広告動画を作る企業様の、TikTok 動画の分析と台本作成をスプレッドシートから AI で自動化

概要

TikTok で商品を紹介する広告動画を作っている企業様向けに、「よく見られている動画の分析」と「新しい商品の台本づくり」を AI で自動化する仕組みを作りました。

担当の方が普段使っている Google スプレッドシートに動画の URL や商品名を入れてメニューを押すと、裏側のサーバーが動画を取り込み、AI が分析や台本の作成を行い、できあがった Word 文書のリンクがスプレッドシートに書き込まれます。新しい画面の使い方を覚えなくても、いつもの表の上で作業が完結する形にしました。

課題

• よく見られている TikTok 動画を参考にするとき、1 本ずつ見返して、セリフ・画面の文字（テロップ）・撮り方を手で書き出していた

• 分析した内容を、次に作る商品の台本へ活かす流れが決まっておらず、担当者の経験に頼っていた

• 「冒頭でつかむ一言」や「購入をうながす締めの言葉」など、これまでにうまくいった言い回しが個人の手元に散らばっていて、チームで使い回せなかった

• 1 本ずつ作業するため、まとめて何十本も分析・作成したいときに時間がかかっていた

作ったもの

動画の分析（スプレッドシートの「分析」シート）

• 使い方: TikTok の URL を貼り、分析したい行にチェックを入れてメニューを押すだけです

• 動画の取り込みと場面の切り出し: サーバーが動画を取り込み、画面が大きく切り替わる場面ごとに静止画を自動で切り出します

• 文字起こし: 話している言葉に加えて、画面に出ているテロップも AI が読み取って書き起こします

• 場面ごとの分析: 動画・場面ごとの静止画・文字起こしをまとめて AI に渡し、次の項目を場面ごとに整理します

• レポートの保存: 分析結果を、場面ごとの静止画入りの Word 文書にして共有ドライブへ保存し、そのリンクと「参考 ID」をスプレッドシートに書き込みます

台本の作成（「台本作成」シート）

• 使い方: 商品名・商品ページの URL・ジャンル、必要なら参考にしたい動画の「参考 ID」を入れてメニューを押します

• 材料を集める: 商品ページの内容を読み取り、参考動画の分析結果と、後述のフレーズ集から関係の深いものを集めます

• AI が台本を書く: 「台本づくりの考え方」「フレーズ集」「お手本の台本」「今回の指示」を組み合わせて AI に渡し、決まった書式で台本を作ります。冒頭の一言（10〜15 文字）とその差し替え案 5 つ、5〜6 カットのセリフ・テロップ・撮影の指示、BGM・効果音の案、ハッシュタグ案までがそろいます

• 台本の保存: Word 文書にして台本用の共有ドライブへ保存し、リンクをスプレッドシートに書き込みます

フレーズ集の管理（「ナレッジ」シート）

• うまくいった言い回しをためる: ジャンル・場面（冒頭・導入・本題・締め）・タグを付けて、フレーズを 1 行ずつ登録します

• 追加・更新・削除: 行にチェックを入れてメニューから選ぶと、サーバー側のデータベースに反映され、結果（登録済み・更新済み・削除完了・エラー）がその行に書き込まれます

• CSV からまとめて取り込む: 手元の CSV ファイルを専用のページに置くと、シートの末尾に追記されます（足りなければシートの行も自動で増やします）

• 意味の近いものを探す: 登録したフレーズは「意味の近さ」で検索できるように変換して保存します。台本を作るときは、商品名とジャンルに意味が近いフレーズを探し、同じジャンルのフレーズも補って AI に渡します

3 つをつなぐ流れ

分析・台本作成・フレーズ集は別々のシートですが、中身はつながっています。分析した動画には「参考 ID」が付き、その結果はサーバー側に残ります。台本を作るときにこの ID を書いておけば、参考動画の場面構成・冒頭のつかみ方・締めの言葉が台本づくりの材料になります。さらにフレーズ集にためた言い回しも自動で加わるため、「よく見られている動画を分析する」「うまくいった言い回しをためる」「それらを踏まえて次の台本を書く」という一連の作業が、同じスプレッドシートの上で回るようになりました。

工夫したところ

• スプレッドシートの処理時間の上限（1 回 6 分）を超えても止まらないようにしました。5 件ずつ並行してサーバーに送り、上限の 30 秒前になったら区切って、1 分後に自動で続きを再開します。すべて終わったら再開の予約は自動で消します

• 同じ動画を 2 回処理しないようにしました。処理を始めた行にはすぐ「解析中...」と書き込み、結果の欄が空の行だけを対象にするため、自動再開のときに同じ行をもう一度送ることはありません。成功した行はチェックを自動で外します

• 1 件の失敗で全体が止まらないようにしました。成功・失敗は行ごとに結果の欄へ書き込み、最後に「成功◯件・エラー◯件」をまとめて表示します。実行前には件数を示した確認も出します

• 外部の都合で処理が失敗しても、できる範囲で台本を作り切るようにしました。商品ページが読めないとき、参考動画の分析が見つからないとき、意味の近さでの検索が失敗したとき（同じジャンルのフレーズだけに切り替えます）も、止めずに続けます。フレーズを検索用に変換する処理は、失敗したら間を空けて最大 3 回までやり直します

• 分析・台本作成・フレーズ集の操作を受け付けるサーバーの入口は合言葉（API キー）で守り、合言葉を持つスプレッドシートからだけ使えるようにしました。AI の呼び出しや保存はサーバー側の専用アカウントの権限で行う形に一本化し、AI 用の鍵をサーバーに置かない構成にしています。文書の保存もサーバー側で行うため、スプレッドシート側には共有ドライブを触る権限を持たせていません

• 動画や静止画の一時ファイルは、処理が成功しても失敗しても必ず消すようにし、不要なデータが残り続けないようにしました

• AI に渡す指示では、参考動画の構成やテンポは学ばせつつ、その動画の商品名・価格・成分などの固有の情報は台本に流用しないよう明示しています。他社の商品情報が新しい台本に紛れ込むのを防ぐためです

• フレーズ集の保存先を途中でより検索に強いデータベースへ移した際は、移行用の手順（スクリプト）を用意しました。すでに移したものは飛ばすため、途中で止まってもやり直せます。ID は自動で振り、シート上では編集しない決まりにしています

• 動画の取り込みに使う部品は TikTok 側の仕様変更で動かなくなることがあるため、その更新手順や、ログの確認・デプロイの手順を資料にまとめ、担当者が入れ替わっても運用できるようにしました