YouTube台本の品質チェックを自動化して月20〜30時間の時短に成功

要件	内容
実施したこと	YouTube台本の品質チェック自動化
具体的な効果	20〜30時間/月の工数削減

お客様のお悩み

YouTubeでさまざまな商品を紹介・解説する動画を作成されていらっしゃるH様は、台本の品質チェックに多くの時間を費やしていたそうです。

そこで品質チェックの一部をAIに任せることで時短を図りたいとご相談いただきました。

これまでどのぐらい時間がかかっていたか

これまでは、最低でも月に20〜30時間以上はかかっていたとのことです。

具体的に実施したこと（施策）

今回はスプレッドシートに台本を記入して、特定のセルに配置されているボックスにチェックを入れることで自動的に台本の品質チェックが始まるフローを構築しました。

バックエンドではn8nが処理を行なっていますが、ユーザー側からはスプレッドシートのみの操作でよく、どなたでも利用しやすいものとなっております。

今回の施策でこだわったところ

今回の施策でこだわったポイントは主に2点あります。

ユーザーはスプレッドシートのみで操作が完結

台本を作成される方がITに関するスキルを持っていなくても利用しやすいように、Googleスプレッドシート内で操作を完結できるように設計しました。

n8n標準の機能ではスプレッドシートの特定のセルを監視することはできないのですが、GASを駆使して監視できるように連携しました。

これによって、n8nフローを完全に隠すことができるため、どなたでも利用しやすくなります。

コスト的にも効率的な品質チェックを実施

OpenAIを始めとする生成AIの利用は、入力する文字の量・出力される文字の量に応じてコストがかかります。

また、APIを一回呼び出すごとに通信する時間もかかるため、なるべく少ない文字数で的確に命令し、少ない回数呼び出すことで費用・時間ともに効率よくなります。

今回、処理対象の台本は百行を超えるものであったため、API呼び出しを効率化する必要がありましたが、その点においても、丁寧に実装いたしました。

時短効果

このフローを活用することで20〜30時間/月の時短に成功されています。また、H様のビジネス規模が大きくなればなるほど、時短の効果は大きく響いてくるものだと思われます！

お客様からの感想

ご対応は丁寧かつ迅速で、終始安心してお任せできました。

また、金額についても明確でわかりやすく、大変助かりました。 今後も機会があれば、ぜひお願いしたいと考えております。