マーケティング分析コンテスト2022

視聴覚的なテンポを考慮したテレビCMの広告効果分析
早稲田大学社会科学部 応用計量経済学研究ゼミ 上村春佳

要旨マーケティング分析コンテスト2022

2

▐ テーマ
TVCMにおいて使用される楽曲やナレーションのテンポがCMを視聴した消費者にどのような影響を与えるか。また、その影響は消費者の属性によってどのように変化するか。

▐ 分析結果
視聴覚的なテンポを含むCMの特徴データと広告効果の関係を調べるため、正準相関分析を行った。
サンプル全体の広告効果と視聴覚的テンポの関連は弱かったが、サンプル属性ごとの広告効果を用いて分析すると、広告効果と関連のあるテンポ特徴は個人属性によって変化することがわかった。
具体的には、年齢が高いほどスピードの遅い楽曲を使用したCMの方が高い広告効果をもつ傾向にあるという結果が得られた。

消費者の属性によって広告効果のあるCM特徴が変化するため、CM制作においてはターゲット層を定め、その属性に対して特に効果のあるCM特徴を認識する必要がある。

要旨

≫

目次

目次

マーケティング分析コンテスト2022▐ 1. はじめに▐ 4. 本分析◼ 背景◼ 広告効果の分析◼ 目的◼ 本分析①◼ 使用データ◼ 本分析②◼ 分析の流れ▐ 5. おわりに▐ 2. 基礎分析①◼ 示唆◼ 基礎集計◼ 本研究の課題◼ 広告効果の推定▐ 付録▐ 3. 基礎分析②◼ 参考文献◼ CM特徴のデータ◼ 使用楽曲のテンポ◼ ナレーションのテンポ

要旨

≫

目次

≫

1. はじめに3

1.1 背景

マーケティング分析コンテスト2022▐ 広告業界の現状
媒体別広告売上高の推移（主要メディアのみ）

4

テレビ広告費は減少傾向にある[5]（10億円）

インターネット広告費の伸びが著しいテレビ
インターネット
新聞
雑誌
ラジオ
（年）

◼ テレビ広告が消費者に与える影響は大きいものの、媒体別広告費を見るとインターネット広告費がテレビ広告費を上回り、テレビ広告の市場規模は縮小傾向にあるといえる。
◼ 少ない機会でより広告効果の大きいテレビCMの制作が求められる状況にある。

目次≫

1. はじめに≫

2. 基礎分析①

1.1 背景

マーケティング分析コンテスト2022

5▐ エモーショナルマーケティング*1の有用性◼ エモーショナルマーケティングに基づいたテレビCMを採用することが望まれる[3]。

◼ 広告活動においては視覚的刺激と聴覚的刺激が重要な要因となる。
◼ 消費者が受け取る感覚刺激が購買行動にもたらす影響を理解することが求められる。

▐ 聴者の属性による音声認知の違い◼ 発話速度の変化や聴者の属性により、音声がもたらす印象が変化することがわかっている[7]。
◼ 消費者が受け取る感覚刺激が広告効果に与える影響は、個人の属性に依存すると考えられる。
◼ さらに、視覚的なテンポも含めた統合的な感覚刺激が消費者に与える影響について考えることができる。

*1 消費者の感情に訴えるマーケティング手法であり、直接ウォンツ（欲求）を喚起することができるとされる。

目次≫

1. はじめに≫

2. 基礎分析①

1.2 目的

マーケティング分析コンテスト2022

視聴覚的なテンポを考慮した
広告効果分析

視聴者の属性によって異なる広告効果を想定

視覚的テンポ：カットの切り替わる回数
聴覚的テンポ：使用楽曲のテンポ、発話速度

サンプルを性別と年齢層によって8ブロックに分割し*1、各ブロックごとに広告効果を推定

これらの特徴量が広告効果に影響するのではないか？

ブロックによって広告効果のあるCM特徴が異なるのではないか？

ターゲット層に適した感覚刺激を与える
CMの制作につなげる*1 簡単のため、（男性，女性），（～29歳，30歳～39歳，40歳～49歳，50歳～）の組合せで8つのブロックに分割した。

