LINEの配信はAIで内製化できるのか、外から見える数字と一次情報で整理する

出典: 【暴露】マーケ支援はAIと相性が悪いことがあります。

ホワイトボードの前に立つ説明役の方は、前の動画は個人やフリーランスに向けたもので、この動画は企業の担当者にも見てほしいと前置きします。そして、LINEについての立場を宣言します。

動画では（0:40〜）

LINEは絶対に俺、外注派なのよ。LINEは内製化じゃなくて外注しろと。LINEマーケは外注しろ。

題名は「相性が悪いことがあります」です。ただ、何と何の相性なのかは、この時点ではまだ見えません。

続く話は、内製化に必要なもの。画面の板書には、実行、知識、検証の3つが並びます。

やり取りの中で、知識を外の人に教わるなら、それはもう外注しているようなものだ、という突っ込みが入ります。返しは、最初は教わりながら実行に慣れて、少しずつ内製の手順へ移るものではないか、というもの。そういうやり方もできる、と認められます。

今の内製化の動きは、LINEに限らずYouTubeもデザインもバックオフィスも、結局すべてAIを使う形だ、という話へ進みます。板書に足されるのは、AIへの矢印。

では、LINEはAIで内製化できるのか？答えは、できます。そのうえで、AIの精度を上げるのに大事なのは一次情報で、一次情報とは現場の情報だと続けるんです。

例に出るのがYouTube。企画の良し悪しは再生数などの数字で判断でき、その数字は外から見えます。画面には、YouTube 企画→再生数 60 と出ます。100点のうち60点ほどは数字が出る、という説明役の方の目安です。

で、LINEはどうか。

動画では（3:56〜）

LINEは20点しか出ないです。

外から取れる20点分の中身は、登録して流れてくるメッセージのスクショなどだ、というやり取りが続きます。

あ、これは外注の勧めの形をした、材料の話なんです。LINEを軽く見ているわけではなく、外から見える数字の量の話として読めます。

YouTubeは外に数字があるから、AIが引っ張ってこれる。LINEは外に出てこないので、そこでつまずくんです。

AIに任せる時の私の軸は、一次情報を先に読ませてから動かすこと。読ませないまま、既存の要約や整った話で穴を埋めさせないようにします。

一般的なAIの精度向上の分は内製できる。ここから話は核に入ります。一次情報をAIで強くするには何が要るのか、次の言葉で語られます。

動画では（4:23〜）

AIで一次情報強化しようと思った時に、何が大事かって、アウトプットとその数字なんですよ。

YouTubeなら再生数やエンゲージメント、サムネイルを見られるツール。SEOならGoogleのキーワードのような数字。TikTokやInstagramも数字が外から見え、Webの情報なのでAIが引っ張ってこれる、という例が並びます。

LINEはどうでしょう？配信メッセージというアウトプットは、ぎりぎり取れるそうです。

ところが、動画では、開封率、タップ数、ブロック数は外からは分からない、という話になります。分岐の設計も、設計書なしに外から見るのは難しい、と続きます。

AIで一つずつ実装して押していけばアウトプットは取れる。でも、うまくいったかの数字は支援会社しか持っていない。これが説明役の方の見立て。

動画では（5:27〜）

俺らしか持ってない。支援会社しか持ってない。

画面の外の声が、Lステップの側がAPIで数字を出してくれないのか、と尋ねます。説明役の方の答えは、出すと企業情報の漏洩になる、というものでした。

動画では（5:42〜）

だから、AIがどんだけ進化したとしても、この数字が公開されることはないです。

標準的なAIの強化で内製化が進み、外注が減る可能性は0ではない、という話も出ます。手動でスクショを集めてAIに入れれば、ぎりぎり精度を上げることはできる。ただ、エビデンスはない、とやり取りは続き、1企業1アカウントでは検証数も少ない、という留保もつきます。

動画の言うアウトプットとその数字は、私の言い方なら現場の生の情報です。登壇でも話した考えですが、現場の生の情報と、最後に出すところは人が持ち、その間はAIに任せてよいと私は思っています。

自分だけの体験や過去の記事のように、他の人との違いを生む一次情報が肝だ、とも考えています。

開封・タップ・ブロックの数字は、LINE配信にとっての現場の生の情報。

それを持つ側はAIに渡せる。持たない側には、渡す物が無いんです。

一次情報や全体の文脈を読まないまま、平均的な答えで穴を埋める。それは手抜きだと私は思います。

第2章で見た開封・タップ・ブロックの数字は、AIに渡したい材料でした。では、その材料をAIは自分で取りに行けるのか。LINEの性質については、次の言葉が出ます。

動画では（6:32〜）

AIはWebじゃないから勝手に調べてこれない。

検索で拾えるWebとは違い、流行っている導線を知りたければ、自分で登録して一つずつ見るしかない、と話します。外から眺めるだけでは、AIも人も同じ所で止まるわけです。

