キャストの開始と花粉症の話
2月6日、金曜日です。ながらcastを始めます。
今日も暖かいですね。
今日も最高気温高いですね。
今日まで、明日からまた寒くなりそうです。
体調にね、相変わらず気をつけながら行きたいと思うんですが、
今年は意外に花粉を感じてないんですね。
例年だとね、1月のうちに地美科に行って、薬を処方してもらったりするんですけども、
なんか今年は今のところほぼ感じてなくて、
だいたい例年ですね、地美科に行って天秤薬をもらって、朝天秤薬。
あと、目医者が目のまぶたに塗るタイプのアレジオンを処方してくれて、
それをやったり、ひどい時は薬を飲んだり、いろんなパターンで防御してるんですが、
今年は今のところ良いんですが、ちょっと早めに準備していった方がいいような気がしますね。
皆さんのところはどうですか?花粉飛んでますか?
花粉症の人、頑張っていきましょう!
YouTube台本作成の課題
というところで、ながらキャストスタートです。
この番組は、自分大好きな62歳、私笹行きの声のブログ、声の日記です。
通勤途中に歩きながら収録してますので、息が上がったり、周りの雑音、騒音、風切れ音などが入ったりしますが、何卒ご容赦ください。
今日も富士山、綺麗でした。そして息が上がってます。
昨日もですね、僕が勤務している会社のYouTubeチャンネルの手こいで方法みたいなことを考えてみたんですが、
何が大変かって、台本を作って、ちゃんと収録、編集するっていう部分が、正直めんどくさいんだよね。
これがね、ライブ配信だと、それ一切やらなくていいっていうところでね、つい楽な方に流れてしまうっていうのがあるんですが、
昨日の夜からちょっと見てるYouTube、YouTube関連勉強するのに参考にしてるチャンネルが3つ4つある中の、最近よく見てる、見始めたのが、
YouTubeの中の人っていう名前のチャンネルで、そこがですね、AIに台本を書かせるっていうところをかなり深掘りしていて、
AIの特徴を知った上で、使い分けして、より良い台本を作っていこうみたいな話をしていました。
かなり情報量が多くてですね、よく僕、スマホでYouTube見ながらスクショしていくんですけども、これ途中まで見てて、スクショの量が半端じゃないなと。
しかも俺の場合、そのスクショを後から見るかっていうと別に見ないんだよな。
だからさ、そんなことするよりは、最近活用しているnotebook LMにまとめててもらおうと思いまして、音声番組を作ってもらい、ついでにスライドも作ってもらったりして、
あと動画も作れるので、それも作ってもらったので、その辺を今日はこの後を流してみようと思うんですけども、どんなまとめ方になっているのか。
スライドはかなりいい感じにまとまっていました。音声は今から聞いて確認してみますね。
今、notebook LMが書き出した、スタジオっていう機能ですけども、生成物を確認してみました。
まずスライドなんですけども、十数枚にわたったスライドは、パッと見ですけどね、わかりやすそうな感じが、そういう予感がしました。
すごくいいんじゃないかなと思います。
次に、音声番組ですね。例によって、男性と女性が会話をしながら進めていくパターン。
これが18分くらいの番組ができていたんですけども、これも全部聞いてなくて、触りの辺だけなんですが、
非常に安定感のある、いつもながらの引き込まれる感じの非常にいい語りをしているので、これはやっぱり悪くないですね。
もう一つ、動画っていうのがちょっと前からできるようになっていて、今回それを確認して6分くらいの動画を作ってくれました。
これがね、まだいまいちなんだね、正直。
だから、スライド的な絵を見せながら、一人の人が話をするっていう内容になっています。
いまいちっていうのは、スライドの質もかなりふわっとしていて、どちらかというと本当に概略中の概略。