目次≫

1. はじめに≫

2. 基礎分析①6

1.3 使用データ

マーケティング分析コンテスト2022▐ マーケティング分析コンテスト提供データ◼ アンケートデータ

2,500サンプルのシングルソースデータ
個人属性、チャネル利用、商品別の購入実態・購入意向*1、テレビ番組別視聴状況*2などを含む。
◼ テレビCM出稿データ

テレビ番組別の出稿されたCMのデータ▐ テレビCMの動画データ◼ テレビCM出稿データの放送日・商品名から動画を特定し、公式サイトや公式YouTubeチャンネル

から動画ファイルをダウンロードした。
◼ 分析対象の84商品*3のうち、15秒CMは46本、30秒CMは31本収集できた*4。

*1 調査は2回行われた。
*2 2022年1月22日から4月2日の間のデータ。
*3 後述の基礎分析②における分析対象商品の数。分析対象については9ページで解説する。
*4 1つの商品に対し、同じ秒数のCMが複数ある場合は、代表的なCMを1つ選んだ。

目次≫

1. はじめに≫

2. 基礎分析①7

1.4 分析の流れ

マーケティング分析コンテスト2022▐ 基礎集計アンケートデータで購入実態・購入意向の調査があった商品に対し、調査実施期間における各サンプルのCM合計視聴時間を集計▐ 基礎分析① 広告効果の推定
各商品に対し、CMの視聴によって購入実態・購入意向がどのように変化するか推定▐ 基礎分析② CMの特徴量の抽出
各商品のCMに対し、使用楽曲やナレーションのテンポを含むCM特徴量を抽出▐ 本分析
基礎分析で作成したデータを用いて、CM特徴量が広告効果に与える影響を推定
目次≫

1. はじめに≫

2. 基礎分析①8

2.1 基礎集計

マーケティング分析コンテスト2022▐ サンプルごとの合計CM視聴時間◼ アンケートデータで購入実態・購入意向の調査があった商品のうち、1回目と2回目の調査日の間でCM出稿のあった商品を調べる*1。
◼ テレビCM出稿データから、各商品のCMが出稿された番組を特定する。

その番組を視聴したサンプルは番組に出稿されたCMを視聴したとみなし、アンケートデータのテレビ番組視聴状況から各サンプルの合計CM視聴時間を求める。

▐ 対象商品◼ CM視聴による効果の予測精度を保つため、CMを視聴したサンプルが極端に少ない（10%未満）または多い（90%超）CMは分析対象から除く。
◼ 各CMに対し、サンプルを性別・年齢層によって分割した8つのブロックの全てにおいて、

合計CM視聴時間が150秒以上*2であったサンプルの数が、ブロックに含まれるサンプルの人数の10%未満または90%超であったCMを除くと、98商品のうち60商品が残った。
*1 該当する商品は98商品であった。
*2 テレビ番組視聴が必ずしもCMの視聴を意味するとは断定できないため、合計CM視聴時間が0秒超で区切ることは望ましくないと考えた。
ただし、(a)150秒で区切るパターンと、(b)0秒で区切るパターンで本分析の結果を比較するため、同様に、各ブロックで合計視聴時間0秒超であったサンプルが10%未満または90%超であったCMを除くと、57商品が残った。このレポートではパターン(a)をベースに話を進めるが、実際はパターン(a)とパターン(b)いずれかで残った合計84商品について分析を行っている。

1. はじめに≫

2. 基礎分析①≫

3. 基礎分析②92.2 広告効果の推定

10▐ 広告効果の定義

DID推定のイメージ
CM視聴群

マーケティング分析コンテスト2022

CMの視聴が購入実態・購入意向に与える因果効果を推定する。
次に述べる手法で得られた推定値が、正のCMを広告効果あり
負のCMを広告効果なし とみなす。

CM視聴
による変化

▐ 差分の差（DID）推定[8]CM非視聴群視聴前

CMを視聴したサンプルと視聴していないサンプルの2グループ
における、視聴前後の購入実態・購入意向のデータを利用する。
視聴群と非視聴群のそれぞれで視聴前後の差分をとり、さらにその差を取るため、差分の差推定（Difference-In-Differences）とよばれる。
本研究では、共変量を加味した傾向スコアを用いることによりDID推定よりも要求される仮定*1を緩くした、
セミパラメトリックなDID推定を用いる。

