どうもこんにちは。
YouTube収益化を達成して一ヶ月経ちました。
成果が出ると動画制作のモチベーションも高まります。
ということでショート動画を半自動化して週5本。長尺を2本投稿を続け
チャンネル登録者も視聴時間も伸び続けています。
ということで、今日はですね、
「YouTube運営、もうAIにかなり手伝ってもらっていいんじゃない？」
という話をしたいと思います。
いや、ほんと大変なんですよ。YouTube。
企画を考える。
リサーチする。
台本を書く。
撮影する。
編集する。
テロップを確認する。
タイトルを考える。
サムネを作る。
そしてアップロードした瞬間、
「次の動画どうしよう……」
ってなる。
終わらないんですよ！！！
YouTube、永久機関です。
そこで登場するのがGeminiとNotebookLM。
ただし今回の話は、「AIにタイトルを10個考えてもらいました」みたいな使い方ではありません。
そこからもう一段踏み込みます。
ポイントは、
AIを単発の便利ツールではなく、「YouTube制作チームの一員」にすること。
これです。
今回はYouTube運営で使えるGemini活用法を、7つ紹介します。
Geminiを駆使してYouTubeチャンネルを急成長させる7つの活用術
1．競合リサーチを「人力」から解放する
まず、YouTubeを伸ばすうえで避けて通れないのがリサーチ。
伸びているチャンネルを見る。
人気動画を調べる。
タイトルを見る。
サムネを見る。
コメントを見る。
これ、ちゃんとやると猛烈に時間がかかります。
そこでGemini。
たとえば分析したい動画やチャンネルについて情報を渡して、
「なぜこの動画が伸びているのか」
「冒頭で何をしているのか」
「どんな視聴者ニーズを狙っているのか」
「タイトルと内容にどういう関係があるのか」
などを整理させます。
重要なのは、
「この動画を要約して」だけで終わらせないこと。
「自分のチャンネルで再現できる要素は何か？」
まで聞く。
ここです。
競合分析の目的は競合のコピーではありません。
成功パターンを抽象化して、自分の企画に移植すること。
たとえば、
「この動画が伸びた要因を、テーマ・タイトル・冒頭30秒・構成・感情変化・コメント傾向の6項目に分解して」
みたいに頼む。
すると、ただ動画を眺めているだけでは見落としがちな「型」が見えてきます。
2．視聴者の「潜在ニーズ」をNotebookLMで掘る
次。
これ、個人的にはかなり重要です。
YouTubeで一番強い情報って何でしょう？
再生数？
CTR？
視聴維持率？
もちろん全部重要です。
でも、もうひとつあります。
コメント欄です。
コメント欄には、
「ここが分からなかった」
「もっと詳しく知りたい」
「自分の場合はこうだった」
「次は○○を扱ってほしい」
みたいな、生々しい視聴者ニーズが大量に眠っています。
これを捨てるのは、もったいない。
そこでNotebookLM。
過去動画のコメントやSNSで寄せられた反応、アンケート結果などを資料としてまとめておきます。
そして、
「視聴者が繰り返し口にしている悩みは？」
「本人も明確に言語化できていない欲求は？」
「次の動画テーマになりそうな質問は？」
と掘っていく。
すると、
視聴者リサーチ専用データベース
みたいなものができてくる。
これ、強いです。
3．タイトルとサムネを「動画完成後」にもう一度考える
続いてタイトルとサムネ。
YouTubeでは当然ながら、
クリックされなければ動画は始まりません。
中身を3日かけて作っても、タイトルとサムネが弱ければ見てもらえない。
悲しい。
非常に悲しい。
そこでGeminiに、
「初心者向けタイトルを10個」
みたいな雑な頼み方をするのではなく、
動画そのものを材料にする。
完成した動画のスクリーンショットや台本、内容の要約などを渡して、
「この動画で一番意外性のあるポイントは？」
「視聴者がクリックしたくなる疑問は？」
「内容を誇張せず、結果が気になるタイトルは？」
と考えさせます。
ここで大事なのが、
タイトルを先に決めたとしても、完成後にもう一度作り直すこと。
編集している途中で、
「あれ？ このシーンが一番おもしろくない？」
ってなること、ありますからね。
ありますよね？
あります。
だったらそこをサムネに使えばいい。
AIにスクリーンショットを見せながら考えれば、動画の実態とズレた釣りタイトルも減らせます。
4．テロップチェックという「地味につらい仕事」を任せる
動画編集で地味につらい工程。
誤字脱字チェック。
これです。
15分、20分、30分と編集して、最後に全部見直して、
「あ、ここ漢字違う」
「助詞抜けてる」
「さっき直したはずなのに直ってない」
……あるんですよ。
そこでVrewなどで作った文字起こしデータをGeminiに渡してチェックさせます。
ただし、
「誤字脱字をチェックして」
だけではなく、
「修正が必要な箇所だけ、元の文章・修正案・理由の3列で出して」
と指定すると確認が速い。
AIに全部書き換えさせる必要はありません。
人間が確認すべき場所を絞り込ませる。
この使い方がめちゃくちゃ実用的です。
5．台本は「一発生成」しない
さて、AI時代のYouTubeでありがちなのが、
「○○について5000文字の台本を書いて」
ポチッ。
完成。
……なんですが。
だいたい薄い。
それっぽいことは書いてある。
文章もきれい。
でも、
なんか聞いたことある話ばっかり。
そこでおすすめなのが分割方式です。
