SATOMATA CONTENT FACTORY
権威性0・登録者0・信頼0から始め、実物と視聴者の欲求を掛け合わせて、法人顧問・研修と個人コース・メンターへ誠実につなぐための運用原則です。
権威がない状態を、企画の前提にする
出発点は権威性0・チャンネル登録者0・信頼0です。この状態では、抽象的な意見や壮大な未来予測だけでは「この人から聞く理由」になりません。すべての企画・タイトル・記事を、この条件から設計します。
目的
実務の信頼を積み上げ、法人顧問・研修への相談につなぐ。
個人向け導線
個人コース・メンターは、情報を隠すためでなく伴走と選別のために置く。
完成条件
視聴者が現物を見て、判断または小さな実践を一つ終えられること。
原則を暗記するのでなく、素材から公開後の学習までを一つのラインとして通します。タイトルは単体で決めず、回収する実物を持つパッケージとして設計します。
このラインの3点
① 評価の前に3ペルソナ（0-A自分＝全ブランド共通／0-B YouTube＝ブランド別API抽出／0-C顧客＝ブランド別）を把握する。
② 発散してから採点し、実物で回収できない案は通さない。
③ 公開後の結果を次の素材とスワイプに戻す。
評価の前に
0-Aは全ブランド共通、0-Bと0-Cはブランドごとに差し替えます。自分は供給、顧客は需要、YouTubeはその二つをつなぐ型の実証です。3つがそろってから、工程1のブリーフと工程3の採点に進みます。
0-A 自分プロファイル
全ブランド共通・4ソース読込
供給の核は4つを読み込んで揃えます。①共通コアペルソナ＝経歴（高校中退→資産1億）・USP「作れる経営者」・ボイス・E-E-A-T。②ポートフォリオ＝プログラミングの実物：30+プロジェクト／5DB使い分け／月額¥0インフラ14本／7サブエージェント＋8フック／自作Claude Code v8（5,444行の自作ハブ）。③利用実測（3,000時間の裏付け）＝Claude Codeは2025年8月から毎日約10時間（Maxプラン$100・月最大78,000メッセージ）、satomatashikiaichatは1,969回でDeepSeek中心。合わせて「Claude Codeに3,000時間」は盛りでなく実測で裏付きます。④book MCP（list_book_contents／get_book_content／search_book_contents）＝さとまた式ビジネスシリーズの全コンテンツ・ペルソナ設計・訴求軸を取得して補強する（各ブランドの value は「book のペルソナ」が基）。ブランド別に前面化する実物を選びます：AI×SNS＝②③＋議事録60分→5分／解約数__／月額__、ETF＝資産形成、恋愛＝弱者男性→彼女獲得の経歴、メンタル＝会社実績。
0-B YouTubeペルソナ
ブランド別・APIで抽出
ブランドごとに手本チャンネルとスワイプDBを持ち、YouTube APIで人気順・再生÷登録比順に抽出して勝ち型を読みます。例=ai-sns-marketingは、にゃんたのAIチャンネル（登録9万）を手本にし、下のスワイプDBを使います。他ブランドは各自で設定します。ペルソナ（登録多）は編集方針の手本、登録0近辺の外れ値は登録0でも回った型の証拠として分けて扱います。
0-C 顧客ペルソナ
ブランド別・テキストで把握
ブランドごとに、ペインの持ち主である顧客は異なります。毎回テキスト（会話）で把握する、第二原則の受け手です。下表で各ブランドの顧客ペルソナと送客先を確認します。
| ブランド | 顧客ペルソナ（需要＝ペイン） | 送客先 |
|---|---|---|
| 📣 AI×SNSマーケ | 法人=中小の決裁者（外注費／属人化／情報漏洩／時間）・個人=AI学習者（学び方／収益／時短） | 顧問5万・研修15万／コース2,000円・メンター3,000円 |
