【弁護士の仕事、AIが奪い始めた】 AnthropicのClaudeが法律実務まで自動化 契約書を読んで修正点まで洗い出す Slack・DocuSignともつながる 👇 法律AIが「質問に答えるだけ」を超えた 詳しい中身は👇　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 今回注目されているのが 法律業務向けの「claude-for-legal」 Claudeを法律実務で使うための オープンソースの仕組みとして公開されている 初心者向けに一言でいうと 「Claudeに法律事務を任せるための 専用セットを追加する」イメージ できることがかなり実務的 まず契約書をClaudeに読ませる すると内容を確認して 重要な条項や問題になりそうな箇所を整理 契約書レビューの補助として使える さらに法的な質問に対する 回答文の作成も支援できる 訴訟関連では 請求内容を整理して 表にまとめるような作業にも対応 期限や契約更新日の管理など 忘れると困る業務にも応用できる ポイントは Claude単体で完結させるだけではないこと Slack DocuSign Ironclad Lexis+など 普段使うサービスと組み合わせて 法律業務の流れに組み込める 画像ではClaude側に 「claude-for-legal」を追加する画面も確認できる Claude CoworkやClaude Code APIを使う構成も想定されている つまり今までのAIは 「法律について質問する」 ↓ 「回答を読む」 が中心だった これからは 契約書を読む ↓ 内容を整理する ↓ 回答案を作る ↓ 関連情報を表にする ↓ 次の業務につなげる ここまでAIに寄せられる もちろん法律判断そのものを 無確認でAI任せにする話ではない 最終確認や責任は人間側に残る それでも大きいのは 弁護士や法務担当者が 毎回ゼロから資料を読み 整理して文章を作る工程を減らせること 法務AIの競争は 「賢く回答する」から 「実際の仕事をどこまで処理できるか」 ここに移ってきている

【メルカリ出品工場、寝てる間にどんどん売れてる】 Claude×画像AIで出品作業を自動化 写真を入れると下書きと商品画像まで作る 👇 売れた商品は管理表のステータスまで連携 物販で一番面倒な作業がここまで減った 動画の中身は👇　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 これ、メルカリ物販をやってる人にはかなり衝撃。 動画では商品写真を起点にして 出品までの作業を流れ作業にしている。 まず商品の写真を用意。 そこからAIが 出品に必要な情報を整理して 下書きを作っていく。 さらに商品画像も整える。 つまり今まで人間がやっていた 写真を確認 ↓ 商品情報を整理 ↓ 文章を考える ↓ 画像を整える ↓ 出品準備 この流れをまとめて処理できる。 動画では複数の商品が ベルトコンベアのように流れていく。 しかも投稿者によると 23件の出品処理を寝ている間に完了。 さらに面白いのが 「出品したら終わり」ではないところ。 売れた商品は 管理表側のステータスまで連携する仕組み。 物販って商品を仕入れるより 出品と管理の細かい作業が地味に重い。 1商品なら大したことなくても 10商品、20商品と増えると一気に時間を取られる。 そこをClaudeなどのAIと 画像処理を組み合わせて自動化する発想。 もちろん最終的な商品情報や 画像、価格、説明文の確認は人間が必要。 でもAI時代の物販は 「全部自分で入力する」から 「AIが作ったものを確認する」に変わっていく。 寝ている間にも 出品準備が進む物販。 この仕組みを作れる人ほど 作業量ではなく仕組みで勝負できる時代になってきた。

【EC制作が別物になる】 ClaudeとGeminiで売れるページを分析 Shopify用のデザインまで再構築できる 👇 参考サイトをゼロから考え直す必要なし 👇初心者でも流れはかなりシンプル　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 やり方は👇　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 まず完成度が高いECサイトやLPを見つける ここで重要なのは AIにいきなり「良いECサイト作って」 と頼まないこと 先にお手本を用意する 次に参考ページを録画して ClaudeやGeminiに内容を渡す 見てもらうのは 単純な色やフォントだけじゃない ファーストビューの構成 商品の見せ方 画像と文章の配置 余白の取り方 CTAの位置 価格の見せ方 セクションの順番まで分析する つまり参考サイトを 「見た目」ではなく 「設計図」に分解してもらう その分析結果を使って ClaudeにShopify向けの セクションを作らせる 指示する内容も難しくない 参考ページのUI/UXをベースに 自社ブランドと商品に合わせて Shopify用に再構築する この流れ 元投稿では 1セクションが3〜4分で完成すると紹介 その後に確認するのは 余白 表示崩れ 価格表示など 必要な部分だけ人間が修正する さらに面白いのが 最初の1案で終わらせないこと 内容と構造は維持して 色 タイポグラフィ 余白 コンポーネントを変えた 4パターンを生成する 最後に一番いい案を選ぶ AIにゼロからセンスを要求するより 「参考LP→AIで分解→Shopifyで再構築」 の方が方向性を指定しやすい 初心者ほど覚えておきたいのはここ AI時代のEC制作は 全部自分でデザインするだけじゃない 良い事例を見つけ ClaudeとGeminiに構造を理解させ Shopify向けに作り直す この使い方なら デザイン経験が少なくても 最初のたたき台を作りやすくなる

