AIで動画を分析する理由
動画分析は、生の映像を実行可能な洞察に変換します。顧客インタビュー、トレーニングビデオ、会議、コンテンツパフォーマンスなどを分析する場合でも、AIは手動レビューよりも迅速にパターン、感情、および重要な情報を抽出します。
一般的な動画分析のニーズ:
- 顧客調査: ユーザーインタビューを分析して、問題点と好みを探る
- コンテンツの最適化: 動画で何が共感を呼ぶかを理解する
- 会議インテリジェンス: 決定事項、感情、エンゲージメントレベルを抽出する
- トレーニングの有効性: 指導コンテンツの明確さと理解度を評価する
- 品質保証: コンプライアンスと品質に関するサポートコールを確認する
- 市場調査: 競合他社のコンテンツまたは業界のトレンドを分析する
必要なもの
動画を分析する前に：
- 動画ファイルまたはURL（任意の形式、任意の長さ）
- ScreenAppアカウント（screenapp.ioで無料）
- 明確な分析目標（どのような洞察が必要ですか？）
- AI処理のためのインターネット接続
ScreenApp動画分析の仕組み
ScreenAppは多層AI分析を使用します。
- コンテンツ抽出: すべての発言の自動文字起こし
- 視覚分析: シーン検出、オブジェクト認識、テキスト抽出
- 感情分析: 感情的なトーンの検出（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）
- トピックモデリング: 議論された主なテーマと主題を特定
- パターン認識: 複数の動画にわたる繰り返しの概念を検出
- 洞察生成: AIが実行可能な要約と推奨事項を生成
分析ディメンション:
- 音声: 何が言われたか（文字起こし、キーワード、トピック）
- 感情: どのように言われたか（感情、トーン、エネルギーレベル）
- 視覚: 何が表示されたか（シーン、オブジェクト、画面上のテキスト）
- 構造: コンテンツ構成（章、セクション、フロー）
- エンゲージメント: 潜在的な視聴者の反応（予測される関心、明瞭さ）
ステップバイステップ：AIで動画を分析する
ステップ1：分析のために動画をアップロードする
- ScreenAppビデオアナライザーにアクセスします
- 動画ファイルをアップロードするか、URLを貼り付けます
- アップロードと初期処理が完了するまで待ちます
- 自動文字起こしが開始されます
サポートされているソース：
- ファイルをアップロード： MP4、MOV、AVI、WebM、MKV、および50以上の形式
- URLを貼り付け： YouTube、Vimeo、ソーシャルメディアリンク
- クラウドからインポート： Dropbox、Google Drive、OneDrive
- 画面録画： 録画してすぐに分析する
処理時間：
- 5分の動画：〜1〜2分
- 30分の動画：〜5〜10分
- 2時間の動画：〜20〜30分
処理には以下が含まれます：
- 動画のアップロードとエンコード
- 音声抽出
- 音声テキスト変換
- 視覚シーン分析
- AI洞察生成
ステップ2：分析タイプの選択
必要なインサイトの種類を選択してください。
コンテンツ分析：
- どのようなトピックが議論されているか
- 主なテーマと主題
- 言及されている主要な概念
- コンテンツの構造と流れ
感情分析：
- 全体的な感情のトーン（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）
- ビデオ全体の感情の変化
- 話者の感情とエネルギー
- 聴衆の反応予測
キーワード分析：
- 最も頻繁な単語とフレーズ
- 専門用語と業界用語
- 固有表現（人、場所、ブランド）
- SEOのための検索最適化されたキーワード
パフォーマンス分析：
- エンゲージメント予測
- コンテンツの明瞭さスコア
- ペーシングと構造の評価
- 改善のための推奨事項
比較分析：
- 複数のビデオを比較する
- 共通のテーマを見つける
- 相違点を特定する
- 経時的な変化を追跡する
ステップ3：自動インサイトの確認
処理後、ScreenAppは包括的な分析を生成します。
トランスクリプト分析
タイムスタンプ付きの完全なトランスクリプト：
- 発言されたすべての言葉をキャプチャ
- 話者ラベル（誰が何を言ったか）
- 各セクションのタイムスタンプ
- 検索および編集可能
トランスクリプト統計：
- 総単語数
- 話すペース（1分あたりの単語数）
- ユニークな語彙数
- 読みやすさレベル（Flesch-Kincaidスコア）
トピック抽出
特定された主なトピック（3〜7つのトピック）：
マーケティングウェビナーの例：
1. 製品の機能（コンテンツの35％）