視聴後因果構造のイメージ
𝑌𝑖 ：購入実態
購入意向

𝑊𝑖 ：CM視聴*1 DID推定では、①平行トレンドの仮定と②共通ショックの仮定が要求される。①仮にCM非視聴群がCMを視聴していたとしたら、非視聴群の購入実態・購入意向の変化は視聴群の変化と同じ（平行）だっただろうとする仮定。
②CM視聴前後で、CM視聴以外に購入実態・購入意向に影響を与えるイベントがあった場合、視聴群と非視聴群で同じだけの影響があったとする仮定。

𝑋𝑖 ：共変量

1. はじめに≫

2. 基礎分析①≫

3. 基礎分析②

2.2 広告効果の推定

マーケティング分析コンテスト2022

11▐ セミパラメトリックなDID推定の算式*1 𝑌𝑖 の定義について

購入実態

サンプルサイズ
個人の購入実態・購入意向の変化*1
1：上昇、0：維持、-1：低下

CM視聴有無1：合計CM視聴時間が150秒以上、0：150秒未満

購入意向

傾向スコア
共変量𝑋𝑖 が所与のもとで、各サンプルがCMを視聴する
条件付き確率の推定量*2

サンプル内のCM視聴割合

1. はじめに

≫

視聴前

視聴後

2回以上買った

2回以上買った

1回だけ買った

1回だけ買った

買っていないがお店で見た

買っていないがお店で見たお店では見てないが名前は知っている

お店では見てないが名前は
知っている

知らない

知らない

ぜひ買いたいぜひ買いたい

買いたい

買いたい

わからない

わからない

買いたくない買いたくない上昇

維持*2 ロジスティック回帰により推定した。共変量には、
性別、年齢層、未既婚、子供有無、消費価値観、チャネル利用頻度を用いた[6]。

2. 基礎分析①≫

3. 基礎分析②

2.2 広告効果の推定

マーケティング分析コンテスト2022▐ 広告効果の推定結果◼ 分析対象の60商品に対し、全サンプルを用いた場合と8ブロックに分割した場合のそれぞれで、𝑌𝑖 を購入実態とした広告効果と、𝑌𝑖 を購入意向とした広告効果を推定した*2。
*1▐ 広告効果のあった商品の割合◼ 全サンプルを用いた場合◼ 8ブロックに分割した場合

𝑌𝑖 を購入実態とした広告効果

60商品のうち広告効果ありの商品の数
購入実態

31商品で効果あり

購入意向

男性

女性

男性

女性

20代

35

37

37

39

30代

37

31

40

39

41商品で効果あり

40代

39

32

39

31

（60商品のうち68%）

50代

29

23

33

29

（60商品のうち52%）
𝑌𝑖 を購入意向とした広告効果

ブロックによって広告効果に違いがみられた。
*1 CM視聴群を視聴時間150秒以上で定義した場合の対象商品の数。詳細は9ページ脚注を参照。
*2 傾向スコアの予測精度を保つため、サンプルを分割した場合であっても、全サンプルのデータを用いて推定した傾向スコアを用いた。

1. はじめに≫

2. 基礎分析①≫

3. 基礎分析②12

3.1 CM特徴のデータ

マーケティング分析コンテスト2022▐ 分析に用いる変数の一覧*1
bgm

BGMの有無cmpn_m

男性による企業名ナレーション有無

original

オリジナル楽曲の使用有無*2

cmpn_f

女性による企業名ナレーション有無

bpm

BGMのBPM推定値*3

nar_an

外部音声によるナレーション有無

irtime

4/4拍子以外の楽曲の使用有無

nar_cast

出演者によるナレーション有無

vocal

ボーカルのある楽曲の使用有無

nar_m

男性によるナレーション有無

vocal_m

男性ボーカルのある楽曲の使用有無

nar_f

女性によるナレーション有無

vocal_f

女性ボーカルのある楽曲の使用有無

nar_dialg

対話形式のナレーション有無

item_song

商品固有サウンド有無

nar_num

ナレーションの人数

item_nar

商品名ナレーション有無

cast_m

男性のキャスト出演有無

item_m

男性による商品名ナレーション有無

cast_f

女性のキャスト出演有無

item_f

女性による商品名ナレーション有無

cut_num

カットの数

cmpn_song

企業固有サウンド有無

mora

モーラ数の時系列変化のパターン*3

cmpn_nar

企業名ナレーション有無*1 分析対象の84商品のうち、収集できた15秒CM46本と30秒CM31本について、これらの変数を作成した。
変数の意味が「有無」となっている変数は、1：有、0：無で定義した質的データである。
*2 CM以外で一般に使用されない楽曲が該当する。ただし、Y!mobileのCMで使用された『天才バカボン』のテーマなどの替え歌はオリジナル楽曲に含めない。
*3 楽曲使用あるいはナレーションのないCMはNA（欠損値）とした。これらの特徴量の具体的な抽出方法は次ページ以降で解説する。