【LPがそのままCMになる】 撮影なしで商品動画の土台まで作れる Image2とMiniMaxで15カットを生成 👇 商品画像＋LPから約10分でここまで 動画編集初心者ほど見てほしい流れ 詳細は👇 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 これ、やっていることはかなりシンプル。 最初に商品画像を用意する。 次に商品のLPを入れる。 そこから商品の情報と世界観をもとに CM用のカットを組み立てていく。 今回できたのは全15カット。 最初は黒背景に光が入る CMらしい導入からスタート。 次に空間演出。 ブランド名を見せて 商品の質感をアップで見せる。 そのあと商品を登場させ 正面からしっかり見せる。 さらに容器の細部 商品の説明 利用シーンへ展開。 デスクに置いたカットや 自然光の入る室内カットも作られている。 最後はブランド名と商品を置いて エンドカードまで完成。 バラバラの画像を作るだけじゃなく 「1本の広告としてどう見せるか」 まで流れが作られているのがポイント。 静止画生成にはImage2。 動画化にはMiniMax。 生成した素材を CMの各カットとして並べていく。 画面上では15カットを一覧できるから 全体のトーンも確認しやすい。 さらに9:16と16:9を選べる。 縦ならReelsなどのSNS向け。 横ならYouTubeや サイト掲載用の動画に使いやすい。 これまで商品動画を作るなら 企画を考える 絵コンテを作る 撮影素材を準備する 編集する テロップを入れる 尺を整える と工程が多かった。 今回の作り方は 手元の商品画像とLPを起点にできる。 だから動画制作経験がなくても 最初の一歩がかなり分かりやすい。 特に商品数が多いECでは強い。 1商品ごとに撮影企画をゼロから作るより 既存の商品素材を再利用できる。 広告用 SNS用 サイト用 用途ごとの動画展開にもつなげられる。 ただし生成後の 商品形状やロゴ 文字表現は必ず確認したい。 AIに全部任せて終了ではなく AIで制作工程を一気に前へ進める。 商品画像とLPしかない状態から 約10分でここまで持っていける。 「動画は難しい」の前提が かなり変わる制作フロー。

【服の撮影、いらなくなる】 GoogleのVITON-HDとStable Diffusionが強烈 人物写真と服画像から「着用イメージ」をAI生成 👇 モデルを呼ばずにコーデ写真まで作れる アパレルECの作り方が根本から変わる やり方は👇　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 やることはシンプル。 「人物の写真」と 「着せたい服の画像」をAIに渡す。 VITON-HDのような技術が 人物に服を合わせた バーチャル試着画像を生成する。 これが普及すると 商品を見る ↓ 自分の写真でAI試着 ↓ 似合うか確認 ↓ 購入を判断 こんな買い方ができる。 色違いや別コーデも 実際に何度も着替えず比較できる。 Stable Diffusion系の生成AIを使えば 画像編集にも応用可能。 もちろん実際のサイズ感や 素材の質感まで完全に再現できるとは限らない。 それでも 「想像して買う」から 「AIで試してから買う」へ。 ネットショッピングが大きく変わりそう。

