2026年8月22日に放送されたTOKYO MX「田村淳のキキタイ！」の番組内コーナー『キキタイ！データラボ』をご視聴いただいた皆様、ありがとうございました！「推し活」という言葉が広がる一方で、「どこからどこまでが推し活なの？」「自分はただの趣味だと思っているけれど…」といった疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。
番組では、AIを活用して推し活の行動や心理を多角的に分析し、6つのペルソナと独自の図（推し活マップ）を作成しました。放送時間内では語り尽くせなかった「行動と自認のズレ」や「マーケティング視点から見るファンデータの活用」について、オウンドメディア限定で詳しく解説していきます！
番組では、個人の行動や価値観を「人格性」「埋め込み」「投下量」「応援行動」「共同体性」「自認度」という6つの軸で数値化し、全ジャンルの位置関係を可視化した「推し活マップ」を作成しました。
この分析によって判明したのは、マップの右下エリアに位置するジャンルの存在です。
本流の推し活層（ピンクエリア）： 行動量21点以上、自認度4〜5点。国内アイドルやK-POPなど、多くの人が「推し活」と認める中心層。
グレーゾーン（オレンジエリア）： 行動量13〜20点、自認度1〜3点。行動は推し活に近いが、本人の呼び方が異なる層。
「行動は推し活」層（グレーエリア）： プロ野球（行動量20点）、鉄道（17点）、サウナ・ラーメン（16点）など、アイドル（25点）に迫る行動量を誇りながら、自認度はわずか1〜2点にとどまる層。
つまり、サウナ通いやプロ野球観戦、鉄道鑑賞に励む人々は、時間・お金・労力の投下量においてアイドルファンと何ら変わりありません。行動の熱量ではなく、「それを推し活と呼ぶかどうか」という言葉の認識により自認度が低かったのです。
番組用にAIが設定した6人の仮想ペルソナを紐解くと、ジャンルごとの文化や行動様式の違いが鮮明に浮かび上がります。
60代以上の世代でも「生きがい」や「健康寿命を伸ばすアクティビティ」として推し活が浸透しており、老人ホームなどで応援団結成やうちわ作りが行われるなど、年齢を問わない広がりを見せています。
番組内でも議論となりましたが、エンターテインメント業界やスポーツチームにおいて、これらファンの多様な行動データをどう活かすかが大きなテーマとなっています。
弊社が提供するサービスのように、カスタマーデータプラットフォーム（CDP）を活用してグッズ購入、ライブ参加、Web閲覧履歴などの接点データを一元管理する動きが広がっています。現在こうした高度なデータ分析やファンマーケティング施策を無料体験できる『Treasure AI Experience』を実施中です。顧客分析可視化にご興味のある方は、ぜひ一度ご体験ください。
単にAIで自動処理するだけでなく、データを統合してペルソナ化（グルーピング）した上で一人ひとりに合わせたパーソナライゼーションを実施する。これにより、アイドルグループやスポーツチーム、音楽レーベルといった事業者は、ファンとの信頼関係を深め、より「推してもらえる」仕組みを構築することが可能になります。
今回の分析を総括すると、推し活の本質とは「他人に決められた定義に合わせること」ではなく、「自分自身の人生を元気で豊かにするための手段」であるということです。
言葉の定義が「推し活」であれ「趣味」であれ「応援」であれ、自分のペースを崩さずに楽しむことこそが長続きの秘訣です。データを賢く活用する側も、応援するファン側も、お互いへの敬意と「無理のないペース」を大切にしながら、人生のクオリティを高めていく姿勢が求められています。
次回のトレンド解説でも、生活者のリアルな変化をデータから読み解いていきます。どうぞお楽しみに！
※Tverは、放送後１週間限定の公開です。期間外は該当の放送回がご視聴いただけませんのでご注意ください。