組の戦略的編成手法

この事実を基に、図 6 を再解釈すれば次のようにいえる。ゴールデンタ
イムの番組はどんなに不成功であってもレイヤー 3 となるケースは稀である。だが多くの視聴者の目に晒される確率が高いためライフサイクルの展
開スピードは速い。視聴者からの支持が得られる番組であればスタート直後に成功番組となることができる (ライフサイクル 1 )。その反面、支持を得られなかった場合には即「D2」へと至り、短期間で放送終了の憂き目に遭う危険性も高い (ライフサイクル 2 )。これに対して深夜番組は視聴者が少ないことから、ライフサイクルの展開スピードは緩やかである。しかし成功番組まで到達する可能性は低く、ましてや高視聴率成功番組に到達す
ることは極めて難しい (ライフサイクル 3 )。
以上が、取りも直さずリアルタイムのテレビ放送、ひいては視聴率ビジネスの根幹を成す構造なのである。

《第Ⅱ部 情報バラエティ番組の戦略的編成手法》
７

基底構造からの戦略展開

Moore (1991) は、「初期市場」で成功を収めたテクノロジーであっても「成熟市場」で成功を収めることは容易ではないとして、その断層を「キャズム」と名づけた。本研究において深夜の有力番組が「B3」あるいは「C3」止まりであり、「C1」に到達するケースが稀であることと、まさに同型である。さらに Moore (2005) は、キャズムを乗り越えるテクノロジーは少な
いが、乗り越えたものに関してはその後急激な市場拡大を伴うとして、その急成長をトルネード (Tornado) と形容した。通常の市場ではトルネード
は自然現象さながらに他力本願なのだが、テレビ放送に関してはその特異性から、人為的に発生させることも可能であると考えられる。その方法とは第Ⅰ部の結論から明らかなように、放送時間帯を「深夜」から「ゴールデンタイム」に移すことである。この「深夜番組のゴールデンタイム進出
モデル」は、不文律ながら多くのテレビ局が採用しているモデルである。
しかしそのすべてが期待通りの成功を収めているわけではない。よってそKEIO SFC JOURNAL Vol.6 No.1 200791

れらの事例を検証し、より高い成功確率を挙げるための方策を検討するのが第Ⅱ部の目的である。

８

トルネードの成功要因解明に向けて

8.1

ゴールデンタイム進出の事例考察

まず 2004 年度と 2005 年度の 8 クール内において、実際に深夜からゴー
ルデンタイムに進出した番組について考察する。このケースに該当するのが表 4 に示す 7 番組である。民放 5 社のうち、TBS とテレビ東京ではモデルの採用が見られなかったが、日本テレビ、フジテレビ、テレビ朝日の 3
社では、それぞれ 2 ケース以上採用されていた。それらのライフサイクルの傾向を見ると、以下の 4 タイプに分類可能である。

表４分
類

深夜からゴールデンタイムへの進出番組 (2004 〜 2005 年度 )

番組名
（放送局）

曜 開始
日 時刻 4-6 月

2004 年度
7-9 月

10-12 月2005 年度
1-3 月

4-6 月

7-9 月

10-12 月1-3 月

愛のエプロン 土 24:30 E3(4.3) B3(3.3)
C1(19.4) D1(19.0) D1(15.9) D1(15.5) D1(18.7) D1(16.9)
α （テレビ朝日） 水 19:00

β

水 23:00 A3(5.8) B3(6.2) C3(7.0)
ネプリーグ（フジテレビ） 月 19:00

C3(6.7)

月 23:40 B3(2.4) B3(3.7) C3(4.5)
サルヂエ（日本テレビ） 水 20:00

C3(5.1)

はねるのトびら 火 23:00 A3(7.0) B3(5.8) C3(5.9)（フジテレビ） 水 19:57

C2(11.4) E2(11.6) C2(15.2) C2(15.1)
B3(5.2) B3(4.7)
E2(15.5) D2(13.5)
A3(5.8) A3(5.7) E3(4.9)
D2(11.5) D2(12.9)

木 23:15 B2(9.1) B2(8.1)
銭形金太郎（テレビ朝日） 水 20:00
C2(12.2) D2(10.3) D2(12.4) D2(10.1) D2(10.2) A2(11.2)

γ Matthew's Best 水 23:15 B2(7.3) B3(6.0) A3(5.7)
Hit TV（テレビ朝日） 火 19:00
ひらめ筋 GOLD 水 24:20
δ （日本テレビ）
土 19:00