続けて、題名につながる一文が出てきます。

動画では（6:44〜）

支援会社側から業務をやる上でのAIは相性いいんだけど、企業が内製化するにあたってのAIは、相性が悪い。

題名の「相性が悪い」は、この文の後半です。企業が内製化に使うAIは相性が悪く、支援会社が業務に使うAIは相性がいい。向きが逆なんですよ。

ここでは、画面の外の声が「工数が何倍もかかりそう」と受け、何倍かかかるのにエビデンスになる数字は持てない、という答えが返ります。目先の真似で数字が出ることはあっても再現性がなく、想像以上にお金がかかる、という言い換えは、画面の外の声から出てきます。

この話に重なる場面が、私にもあります。10月、メルマガの件名をAIに考えてもらっていた時のこと。LINEではなく、私の場面はメルマガです。

出てきた案を見て、私はAIに「過去の開封みてるの？」と聞きました。返ってきた説明は、過去の開封の記録を渡さずに作っていた、というものでした。

AIは、過去の開封の記録を渡して作り直した、と説明しました。そして案を見て、また聞いたんです。「ほんとにデータ見てるの？クリックや開封」。

AIの説明はこうでした。前は開封の高かった上位の件名しか見ておらず、クリックは比べていなかった。そこからAIは過去の配信を全部取り直し、開封とクリックを集計し直して、前に勧めていた件名のおすすめを取り下げました。

外れたのは、AIの出来のせいではありません。AI自身の説明でも、足りなかったのは渡された材料でした。動画の企業は、外から集められる数字が少なく、エビデンスにできる量も持てない。私の場面は、数字が手元にあるのに渡していなかった。どちらも、AIの手前で止まっているのは一次情報です。

わからない事を憶測で埋めさせない。わかる事はAIに調べさせる。あなたがAIに案を頼む時、その案は何の数字を読んで書かれたものか、言えますか？

私ならこうします。AIに案を出させる時は、手元の過去の数字を先に渡し、案に「どの数字を読んだか」を添えさせます。

ここまでの話を受けて、LINEマーケの支援についてはこう言い切られます。そのうえで、内製化できる形も一つだけ挙げます。

動画では（7:04〜）

これがLINEマーケが1番外注されやすい。

例外は、検証と実行が済んで固まった定期配信を、月に2〜3件だけ続ける形です。どこまで固まっていれば内製化できるのかは、次の言葉で語られます。

動画では（7:36〜）

例えばうちみたいな会社に内製化研修をしてもらって、これ勝ちパターンで、これ配信したらいいよってところまで引いてもらったら、内製化できるよ。

裏を返すと、AIで勝手に内製化して勝手にやる企業はできない、という見立てです。話の結びも、ここにつながります。フリーランスにはLINEはいい、企業の担当者にはうちに発注を、と話します（7:56〜）。

データを一番持っているのはうちだと語り、画面には「2026年 半年連続1位」のテロップ。何の1位かは、動画の中では示されません。さらに400アカウントの事例を挙げ、案件のデータはAIでつないでプロジェクト単位で数値を呼び出して調整できる、と話します（8:04〜8:30）。

この数字をどう受け取るか。60点も20点も、400アカウントも半年連続1位も、どれも説明役の方の言葉で、第三者の調査による裏づけは動画の中では示されません。私は「この人はこう見ている」として読みます。

それでも、筋は通っています。うまくいったかどうかの数字を片方だけが持つと、もう片方はAIに渡す材料を手元に持てません。あなたの手元には、頼んだ仕事の結果の数字が残っていますか？

私が人から仕事を頼まれる側なら、「全部やってあげます」にはしないんですよ。結果の数字は相手に渡し、相手が自分で判断できる形にします。外注する・内製するは、数字と条件を自分の資料で確かめてから決めるものだと、私は考えます。

題名の「相性が悪い」は、企業がLINE配信の内製化にAIを使う側の話でした。開封・タップ・ブロックの数字は外から見えず、持っているのは支援会社だ、というのが説明役の方の見立てです。

私の場面はメルマガでしたが、数字が手元にあるのに渡していなければ、同じ所で止まります。相性を決めるのは、AIの出来より、渡せる一次情報が手元にあるか。

私ならAIに案を頼む前に、手元の過去の数字を先に集めて渡します。

本編の動画も観てみてください

この記事は要点と読み方です。ホワイトボード前の声や間、板書の「100点のうち60」「20点」の点数、テロップは、動画の方が伝わります。約10分で、赤帯の章タイトルで区切られているので、気になる所から見られます。

フリーランス攻略CH『【暴露】マーケ支援はAIと相性が悪いことがあります。』を観る

私の本も置いておきます

『Claudeプロジェクト実践入門　コンテンツマーケティング編』（Kindle）。この記事は、LINE配信のAI内製化の話を、AIに渡す一次情報が手元にあるかどうかで読んだものです。ClaudeのプロジェクトでAIと一緒に仕事を進めたい時に、手に取ってみてください。

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