- 24回言及
- キーフレーズ：「自動化」、「統合」、「ワークフロー」
2. 価格とプラン（コンテンツの25％）
- 16回言及
- キーフレーズ：「サブスクリプション」、「無料トライアル」、「エンタープライズ」
3. 顧客成功事例（コンテンツの20％）
- 12回言及
- キーフレーズ：「事例」、「結果」、「ROI」
4. 実装プロセス（コンテンツの15％）
- 10回言及
- キーフレーズ：「オンボーディング」、「セットアップ」、「トレーニング」
5. Q&Aセッション（コンテンツの5％）
- 4回言及
- キーフレーズ：「質問」、「回答」、「明確化」
トピックタイムライン：
- 各トピックがいつ議論されたかを表示
- トピックの移行を視覚化
- トピックの集中度を特定（ビデオは焦点を絞っていたか？）
感情分析
全体的な感情スコア：
- ポジティブ：0％〜100％
- ネガティブ：0％〜100％
- ニュートラル：0％〜100％
例：
全体的な感情：72％ポジティブ、8％ネガティブ、20％ニュートラル
感情の内訳：
- オープニング（0:00-2:30）：85％ポジティブ - 熱心な紹介
- ミドル（2:30-15:00）：65％ポジティブ - 課題に関する混合的な議論
- Q&A（15:00-20:00）：70％ポジティブ - 建設的な質問と回答
- クロージング（20:00-22:00）：90％ポジティブ - 強力で楽観的な結論
感情タイムライングラフ：
- X軸：ビデオのタイムライン
- Y軸：感情スコア（-100〜+100）
- 感情的な旅の視覚的な表現
感情マーカー：
- ピークポジティブな瞬間（ハイライトに最適）
- ネガティブな低下（改善が必要な領域）
- 感情の一貫性（安定 vs. 変動）
キーワード抽出
上位キーワード (最も頻繁な20〜30個):
製品デモの例：
1. "自動化" - 47件の言及
2. "統合" - 32件の言及
3. "ワークフロー" - 28件の言及
4. "ダッシュボード" - 24件の言及
5. "分析" - 21件の言及
...など
キーワードカテゴリ:
- 製品の機能
- 業界用語
- 行動動詞
- 説明的な形容詞
- 会社/ブランド名
SEOキーワード:
- 言及された検索ボリュームの多いキーワード
- コンテンツに基づいた推奨ビデオタイトル
- ビデオプラットフォームの推奨タグ
- コンテンツギャップ（もっと言及すべきキーワード）
ビジュアル分析
シーン検出:
- 識別された合計シーン数（視覚的な変化）
- 平均シーン時間
- シーンの種類（プレゼンテーションスライド、トーキングヘッド、画面共有など）
テキスト抽出（OCR）：
- 画面に表示されるすべてのテキストを抽出
- スライドのタイトルと箇条書きをキャプチャ
- グラフィックとチャートのテキストを認識
- URLと連絡先情報を検出
オブジェクト検出：
- 一般的なオブジェクトを認識（ラップトップ、電話、ホワイトボードなど）
- ブランドロゴを識別
- 視覚要素をカタログ化
ステップ4：分析レポートの生成
**「レポートの生成」**をクリックして、包括的な分析ドキュメントを作成します。
レポートの内容：
1. エグゼクティブサマリー：
- ビデオコンテンツの1段落の概要
- 主な結論または要点
- 主要なメトリック（期間、単語数、トピック）
2. コンテンツ概要：
- 詳細なトピックの内訳
- トピックごとの時間配分
- コンテンツ構造分析
3. 感情分析：
- 全体的な感情スコア
- 感情的な旅の視覚化
- ポジティブおよびネガティブなハイライト
4. 主要な洞察（5〜10個の箇条書き）：
- 最も重要な発見
- 驚くべき発見
- 実行可能な推奨事項
5. キーワードとテーマ：
- 頻度上位30のキーワード
- テーマ別クラスタリング
- SEOの推奨事項
6. 推奨事項：
- 推奨されるコンテンツの改善
- 最適化の機会
- 次のステップまたはフォローアップ
7. 付録：
- 完全なトランスクリプト
- 生データと統計
- 技術的な詳細
エクスポート形式：
- **PDF：**共有するためのプロフェッショナルレポート
- **Word（DOCX）：**編集可能な分析ドキュメント
- **Excel（XLSX）：**さらなる分析のためのデータと統計
- **JSON：**開発者向けの生データ
ステップ5：特定の洞察への深掘り
質問応答 (AIチャット)
ビデオコンテンツについてAIに質問する：
質問の例：
「Q＆Aで提起された主な異議は何でしたか？」
AI：「3つの主な異議：1）価格に関する懸念（2人の参加者が言及）、2）統合の複雑さ（1人の参加者）、3）チーム採用の学習曲線（1人の参加者）」