【物販、オワコン】 メルカリとAmazonへの出品だけじゃない 楽天市場・Yahoo!ショッピングまで横断管理 商品画像も用途別に自動生成する画面になっている 👇EC担当者の仕事がこう変わる この画面で注目したいのは 4モール管理だけじゃない。 下にある 「生成クリエイティブ・ライン」。 ここを見ると 1つの商品に対して 複数パターンの画像が並んでいる。 商品単体を見せる画像。 成分を訴求する画像。 人物を入れたメインビジュアル。 使用シーンを伝える画像。 ECを始めたばかりだと 「商品写真1枚あればいい」 と思いやすい。 実際には 何を伝える画像なのかで クリエイティブの役割が変わる。 そして販売先も1つではない。 画面には メルカリ Yahoo!ショッピング 楽天市場 Amazon の4モールが同時表示されている。 同じ商品でも 価格やキャンペーン 在庫状況などは変化する。 右側のアクティビティには 楽天市場の在庫同期 Amazonのカート価格変更 Yahoo!のポイント設定 といった処理まで表示。 上部では 本日の出品169 本日の売却96 生成クリエイティブ1,130 が確認できる。 ここで重要なのは 単なる「画像生成AI」の話ではない。 EC業務そのものを 1本のラインとして考えていること。 商品情報を用意する ↓ 販売用クリエイティブを作る ↓ 各モールへ掲載する ↓ 販売状況を見る ↓ 在庫を同期する ↓ 価格や施策を調整する 従来は別々の画面と作業だったものを 1つのオペレーションに寄せている。 もちろんスクリーンショットだけでは AIが実際に担当する範囲や 各モールとの連携方式までは確認できない。 それでも考え方としては重要。 AI導入で最初に狙うべきなのは 派手な機能ではなく 毎日何度も繰り返している工程。 商品画像を作る。 商品を登録する。 在庫を直す。 価格を直す。 販売状況を確認する。 この反復をつなげられれば 人間が触る回数そのものを減らせる。 ECのAI化は 「文章を生成してもらう」段階から 「販売オペレーションを動かす」段階へ 進んでいく可能性がある。

17歳がEC運営をここまで自動化する時代。 OpenClaw × Codexで販売フローを組んだ。 商品探しから発送処理までAIでつなげる。 👇 売れる候補を探し、商品ページや広告文も生成。 注文後は倉庫APIへ連携する設計。 「作業する人」より「仕組みを作る人」が強くなる。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 具体的な流れは👇　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 まずOpenClawで AmazonやShopifyの商品情報を収集。 売れ筋や利益率などを基準に 販売候補を絞り込んでいく。 次にCodex側で 選んだ商品の販売工程を作る。 商品説明を書く。 価格設定に必要な処理を組む。 SEO用の情報を生成する。 さらに広告文や SNS投稿用の文章まで作る。 ここで終わらない。 販売後の処理まで APIでつなげている。 注文情報を受け取ったら 倉庫側のシステムへ連携。 発送に必要な情報を渡し 追跡番号の発行まで処理する。 そして売上データを 次の改善に戻す。 何が売れたのか。 どの商品を増やすのか。 広告予算をどう配分するのか。 この判断材料まで Codexで分析する構成。 つまり 商品リサーチ ↓ 商品ページ作成 ↓ 集客 ↓ 受注 ↓ 発送処理 ↓ 売上分析 ↓ 次の仕入れ判断 このループを AIエージェント中心に回している。 重要なのは 「AIに文章を書かせた」ことじゃない。 複数のツールとAPIをつないで 売上につながる業務フローそのものを 自動化している点。 もちろん実運用では 利益率や在庫、返品、広告費、 各サービスの規約確認も必要。 それでも仕事の単位が 「自分で作業する」から 「AIが動ける仕組みを設計する」へ 変わり始めているのがよく分かる。

AIでECを回した結果がこれ Gemini×Claude CodeをLP制作・改善に活用 1商品を楽天・Amazon・Yahoo!へ展開 👇 画面の7月実績は3モール合計1,260万円 👇初心者向けにAI×EC運用を全部まとめる　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 AIでECを運用するって 具体的に何をするのか。 この事例を見ると かなりイメージしやすい。 販売しているのは 美容液1商品。 商品LPを用意して 楽天市場 Amazon Yahoo!ショッピングへ展開。 表示されている実績では 3モール合計売上1,260万円。 1,575件の注文が入り 販売本数は2,142本。 平均客単価8,000円。 CVRは3.50%。 ROASは8.3倍。 もちろん 「AIを使ったから1,260万円売れた」 と単純化する話ではない。 面白いのは このEC運用の多くに AIを組み込めること。 まず商品情報を Geminiなどに読み込ませる。 商品の特徴 ターゲット 購入理由 訴求候補を整理する。 次に LP全体の構成を作る。 最初に何を見せるか。 どんな悩みを提示するか。 商品の強みをどう伝えるか。 購入までどう誘導するか。 構成が固まったら Claude Codeで実装を進める。 人間がゼロからHTMLを書くのではなく 完成イメージを確認しながら修正する。 そして商品を販売。 ここからがEC運用。 売上 注文数 客単価 CVR ROASなどを確認する。 売れない理由を仮説化して コピーや構成を改善する。 反応の良かった訴求は残す。 弱い場所は変更する。 さらに複数モールへ展開して 販売チャネルを広げていく。 つまりAI×ECは 「サイトを作って終了」 ではない。 商品企画から LP制作 販売 分析 改善まで 一連の流れを AIと一緒に回していく考え方。 EC初心者でも ここを理解するとAIの使い道が変わる。 ChatGPTやGeminiで文章を書くだけから Claude Codeまで組み合わせて 実際の販売導線を作る側へ。 AI時代のECで大きいのは 制作コストだけではなく 改善サイクルそのものを変えられること。

