SMN、2026年1月度テレビCM放送回数ランキングを発表―春需要期に向けた不動産・人材サービスの出稿増加傾向が明らかに

2026年2月17日 2026年2月17日

コマースピック編集部　プレス配信チーム

SMN株式会社(所在地：東京都品川区、代表取締役執行役員社長：原山直樹)が、2026年1月度の主要5大都市圏におけるテレビCM放送回数の調査結果を発表しました。同社はテレビCMメタデータの生成および販売を通じたマーケティング支援事業を展開しています。

同社のテレビCMメタデータシステムを用いて、主要5大都市圏(東京、大阪、愛知(名古屋)、福岡、北海道(札幌))の地上波25局とBS放送6局で放送されたテレビCMの放送回数について調査・集計が実施されました。

この記事の目次

1 調査の概要
2 2026年1月度における商品別テレビCM放送回数ランキングの特徴
3 2026年1月度におけるエリア別テレビCM放送回数ランキング
4 テレビCMメタデータについて
5 SMN株式会社について

調査の概要

今回の調査は、2026年1月1日から1月31日までの期間を対象として実施されました。調査対象は、番組宣伝を除く5大都市圏の地上波25局とBS放送6局で放送されたテレビCMとなっています。調査手法としては、SMNが独自に開発した動画認識エンジンを活用したテレビCM自動認識システムにより取得した放送履歴情報をベースに分析が行われました。

2026年1月度における商品別テレビCM放送回数ランキングの特徴

今回のランキングでは、「春の需要期に向けた先取り出稿」と「自分磨き訴求」という2つの大きな傾向が浮き彫りになりました。

2026年最初の1か月間は、前月と比較してランキングの顔ぶれが大幅に入れ替わる結果となりました。

首位に輝いたのは東京海上ダイレクト損害保険です。同社は昨年実施した商号変更以降、ブランド定着を目的として継続的に大量出稿を実施しており、その取り組みの成果が首位獲得という形で明確に表れています。また、9位にランクインした日本ガイシの「NGK」や、18位に入った第一生命保険の「Daiichi Life Group」についても、2026年4月に予定されている社名・商号変更を見据えた認知拡大施策として位置づけられています。企業における重要な転換期を市場に対して強く印象づけるための、戦略性の高い先行投資としての意味合いが読み取れる結果となっています。

3月の引っ越し・進学シーズンという年間最大の需要期を迎える前のこの時期に、2位のリクルートホールディングス「スーモ」をはじめ、11位のCHINTAI、20位のエイブルなど、不動産関連サービスが揃って順位を上昇させています。これは、検討の初期段階にあたる1月という時期から集中的に広告出稿を実施することによって、消費者の「純粋想起(ブランドを真っ先に思い出してもらえる状態)」を確実なものにするという、オーソドックスかつ効果的なマーケティング戦略といえます。

5位には通信教育のユーキャンがランクインしました。新年を迎えて「新しい自分に生まれ変わりたい」「資格取得に挑戦したい」と考える消費者心理を的確に捉えたプロモーション展開であり、この時期ならではの季節性が強く反映された結果といえるでしょう。

2026年1月度におけるエリア別テレビCM放送回数ランキング

2026年1月のエリア別ランキングを見ると、全体としては商品別ランキングと類似した傾向が見られますが、地域特性を反映した興味深い結果も確認できます。

福岡地区においては、タカヤマ「高山質店」が圧倒的な出稿量で存在感を示しました。一方、札幌地区では、全国ランキングで20位だったAPAMAN「アパマンショップ」が1位に大きく躍進する結果となっています。春の進学・就職シーズンを控えたこの時期、特に賃貸ニーズが急激に高まる北海道エリアにターゲットを絞り込み、エリア限定の集中的なプロモーションを展開することで、効率的に新規顧客との接点を創出している戦略が見て取れます。

テレビCMメタデータについて

SMNは、ソニーと共同で開発したテレビCMメタデータ生成システムを活用し、全国の主要都市における放送をリアルタイムで解析することで、テレビCMの放送履歴データを生成しています。このシステムは約20年間にわたる運用実績を誇り、10万件を超えるCMメタデータと5000万件以上の過去放送履歴データが蓄積されています。

リアルタイム性の高いデータは、Web広告の配信トリガーとしても活用されており、マスメディアとインターネット広告をつなぐ架け橋としての役割も果たしています。

日々膨大に蓄積されていくデータは、自社CMの放送確認や競合他社の出稿状況調査といった用途のほか、Web広告データ、購買データ、スマートテレビから取得される視聴ログデータなどのビッグデータと組み合わせることで、クロスメディアにおけるマーケティング分析にも広く活用されています。