インクリメンタルリーチの測り方｜AI配信の上乗せを検算

「テレビCMに動画広告を足したら、何人に新しく届いたのか。管理画面のユニークリーチをそのまま報告してよいのか」「AIが広告の長さを勝手に混ぜるようになって、何が効いたのか説明しにくくなった」。テレビと動画を併用している宣伝やマーケティングの担当者から、こうした声が増えています。迷うのは当然で、数字の出どころが2026年に入って大きく変わりました。グーグルは2026年3月2日、動画リーチキャンペーンのスキップできない広告を全世界で一般提供し、同社のAIが6秒・15秒・30秒の形式を混ぜて、ユニークリーチを最大にすると発表しています。ここで押さえたいのは、管理画面のユニークリーチは媒体の推定値で、テレビとの重なりは媒体の外で確かめるものだという点です。この記事では、テレビに上乗せできた人数を、AI配信の数字に頼りきらずに検算する手順を整理します。

この記事が向いている人と、向いていない人

最初に読者を絞っておきます。この記事が前提にしているのは、テレビCMを出しながら、ネット経由でテレビの画面に流れる広告や、ユーチューブなどの動画広告も併用している企業の宣伝・マーケティング担当者です。テレビ予算の一部を動画に回すかどうかを判断し、その根拠を社内に説明する立場の人を想定しています。

逆に、テレビCMを出していない企業には、この記事の手順の多くは当てはまりません。動画広告だけを出している場合、上乗せの基準になる「テレビで届いた人」がそもそもいないからです。その場合は、動画広告の中で何人に届き、何回見せたかを読むことが先になります。1人に何回見せるかの決め方は「広告は何回見せれば届くのか｜接触回数の決め方」の記事で扱っています。

法人向けの商材を扱う中堅以下の企業も、多くはこの記事の対象外です。テレビCMを使っていない会社がほとんどで、仮に使っていても、狙う決裁者の数が少なすぎて、人数の上乗せという考え方が予算判断の軸になりにくいためです。ネット経由のテレビ枠を法人向けに試すかどうかは、「ネット経由のテレビ広告はBtoBに効く？｜測り方を先に決める」の記事に譲ります。

対象に当てはまる読者にとっては、この記事は手順書として使えるように組んであります。前半で数字の出どころと前提を押さえ、後半で、届けたい層の定義、払える上限、媒体の外での確かめ方、報告の書き方、見直しの周期を順に並べます。

インクリメンタルリーチとは。テレビに足して新しく届いた人数

インクリメンタルリーチは、ある媒体で既に届いている人に加えて、別の媒体を足したことで新しく届いた人の数を指します。テレビCMと動画広告の組み合わせなら、テレビCMでは届かなかったが、動画広告では届いた人の数です。英語の「増分」に当たる言葉で、日本語では上乗せのリーチ、増分のリーチと言い換えられることもあります。

リーチそのものは、広告を1回以上見た人の数です。表示回数とは違い、同じ人が何回見ても1人と数えます。リーチと表示回数の違いや、媒体ごとの数え方の違いは「リーチと表示回数の違いとは？｜SNSの数字の読み方」の記事で整理しているので、ここでは繰り返しません。

インクリメンタルリーチを考えるときに大事なのは、テレビと動画の両方で届いた人は、上乗せには入らないという点です。両方を見た人は、動画広告の側から見れば届いた人ですが、テレビに対しては新しく届いた人ではありません。全体で届いた人数は、テレビで届いた人数と、動画で届いた人数を足して、両方で届いた人数を引いたものになります。

つまり上乗せの人数を出すには、両方で届いた人、つまり重なりの人数が必要です。この重なりは、テレビの側の視聴の記録と、動画の側の配信の記録を、同じ人の単位で突き合わせなければ分かりません。どちらか一方の媒体の数字だけでは、原理的に重なりは出てこないということを、まず押さえておきます。

2026年3月、スキップできない広告の形式をAIが混ぜるようになった

グーグルは2026年3月2日の公式ブログで、動画リーチキャンペーンのスキップできない広告を、全世界でグーグル広告と大手向けの配信の管理画面に一般提供したと発表しました。形式は、6秒のバンパー広告、15秒の標準の広告、ネット経由でテレビの画面に出るときだけ使える30秒の広告の3つです。