【これ、数万円で配ろうかな】 UGC動画、や広告動画を作れるKOMAを自分で作った 絵コンテ→MiniMax・Seedance 2.0→動画まで一気に作れる 👇 コスト目安はMiniMax約300円、Seedance 2.0約30円 使い方は👇 これ地味にかなり便利。 欲しかったのは 「AI動画を生成するだけ」のツールじゃない。 広告を考えるところから 完成動画までつなげるツール。 だから最初にやるのは いきなり動画生成じゃない。 まず絵コンテを作る。 どんな人物を出すか 商品をどう見せるか カメラをどう動かすか 何カットで構成するか ここを先に決める。 UCC広告なら 「インフルエンサーが 自分のスマホで撮影したような映像」 みたいに方向性を入力。 参考にしたい広告があれば 参考動画も渡せる。 そこから 各カットに必要な素材を作って 最後に動画モデルへ渡す。 動画生成は MiniMaxやSeedance 2.0を 用途に合わせて切り替えられる。 MiniMaxを使いたいカットはMiniMax。 Seedance 2.0を使いたいカットは Seedance 2.0。 生成した動画は そのまま画面上で確認して編集。 つまり 企画 ↓ 絵コンテ ↓ 素材 ↓ 動画生成 ↓ 確認・編集 ここまでを 1つの制作フローにした。 これがUCC広告と相性いい。 普通に作ると 出演者を探して 商品を送って 撮影して 素材を回収して 編集する必要がある。 AIならまず 広告案そのものを動画にできる。 「この構成で本当に刺さる？」 を撮影前に試せる。 さらに モーショングラフィック系の広告にも使える。 商品広告 SNS広告 アプリ広告 ECの商品紹介 この辺を作る人には かなり実用的だと思う。 まだ生成結果の確認や 商品の見え方など 人間がチェックすべき部分はある。 でもAI動画で面倒なのは 生成モデルそのものより 企画から素材を作って 何度もモデルを行き来する工程。 そこをまとめた。 自分用に作ったけど 普通に数万円くらいで配ろうか迷ってる。

【このプロンプト、そのまま欲しい】 MiniMax H3 × Hailuo AIの生成例が強い 商品画像1枚からUGC風の広告動画を作れる 👇 秘密は「動画生成」よりプロンプト設計 プロンプトは👇 キャラクターの説明 名前: ハナ 20代前半の自然な美しさを持つ若い日本人女性、ゆるいポニーテールの長い黒髪、オーバーサイズのクリーム色のスウェット、最小限のメイク、明るい笑顔、親しみやすいライフスタイルvloggerの性格。 ショット分解 SHOT 1 (0–2s) — バーガーボックスを見せるセルフィー。 対話: 「バーガーナイト！」 SHOT 2 (2–4s) — ボックスを開ける。 SHOT 3 (4–6s) — バーガーに素早くズーム。 SHOT 4 (6–8s) — チーズが自然に伸びるバーガーを手で持ち上げる。 SHOT 5 (8–10s) — かじった反応。 対話: 「うわ…これ、すごい。」 SHOT 6 (10–12s) — フライに手を伸ばしながらのカジュアルなクローズアップBロール。 SHOT 7 (12–14s) — カメラに向かってバーガーで乾杯。 対話: 「これ、絶対必要。」 SHOT 8 (14–15s) — フリーズフレームにオーバーレイ: 「バーガーの欲求 = 解決 🍔」 ルック&フィール 暖かいアパートの照明、本物の電話映像、わずかな粒状感、自然なオートフォーカスの呼吸、手持ちの不完全さ、速いジャンプカット。 ネガティブプロンプト シネマティックグレーディング、商用制作、CGIバーガー、偽物のチーズ、歪んだ手、歪んだ食べ物、完璧な安定化、スタジオ照明、テキストのグリッチ、ロゴの歪み。