2. 基礎分析①≫

3. 基礎分析②≫

4. 本分析

13

3.2 使用楽曲のテンポ▐ テンポの推定方法

14

マーケティング分析コンテスト2022◼ 使用楽曲のテンポを定量化するため、BPMを推定した*2。

◼ 推定されたBPMのヒストグラム*3

CM音声からBGMを分離*1

frequency

有音区間5秒間を切り取る
広告効果あり広告効果なしフーリエ級数展開によって信号の周期性を計算する
BPM

BPM（拍の周期）を検出

全サンプルのデータで推定した場合の広告効果とBPMの関連性は低いと考えられる。

*1 deezer社によるオープンソースの音源分離エンジン “spleeter”を利用して、CMの音声ファイルをボーカルとそれ以外に分離した。
*2 BPMはBeat Per Minuteの略。楽曲のテンポを表す指標の一つで、1分間の拍の数を表す。BPMが大きいほどテンポが速いことを意味する。本研究では、1分間に入る
四分音符の数をBPMとした。ただし、3/4拍子や6/8拍子の楽曲については、4/4拍子の楽曲におけるテンポ感と合わせるため、BPMの推定値を2/3倍した値を用いた。
*3 全サンプルのデータで推定された、Yを購入実態とした場合の広告効果の有無でBPMの分布を比較している。

2. 基礎分析①≫

3. 基礎分析②≫

4. 本分析

3.3 ナレーションのテンポ

マーケティング分析コンテスト2022

15▐ モーラ数*1の時系列データ

作成したモーラ数の時系列データ（上：15秒CM 下：30秒CM）◼ ナレーションの発話速度の変化を定量化するため、

mora

モーラ数の時系列データを作成した。
◼ CM音声データを、0.5秒オーバーラップさせた1秒間のセグメントに分割し、各セグメント内のモーラを数える。
15秒CMでは29サンプル、30秒CMでは59サンプルのデータができる。
second◼ セグメントのイメージ
音声データ

mora

1秒間
0.5秒

second2. 基礎分析①≫*1 モーラ(mora)とは、言葉の長さを測る単位の一つで、発話したときの拍を数える。例えば「チューリップ」は「チュ」「ー」「リ」「ッ」「プ」で5モーラとなる。俳句における5・7・5もモーラを単位として数えている。テンポの時系列変化を考える上では、母音の数を数える音節よりもモーラが適していると考えた[4]。

3. 基礎分析②≫

4. 本分析

3.3 ナレーションのテンポ

マーケティング分析コンテスト2022

16▐ 時系列データのクラスタリング[2]

モーラ数データのクラスタ重心（上：15秒CM 下：30秒CM）◼ 時系列データから分析に用いる特徴量を抽出する。

mora◼ 使用手法x-meansk-means*1の拡張で、k-meansの繰り返しとBICにより最適なクラスタ数を求めるアルゴリズム。
◼ 結果 15秒CM、30秒CMともにクラスタ数は2個

cluster 1cluster 2
secondmora

各クラスタの特徴
cluster 1 発話速度の変化が小さい
cluster 2 発話速度の変化があり、中盤で遅くなる◼ 各クラスタに分類されたCMの個数

cluster 1cluster 2
second2. 基礎分析①

≫

*2

15秒CM

30秒CM

cluster 1

16

12cluster 2

29

17*1 k-meansとは、非階層クラスタリングの一つで、クラスタの個数を指定すると、各クラスタ内で分散が最小になるようにクラスタの重心を求めるアルゴリズム。
*2 収集したCMのうち、15秒CMでは1CM、30秒CMでは2CMでナレーションがなかった。

3. 基礎分析②≫

4. 本分析

3.3 ナレーションのテンポ

マーケティング分析コンテスト2022

17▐ 時系列データのクラスタリング◼ データフレームの作成

クラスタリングの結果は、発話速度の変化の有無として解釈することができるため、
cluster1のCMは0、cluster2のCMは1と定義して特徴データに含めた。
*1◼ 発話速度の変化とBPMの関係◼ 発話速度の変化と広告効果 の関係
frequency