発表によると、同社のAIがこの3つの形式の間で配信を動的に最適化し、適切な人に適切な時に届くようにします。そのうえで、単一の形式の広告を人が手で組み合わせた場合よりも、多くのユニークリーチと効果が出るとしています。ただし、どれだけ多くなるかの数字は、この発表には示されていません。

発表の題名には「テレビの視聴者に届く」という言い方があります。ここでいうテレビの視聴者は、ネット経由でテレビの画面で動画を見ている人を指しています。放送のテレビCMで届かなかった人に届く、という意味ではありません。テレビの画面に出る広告であることと、放送のテレビCMへの上乗せであることは、別の話です。

この発表で変わったのは、人が形式ごとに予算を分けていた作業を、AIがまとめて引き受けるようになった点です。担当者は個々の形式の数字を並べて比べる場面が減り、管理画面に出る合計のユニークリーチを見る場面が増えます。だからこそ、その合計の数字が何を数えているのかを、先に確かめておく必要があります。

管理画面のユニークリーチは、媒体の中で重なりを除いた推定値

グーグル広告のヘルプは、ユニークリーチの指標のうち、ユニークユーザー数を「広告を見た視聴者の総数で、一緒に見ていた人を含む」と説明しています。そのうえで、この数は人の行動を観測した記録だけでなく、多くのブラウザや端末にまたがる行動を考慮した統計モデルで算出しているとしています。

ヘルプによれば、重複を除く際には、行動の観測に、国勢調査や確率に基づく標本調査のような地域ごとの情報を組み合わせ、セッション、形式、ネットワーク、端末をまたいで同じ人をまとめます。ここで重複を除いているのは、グーグルの広告の中での重なりであって、放送のテレビCMとの重なりではないという点に注意が必要です。

さらに、ネット経由でテレビの画面に流れる広告では、一緒に見ている人も視聴者に数えます。ヘルプは、2022年4月からこの共同視聴を反映していると説明しています。テレビの画面の前に何人いたかは、配信の記録からは直接分からないため、ここも推定です。ヘルプ自身も、こうした場合には最善の推定を出していると書いています。

数字には使える条件もあります。ヘルプによると、多くのリーチと頻度の指標は92日以内の期間でしか出せず、反映には最大3日ほどかかり、データの保持は3年です。表示が1万回を超えないと数字が出ない場合もあります。テレビCMの出稿期間と、動画の集計期間がずれていないかは、検算の前に必ず確かめます。

AIに形式の混ぜ方を任せたときに変わるもの

形式の混ぜ方をAIに任せると、担当者の手元に残る情報が変わります。これまでは、6秒の広告に何人、15秒の広告に何人と、形式ごとの数字を並べて比べることができました。AIがまとめて最適化すると、評価の単位はキャンペーン全体になり、どの形式がどの層に新しく届いたのかを、人が組み立て直すのが難しくなることがあります。

もう1つの変化は、AIが最大にしようとしているものと、担当者が増やしたいものがずれる可能性です。発表が示すAIの目標は、ユニークリーチを多くすることです。これは媒体の中で重なりを除いた人数で、テレビCMを見た人を避ける保証はありません。テレビで既に届いている人に多く届いても、媒体の数字は増えて見えます。

たとえば、テレビをよく見る年代に安い単価で届けやすい枠があれば、AIはそこへ配信を寄せるかもしれません。媒体の数字のうえでは成功ですが、テレビへの上乗せという目的から見ると、重なりを増やしているだけかもしれません。これは本稿の整理で、実際にそう動くかどうかは、配信の結果を媒体の外で確かめるまで分かりません。

だからといって、AIに任せるのをやめる必要はありません。形式の組み合わせや入札の調整は、人が手で組むより速く、細かくできます。変えるべきなのは、AIに渡す前に人が決めておくことの量です。どの層に新しく届けたいのか、上乗せの1人にいくらまで払えるのかを先に決めておけば、AIの結果を後から検算できるようになります。