「誰かが競合他社について言及しましたか？」
AI：「はい、競合他社Xは8:24と14:56に2回言及されました。どちらの言及も機能比較の文脈でした。」
「割り当てられたアクションアイテムは何でしたか？」
AI：「4つのアクションアイテム：1）サラが金曜日までに価格表を送付、2）マイクが来週のデモをスケジュール、3）ジェシカが統合オプションを調査、4）チームが月曜日までにレビューしてフィードバックを提供」
「価格に関する議論を要約する」
AI：「価格に関する議論は12:30〜15:45に行われました。主なポイント：年間プランは20％割引、エンタープライズティアにはプレミアムサポートが含まれ、14日間の無料トライアルが利用可能、100人以上のチーム向けのカスタム価格設定。」
タイムスタンプナビゲーション
特定の瞬間に瞬時にジャンプ：
- キーワードを検索 (例: “価格設定”)
- すべての言及がタイムスタンプ付きで表示
- タイムスタンプをクリックして正確な瞬間にジャンプ
- コンテキストを提供 (周囲のテキスト)
ユースケース：
- 長いビデオで特定の回答を見つける
- 正確な引用または発言を検証する
- 特定のトピックの議論をレビューする
- ハイライトのために特定のセクションを抽出する
比較分析 (複数ビデオ)
ビデオシリーズ全体の傾向を分析：
- 2つ以上のビデオを選択
- **「比較」**をクリック
- AIが識別：
- すべてのビデオに共通するテーマ
- 各ビデオのユニークなトピック
- 時間経過に伴うセンチメントの傾向
- キーワードの進化
- コンテンツの品質の変化
例：月例チームミーティング (1月～6月)
検出された傾向：
- 「予算」に関する言及が1月から6月にかけて150%増加
- 最近数か月でセンチメントがよりポジティブ (45% → 72%)
- 4月に「顧客満足度」が新しいトピックとして浮上
- 平均会議時間が52分から38分に短縮
- アクションアイテムの完了率が25%向上
高度なビデオ分析機能
エンゲージメント予測
AIが視聴者の反応を予測：
分析される指標：
- 注意持続率： 視聴者が離脱する可能性が高いタイミング
- 関心のピーク： 最も魅力的な瞬間
- 明瞭度スコア： 理解のしやすさ (0～100)
- ペースの質： 速すぎる、遅すぎる、または最適
エンゲージメントヒートマップ：
- 緑ゾーン：高いエンゲージメントが予測される (これらのセクションを維持)
- 黄ゾーン：適度なエンゲージメント (改善の余地あり)
- 赤ゾーン：低いエンゲージメントが予測される (修正または削除)
最適化の提案：
- 「最初の30秒が遅い - 注意を引くためのフックを追加」
- 「8:00～12:00で技術用語が多用されている - 言語を簡略化」
- 「15:30のストーリーテリングが素晴らしい - これをオープニングとして検討」
会議固有の分析
録画された会議の場合、追加のインサイト：
参加分析：
- 参加者ごとの発言時間
- 最も多く/少なく発言した人
- 割り込み頻度
- 順番交代のパターン
意思決定の追跡：
- 行われた意思決定 (タイムスタンプ付き)
- 各意思決定を行った人
- 合意による決定 vs. 個人の決定
- 保留中 vs. 最終決定
アクションアイテムの抽出：
- 担当者と締め切りが割り当てられたタスク
- 推論された優先度
- 特定された依存関係
- フォローアップの要件
会議の効果スコア：
- 時間効率 (議題 vs. 実際)
- 意思決定の質 (明瞭さ、合意)
- 参加バランス (全員が貢献したか？)
- 成果達成 (目標は達成されたか？)
Custom Analysis Models
特定の分析ニーズに合わせてAIをトレーニング：
業界特化型分析：
- 医療/ヘルスケアコンプライアンスレビュー
- 法的証言分析
- 営業電話の品質スコアリング
- カスタマーサポート評価
カスタムキーワードセット：
- 技術用語集をアップロード
- ブランド固有の用語を定義
- 企業略語と省略形を設定
- 特殊コンテンツの精度を向上
スコアリング基準：
- 「良い」状態を定義
- ベンチマークと閾値を設定
- カスタム評価スケール
- 自動品質スコアリング
Video Analysis Use Cases
Customer Interview Analysis
目標： ユーザーの苦痛点と機能リクエストを抽出する
プロセス：
- すべての顧客インタビューをアップロード（バッチアップロード）
- 比較分析を実行
- AIが識別：
- 最も頻繁に言及される問題
- すべてのインタビューでリクエストされた機能
- 現在の製品に対する感情
- 言及された競合他社との比較
出力：