| 📈 ETFマニア | 積立NISA卒業組・FIRE志向（経費率／トラッキングエラーで最適化したい） | 投資記事の収益化 |
| 💘 彼女獲得（男性） | 弱者男性（再現性のある方法が欲しい） | 恋愛講座 |
| 💗 彼氏獲得（女性） | 25〜40代女性（恋活・婚活がうまくいかない） | 恋愛講座 |
| 🎬 Vlog | 雑学・地理・経済に知的好奇心がある層 | チャンネル収益 |
| 🌿 メンタルヘルス | 経営者・人事担当（従業員のメンタル・4つのケア） | こころケアパック・セミナー |
| 実例（登録→再生・比） | 回った欲求 | 約束（何を見せると言ったか） | さとまた版タイトル（例） |
|---|---|---|---|
| ワイ 2,710→212万（784倍） 「ChatGPTでやるとまずいこと3選」 | ⑤損失回避 | 知らないと危険なミス | 私も知らずにやってた、AIの性能を下げる使い方5選 |
| FuyanTech 3,570→25.5万（71倍） 「アプリ100個いくら稼げる？」 | ①覗き見（収益） | 個人開発の売上の実数 | 課金しているAIを全部公開。私がいくら稼げたのか… |
| てつろー 189→1.1万（60倍） 「Copilotで議事録を作る」 | ④検証（実演） | 議事録時短の手順 | Notionをバイブコーディングでゼロから作ってみます |
| AI活用ラボ 658→2.7万（40倍） 「エージェントの作り方入門」 | ④好奇心 | 作り方の手順 | AIにYouTubeを自動運用させてみた結果 |
| イチカラ 1万→35万（33倍） 「はじめてのChatGPT」 | ③自己投影 | 0から使えるまで | 完全0からのバイブコーディング入門 |
| 1WALL 282→3,128（11倍） 「見積書のAI革命」 | ②購買判断（業種） | 業種の具体課題解決 | 2026年7月、もし私が有料でAIを使うなら |
| （対比・目利き型は今後API実測で追加） | ⑥目利き・見分け | 本物と偽物の違いを客観的に | AI驚き屋とエンジニアの違い。30個作った側から客観的に |
工場（このページ）は枠と手順（工程1〜6）を全ブランド共通で提供します。0-Bの手本チャンネル・スワイプDBと0-Cの顧客ペルソナは、各ブランドページ（/wiki/prompt-xxx）で設定・管理します。全ブランドで共通するのは0-Aの核だけです。
1枚のブリーフ
私は顕在・潜在のペイン、回収する実物、法人・個人の導線、検索型かブラウズ型かを一枚にします。3ペルソナの交差点を1枚にし、0-Cのどの顧客・どのペインに、0-Aのどの実物で回収し、0-Bのどの型で届けるかを決めます。第二原則のペイン軸と CEP（発火点）をここで使います。
最低12案
私は欲求6分類を起点に各2案以上を出し、増幅装置を必要に応じて足します。各案には、答えを隠しすぎず「あと一歩だけ知りたい」curiosity gap を置きます。
このラインの核
私は全案を6項目の採点表で比べます。実物で回収できない案は0点で失格です。狙う型は「AI廃人が教える◯◯」「AI廃人の私が会社でAIをどう使うか」など、圧倒的な使用量（トークン・課金）を権威にした覗き見構造を基準にします。上位案は「好き」を使って同点を決めます。
Claude 担当
私は上位案を一人称、フロントロード、curiosity gap、意味のルールで磨き、類似型の実績を API で再照合します。会社名・自作システム名が本文に紛れていないかを最終チェックします。制作順はサムネ文字→タイトル→動画→サムネです。
human-in-the-loop
私はタイトル、サムネ文字との分担、回収する実物、乗せた欲求、想定ペインを一組で提案します。最終選択はさとまたが行います。
公開後72時間
私は CTR、冒頭離脱、平均視聴、コメントの期待一致を記録します。勝ち型はスワイプへ追記し、一度に変える変数は一つにして次の工程2へ還元します。