A3(6.9)B2(8.6)B2(8.0)A4(0.3)A4(0.5)

C2(15.1) A2(9.6)
A3(5.9)A3(5.7)（注 1）カッコ内は当該クールの平均回答率。
（注 2）網掛け表示のセルは「レイヤー 1」。
（注 3）罫線が太枠のセルは「成功番組」。

「αタイプ」は、ゴールデンタイムに進出させることで B. ポテンシャル
番組から C. 成功番組に進化することのできた、トルネードの成功事例で92

テレビ番組ライフサイクルを考慮した情報バラエティ番組の戦略的編成手法ある。とりわけその効果が大きかったのは『愛のエプロン』であり、24 時過ぎに放送されていた回答率 5％未満の深夜番組がゴールデンタイムに進出後、成功番組 (C1) となり、平均回答率が 15％を超えるレイヤー 1 の安定
番組 (D1) として定着しているからである。『ネプリーグ』は進出以前も比較的早い 23 時台の放送であったため飛躍的上昇とまではいかなかったが、「B3」から「C2」への進化を遂げた、同様のモデルケースである。
「βタイプ」は、αタイプと比べるとトルネードを起こすタイミングに疑問を残す番組群である。上述の『ネプリーグ』のように深夜番組の段階で一度成功番組 (C3) を経験しているが、その勢いのままにゴールデンタイ
ムに進出したわけではなく、ポテンシャル番組 (B3) やターゲット番組 (A3)に逆戻りした時期に編成が行われている。その結果、ゴールデンタイム進
出後すぐに成功番組を経験することはできず、安定番組 (D2) の地位に甘んじることとなったのではないかと考えられる。
加えてβタイプに分類された２番組は「γタイプ」とも深く関連する。
つまり裏番組との関係性である。『銭形金太郎』は回答率こそ劣るものの、『愛のエプロン』に類似したライフサイクルをたどっていた。しかし 2005年度 1 月〜 3 月クールではターゲット番組 (A2) への変化を余儀なくされている。これは同時間帯に『サルヂエ』『はねるのトびら』が進出してきたことにより視聴者が奪われたからである。また『Matthew's Best Hit TV』
も一時的には成功番組となりえたが、裏番組に『伊東家の食卓』( 日本テレビ ) という高回答率番組があることから成功の持続が難しかった。この
γタイプが戒めるように、ライフサイクルとタイミングのみでトルネードを起こせるほど番組編成は単純なものではない。
さりながら、現状のライフステージを把握することの重要性は、逆説的ではあるが「δタイプ」によって示されている。これはライフサイクルを無視した極めてリスクの高い事例である。そして結果的にも週末の 19 時に放送したにも関わらずレイヤー 3 という、惨澹たる結果に終わっている。
以上の議論から番組編成において特に重要なのは、「初期市場での成功」に等しい「B3」番組をいかに多く育て、早期に発見できるかにあるといえ
KEIO SFC JOURNAL Vol.6 No.1 200793

よう。なぜなら、それらの番組はそのまま深夜時間帯にあっても十分視聴者を惹きつける。そしてなおかつ、いざとなればトルネードを起こす目的にも使える至宝だからである。
8.2

ポテンシャル番組と成功番組のターゲット相違

上述の議論から、情報バラエティ番組のライフステージ規定は、番組編
成上極めて重要な情報提供となりうることが証明された。しかし最もドラスティックな「深夜番組のゴールデンタイム進出」というカードを切るた
めには、様々な変数を考慮しなければならず、依然未解決の難題を多く抱えている。普及理論と PLC マネジメントとの接合を目指して進めてきた
本稿では、「初期市場」での成功 ( 深夜放送のポテンシャル番組 ) と「成熟市場」での成功 ( ゴールデンタイムの成功番組 ) の有意満足視聴者カテゴ
リーを比較することで、トルネードの成功要因解明に向けた一つの足がかりを築きたい。
先に述べた通り、本研究の視聴者カテゴリーはデモグラフィック属性を主としており、Rogers(1962) の採用者カテゴリーとは性質が異なる。しかし確率論として、どの視聴者カテゴリーの満足度が高いのかといった知見は、放送時間の変更を考慮する際の有力な支援情報となるはずである。
8 クールの中から「深夜放送のポテンシャル番組」に該当する 55 番組、「ゴー
ルデンタイムの成功番組」に該当する 138 番組を抽出し、それぞれに該当する 25 視聴者カテゴリーの満足度を標本として z 検定を行った。そして
右側 5％の有意水準を満たす番組数を視聴者カテゴリーごとにカウントした。その結果が表 5 である。
表 5 より、深夜番組とゴールデンタイム番組では視聴者層が大きく異なることが理解できよう。前者の中心的支持層は「20 代主婦」「40 代リッチ
専業主婦」
「リッチ女子学生」といった視聴者カテゴリーだが、後者では「30代パート主婦」あるいは「30 代ノーマル専業主婦」らが中心である。この結果が示すのは、前者のみに支持されるだけではゴールデンタイムに進出
後、必ずしも成功できるとは限らないという点である。これに該当する番

