ショート動画制作に革命を！「Auto Klip」の開発に参加してくれるエンジニアを探しています！
はじめまして、株式会社Auto Klipの友部です！
Auto Klipでは、世界中で毎日生産される膨大な配信動画データから、価値あるコンテンツを効率的に発掘・活用するアプリの開発をしています。
※事業内容を詳しく知りたい方はこちらのフォルダからどうぞ▼
https://drive.google.com/drive/folders/1ADCmXlbnH8CKq90Bs5b9WCkgYk9sm39u?usp=drive_link
このnoteの目的は以下です。
Auto Klipの活動と事業内容を知ってもらう
共同創業してくれるエンジニアとの出会いのきっかけにする
ご興味があれば、ぜひお時間いただけると嬉しいです。
まずは、Auto Klipがどんな課題をどうやって解決するアプリなのかをご説明します！
配信者のkazさん
まずはじめにご紹介するのはゲーム配信者のkazさんです。（友部です）
1日10時間以上配信して、2年間本気で取り組んだ結果がこちらです▼
配信は難しい。ただ、成功法則を見つけた…！
フォロワーたったの433人。
ファンを増やすのは本ッ当に難しいですね！(笑)
競合を調べたら、人気のある配信者はさそりを生きたまま食べたりしてて、「こりゃ無理だな(笑)」って思いました。
ただ、たまに目立ったことしてないのに視聴者を順調に増やしている配信者がいることにも気づきました。
で、彼らの共通点を探したら、もれなくやってたのが、
"切り抜き動画"
だったんです。
切り抜き動画の圧倒的効果
kazさんも真似してやってみました！
52秒の短い動画ですが、フォロワー数の4倍近い視聴回数が出て、無名の配信者が"たった1本の動画"で4人フォロワー獲得。
これってかなりすごいことなんです。
このまま切り抜き作ってれば、人気になれるって思ったんですけど…
莫大な作業コストに敗北…
作業がめっちゃくちゃ大変で、きつくて、続けられなかったです…。
とにかく時間がかかります。
知り合いの配信者も、動画編集がメインになってて好きなことできないって嘆いてました…。
当たり前ですが、結果を出すには、面倒なことをしなくちゃいけない部分はあります。
でも、思うように収入がでなくて配信をやめちゃう人が多いのも、もったいないなって思っていて、
そこで、kazさんあることを思いつきました！
『それって、AIでできるんじゃない？』
「切り抜きって、AIで自動化できんじゃないかなー」
その分いっぱい収録して、好きなことやって、どんどんファン作れるじゃん！って思ったのがAutoKlipの始まりです！
思いついたらすぐ行動！競合調査してみた！
kazさんは思いついたら即行動です。とりあえず競合調査してみました。
日本にアプリはありませんが、海外にはアプリがあることで実現可能だとわかりました。
また、日本にアプリが無い理由を探ります。需要が無いのかな？って思ったので調査です。
海外アプリを知り合いの配信者さんに使ってもらったところ、みんな喜んでました。改善点はあるものの、ある程度PMFも達成できていて、需要はあるようです。
なので、現段階で日本に競合がいないのは、海外よりも開発が遅れているだけだと仮定しました。
自分で海外アプリを使ってみた感想は、切り抜き精度はまぁまぁという感じです。ただ、手動調整が重くて「時短できる」っていう価値が小さくなってるので、ここを改善していきたいと感じました。
自動切り抜きアプリの使い方
アプリの具体的な動きは、まず動画をアップロードして自動で面白いシーンを特定します。
画像右上の緑の数値は拡散されやすさを採点したものです。
あとは手動で微調整して一括ダウンロード。これだけで拡散されやすい切り抜き動画が作れます。
課題解決のインパクトはどれくらい？生み出せる価値は？
どれくらい動画編集作業を時短できるのかというと、カット作業にかかる時間を約1/6に削減できました！
これを広い視野でみるとこんな感じになります▼
赤い丸が毎日世界中で生産されている膨大な動画データで、緑の丸が現状編集されている動画の割合です。全体の10％未満しかありません。
黄色い部分は"需要のあるシーン"で、価値の高い切り抜き動画の素です。配信者が認知を広げるきっかけになったり、YouTubeやXを通したWEB広告市場にとっての"強い資産"になります。
でも、大部分の配信アーカイブは、放置されたり一定期間過ぎた後に削除されてます。
だから、青い丸のようにAIによる時短とコストダウンで開拓地を広げていって価値あるコンテンツを全て掘り出す、これがオートクリップのミッションです。
Auto Klipがあれば、配信者は自分で切り抜き動画を大量に作れるようになって、集客が楽になって、広告費収入が増えます。
視聴者は面白いコンテンツが溢れて楽しめて、広告業界は広告を出稿する機会が増えて、という感じに市場が変わっていきます。
市場規模は？獲得可能なシェアや具体的な利益の大きさ
画像は世界の動画市場です。
私たちが参入するのは「ショート動画市場の動画編集にかかるコスト」の部分になりますが、ショート動画市場の10％で計算すると2024年は約2.5兆円です。
これがアプローチできる市場規模になります。
日本に当てはめて同じ計算をすると約50億円です。
ここで成果を出して、世界市場にコピーしていくフローを作ります。
ビジネスモデルは？どうやって販売するの？
アプリを配信者に使ってもらって、元の動画の長さによって利用料をいただきます。