→ 次は、このラインで使う自己証明型の素材を詳しく確認します。
全ブランドのページは同じ4カードで構成する（2026-07-16 制定）。材料 ①私（供給＝自己証明の在庫）× ②競合実測（型の実在証拠）× ③顧客ペルソナ（需要と送客先）を、このマニュアル（製法・全ブランド共通）にかけて、④Claudeの提案（製品）を生産する。第一原則が①、増幅装置・採点表の実測が②、第二原則が③に対応し、④は版管理（v-日付-vN・旧版📜アーカイブ）で積み上げる。
INPUT 材料①②③
私の証拠／競合実測／顧客ペルソナ。ブランドページの3カード。
製法（共通）＋金型（固有）
製法＝このマニュアル。ページには置かずリンクのみ。金型＝ブランド固有のプロンプト原文（付録）。
OUTPUT 製品④
Claudeの提案（タイトル・企画・考察）。①×②×③の掛け算だけから作る。
「私」は一人しかいないため、材料①の正本は共通コアペルソナの1つだけ。各ブランドの①カードは、そのブランドに効く切り口のビューとして持つ（共通コンテナを別に増やさない）。
「動画フォーマット自体に力があり、誰が上げても再生される型」の実測カタログ（2026-07-16 制定・YouTube API実測56クエリ＋海外リサーチ）。検索キーワードそのものに需要が内蔵されているので、語り手の知名度は不要——各行の「実測」は低登録チャンネルが実際に叩き出した再生÷登録比。
🎓 プロの原則（Paddy Galloway＝MrBeast/Ryan Trahanの戦略家）
📐 生成文法と統一調査プロトコル（2026-07-16 制定・調べ方はこれで固定）
動画＝主役 × 座標 × 条件の数字。主役（語り手の代わりに需要を担うもの）は7種で閉じる：①モノ（レビュー・開封・購入品）②カネ（明細・家計簿・貯金）③場所（部屋・街・店）④時間/行為（密着・ルーティン）⑤属性（年齢・独身・職業・体重）⑥変化（ビフォーアフター・返済・推移）⑦ラベル（ミニマリスト・FIRE等）。新しい型はこの行列の空セルから生成する（個別キーワードを場当たりで追わない）。
| 検索キーワード＝型 | 実測比 | 実証（登録→再生） |
|---|---|---|
| 家計簿 公開 | 1773.6倍 | 登録124→22.0万（30代共働き夫婦の11月家計簿） |
| 給料明細 公開 | 1154.8倍 | 登録3,030→349.9万（日産派遣6ヶ月の明細）／登録481→29.7万（教習所指導員） |
| 独身×年齢の現実 | 1005.5倍 | 登録765→76.9万（独身界隈・50代からが本当の地獄） |
| 持ち物 全部 紹介 | 850.0倍 | 登録194→16.5万 |
| 1日密着（仕事） | 765.1倍 | 登録46→3.5万（製造職社員の1日・企業公式でも回る＝完全に型の力） |
| 車 維持費 | 747.2倍 | 登録114→8.5万（※上位に5chまとめ混入・顔出し当事者は薄い） |
| 1週間の支出 | 357.8倍 | 登録2,390→85.5万（28歳保育士・1000万貯めた月1ルーティン） |
| 1億 貯めた実感 | 226.9倍 | 登録279→6.3万（2chまとめが独占＝当事者顔出しは空白） |
| ルームツアー（条件つき） | 110.1倍 | 登録435→4.8万（築50年・家賃5万の2DK＝数字の条件がフック） |
| ボーナス 公開 | 109.7倍 | 登録6,880→75.4万（アラサー共働き夫婦） |
| 手取りと税金 | 101.6倍 | 登録2,690→27.3万 |
| 検索キーワード＝型 | 実測比 | 実証・備考 |
|---|---|---|
| 減量ビフォーアフター（数値つき） | 82.2倍 | -18.9kg・100日間の変化で登録1.3万→106万／「30キロ痩せるとは」1,315万回 |