94

テレビ番組ライフサイクルを考慮した情報バラエティ番組の戦略的編成手法

組はゴールデンタイムに進出させるよりも、そのまま深夜時間帯で放送を続ける方が望ましいことは論を待たない。その意味では両者ともに有意満
足番組数の多い「30 代リッチ専業主婦」あるいは「2・30 代既婚女性有職者」
が Connectors (Gladwell 2000) として極めて重要である。彼女たちは、前衛的な深夜番組に満足するだけでなく、角の取れたゴールデンタイム番組
をも正しく評価できる柔軟性を兼ね備えていると考えられるからである。
上記考察から、本研究をさらに進捗させるために必要な要素の一つとして、Connectors に代表されるクチコミを基にした消費者間相互作用研究
や社会ネットワーク分析が挙げられる。
表5
深夜ポテンシャル番組

視聴者カテゴリー名

有意
満足 順
番組 位
数

10 20 代主婦
11 30 代リッチ専業主婦
19 2・30 代既婚女性有職者
13 40 代リッチ専業主婦
23 リッチ女子学生
24 ノーマル女子学生
15 30 代パート主婦
17 20 代未婚女性有職者
14 40 代ノーマル専業主婦
22 3・40 代家事手伝い
16 40 代パート主婦
12 30 代ノーマル専業主婦
25 50 歳以上女性
9 男子学生21 20代女性フリーター
20 40 代女性有職者
18 30 代未婚女性有職者
7 男性自営業
6 男性公務員
8 男性フリーター
3 男性労務職
5 男性管理職
1 男性営業職
2 男性事務職
4 男性専門職

46 1
45 2
44 3
43 4
42 5
42 5
41 7
41 7
40 9
38 10
36 11
35 12
31 13
30 14
30 14
27 16
25 17
15 18
14 19
11 20
10 21
7 22
6 23
4 24
3 25

C̲ID

視聴者カテゴリーの有意満足番組数比較
ゴールデンタイム成功番組

視聴者カテゴリー名

有意
満足 順
番組 位
数

15 30 代パート主婦
11 30 代リッチ専業主婦
19 2・30 代既婚女性有職者
12 30 代ノーマル専業主婦
14 40 代ノーマル専業主婦
10 20 代主婦25 50 歳以上女性
22 3・40 代家事手伝い
24 ノーマル女子学生
13 40 代リッチ専業主婦
23 リッチ女子学生
20 40 代女性有職者
9 男子学生16 40 代パート主婦
21 20代女性フリーター
3 男性労務職
6 男性公務員
7 男性自営業
5 男性管理職
17 20 代未婚女性有職者
18 30 代未婚女性有職者
1 男性営業職
4 男性専門職
2 男性事務職
8 男性フリーター

111 1
109 2
108 3
103 4
100 5
97 6
96 7
93 8
90 9
89 10
85 11
82 12
81 13
73 14
68 15
62 16
58 17
51 18
37 19
32 20
31 21
28 22
28 22
17 24
15 25

C̲ID

両者の差

視聴者カテゴリー名順
位変動

12 30 代ノーマル専業主婦
15 30 代パート主婦
25 50 歳以上女性
3 男性労務職
14 40 代ノーマル専業主婦
20 40 代女性有職者
4 男性専門職
5 男性管理職
6 男性公務員
22 3・40 代家事手伝い
1 男性営業職
9 男子学生
2 男性事務職
7 男性自営業
11 30 代リッチ専業主婦
19 2・30 代既婚女性有職者
21 20代女性フリーター
16 40 代パート主婦
18 30 代未婚女性有職者
24 ノーマル女子学生
8 男性フリーター
10 20 代主婦
13 40 代リッチ専業主婦
23 リッチ女子学生
17 20 代未婚女性有職者

