MAP① 性別 × 年齢
横軸: 男女比 (左=男性多い / 右=女性多い) 縦軸: 平均年齢 円の大きさ: 推しファン人数(万人)
MAP② 性別 × 支出金額
縦軸: 1か月の支出金額(円) 円の大きさ: 推しファン人数
※パチンコ・パチスロ・投資系は元データから除外
MAP③ 性別 × 推し活飢餓感
縦軸: 「もっと使いたい金額」(使ってもいい金額 − 実際使った金額) ＝ 推しに対する未充足支出ポテンシャル
MAP④ ファン熱量 × お薦め熱量
横軸: ファン熱量% 縦軸: 他人へのお薦め熱量%
TOP300 ランキング
推しファン人数(万人)順 / カラムクリックでソート
| 順位 | ブランド | 媒体 | ターゲット層 | 推しファン(万人) | 平均年齢 | 女性比% | 月支出(円) | 飢餓感(円) | ファン熱量% | お薦め熱量% |
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TOP10 徹底研究
性別×年齢ピラミッド・熱量・ファン歴
このダッシュボードについて
日経エンタテインメント! 2025年10月号「推し活大研究」(文/中山洋平・大谷真幸) のGEM Partners調査「推しエンタメブランドスコープ」を、オンラインで掘りやすい形に再構成したもの。
4つのMAPの意味
- MAP① 誰が推してる? (年齢×性別) — IPのコアデモグラを把握
- MAP② いくら払ってる? (実支出) — マネタイズ済みの市場規模感
- MAP③ あといくら払いたい? (飢餓感) — 未充足の追加課金ポテンシャル ← 投資余地が高いIP
- MAP④ どれだけ熱い? × どれだけ広がる? — ロイヤルティ × バイラル性
象限の読み方 (一例)
- MAP③ 右上 (女性多い × 飢餓感大): 「もっと払いたいのに払えてない」女性ファンが多い → グッズ・コラボ投入で吸収可能
- MAP④ 右上: 熱量も推薦力も高い = 自走するブランド
- MAP① 右上 (女性 × 高年齢): 宝塚歌劇団・ミュージカル・韓国ドラマ系 (購買力高いシニア女性)
- MAP① 左下 (男性 × 若年): VTuber・ゲーム系
データ抽出ステータス
- TOP10 徹底研究: ✅ 完了
- TOP100 ランキング: ✅ 完了
- TOP101-300 ランキング: ⏳ 撮り直し画像から抽出予定
- MAP① 性別×年齢 (300ブランド座標): ⏳ 撮り直し画像から抽出予定
- MAP② 性別×支出: ⏳ 同上
- MAP③ 性別×飢餓感: ⏳ 同上
- MAP④ 熱量×お薦め: ⏳ 同上