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YouTube ショートは60秒にすれば伸びるのか — 4チャンネルで測ったら、壁は「尺」ではなかった

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Last updated at Posted at 2026-10-14

この記事は Zenn と note にも同じ内容を載せています。Zenn: https://zenn.dev/suisei498/articles/717151c194e628 / note: https://note.com/suisei498/n/n1d2ae57dedd6

YouTube のショート動画を、自動で作って投稿するチャンネルを4つ運用しています(スポーツ解説・雑学・プロ野球・ドラマ仕立て)。

「ショートは何秒がいいのか」は、調べると「短いほど完走されて伸びる」「60秒いっぱい使え」と両方出てきます。自分のチャンネルの数字で確かめたところ、半分当たって、半分外れました。

数字はすべて YouTube Analytics と YouTube Studio の実測です。チャンネル名は伏せます。

1. 最初の思い込み:「維持率が高いほど伸びる」は外れた

各チャンネルで、よく伸びた動画の数字を並べました(2026年9月初め時点)。

チャンネル 尺 平均視聴率 平均視聴時間 再生
雑学 39秒 100.0% 0:39 1,709
スポーツ解説 33秒 149.9%(1.5周) 0:49 15,100
プロ野球 34秒 40.5% 0:13 10,582
ドラマ仕立て 60秒 99.4% 0:59 248万

雑学は最後まで見られて(100%)1,709回、スポーツ解説は1.5周ループされて 15,100回。維持率(割合)の高さと再生数は、まったく揃っていません。

揃っていそうなのは、1回あたりに何秒見られたか(平均視聴時間)の方でした。ドラマ仕立てのチャンネルの過去150本でも、大きく当たった3本(248万・125万・45万回)は3本とも60秒でした。

スポーツ解説のショートを「1回あたりの視聴秒数」で4つに分けると、上位25%の再生中央値は 2,127回、下位25%は 1,072回で、約2倍でした。

y1_quartile.png

ここから「30秒を1.5周させるより、60秒を最後まで見せる方が強い」と考え、全チャンネルの尺を 55〜62秒に変えることにしました。

2. 「60秒にして」と指示しても、60秒にならなかった

台本は言語モデル(Claude)に書かせています。指示を「30〜45秒」から「55〜62秒」に書き換えました。

1週間後に実際の尺を測ると、中央値はスポーツ解説 44秒・雑学 51秒。60秒になっていたのは、もともと60秒だったドラマ仕立てだけでした。

原因は2つありました。

  • プログラム側で切り捨てていた(スポーツ解説):台本の行を [:8] で8行に切っていた。指示を伸ばしても、8行を超えた分は捨てられていた
  • 同じ指示文の中に、古い指示が残っていた:「6〜8個・220〜340字(30〜45秒)」という一文を消し忘れていて、新旧が矛盾していた

さらに、矛盾を直してもモデルは指示した文字数に届かないことが多くありました(直近14本で 420字に届いたのは4本)。最後は、文字数を機械で数えて、足りなければ足りない分を名指しで書き足させる処理を入れました。

読み上げの速さは、実測で雑学が約7.5字/秒です。60秒は 400〜450字になります。

3. 雑学は60秒にしても、再生は1回も増えなかった

雑学チャンネルで、尺を伸ばす前後を比べました。

尺 1回あたりの視聴秒数 再生の中央値
伸ばす前 35秒 21.8秒 1,034
伸ばした後 53秒 26.8秒(+23%) 1,039

視聴秒数は23%増えたのに、再生は変わりませんでした。スポーツ解説で「視聴秒数の上位は下位の2倍」だったのに対し、雑学では同じ分け方で 1.11倍しか差がありませんでした。

つまり「視聴秒数が効く」はチャンネルによって効き方が違う。雑学には、尺とは別の壁がありました。

y1_before_after.png

4. 本当の壁:約1,000回で止まる

雑学の再生数を、公開から5日以上たった218本で並べるとこうなります。

  • 10パーセンタイル 853回 / 中央値 1,045回 / 90パーセンタイル 1,351回 / 最高 2,088回
  • 流入の97%はショートのフィード

どの回もほぼ1,000回です。しかも、平均視聴率が27%の回も90%超の回も、同じく約1,000回でした(8月以降の相関は −0.38)。

最初にフィードで配られる約1,000人から、先へ広がっていない。そう読めます。

y1_wall.png

効いていたのは「視聴を継続」の割合

YouTube Studio には「視聴を継続」という数字があります(フィードで表示された人のうち、スワイプせずに見た割合)。これは Analytics API では取れず、Studio の画面でしか見られません。

