「なぜ刺さるか」を感覚からデータへ。分析から制作まで、AIが丸ごと回す時代の協業提案。
「この動画、なんで伸びたんだろう？」「競合の動画を見てるけど、何が違うのか言語化できない」「編集に時間かかりすぎて、分析まで手が回らない」
—— 動画のプロほど、こういう悩みを抱えてる。
ホームページには裏にHTMLコードがある。同じように、動画にも「構造」がある。AIならそれを言語化できる。
YouTube Analytics API（公式に提供されてる機能）で、何秒目で何%の人が離脱したかまで取れる。これと映像構造分析を組み合わせると——
「8秒目で30%離脱。ここはスライド→実写の切り替え地点。次は実写スタートで試そう」
…みたいな根拠のある改善ができるようになる。
クリエイティブの良し悪しは
「回してみないとわからない」
投入前に構造分析で
勝ちパターンとの一致度を確認
競合の広告は目視で
「なんとなく」参考にする
競合100本を一括解析 →
訴求パターンの統計データ
分析で「勝ちパターン」を見つけたら、次はそれを反映した動画をAIが作る。撮影だけ人間がやれば、あとは全部AIが回せる段階に来てる。
「なぜ刺さるか」をデータ化
→ 勝ちパターンの再現性UP
「刺さる動画」をAIが制作
→ 編集コスト・時間を大幅削減
「分析して終わり」じゃない。
分析 → 制作 → 投入 → 再分析
このサイクルを丸ごとAIで回せる。
映像分析システム構築
YouTube API連携
スキル設計・自動化
Meta/Google API連携
ダッシュボード構築済み
4エージェント同時分析
現場の経験値と目利き
顧客接点・営業力
「刺さる」の最終判断
「AIで誰でも作れるようになった。でも、刺さるかどうかはまた別」——これは本質。AIは分析と制作を高速化する道具。「これは刺さる」「これは違う」の判断ができるのは、現場で積み上げた経験値を持つ人だけ。その判断力をAIでブーストするのがこの提案。
広告動画1本をAI映像分析してみせる。競合チャンネル3つの公開データ分析レポートも無料で作る。口で説明するより、見せた方が早い。
デモ結果を持ち寄って、3人で「これ本当に使えるか？」を検証。具体的なサービス設計を詰める。
動画構造分析レポート、競合ベンチマーク、クリエイティブDB構築。YouTube運営代行 × AIの仕組みを回し始める。
経験値 × AIの分析力 × AIの制作力
＝ 「刺さるクリエイティブ」を量産できる仕組み
まずは1本、AIで分析してみせます。