だから大雑把なところをまず話すっていうレベルにはなっているんですけども、情報量が圧倒的に少ないので、これを見て勉強になるかというと、
ただの本当にオープニング、プロローグ的な感じに近いですね。
音声はそんなに悪くないと思います。
さっき言った男性と女性の会話の声とはまた違う、ちょっと若い男性の声かな。
これはこれで悪くないなと思いますのでね。
どちらかというとやっぱりスライド側のクオリティかな。
なんとなく日本語が、イラストがいっぱい書いてあって、メインのコピー、大きく書かれている文字は5字はないと思うんですけども、
AIの活用と注意点
背景に書かれているいろんなイラストの中にちょっと日本語として変な文字が入っていたりするので、ちょっとこれはいまいちでしたね。
ということで、とりあえずここから次のセクションは18分くらいちょっと長いんですけども、音声番組を流してみようかなと思います。
ではお聞きください。
さて今回深掘りするのは、あなたが共有してくださったAIを活用して伸びるYouTube台本を最速で作る方法を解説した動画です。
今やもうAIで文章を作るのって当たり前になりましたけど、このソースが面白いなと思ったのは単にAIを使いましょうで終わってない点なんですよね。
そうなんです。
むしろAIに全部任せちゃう、いわゆる丸投げっていう安易な選択がいかに危険かっていうのを鋭く指摘してるんです。
おっしゃる通りです。このソースの革新ってAIを魔法の杖みたいに考えるんじゃなくて、極めて優秀なアシスタントとしてどう使いこなしていくかっていう。
アシスタントですか、なるほど。
そこにあるんです。だからただYouTubeの台本を書いてって指示するだけだと、やっぱり魂がないというか。
どこかで読んだことあるなみたいな。
そうそう、そういう文章しか出てこない。で、視聴者はすぐに見抜いちゃうんですよね。
ですよね。
そしてソースが警告しているのは、それが単につまらないっていうレベルの話じゃなくて、YouTubeの規約上、価値の低いコンテンツとみなされる可能性があると。
そこまでいくんですか。
で、最悪の場合収益化停止っていう事態を招きかねないっていうかなりシビアな現実を指摘してるんです。
効率化を求めた結果チャンネルの隠名を断たれるってかなり皮肉な話ですね。
本当にそうですね。
ではこの動画が提唱しているそうした罠を回避するための具体的な解決策、半自動化というアプローチ、これ一体どういうものなのか。
そのワークフローを一つずつ分解しながらじっくりと読み解いていきましょうか。
ぜひ。まず押さえておきたいのが、そもそもなぜ丸投げがそこまで危険なのかっていうその根本的な理由なんです。
はい。
ソースが強調しているのはAIが生成する文章には決定的に欠けているものがあるという点です。
それがさっき言ってたいわゆるAIっぽさの正体ですかね。
なんか無機質で当たり障りなくて正しいんだけど心に響かないあの感じ。
まさにその正体は一時情報の欠如なんですよ。
一時情報。
一時情報。
はい。AIって膨大なデータを学習してるんで、一般的な正論とか事実をまとめるのはめちゃくちゃ得意なんです。
得意ですよね。
でもあなた自身のユニークな失敗談とか、試行錯誤の末に見つけた成功体験とか、
あとは世の中の常識に対するあなたならではの主張みたいな、そういう生々しい経験は絶対に語れないんです。
確かに。視聴者が本当に心を動かされるのってそっちの情報ですもんね。この人の話が聞きたいと思うのは。
そうなんです。後者の情報に対してファンになるわけですからね。
なるほど。ただここでちょっと意地悪な見方をすると、AIがもっともっと進化したら、
過去の膨大なデータからそれっぽい感動的なエピソードとか作れちゃう未来も想像できませんか?
