AIで広告コピーもSNS投稿も大量に作れる時代。それでも「顧客が本当に求めている価値は何か」がわからなければ、どんな訴求を試すべきかは決められません。
2026年11月19日（木）・20日（金）開催の「営業・マーケDXPO東京’26【秋】」では、売上につながるSNS運用や選ばれるCX（顧客体験）が取り上げられます。本記事は注目講演を紹介しながら、IM-DMPの独自Web行動データ×AI（DDA）によって、ワイヤレスイヤホンの意外な利用ニーズを探索した実演を紹介します。
この記事でわかること
- DXPO東京’26【秋】マーケティング・広告領域の注目セミナー
- 生成AIでコンテンツを量産する前に、なぜ顧客理解が必要なのか
- IM-DMP×DDAで「イヤホン関心層」の行動を分析した結果
- 健康関連行動2.37倍などのデータから、広告・SNS・LPの訴求仮説を考える手順
「AIにコピーを100本作らせても、肝心の顧客ニーズがズレていたら成果は変わらないわね。」
「じゃあ、誰がイヤホンに興味を持っていて、ほかにどんな情報を見ているか、データで調べてみよう！」
DXPOの注目セミナー｜SNSの売上貢献とCXの価値を考える
「バズ頼み」の運用から脱却！売上につながる戦略的SNSマーケティング実践法
- 登壇：株式会社ホットリンク 柴岡 幸輝氏
- 日時：2026年11月19日（木）11:45〜12:30
- 会場：有明GYM-EX（ジメックス）
SNSは、フォロワー数や再生数を増やすだけでは事業成果に結びつきません。投稿数の前に考えるべきは、「誰に、何を伝え、どんな行動につなげたいか」という戦略です。講演では、売上につながるSNSマーケティングの組み立て方に注目します。
ブランドは「体験」から生まれる。サービスが同質化する時代にも選ばれる、自社ならではのCXのつくり方
- 登壇：株式会社mct 代表取締役CEO 白根 英昭氏
- 日時：2026年11月20日（金）13:30〜14:15
- 会場：有明GYM-EX（ジメックス）／講演番号213
機能や価格、広告表現が似通う時代に、顧客に選ばれ続ける体験をどう作るか。CXを単なる接点改善ではなく、「顧客の記憶に残る体験の設計」として捉える講演です。商品を選ぶ理由を深く理解することは、広告・LPだけでなく体験全体の設計にもつながります。
「バズる投稿を作ることと、選ばれる体験を作ること。その間には顧客理解があるのね。」
「だから今回は、イヤホンという身近な商材で「お客さんが何に困っているか」を考えるためのデータを探したよ。」
商品機能だけを見ていると、顧客の隠れたニーズを見落とす
ワイヤレスイヤホンの訴求を考えると、「高音質」「ノイズキャンセリング」「コードがない便利さ」がまず思い浮かびます。どれも大切な価値ですが、顧客がイヤホンを必要とする生活上の理由は、それだけでしょうか。
| よくある商品機能の訴求 | その先にある問い | データで確かめたいこと |
|---|---|---|
| 高音質で音楽を楽しむ | 音楽以外では、どんな時間に音が必要か | 音声機器への関心と、ほかの生活領域の閲覧行動との重なり |
| ノイズキャンセリングで集中 | 顧客は何のストレスを減らしたいのか | 休息・学習・在宅勤務などの関連行動 |
| ワイヤレスで快適 | 持ち運び以外の「快適さ」が求められていないか | 移動・カーライフなどの関連行動 |
一般的な生成AIでも、便利な利用シーンを数多く提案できます。一方、実際のWeb行動と照らして、次に検証すべき仮説を絞り込むのが、今回のDDA活用の狙いです。
DDA実演｜ワイヤレスイヤホンに隠れた「別の価値」を探す
今回の実演では、ワイヤレスイヤホンを販売する架空のEC事業者を想定しました。実在する特定ブランドの顧客分析ではなく、IM-DMPの提携Web閲覧ログ・推計属性を横断したサンプルデータから、新しい訴求のヒントを探しています。
最初にDDAへ「想定外の顧客候補」を質問
まず「従来ターゲット以外に潜在顧客はいないか」を問い合わせ、学生、スポーツ関心層、シニアなどの候補を探索。その後、「誰に売るか」だけでなく「なぜ必要になるのか」に問いを変え、イヤホンへの直接的な関心行動と、生活関連のWeb閲覧行動がどのように重なるかを比較しました。