+8
+6
+6
+5
+4
+4
+3
+3
+2
+2
+1
+1
0
0
0
0
-1
-3
-4
-4
-5
-5
-6
-6
-13

C̲ID

KEIO SFC JOURNAL Vol.6 No.1 2007

95

《まとめ》
９

成果と課題

9.1

第Ⅰ部の成果と現状分析

本稿冒頭で、情報バラエティ番組にライフサイクルがあるとの仮説を提起した。それを実証すべく、まず８クールにおいて定量的に番組を４つのレイヤーに区分した。次に視聴者カテゴリーを作成して、その満足度の高
低および分散から各クールにおいて番組に対して４つの仮想ライフステー
ジを割り当てた。そしてマルコフ連鎖によって時系列検証した結果、実際に「A. ターゲット番組」→「B. ポテンシャル番組」→「C. 成功番組」→「D.
安定番組」と高確率で遷移していることが確かめられた。この実証結果がテレビ番組編成にもたらす実質的な貢献は、総売上的な量の大きさを示すのは確かに「C. 成功番組」および「D. 安定番組」の比率だが、今後の発展予測に役立つのは「B. ポテンシャル番組」であるという点を明らかにしたことにある。
本論文が分析対象期間に選んだ 8 クールを年度単位に改め、民放 5 局が放送した情報バラエティ番組の帰属レイヤーと番組タイプの年度遷移としてまとめた表が表 6 である。上記知見を踏まえると、この表は次のように解釈できる。
初期市場に位置する「A. ターゲット番組」はマスマーケティングには基本的に不向きである。この比率が 2 年間を通して 80％以上のテレビ東京は、
年間視聴率で他局と競うポジションには今のところない。しかしマスを狙わず独自の編成を組んでターゲットを鮮明にすることで、ニッチマーケ
ティング的成功は望めよう。逆に A. ターゲット番組の比率が少ないほどマ
スマーケティングに適しているということである。その意味でフジテレビとテレビ朝日は、A 率が 2 年間を通じて 50％未満であることから、より多くの視聴者カテゴリーに番組を届けることに成功していると評価できる。

96

テレビ番組ライフサイクルを考慮した情報バラエティ番組の戦略的編成手法
表６

在京キー局 5 社の情報バラエティ番組タイプ構成比 (2004 〜 2005 年度 )4̲ 日本テレビ

番組タイプ
A1
A.

A2

タ ー

A3

ゲット

A4

番組

計
( 局内％ )

6̲TBS

1
13
84
98
(53.3)

3
19
70
92(52.0)

1
5
14
67
87
(59.6)

1
1
11
72
84
(55.6)

B1

B.
ポテン
シャル
番組

B2
B3

計
( 局内％ )
C1

C.

C2

成功

C3

番組

計
( 局内％ )
D1

D.

D2

安定

D3

番組

計
( 局内％ )
E1

E.

E2

分類外

E3

番組

計
( 局内％ )

総計
( 局内％ )
局合計
民放内構成比8̲ フジテレビ 10̲ テレビ朝日 12̲ テレビ東京

2004年度 2005年度 2004年度 2005年度 2004年度 2005年度 2004年度 2005年度 2004年度 2005年度

1
4
1
1
6
10
6
5
7
14
7
6
(3.8)
(7.9)
(4.8)
(4.0)
12
17
1
13
10
5
13
8
4
6
3
33
31
11
17
(17.9) (17.5)(7.5) (11.3)
2
1
13
14
17
18
4
6
3
3
19
20
21
21
(10.3) (11.3) (14.4) (13.9)
5
1
11
13
8
15
11
6
12
8
27
20
20
23
(14.7) (11.3) (13.7) (15.2)
184
177
146
151
(100.0) (100.0) (100.0) (100.0)
361
297
24.83%
20.43%

212
47
61(41.8)
1
8
4
13
(8.9)
9
22

1
4
6
45
56
(44.4)

295465(47.8)

1
10
89
100(84.0)