それは非常に重要な問いですね。
その時、人間って何で差をつければいいんだろうって。
ソースの文脈でお答えするなら、たとえAIが作った物語がすごく巧みでも、それはあなたの物語じゃないっていうことなんです。
あなたの物語ではない。
はい。視聴者はそのエピソードの背後にあるあなたの哲学とか、人間柄、葛藤みたいなものに共感するわけで、
AIが生成したらしい物語にはその裏付けがない。だから、表面的にはうまく見えても、どこか薄っぺらく感じられてしまう。
なるほどな。
そして、YouTubeというプラットフォームはそういうコンテンツの価値をかなりシビアに判断しますから。
はい。
だからこそ、安易なAI生成コンテンツは信頼性を損なって、最終的に収益化停止とかのペナルティにつながるリスクがあるんだと、この動画は強く警告しているわけですね。
よくわかりました。丸投げがダメなのは単に品質の問題だけじゃなくて、クリエイターとしての信頼性そのものを揺るがす行為だからだと。
その通りです。
では、いよいよ本題のこの動画が提案する具体的な解決策、そのワークフローについて教えてください。
はい。ここからが本題ですね。ソースが提唱する半自動化ワークフローは大きく分けて、2つのAIを戦略的に使い分けるのが特徴なんです。
2つのAI。
はい。まず動画の設計図、骨格になる構成を作る段階で使うのがGoogleのNotebook LMです。
Notebook LM、これ初めて聞く方もいるかもしれませんね。具体的にはどういう動きをするツールなんでしょうか。
Notebook LMの最大の特徴は、あなたが提供した情報源、つまりソースに基づいて試行してくれるっていう点なんです。
ほう、ソースに基づいて。
ええ。例えば、あなたがベンチマークしている競合チャンネルとか、自分のジャンルで今まさに伸びている動画のURLをこういくつか読み込ませるんです。
はいはいはい。
すると、Notebook LMは、それらの動画に共通する成功のロジック、例えば視聴者を惹きつける話の順番とかトピックの配置なんかを分析してくれて、
へー。
それに基づいた非常に骨太な構成案を提案してくれるんですよ。
ということは、ゼロからどういう順番で話せば受けるかなーなんて頭を悩ませる必要がないと。
そうなんです。
成功事例を、いわば合法的にカンニングして自分の動画に応用できるっていう。
まさにその通りです。動画内での比較がすごく分かりやすかったんですけど、
ええ。
同じテーマで汎用的なAI、例えばジェミニ単体に構成案を作らせた場合と、Notebook LMに作らせた場合とで、出てくるものの質が全然違ったんです。
あっ、そんなに違うんですか。
ええ。
校舎の方が視聴者の興味を序盤でガッと掴んで、中盤で深掘りして終盤で満足感を与えるっていう、もう計算され尽くした論事的な流れになってました。
なるほど。ただここで一つ疑問が湧くんですけど。
はい、なんでしょう。
成功してる動画をみんなが参考にし始めたら、結局どれも同じような構成の動画ばっかりになっちゃって。
あー、なるほど。
視聴者に飽きられる危険性ってないんですかね。
ある種のテンプレート化が進んで、業界全体が停滞しちゃうような。
素晴らしい視点ですね。そのリスクは間違いなく存在します。
ですよね。
だからこそ、ソースが強調しているのが、Notebook LMの役割分担なんです。
役割分担?