手順1　テレビで届かない層を、先に言葉で定義する

検算の出発点は、テレビCMでは届きにくい層を、配信を始める前に言葉で定義しておくことです。上乗せの人数が増えたかどうかは、誰に新しく届けたかったのかが決まっていなければ判断できません。この定義を後から決めると、出てきた数字に合わせて目的を書き換えることになりがちです。

定義の材料は、自社のテレビCMの到達の実績です。テレビの視聴率調査の会社や広告会社から、年代や性別ごとの到達の状況を受け取っていれば、どの層で届き方が弱いかが分かります。そこから、たとえば「テレビの到達が低い20代と30代の単身の世帯」のように、配信の設定に落とせる粒度で書きます。

この段階でAIに任せられるのは、候補の下書きです。テレビの到達の実績と、商品の購入者の構成を渡して、届き方が弱く、かつ商品の見込み客が多そうな層の候補を挙げさせます。その際は、どの数字をもとにその層を選んだのかを必ず書かせるようにします。根拠のない候補は、検算のときに使えません。

最終的にどの層を狙うかは、人が決めます。商品の戦略として、今は届いていない層を取りに行くのか、それとも既存の顧客層への接触を厚くしたいのかは、事業の判断だからです。後者を選んだ場合は、インクリメンタルリーチを主な指標にすること自体が目的と合わないので、評価の軸を別に立てます。

手順2　上乗せ1人あたりにいくらまで払えるかを決める

次に決めるのは、上乗せの1人にいくらまで払えるかという上限です。媒体の管理画面には、1千回の表示あたりの単価や、届いた1人あたりの単価が出ます。しかしテレビとの重なりを含んだ人数で割った単価は、上乗せの単価ではありません。重なりが多いほど、本当の上乗せ1人あたりの単価は高くなります。

考え方を、仮の数字で示します。動画広告に500万円をかけ、媒体の数字で100万人に届いたとします。届いた1人あたりは5円です。ところが、媒体の外で確かめた結果、そのうち60万人はテレビCMでも届いていたとすると、上乗せは40万人で、上乗せ1人あたりは12.5円になります。数字はすべて説明のための仮のものです。

上限は、この上乗せ1人あたりの単価で決めます。比べる相手は、テレビCMの出稿量を増やして同じ層に届けようとした場合の費用です。テレビの側で届きにくい層ほど、テレビで追加の1人に届けるのは高くつくので、動画で上乗せを取る意味が大きくなります。

上限を決めるのは、予算に責任を持つ人です。AIに過去の出稿の記録を渡して、テレビの追加の出稿で同じ層に届けた場合の費用を試算させるのは有効ですが、いくらまで払うかは、商品の利益と広告の目的から人が決める線です。この上限を配信の前に記録しておくと、結果が出たときに判断がぶれません。

手順3　テレビとの重なりを、媒体の外で確かめる方法を選ぶ

ここからが検算の本体です。テレビとの重なりを確かめる方法は、大きく分けて3つあります。1つ目は、視聴率調査の会社が持つテレビの視聴データと、動画の配信データを、同じ人の単位で突き合わせる方法です。2つ目は、パネルと呼ばれる調査協力者の集団で、テレビと動画の両方の接触を測る方法です。3つ目は、地域を分けて比べる方法です。

1つ目と2つ目は、外部の測定の会社に依頼するのが一般的です。媒体と利害の関係がない第三者が測った数字なので、媒体の推定と並べて検算に使えます。ただし、どちらも測定の会社の推定のモデルを含みます。媒体の数字より正しいとは限らず、別の物差しで測った数字だと考えるのが適切です。

3つ目の地域を分ける方法は、テレビCMの出稿の地域と動画広告の配信の地域を意図的にずらして、届いた人や反応の差を見るものです。費用を抑えて試せる一方で、設計には手間がかかります。地域を分ける測り方の組み方は、前述のネット経由のテレビ広告の記事で扱っているので、ここでは選択肢の1つとして挙げるにとどめます。