アプリ内でchatGPTの機能を使うので、そこで外部APIコストがかかります。
だいたい1時間の動画を処理するのに60円くらいです。販売価格150円で粗利60％を想定しています
元の動画1時間当たり150円で処理すると、到達可能な世界の市場規模は概算で約2,000億円です。
配信プラットフォームへ統合されるビジネスモデルもありそうです。これが実現すればM&Aのタイミングでもあるかなと思っていますが、現在のリソースでは届かない話なので、今は1つ目のビジネスモデルで資源確保を頑張っていきます。
Auto Klipの特徴と仕様｜他社アプリに勝つためにやるべきことは？
Auto Klipはクリエイティブよりも効率化を優先して、人気が中堅未満の配信者さんをターゲットにします。
現状AIはテキスト処理のレベルが人間を超えてきています。なので、まずは音声の文字起こしからテキスト中心でアプリを動かします。
まずはゲーム配信じゃなくて、雑談をする配信者とか、ラジオ配信みたいな音声コンテンツの制作者だったりがメインターゲットです。
これなら動画を使わなくていいので、軽くて安いアプリになって、既存アプリと差別化ができます。これが効率化に振り切りたい理由です。
数値計画（月次・1年）
1年間の計画です。
5月に正式リリースして7月中に1000ユーザー獲得。
これが達成出来たら、10月に大型アップデートで加速して、1年後に3000ユーザー、年商1億円のベースを作るのがマイルストーンです。
チームです。内部は自分ひとりです。泥臭い事業やってきたので、早い段階で利益を出すことには自信があります！
経営メンターと外部CFOとして山地さんに協力してもらっています。
巣籠さんは東大松尾研出身エンジニアで開発も日本最高峰で進められます。
ただ、内部の人間としては自分ひとりなので、早くキャッシュフローを出して、協力者が積極的にコミットできる環境づくりを優先して動いています。
直近3か月の目標です。
計画を大きく進めるには、見ての通りリソースがまだまだ足りません。
特に開発にコミットできるエンジニアが必要です！
まずは自分でプロトタイプを開発して、マーケティングもして、利益の出るキャッシュフローを作る、という計画を2月までにやろうと思ってますが、ぜひ、今なら共同創業者としてお迎えするので、ご連絡ください💦
資本政策
1年後に粗利1,400万円達成がマイルストーンですが、できるだけ縮めていきたいです。
2年目からの展開は、AI市場の変化が早すぎるので固定せずに、状況を見ながら最適解を見つけ柔軟に決めます。
以上です、ありがとうございました！
自己紹介と現在のチーム詳細
友部和典 /CEO
できること：泥臭い営業・飛び込み営業・超軽フットワーク・セールスライティング
WEBサイト制作・LP制作
SEO記事制作
コンテンツマーケティング全般
・経歴
学生時代：
新聞勧誘
中学数学全国1位
IQ150の高卒
2013年：不用品回収業で独立
年商3,000万円・利益率70％達成
WEB集客代行に専念するため譲渡
2019年：美容室のWEB集客担当
年商1億円達成
Google広告からの年間平均成約率5％達成
2021年：ゲーム配信に3年ほど没頭
2024年：切り抜き動画をもっと簡単に作りたい！という想いから、「AI自動切り抜きアプリ」を思いつきスタートアップを決意（←ｲﾏｺｺ）
泥臭いマーケティング、奇抜で競合の少ない発想が得意です！
山地正洋 /経営メンター
・経歴
2012年：ティエムファクトリ株式会社 /CEO
2022年：
株式会社OPTMASS /COO
株式会社ひたちのくにトロピカルファーム /CEO
2023年：株式会社マテリアル・コンセプト /CSO
2024年：
株式会社r3kt /CSO
CrestecBio株式会社 /COO
株式会社JOYCLE /CSO
巣籠悠輔 /技術顧問
東京大学工学部卒業後、同大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻（松尾豊研究室）を修了。
研究室では、先駆けてディープラーニングの開発を行い、オープンソースでさまざまなモデルを実装。
その活動は海外でも広く認知され、国内外でAI・ディープラーニングに関する書籍を多数出版。
在学中にはGunosy（現：株式会社グノシー）やREADYFOR（現：READYFOR株式会社）の
創業メンバーとして、 アプリケーションの開発やデザインに従事。
大学院修了後、電通およびGoogleニューヨーク支社勤務を経て、株式会社MICINを共同創業。
CTOとして医療AI・アプリケーションの開発をリードし、Forbes 30 Under 30 Asia に選出される。
また、東京大学大学院の招聘講師としてAIの理論や実装に関する講義を担当。
国内の上場企業・未上場ベンチャーなど複数社の技術顧問も務める。
その後、同社を売却、株式会社MIRAを創業。
ご興味がある方は、ぜひ連絡ください！
AI(外部API)とPythonでアプリが作れるエンジニアの方
事業の方向性と資金調達に関するご相談させていただける投資家の方
お話ししましょう！カジュアルに雑談するだけでも歓迎です！
Xはフォローなしでも構いません、DM・メッセージお待ちしています！
よろしければAutoKlip公式LINEへのご登録もお願いいたします
開発の進捗をお伝えしています▼
さいごまでお読みいただき、ありがとうございました
このアプリを早くお届けできるように頑張ります！
友部