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チャンネル成長に伴い、コメント対応や動画企画の工数が爆発的に増加。
クリエイティブな活動に集中できない状況が続いていた。

RAG型AI活用によるYouTube運用自動化基盤の構築

クリエイターの過去の動画データや視聴者情報を学習させたRAGシステムを構築し、コメント対応から企画立案まで自動化しました。

1. 過去の動画スクリプトやコメントをベクトル化し、クリエイターの声のトーン・スタイルを学習させました。 2. 視聴者からのコメントに対して、クリエイターらしい返答を自動生成するシステムを構築しました。 3. トレンド分析と過去の視聴データをもとに、動画企画案を自動提案する機能を実装しました。 4. Slackとの連携により、承認フローを含む完全自動化パイプラインを実現しました。

1. 過去の動画スクリプトやコメントをベクトル化し、クリエイターの声のトーン・スタイルを学習させました。 2. 視聴者からのコメントに対して、クリエイターらしい返答を自動生成するシステムを構築しました。 3. トレンド分析と過去の視聴データをもとに、動画企画案を自動提案する機能を実装しました。 4. Slackとの連携により、承認フローを含む完全自動化パイプラインを実現しました。

1. 過去の動画スクリプトやコメントをベクトル化し、クリエイターの声のトーン・スタイルを学習させました。 2. 視聴者からのコメントに対して、クリエイターらしい返答を自動生成するシステムを構築しました。 3. トレンド分析と過去の視聴データをもとに、動画企画案を自動提案する機能を実装しました。 4. Slackとの連携により、承認フローを含む完全自動化パイプラインを実現しました。

運用工数が大幅に削減され、クリエイターがコンテンツ制作に
集中できる環境が整いました。

自動化により確保された時間をクリエイティブな活動に充てることで、動画のクオリティが向上し、チャンネル登録者数も増加傾向にあります。