【1日20万ドルを生む広告戦略】 その一部に使われているのがAI UGC動画 ChatGPT×HeyGenで広告案を高速に動画化 👇 投稿者は約5分/本で30の訴求を試すという 詳細は👇 広告で稼ぐ人が AIをどう使っているのか。 この投稿は かなり分かりやすい。 投稿者は Talking Head型のAI UGC動画が 自身の1日20万ドル規模の売上を支える 大きな要素だと説明している。 ポイントは AI動画そのものではない。 「広告を大量に試せること」 まずChatGPTで 商品の売り方を複数考える。 例えば同じ商品でも 価格 時短 便利さ 悩み ビフォーアフター など 入口を変えた台本を作る。 そしてHeyGenなどで AIアバターに台本を話させる。 これで 人がスマホに向かって話しているような UGC形式の動画広告を作れる。 投稿者によると 1広告あたり約5分。 午後だけで 30の異なる訴求を テストできるという。 さらに強いのが 1台本 × 5アバター × 異なる視聴者 という考え方。 台本だけではなく 「誰が話すか」まで変えて試す。 そして数字を見る。 反応が悪ければ捨てる。 良ければ残す。 さらに成果が出た訴求は Podcast広告やアニメーションへ展開。 つまり ChatGPTで仮説を増やす ↓ HeyGenで動画にする ↓ 市場に出す ↓ 数字で判断する ↓ 勝った広告を横展開する このループを回している。 AIを使って 一発で「売れる広告」を 当てているわけではない。 AIによって 外れを安く速く試せるから 当たりを探しやすくなる。 初心者が見るべきなのは 1日20万ドルという金額だけではない。 その裏側にある 「30案を試せる制作体制」。 広告もマーケティングも AIで一番変わるのはここ。 作る能力より 大量に試して選ぶ能力が 圧倒的に重要になっていく。

【1日550本超はさすがに異次元】 AIがUGC広告を止まらず量産 Kling AI×Creatifyで動画広告を作れる 撮影→編集→別案制作の常識が崩れ始めた 👇画面で起きていることを分解する　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 AIを使ったショート広告の量産ワークフロー 生成しているのは SNSでよく見る縦型のUGC広告 投稿者によると 1日550本超の動画を作る構成で UGCコストは 1本1ドルとしている しかも狙っているのは 単純なAI動画生成ではない 広告を作る ↓ 大量のバリエーションへ展開 ↓ テストする ↓ 結果の良いものを伸ばす このサイクルそのものを 高速化している 画面左を見ると 大量の動画素材がノード状につながっている 人物も1人ではない 異なる人物 異なる場所 異なる構図の縦型動画が並ぶ 右側には スマホで撮影したような UGC風の人物動画 つまり 「スタジオで広告を撮影する」 という見た目ではなく TikTokやReelsで流れてきそうな 自然な縦型クリエイティブを狙っている この領域で使えるのが Kling AIなどの動画生成AI さらにCreatifyのような 広告制作向けAIを組み合わせることで 商品 人物 台本 映像 広告クリエイティブ これらをつないだ 量産フローを組みやすくなる 従来の広告制作は 1本作るコストが高いほど 「この企画で本当に当たるのか？」 を事前に考える必要があった しかし生成コストと制作時間が下がると 戦い方そのものが変わる 10案を考えて1案撮影する世界から 多数の案を生成して 実際の反応から勝ち筋を探す世界になる 特に相性がいいのは EC商品の広告 同じ商品でも 価格訴求 悩み訴求 ビフォーアフター 使用シーン レビュー風 比較型 と切り口を変えられる さらに人物や冒頭まで変えれば テストできる組み合わせは一気に増える もちろん AIで作れば全部売れるわけではない ブランド表現 商品情報の正確性 不自然な映像 広告プラットフォームのルール ここは人間の確認が必要 また 550本超/日と1ドルは 投稿者が提示しているワークフロー上の数字で 一般的な保証値ではない それでもこの事例が示しているのは明確 生成AIが壊しているのは 「動画制作」だけじゃない 広告クリエイティブを 何回試せるかという上限そのもの マーケターの仕事も 1本ずつ制作を管理する仕事から 大量のAI案の中から 何をテストし 何を残すかを設計する仕事へ変わっていく

