「AIで集めるな。自分の足でたどれ。数をこなすほど"目"が養われ、当たり勘がつく。」
このガイドの目的
- 「リサーチはしてるけど、正直まだ浅い（ザッピングレベル）」
- 「AIでバーッと集めた情報だけで進めている」
- 「めんどくさいのが勝って、深いところまでやれていない」
- 「主観と客観の切り分けができていない」
- 「キャラやコンセプトを自分の頭で"発明"しようとして手が止まる」
結論はシンプルです。やることは特別でも難しくもありません。「人を喜ばせたいから、その人を徹底的に調べる」——それだけ。プレゼントを贈る前に相手を下調べするのと同じです。特別だと構えるからズレます。
このガイドを読むと、どのジャンル（スピ・占い・朗読・海外の反応…）でも通用する、深いリサーチの共通の型が手に入ります。
用語ミニガイド
- 視聴者理解
- ジャンルでなく「どんな人が・何を信じ・何を好み・何を嫌うか」を具体的に知ること。リサーチの目的地。
- 主観と客観
- 自分がどう感じたか（主観）と、事実・数・コメントが言っていること（客観）。判断は必ず客観に寄せる。
- 目を養う／接触頻度
- たくさん見て触れることで「良し悪しが分かる感覚」が身につくこと。ワインや料理の味が分かるのと同じ。
- 足跡をたどる
- ユーザーが実際にやる検索・行動を、自分も同じようにやること。
1.リサーチ＝人を深く知る（特別なことではない）
つまずき：特別なことだと構えて手が止まる
好きな人にプレゼントを贈るとき、あなたは相手をひたすら下調べするはずです。視聴者理解はそれと同じ。特別な技術ではなく、当たり前の姿勢です。
「めんどくさいからやらない」領域の話ではありません。やって当たり前の最低限です。これをやらずに走らせるから、見切り発車になります。
2.YouTubeの外まで調べる
つまずき：YouTubeの中だけで完結してしまう
あなた自身、何か悩んだとき、YouTubeだけで完結しますか？——しませんよね。本を読み、神社に行き、お守りを買う。「YouTubeだけで調べてYouTubeだけで完結する」こと自体に違和感を持つべきです。
- Amazonの本・レビュー（何が語られ、何が支持されているか）
- ブログ・記事・SNS（X等）（発信者と、フォロワーが何に反応しているか）
- YouTube内のコメント（生の声。誘導コメントかも見抜く）
検索して出てこなくなったら、キーワードを変えてまた調べる。そのジャンルの"オタク"になるくらい掘ると、感覚が身についてきます。
3.高評価と低評価の"差分"を見る
つまずき：良いところしか見ていない
世間が数字を出しているのではなく、「この人たちは何を"良し"とし、何を"NG"としているのか」を差分から知る。高評価＝訴求点、低評価＝地雷です。
- 高評価：何が支持されているか（読みやすい・救われた…）。
- 低評価：何が嫌われたか＝やらなければ信頼される。
好かれる発信者と、嫌われる（詐欺と言われる）発信者の両方を調べる。「なぜ嫌われるか」を知ると、避けるべき地雷が分かります。
4.ユーザーの足跡を、自分でたどる
つまずき：集めた情報を眺めているだけ
ユーザーは「気になる言葉」で調べ、「有名な先生は誰か」を探し、「なぜ他と違うか」を調べ、サービスに行き着く。専門用語が出たら、そこでまた調べる。——この足跡を自分でたどると、ユーザーと同じ視点になり、"目"が養われます。
- 気になる名前・専門用語が出たら、そこで止めずにさらに調べる。
- AIに指示を出すのも、自分が通った道でないと的確に出せません。
5.量が"質"に変わる（接触頻度が当たり勘を作る）
つまずき：いきなり質を出そうとして詰まる
質はいきなり上がりません。でも量（リサーチ量・接触頻度）をこなせば、時間とともに必ず上がる。「できるか」でなく「するために量が要る」という話です。
- うまい人はボールに触れている時間が長い。リサーチも接触頻度。
- 成功事例は大量に落ちている。ゼロから生み出さず、集めて一つずつ分析する。
- たくさんやると「この状況ならこれが当たる」という当たり勘がつく。
「悩む時間」が一番もったいない。悩む代わりに上から順にしらみつぶし。それが近道です。
6.AIは作れる。でも"響くか"の判断は人間
つまずき：AIで作って「できた」と錯覚する
AIが書いた台本が、そのユーザーに"響く言葉"になっているか——これを判断できるのは、リサーチで自分を育てた人間だけ。「この専門用語、この文脈では使わないよね」という違和感に気づけるか。だからキャラもコンセプトも発明でなくリサーチから決まります。
実践ワーク：共通リサーチ 7ステップ
つまずき：何から手を付ければいいか分からない
- ジャンルのキーワードで、YouTube＋外部（本/ブログ/X）を横断して集める
- Amazon等で高評価と低評価を"両方"読み、差分（良し/NG）をメモする
- 気になる専門用語・名前が出たら、そこでさらに調べる（足跡をたどる）
- 集めた"好き/嫌い"を1行ずつ言語化して保存する（自分の考えも添える）
- 数をこなす（悩む前に、上から順にしらみつぶし）
- 好まれる人物像・言葉をまとめ、AIに渡してキャラ/台本の素にする
- AIの出力が"響く言葉"になっているかを、自分の目で判断・添削する
2：同じ本の★4.8と★4.2の差＝「押し付けがましさ」が低評価の地雷、と分かる
3：知らない用語→有名な先生→ブログ→集まる層、と足跡をたどる
7：AI台本の1語を見て「この層はこの言い回しを使わない」と違和感を直す
集めた"好き/嫌い/専門用語"をメモに蓄積してAIに読み込ませる。文字起こしをAIに入れてナレッジ化・壁打ちに使うのも有効です。
まとめ ― 今日からの一歩
- リサーチは特別でなく当たり前（プレゼントの下調べと同じ）。
- YouTubeの外（本・ブログ・X・コメント）まで調べる。
- 高評価と低評価の差分で、良し/NGを知る。
- ユーザーの足跡を自分でたどり、量をこなして目を養う。
- AIは作れるが、"響くか"を判断するのは人間。キャラはリサーチから。
「AIで集めるな。自分の足でたどれ。数をこなすほど"目"が養われ、当たり勘がつく。」
今日の一歩
あなたのジャンルの本を1冊、Amazonで開き、高評価と低評価を5件ずつ読む。「何が良しとされ、何がNGか」を1行ずつメモする。——それが、AIに勝たせる"人間の目"の第一歩です。