どの方法を選ぶかは、予算の規模と、検算にかけられる期間で決めます。テレビの年間予算が大きく、動画への振り替えの額も大きいなら、外部の測定に費用をかける意味があります。振り替えの額が小さい試験の段階なら、まずは媒体の数字と、テレビの到達の実績を並べるだけでも、検算の第一歩になります。

国内の第三者の測定で、何が確かめられるか

国内では、テレビの視聴率調査を手がけるビデオリサーチが、テレビCMと動画広告の重なりを測るサービスを出しています。同社は2022年11月25日の発表で、テレビCMとユーチューブの動画広告の到達の状況が分かるサービスの提供を始めました。テレビCMの到達は同社の全国の個人の視聴率調査で判定し、動画の側のデータはグーグルから、互いの生のデータを渡し合わない専用の環境を通じて使うとしています。

同社は同じ発表で、グーグルからユーチューブの第三者の測定会社として認定を受けたとも説明しています。媒体の外の会社が、テレビの側のデータを持って重なりを測るという形は、本稿でいう検算の物差しに当たります。

2026年4月2日には、同じサービスを、テレビCMとアマゾンのプライムビデオの広告の組み合わせに広げたと発表しました。発表によると、トータル、重複、インクリメンタルという切り口で到達の状況をまとめて把握できるとしています。両方の媒体の接触の状況を、テレビの視聴データと広告の接触の信号をもとに統合的に推定する方法だと説明されています。

また同社は2026年3月17日、テレビCMとデジタル広告の出稿条件から、全体と媒体ごとのリーチや予算の配分の比率をシミュレーションする道具の名称を変え、対象の媒体を広げたと発表しています。こちらは出稿前の試算の道具です。試算の数字と、出稿後に測った数字は性格が違うので、報告では混ぜずに並べます。

媒体側の重なりの測定を使うときの注意

グーグル広告にも、テレビとの重なりを見る測定の機能があります。ヘルプによると、動画広告の到達を測る機能のうち、デジタルの動画と従来のテレビを合わせた報告では、従来のテレビに対する上乗せ、重なり、合計の到達を示します。テレビの側には、ライセンスを受けた第三者のデータを使うとしています。

ただし、この報告が使えるのは一部の国に限られると明記されています。管理画面の測定の項目に表示されない場合は、グーグルの担当者に依頼して利用の許可を受ける必要があるとも書かれています。ヘルプの記載からは日本が対象かどうかは読み取れなかったため、使えるかどうかは担当者に確かめてください。

この機能が使える場合でも、媒体が自ら出す上乗せの数字は、媒体の外の数字と並べて読むのが原則です。配信を最適化している側が、その成果を測る側も兼ねる形になるからです。数字が正しくないという意味ではありません。立場の違う2つの物差しで同じ方向の結果が出たときに、報告の確かさが上がるということです。

もう1つ気をつけたいのは、テレビの側のデータの範囲です。どの地域、どの年代のテレビ視聴を含んでいるか、録画や見逃し配信の視聴をどう扱っているかで、重なりの数字は変わります。外部の測定でも媒体の測定でも、テレビの側に何が含まれているかを測定の提供元に書面で確かめておくと、後で数字が食い違ったときに原因を追えます。

手順4　2つの数字を突き合わせて検算する

材料がそろったら、媒体の数字と媒体の外の数字を突き合わせます。見るのは、上乗せの人数そのものよりも、2つの数字がどれだけ離れているかと、その理由です。差が大きいときは、どちらかの前提がずれている可能性が高いので、次の表の順に確かめます。

確かめること	見る数字・資料	ずれていたときに疑うこと
集計の期間がそろっているか	テレビCMの出稿期間、動画の集計期間	動画の数字は92日以内しか出せない。期間がずれると重なりが小さく見える
届けたい層がそろっているか	手順1で定義した層、媒体の配信の対象、測定の対象	測定の対象の年代が広いと、上乗せが薄まって見える
テレビの側に何が含まれるか	測定の提供元の説明の書面	録画や見逃し配信の扱いで、重なりの人数が変わる
共同視聴をどう数えたか	媒体のヘルプ、測定の提供元の説明	テレビの画面で一緒に見た人を数えるかどうかで、人数が変わる
推定か、実測か	それぞれの数字の算出方法	推定どうしの差は誤差の範囲かもしれない。断定しない
上乗せ1人あたりの単価	動画の費用を、媒体の外で確かめた上乗せの人数で割った値	手順2の上限を超えていれば、配信の層か予算を見直す

