VideoAIが、1本の動画ずつ着実に、私たちのコンテンツ制作ワークフローをどのように変革していったか

はじめに

どのマーケティングチームも、動画については同じことを口にします。「もっと多くの動画を、より早く、そしてできればコストを抑えて」と。これが、現在市場に出回っているほぼすべてのAI動画生成ツールの売り文句ですが、そのほとんどは、その約束のうちたった一つの部分だけを確実に果たし、残りの部分は無視しています。

VideoAIについて私が驚いたのは、そのスピードではありませんでした。それは、最初の白紙の脚本から、その動画を公開する価値が全くないと判断する瞬間まで、実際のワークフローのどれほど多くの段階にこのツールが関わっていたかという点でした。

フォレスター社の最近の調査によると、マーケティングチームが動画制作の規模を拡大する上で最大の障壁となっているのは、予算ではなく制作時間であることが明らかになりました。これは、私たちが社内で確認した状況とも一致しています。ボトルネックが「これを作れるか」から「これを作るべきか」へと移行すると、その後のすべての工程がより明確になりました。

実際にどのような変化があったのか、段階を追って説明します。

白紙のページを90秒のスクリプトに変える

以前は、動画の台本の1行も書き始める前に、空白のドキュメントを延々と見つめてしまうことがよくありました。今では、話すべきポイントのざっくりとした箇条書きをVideoAIに入力するだけで、1分もかからずに構成の整った台本が返ってきます。

プロセスは簡単です。キーメッセージを貼り付け、トーン（カジュアル、テクニカル、インパクト重視）を選び、シーンごとの構成案を作成してもらうだけです。生成された内容の約30％は依然として編集していますが、ゼロから始めるのに比べれば、その作業量はごくわずかです。

テキストプロンプトが話し手になる様子を見る

これを行うたびに、まだ少し不思議な気分になります。台本を入力し、プレゼンターのスタイルを選択すると、数分後には画面上に人物が現れ、口の動きやテンポを合わせながらその内容を語り始めます。

私たちは主に、実際のプレゼンターを雇うのが大げさになってしまう社内研修用クリップにこれを使っています。ブランドコンテンツのためのカメラ前チームに取って代わるものではありませんし、正直なところ、そうあるべきでもありません。

1回のウェビナーを1週間分のソーシャルクリップに分割

以前は、45分間の製品ウェビナーはライブ配信が終わると、そのまま忘れ去られていました。今では、録画データをVideoAIのクリップツールにかけることで、視聴者の関与度が高い瞬間を自動的に特定し、30～60秒のセグメントに自動編集しています。

前四半期、あるウェビナーから5つのプラットフォームで活用できる11本のクリップが生成されました。このプロセス全体にかかる時間は20分未満でしたが、以前は編集者が手作業で良いシーンを探すのに2日間の午後を費やしていました。

昼食前に製品デモを5カ国語に吹き替え

これは、実際に大幅なコスト削減を実現した事例です。ドイツ、ブラジル、日本、フランス、韓国でのローンチに向けてローカライズが必要なデモ動画があり、以前の代理店からの見積もりは4,200ドルで、納期は2週間でした。

VideoAIの吹き替え機能は、口の動きと翻訳された音声を同期させ、5つのバージョンをすべて約3時間で納品してくれました。費用は以前の見積もりの5分の1以下で済み、キャンペーンは予定より丸1週間も早くリリースすることができました。

「ラフカット」の域を超えた編集

編集は、ビデオ制作において誰もが触れたがらない工程です。なぜなら、チームの腕前がどれほど優れていても、時間がかかり、少々退屈な作業だからです。VideoAIの自動編集機能は、人間がタイムラインに触れる前に、テンポの調整、間（ムラ）の削除、そしてシーンの切り替えに合わせたBGMの同期を処理してくれます。

当社の編集者は、ブランド独自のタッチを加えたり、いくつかのトランジションを手作業で調整したりして、最終的な仕上げを行います。しかし、彼らは未編集の映像の塊から始めるのではなく、すでに70％完成した状態から作業を開始できるのです。

「当てずっぽう」ではなく、3つのフックを比較検討する

以前、動画のフックに対する私たちのアプローチは、「会議室で一番良さそうに見えるものを選ぶ」というものでした。これは戦略ではなく、単なる「雰囲気」に過ぎず、雰囲気はスケールしません。

現在では、同じコア動画に対して3つの異なるオープニングフックを生成し、3つすべてを小規模な有料テストとして展開し、本格的な配信に予算を投じる前に、実際のクリック率データに基づいて勝者を選定しています。あるテストでは、「最善の推測」と実際の勝者との間でフックのパフォーマンスに40％の差が見られましたが、これは直感に任せるにはあまりにも大きな差です。

データが「ノー」と言ったからといって、動画を完全にスキップする

これは、この種のリストには通常含まれない項目ですが、それこそが重要な理由です。すべてのアイデアが動画になるべきというわけではありません。VideoAIのパフォーマンス予測スコアのおかげで、紙の上では良さそうに見えたものの、予測エンゲージメントスコアが低かった少なくとも12件のプロジェクトについて、制作費を1ドルも費やす前に見送ることができました。

悪いアイデアを早い段階で却下することは、後でそれを磨き上げるよりも価値があります。私たちは、低い予測スコアを、メールの件名におけるA/Bテストの失敗と同様に、拒絶ではなく有用な情報として扱うようになりました。

とはいえ、これらすべてがVideoAIを優れたクリエイティブな判断の代わりとするわけではなく、そう扱うべきでもありません。VideoAIが実際に果たした役割は、動画制作の退屈な80％から十分な摩擦を取り除き、チームが興味深い20％について議論する時間を増やせたことです。そして、それが結局のところ、当初からの真の目的だったのです。