バズの型、編集のコツ、稼ぎ方。ショート動画をやってる人の「それ知りたかった」を、記事にしました。
フック・構成・テロップ・編集・切り抜き・収益化。運用の全工程を1本にまとめた保存版ガイドです。
AIに頼んだ台本が整っているのに印象に残らない原因は、情報の平均化にあります。体験談・本音・具体物の3要素を足し、プロンプトで口調を伝える方法を例文つきで紹介します。
AIは自然な文章で間違いを書くことがあります。動画にする前に、数字・固有名詞・法令・日付を一次情報で確認する手順と、確認できないときの扱い方を整理します。
トレンド収集や候補整理は自動化できますが、採用判断までは任せられません。収集→整理→人の選定の三段階で、無理なく続けるリサーチルーチンの作り方を解説します。
同ジャンルの人気動画をAIに要約させ、冒頭・構成・長さ・締めの共通点を見つける方法を説明します。参考にしてよい範囲と、真似になる一線もあわせて整理します。
文字起こしは音声をテキストにする作業、字幕生成は表示用に区切り・タイミング・見た目まで整える作業です。目的別にどちらを使うべきか、混同しがちなポイントとあわせて解説します。
一度作った文字起こしは、概要欄の要約、ブログ記事、次の動画の台本、FAQなど複数に再利用できます。重複投稿を避けながら資産化するための具体的な手順をまとめます。
AI翻訳で字幕を多言語化すると視聴者が広がる可能性がありますが、誤訳や不自然な表現が混ざります。公開前に確認する観点と、母語話者に見てもらう方法を解説します。
AI画像は抽象的な説明やイメージカットの補助に便利ですが、実物の紹介や効果の証明には不向きです。使ってよい場面・避ける場面を、誤解を招かない使い方とあわせて説明します。
AIで作った素材を商用のショート動画に使う前に、ツールの利用規約・類似リスク・学習元・表示義務を確認する手順を整理します。個別の法的判断は専門家へという前提で解説します。
AIで生成した動画クリップには、手や文字の崩れ、動きの不連続、物理的な違和感が混ざります。公開前に見るべき7項目と、使わない判断・撮り直しの基準を紹介します。
生成するたびに顔や服装が変わると、シリーズ動画では視聴者が混乱します。キャラクター設定の固定、参照画像の使い方、ずれたときの修正基準を実務目線でまとめます。
音声合成の日本語は、固有名詞・数字・同音異義語・区切りで不自然になりがちです。ひらがな置換、句読点、辞書登録など、台本側で直す具体的な方法を解説します。
声を学習して再現する音声合成は便利ですが、本人の同意や権利、なりすましへの配慮が欠かせません。自分の声を使う場合と他人の声を使う場合の確認事項を整理します。
AI音声は一定品質で速く作れますが、感情や信頼感では自分の声が有利な場面があります。ジャンル・目的・運用体制から選ぶ判断基準を、メリットと弱点の比較で整理します。
AIアバターは顔出しなしで話者を立てられる手段ですが、向くジャンルと向かないジャンルがあります。メリット、信頼面の弱点、表示と権利の注意点を整理します。
AI生成・加工コンテンツの表示ルールは各サービスで定められ、更新もされます。確認すべき観点と、表示が必要になりやすいケース、自主的な開示の考え方を整理します。
AIで作った台本・画像・音声を含む動画を公開する前に、確認すべき項目を権利・事実・表現・品質の4分野に整理しました。そのままコピーして使えるチェックシートです。
AIで制作を効率化しても、人の確認を省いてよい工程はありません。どの工程にどんな確認を置くかを、リスクの大きさで決める考え方と、少人数でも回せる承認フローを解説します。
毎回その場で指示文を書くと、出力の品質が揺れます。台本・タイトル・要約などの用途別にテンプレート化し、改善履歴を残すことで、品質を安定させる管理方法を紹介します。
AIツールは機能の新しさより、商用利用の条件、出力の修正しやすさ、データの扱い、費用の見通しで選ぶほうが長く使えます。比較表の作り方と試用時の確認項目を紹介します。
AIを入れたのに忙しさが変わらない原因は、時間を測っていないことです。工程別の作業時間と修正時間を2週間記録し、効果が出た工程だけを残す測定方法を説明します。
台本づくりでAIに顧客情報や未公開情報を入力すると、情報漏えいや規約違反の原因になります。入力してよい情報・避ける情報の線引きと、社内ルールの作り方を整理します。
医療・美容・金融・法律のジャンルでは、AIが書いた断定表現がそのまま問題になりえます。使ってはいけない言い回し、専門家確認の入れ方、注意書きの書き方を解説します。
AIで大量に作ると似た内容が増え、視聴者にも配信側にも価値が薄く映りがちです。量を増やす前に見直したい、独自性・確認・多様性・更新性・目的の5点を説明します。