【たった5秒で月102万円】 売る気ゼロのVlogが収益源になった YouTubeとVlog Commerceを組み合わせる 動画の5秒に商品導線を入れて購入につなげる 👇広告費0円で起きたこと　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 画面に出ている事例がかなり強烈。 朝のコーヒー 公園 ひとり飲み いわゆる普通の日常動画で 最初から商品を売る動画ではない。 ここにVlog Commerceの商品導線を追加。 画面では動画の 0:09〜0:14付近が示されている。 つまり約5秒の区間。 この商品導線から 公開後30日で1,180台を販売。 商品単価は6,380円。 購入率は4.85%。 そしてクリエイター側に発生した売上として 1,024,600円と表示されている。 さらに広告費は0円。 ここが初心者にも重要。 新しく「広告動画」を作るのではなく すでに見られているYouTube動画の中に 商品と自然に出会う場所を作っている。 動画自体も 486,200回視聴 高評価21,400 コメント1,942と表示。 視聴者はVlogを楽しみながら 気になった商品をその流れで確認できる。 従来なら 商品を決める 広告動画を撮る 編集する 広告費をかける 販売ページへ誘導する という工程になりやすかった。 この事例で面白いのは 「すでにあるコンテンツ」が 販売導線にも変わっていること。 YouTubeで動画を公開して終わりではなく 過去動画も含めて どこに購買ポイントがあるかを見る時代になる。 料理なら調理器具。 旅行ならバッグや便利グッズ。 ガジェットなら実際に使っている機器。 日常Vlogなら生活用品。 実務で応用するなら まず再生されている動画を確認。 次に視聴者から 「それ何？」「どこで買える？」 が発生しそうな場面を探す。 そこに自然な商品導線を設計する。 重要なのは 無理に売ることではない。 視聴体験を壊さず 「欲しくなった瞬間」と 「買える場所」を近づけること。 動画クリエイターの収益化は 再生数や広告収益だけではなくなってきた。 1本の動画を 「見るコンテンツ」から 「買えるコンテンツ」に変える発想は強い。

【広告撮影、ここまでAI化した】 MiniMax H3とMiniMax Design 👇 文章からUGC広告の形まで持っていける 企画→素材づくりの流れが一気につながる 👇初心者でも分かるように中身を解説　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 今回の動画で注目なのは 完成した広告だけじゃない 「広告をどう作ったか」の流れ 使われているのは MiniMax DesignとMiniMax H3 まず用意するのは 作りたい広告のブリーフ つまり 「誰に」 「何を」 「どう見せたいか」 広告の条件を文章で整理する ここからMiniMax Designの Agentを使って制作を進める 投稿者の説明では このブリーフを起点に 実際のコンテンツへ変換している そして映像生成側で MiniMax H3を活用 画面に映っている完成例は キッチンで男性が商品を使う UGC広告風の縦動画 ここが初心者にも重要 従来のUGC広告なら 企画を考える ↓ 出演者や素材を用意する ↓ 撮影する ↓ 映像を作る という工程が必要になる 今回の例では AIを制作フローに入れることで ブリーフから映像制作へつなげている つまりAI動画生成の価値が 「面白い動画を作れる」から 「広告制作に組み込める」へ 変わり始めている EC商品の広告 アプリの紹介動画 SNS向けの商品訴求 広告クリエイティブの試作 こうした用途と相性がいい 特に実務で使いやすいのは 本番前の広告案づくり 複数の見せ方をAIで試し 反応が良さそうな方向を絞ってから 人間の撮影や編集に回せる ただし AIが生成した映像だからこそ 商品の見え方 ブランド表現 人物や動作の自然さ 事実と異なる表現 ここは人間の確認が必要 AI広告の本当の変化は 撮影を全部なくすことじゃない 「企画を映像にして試す」 この距離が短くなること MiniMax DesignとMiniMax H3を見ると 広告制作の入口がかなり変わってきた

【AI美女で月100万円超】 23歳がClaudeとChatGPTでAIインフルエンサーを開始 約15万円の最初の売上が約100万円まで拡大 👇 16投稿→6社返信→2社契約につながった まずやったのは👇 最初から 何万人ものフォロワーがいたわけじゃない。 スタートはClaudeへの相談。 「AIインフルエンサーで 最初の1,000ドルを作るには？」 Claudeが出した方向性は 大きなオーディエンスを待たないこと。 まずAI女性キャラクターを1人作成。 そのキャラクターで ファッションや商品の短い動画を作る。 そして実際に投稿して 何を人が見るのか確かめた。 ここからが重要。 投稿したのは16本。 その中から 明らかに反応が良い 2つの形式が見つかった。 そこで結果を もう一度Claudeに入力。 伸びた動画の切り口 使ったプロンプト キャラクターのルールを整理した。 さらに勝った要素を 再利用できるスキルフォルダに変換。 次はブランド営業。 ただ 「AI動画を作れます」 と送ったわけじゃない。 ブランドごとに カスタムサンプルを作った。 つまり 「あなたの商品なら こんなコンテンツを作れます」 という完成イメージを 先に見せた。 結果 6ブランドから返信。 そのうち2ブランドが 毎月のコンテンツ制作を契約。 そして最初の約15万円が その月には約100万円になった。 ※原文の1,000ドル→6,500ドルを 1ドル約150円で概算 初心者が見るべきなのは 「AI美女を作れば稼げる」 という話ではない。 売上までの順番。 AIで作る ↓ 16本投稿する ↓ 反応の良い2形式を見つける ↓ Claudeで分析する ↓ 勝った型を保存する ↓ ブランド専用サンプルを作る ↓ 営業する ↓ 2社の月次契約につなげる ChatGPTやClaudeを 生成だけに使っていない。 現実の投稿データをAIへ戻して 「売れやすい型」を改善している。 約15万円を作って終わりではなく 検証結果を営業材料に変えて 約100万円まで伸ばした。 AI時代に強いのは 一発でバズる人だけじゃない。 小さく作って市場に出し 反応をAIに戻して 売れる形へ変えられる人になる。