合計
3
19
127
663
812

14
19
55
80
70
99
(47.9)(80.5)
2
3
7
6
4
32
2
13
7
10
14
77
11
19
11
10
14
112
(7.5)
(15.1)(8.1)(8.4) (11.4)
7
6
9
61
12
7
7
89
1
2
1
1
26
20
31
15
17
0
1
176
(13.7) (21.2) (11.9) (12.5)
(0.0)
(0.8)
9
4
1
5
22
13
12
12
12
111
2
2
1
2
2
1
26
24
18
14
19
2
1
159
(16.4) (12.3) (11.1) (14.0)
(1.7)
(0.8)
6
8
4
3
27
7
7
9
15
85
8
8
9
6
7
8
83
21
23
22
24
7
8
195
(14.4) (15.8) (17.5) (17.6)
(5.9)
(6.5)
146
146
126
136
119
123
1,454
(100.0) (100.0) (100.0) (100.0) (100.0) (100.0)
292
262
242
1,454
20.08%
18.02%
16.64%
100.00%日本テレビは情報バラエティ番組数が民放 5 局内最高の比率を占め、「C. 成功番組」比率もフジテレビと双璧を成している。しかし 2004 年度における「B. ポテンシャル番組」比率は 5 局内最低であり、これは魅力的な新番組の開発が後手に回ったことを示す。それが 2005 年度、テレビ朝
日の追随を許してしまった一つの要因といえるのではなかろうか。ただし2005 年度のポテンシャル番組率は改善しており、2006 年度はある程度の挽回が見込まれる。
TBS の特徴は「D. 安定番組」率の高さにある。これは長寿大御所番組

KEIO SFC JOURNAL Vol.6 No.1 2007

97

を多く擁する証拠だが、最盛期を意味する「C. 成功番組」率の低さ、および 2004 〜 2005 年度を通して「B. ポテンシャル番組」率が低い点などが懸念材料である。既存視聴者のロイヤルティ維持も無論重要だが、視聴率競争で優位に立つためには、新規顧客の獲得にも目を向ける必要があると思われる。
フジテレビは現状では磐石の体制にある。期待通りの視聴率を獲得できる「D. 安定番組」率では TBS に匹敵し、ライフステージのピークに位置す
る「C. 成功番組」率では日本テレビと肩を並べ、さらに新興番組 (B. ポテ
ンシャル番組 ) の開発にも余念がないからである。今日フジテレビは視聴率面で王座に君臨しているが、それを裏付ける実証結果となっている。
最後にテレビ朝日である。2005 年度の視聴率大躍進は、2004 年度における「B. ポテンシャル番組」率の突出した高さにその要因の多くを求める
ことができよう。実際、それは 2005 年度に「C. 成功番組」および「D. 安定番組」率の高さとして結実した。上述の『愛のエプロン』のように、深夜時間帯では視聴者層が限られていた番組が、安定した視聴率を見込める
ゴールデンタイムの番組として確固たる地位を築いた例も含まれる。テレ
ビ朝日が開局以来の快挙を持続できるか否かは、今後もこのポテンシャル
番組率を高く維持できるかどうかにかかっているといっても過言ではあるまい。
9.2

第Ⅱ部の成果と将来展望

本稿はロングテール論が注目を集める時代背景の下、分野としてはHead( マスメディア ) と思われてきたテレビ放送においても Tail( 深夜番組 ) の重要性が高まっていることを、実データを基に立証した研究論文である。テレビ編成への実務応用に関しては、Tail の中に眠るダイヤモンドの原石「B3」( レイヤー 3 のポテンシャル番組 ) を早期に特定し、それを最良のタイミングで Head の状況 ( ゴールデンタイム ) に格上げすること
で「C1」( レイヤー 1 の成功番組 ) へと変容させる、人為的な「トルネード」
発動戦略への展開が期待できる。これを「深夜番組のゴールデンタイム進98