突き合わせの作業そのものは、AIに任せやすい部分です。2つの報告の数字を渡し、期間、対象、算出方法の違いを一覧にさせ、差が出た理由の候補を挙げさせます。このとき、候補ごとに、根拠になった資料のどの記載を見たのかを書かせるようにします。根拠のない理由づけは、もっともらしく見えても検算になりません。

上乗せ1人あたりの単価で、予算の振り替えを判断する

検算が終わったら、予算の判断に移ります。判断の軸は、媒体の外で確かめた上乗せ1人あたりの単価が、手順2で決めた上限の内側に収まっているかどうかです。上限の内側なら、テレビの予算の一部を動画に回す根拠になります。上限を超えているなら、振り替えの額を増やす前に、配信の層の設定を見直します。

単価が上限を超える理由として多いのは、届けたい層の定義が広すぎることです。テレビで既に届いている層まで配信の対象に入っていれば、AIはそこにも配信し、重なりが増えます。この場合は、配信の対象を絞るか、テレビで届いている人を除く設定が使えないかを、媒体の担当者に確かめます。

反対に、単価が上限を大きく下回っている場合も、すぐに予算を増やすのは早計です。同じ層に配信を増やしていくと、まだ届いていない人が減り、上乗せ1人あたりの単価はだんだん上がっていくのが普通です。増額は段階的に行い、増やすたびに上乗せの単価がどう動くかを確かめるようにします。

予算の振り替えを最終的に決めるのは、テレビと動画の両方の予算に責任を持つ人です。AIには、振り替えの額をいくつか変えた場合の上乗せの人数と単価の試算を作らせるところまでを任せます。試算は過去の配信の傾向から伸ばしたものなので、振り替えた後に、もう一度媒体の外の数字で確かめるまでが1回の判断です。

報告の書き方。上乗せの人数と、売上の増加を混ぜない

社内への報告で最も起きやすいのは、管理画面のユニークリーチを、そのままテレビへの上乗せとして書いてしまうことです。前述のとおり、この数字にはテレビとの重なりが入っていません。報告では、媒体の数字と、媒体の外で確かめた上乗せの人数を、出どころを書いて別の行に並べます。

もう1つ起きやすいのは、上乗せの人数が増えたことを、売上や商談が増えたことと同じように書いてしまうことです。新しい人に届いたことは、売上が増える前提の1つにすぎません。売上への貢献を推定するなら「広告効果の全体像を掴むMMMとは？｜AIで予算配分を科学する」、認知や好意の変化を測るなら「ブランドリフト調査で何が分かる？｜広告の認知効果を測る」の記事で扱う方法を別に組みます。

• 管理画面のユニークリーチを「テレビへの上乗せ」と書く：テレビとの重なりが入っておらず、上乗せを大きく見せてしまう
• 媒体の数字と外部の数字を足し合わせる：算出方法の違う推定どうしを足しても、意味のある人数にならない
• 上乗せの人数が増えたから売上も増えたと書く：届いたことと買われたことは別で、因果を示していない
• 出稿前の試算と出稿後の測定を同じ表で比べずに混ぜる：試算の数字が実績のように読まれる

報告の末尾には、推定の数字であることと、算出方法の違いを短く書き添えます。読み手が数字を実測の人数だと受け取ると、次の予算の議論が誤った前提から始まります。AIに報告の下書きを作らせる場合も、出どころと推定である旨の記載が抜けていないかは、人が最後に確かめます。

AIに任せる範囲と、人が先に決めること

ここまでの手順を、AIに任せる範囲と人が決めることに分けて整理します。AIに任せてよいのは、形式の混ぜ方と入札の最適化、届けたい層の候補の下書き、2つの数字の違いの一覧と理由の候補、予算の振り替えの試算です。どれも、人が決めた線の内側で、速く細かく動く作業です。

