自社の顧客は理解している。でも、競合の商品やサービスを選ぶかもしれない人を、どこまで理解できているでしょうか？
広告のCPA改善、クリエイティブの最適化、CRMの高度化。施策の精度を高めることは大切です。しかし、事業をもう一段成長させるには、「まだ自社を選んでいない人」に目を向けることも欠かせません。
2026年10月23日（金）のad:tech Tokyo 2026 Day2では、顧客の新しいニーズ、ブランドの選ばれ方、データを意思決定に変える方法などが議論されます。今回は公式プログラムの中から、「競合攻略」につながる6つのセッションをピックアップ。さらに、インティメート・マージャーのブース（C-21）で体験できるAI×データのデモも紹介します。
iM（アイム）くん自社のお客様は分析している。でも、競合を検討している人たちのことは、意外と見えていないんだよね！
Mia（ミア）……その人たちを見つけたら、売上が増えるの？
iM（アイム）くんそこがポイント！ 「誰を狙うか」「なぜ選ばれるか」「何から試すか」までつなげるんだ。
「競合攻略」は、顧客分析の次にある
自社顧客だけを見て施策を最適化する方法では、すでに接点のある人へのアプローチに偏りやすくなります。そこで着目したいのが、競合のブランド・商品に関心を持つ人の行動傾向です。
自社への関心と比べれば、新しいターゲットや広告訴求を考える材料になります。もちろん、「競合に関心がある＝競合から乗り換える」ではありません。関心データを出発点に仮説をつくり、実際の施策で確かめる姿勢が重要です。
Mia（ミア）重なっている人は、すでに競合から乗り換える気があるってこと？
iM（アイム）くんそこまでは言えないよ！ 「比較検討の可能性がある層」として捉えて、反応を検証するんだ。
Mia（ミア）事実と仮説を混同しない。競合攻略の最初のルールね。
注目① 顧客の「兆し」から、獲得機会を探す
「どこに新しい顧客がいるのか」。その問いに向き合うなら、まず注目したいのが次の2セッションです。
14:35〜15:25｜顧客の“兆し”を捉える（BM-6）
行動データ、ソーシャルデータ、現場の情報を組み合わせて、新しいニーズをどう発見するか。仮説づくりや分析のバイアスへの向き合い方も扱うセッションです。
競合攻略へのヒント：自社をまだ選んでいない人の関心の変化に、獲得機会の兆しがないか。
公式プログラムで内容・登壇者を確認できます。
14:35〜15:25｜新規顧客との出会いはどこで生まれるのか（RC-2）
CPAの高騰や接点の複雑化を背景に、新規顧客と出会う場所、まだ選ばれていない理由、次の投資先を考えるセッションです。
競合攻略へのヒント：競合ユーザーにどこで接触するのか。広告出稿量より先に、生活者の選択基準を捉え直せないか。
コマースにおける接点設計の議論はこちら。
※上記2セッションは同じ時間帯に開催されます。関心に応じて選んでください。
注目② 「競合ではなく自社」を選ぶ理由をつくる
競合のユーザー像を知るだけでは、選ばれる理由は生まれません。自社ならではの価値を見つけ、適切な言葉とクリエイティブに変える視点が必要です。
13:30〜14:20｜AIに“選ばれるブランド”とは何か（BM-5）
AIが検索や購買の意思決定に介在するなかで、どんな問いに対して推薦されるブランドを目指すか。情報設計だけでなく、信頼や顧客体験も含めてブランドの選ばれ方を考えるセッションです。
競合攻略へのヒント：競合と比較されたとき、自社を選ぶ理由が明確になっているか。
AI時代のブランド設計について詳しく見る。
15:40〜16:30｜AIはクリエイティブの質を高めるのか（DT-7）
生成AIによるコンテンツ量産が進む一方で、質やリスクを見極める判断力が問われています。このセッションでは、熱量を生むクリエイティブをどう選び抜くかがテーマです。
競合攻略へのヒント：競合と同じ訴求を量産していないか。「その人が自社を選ぶ理由」をクリエイティブに落とし込めるか。
クリエイティブの「選び抜く力」を考えるセッションです。
iM（アイム）くんAIなら広告を一気に何十案も考えられるよ！
Mia（ミア）数が多ければ、競合に勝てるのかしら。
iM（アイム）くん……違うね。誰に、どんな価値の違いを伝えるかを先に決めないと！
注目③ 「分析した」で終わらせず、次の一手を決める
競合との差分が分かっても、実行する施策を決めなければ成果にはつながりません。何を指標とし、どの施策に予算と時間を配分するか。判断の質が問われます。
13:30〜14:20｜KPIは何を捨て、何を見るべきか（DT-5）
追っているKPIは本当に事業に役立っているのか。運用上の数値管理から一歩進み、良いKPIの考え方と実践への落とし込みを議論します。
競合攻略へのヒント：CPAだけでなく、獲得した新規顧客の質や、事業への貢献をどう評価するか。
