この動画では、AIツールを駆使して「UGC（ユーザー生成コンテンツ）」風の広告動画を効率的に作成するワークフローを解説しています。従来、1本あたり20ドルから50ドルかかっていた制作費を、AIを活用することで大幅に削減し、かつ人間と見分けがつかないほどリアルなキャラクターを生成する具体的なステップを紹介します。

背景

UGCは、一般ユーザーが自発的に製品を紹介しているように見えるコンテンツで、SNS広告において高い効果を発揮します。しかし、多数のクリエイターを雇うにはコストと時間がかかります。動画内では、Joma Techのリサーチを引用し、UGCの基本戦略（新しいアカウントでの投稿、カジュアルな推奨）を説明。その上で、最新のAIモデル（Seedance 2.5やGemini 3 Proなど）と、それらを統合するプラットフォーム「treg」を用いることで、制作プロセスを自動化する背景が語られています。

この動画の要点

1. UGC動画の構成要素として「フック（0〜18秒）」と「コンテンツデモ（18〜40秒）」の2段構えを提唱。同じデモ動画に複数のフックを組み合わせることで、ABテストを容易にします。tregを使用してトレンド動画をリサーチし、効果的なフックを設計します。

2. リアルなAIキャラクター生成のために、Henry Li氏が開発した「Portrait Clone」スキルを紹介。JSON形式のプロンプトでモデルの自由度を制限し、AI特有の不自然さを排除する手法を解説。これにより、特定の人物の「バイブス」を維持したまま新しいキャラクターを生成可能です。

3. モデル比較では、GPT Image 2.5やSeedream 4.5、Gemini 3 Proを検証。動画内のテストではGemini 3 Proが最もリアルな結果を出したと報告しており、用途に応じたモデル選択の重要性を説いています。これらのモデルはtregを介して安価に利用可能です。

4. 動画生成にはSeedance 2.5を使用。プラットフォーム側の制限を回避しつつ、Eleven LabsやFish Audioで音声をクローンして合成することで、リップシンクの精度を高めた最終成果物を作成します。これにより、20セント/秒という低コストでの制作を実現します。

なぜ重要か

本動画の核心は、単にAIで動画を作るだけでなく、既存の成功しているUGCキャンペーン（例：Composio）をAIエージェントに分析させ、そのパターンを模倣させる「データ駆動型」のアプローチにあります。tregのようなツールを介して複数のAPIを統合し、リサーチからスクリプト作成、動画生成までを一気通貫で行うワークフローは、マーケティングの自動化を一段上のレベルに引き上げます。特に、AIキャラクターに「特定のバイブス」を持たせるためのプロンプト技術は、ブランドの信頼性を維持しつつ量産を可能にする重要な示唆を含んでいます。

こんな人におすすめ

SNSマーケター、広告代理店、スタートアップの創業者、AIツールを活用してコンテンツ制作を効率化したいクリエイター。