ええ。Notebook LMってソースに忠実すぎる嫌いがあるんで、台本全体を書かせようとすると、元の参考動画の何ていうか劣化コピーみたいになっちゃう。
あー、なるほど。
そうじゃなくて、あくまで動画全体の骨格、その設計図作りに特化して使うべきだと。
ふむふむ。
成功の型は借りるけど、そこに注ぎ込む魂は完全にオリジナルじゃなきゃいけない。そのための次のステップが極めて重要になるわけです。
動画脚本の基本構成
ということは、Notebook LMで強力な動画の骨格は出来上がったと。でもそれはまだ無人のビルみたいなものだっていうことですね。
まさにその通りです。
ここから、AIには絶対に出来ない人間による内装工事が始まるわけですね。
はい。ソースではここで2つの重要なステップを踏むべきだとされています。
ほう。
1つ目は視聴者目線での精査です。
視聴者目線。
AIが提案した構成案を前にして、この流れで視聴者は本当に満足するだろうか?とか、この動画を見終わった後、視聴者にどんな気持ちになって、どんな行動を起こして欲しいんだろう?っていうゴールを、作り手である人間が改めて定義し直す必要があるんです。
なるほど。AIはロジックは組み立てられても、視聴者の感情までは組み取れない。
ええ。
だから、ここで人間が共感のフィルターを通すわけですね。このトピックはもっと深掘りした方が喜ぶなとか、ここはちょっと難しいから削ろうとか。
そして、より重要なものが2つ目のステップです。
はい。
経験談の追加。これこそが、先ほどのAIっぽさを完全に払拭して、あなただけの価値を生む厳選になります。
ああ、出ましたね。
AIが作った構成の各項目に、あなた自身の体験から得た具体的なエピソードとか独自の視点を肉付けしていくんです。
ソースでは、自分独自の色を加えるって表現されてましたね。この色を加えるっていうのは、具体的にどういう心理的効果を狙ってるんでしょうか?
単にオリジナリティを出して他の動画と差別化するっていう機能的な話だけじゃない気がして。
おっしゃる通り、これは非常に深い意味を持っています。
と、言いますと?
視聴者って、情報を求めていると同時に、誰からその情報を得るかっていうのを無意識に選んでるんですよね。
ああ、なるほど。
あなたの失敗談とか成功談っていうのは、単なる情報じゃなくて、あなたの価値観とか人柄を伝えるための最も強力なメディアなんです。
メディアですか?
ええ。私はこんな失敗をして、こんな風に考えて、こうやって乗り越えたっていうストーリーに触れることで、視聴者はあなたという人間に興味を持って信頼を寄せてファンになっていく。
つまり、自分独自の色を加えるという行為は、コンテンツを差別化するためだけじゃなく、視聴者との間に強い信頼関係、いわば絆を築くための最も重要なプロセスなんです。
なるほど。情報はAIでも提供できるけど、絆は人間同士の間にしか生まれないと。
そういうことです。
その絆の媒介になるのが個人の経験談なんだと。
そう考えると、例えば節約術3000という構成があったとして、ノートブックLMが提案した3つに加えて、自分が大失敗した経験から学んだ4つ目の節約術を語るだけで、動画の価値は全く別次元のものになりますね。
GEMSの活用法
まさに、その4つ目の話を聞きたりから視聴者はあなたのチャンネルに登録するわけです。
いや、面白い。
こうして骨格が固まって、そこに人間ならではの魂が吹き込まれました。いよいよ最後の肉付けとなる台本執筆のフェーズに移ります。
はい。
ここで登場するのがもう一つのAI、ジェミーのGEMSという機能です。
GEMS、これはいわば自分専用にカスタマイズしたAIアシスタントを作る機能という理解であってますか?
その通りです。ソースの説明だと、自分の分身を作れると表現されてましたね。
分身。
例えばあなたの役割、ビジネス系YouTuberとか、よく使う語尾や口癖、好んで使う比喩表現、文章全体のトーンとかをあらかじめGEMSに設定しておくんです。
はいはい。
そうすることで、毎回長々と指示しなくても、いつでもあなたらしい文体で文章を生成してくれるようになります。
毎回、私は○○系の発信者で、読者に寄り添うような丁寧な口調でお願いしますみたいな、あの長いプロンプトを打つ手間が省けるわけですね。
そうですそうです。
それは便利そう。しかもこのGEMSの能力を120%引き出すための具体的なテクニックが3つ紹介されてましたよね。
ねえ。
これが非常に実践的で、すぐにでも試せそうだと感じました。
はい。ここがこの動画のカムとなる部分ですね。
一つ目は一章ずつ出力させることです。
一章ずつ。
ええ。台本全体を全部書いてって一気に指示すると、AIは全体を要約しようとしちゃって、どうしても内容が薄くなりがちだそうなんです。
ああ、なるほど。
そうじゃなくて、さっき固めた構成案に沿って、まず導入部分を書いて、次に第一章をこのトピックについて書いて、というように細かく指示を分割するんです。
面白いですね。AIにも一種のワーキングメモリーみたいなものがあって、タスクを絞ってあげたものがパフォーマンスが上がると。なんか人間と似てますね。
そう考えると分かりやすいかもしれません。
事実、動画内で検証されていましたが、この方法で出力した台本は、一括で出力したものに比べて文字数が倍以上になっていました。
倍以上?