人が先に決めるのは、どの層に新しく届けたいか、上乗せの1人にいくらまで払えるかの2つです。この2つは配信の前に決め、記録に残します。決めないまま配信を始めると、AIが最大にしたユニークリーチが、そのまま成果として扱われてしまいます。配信の前に、次の項目を確かめておきます。

• テレビCMで届きにくい層を、配信の設定に落とせる粒度で書いたか
• その層を選んだ根拠になる数字を、記録に残したか
• 上乗せ1人あたりに払える上限を、予算に責任を持つ人が決めたか
• テレビとの重なりを確かめる方法を、配信の前に選んだか
• テレビCMの出稿期間と、動画の集計期間をそろえる段取りがあるか
• 報告で、媒体の数字と媒体の外の数字を分けて書く形を決めたか
• 上乗せの人数と売上の変化を、別の指標として扱うと関係者に伝えたか

AIが出す数字や理由づけは、根拠の資料と照らして人が確かめるまで、判断の材料にしないことも決めておきます。AIは媒体の数字を前提に話を組み立てやすく、テレビとの重なりが入っていないという前提を、自分から持ち出すとは限らないからです。

見直しの周期。媒体の仕様とテレビの予算に合わせる

検算は1回で終わりではありません。媒体の仕様は変わり、AIの配信の傾向も変わり、テレビの出稿の計画も期ごとに変わります。本稿の目安では、テレビCMの出稿の山ごとに1回、検算の流れを通すのが基本です。

周期を決めるのも人の仕事です。上の間隔は本稿の目安で、テレビの予算の規模や出稿の頻度によって前後します。大事なのは、媒体の仕様が変わったと知ったときに、検算の前提を確かめ直すきっかけにすることです。

• スキップできない広告の一般提供の日付、対象、3つの形式、AIによる最適化、手で組んだ場合よりユニークリーチと効果が多いという記述は、グーグルの公式ブログ（2026年3月2日）に基づきます
• ユニークユーザー数の定義、統計モデル、重複を除く範囲、共同視聴、最善の推定、92日、3日、1万回、3年は、グーグル広告のヘルプ「リーチと頻度の測定」に基づきます
• 従来のテレビに対する上乗せ・重なり・合計の報告、一部の国のみ、第三者のデータ、利用の許可は、グーグル広告のヘルプの動画の到達の測定の説明に基づきます
• テレビCMとユーチューブ、テレビCMとプライムビデオの重なりの測定、シミュレーションの道具は、ビデオリサーチの2022年11月25日、2026年4月2日、2026年3月17日の発表に基づきます
• 上乗せ1人あたりの単価の例の数字は説明のための仮のもので、AIの配信が重なりを増やしうるという見方、検算の手順と表、見直しの周期は本稿の整理です

まとめ

インクリメンタルリーチは、テレビCMでは届かなかった人に、動画広告で新しく何人届いたかという数です。グーグルが2026年3月にスキップできない広告の形式をAIで混ぜる配信を全世界で一般提供し、管理画面のユニークリーチは見やすくなりました。しかしその数字は媒体の中で重なりを除いた推定で、放送のテレビCMとの重なりは入っていません。上乗せの人数は、視聴データや第三者の測定といった媒体の外の数字で検算します。

形式の混ぜ方、入札、層の候補の下書き、数字の違いの一覧はAIに任せてかまいません。ただし、どの層に新しく届けたいか、上乗せ1人あたりにいくらまで払えるかは、配信の前に人が決めて記録します。報告では、媒体の数字と媒体の外の数字を分けて書き、上乗せの人数と売上の増加を混ぜないこと。この線を守れば、AI配信の数字を、予算の判断に使える根拠に変えられます。

※本記事にはAIが活用されています。編集者が確認・編集し、可能な限り正確で最新の情報を提供するよう努めておりますが、情報の完全性、正確性、最新性、有用性等について保証するものではありません。本記事の内容に基づいて行動を取る場合は、読者ご自身の責任で行っていただくようお願いいたします。