【TikTokで月842万リーチ】 広告ゼロ→会員サイトで月商510万円 TikTok×会員サイトで収益化 👇 有料会員1,420人まで積み上がっている 「再生数→売上」の流れが一発でわかる　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 画像に出ている数字を見るとかなり強烈。 集計期間は2026年7月1日〜31日。 TikTokは広告を使わず オーガニック投稿だけで集客。 そこから自社の会員サイトへ誘導し 月額課金と単品販売で収益化している。 表示されている月商は 5,106,000円。 有料会員数は1,420人。 ARPPUは3,596円。 売上の69.0％を占めるのが 月額サブスクの3,521,600円。 さらに単品コンテンツ販売が 1,156,400円で22.6％。 投げ銭・リクエストが 248,000円で4.9％。 つまり初心者向けに超簡単にすると TikTokで人を集める ↓ 会員サイトへ来てもらう ↓ 月額会員になってもらう ↓ 追加コンテンツも販売する この流れ。 重要なのは TikTok内だけで稼ごうとしていない点。 TikTokは「集客装置」として使い 売上は自社側で回収する設計になっている。 しかも画像上では 広告費は0円。 月商も2月の82万円から 7月の510.6万円まで伸びている。 もちろん誰でも同じ数字になるわけではない。 ただ 「フォロワーを増やしてから考える」 ではなく 最初から TikTok→会員サイト→継続課金 まで設計する考え方は参考になる。 再現するなら最初に作るべきなのは バズ動画100本ではない。 誰向けの発信か 何を無料で見せるか 何を有料にするか どこで継続課金してもらうか この4つを先に決める。 TikTokの再生数を ただの数字で終わらせない設計が強い。

【これ、動画編集できない人ほど衝撃】 MiniMax H3×OpenRouterで画像から動画を作れる 難しい編集より先にAIが複数カットを生成する 👇 1枚の画像からショート動画を作る流れがこれ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 やっていることは意外とシンプル まず元になる画像を用意 画面に読み込ませると その画像を基準に動画を作っていく 使われている動画モデルは MiniMax H3 画面上では OpenRouter経由の接続も確認できる ここからAIが 映像の流れを組み立てる 初心者にとって重要なのは 編集ソフトでゼロから作らなくていいこと 画面下を見ると シーン候補が並んでいる カメラを振り返る 部屋を出る 街の中を歩く 髪が風になびく こうしたカットを AIで個別に作っていける そして完成した映像を 左側のプレビューで確認 今回の画面では 縦型の動画が再生されている さらに出力形式として 9:16と16:9を選択できる だから作りたい媒体に合わせて 縦横を切り替えられる これまでなら 撮影場所を決める ↓ 出演者を撮影する ↓ 素材を選ぶ ↓ カットを編集する ↓ 字幕を入れる という流れだった AI動画では 最初の素材から映像案を生成して 必要なものを選ぶ作り方ができる これなら 「編集ソフトが難しそう」 で止まっていた人でもイメージしやすい 商品を持たせた紹介動画 SNS用の縦動画 広告クリエイティブの試作 こうした用途と相性がいい ただしAI生成なので 手や文字 商品の形 人物の一貫性などは要チェック 全部任せるというより AIに大量の映像案を作らせて 最後を人間が判断する この使い方が現実的 動画を「撮る」だけだった時代から 動画を「生成して選ぶ」時代に変わってきた