購入実態

購入意向

効果あり

効果なし

効果あり

効果なし

cluster 1

12

7

12

7

cluster 1cluster 2

25

13

24

14

cluster 2

全サンプルのデータで推定した広告効果と発話速度の変化の関連性は低いと考えられる。
BPM

中盤で発話速度が遅くなるCMの方がテンポの遅い楽曲を使用している傾向にある。
*1 全サンプルのデータを用いて推定した広告効果の有無で集計した。

2. 基礎分析①≫

3. 基礎分析②≫

4. 本分析

4.1 広告効果の分析

18

マーケティング分析コンテスト2022▐ 本分析の概要◼ CM特徴と広告効果の関連を調べるため、基礎分析で得たデータを用いて正準相関分析を行う*1◼ 楽曲使用あるいはナレーションのないCMのデータが含まれていると、視聴覚的テンポに関する変数を含めた分析を行うことができない*2ため、本分析は次の2段階に分けて進める。

本分析①
全CMのデータを用いて、楽曲使用やナレーションの有無と広告効果の関連を調べる。

本分析①で用いるCM特徴データ
bgm*3, original, irtime, vocal, vocal_m, vocal_f,
item_song, item_nar, item_m, item_f, cmpn_song,
cmpn_nar, cmpn_m, cmpn_f, nar_an, nar_cast, nar_m,
nar_f, nar_dialg, nar_num, cast_m, cast_f, cut_num
（計23）

本分析②
楽曲使用またはナレーションのないCMのデータを除き、使用楽曲やナレーションのテンポと広告効果の関連を調べる。

本分析②で用いるCM特徴データ
original, bpm, irtime, vocal, vocal_m, vocal_f,
item_song, item_nar, item_m, item_f, cmpn_song,
cmpn_nar, cmpn_m, cmpn_f, nar_an, nar_cast, nar_m,
nar_f, nar_dialg, nar_num, cast_m, cast_f, cut_num, mora
（計24）

*1 次ページで解説する。
*2 CM特徴データの作成の際に、楽曲使用やナレーションのないCMについては、bpmやmoraをNAとしたため。
*3 bgmは本分析②における分析対象のCM全てで同じ値を取るため、本分析②では含めない。

3. 基礎分析②≫

4. 本分析

≫5. おわりに。

4.1 広告効果の分析

マーケティング分析コンテスト2022▐ 正準相関分析とは[1]◼ 2つのデータ行列について、どのような関係にあるのか調べるための手法。
CM特徴のデータ行列*1

広告効果のデータ行列*2

2つのデータ行列に対し、正準変量最大となるようにを求める*3。

また、相関係数のベクトル

Xの標本正準係数の相関

Yの標本正準係数

がを正準相関とよぶ。

*1 本分析①ではk=23、本分析②ではk=24である。具体的な変数名は前ページを参照。
*2 基礎分析①では購入実態・購入意向の2種類の広告効果を推定したが、正準相関分析では、2種類の広告効果と関連の強いCM特徴を同時に調べることができる。
*3 正準変量係数で結果を解釈するために、CM特徴のデータ、広告効果のデータともに、平均を0、分散を1に標準化してから分析を行った。

3. 基礎分析②≫

4. 本分析

≫5. おわりに19

4.2 本分析①
Xの標本正準係数

マーケティング分析コンテスト2022
Yの標本正準係数20▐ サンプル全体の広告効果の分析結果*1◼ CM特徴の行列データXは、特徴量①、特徴量②からなる

合成変数にまとめられた。
正準相関◼ 広告効果のデータ行列Yは、広告効果①、広告効果②からなる合成変数にまとめられた。
◼ Yの標本正準係数より、広告効果①
購入実態と購入意向がともに高まるような広告効果
広告効果②
購入実態は高まるが購入意向は高まらないような広告効果*2と解釈される。
◼ 正準相関より、相関係数①（広告効果①と特徴量①の相関）、

相関係数②（広告効果②と特徴量②の相関）はともに正であった。そのため、特徴量①は購入実態と購入意向をともに高めるCM特徴であり、特徴量②は購入実態は高まるが購入
意向は高まらないようなCM特徴であると解釈される。
*1 15秒CM46本と30秒CM31本のデータを全てを用いた。
*2 購入を迷っている個人に対し、購入を後押しするような広告効果であると解釈することが可能である。