分析対象と、今回わかることの範囲
- 使用データ：IM-DMP提携Web閲覧ログ・推計属性のサンプルデータ
- 全体母数：289,080 UID
- イヤホン関連の直接関心層：1,762 UID（全体の約0.61%）
- 比較方法：イヤホン関連の検索語・トピックなどで抽出されたUIDと非該当UIDの、別カテゴリーの閲覧・関心行動率を比較
- 対象期間：スナップショット提供データ。時系列比較は行っていない
- 購入・CVデータ：未取得。購入意向や購入率は判定できない
ここでいう「UID」はデータ内の識別子に基づくユニーク数です。実人数や購入者数と同義ではありません。また、関連サイトを閲覧した事実から、その人の心理や購入理由が直接わかるわけではありません。
発見した3つの行動の重なり｜最大2.37倍
イヤホン関連行動がある1,762 UIDと、それ以外のUIDを比較すると、健康・休息、自動車、在宅・学習領域に関する行動の出現割合に差がありました。
| 関連行動カテゴリー | イヤホン関心層 | 非関心層 | 割合の比（関心層÷非関心層） |
|---|---|---|---|
| 健康・リラクゼーション 405 UID |
22.99% | 9.69% | 2.37倍 |
| 自動車・カーライフ 590 UID |
33.48% | 23.44% | 1.43倍 |
| 在宅ワーク・学習／ビジネス関連 599 UID |
34.00% | 30.19% | 1.13倍 |
最も意外だったのは、健康・リラクゼーション関連行動が2.37倍だったこと。イヤホンの使い道を「音楽を聴く」から「休息の時間をより心地よく過ごす」へ広げる仮説のきっかけになりました。
ただし、集計カテゴリーには健康・整体・クリニックなど幅広いドメインが含まれます。「耳が痛い」「睡眠を改善したい」という本人の悩みが観測されたわけではありません。分類対象のドメインや集計ルールを精査し、ニーズ仮説を検証する必要があります。
「健康系サイトを見ている人が多くても、「睡眠のためにイヤホンを買う」と決めつけるのは早いわね。」
「うん！ データは答えそのものじゃなくて、いままで見落としていた問いを見つけるヒントなんだ。」
行動データを使うと、広告・SNS・LPの訴求はどう変わる？
次は、観測された行動とAIが立てた仮説を分けながら、訴求案に変換します。ここに挙げるのは施策検証のためのアイデアであり、商品機能や効果が実証されたコピーではありません。
| データで確認した関連行動 | そこから考えたニーズ仮説 | 広告・SNS・LPで試したい訴求 |
|---|---|---|
| 健康関連行動が相対的に多い（2.37倍） | 休息やリラックス時間に、装着感のよい音体験を求めているのでは | 「音質だけでなく、休む時間の心地よさで選ぶ」 軽い装着感の訴求や使い方紹介を検証 |
| 自動車・カーライフ関連行動が多い（1.43倍） | 車移動の前後や停車中、移動先での通話・情報確認を快適にしたいのでは | 「移動の前後も、会話をクリアに」 停車時や車外での通話シーンの訴求を検証 |
| 在宅・学習／ビジネス関連行動がやや多い（1.13倍） | オンライン学習や在宅作業で、長時間の使いやすさを求めるのでは | 「学びや仕事の時間を、もっと自分らしく」 オンライン会議・学習シーンの訴求を検証 |
安全・性能に関する注記：運転中のイヤホン使用を推奨するものではありません。利用時は各地の交通規則と安全を優先してください。また、睡眠改善、健康効果、「痛くならない」「安全」といった性能表現は、製品ごとの仕様・根拠を確認できる場合にのみ広告で使用します。
普通の生成AIとDDAは、何が違うのか
| 比較の視点 | 一般的な生成AIへのアイデア相談 | IM-DMP × DDAによる分析 |
|---|---|---|
| 発想の出発点 | 商品の特徴や、AIが知る一般的な利用シーン | 実際に抽出されたイヤホン関心UIDのサイト外の行動 |
| 出てくる案 | 高音質、集中、持ち運びなどの候補 | 健康関連2.37倍など、試す根拠となる差がある候補 |