| 家賃 いくら | 79.6倍 | 登録1万→79.6万 |
| 総資産・資産推移 公開 | 73.1倍 | 登録9,520→69.6万（手取り40万・4人家族の総資産） |
| 節約 食費 1週間 | 61.1倍 | 食費月1万円で登録4.5万→277万 |
| 通帳・貯金額 公開 | 59.6倍 | 登録1.44万→85.9万（54歳おひとりさまの通帳） |
| 課金しているもの全公開 | 56.4倍 | AI課金比較（登録1,700→9.6万・AI廃人chの第1波採用済） |
| 自作PC（経験×判断） | 42.1倍 | 登録3.18万→133.8万 |
| 借金 返済 記録 | 37.5倍 | 借金500万女・完済記録（残高がゼロに近づくゲーム性） |
| 移住先 独自データ検証 | 32倍 | 地理ランキング 登録1,150→3.6万 |
| 年齢×リアルな後悔 | 28.2倍 | 「62歳、リアルすぎる後悔」312万回 |
| 固定費 公開 | 23.2倍 | 登録4,600→10.7万（5人家族・手取り30万） |
| キーワード | 実測比 | 回避策（条件・数字を足して差別化） |
|---|---|---|
| 買ってよかったもの | 0.7倍 | 大手飽和。「ガチで使い続けている物だけ」等の誠実condition化で信頼枠に |
| 財布の中身 | 3.3倍 | 家族ネタ大手が上位。属性の数字（資産億の35歳の財布）を先頭に |
| デスクツアー（単体） | 3.7倍 | 単体では弱い。総額・価格表・「無駄だった物」を足す（海外はprice list型が定番） |
| 冷蔵庫の中身／モーニングルーティン | 5.1／19.5倍 | 大手・映え系が占有。減量-40kg維持・経営者の現実版など属性×実数で条件化 |
| 型（英語圏の定着名） | 海外の実証 | さとまた版の最初の一本 |
|---|---|---|
| Net worth update（資産推移の時系列連載） | Graham Stephan等・米個人金融の定番連載 | 高校中退・35歳、資産1億までの全推移（年次で資産/負債を分離） |
| Salary transparency street interview | Salary Transparent Street（型名が独立するほど定着） | 街頭で手取り・家賃・貯金を聞く（自分の数字を先に開示） |
| Money diary（条件つき1週間の支出） | Refinery29 Money Diariesが連載として確立・日本実測357.8倍 | 35歳独身・資産1億の7日間支出（レシート部分表示） |
| Cost to start / run my business（実費の実物） | 英語圏で独立検索語・Shopify公式も採用 | 会社10年目の固定費・赤字月も同じ表に（請求書・管理画面） |
| Price breakdown（売上→手残りの一件分解） | フリーランス/Etsy sellerの定番 | 売上100万の仕事、社長に残る額（税・外注・原価を1枚で） |
| What $X gets you in [city]（同予算の連続比較） | Architectural Digest・CNBC Make Itの看板型 | 家賃10万/15万/20万で東京近郊に何が借りられるか |
| Car ownership cost（維持費の時系列） | Carwow等＋日本実測747.2倍（顔出し当事者は薄い） | 資産1億でも車を持たない理由を年間実費で |
| Day in the life of owner-operator（社長の雑務密着） | 職業密着は巨大カテゴリ＋日本実測765.1倍（登録46でも回る） | 経営10年目の社長が実際にする雑務12個（虚飾を剥がす） |
🎯 さとまたの弾（撮れる実数）×このカタログ
