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タイにLINEはどのくらい普及してる?利用率・利用者数・仕組みを解説【2026年最新】

タイにLINEはどのくらい普及してる?利用率・利用者数・仕組みを解説【2026年最新】

結論:LINE Thailandが公表しているタイ国内の月間アクティブユーザー数(MAU)は5,600万人です。 数値の基準日は2024年6月で、2025年の公式発表でも同じ基準値が継続掲載されています。

タイの人口を約7,200万人として単純計算すると、MAUは人口の約77.8%に相当します。ただし、これは異なる時点の人口とMAUを割った「人口比相当」であり、タイ国民一人ひとりの利用率を直接測った数字ではありません。

更新日:2026年7月17日。本記事では、公式に確認できる数値と、媒体運用で確認すべきデータを分けて解説します。また、タイのLINE VOOMは2026年9月28日に終了予定のため、旧来のVOOM活用案も現行情報へ更新しました。

タイのLINEユーザー数は5,600万人

LINE Thailandの公式発表では、タイ国内のMAUは5,600万人(2024年6月時点)です。2025年3月・6月などの公式プレスリリースでも、この数値がLINE Thailandの基準値として掲載されています。

確認項目 公式・計算上の数値 注意点
LINEのタイ国内MAU 5,600万人 LINE Thailand公式、2024年6月時点
比較に使うタイ人口 約7,200万人 人口統計とMAUは基準時点が異なる
人口比相当 約77.8% 5,600万÷7,200万。調査による利用率そのものではない

公式出典:LINE CONFERENCE THAILAND 2025発表。同ページはタイ国内MAUを5,600万人(2024年6月時点)と記載しています。

「人口比約78%」を利用率と断定しない理由

MAUは1か月の間にサービスを利用したアクティブユーザーの規模を示します。一方、人口は在住者全体の統計です。両者は対象・測定方法・時点が一致していないため、5,600万人を人口で割った数字は市場規模をつかむ目安にはなりますが、「タイ人の77.8%が必ずLINEを使っている」という調査結果ではありません。

市場説明や社内資料では、次のように書くのが安全です。

LINE Thailand公表のタイ国内MAUは5,600万人(2024年6月時点)。人口約7,200万人に対して約78%相当の規模。

タイ全体のインターネット・SNS環境は「タイのインターネット・SNS利用の全体像」で別に整理しています。

年齢・男女比・地域は全国一律の固定値で判断しない

旧記事では、男女比、年齢構成、バンコク集中率を全国共通の最新値として掲載していました。しかし、LINE Thailandの公開資料から、現在も全国一律に適用できる同じ定義・同じ時点の数値を確認できませんでした。そのため、根拠が不明確な固定値は削除しました。

実際の運用では、全国平均よりも次の一次データを使います。

  • LINE OA Insights:自社アカウントの友だち属性、配信到達、クリック、ブロックなど
  • LINE Ads:配信結果、地域・年齢・性別・興味関心別の反応
  • CRM・予約・購買データ:友だち追加後の問い合わせ、予約、購入、再来店

「タイのLINEユーザーは25〜34歳が中心」などと全国像を決めつけるより、自社OAのInsightsと広告管理画面で実際の顧客構成を確認する方が、配信設計には有効です。

1日の利用時間は出典と調査対象を分けて見る

LINE単体の利用時間、SNS全体の利用時間、スマートフォン利用時間は別の指標です。旧記事にあった具体的な分数は、現行のLINE Thailand公式値として同じ条件で確認できないため削除しました。

媒体比較では、利用時間だけで優劣を決めず、LINEのチャット、友だち追加、予約・問い合わせ、CRMという役割と、TikTok・Instagram・YouTubeの発見・動画視聴という役割を分けて評価してください。

なぜタイでLINEが広く使われているのか

LINEはチャットだけでなく、Official Account、広告、OpenChat、スタンプ、決済・金融、デリバリー、ヘルスケアなど、タイの生活に合わせたサービスを展開してきました。LINE Thailandはこの方向性を「Life Platform」と表現しています。

  • 個人間・グループのチャットが日常連絡に定着している
  • 企業・店舗・公共機関がLINE OAで情報配信と問い合わせ対応を行う
  • リッチメニュー、クーポン、予約、チャットボット、外部CRMを組み合わせられる
  • タイ語を前提にしたローカルサービスと企業向け機能が多い