3. 基礎分析②≫

4. 本分析

≫5. おわりに4.2 本分析①
Xの標本正準係数

マーケティング分析コンテスト2022
Yの標本正準係数

正準相関

21▐ サンプル全体の広告効果の分析結果
Xの標本正準係数から、サンプル全体への広告効果とCM特徴の関係について、以下のような解釈ができる。
◼ BGMの使用は、購入実態、購入意向をともに高める。
◼ ボーカルのある楽曲の使用は、購入実態、購入意向をともに高める。
◼ 女性によるナレーションは購入実態、購入意向をともに高める。
◼ 女性キャストの出演のあるCMは、購入実態を高めない。

サンプルの属性によって、CM特徴と広告効果の関係が異なることが考えられるため、次に、属性別の広告効果
データを用いて分析を行う。

3. 基礎分析②≫

4. 本分析

≫5. おわりに4.2 本分析①

マーケティング分析コンテスト2022▐ 属性別の広告効果と関連のあるCM特徴
正の相関があったCM特徴

購入実態

購入意向

購入意向

女性

20代

30代

40代

50代

20代

30代

40代

50代

使用楽曲

vocal_m

vocal

vocal

item_song

vocal_m

vocal

vocal_m

vocal_m

ナレーション

item_fcmpn_nar

nar_cast

cmpn_fcmpn_fitem_fnar_num

cmpn_m視覚情報

cast_fcut_num

cast_fcut_num

cast_mcast_mcast_fcut_num

使用楽曲

vocal

vocal

vocal_m

vocal_f

vocal

vocal

vocal

vocal

ナレーション

item_nar

item_nar

nar_f

cmpn_nar

cmpn_mitem_fitem_song

item_m視覚情報

cast_fcast_mcut_num

cut_num

cast_mcast_f-cast_f負の相関があったCM特徴

購入実態

男性

男性

女性

20代

30代

40代

50代

20代

30代

40代

50代

使用楽曲

irtimevocal_mirtimebgm

vocal

original

vocal

vocal_m

ナレーション

cmpn_nar

cmpn_mitem_song

nar_num

cmpn_nar

cmpn_mnar_ancmpn_nar

視覚情報

cast_mcast_mcast_mcast_mcast_fcast_fcast_mcast_m使用楽曲

vocal_f-

vocal

irtimevocal_f

vocal_m

vocal_f

vocal_m

ナレーション

nar_dialg

nar_num

item_fitem_song cmpn_name item_song

item_mitem_nar

視覚情報

cast_mcut_num

cast_mcast_mcast_mcut_num

3. 基礎分析②≫

4. 本分析

cut_num≫

cast_m

5. おわりに22

4.2 本分析①

マーケティング分析コンテスト2022

23▐ 属性別の広告効果と関連のあるCM特徴（続き）
性別・年齢層別の広告効果のデータ行列のそれぞれに対し、CM特徴のデータ行列との正準相関分析を行い、同様の解釈を行った。
前ページの表では、23個のCM特徴を、使用楽曲に関するもの、ナレーションに関するもの、視覚情報に関するものに分類し*1 、各CM特徴の分類ごとに、2種類の広告効果それぞれと関連が強い特徴を報告している。結果から、以下の示唆が得られた。
◼ ブロックによって、広告効果との関連が強いCM特徴が異なる。
◼ 購入意向を高めるが購入実態を高めないようなCM特徴がある*2 。
◼ ブロック別にみても、ボーカルのある曲を使用するCMは広告効果が高かった。
◼ 広告効果の高いボーカルの性別はブロックによって異なる。
◼ 男性キャストの出演のあるCMは女性の購入実態を高め、また、女性キャストの出演のあるCMは男性の購入実態を高める傾向にある。
*1 各分類に含まれるCM特徴は次の通り。使用楽曲：bgm, original, irtime, vocal, vocal_m, vocal_f、ナレーション：item_song, item_nar, item_m, item_f,
cmpn_song, cmpn_nar, cmpn_m, cmpn_f, nar_an, nar_cast, nar_m, nar_f, nar_dialg, nar_num、視覚情報：cast_m, cast_f, cut_num*2 例えば、cut_numは30代男性の購入意向とは負の相関関係にあったが、購入実態とは正の相関関係にある。

