編集部コラム
CMで何度も共演する「鉄板ペア」ランキング
CM名鑑編集部・公開
同じCMシリーズで繰り返し共演している2人組を集計すると、大地真央×今野浩喜の16回を筆頭に、嵐のメンバー同士の組み合わせが複数ランクインしました。
CM名鑑に2026年10月22日時点で登録した986本のうち、同一CMに2人以上が共演している組み合わせを総当たりで集計し、2回以上共演しているペアを抜き出した結果です。
集計の範囲
CM名鑑の各エントリには出演者(cast)が配列で登録されています。1本のCMに複数の出演者がいる場合、その組み合わせを2人ずつのペアに分解し、同じペアが何回登場するかを全986本から集計しました。対象は同一CM内での共演回数で、別々のCMにたまたま両方出演しているだけでは「共演」として数えていません。
共演回数ランキング
- 大地 真央 × 今野 浩喜: 16回
- 妻夫木 聡 × 山本 由伸: 14回
- 相葉 雅紀 × 櫻井 翔: 12回
- 天海 祐希 × 櫻井 翔: 12回
- 相葉 雅紀 × 天海 祐希: 11回
- 川口 春奈 × 二宮 和也: 10回
- 相葉 雅紀 × 有村 架純: 9回
- 樋口 可南子 × 上戸 彩: 7回
- 川口 春奈 × 木戸 大聖: 7回
- 阿部 久令亜 × 川口 春奈: 7回
2回以上共演しているペアは、当サイトの登録データ全体で250組あります。上位には同一企業のシリーズCMに継続して起用されている組み合わせが多く並びます。
編集部の見立てとして、このランキングの上位は「同じCMシリーズの定番コンビ」であるケースが大半です。大地真央×今野浩喜、相葉雅紀×天海祐希・櫻井翔の組み合わせは、いずれも同一企業の長期シリーズCMで繰り返し共演しているペアで、個別に起用されたタレント同士が偶然何度も重なったわけではなく、企業側が「このCMシリーズの座組」として継続的に起用していると考えられます。相葉雅紀は櫻井翔・天海祐希・有村架純の3人それぞれと複数回共演しており、嵐のメンバーを含む座組が同一シリーズ内で固定的に使われている例と見られます。妻夫木聡×山本由伸の14回は、前述の「2026年、複数業種のCMに同時出演するタレントたち」でも触れた2人で、転職・求人業界のシリーズCMでの共演が積み重なった結果です。
共演回数の上位には、嵐のメンバーを含む組み合わせが3組(相葉雅紀×櫻井翔、天海祐希×櫻井翔、相葉雅紀×天海祐希)入っています。これは単純に嵐のメンバーが個別にCM出演が多いことと、同じCMシリーズに複数のメンバーが同時に起用される座組が組まれていることの両方が影響していると考えられます。グループのメンバー同士という関係性が、CMの企画上「一緒に出演させやすい」組み合わせとして選ばれやすいのかもしれません。
16回共演の2人を具体的なCMで見る
大地真央・今野浩喜の16回は、いずれもアイフルのシリーズCMでの共演です。「ちっちゃい宇宙人女将」篇(2025年)や「ビューティフルファイター」篇(2021年)など、放映時期の離れた篇にも同じ2人が起用されており、4年以上にわたって同じ座組がシリーズを支え続けている例として読むことができます。アイフルのシリーズCM本数(16本)と、この2人の共演回数(16回)がほぼ一致していることからも、シリーズのほぼ全篇にこの2人が起用されていることが分かります。
共演の多さと、起用社数の多さは別の指標
共演回数が多いペアは、同じCMシリーズに繰り返し出ているケースが中心なので、必ずしも「業種をまたいで幅広く起用されている」ことを意味しません。1つのシリーズに長く定着している座組と、複数の業種に単独で起用されるタイプは別の現象として分けて見る必要があります。この記事と「2026年、複数業種のCMに同時出演するタレントたち」を合わせて読むと、同じ出演者でも「1つのシリーズに定着するタイプ」と「複数業種に単独で起用されるタイプ」の両方があることが見えてきます。
この集計の限界
CM名鑑に未登録のCMは集計に含まれていないため、実際の共演回数はこの数字より多い可能性があります。また、共演した時期が近いか離れているかは区別していないため、「最近よく一緒に出ている」組み合わせと「過去から合計すると回数が多い」組み合わせが同じランキングに混在している点にも注意してください。登録データが増えるにつれて、この集計の順位も変わっていくはずなので、今後も定期的に見直していく予定です。
ランキングの読み方
このランキングは「2人のタレントが同じCMに一緒に登場した回数」であり、どちらか1人が主役でもう1人が脇役という関係性までは区別していません。また、同じ企業の別商品のCMで共演している場合も1つのペアとしてまとめて数えています。共演の多さを「仲が良い」「プライベートでも親しい」といった関係性の指標として読むのではなく、あくまで「CMという仕事上での起用の重なり」として見ていただくのが、このデータに合った読み方だと考えています。