AIを活用して作成したTikTok台本1,920本を調査、33.3％が再生数10,000回以上に　運用代行会社が自社データを分析

「バズる」＝1本あたり再生数10,000回以上として自社運用アカウントの投稿を集計。AIに任せてよい5工程と人が担う3工程も公開

株式会社ノックデザイン

2026年10月20日 10時10分

AIを活用したTikTok台本づくりの判断基準を公開。成果を分ける「初期設計」と「誰が言うか」を軸に、AIと人の役割を整理しました。

中小企業の採用支援に強みを持つ株式会社ノックデザイン（本社：大阪府大阪市、代表取締役：長門弥）は、SNS支援ブランド「ニチヨウビ」にて、自社で運用するTikTokアカウント40件の投稿データを集計し、AIを活用して作成した台本1,920本のうち640本（33.3％）が1本あたり再生数10,000回以上に届いたことを、調査結果として公開します。あわせて、AIに任せてよい5つの工程と人が担うべき3つの工程、実際の制作フロー8工程、ありがちな失敗4パターンを紹介します。

■調査結果の要点

AIを活用して作成した台本1,920本のうち、1本あたり再生数10,000回以上に届いたのは640本（33.3％）でした

■調査概要

調査期間：2026年3月1日〜2026年8月31日（この期間に投稿した動画が対象）
調査機関：自社調査（株式会社ノックデザイン）
調査対象：当社が運用するTikTokアカウント40件で、AIを活用して作成した台本により投稿した動画1,920本
調査方法：各動画の再生数（2026年10月6日時点。いずれも投稿から30日以上経過）を集計し、再生数10,000回以上の本数と割合を算出
集計条件：再生数は各動画の累計値を使用（広告配信による再生を含む場合があります）

※本リリースにおける「バズる」は、1本あたり再生数10,000回以上を指します。当社がTikTok運用で用いている再生数の4段階評価（1,000回以下／1,000〜3,000回／3,000〜10,000回／10,000回以上）の最上位にあたる水準です（出典：自社ブログ「TikTokが伸びない時の立て直し方」 https://nock-design.com/nichiyobi/blog/tiktok-recovery-strategy ）。

■調査の背景

生成AIの普及にともない、「台本の作成はAIに任せればよいのではないか」というご相談が増えています。一方で、「AIを活用して作成した台本で投稿してみたが、再生数が伸びない」という声も同じだけ届いています。

当社は、SNS支援ブランド「ニチヨウビ」において累計アカウント運用数は100以上、累計投稿本数は10,000本を突破しており（自社集計・2026年8月時点）、自社の制作フローにも実際にAIを組み込んでいます。AIを活用して作成した台本は本当に使えるのか、どこまで任せてよいのか。そこで当社は、自社で運用するアカウントの投稿データを集計し、AIを活用して作成した台本がどの程度の再生数を獲得しているかを調査しました。

■当社の見立て：成果を分けるのは「初期設計」と「誰が言うか」

以下は今回の集計結果ではなく、日々の運用から得た当社の見立てです。成果を分けるのは、台本の文章力ではなく、次の2点が決まっているかどうかだと考えています。

初期設計：誰に・何を・なぜ・どんなコンセプトで発信するか
誰が言うか：その内容を誰が・どんなキャラクターで・どんな言葉で話すか

この2つが決まっているアカウントでは、AIを活用して作成した台本でも再生数が伸びやすいと考えています。逆に、この2つが決まらないままAIに丸投げして作成した台本は、伸びにくいと考えています。「どこかで見たような、誰のものでもない台本」になりやすいためです。

