AAR 2026夏マーケ 2,000万円配分ダッシュボード

案件ブリーフ「広告費の検討」より

本案件の指定条件（一次ソース）

2026/5/16 Google Doc

目的・予算

夏の企画で集客 / 目標 10万人
広告費予算 2,000万円
各AIで分配案を出し、議論の素材にする
出力2軸：集客数 + 属性

候補媒体 & アップセル属性

オフライン: TVCM / 電車 / タクシー

オンライン: SNS / VOD (TVer / Netflix / アマプラ / Abema / U-Next / ディズニー+)

アップセル属性: 20代女性 40代ファミリー（子供あり）

前提確認回答済み（2026/5/16）

配分判断の前提 4点

✓ 確認済み

Q1. 10万人ハード / 努力

分散投資型・博打回避

集中投資可・博打OK

Q2. インバウンド本予算？

日本人向け純化

Q3. インバウンド比率 X

配分シナリオ

下で3つ並列表示

ベスト配分 / 20代女性集中 / 40代家族集中

配分骨格 — 3シナリオ並列比較（Q1-Q3にリアルタイム連動）

2,000万円配分 / ベスト配分・20代女性集中・40代家族集中

アンケート N=831 媒体実効性で裏付け

3シナリオを横並びで提示。Q3 のインバウンド % 変更で全シナリオの Layer D が連動する。最終的に4AI（OpenAI/Gemini/Claude/Grok）にこの骨格を渡し、各AIに最適化させる。

直近アンケート vol.16（2026春・N=831）

来館者の実態 — 既存集計の盲点を実証

年代分布（実態）

40代以上が 64%

📅 2026春（2026/2/27〜実施）・N=831・来館者Webアンケート（vol.16）

既存集計（夏マーケPDF p.9）は 45-49で打ち切り。実態は50代25%/60代12%/70代+3%が記録されている。F1主要層(23-29歳) は 11.6% に過ぎない。

