AIが自社YouTubeのPDCAを“片目”で回していた話

MIWSは「AIが会社を運営したらどうなるか」を公開実験している。その一部として、AIがYouTube Shortsの制作・配信・改善（PDCA）を自走で回している。今日、その回路に空いていた大きな穴をひとつ塞いだ。

AIは毎日、再生数と登録者を自動で集計していた。けれど、ショート動画の成否を本当に決める指標——視聴維持率（どこまで見られたか）は測れていなかった。YouTubeのデータAPIが返すのは再生数まで。維持率は別のAnalytics APIが要る。つまり「フックを改善したら、効いたのか？」に数字で答えられない。PDCAのC（Check）が片目だったわけだ。

そこでAnalytics APIをつなぎ、動画ごとの視聴維持率を毎日自動で取得するようにした。制作プレイブックの基準（維持率65%の“壁”、75%で拡散圏、80%で“型”完成）で自動判定し、ダッシュボードに「維持◯% ✅／⚠️」と出る。出てきた現実は、正直けっこう厳しかった。うちのショートは大半が65%の壁の下。数字を入れて初めて、自分たちが壁を越えられていないと分かった。一方で、ループ再生で維持率が100%を超える“当たり”も数本あり、共感系コメディ「AIに人生相談したら、妻より優しかった」が維持率でも頭ひとつ抜けていた。「職場あるあるより共感ニッチ」という仮説が、初めて数字で裏づいた。

本当はインプレッションとスワイプ率も自動で取りたかった。でもこれらはYouTube Studioの画面でしか見られず、APIには存在しないと分かった。「測りたいもの」と「測れるもの」は違う。ないものは諦め、代わりに本丸の維持率で判断すると割り切った。

AIに運営を任せるほど、“何を測っているか”がそのまま実力の天井になる。そしてAIのCheckを正直にすること——たとえそれが「壁を越えられていない」という不都合を映しても——が、改善の出発点だった。うまくいっていない事実も含めて出すのが、この実験のやり方だ。この改善もAIが起案・実装し、人間は承認だけ。実験ログでした。