雑学26本で読むと、中央値 33%。比べるとスポーツ解説は 44〜56% でした。そして雑学の中では、この割合と再生数の相関が +0.57。20%を切った回は 200〜500回で止まっていました。

視聴維持の曲線を見ると、冒頭の1割は見られていて、5〜15秒で大きく落ちていました。

y1_stay.png

原因:冒頭の映像が、話と合っていなかった

その5〜15秒に何が映っているかを1本ずつ見ていくと、話と関係のない素材が多く混ざっていました。

ある回(古代ペルシャの氷室の話)では、冒頭の動画素材6本中3本・写真14枚中8枚が外れていました。

  • 泥レンガの塔 → モトクロスの映像(「mud」という単語だけで合格していた)
  • 浅い池 → 鯉、ホテルのプール
  • 風を取り込む塔 → エッフェル塔

素材は、検索の上位や、タグに検索語の単語が1つ入っているかで選んでいました。そこで、画像と文章の近さを測るモデル(CLIP)で候補を採点し、一定の点(0.17)に届かないものを弾くようにしました。

直して、また転んだ:「弾く」と「選ぶ」は別物だった

最初の版は、合格した候補をCLIP の点の高い順に並べ直していました。すると、検索で人気1位の見栄えのよい素材が、点が少し高いだけの地味な素材に置き換わりました(ある回は人気1位の採用が14枚中1枚に)。冒頭が、曇った桟橋やピンぼけの砂浜になりました。

その日の回は、公開5時間で 517回、別の回は63分で 111回。Studio には「視聴回数が通常を下回り、スワイプして閉じた視聴者の数も増えました」と表示されました。

並び(人気順)は変えず、点の足りないものだけを外す形に直しました。関連度で「弾く」のと、関連度で「選ぶ」のは別物で、見栄えを捨てると冒頭が弱くなります。

この修正の後に公開した11本を測ると、「視聴を継続」の中央値は 31.9%。修正前の33%から上がりませんでした。

さらに、その11本では、継続が 18.5% の回も 48.4% の回も、再生はどちらも約1,000回でした。最初の26本で見えた「継続の割合と再生の相関(+0.57)」は、新しい11本では再現しなかったことになります。

y1_shot_stay.png

素材のずれは実際にあったので直してよかったのですが、1,000回の壁の正体ではなかった。いまは、冒頭の1〜2秒(最初に映る画と文字)を疑っています。

5. ついでに分かったこと:同じチャンネルで続けて出すと、後の方が食われる

公開時刻も調べました。「何時が強いか」より効いていたのは、直前に自分の動画を置いていないかでした。

スポーツ解説の同じ枠(20時台)で比べると、

  • 直前2〜3時間に別の自分の動画がある日:再生中央値 1,016(12本)
  • 直前に無い日:1,606(18本)= 前者は 37%少ない
  • 間隔が5時間以上あれば、差は出ない(1,941 と 2,016)

y1_gap.png

同じチャンネルで2時間以内に続けて出すと、後から出した方が伸びにくい、という結果です。

まとめ

  • ショートの再生と揃っていたのは、維持率(%)ではなく、1回あたりの視聴秒数だった。60秒を最後まで見せるのが一番強い(ドラマ仕立てで248万回の回は60秒)
  • ただし、尺を伸ばして視聴秒数が増えても、再生が増えないチャンネルもある(雑学:視聴秒数 +23%・再生 ±0)
  • その場合の壁は冒頭のスワイプと見て、Studio の「視聴を継続」(APIでは取れない)を測った。最初の26本では再生との相関 +0.57 だったが、素材を直した後の11本では再現せず、壁の正体はまだ分かっていない
  • 言語モデルに「60秒で」と言っても60秒にはならない。実際の尺を測り、機械で文字数を数えて足させる
  • 同じチャンネルで2時間以内に続けて出さない

自動化していると、作る数はいくらでも増やせます。ただ、どの数字を見て直すかを間違えると、増やした分だけ同じ壁に当たり続けます。私の場合は、それが「維持率」から「視聴秒数」へ、さらに「視聴を継続」へと入れ替わり、その最後の仮説もいま崩れたところです。次は冒頭の1〜2秒を測ります。

自動化そのものの作りと、そこで壊れたところは別の記事に書いています。

→ Claude Code で YouTube ショートを全自動で回して4か月 —「成功」を返したのに失敗していた4か所
https://qiita.com/Suisei498/items/d7465257fe7da4293b23


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