来館きっかけ（媒体）

中吊り 1.2% / TVer 0.5%

📅 2026春（2026/2/27〜実施）・N=831・来館者Webアンケート（設問4・複数回答可）

会長/マーケチーム好みの中吊り・TVer の実効性は 1%以下。Instagram (20.5%) と WEB記事/PR (22.6%) が双璧。

同行者構成

家族・親族 33.8%

📅 2026春（2026/2/27〜実施）・N=831・来館者Webアンケート（設問1）

最多は家族・親族。40代の 48.6% が家族同伴＝「40代ファミリー」アップセル対象の実態。

性別

男性 27.9%

📅 2026春（2026/2/27〜実施）・N=831・来館者Webアンケート

男性来館者は来館全体の3割弱。デート誘発の余地あり、男性認知獲得は伸びしろ。

デモグラ × 媒体相関（N=831 / 来館きっかけ）

どの年代に届けるなら、どの媒体を使うべきか

各セルは「その年代 × 媒体経由で来館した人の割合（年代内 %）」。色が濃いほどその年代でその媒体が効く。

📅 2026春（2026/2/27〜実施）・N=831・来館者Webアンケート vol.16（設問4「来館のきっかけ」・複数回答可）

年代 \ 媒体

濃度（年代内シェア）: 0-5% 5-15% 15-25% 25%+

ターゲット指定 → 推奨媒体ランキング

取りたい年代を選ぶと、その層に最も刺さる媒体が出る

📅 2026春（2026/2/27〜実施）・N=831・来館者Webアンケート vol.16（年代×媒体クロス集計、年代内シェア）

媒体別想定到達シェア（選択年代内 %）

同行者構成

配分の根拠：データドリブン示唆 8つ

2,000万を WEB記事/PR + Instagram + VOD 中心に振るべき理由

① 来館者の実態

40代以上 64%

アンケート N=831

既存集計の45-49打ち切りで隠れていた。本予算の主軸ターゲット。

② 媒体実効性

Insta 20.5%

来館きっかけシェア

SNS筆頭はInstagram。TikTok 6.0%、YouTube 1.8%。20代女性アップセルの本流。

③ TV / 中吊り罠

1.2% / 0.5%

中吊り / TVer CM 実効性

会長推し媒体だが 来館誘引としては最弱クラス。配分は抑制的に。

④ 新規率 80%超

93.8% / 85.4%

~22歳 / 23-29歳初回率

若年層はほぼ未開拓。新規誘導の余地大。35-39歳・70代+はリピート傾向強い。

⑤ 40代ファミリー

48.6%

40代の家族同伴率

40代の半分が家族同伴＝アップセル対象の実態。VOD（Abema/アマプラ/ディズニー+）と相性◎。

⑥ インバウンド本流

43.4%

2026 YTD インバウンド比率

Klook 経由(46%)が本流。広告ではなく流通領域。本予算純広告は0-15%。

⑦ 2024年夏失敗

23-29才 ▼23%

前年比

IPコラボ・TikTok強化しても効かず。F1集中投資は再現性低い。

⑧ 8月過去最高超え

+24,745人

2025/8 75k → 目標100k

ハードKPIなら分散投資必須。AIに達成確率明示要求。

直近アンケート N=831 — 来館経験

年代別新規率 vs リピーター率

新規=未開拓余地、リピーター=ファン化済み。~22歳は93.8%が初回＝認知広告で取れる、35-39歳・70代+はリピーター比率高い＝口コミ・再訪促進と相性◎。

📅 2026春（2026/2/27〜実施）・N=831・来館者Webアンケート vol.16（設問2-1「これまでの来館場所」を二値化）

マスター時系列

月次来館者推移（2022-2026）— TTL / 日本人 / インバウンド

📅 2022/5〜2026/4（48ヶ月）・来館実数（券売機+チケット）・銀座レポート（AAR会議資料） 29本から月次抽出

直近比較対象

2024年夏（7-9月）の年代別実績 vs 2023年

📅 2024年7-9月 vs 2023年7-9月・来館実数 N≈87,000（2024）/ N≈86,000（2023）・AAR会議資料2024年9月度夏レビューp.13

2024夏レビュー（社内アンケート）

リピート率は 50-70代が最高（N=3,794）

📅 2024年7-9月来館者対象Webアンケート・N=3,794・AAR会議資料2024年9月度夏レビューp.15（任意回答）

年次集計

来館者数 × インバウンド比率の推移

📅 2022〜2026YTD・来館実数を月次から年次集計・a.rte広告費は2025/5以降の把握分のみ

年	TTL	日本人	インバウンド	インバウンド比率	広告費(把握分)

Phase 4 設計

4AI に投げる KGI 直結の問い

Q1. 上記A/B/C/Dレイヤーへの最適配分%（4数字、合計100%）と根拠

Q2. 各レイヤー内の媒体内訳金額（円単位、合計2,000万）— 候補媒体（TVCM/電車/タクシー/SNS/TVer/Netflix/アマプラ/Abema/U-Next/ディズニー+）から

Q3. 「8月単月10万人」達成確率(%)とその配分での想定到達人数（20代女性・40代ファミリー別）

Q4. この配分で最初に削れる予算項目はどれか（リスク管理）

Q5. インバウンド変数 X（0-30%）の感度分析

投入AI：OpenAI / Gemini / Claude / Grok（同条件投入、評価軸で比較）

データソース・集計方法

各データの収集期間・対象・方法

本ダッシュボードで使った全データの出所一覧。AIに渡す前の監査用。

データ	期間	N / 対象	方法	出典	注意点
月次来館者数（5期）	2022/5 〜 2026/4	来館実数（券売機+チケット）	毎月の月次レポート集計	銀座レポート/AAR会議資料 29本（Amuseum Parks）	2026年4月度の5期比較表を一括抽出
2024年夏年代別実績	2024年 7〜9月	来館実数 N≈87,000	来館時のチケット情報＋登録情報	AAR会議資料2024年9月度（夏レビュー）p.13	45-49才で打ち切り、50代以上は別ソースから補完
リピート分析	2024年 7〜9月	N=3,794	来館後のWebアンケート（任意回答）	AAR会議資料2024年9月度 p.15	50/60/70代+のリピート率がここで初めて可視化
直近アンケート vol.16	2026春実施日 2026/2/27〜	N=831	来館者向けWebアンケート（19項目、複数回答可）	マーケティング資料／着券データ&アンケート (xlsx)	年代×媒体クロス集計の本丸データ
a.rte 広告データ	2025/5 〜 2026/4 11ヶ月（10月欠落）	有料広告のIMP/Click/CV	a.rte社の月次配信レポート	広告データ（アルテ） 11ファイル	2026/3より計測ポイント変更（旧CPA ≈ ¥100 / 新CPA ≈ ¥450）
インバウンド国別	2025/4 〜 7 + Klook 2024-2025通年	OTA経由+公式券+券売機	OTA連携データ+施設集計	old_銀座レポート／インバウンド実績 xlsx	Klookシェア46%（広告でなく流通領域）
案件ブリーフ	2026/5/16 作成	—	内部メモ（Google Doc）	「広告費の検討」	本案件のKGI・候補媒体・アップセル属性の一次ソース

⚠️ 重要：年代別実数は 45-49 で打ち切られているが、アンケート（N=831 / N=3,794）には 50-70代+ データあり。両者を組み合わせて初めて 50代以上の実態が可視化される。