テレビ番組ライフサイクルを考慮した情報バラエティ番組の戦略的編成手法

出モデル」として一般化した。
当該モデルは上位レイヤーと下位レイヤー間に否定しがたい断層が存在することを所与の要件とする。よって " 中二階 " ともいえる 22 時台に情報バラエティ番組枠を一切持たないテレビ朝日が、当該モデルを最も採用
しやすい環境にあることは間違いない 10。しかしながらこのモデルは完成品ではない。「B3」に分類された番組をゴールデンタイムに移行させたからといって 100％の確率で「C1」になる保証はないからである。成熟市場( ゴールデンタイム ) で失敗し存続不能となるよりは、時間をかけて手に入れた初期市場 ( 深夜時間帯 ) での成功状態を維持した方が良い。そのリスクを測るべく現在各社が実施しているのが、スペシャル番組としてゴー
ルデンタイムに試験的に放送する手法である。しかし放送分数、番組内容
や出演者も大幅に変更されることが常であり、さらに裏番組との兼ね合いもあることから、スペシャル番組としては成功できてもレギュラー番組として成功できるとは限らない。こういった数々の問題点に対する一つの処
方箋と期待できるのが消費者間相互作用からのアプローチである。よってその手始めとして、「初期市場」と「成熟市場」間の視聴者カテゴリーの相違点を第 8 章において検証した。だがこの点に関しても、デモグラフィッ
ク属性とは異なる属性を用いて視聴者カテゴリーを再構築する必要性などを検討していくことが課題である。
主要な説明変数を特定し、それらが番組のライフサイクル変動にどれだけの影響を及ぼすかを測定できれば、方程式としてのモデル化も実現するだろう。だがそのためにはまだまだ事例とデータ解析量が不足している。
本論文はそのための基礎情報を整理したに過ぎない。上記課題などを念頭に置いた多角的な分析結果を今後も継続的に提出していきたいと考えている。

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99

注
１

在京キー局とは、日本テレビ (4ch)、TBS(6ch)、フジテレビ (8ch)、テレビ朝日 (10ch)、テレビ東京 (12ch) の民間地上波テレビ放送局 5 社を指す。( ) 内は地上アナログ放送のチャンネル。日本のテレビ局では番組編成は通常 3 ヶ月ごとに行われ、その単位は「クール」と呼ばれる。したがって年度内は 4 〜 6 月クール、7 〜 9 月クール、10 〜 12 月クール、1 〜 3
月クールの 4 クールに区分される。現在、日本のテレビ視聴率調査は株式会社ビデオリサー
チ 1 社によって行われている。平均視聴率を算出する代表的時間区分は大きく 3 つあり、それらは「ゴールデンタイム」(19 〜 22 時 )、「プライムタイム」(19 〜 23 時 )、「全日」(6〜 24 時 ) と呼ばれる ( 碓井 2003 など )。
２ 『リサーチ Q』(http://www.rq-tv.com/) は、慶應義塾大学環境情報学部熊坂賢次研究室とテレビ朝日編成部マーケティング班とが共同で開発・運営しているテレビ番組評価サイトである。ユーザ数の多さやインターネットを利用している点などから、国内視聴質研究史の中で最も現実的かつ将来性のある調査と評価されている ( 伊豫田 2004 など )。リサーチ Q
はオープン型の Web 調査であり、生年・性別・職業などの基本属性を登録すれば誰でもユー
ザとなることができる。日々の回答手順は次の通りである。①サイトにログインする。②前日の 19 時から 26 時 ( 当日の午前 2 時 ) までに放送された NHK 総合関東圏および民放キー局 5 チャンネルの地上波放送テレビ番組表の中から、視聴した番組を選択する。③選択した各番組について、期待度 ( 見ようと思って見たか )・満足度 ( 見て良かったか )・集中度 ( 集中して見たか ) をそれぞれ 5 段階で評価し、意見や感想がある場合にはフリーアンサーを記入する。なおリサーチ Q において ｢ 個人視聴率 ｣ に対応する量の指数は、その日に回答したユーザのうち何人が当該番組について回答したかを示す「回答率」である。
３ 23 時台から翌日の 0 時過ぎまで継続してテレビを視聴する視聴者が多いため、テレビ視聴研究では 1 日の区切りを午前 5 時とし、0 時以降を 24 時、25 時 ... と表記するのが一般的である ( 上村 2005 など )。
４ ジャンルの分類方法は研究者やテレビ局によってまちまちだが、友宗ほか (2001) にも「視聴率上位 100 番組を見ると、過半数の 54 番組をバラエティ番組が占めている。ドラマが 18
本、報道が 10 本、アニメが 8 本などである」とある。よってバラエティとドラマが 2 大ジャンルである点は一般性が高いと考えて問題あるまい。
５ リサーチ Q において一日の回答者数が 1,000 人を初めて突破したのは 2001 年 7 月である。
その後成長軌道に乗り、2001 年 10 月に 2,000 人、2002 年 4 月に 4,000 人と伸び、2003 年
10 月 15 日に最高の 6,028 名を記録した。その後は安定期に入っている。季節変動などもあるが、2005 年度の終わりまで 3,000 〜 5,000 名の間で推移している。また質問表に関しては、本研究の分析に直接影響する致命的な点として、2004 年度以前では職業について詳細に調査していなかった点が挙げられる。
６ 平均回答率が 1.0％未満の場合には、そのまま対数置換すると負の値となるため、本研究では実際の値に 1.0％を加えてから置換を行った。近似直線の傾きと切片の値は下表の通りである。いずれのクールも R 二乗値が 0.975 を超えており、極めて高い適合率を示す。なおレイヤーの基準値を実数に戻してその平均を求めると、レイヤー 1 は 14.9％以上、レイヤー 2 は 7.6％以上、レイヤー 3 は 2.4％以上、レイヤー 4 は 2.4％未満となる。これらがレイヤーを分ける回答率のおおよその閾値であると考えられたい。