CM制作、ここまでAIで作れる ChatGPTとminiMAX H3で専門学校のCM素材を制作 👇 人物・背景・光までAIで映像素材にできる 撮影していないのにCMっぽい画が完成する　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 今回作ったのは 専門学校を想定したCM素材 まずChatGPTで 「誰に何を伝えるCMなのか」を整理 高校生が見た瞬間に 学校生活をイメージできる構成を考える 次に動画生成AIへ 欲しい映像のイメージを入力 人物の雰囲気 服装 カメラとの距離 背景の街並み 時間帯 光の入り方 CM全体の空気感まで指定して 映像素材を生成する 今回の画では 白いシャツを着た人物を中央に配置 背景は街中 後ろから光が差し込む構図にして 「これから新しい場所へ進む」 という学校CMらしい印象を狙っている ここがAI動画の面白いところ 従来なら 出演者を決める ↓ ロケーションを探す ↓ 撮影する ↓ 使えるカットを選ぶ という流れだった 生成AIなら まずCMの完成イメージを映像化して 「この方向性でいけるか」を 撮影前に確認する使い方もできる もちろん AIで生成した映像はそのまま使う前に 人物の動き 文字の崩れ 背景の違和感 学校の実態とのズレ このあたりは人間の確認が必要 それでも 企画段階でCMの世界観を 実際の映像として見せられるのは強い 専門学校だけじゃない 大学 スクール 採用広告 企業紹介 サービス紹介 こういう「イメージを伝える動画」は AI生成との相性がかなりいい AI動画は 完成CMを作る道具だけじゃない 撮影前に 「完成形を見せる道具」として使うだけでも 広告制作の進め方が変わる

【広告動画、もう人が撮らなくていい時代が来た】 Claude × Arcadsで「売る動画」を量産できる 👇 商品レビューから台本→AIアバター動画まで作れる TikTok Shopのコンテンツ制作がまるごと変わる やっていることは意外とシンプル。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 まずCruvaで 自分の商品に近いジャンルから すでに伸びている動画を探す。 ゼロから企画を考えるのではなく 「何が実際に見られているか」から逆算する。 次にClaudeを使う。 Amazonなどに集まった 実際の商品レビューを読み込ませる。 ここから購入者が反応しそうな ・悩み ・不満 ・購入理由 ・意外な使い方 ・刺さる言葉 を抽出する。 さらに伸びている動画を分解して 冒頭のフック 商品の見せ方 説明する順番 最後の訴求まで整理。 その構造を使って 新しい動画台本を作る。 ここまでなら まだ「AIで台本を書いた」だけ。 面白いのはここから。 完成した台本を ArcadsやGoogle Omni Flow側へ渡す。 AIアバターに商品を紹介させ 実際に投稿できる動画へ変換する。 つまり リサーチ ↓ レビュー分析 ↓ フック抽出 ↓ 台本作成 ↓ AI出演 ↓ 動画化 ↓ 投稿 この流れをAI中心で回せる。 元投稿では 人間クリエイターなら1本150〜200ドルかかるところ AI動画は数ドル規模と説明されている。 さらに毎日投稿して オーガニックで反応の良い動画を発見。 勝った動画はTrybe経由で Meta広告のクリエイティブにも展開するという設計。 重要なのは 「AIで動画を1本作る」ことじゃない。 大量に試す ↓ 当たりを見つける ↓ 当たりを広告にも回す ここまでを1つの仕組みにしていること。 商品を売る会社ほど AI動画の画質より先に この「検証回数を増やす仕組み」を見るべき。 ※費用や成果数値は元投稿者による事例・主張で、一般的な成果を保証するものではない。

もう怖いレベル AIが営業部隊になってる。 12体が同時に電話してる。 通話内容もメモも自動。 人間の1日はAIの数分に負ける。 月2,000万円の営業自動化はここから始まる　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 これを見て危機感ない人は危ない。 営業の仕事は、 確実に分解されてる。 架電するAI。 会話を読むAI。 見込みを判定するAI。 資料送付するAI。 再架電を予約するAI。 人間に渡すAI。 つまり、 営業マン1人を増やす時代じゃない。 AIオペレーターを並列運用する時代。 初心者がミスるのは、 いきなり売ろうとすること。 まずやるのはこれ。 ChatGPTで顧客別トークを作る。 ClaudeでNGパターンを洗い出す。 Geminiで競合比較を作る。 AI架電システムで大量接触する。 反応ありだけ人間が詰める。 これで営業の無駄が消える。 100件電話して3件商談なら弱い。 700件回して21件商談なら別物。 営業は汗をかく競技じゃない。 仕組みを持つ競技だ。 感情で動くな。 AIで回せ。