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こんにちは。クロードコードで毎月240本の動画を自動で作ってる人です。今日はAIを使いこなしているのに思ったように回せていない人に何が起きているのかを、自分のコンサル現場で観察したことと一緒にお話します。
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自分は3週間で0からAI動画工場を作りました。その差は3つの考え方だけでした。今日はその話をします。
自分は3週間前に0からAI動画工場を作り始めました。今は1日8本ペースで月240本のAI動画が回っています。クロードコードに全部任せて自分は朝と夜に承認だけする運用です。このペースが出るまで3週間しかかかっていません。特別な技術があったわけじゃないんです。
最近個人でYouTube収益化されている方を何名かコンサルする機会がありました。皆さん数ヶ月、長い方は1年くらいAIを使い倒しているのに思ったように回せていないと言うんです。何人かと話を重ねるうちに、同じ詰まり方が何度も出てくることに気づきました。台本はAIに欠かせている。サムネは自分で作っている。アップロードは手作業みたい。
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自分の中で勝手に線を引いてしまっているパターンです。最初は使い方 の差だと思っていました。でも違いました。詰まっている原因は使い方ではなく考え方の方でした。コンサルした方たちはプロンプトの書き方も知っていました。AIの操作にも慣れていました。ただAIをどういうものとして扱うか、そこが自分とずれていました。
結論から先に言います。お話しするポイントは3つです。
1つ目、AIに全部任せる。検討[音楽]自体もAIに任せることです。
2つ目、AIを人間として扱う。ミスする前提で役割を分けて、ミスした担当に解決させないことです。
3つ目、10×10で科学的に検証する。複数の案を実物で見比べることです。
まず1つ目のポイントです。AIに全部任せるという考え方について話します。いや、それは無理でしょと思った瞬間止まります。コンサルした方の多くはここで止まっていました。自分の中で勝手にAIに任せられる範囲を決めて[音楽]しまうんです。自分はその線を引かないようにしました。例えば動画の企画ってAIに任せられるかなと思ったら、まずAIに「企画を任せられる方法を考えて」と聞きます。検討自体もAIに任せるということです。で、これをやると面白いことに、自分が無理だろうと思っていた作業の8割くらいは何かしらの方法でAIに任せられます。
コンサル現場で「ここはAIには無理だから自分でやっています」という言葉を聞いたら、自分はその判断もAIにさせてみてくださいと返す[音楽]ようにしています。大抵の場合、本人が思っているよりAIはできます。完全自動が無理でも、下書きまでAIに作らせて自分は確認だけみたいな分担はできます。3週間で動画工場が動いたのは、この「とりあえずAIに検討させる」を最初に徹底したからでした。自分の頭で無理判定をする前に、まずAIに聞く[音楽]。これだけです。
2つ目のポイントです。AIは人間と同じようにミスをすると理解することです。1人のAIに全部任せていると、必ずどこかで指示を忘れます。人間でも1人で10個のタスクを抱えると何個か落とすじゃないですか。AIも同じです。自分の動画工場ではAIを20体以上に分けて、それぞれに小さな担当を持たせています。企画を考える担当、台本を書く担当、画像を作る担当、音声を合成する担当、動画を組み立てる担当、出来上がったものを検査する担当、アップロードする担当です。役割を分けてあるので、1体が抱えるタスクが小さくなって、指示の抜け落ちが減ります。
もう1つすごく大事なポイントがあります。ミスしたAI本人に解決策を考えさせないことです。これも人間と同じで、ミスをした本人はその時点で全体を見渡せなくなっています。例えば台本を書いたAIが論理破綻していたとします。そのAIに直してと頼むと、大抵の場合表面的に言葉を変えるだけで根本的な破綻は残ります。自分は検査を担当する別のAIを必ず置くようにしました。台本を書いたAIには触らせず、検査担当のAIに何が破綻しているかを見つけさせて、対策まで考えさせます。これだけで同じミスが繰り返される頻度が大きく下がりました。ミスは仕方ないです。でもミスを繰り返さない仕組みは作れます。それは別のAIに考えさせれば済む話です。
3つ目のポイントです。改善や解決策を1案で決めずに、複数案を同時に検証することです。例えばタイトルを考える時、AIに「タイトル考えて」とお願いすると5案くらい出してくれます。そこから1案選んで終わりにしがちです。自分がやってるのはこういう検証です。タイトルを考えるAIを10パターン用意します。書き方の方向性が違うAIを10通り作るイメージです。次に実際の動画のネタを10本用意します。そして10×10で100通りのタイトルを実際に生成させます。100個のタイトルを並べて、どのAIが1番[音楽]良いタイトルを出してきたか、自分の目で見て評価するということです。
コンサル現場で同じ話をすると、「そんなに作って評価するの大変じゃないですか」と聞かれます。大変じゃありません。作るのも評価するのもAIに手伝わせられます。自分の場合はタイトルだけじゃなくて、サムネ画像、台本の言い回し、動画の構成、いろんな場所で複数案を実物で見比べることをやっています。サムネだけでもこれまで500枚以上生成して、当たりのパターンを抽出しました[音楽]。台本も7人分の架空の読者役のAIを並列で動かしてレビューさせる仕組みを持っています。この時大事なのは、出てきた案の中で1番良い案を選ぶだけではなく、複数の方向性を実物でぶつけて、どの方向性が強いかを知ることです。1案で決めないというだけで、選んだ案が良くなる確率が大きく上がります。
3週間で動画工場が動いたのは特別な技術があったからじゃないんです。考え方を3つ守っただけでした。
1つ目、AIに全部任せられないか。まず検討する。検討もAIにさせる。
2つ目、AIは人間と同じくミスする前提で役割を分ける。ミスした担当に解決させない。
3つ目、1案で決めず複数案を実で見比べる。
コンサルした方たちはAIの操作には慣れていました。ただAIを便利なツールとして見ているうちは、どこかで詰まります。AIを自分のチームの一員として何人も雇って、役割を渡して、ミスをチェックする別のメンバーも置いて、複数の案を出させて比べる。そう考え始めると、自分が手を動かさなくても回る仕組みが思ったより短い期間で組めます。自分の場合は3週間でした。
自分もこれを意識すれば3週間で工場が作れますかとは言いきれません。自分の場合は3週間でしたが、環境も条件も違います。ただコンサルした範囲では、詰まってる方の多くはAIの使い方を知らなかったわけじゃありません。AIをどう扱うか、その考え方が1つずれていただけでした。そこが変わると動きが変わります。
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