動画向けAIコンテンツ再活用エンジンの作り方

解決する課題

マーケティングチームはポッドキャスト、ウェビナー、動画に投資しても、一度公開して終わりにしがちです。再活用は最も効果の高いコンテンツ業務ですが、コピーライターは見直しと書き起こしに何時間も費やしています。代理店は、クライアントごとに複数チャネル向けの質の高い初稿を作れる、再現性のあるパイプラインを求めています。

最初のバージョンに含めるべき機能

• ■1本の動画からブログ記事、ニュースレター、LinkedInやXの投稿を作成
• ■タイムスタンプとフック付きのショート動画切り抜き候補
• ■クライアントごとのブランドボイスプロファイル
• ■編集履歴付きの承認キュー
• ■予約投稿ツールやCMSへのエクスポート

開発手順（ステップごとに解説）

1. 01

   文字起こしを取得する

   format.paragraphsとformat.timestampを指定して/transcribeを呼び出します。クライアントから過去の動画がまとめて届いたときは/batchを使います。

2. 02

   主要なアイデアを抽出する

   最も強いアイデア、引用、エピソードをタイムスタンプ付きで一覧化するようLLMに指示します。すべての形式はこのリストから作ります。

3. 03

   形式ごとに生成する

   形式ごとに専用のプロンプトを実行し、それぞれにクライアントのボイスガイドと過去の投稿例を与えます。

4. 04

   確認して予約する

   下書きを承認キューに表示し、承認されたコンテンツをクライアントの予約投稿ツールやCMSにエクスポートします。

サンプルコード

このアイデアは「レシピ1：動画1本から構造化された出力を作る」パターンをベースにしています。チャンネル、プロンプト、保存先はご自身のものに置き換えてください。

import requests

API = "https://www.youtubetranscript.dev/api/v2"
HEADERS = {"Authorization": "Bearer yt_sk_live_YOUR_KEY"}

res = requests.post(f"{API}/transcribe", headers=HEADERS, json={
    "video": "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID",
    "format": {"timestamp": True, "paragraphs": True},
}).json()

transcript = res["data"]["transcript"]
print(transcript["text"][:500])        # plain text for your LLM prompt
for seg in transcript["segments"][:3]:  # timestamps for deep links
    print(seg["start"], seg["text"])

収益化の方法

代理店やコンテンツチームにシート制プランを販売するか、小さなチームでも多くのクライアントに対応できる代行サービスとして運営します。月あたりの処理動画数で価格設定すると、コストと連動します。

避けるべき失敗

• ✕生の文字起こしからすべての形式を生成すること：まず主要なアイデアを抽出すると、焦点の定まった出力になります。
• ✕ブランドボイスを無視すること：ありきたりなAI文章は、チームが再活用ツールの利用をやめる最大の理由です。
• ✕人によるレビューを省くこと：特にクライアントワークでは承認ステップを残しましょう。

このアイデアに関する質問