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テレビ番組ライフサイクルを考慮した情報バラエティ番組の戦略的編成手法

2004 年度
2005 年度
4-6 月
7-9 月
10-12 月
1-3 月
4-6 月
7-9 月
10-12 月1-3 月
近似直線の傾き-0.01757-0.01771-0.01854-0.01809-0.01827-0.01781-0.01635-0.01585
近似直線の切片
3.025023.019453.04047
3.07655
3.06576
2.97623
3.19413
3.17123
R 二乗値
0.986170.985250.98755
0.99250
0.98160
0.977430.98838
0.99200
レイヤー1番組数(比率) 15(8.1％ ) 13(7.1％ ) 14(8.0％ ) 16(9.0％ ) 15(8.2％ ) 13(7.1％ ) 15(8.1％ ) 15(8.3％ )レイヤー2番組数(比率) 41(22.2％ ) 41(22.3％ ) 36(20.6％ ) 35(19.8％ ) 40(22.0％ ) 43(23.4％ ) 49(26.3％ ) 51(28.2％ )レイヤー3番組数(比率) 37(20.0％ ) 42(22.8％ ) 44(25.1％ ) 47(26.6％ ) 40(22.0％ ) 38(20.7％ ) 45(24.2％ ) 46(25.4％ )レイヤー4番組数(比率) 92(49.7％ ) 88(47.8％ ) 81(46.3％ ) 79(44.6％ ) 87(47.8％ ) 90(48.9％ ) 77(41.4％ ) 69(38.1％ )
合計番組数
185
184
175
177
182
184
186
181

７

８

９
10

分野ごとで採用者カテゴリーが異なるという議論は「全ての領域に共通のライフスタイル・
リーダーはいない」( 飽戸 1999) などに見られる。本研究の 25 視聴者カテゴリーに関する
分類基準は、職業が生活様式を規定するとの説 (Bourdieu 1979)、男女や年層でテレビの好みが異なるとの調査報告 ( 飯塚 1997)、世帯収入によってメディア接触が異なるとの調査報
告 ( 上村ほか 1999)、女性に関しては結婚によってテレビの見方が変わるとの調査報告 ( 居駒 2000) に基づく。なお女性カテゴリー数の方が男性カテゴリー数よりも多い点に関しては、19 時から 24 時まですべての時間帯で女性の方が男性よりも視聴率が上回っているとの調査報告 ( 大和 1995)、および近年女性において地上波視聴時間が飛躍的に拡大したとの調査報告 ( 井田 2001) を参照することによって首肯できよう。なお女性における リッチの基準は、女子学生に関しては世帯収入 500 万円以上、30 代専業主婦に関しては世帯収入600 万円以上、40 代専業主婦に関しては世帯収入 700 万円以上とした。男性の「自営業」
は自由業 ( 医師・弁護士・芸術家など ) および会社・工場経営、商店経営、農林漁業を含む。
「フリーター」に退職者は含まないが無職は含まれる。25 のカテゴリーから漏れたユーザは「その他男性」「その他女性」とし、分析対象とはしなかった。
仮に番組タイトルが異なっていても続編であることが明確な番組は同一番組として扱った。該当数は 17 件である。後述する以下の番組もこのケースに含まれる。『愛のエプロン
3』( 〜 2004 年 9 月 ) と『愛のエプロン』(2004 年 10 月〜 )、『Matthew's Best Hit TV』( 〜2005 年 3 月 ) と『Matthew's Best Hit TV プラス』(2005 年 4 月〜 )、『秘ひらめ筋』(2005 年
4 月〜 2005 年 9 月 ) と『ひらめ筋 GOLD』(2005 年 10 月〜 )。
E 以外には該当しない番組は分析対象外としたが、これに該当した番組は『探検！ホムンク
ルス』の 1 番組のみである。
テレビ朝日では 22 時台に、平日は『報道ステーション』(21:54 〜 23:10) を、土曜日は『土曜ワイド劇場』(21:00 〜 22:51) を、日曜日は『日曜洋画劇場』(21:00 〜 22:54) をそれぞれ放送している。いずれも看板番組であるため、情報バラエティ番組が 22 時台に編成される
可能性は極めて低い。よってゴールデンタイムと深夜時間帯との区別は、他のどの局よりも明確である。