| 判断できること | 発想の幅を広げる | 集計条件内で、仮説を優先検証する材料を得る |
| まだわからないこと | 案の妥当性・購買結果 | 本人の悩みや購買理由、CV改善効果 |
一般的な生成AIでも同じ利用シーンを提案する可能性はあります。違いは「思いつけるか」だけではなく、観測データを添えて、どの仮説から検証するかを考えられることです。
潜在ニーズの仮説を、施策と事業成果につなげる
仮説が見つかっても、実際に売れるかは別問題です。従来の機能訴求を対照群に置き、広告・SNS・LPを小さくテストします。
| テストしたいもの | 比較案 | 主な評価指標 |
|---|---|---|
| 広告クリエイティブ | 高音質訴求 vs 休息・装着感訴求 | CTR、CPC、カート追加率、購入CVR |
| SNSコンテンツ | 製品スペック紹介 vs 生活シーン別の使い方 | 保存・クリック・サイト遷移、購入への貢献 |
| LPのファーストビュー | 機能一覧 vs 生活課題から入る見出し | 商品詳細閲覧率、カート追加率、購入CVR・CPA |
まずは、使用する製品に休息・通話・長時間装用の訴求を裏付ける性能があるかを確認します。次に「誰に、どのメッセージを届け、何を成功とするか」を固定して比較。CTRだけでなく最終CVR・CPA・利益を見て、仮説の採否を決めることが大切です。
「データが2.37倍だから、広告の効果も2.37倍になるわけではないのね。」
「そのとおり！ 行動の差をヒントに仮説を立てて、実際の広告と売上データで答え合わせするんだ。」
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まとめ｜AIでつくる前に、顧客の「なぜ」を見つける
DXPO東京’26【秋】のSNS・CXの講演から考えたいのは、施策を大量に実行する前に、「顧客にとって何が価値なのか」を問い直すことです。
今回のワイヤレスイヤホンの仮想事業者を用いたDDA分析では、直接関心層1,762 UIDのWeb行動から、健康・リラクゼーション関連行動が非関心層の2.37倍という特徴が見つかりました。それは購買理由の証明ではありませんが、「音質」以外の訴求を検証する出発点になります。
独自データで気づきを得る → AIでニーズを仮説化する → 広告・SNS・LPで検証する。 この循環を作ることが、これからのマーケティングでAIとデータを組み合わせる価値です。
記事を読むだけではイメージしにくい、AIの操作感やデータ分析の進め方。今回の展示では、AIエージェントのデモや具体的な活用事例を通じて、データ×AIがマーケティングにもたらす可能性を体感いただけます。 「AIエージェントでどんな分析ができるのか見てみたい」 自社のマーケティング課題について相談したい方も、ぜひインティメート・マージャーのブースへお越しください。 ※展示会への入場には、上記のデモ予約とは別に、公式サイトでの来場登録が必要です。 ※デモ内容は当日の環境・利用条件によって異なります。
DXPO東京’26【秋】で、データ×AIの可能性を体験してみませんか？
「自社のマーケティングにどう活かせるか相談したい」
番外編｜iM（アイム）くんの休日
休日、新しいイヤホンを見つけたiMくん。どんな機能がすごいか、Miaに熱弁しています。
「見て！ 音がよくて軽くて、最新機能もいっぱい！ これなら絶対売れるよ！」
「ところで、あなたは何のためにイヤホンを使っているの？」
「えっと……家でドラムの練習動画を見るとき、家族に音を聞かせないためかな。」
「ほら。あなた自身も、スペックより先に「使う理由」があったじゃない。」
本記事のデータは特定企業の購買実績ではなく、サンプルWeb行動データの集計例です。識別子・推計属性・カテゴリー分類・配信対象の利用条件については別途確認が必要です。画像中のニーズ表現はAIによる仮説であり、健康効果・安全性・性能・売上成果を保証するものではありません。講演日時・参加条件は最新の主催者案内をご確認ください。
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！