LINE公式アカウント(LINE OA)のビジネス活用

タイで事業を行う企業にとって、LINE OAは広告の配信先というより、見込み顧客と継続的につながるCRMの入口です。

用途 主な使い方 見る指標
問い合わせ チャット、自動応答、担当者への引き継ぎ 相談数、初回返信時間、成約率
予約・来店 リッチメニュー、予約ページ、クーポン 予約数、来店率、クーポン利用
再購入 セグメント配信、購買履歴に応じた案内 クリック、再購入、ブロック率
顧客管理 Messaging API、CRM、チャットボット連携 顧客単価、継続率、対応工数

LINE広告の主な役割

LINE Adsでは、認知、サイト誘導、LINE OAの友だち追加など、目的に合わせて配信を設計します。配信面や仕様は更新されるため、出稿時にLINE Adsの公式管理画面で最新の選択肢を確認してください。

  • スマートチャネル:トークリスト上部の視認性を活かした認知・リーチ
  • 友だち追加広告:LINE OAへ見込み顧客を集め、その後のチャット・配信につなげる
  • ウェブサイト誘導・リターゲティング:サイト訪問や既存接点を使って再アプローチする
  • VOOM関連配信面:2026年9月28日のサービス終了に伴い変更予定。公式発表を確認する

タイの広告媒体全体の役割は「タイの広告媒体おすすめ一覧」で比較しています。

LINE VOOMは2026年9月28日にタイで終了予定

LINE for Business Thailandは、LINE VOOMを2026年9月28日にタイで終了すると発表しています。終了後、タイのユーザーはLINE VOOMへアクセスできず、投稿データも削除される予定です。

  • OA CMSからLINE VOOMへ同時投稿する機能も2026年9月28日に終了
  • OA CMSのその他のBroadcast機能は継続
  • LINE AdsのVOOM関連配信・表示には変更が予定され、詳細は公式から別途案内
  • 既存投稿のバックアップ案内は2026年10月1日〜12月31日

今後のショート動画は、Instagram Reels、TikTok、YouTube Shortsなどへ配信先を移し、LINE OAは友だち追加後の相談・予約・CRMに使う設計が現実的です。

OpenChat・AI・チャットボットの使い分け

OpenChatは関心テーマごとのコミュニティ形成、LINE OAは企業と顧客の直接コミュニケーションに向いています。両者を同じものとして扱わず、公開コミュニティと顧客管理を分けてください。

AI・チャットボットは、FAQ、予約前の確認、注文状況、営業時間外の一次対応などに有効です。ただし、誤回答が問題になる料金・契約・医療・法務などは、担当者へ引き継ぐ導線を必ず用意します。

日系企業のLINEマーケティング戦略

  1. 発見:TikTok、Instagram、YouTube、検索広告などで認知を取る
  2. 友だち追加:特典や相談導線を明確にし、LINE OAへ誘導する
  3. 育成:一斉配信だけでなく、関心・行動に応じて内容を分ける
  4. 相談・購入:チャット、予約、EC、店舗来店へつなげる
  5. 再来店:購入・来店履歴をもとにフォローする

インフルエンサー施策は、終了予定のVOOMを前提にせず、TikTok・Instagram・YouTube等で認知を取り、LINE OAへ送客する設計に切り替えます。タイの起用候補は「タイで人気のインフルエンサー一覧」をご覧ください。

LINE MAN・スタンプ・周辺サービス

LINEのタイ市場での強さは、チャット以外の周辺サービスにもあります。飲食・デリバリーではLINE MAN、ブランドコミュニケーションではスタンプ、各種生活サービスではLINE HEALTHやGIFTなど、事業ごとに接点が異なります。

利用者数や導入社数は更新されるため、古い成長率をそのまま「2026年最新」として使わず、企画時に各サービスの公式発表を確認してください。

まとめ:タイのLINE普及率を説明するときの基準

項目 2026年7月17日時点の整理
タイ国内MAU 5,600万人(公式基準日:2024年6月)
人口比相当 約77.8%(5,600万÷約7,200万。利用率そのものではない)
年齢・男女比・地域 全国一律の固定値ではなく、自社OA Insightsと広告結果で確認
主要な企業利用 LINE OA、チャット、予約、CRM、友だち追加広告
LINE VOOM 2026年9月28日にタイで終了予定

LINEはタイで非常に大きな利用基盤を持っています。ただし、MAUをそのまま国民の利用率とせず、サービス終了や広告面の変更も含めて、公式情報と自社の一次データを分けて判断することが重要です。

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