ええ。内容の具体性とか深みも格段に増えていましたね。
AIに全集中させるイメージです。
なるほど。
二つ目のテクニックが、過剰書きで方向性を指示することです。
これは、なんか人間と仕事をするときと同じ感覚ですね。
まさに。
単にこの章を書いてと丸投げするんじゃなくて、その章で話してほしいポイントを過剰書きで渡すと。
はい。ここでは〇〇の重要性を述べた後、具体的な事例を三つ挙げて、最後に注意点を付け加える、といった具合に話の本質を先に伝えるんです。
うんうん。
これにより、AIが話の筋道から脱線することなく、あなたが意図した通りの論理構成で文章を書き上げてくれる。情報の軸がぶれなくなるんですね。
確かに。
そして三つ目が、知識・機能をフル活用する、です。
これがGEMSの新骨頂という感じがしました。自分の過去の作品をAIに学習させる機能ですよね。
その通りです。GEMSには外部のファイルを知識として読み込ませる機能があるんです。
はい。
ここに、過去にあなたが作成した渾身の台本とか、特にうまくいった動画の文字起こしデータをアップロードする。
ほうほう。
すると、GEMSはあなたの独特な言い回しとか、思考のパターン、話の展開のさせ方を学習して、より精度高くあなたらしい文章を生成できるようになるんです。
その知識・機能、非常に強力そうですけど、どれくらいのデータを読み込ませれば、AIが本当に自分らしくなったと実感できるものなんですかね。ソースで具体的な言及はありましたか?
具体的な量についての言及はなかったですね。ただ、ソース投稿者の方の経験として、これをやってから、AIが書いた言葉を自分の言葉に直すストレスが劇的に減ったと。
最終チェックと人間の介入
へー、それはすごい。
ええ。なので、おそらく量もさることながら、質が重要なんじゃないかと。自分のスタイルが最もよく出ているエラリすぐりのテキストデータを読み込ませることが、効果的な分身育成の鍵になりそうです。
なるほど。ここまでの工程で、ノートブックLMで骨格を作って、人間の経験を加えて、GEMSで肉付けをして、かなり質の高い台本ドラフトが出来上がっているはずですよね。
そうですね。
それでもまだ、最後の仕上げが重要だとソースは念を押していますね。
はい。画流転生を書く、という言葉がありますけど、最後の仕上げを怠ると、本当に全てが台無しになりかねません。
怖いですね。
ここでも、人間による2つの最終チェックが不可欠です。1つ目は、改めての一時情報の追加ですね。
またここでですか?