3. 基礎分析②≫

4. 本分析

≫5. おわりに4.3 本分析②

マーケティング分析コンテスト2022

24

Xの標本正準係数*1▐ 広告効果のある視聴覚的テンポ特徴◼ 本分析①では、BGMの使用は広告効果を高めること、ナレーションや出演キャストの性別によって広告効果が異なることが示唆された。
（省略）◼ 本分析②では、分析対象をBGMとナレーションがあるCMに絞り、それらのテンポ特徴と広告効果の関係を調べる。
◼ 左表は、サンプル全体の広告効果データ行列を用いた正準相関分析のYの標本正準係数

標本正準係数である。本分析①と同様の解釈を行うと、使用楽曲のテンポ、モーラ数の時系列変化パターン、カット数は
いずれもサンプル全体の広告効果との関連が弱いことが示唆される。
◼ サンプルの属性によって、視聴覚的テンポと広告効果の関係が異なること

正準相関が考えられるため、次に、属性別の広告効果データを用いて分析を行う。

*1 この表では途中の変数は省略されているが、実際は24個のCM特徴に対して標本正準係数が求められている。

3. 基礎分析②≫

4. 本分析

≫5. おわりに4.3 本分析②

マーケティング分析コンテスト2022

25▐ 男性の広告効果と関連のあるテンポ特徴
20代男性
特徴量① 特徴量②

30代男性
特徴量① 特徴量②

40代男性
特徴量① 特徴量②

50代男性
特徴量① 特徴量②bpm-0.031

0.355-0.221

0.050

0.126

0.348

0.627

-0.039original-0.010-0.3020.042-0.023

0.389

0.314

-0.040-0.462

irtime0.145-0.740

0.004

0.016

-0.019

0.532

0.786

-0.693

vocal

0.349

-0.586-0.6730.856-1.185-0.4930.176-0.066

vocal_m

0.181

0.681

0.029

-0.875

1.194

0.013

-0.7010.553

vocal_f-0.132

0.419

0.107

-0.6050.412-0.332-0.487

0.691

0.692

0.774

-0.872

cast_m-0.522-0.714-0.396（省略）-0.276-0.331

cast_f

0.392

0.490

-0.153

0.091

0.051

-0.605-0.542

0.343

cut_num

0.127

0.197

0.112

0.229

0.176

-0.056-0.212-0.161

mora-0.052

0.115

0.108

0.068

0.002

-0.017-0.012-0.004

広告効果① 広告効果② 広告効果① 広告効果② 広告効果① 広告効果② 広告効果① 広告効果②
購入実態

0.803

0.599

-0.794-0.640

0.892

0.470

-0.988

0.164

購入意向

-0.5550.834-0.784

0.653

0.352

-0.945-0.223-0.977

使用楽曲のテンポ
20代男性と40代男性では、曲のテンポが速い方が広告効果が高いが、50代男性では曲のテンポが遅い方が広告効果が高い。
モーラ数の時系列変化
20代男性では発話速度の変化がある
方が広告効果が高いが、他の年代では広告効果との関連は薄い。
カット数

相関係数① 相関係数② 相関係数① 相関係数② 相関係数① 相関係数② 相関係数① 相関係数②
0.893
0.795
0.883
0.667
0.834
0.733
0.757
0.680