35歳・独身・資産億・高校中退・120kg→80kg（-40kg）・読書1万冊・時給800円倉庫7年・40万借りパク・パンも買えない7年・中学からPC自作・経営10年・累計174億トークン。この実数在庫はS級キーワード（家計簿・給料明細・独身×年齢・持ち物・密着・支出・資産）ほぼ全てに弾を持っている。使い方＝「S級キーワード × 自分の実数」で1本ずつ。詳細な34型カタログ（心理・一次URL・空白判定つき）はローカル `.claude/worktrees/codex-global-formats.md`、実測生データは同 `jiko-shomei-catalog.json`（56クエリ・2026-07-16）。
出典: YouTube Data API実測（2026-07-16・56クエリ・比＝再生÷登録の生値）／Paddy Galloway（Colin&Samir「New Rules of YouTube」・Marketing Examined「YouTube Guide」）／voyeurism研究（YourTango・Kill Your Darlings 他）／Codex gpt-5.6-terra 海外34型調査。数値は取得時点の実測。
この原則は、工程0で素材を供給し、工程3の採点項目1「自己証明型か」を判断するために使います。
「誰が上げても価値がある動画」から始めます。発信者の肩書きでなく、実物・実数が内容そのものを証明する型です。
見せた時点で証明が完結する
デスクツアー、ルームツアー、給料明細のように、実物・実数そのものが強い力を持つ型があります。視聴者は「人」ではなく「実物」を見に来るので、信用の前借りが要りません。これを自己証明型コンテンツと呼びます。
さとまた＝AI廃人（累計トークン使用量【要記入】・月平均トークン使用量【要記入】が権威の核）。見せられる実物：この圧倒的な使用量そのもの／AI課金の請求明細（複数サービス合算）／30本の稼働システム／それを動かす開発環境（デスク・サーバー）。※会社名・自作システム名・経営会社は出さず、匿名の実画面・実数で証明する（議事録短縮のような時間軸は経営者の「儲かるか」への訴求が弱いため権威付けの主役にしない）。
抽象・思想は権威の専有物
「AI時代に何を学ぶか」系は誰が言うかに依存します。登録9.1万のチャンネルでも中央値の0.4〜0.5倍に沈み、実物・実数系（課金公開）は3〜6倍。権威0なら出しません。
数値と金が具体性を作る
タイトルは「数値＋対象＋変化/判断」式です。60分→5分、月◯円→◯円、残した/解約した。自腹の金額は行動の証拠になります。
少し先を歩く実践者になる
「この人の意見を聞きたい」ではなく「自分も1年後にこうなれるか確かめたい」という投影を作ります。
実測と推定を分ける
請求・入金・作業ログは実測、外注なら◯万円は推定です。釣りタイトルは使わず、競合は型の実在を確認するために数か月の線で読みます。
この原則は、工程2で12案を発散し、工程3の採点項目2「見たい欲求に乗るか」を判断するために使います。
再生は供給（第一原則：実物・自己証明）× 需要（第二原則：見たい欲求）の掛け算です。片方がゼロなら再生もゼロ。実物があっても、万人の「見たい欲求」に乗らない30本システムの自慢のような企画は弱くなります。
心理原則＋出典：社会的比較理論（Festinger, 1954）。人は自分の位置を他者と比べて確かめます。発信者が無名・普通なほど生々しく、むしろ強くなることがあります。第一原則の「語り手に依存しない」純粋形です。
一般型の例
給料明細／ルームツアー／デスクツアー／1日密着／収支公開／高額開封による疑似体験
さとまた版の例
「AIに毎月いくら払ってる？請求画面を全公開」／「30本を動かす開発環境フルツアー」／「経営者の1か月の経費ぜんぶ見せます」
心理原則＋出典：情報探索と知覚リスク低減の考え方。消費者は選択前に情報を探し、不確実性や失敗の損失を小さくしようとします（Bettman, 1979; Bauer, 1960）。高い買い物ほど強く働きます。