まずNotebookLMなどで資料を整理する。
そこから構成を作る。
たとえば、
導入
問題提起
背景
事例1
事例2
反論
結論
という骨組みだけ先に作ります。
そのあとGeminiには、
「まず導入だけ」
「次に背景部分」
「次に事例1」
という感じで、トピック単位で書かせる。
さらに各パートで、
「具体例を増やして」
「視聴者コメントの悩みを反映して」
「ここは専門用語を減らして」
と調整する。
一発で5000文字書かせるのではなく、
AIと一緒に500文字を10回作る。
こっちのほうが圧倒的にコントロールしやすいです。
6．動画制作スケジュールまでAIに管理させる
YouTubeって、動画を作るだけじゃないんですよ。
月曜：リサーチ
火曜：台本
水曜：撮影
木曜：編集
金曜：サムネ
土曜：公開
……みたいな工程管理が必要です。
ところが人間はですね、
予定を立てるのは好きだけど、予定通り動くのは苦手です。
少なくとも僕はそうです。
そこで制作管理表などをGeminiで整理して、Googleカレンダーに登録できる形式まで整える。
「9月20日公開予定。撮影2日前、編集1日前、サムネ作成を公開前日の18時まで」
といった条件から逆算して、制作スケジュールを組ませることもできます。
AIの本当のメリットって、
文章を生成することだけじゃないんです。
頭の中に散らばっているタスクを、実行可能な形に変えること。
ここにもかなり価値があります。
7．最強なのは「自分専用YouTubeデータベース」を作ること
そして最後。
個人的に一番おもしろいのがこれ。
NotebookLMに、
過去動画の台本、
リサーチ資料、
コメント、
企画メモ、
参考文献、
過去のヒット動画、
などを蓄積していく。
すると徐々に、
自分のチャンネル専用ナレッジベース
ができてきます。
これがあると、
「過去に扱ったテーマと今回のテーマの共通点は？」
「以前の動画へ自然に誘導できる場所は？」
「過去に反応が良かった切り口を使って新企画を作れる？」
みたいな質問ができる。
つまりAIが、
自分の過去コンテンツを忘れない編集会議メンバー
になるわけです。
人間は忘れます。
「3年前に似た動画作った気がするな……」
とか普通にあります。
AIはそこを検索できる。
動画が100本、200本、500本と増えるほど、この仕組みの価値も上がっていきます。
「狸穴図書館」ならどう使う？
では、私の運営する「狸穴図書館（新刊案内、ミステリー小説の解説）」のようなチャンネルを例に考えてみます。
このジャンル、NotebookLMとの相性がかなりいい。
なぜなら、
過去コンテンツそのものが資料になるから。
たとえば東野圭吾、恩田陸など、複数の作家を扱っていたとします。
普通ならそれぞれ別々の動画です。
でも過去台本をNotebookLMに蓄積しておけば、
「これまで扱った作品の中から『孤独』というテーマで横断できるものを抽出して」
と頼める。
すると、
「ミステリー小説に描かれた孤独」
みたいな横断企画が作れる。
単なる作品解説から、
チャンネル独自の編集・考察コンテンツ
へ進化するわけです。
これ、かなり強い。
過去動画への誘導も自動化できる
もうひとつ。
新しい動画を作ったとき、
「この話、前にも扱ったな」
という部分があります。
そこをAIに探させます。
編集に使ったシナリオなどの資料をフォルダ渡して、
「過去動画と関連する箇所を探し、自然に過去動画へ誘導できる場所を提案して」
と指示する。（新しい作業は必要ありません、作業に使ったフォルダの名前を伝えるだけです）
すると、
「ここで○○の動画へ誘導できます」
という候補が出せる。
シナリオ台本には、
「この人物については以前の動画で詳しく紹介していますので、気になる方はそちらもぜひ」
と入れておく。
これで一本見て終わりではなく、
次の一本へつなげる導線
が作れます。
動画本数が増えるほど効いてきます。
Geminiを「答えを出すAI」にしない
というわけで、今回はYouTube運営にGeminiを活用する方法を紹介しました。
ポイントをまとめると、
- 競合・動画分析
- 視聴者ニーズ分析
- タイトル・サムネ制作
- 誤字脱字チェック
- 台本制作
- スケジュール管理
- 独自ナレッジ構築
この7つです。
ただ、最も大切なのはツールそのものではありません。
Geminiを「何でも答えてくれるAI」として使うのか、それとも「自分のYouTube制作システムの一部」として使うのか。
ここで大きな差が出ます。
特にNotebookLMに過去コンテンツや視聴者の声を蓄積していく方法は、動画を作れば作るほど強くなる。
つまり、
動画を作る
↓
データが貯まる
↓
AIの企画精度が上がる
↓
次の動画が作りやすくなる
↓
さらにデータが貯まる
という循環を作れるわけです。
これですよ。
AI時代のYouTube運営で狙いたいのは、「一本ラクして作ること」ではなく「100本作るほど強くなる仕組みを作ること」。
Geminiに全部やらせる必要はありません。
企画の面白さ。
本人の体験。
しゃべり方。
撮影時の空気感。
「いや、これ面白いでしょ」という感覚。
ここは人間が持っておく。
その代わり、
調べる。
整理する。
比較する。
探す。
チェックする。
こういう仕事はAIにどんどん任せる。
人間は面白いものを作る。AIには面倒くさい仕事をしてもらう。
たぶん、この分担がいちばん気持ちいいんじゃないでしょうか。
