AIで作りやすくなるほど、
偏愛が参入障壁になる。

@mad_dogdebtさんは、実際の戦争を映画的なアニメーションとして再構成する海外YouTubeチャンネルを例に、アニメーション、ナレーション、編集などの制作負担をAIが下げつつあると投稿した。ゼロから形式を発明するより、すでに反応された型を研究するほうが現実的だという見方だ。

一方、Rob Hallamさんは、13歳のころゲームへ逃げ込み、Minecraftのサーバーを作り、利用者を集めるためにYouTubeを始めたと振り返る。タイトル、物語、サムネイルを変えながら数字を見続け、その蓄積が12年後の動画シリーズにつながったという。16時間で3万ドルを売り上げたという結果を含め、個人史と数値は本人の主張であり、独立検証されていない。

型は借りる。問いは自分で持つ

二つをつなぐと、AI時代の参入障壁が少し違って見える。映像を作る技術や、視聴されやすい構成は真似しやすくなる。だが、同じ対象の小さな違いに気づき、十回目にも「次はここを確かめたい」と思える理由までは複製できない。

型は、入口を早く作るために借りられる。たとえば「状況を示す、ひとつの判断を追う、結果を見せる」という順番だ。そこへ何を載せるかは、自分がすでに繰り返し見てしまう対象から選ぶ。競技の一場面でも、アプリの小さな操作でも、街で毎日変わる景色でもいい。詳しくない人気テーマを追うより、訂正したい点や次の疑問が自然に出る対象のほうが、二本目以降の燃料を持っている。

小さく試すなら、三本のあとに疑問を数える

まず、頼まれなくても過去に何度か調べ直した題材を一つ選ぶ。同じ45秒の型で三本だけ作り、公開のたびに「直したい事実」「新しく生まれた疑問」「次に試す見せ方」を一行ずつ残す。再生数より先に、三本目のあとも新しい疑問が残っているかを見る。

疑問が増えないなら、型が当たっても長く続く題材ではないかもしれない。反対に、作るほど観察したい点が増えるなら、制作工程は他人が真似できても、積み上がる視点は簡単には追いつかれない。偏愛は感情だけではなく、反復できる調査能力になる。

AIが十本を作ってくれる日に、
あなたが十一本目でも確かめたいことは何だろう。