- 優先順位付けされた機能リクエストリスト
- 頻度の高い共通の苦痛点
- 感情の傾向
- 製品ロードマップの引用ハイライト
Training Video Effectiveness
目標： トレーニングコンテンツが明確で効果的かどうかを評価する
プロセス：
- トレーニングビデオをアップロード
- エンゲージメントと明瞭さの分析を実行
- レビュー：
- コンテンツの明瞭さのスコア
- 予測される理解度
- ペーシング分析（速すぎる/遅すぎる？）
- 知識の定着予測
出力：
- 修正するセクション（明瞭度が低い）
- 最適な長さの推奨
- 推奨される改善点
- ベンチマークトレーニングビデオとの比較
Content Performance Analysis
目標： ビデオを成功させる要因を理解する
プロセス：
- パフォーマンスの高いビデオと低いビデオをアップロード
- 比較分析を実行
- 相違点を特定：
- 成功したビデオと成功しなかったビデオのトピック
- 感情パターン
- ペーシングと構成の違い
- キーワード最適化
出力：
- 成功のためのコンテンツの公式
- 強調するトピック
- 回避または最小限に抑えるトピック
- 最適なビデオ構造テンプレート
競合分析
目標: 競合のコンテンツ戦略を理解する
プロセス:
- 競合の動画をアップロードする（ウェビナー、デモ、広告）
- 以下を分析する:
- メッセージングのテーマ
- 機能の重点
- ターゲットオーディエンスのシグナル
- センチメントとトーン
出力:
- 競争的ポジショニングの洞察
- コンテンツのギャップ（彼らがカバーしていないこと）
- メッセージングの差別化の機会
- トレンドの特定
分析のエクスポートと共有
分析ダッシュボードの共有
- “分析を共有” をクリック
- 共有可能なリンクをコピー
- 受信者のアクセス:
- 完全な分析レポート
- インタラクティブなグラフと図
- インサイトオーバーレイ付きの動画再生
- 検索とナビゲーションツール
プライバシーコントロール:
- 公開リンク（リンクを知っている人なら誰でも）
- パスワード保護
- 有効期限
- 表示専用 vs. コメント権限
さらなる分析のためのデータのエクスポート
CSVエクスポート:
- キーワード頻度
- タイムスタンプごとのセンチメントスコア
- トピック分布
- スピーカー統計
Excelエクスポート:
- 複数のシート（トランスクリプト、キーワード、センチメント、トピック）
- グラフと視覚化
- カスタム分析用のピボットテーブル
APIアクセス（Pro）:
- 分析データへのプログラムによるアクセス
- BIツールとの統合
- 自動化されたレポートワークフロー
- カスタムデータパイプライン
一般的な問題のトラブルシューティング
不正確なトピック抽出
原因:
- 動画が短すぎる（2分未満）
- 非常に断片的な議論
- 音声品質が悪く、文字起こしに影響を与える
解決策:
- トランスクリプトを手動で編集して精度を高める（AIが再分析）
- 短い動画を組み合わせて、より長い分析セッションにする
- アップロードする前に音声品質を改善する
- カスタムキーワードセットを使用してトピック検出をガイドする
感情がおかしい
原因:
- 皮肉やアイロニー（AIは文字通りに解釈する）
- 業界特有の口調（医療関係の議論は否定的に聞こえるが、そうではない）
- 言語のニュアンス
解決策:
- 感情のタイムラインを確認する（全体 vs. 特定の瞬間）
- 文脈に合わせて調整する（深刻な話題は自然にポジティブなスコアが低くなる）
- 絶対的なスコアではなく、感情の変化（傾向）に注目する
- 再分析のために、皮肉なセクションを手動でフラグする
キーワードが見つからない
原因:
- 不明瞭な音声またはつぶやき
- 強い訛り
- AI辞書にない専門用語
解決策:
- 転写を編集して、見逃した単語を追加する
- カスタムキーワード用語集をアップロードする
- 転写修正後に再処理する
- 今後はより高品質な音声録音を使用する
次のステップ
AIで動画を分析する方法を理解したので、次の関連ガイドをご覧ください。
- AIで動画を要約する方法 - 簡潔な動画の要約を作成する
- 音声をテキストに書き起こす方法 - 正確な文字起こし技術
- 話者ダイアリゼーションガイド - 複数話者の分析
今すぐ動画分析を始めましょう
ScreenAppは、AIを活用した洞察、感情検出、トピック抽出、および包括的なレポートにより、ビデオ分析を容易にします。何時間もの映像を、数分で実用的なインテリジェンスに変えましょう。
最初の動画を分析する準備はできましたか？ ScreenAppを無料で使い始めて、見逃していた洞察を発見してください。