KPIの再設計を考えるセッションはこちら。
14:35〜15:25｜“分析止まり”から脱却する（DT-6）
分析しても行動が決まらない。数字は見えているのに意思決定に使えていない。そんな現場の課題を題材に、分析を意思決定へ変える方法を考えるセッションです。
競合攻略へのヒント：ターゲット、訴求、チャネル、KPIを具体化し、まず何から検証するかを決められるか。
分析を価値ある意思決定に変えるヒントはこちら。
Mia（ミア）分析レポートはできた。で、来週は何をするの？
iM（アイム）くんまずは狙う層を一つ決めて、訴求をテストする。KPIと判断基準もセットにするんだ！
Mia（ミア）それなら、データが会議の資料ではなく、行動の理由になるわね。
※BM-5とDT-5は13:30開始、BM-6・RC-2・DT-6は14:35開始のため、同じ時間帯のセッションは同時に聴講できません。開催時間・参加可能パス・内容はad:tech Tokyo公式プログラムでご確認ください。
その競合攻略を、ブースでAI×データの3ステップに
ここまでの論点を自社の商品や顧客に置き換えたら、どんな戦略が見えてくるでしょうか。
インティメート・マージャーのブース（C-21）では、AIリサーチエージェントを使い、IM-DMPのデータを手掛かりに競合攻略の仮説を組み立てるデモをご用意しています。
関連する考え方として、データ・ディスカバリー・エージェント（DDA）は、データをAIとの対話で探索し、ユーザーの特徴やマーケティング施策の仮説を考えるアプローチです。今回のブース体験に使用するエージェントは、AIリサーチエージェントです。
STEP 1｜顧客を知る
自社と競合の商品・ブランドへの関心層を比較し、属性や興味関心の違いを探る。
STEP 2｜競合攻略の仮説を立てる
自社と親和性がある層を見つけ、訴求軸やターゲティングの方向性を検討する。
STEP 3｜次の一手を決める
期待効果と実行しやすさの観点で施策を整理し、テスト計画やKPIにつなげる。
※本デモは競合に関心を示す層などの分析・施策仮説を提示するもので、実際の競合購入者の特定やシェア奪取の成果を保証するものではありません。AIによる推測と確認できるIMデータは区別して扱います。データ利用・セグメント活用は条件によって異なります。
4つの立場から、自社に合った競合攻略を考える
今回のデモは、広告代理店・EC支援・メディア・事業会社の4つの立場を想定しています。同じ競合攻略でも、目指す成果は異なります。
広告代理店・運用代行
競合関心層を獲得するための広告ターゲット・訴求・クリエイティブをどう提案するか。
EC支援・モール運用
競合商品と比較したユーザー理解から、集客・商品ページ・販促の打ち手をどう組み立てるか。
メディア・媒体社
競合媒体と比較して、自媒体の広告価値をどう説明し、広告主への提案に変えるか。
事業会社・ブランド
競合関心層に対して、自社が選ばれる理由と接点をどう設計するか。
iM（アイム）くん広告代理店なら提案戦略、ECなら売上、媒体社なら広告価値、ブランドなら新規顧客獲得。出発点は違うんだ！
Mia（ミア）それなら、自社の業種と競合を一つ思い浮かべてから体験するとよさそうね。
iM（アイム）くんうん！ 「競合から選ばれるには？」を、具体的な施策に変えるきっかけにしてほしいな。
「その顧客、競合に取られていませんか？」を自社の課題に置き換える
競合に勝つための戦略は、競合を詳しく調べるだけでは生まれません。顧客の違いを知り、選ばれる理由を考え、試す施策を決める。その一連のプロセスを、データとAIでどう支えられるか。
Day2のセッションで得たヒントを、ぜひ会場で具体的な問いに変えてみてください。
競合に勝つための「次の一手」を、ブース（C-21）で一緒に考えてみませんか？
番外編｜iM（アイム）くんの休日
休日の午後、iM（アイム）くんはカフェの前で立ち止まっていました。
iM（アイム）くん隣のカフェには行列ができてる。メニューや立地を比較してみようかな！
Mia（ミア）……今日は何しに来たの？
iM（アイム）くんあっ。コーヒーを飲みに来たんだった！
Mia（ミア）まずは座れるお店を選ぶ、という意思決定から始めたら？
関連記事｜AI提案の「根拠」を考える（後編）
競合をどう攻略するかに加えて、提案する施策の根拠をデータでどう示すか。代理店の声をもとに掘り下げた第二弾です。
iM（アイム）くん｜IMマーケティングニュースのデータ活用ナビゲーター
好奇心旺盛で、いつも前向き。「まずやってみよう！」がモットーなんだ！
IM-DMPをはじめとするデータやAIの活用方法を、マーケティングの身近な課題や具体例を交えながらわかりやすく解説するよ。
冷静で分析が得意なパートナー・Mia（ミア）と一緒に、データから新しい仮説やインサイトを発見し、マーケティングの次のアクションにつなげていくんだ！