ええ。AIが書いた一般的な正論に、最後のスパイスとして、あなた自身の具体的な体験談とかエピソードをさらに加えていく作業です。
ああ、なるほど。AIが生成した文章の行間を、自分の経験で埋めていくようなイメージでしょうか。
いい表現ですね。
例えば、AIが競合リサーチは重要ですって書いた箇所に、私が実際にやっているリサーチ方法は…って、自分の生々しいノウハウを語る、そういうことですね。
まさにそれです。その一文が加わるだけで、情報の信頼性と価値は飛躍的に高まりますから。
うん。
そして2つ目のチェックが、伝わり方の調整です。
伝わり方。
はい。
AIって非常に賢いがゆえに、ついつい堅苦しい専門用語を使いがちなんです。
ああ、わかります。
それをターゲットとする視聴者に合わせた、わかりやすい普段の言葉に置き換える作業が不可欠です。
専門家が専門用語で話すと、聞き手は置いていかれたように感じますもんね。その壁を取り払うのがクリエイターの最後の仕事だと。
ええ。ソーセではインプレッション数をあなたの動画がおすすめに表示された回数と言い換える例が挙げられてましたけど、こういう細やかな配慮が視聴者との最後の距離を縮めるんですね。
ええ。AIっぽさを消さる最後の鍵は作り手自身の言葉で語りかけること。この動画はその重要性を最後まで一貫して伝えていますね。
というわけで、今回の動画から見えてきたことをまとめると、これはもう単なるAI活用術じゃないなと。
はい。
AIという強力なツールと人間がどう共存して最高のパートナーシップを築くかという未来のコンテンツ制作の一つの設計図でしたね。
ええ。
ノートブックLMで成功事例から骨格を学び、そこに人間の知見と経験という魂を注入し、最後にGEMSという自分専用に育てたアシスタントに血の通った肉付けをさせると。
まさに機械に任せるべき圧倒的な効率化の部分と、人間が絶対に介入すべき創造性の部分を見事に切り分けたアプローチですよね。
うんうん。ソースの最後で比較されていましたけど、AIに丸投げした台本が約2500文字だったのに対して、この半自動化フローで作られた台本は8000文字を超えていたんです。
8000字!?全然違いますね。
ええ。単に長いだけじゃなくて、論理的な流れ、具体例の豊富さ、そして何よりその人らしさというオーラをまとった全く別次元のコンテンツに昇華されていました。
AIによる効率化と人間ならではの創造性、この両方を最大に引き出す一つの完成形を見た気がしますね。
これはYouTubeに限らず、あらゆる知的生産の現場で応用できる考え方かもしれません。
そうですね。そこで最後にあなたに一つ問いを投げかけて終わりたいと思うんです。
はい。
動画で示されたように、AIが文章の構成や表現をますます巧みに模倣できるようになる。
そんな未来において、あなたのコンテンツの中で、絶対にAIには真似できない、あなただけの価値の源泉とは一体何になるでしょうか。
価値の源泉。
それは個人的な体験談なのか、独自の分析視点なのか、それともコミュニティとの対話の中から生まれる何かか。
その源泉を掘り下げて磨き続けることこそが、これからの時代を生き抜く鍵になるのかもしれませんね。
はい。以上がnotebook LMで生成した音声番組音声解説でしたが、いかがでしたでしょうか。
まあやっぱり話が上手いなあって思いますね。
基本、要点は抑えてますね。
細かいところは端折ってる部分もありますけども、基本的な流れなんかは非常にうまく解説できていたかと思います。
今回もね、スライドはなかなか出来がいいんで、余力があればまた映像にしてビデオポッドキャストで流してみようかなとも思っておりますが、これはちょっとどうかな、どっちかなって感じですけどね。
まとめるとですね、構成、実は3段階あって、今回端折られてるんですけども、ネタというか、何をテーマにするかっていうそこの部分。
AIを活用した台本作成の方法
これは別動画をまた作るって言ってたんで、それはちょっと置いといたうえで、台本のまず構成を考える、これをnotebook LMにさせるって言ってましたね。
で、さらにその構成なんかに自分の考え方を入れ込んでいったりしたうえで、今度はジェミニに台本を書かせるって言ってました。
で、その場合のコツが教えてもらえたんですけども、ジェミニのGEMS、なんかそういうGEMSだっけ、ちょっと別、専用モードというか、自分専用アシスタントみたいなモードを利用すると、
