AIで書いたショート台本が伸びない理由｜「生成」と「診断」の違いと添削の方法
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ChatGPT や Claude に「ショート動画の台本を書いて」と頼めば、それらしい台本が数十秒で手に入ります。しかし、AI 台本でリールやYouTube動画を量産したのに再生数がまったく伸びない——という相談は増える一方です。
結論から言うと、原因は AI の文章力ではありません。書いた後の検証工程が丸ごと抜けていることが原因です。
AI生成台本の3つの落とし穴
重要なのは、これらは「AIを使うな」という話ではないことです。生成AIは初稿を作る速度において人間を圧倒します。問題は初稿をそのまま投稿していることにあります。
- 平均点の文章になる: 生成AIは「もっともらしい続き」を出力する仕組み上、驚きのない無難な展開に寄る。フックが弱く、パターン中断がない台本は視聴維持率が上がらない。
- あなたの視聴者を知らない: プロンプトに書かれていない文脈——チャンネルの過去動画、視聴者層、コメント欄の温度感——は反映されない。
- それっぽい嘘が混ざる: 実在しない研究や統計を自然な顔で挿入することがある。信頼を一度失うと維持率どころかチャンネル全体が沈む。
「生成」と「診断」は別の仕事
プロの放送作家の仕事は、書くことと同じくらい「読むこと」に割かれています。書いた台本のどの一文が効いていて、どの一文で客が離れるかを特定し、弱い箇所だけを直す。この工程を診断と呼ぶなら、生成AIが担っているのは初稿づくりだけで、診断は誰もやっていないのが実情です。
診断で見るべき観点は、たとえば次のようなものです。
- 冒頭15秒に「続きを見る理由」が具体的に提示されているか
- 話題の切り替わりで新しい問い（好奇心ギャップ）が開かれているか
- 根拠のない断定・出典不明の数字が紛れていないか
- 結論までの距離が長すぎる段落はどこか
引用グラウンディングという考え方
台本添削で最も重要な原則は、指摘は必ず本文の引用に紐づけることです。「もっとフックを強く」のような抽象的なアドバイスは実行できませんが、「『今日は朝のルーティンを紹介します』というこの一文が、続きを見る理由を提示できていない」なら、直す場所が特定できます。
これは AI に添削させる場合も同じです。台本のどの位置のどの文について言っているのかを引用で固定しない添削は、もっともらしいだけで再現性がありません（AI が引用位置を間違える問題への対処も含めて、添削ツールの設計では最重要ポイントです）。
おすすめのワークフロー：AI初稿 → 診断 → 自分の言葉で直す
この分業なら、AI の速度と人間の文脈理解を両取りできます。台本の診断には Texiter が使えます。台本を貼るだけで、8つの心理テクニックの観点から効いている一文・弱い一文を引用つきで特定します。実際の診断結果はサンプルで登録不要で確認できます。
短尺台本の構成から見直したい場合はショート動画・リール台本の作り方もあわせてどうぞ。
- 生成AIで初稿を作る（ここは速度優先でよい）
- 台本を診断にかけ、効いている文・弱い文を引用単位で特定する
- 弱い箇所だけを自分の言葉と経験で書き直す（全文リライトはしない）
- 投稿後、維持率グラフの落ち込み地点と診断結果を突き合わせて精度を上げる