リールの伝わり方を、
AIと確認する

①

公開前の最終チェック

撮影した動画をアップ → AIが冒頭3秒の引き強度・テロップ抜け・尺の冗長 を採点。

検討例: 冒頭で伝えたい内容を確認し、結論を先に見せる構成を試す。効果は公開後に比較する。

②

伸びなかった動画の事後分析

公開済み動画と取得できた実測値を確認し、改善候補を整理。原因を断定しません。

検討例: テロップの読みやすさを確認し、文章量や表示時間を一つずつ見直す。

③

量産フェーズの台本生成

自社の動画で伝えたいことを整理し、別機能の台本生成で候補を作ります。出力を確認して採否を決めます。

検討例: 自社投稿で説明不足だった問いを整理し、次の台本案を作る。制作時間や反応は保証しません。

冒頭の伝わり方

AIが冒頭の内容を評価し、改善候補を提示。実測スキップ率や成果の予測ではありません。

テロップの読みやすさ

取得できた映像から文字量や配置を確認。固定の合格値ではなく、内容と視聴条件に合わせて判断します。

カット切替テンポ

説明内容に対して展開が追いやすいかを確認し、編集の候補を提示します。

シズル感 (視覚的フック)

動き・色相変化・テキストアニメ・人物表情 を画像認識で採点。低い場合は具体改善案を提示。

BGM・効果音 適合度

映像内容と BGM テンポ・効果音の合致度を診断。離脱を抑える音設計まで言及。

台本生成との使い分け

動画添削は改善候補の確認、台本生成は別機能です。目的に応じて使い分け、提案を元の素材と照合します。