おはスタ感想ページ

2025/03/10（月）

出演：木村昴、長部稀、五十嵐翔和、森島律斗
おはガール：
スポンサー：小学館、タカラトミー、映画ドラえもんのび太の絵世界物語、集英社

今回の見所

　おはスタ新企画判定AIを作ってみました。おはスタ新企画判定AIとは、新企画がウケるのかスベるのか、企画書段階でAIが判定するというものです。読売新聞によるとこども家庭庁が10億円かけて虐待判定AIを作成したとの事。「こんなの自分でも作れそうだな・・・」という事で、おはスタの新企画がウケる可能性をAIがパーセンテージで判定する、おはスタ新企画判定AIを作ってみました。

　おはスタ新企画判定AIは、無料、かつ、たった3つのステップで完成します。というのも、過去にウケた企画、スベった企画はわかっているので、それらをざっくりとAIに読み込ませた後、新企画の分析プロンプトを打つだけだからです。もちろん、いつものように無料AIのみを使用します。

おはスタ新企画判定AI作成概要

1. 過去にウケた企画をAIにアップロード
2. 過去にスベった企画をAIにアップロード
3. 上記を参考にして、新企画を分析するプロンプトを実行

具体的な手順は次のとおり。

1. 過去にウケた企画をコピペした「ウケた企画.txt」をAIにアップロードする。

Windows11の場合、「デスクトップを右クリック→新規作成→テキストドキュメント」で空のテキストファイルが作成されるので、ファイル名を「ウケた企画.txt」とする。
このテキストファイルに、過去にウケた企画の企画書（5〜6通程度）から、テキストデータをまるごとコピペする。
テキストファイルが完成したらGoogle GEMINI、Microsoft Copilot、X Groxを開く。
GEMINIとCopilotはテキスト入力欄の左横にある「＋」、Groxはテキスト入力欄の右にある「添付」をクリックし、先程のテキストファイルをAIにアップロードする。
アップロードが終了したら次のプロンプトをコピペしてエンターキーを押す。

アップロードしたテキストファイルを読んでください。この内容は「ウケた企画」です。

AIの回答例:読みました。

2. 過去にスベった企画をコピペした「スベった企画.txt」をAIにアップロードする。

1と全く同じ手順で「スベった企画.txt」を作成し、AIにアップロードする。
アップロードが終了したら次のプロンプトをコピペしてエンターキーを押す。

アップロードしたテキストファイルを読んでください。この内容は「スベった企画」です。

AIの回答例:読みました。

3. 新企画分析プロンプトを実行

下記のプロンプトをコピペしてエンターキーを押す。

あなたは朝の子ども向け番組「おはスタ」の敏腕テレビプロデューサーです。
あなたの目的は「おはスタ」の視聴率を爆上げすることです。
下記新企画を分析し、小学生の視聴者にウケる可能性をパーセンテージで示してください。
分析には、アップロードした「ウケた企画」と「スベった企画」を参考にしてください。
ウケる可能性が高かった場合、どうすればさらに向上できるのか教えてください。
スベる可能性が高かった場合、どうすれば改善できるのか教えてください。
視聴率を爆上げするために、必要な情報があれば私に尋ねてください。

#新企画
（ここに新企画の企画書をコピペ）

AIの回答例：
新企画「歴史大喜利オトボケヒストリア」分析
ウケる可能性：60%
分析結果
良い点
「ウケた企画」に含まれる「クイズ」の要素と、「視聴者参加型企画」に近い大喜利という双方向の要素を含んでいるため、子供たちの興味を引きやすいと考えられます（以下略）

　上記で新企画がウケる可能性をAIがパーセンテージで示してくれます。分析精度を向上させるコツは、できるだけ多くの企画書データをコピペする事です。（企画書が多数存在する場合は、AIに次のように尋ねます。「複数のWordファイルからテキストデータだけを一括で抽出し、「企画.txt」に保存する簡単な方法を3つ、Windows初心者でも実行可能なように、ステップ・バイ・ステップで説明してください」） AIとは統計であり、参考するテキストデータが多ければ多いほど分析精度が向上します。さらに、同じ理由によって、テキストデータの乱雑な書式、打ち間違い、ゴミデータなどをまとめてコピペしても、（統計的には少数ゆえ）AIがきちんと無視してくれます。データが多いほど精度が向上し、かつ、少々のゴミはAIが自動的に無視してくれます。

　なお、このAIには致命的な弱点があります。それは、ウケそうな企画はおおむね判定できるものの、大ウケする企画は判定できず、それどころか、スベると誤認してしまう点です。 AIとは統計なので、新企画が「ウケた企画」と似ていれば（統計的に多ければ）ウケると、おおむね正しく判定できます。一方、誰も見たことがない、画期的で斬新な大ウケする企画は、「ウケた企画」と似ておらず、統計的に少なくなってAIはスベると誤認します。 AIが判定できるのは「精神」（過去にウケた企画の統計的調査）のみであり、人間が「感覚」（直感）や「身体」（経験）を使用して、画期的で斬新な大ウケする企画を洞察する必要があります（「AIはスベると判定したが、何かある・・・！」という企画がチャンス）。

　せっかくデータセットを作ったので、いろいろと分析して遊んでみてもおもしろいです。「ウケた企画.txt」と「スベった企画.txt」は人間が正誤を判断した精度の高いデータとして使用できます。次のようなプロンプトを実行し、AIに尋ねてみるとおもしろい回答が返ってくるかもしれません。

「ウケた企画とスベった企画、それぞれに共通する要素は何ですか？」
「ウケた企画にあり、スベった企画にない要素は何ですか？」
「ウケた企画になく、スベった企画にある要素は何ですか？」
「ウケた企画、スベった企画の頻出ワードは何ですか？」
「ウケた○○企画とスベった○○企画はよく似ているのですが、何が異なっていたのですか？」
「スベった○○企画の出演者を○○に変更した場合、ウケる可能性は何パーセントですか？」
「スベった○○企画のウケる可能性を20パーセント向上させ、ウケた○○企画と融合させた、新しい企画を出力してください。」
「朝の子ども向け番組「おはスタ」で過去に放送した企画を「ウケた企画」と「スベった企画」に分類してアップロードしました。これをAIに分析させようと思います。AIにどのような質問をすればよいですか？例として、上記のような質問をしようと思っています。」

　今回は、こども家庭庁が10億円かけて作ったシステムと本質的に同じAIを無料で作成してみました。さらに、同システムは1回の実行ごとに91ステップの入力をユーザーに要求しますが、このAIは1ステップのみ（新企画の企画書をざっくりコピペするだけ）で簡単に実行可能です。このAIには致命的な弱点があり、ウケる企画は判定できるものの、大ウケする企画はスベると誤認します。作成した「ウケた企画.txt」と「スベった企画.txt」はデータセットとしても使用可能で、様々なAI解析に役立ちます。業者に発注すると10億円かかるAIシステムを無料かつ簡単に実行できるので、いろいろと遊んでみるとおもしろいです。

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