一般型の例
マストバイ／買ってよかった・損した／全部使って格付けランキング／A vs B徹底比較
さとまた版の例
「有料AI全部契約して格付け」／「ChatGPTとClaude、両方に払う必要ある？」／「買って損したAIツール」
心理原則＋出典：社会的学習理論（Bandura, 1977）。人は少し先を歩く他者を観察し、自分にもできるかを見積もります。遠い成功者ではなく、到達過程の見えるロールモデルが効きます。
一般型の例
ビフォーアフター／成長記録／1年でこう変わった
さとまた版の例
「1年前の自分に戻れるなら、AIはこの順で学ぶ」／「独学10年→AIで30本作れるようになるまで」
心理原則＋出典：情報ギャップ理論（Loewenstein, 1994）。知識の「穴」を自覚すると、人はそれを埋めたくなります。対立・論争はこの穴をつくる題材として扱い、怒りを集める独立分類にはしません。
一般型の例
やってみた／検証／実験／意外な結果
さとまた版の例
「議事録、本当に60分→5分になるのか検証」／「AIだけで会社の業務を1日回せるか実験」
心理原則＋出典：プロスペクト理論（Kahneman & Tversky, 1979）。人は同じ大きさの利得より損失を重く感じ、損や危機に敏感です。「得する」より「損を避ける」が行動を強く駆動します。
一般型の例
「知らないと損」／「やっていない人は危険」系。ただし根拠のない煽りは使わない。
さとまた版の例
「解約し忘れたAIに年◯万払っていた」／「この設定を知らず3日溶かした」／「◯◯を自動化しないと月◯時間を捨て続ける」
構造だけを使い、数字は自分の実測に限ります。「AIでこれをやっていない人、9割が損してます」のような根拠のない煽りは採用しません。
心理原則＋出典：認識的警戒（epistemic vigilance／Sperber et al., 2010）。人は誰の情報を信じるべきか警戒し、信頼できる作り手を見分けようとします。対比効果で違いが際立ち、実物を持つ人が客観的に対比するほど信頼されます（ワランティング理論と接続）。
一般型の例
本物と偽物の見分け方／プロとアマの違い／「◯◯という誤解」を実際にやっている側から／なぜその使い方は間違いか
さとまた版の例
「AI驚き屋とエンジニアの違い。30個作った側から客観的に」／「AIで『なんでもできる』は本当か、作れる側の視点で」
注意喚起（誇張に惑わされない）とブランディング（自分は作れる側）を両立できる高価値枠。批判・罵倒でなく、実物に立脚した客観的な対比に徹します（特定個人は叩かず、驚き屋という型と実際の違いを語る）。実物がある人だけが客観的に語れる、自己証明型が前提の欲求です。
この装置は、工程2の発散で候補に対象の引力を足すために使います。
6分類とは別レイヤーです。無名を突破する際は、新AIモデル・話題のツール・固有名詞のように、それ自体に検索・注目がある対象を動画の主役に据えます。自分の認知ゼロを、対象の認知で肩代わりさせます。
実測の読み方
にゃんたAIは新モデルが出るたび即日解説で安定再生（GPT-5.6解説3.3万、Fable 5解説3.0万）。ただし登録9万があり、純粋な認知ゼロの実証ではありません。
さとまた版
新モデル・ツールの当日に「Fable 5で実際に業務を組んでみた」。生命線は、どれだけ検索される対象を主役に選べるかです。
希少性・限定性は独立した欲求にせず、覗き見や購買判断の引力を補助する増幅要因としてのみ使います。人工的な締切や品薄演出は使いません。
工程2で出した全案を6項目×0〜2点、12点満点で比べます。これは登録0・初投稿でもインプレが回るかを考える予測モデルであり、正解を保証するものではありません。
失格条件：項目3「実物で回収可能か」が0点なら、合計点にかかわらず採用しません。タイトルの約束を実測で回収できることが先です。加えて、自社名・自作システム名（WEBTHQ／sougoushinricrm等）・経営会社が特定できる場合も失格。証明は匿名の実画面・実数で行います。