■AIに任せてよい5つの工程

AIに任せてよい5工程と、人が担う3工程。リサーチや叩き台づくりをAIが支え、初期設計・一次情報の収集・演者の話し言葉への変換は人が担います。

リサーチ・分析：競合や伸びている動画の傾向整理、ターゲットの悩みの洗い出し、トレンドの背景調査。人が数時間かけていた作業を、短時間で進めやすくなります。

構成の叩き台・バリエーション量産：AIが最も力を発揮する工程です。ゼロから1案を絞り出すのではなく、AIが出した10案から人が選び、磨きます。

要約・転用：撮影した長尺動画からの要点抽出や、過去に伸びた台本の構造分解に使えます。1つの素材を複数のコンテンツに展開できます。

企画の壁打ち相手：深夜でも休日でも付き合ってくれる相手として、企画の弱点や別の視点を洗い出します。ただし出力は鵜呑みにしません。

言葉・法律まわりの確認：言葉の意味や使い方の誤用チェックに加え、薬機法・景品表示法などに触れそうな表現を洗い出します。

■AIに任せてはいけない3つの工程

アカウントの初期設計：事業の状況、競合との差別化、演者にできること・できないことを踏まえた意思決定です。「この会社は、この人を主役に、これで戦うべきだ」という覚悟の要る判断は、AIにはできず、責任も取れません。
現場にしかない一次情報：AIが扱えるのは「世の中に既にある情報の再構成」までです。現場からの一言、店頭での事例、職人の失敗談は、AIの中にありません。ここを省くと「どこかで見た動画」になりやすい傾向があります。
演者の話し言葉への変換：AIが出力した台本は、文章としては正しくても「書き言葉」です。台本を正しい文章に整えるほど、方言・語尾の癖・口癖といった要素は削ぎ落とされます。「誰が言うか」の価値は、こうしたディテールに宿ります。

■制作現場で実感しているAI活用の変化

台本制作を担当する当社スタッフからは、AIを制作フローに組み込んだことで、次のような変化を実感しているという声が挙がっています。

台本の骨子を短時間で作れるようになった：構成の叩き台をAIに出させることで、白紙から考える時間が減ったと感じています。
タイトルを考えやすくなった：AIに候補を複数出させ、その中から選んで磨く進め方に変わりました。
一人でも構成や内容を改善できるようになった：AIからフィードバックを受けることで、担当者一人でも台本を見直せるようになりました。
クライアントの専門的な業務や用語を理解しやすくなった：業界特有の仕事や言葉を事前にAIで調べることで、ヒアリングの内容を理解しやすくなりました。
誤字脱字や表現の違和感に気づきやすくなった：公開前のチェックにAIを使うことで、見落としが減ったと感じています。

いずれも、AIが台本を「代わりに書く」のではなく、担当者が考える時間と質を上げるための使い方です。

■AIを活用した台本づくりにありがちな失敗4パターン

AIに「バズる台本を書いて」とだけ指示している：AIの出力の質は、渡した前提情報の質で決まります。ターゲット・コンセプト・演者のキャラクター・過去に伸びた企画を渡さなければ、誰にでも当てはまる＝誰にも刺さらない台本が出てきます。
出てきた台本をそのまま使っている：AIの初稿は叩き台です。一次情報を足し、演者の話し言葉に直し、冒頭2秒を現場のリアルな一言に差し替える。この編集工程を飛ばすと、「どこかで見た動画」化と「読まされてる感」が同時に起きやすくなります。
AIで量産すること自体が目的になっている：「毎日投稿するためにAIで台本を量産する」という発想は順番が逆です。伸びない台本を量産しても、伸びない動画が増えることになりがちです。
AIの出力を事実確認せずに使っている：AIはもっともらしく間違えます。存在しないデータの引用、法律の解釈の誤り、専門用語の取り違えは普通に起こります。

■実際のAI活用フロー（8工程）を公開

当社が実際に行っている制作フローは、次の8つの工程です。

企画会議の前（AI）：数値データ・トレンド・現場からの情報を整理し、企画の材料を揃える
企画の壁打ち（AI＋人）：出てきた企画案をAIに批評させ、弱点や別の視点を洗い出す
企画決定（人）：材料と壁打ちの結果をもとに、どの企画をやるかを決める
台本の叩き台（AI）：決まった企画をもとに、構成案とフックのバリエーションを出す
台本の仕上げ（人）：一次情報を足し、演者が話しやすい大枠に整える。方言・口癖はここで戻す
リスクチェック（AI＋人）：言葉の誤用や法律に触れそうな表現をAIで洗い出し、必要に応じて一次情報で確認する
撮影（人）：台本の大枠に沿って、演者が自分の言葉で話す
振り返り（AI＋人）：投稿後の数値を整理し、次の企画会議の材料にする

AIが単独で完結している工程は一つもありません。AIが下ごしらえをして人が判断し、AIが確認の網を広げて人が仕上げる。この往復が前提です。AIを「台本を書く道具」ではなく「制作を速くする道具」として使い、リサーチや叩き台出しで浮いた時間を、初期設計・企画・一次情報の収集という人にしかできない工程に再投資しています。

■長期運用で見えた「自分の言葉」の傾向

当社が支援している作業服のセレクトショップやアパレルブランドでは、台本は流れと大枠のポイントだけを用意し、細部は出演する社長・店長が自分の言葉で肉付けするスタイルをとっています。TikTokを40ヶ月以上にわたって継続運用しているアパレルブランドをはじめ、長期にわたって成果を出し続けているアカウントほど、この「自分の言葉で話している自然さ」があると、現場では感じています。