参考文献
飽戸弘『売れ筋の法則−ライフスタイル戦略の再構築−』筑摩書房 1999
飯塚寿子「男女や年層によって大きく異なるソフトニーズ」『放送研究と調査』1997 年 7 月号
1997 pp.56 - 61
居駒千穂「結婚で変わるテレビの見方」『放送研究と調査』2000 年 1 月号 2000 pp.50 - 57

KEIO SFC JOURNAL Vol.6 No.1 2007101

井田美恵子「女性で伸びた地上波テレビ視聴時間」『放送研究と調査』2001 年 12 月号 2001
pp.36 - 47
伊豫田康弘「「視聴質」研究の系譜とデジタル時代の視座」『月刊民放』2004 年 2 月号 2004 pp.5 - 10碓井広義『テレビの教科書』PHP 研究所 2003
上村修一「テレビ視聴回数と視聴継続時間」『NHK 放送文化研究所年報 2005』2005 pp.171 - 197
上村修一、荒牧央「世帯収入とメディア利用」『放送研究と調査』1999 年 9 月号 1999 pp.52 - 61
白石信子、原美和子、照井大輔「日本人とテレビ・2005」『放送研究と調査』2005 年 10 月号 2005
pp.2 - 35
友宗由美子、原由美子、重森万紀「日常感覚に寄り添うバラエティ番組〜番組内容分析による一考察」『放送研究と調査』2001 年 3 月号 2001pp.12 - 41
大和千春「夜間のライフスタイルとテレビ視聴」『放送研究と調査』1995 年 12 月号 1995 pp.32 - 41
吉田就彦『ヒット学』ダイヤモンド社 2005

Anderson, Chris, "The Long Tail," Wired Magazine, October 2004, http://www.wired.com/wired/archive/12.10/tail.html, 2004
Anderson, Chris, The Long Tail: why the future of business is selling less of more, Hyperion Books,
2006 ( 篠森ゆりこ訳『ロングテール−「売れない商品」を宝の山に変える新戦略』早川書房 2006 )Bourdieu, Pierre, La distinction: critique sociale du judgement, Minuit, 1979 ( 石井洋二郎訳『ディスタンクシオン〔社会的判断力批判〕Ⅰ』藤原書店 1990 )Forrester, Jay W., "Industrial Dynamics -A Major Breakthrough for Decision Makers-," Harvard
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Gladwell, Malcolm, The Tipping Point: how little things can make a big difference, Little, Brown
and Company, 2000 ( 高橋啓訳『なぜあの商品は急に売れ出したのか−口コミ感染の法則』
飛鳥新社 2001)

Moore, Geoffrey A., Crossing the Chasm, Harper Collins Publishers, 1991 ( 川又政治訳『キャズム』
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Moore, Geoffrey A., Dealing with Darwin: how great companies innovate at every phase of theirevolution, Portfolio, 2005 ( 栗原潔訳『ライフサイクル イノベーション−成熟市場＋コモディ
ティ化に効く 14 のイノベーション』翔泳社 2006 )Patton, Arch, "Stretch Your Products' Earning Years -Top Management's Stake in the Product Life
Cycle-," Management Review, Vol.48, 1959, pp.9 - 14; pp.67 - 79
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Zipf, George K., The Psycho-Biology of Language: an introduction to dynamic philology, Houghton Mifflin 1935

〔2006.12. 8 受理〕〔2007. 2 . 1 採録〕

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KEIO SFC JOURNAL Vol.6 No.1 2007

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