| 項目 | 0〜2点の見方 | ラインでの根拠 |
|---|---|---|
| 1. 自己証明型か（権威に依存しないか） | 0: 権威依存（「私の判断・結論・成長」に寄る）、または「〜してみた/どこまで/測る」の実験口調（法人が権威を感じない）／1: 実物はあるが議事録短縮・社内ボット等の抽象術に寄る／2: 実数（AI廃人のトークン量・課金額）が断定形で主役（誰が上げても気になる） | 第一原則。工程0の素材DB |
| 2. 見たい欲求に乗るか | 0: 分類できない／1: 一つに乗る／2: 欲求とペインを明示できる | 第二原則。工程2の発散 |
| 3. ★実物で回収可能か | 0: 回収不能で失格／1: 一部を実演可能／2: 実測で約束を回収できる | 誠実ルール。工程5のパッケージ |
| 4. スワイプに前例があるか | 0: 未確認／1: 類似例あり／2: 低登録×高インプレの実例を API で確認 | 一次情報。工程0のスワイプ |
| 5. curiosity gap があるか | 0: 盛り煽り／1: 全部を説明し切る／2: 釣らずにあと一歩が気になる | 工程2の候補と工程4の磨き |
| 6. サムネと分担できるか | 0: 同じ文言／1: 一部を補える／2: 別の材料で一つの問いを作れる | 実務OS。工程4の制作順 |
同点の決め方
失格でない上位案から、さとまたが最も作りたい案を選びます。採点は人の判断を置き換えず、比較を透明にする道具です。
数字と意味のルール
数値は必ずタイトルに明示し、マス（初心者）に一読で伝わる言葉にします。数字は判断を変える実測（トークン量・課金額）に限り、会社名・自作システム名・経営会社は意味を薄める固有名詞として除外します。
→ 次は、採点の背景にある理論と実務の道具を確認します。
前提を運用に落とすための理論群です。Claude（Webリサーチ＋YouTube API実測）× Codex GPT-5.6（学術理論）で選定し、誠実ルールと衝突する釣り・煽り理論は却下しています。
1. 検証性ルール ワランティング理論（Walther & Parks 2002）
自分で改ざんできない証拠（請求画面・稼働ログ・公開URL）ほど信用が強い。冒頭30秒で主張でなく現物を映す。
2. パッケージ先行×正直な極端値 MrBeast内部文書のCTR/AVD規律
タイトルとサムネを企画より先に確定。事実が外れ値である実数（30本・月0円・3,000時間）で、誇張ゼロの極端を作る。
3. 教科書1本型 イングリッシュおさる実測
「完全攻略・永久保存版」の網羅1本が最強の検索資産。実測では歴代TOP3は全て網羅型で中央値の31〜49倍。量産より「その分野で一番詳しい1本」。
4. 実演→手順→完結 おさる実演型×Rogers試用可能性
画面・設定・ログ・成果物のいずれかを見せて終え、視聴者が動画だけで1つ試せる状態を完成条件にする。
5. 先出しし、導線を交換条件にしない おさる先出し×They Ask, You Answer
YouTubeで手順を出し切る。LP・LINEは導入相談・詳細仕様の任意導線であり、情報を隠してクリックさせる場所にしない。
6. 3H配分 Google/YouTube公式 Hero-Hub-Help
Hero=大型自己証明（30本ツアー・年次収支）／Hub=ルーティン明細（四半期）／Help=検索ペイン解決。70:20:10の配分と対応。
7. Big 5 Marcus Sheridan『They Ask, You Answer』
法人向けHelpは「価格・問題点・比較・レビュー・ベスト」の5テーマから生成。価格公開は明細公開型のB2B実証版。
8. 発火点で束ねる CEP（Ehrenberg-Bass研究所）
