1ヶ月間、AIを活用してユーチューブチャンネルを半自動化した結果、70本以上の動画をアップロードし、ほとんどのレッスン時間は5分未満だった。サブスクリプトは10人、視聴時間は約70時間。
この実験で最も興味深い点は、データが積み重ねられるほど、YouTubeが提供するAIツールの回答品質が向上するという点です。最初はちょっとした提案だけだったAIが、チャンネルのヒストリーが積み重ねられ、徐々に文脈に合ったアドバイスをし始めました。
このチャンネルのコンテンツ自体は重要なコンテンツではありませんので、このような結論に達しました 良いアイデアだけがあれば、AIでビデオを作ろうとする試みは十分です 計画力だけが与えられれば、制作リソースの障壁は想像以上に低くなりました。
Freecut というオープンソースのビデオ編集ツールを活用して制作しました。このツールに基づいて作業すると、ビデオ間のトーンマナーの連携性が確実に向上していることを実感しました。音声は Qwen で動作しており、安定して使用できるレベルです。
また興味深い点は、ビデオの数が多くなると、新しいビデオを1つアップすると、過去のビデオの視聴率も大きく少しずつ上昇する現象が現れた。
ただ、最近は視聴率が少し低下しているが、夏休みの季節で全体的な視聴パターンが変わったのか、あるいはアルゴリズムがチャンネルを低品質と認識し始めたのかはまだ明らかではない。
ビデオミュージックに注目すべきチャンネルであるならば、この組み合わせだけでは不十分だと感じたので、個人的にはSeedanceやGoogle Flowのようなツールを利用することをお勧めします。結局、どのツールを使うかよりも、チャンネルの方向性に合ったツールを選ぶことが重要だと改めて感じた1ヶ月でした。
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