3. 基礎分析②≫

4. 本分析

全体的に、カット数が多い方が広告効果が高く、特に若い世代でその傾向が強い。

≫

5. おわりに4.3 本分析②

マーケティング分析コンテスト2022

26▐ 女性の広告効果と関連のあるテンポ特徴
20代女性
特徴量① 特徴量②

30代女性
特徴量① 特徴量②

40代女性
特徴量① 特徴量②

50代女性
特徴量① 特徴量②bpm-0.1620.056-0.193-0.106-0.2740.093-0.209-0.460original

0.131

0.266

0.508

0.342

0.268

0.164

-0.0090.134

irtime-0.314-0.267

0.277

0.093

-0.323-0.334-0.465-0.583

vocal-0.996-1.1110.148-0.766-0.394-1.082-0.456-1.286

vocal_m

0.356

0.820

-0.235

0.518

0.204

0.602

0.504

1.325

vocal_f

0.176

0.677

-0.015

0.293

0.385

0.410

-0.021

0.456

0.216

-0.2340.014-0.839cast_m0.250-0.277-0.119（省略）
0.518

cast_f-0.443

0.112

0.564

-0.723

0.208

0.425

-0.453

0.082

cut_num

0.123

0.543

-0.021-0.119

0.085

0.306

0.074

0.102

mora

0.125

0.543

-0.1290.045-0.068

0.254

0.018

0.329

使用楽曲のテンポ
50代女性では曲のテンポが遅い方が広告効果が高いが、他の年代では広告効果との関連が薄い。
モーラ数の時系列変化
20代女性では発話速度の変化がない
方が広告効果が高いが、50代女性では発話速度の変化がある方が効果が高い。

広告効果① 広告効果② 広告効果① 広告効果② 広告効果① 広告効果② 広告効果① 広告効果②
購入実態-0.523-0.8780.884-0.470-0.607-0.830-1.001-0.022

購入意向

0.968

-0.329-0.517-0.858-0.6660.784-0.0780.999

相関係数① 相関係数② 相関係数① 相関係数② 相関係数① 相関係数② 相関係数① 相関係数②
0.874
0.753
0.815
0.775
0.828
0.658
0.889
0.729

3. 基礎分析②≫

4. 本分析

カット数

20代女性ではカット数が少ないほど広告効果が高いが、他の年代では広告効果との関連が薄い。

≫

5. おわりに5.1 示唆マーケティング分析コンテスト2022

視聴覚的なテンポを考慮した
広告効果分析

視聴者の属性によって異なる広告効果を想定

カットの切り替わる回数、使用楽曲のテンポ、発話速度などテンポに関するCM特徴が広告効果に影響することが示唆された

性別や年齢層などの個人属性によって広告効果のあるCM特徴が異なることが示唆された

ターゲット層を定め、その属性に対して
特に効果のあるCM特徴を認識すべき4. 本分析

≫5. おわりに≫付録

27

5.2 本研究の課題

マーケティング分析コンテスト2022

28▐ サンプルの分割基準◼ 簡単のため、サンプルを性別と年齢層で8ブロックに分割したが、ターゲティング広告への実用化を考えた場合、チャネル利用頻度や消費価値観などによる分割が望ましい。

▐ モーラ数の時系列変化データの作成◼ 分析対象のCMの数が膨大になった場合、音声を区切って人力でモーラ数をカウントする手法は非実用的である。音声認識技術を用いてモーラ数を自動で数えるツールの作成が求められる。

▐ 視聴覚的特徴のデータの精緻化◼ CMの視覚的テンポを定量化した変数としてカット数を含めたが、動画データの色調の時系列変化など、画面の動きをより直接的に定量化する方が望ましい。
◼ BGMに使用された楽器やコード進行といった聴覚的特徴データを追加することで、より具体的なCM制作につなげることができる。

4. 本分析

≫5. おわりに

≫

付録

参考文献

マーケティング分析コンテスト2022

29[1] 赤穂昭太郎（2013）「正準相関分析入門」『日本神経回路学会誌』 20 巻、2号、p. 62-72（参照：2022/11/10）．
[2] 石岡恒憲（2000）「クラスター数を自動決定するk-meansアルゴリズムの拡張について」『応用統計学』 29巻、3号、p. 141-149．

[3] 小川遼人・宋賢智・高橋優太郎（2020）『エモーショナルマーケティングによる広告効果の分析』（参照：2022/11/10）．
[4] 窪薗晴夫（1998）「モーラと音節の普遍性(<特集>音節とモーラの理論)」『音声研究』 2巻、1号、p. 5-15．
[5] 経済産業省「特定サービス産業動態統計調査」
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/database?page=1&toukei=00550050（参照：2022/11/10）．
[6] 永冨美里・森達平・中江菜々子（2019）「『音』からみるテレビCMの広告効果の分析」
https://www.is.nri.co.jp/contest/2019/download/mac2019saiyushu.pdf（参照：2022/11/10）．
[7] 橋本和奈実（2017）「音声の発話速度の連続的変化と聴者の性別が印象形成に及ぼす影響」『日本認知心理学会発表論文集』 2017巻、日本認知心理学会第15回大会．
[8] 星野崇宏（2009）『調査観察データの統計科学－因果推論・選択バイアス・データ融合』岩波書店．

5. おわりに≫付録