法人はツール名でなく「外注費が高い・属人化・開発が遅い」という発火点で探す。連載はツール軸でなく発火点軸で束ねる。
9. 事例は判断の教材 Codex提案
他者事例は金額でなく「何に困り・何を変え・何が残ったか」を扱う。一事例を平均や再現保証として表現しない。
10. 5ブロック台本 おさる5STEP改
台本は「現状→実演→手順→実測→次の一手」。成果数値は対象・期間・条件・実測元を示せる場合だけ記載する。
追い風の事実：2026年のYouTubeは登録者数より行動シグナル（CTR・視聴維持）で小規模テスト配信→拡大する設計＝「登録0でも土俵に乗れる」の公式裏付け。おさるの「年商30億・登録者50万」等は本人申告として根拠に採用しない（検証記事）。煽り語彙（億・一撃・丸パクリOK・有料級）は却下済み。ELM・JTBD（Codex提案）は各記事リライト時の構成テンプレに適用します。
さとまたが正規購入したマーケターおさる商材13ファイル（PDF・スライド・台本シート）から抽出し、原文は転載せず法則として要約したものです。数値は全て資料内の申告値です。
1. 長尺センターピン×量産フォーミュラ
高単価の信頼と教育はYouTube長尺で作る。長尺1本を最高品質にし、短尺・図解・音声・記事へ転用。短尺SNSは認知用の広告扱い。
2. 制作順ルール
サムネ文字→タイトル文字→動画→サムネデザインの順で作る。視聴者が最初に接する約束を先に確定する。
3. 台本の型
導入=PASTOR（問題→拡大→解決→証明→提案→行動）／本編=AREA（結論→理由→例→結論）／ED=復習＋導線。冒頭でタイトルを即回収し、長い前置きを置かない。
4. 3R改善サイクル
Reduce=伸びない型を仮説化して減らす／Reuse=伸びた企画を再利用／Recycle=飽和したら切り口を変えて再編集。伸びた型の横展開を計画より優先。
5. 品質の代理指標
視聴維持率＝動画の質とみなす。資料内目安：10分動画で維持率40%・公開2日後CTR 7%以上・サムネは毎回2案以上でAB。
6. フロント9割
無料側で情報を出し切る。商品価値は情報の秘匿でなく、サポート品質・体験化・比較軸の変更で作る。
7. スクリーニング設計
良い顧客だけに売るため、購入前に小さなステップを複数置く。低額の有料セッションは収益でなく選別装置＝メンター¥3,000はこの位置づけで運用する。
8. LTV式
信頼残高×オファー強度=LTV。接触頻度と価値提供で信頼を貯めるのが先、販売は後。強いオファーは信頼残高がある時だけ打つ。
9. 語彙の置換ルール（誠実ルールとの衝突解決）
サムネ3訴求（短期的快楽／逆説・衝撃／ネガティブ=損失回避）は構造だけ輸入し、語彙は実数に置換する。「一撃」「有料級」「絶対買うな」は使わず、「解約したAI」「月0円」「60分→5分」など事実ベースの損失回避・逆説で同じ心理構造を作る。
強い心理構造を使うことと、視聴者を誤認させることは別です。工場は前者だけを採用します。
禁止
根拠のない多数派・危機の断定、誇大な金額、人工的な限定、釣りタイトル。「9割が損」「絶対買うな」「一撃」「有料級」は使わない。
採用
請求・入金・作業ログなどの実測と、対象・期間・条件を明示した事実。「解約したAI」「月0円」「60分→5分」のように実数で置き換える。
競合の数値は型の実在確認にだけ使い、平均・再現保証にはしません。実測と推定は常に分け、視聴者が判断できる情報を先に出します。
さとまた×Codex×Claudeの対話と検証から、工場の前提を更新してきました。
にゃんたをそのまま真似るのではなく、権威性0・登録0でどう進むかを再検討。「誰が上げても価値がある動画」——デスクツアー、ルームツアー、給料明細のように実物・実数が内蔵され、見せた時点で証明が完結する自己証明型を第一原則として固定しました。競合実測（課金公開型が中央値の3〜6倍）は、その型が実在する確認にすぎません。