LLM で YouTube チャンネル調査：
開発者向け動画がヒットする理由は何か

チャンネルの最新 50 本の動画のうち、どんなトピック、形式、長さ、タイトルが再生回数の多さと結びついているのか。

動画は公開から 2 日から 187 日で、長さはすべておよそ 4½ 分から 11½ 分の間、再生回数の中央値は 107 万回でした。

claude-sonnet-5.5 が各動画のタイトルと字幕を 1 回の呼び出しで読み、トピック（AI モデルとツール、AI ビジネス、セキュリティ事件、Web フレームワークなど）、形式（週次ニュース、解説、比較、オピニオン）、そして冒頭の数文でどう注意を引いているかをタグ付けしました。冒頭の一文はそのまま写させています（コードで 50 本すべてを確認）。字幕 50 本分にわたるこの 1 回の呼び出しが費用の大半を占め、$0.34 でした。残りはコードが行いました。

公開から 2 週間以上経った 44 本で再生回数の中央値を比べると、パターンははっきりしているように見えました。

AI の動画を作り、タイトルに数字を入れ、少し長めにする。すっきりしたブリーフです。それを書く前に、もう 1 つだけ確認しました。

チャンネルは 9 月に急成長していました。 月ごとの中央値は 5 月から 8 月まで 0.8M〜90 万回でしたが、9 月に公開された 12 本では 217 万回でした。44 本全体で見ると、新しい動画ほど再生回数が少ないのではなく、むしろ多かったのです。公開からの日数と再生回数の順位相関は −0.65 でした。そして「勝っている」グループは最近の動画でした。AI モデルの動画は公開日数の中央値が 54 日で、ほかの大半のトピックはおよそ 95 日です。

そこで、同じ時期の動画どうしを比べました。実行の 14 日前から 60 日前に公開された 17 本では次のとおりです。

トピックとタイトルの効果は消え、逆転さえしています。14–60 日と 14–90 日のどちらの期間でも残ったパターンは 2 つです。6 分から 10 分の動画は短い動画を上回ること、そして解説は週次ニュースに及ばないことです。どちらもわずかな本数に基づくので、ルールではなく検証すべき仮説です。

ほぼ一定で比較する必要がないものもあります。それ自体が発見です。

API キーを LOVELY_API_KEY に入れ、市場調査の事例の run_tool と ask ヘルパーを使います。

from datetime import datetime, timezone

videos = run_tool("youtube-channel", {"youtubeHandles": ["@Fireship"], "maxItems": 50}, 50)
scripts = run_tool("youtube-transcript", {"startUrls": [v["url"] for v in videos]}, 50)

text = {s["id"]: " ".join(x["text"] for x in s["transcript"]) for s in scripts}
tags = json.loads(ask("Tag each video's topic, format and opening hook. JSON array of {id, topic, format, hook}.",
                      [{"id": v["id"], "title": v["title"], "transcript": text.get(v["id"], "")[:4000]} for v in videos]))

now = datetime.now(timezone.utc)
for v in videos:
    v["age_days"] = (now - datetime.fromisoformat(v["publishDate"])).days
# Compare medians only within an age window (say 14-60 days), and print the count beside each.

ハンドルを入れ替えれば、自分のチャンネルを含むどのチャンネルでも使えます。コードを書かずに字幕を取りたい場合は無料の YouTube 字幕ジェネレーターを、使っているツールについてはリサーチエージェントをご覧ください。