その台本が精度が上がるって言ってましたね。
で、さっきnotebook LMに作ってもらった台本を元に、それをGEMSに入力して台本を作るんだけど、その際も一本丸々させるんじゃなくて、一章ごと分割して渡すといいって言ってましたね。
はい、そんなわけで、今日はyoutubeの中の人っていうチャンネル、youtubeクリエイター向けのチャンネルの割と最新の動画ですね。
AIを使って台本を作るっていうテーマをかなり深掘りした内容の動画を見たので、あまりにも情報量多くて、ちょっとnotebook LMでまとめてみた、そんな音声をね、聞いていただきましたが、いかがだったでしょうか。
理想的な台本と視聴者の行動
で、実際ですね、このやり方、聞いては見たものの、これで実際にやれるのかどうかっていうのは、どちらかというとですね、非常に曖昧というか、これでいけるって感じには全然なってないんですね。
で、その理由っていうのが、そのnotebook LMで事前に学習というか、この台本がいいなと思ったような動画のURLを読み込ませて学習させたりするっていう作業が必要なんです。
ここがね、まだ曖昧なんだよね。
で、例えば、本を売るっていうことに関して言えば、バリューブックスさんがやっているつんどくチャンネルなんかは、たぶん一本の動画で、うまくいけば数千冊売ってる一冊の本をね、ぐらいの実績があるっていうふうに考えれば、まあ理想的な。
そこにはたぶん台本があるんだろうなと思えるので、まあそういったものを学習させてもいいと思いますし、まあゆる言語学ラジオもそういうところあります。
ただあれは、二人の掛け合いの面白さみたいなのがあるんで、ちょっとまたね、傾向が違うなと思います。
だからまあ、何を持って理想とするのか、良い台本ってどんなものなのかが実は見えてないんだよね。
それはひいては、この動画の中でも中の人が言ってたんですけど、視聴者さんに見た後にどういうふうになってもらいたいのか、どういう行動をしてもらいたいのかっていう、そこの絵がくっきり描けてないっていうことに繋がるんだよね。
結局そのYouTubeチャンネルを運営している理由というか、視聴者さんにどんなものを届けて、どういう行動を、どんなふうになってほしいのかみたいなところが、なんかね、ふわっとしちゃってるっていうのも大きいのかなと思いますが、
結局自分の店で物を買ってくれるのが一番ありがたいので、そこをもっとしっかり特化していくというか、そこを深掘りしていく必要があるなとは思うんですね。
ただ、うちで売ってるものって特別なものがないわけですよ。
例えば、バリューブックスさんもそうなんだけど、本って割とどこでも買えますよね。大手の出版社であれば特に。
この間もそんな話をツンドクチャンネルで言ってましたけど、バリューブックスさんで在庫が終わっちゃったら、もうそれで終わりで、あとはみんなAmazonとか他のECサイト、ネット書店から買っちゃうっていうことになるので、
全ての果実を自分のところで取っているわけではない。うちだってそれを言っちゃうと、一つの本を大量に在庫しているわけではないんですよね。
そこがネックで、自分のところの動画を見た上で他のところで買うっていう流れがどうしても止められないっていうのはあるかもね。
ただ、いい動画を作っていくと、そこの応援したいって気持ちも出てくるからね。そこでなんとか自分のところで買ってもらうっていう、それが動機づけになるのかもしれないなと思うので。
それで、売るものの良さも伝えるんだけど、売っている自分たちもちゃんとアピールしないといけないんだろうなという気はするんですよね。
だからそういったYouTubeを探して学ばせる。そこで結構途方に暮れちゃってますね。
ただ、とりあえずそれを言っていると始まらないので、とにかく何でもいいから、極端だけどさ、良さげな動画を放り込んで、テーマを設定して台本を作らせるっていうのをやってみないといけないですね。
これは経験値だと思うので、今年はこれを頑張ってみたいなという気になってきました。これを引いては自分の鼻の動画のチャンネルにも使える、そういうノウハウなので、ちょっと頑張ってみようかなと思ってます。
じゃあ今日はここまでです。最後までお付き合いいただきましてありがとうございました。ではまたね。チュース。
