課題解決

AIで動くツールは作れた。でも問題は半年後だ。作った本人しかわからない、障害時に直せない、セキュリティ更新が止まる——AI生成コードの運用保守で詰まないための判断軸を整理します。

AIを使えば社内ツールが自分で作れる時代になった。でも「作り切る・本番で動かす・半年後も壊さない」となると話は変わる。いつ外注に頼むべきか、その判断軸を整理します。

動画制作を内製化して運用してみると、最初は想定していなかった落とし穴が見えてきます。完璧主義・ブランド・AI過信・著作権・メンテ継承・在庫管理の6つを、実運用ベースで整理しました。実装担当向けの補足は末尾に。

動画コードを AI に書かせる試みを自社で何度か回した結果、任せる範囲と任せない範囲の線引きが見えてきました。実用上の時間短縮、AIに頼れないこと、運用のコツを整理しました。実装担当向けの補足は末尾に。

動画を内製化する1本目から完璧を狙うと止まります。本格的に作り始める前に決めておく5つのこと、ブランドガイドラインの最低限、1本目の心構えを整理しました。実装担当向けの補足は末尾に。

動画制作の総コストは月額料金の単純比較では決まりません。SaaS・外注・コード化の3択について、初期費用・ランニング・1本あたりの単価・量産時の損益分岐点と見えにくいコストまで分解しました。

動画1本にコンセプトを全部入れると視聴者に伝わりません。「世界観・課題・解決・呼びかけ」を4本に分けてシリーズ化する設計法と、各回の役割の割り振り方を、実際に制作した立場から解説します。

SNSリール動画を継続的に量産するなら、フォーマットを5種類に絞って設計するのが効きます。教育系・あるある・警告・対比・体験視点の5パターンについて、狙いと典型構成を実際に運用した立場で整理しました。

動画制作を社内でやるか・外注か・SaaSで済ますか。判断を分ける3つの問い（続ける気はあるか・コードを書ける人がいるか・バズの研究を別に考えられるか）を整理しました。