星野誠 makoto hoshino

2026.10.6

たまに、切り抜き動画を作りませんか、という営業案内が来る。

いままではスルーしていた。でも切り抜き動画というもの、以前から少し気になっていた。

改めて調べていて、やっぱりすごいと思ったのが、ひろゆきさんだった。

ひろゆきさんは早い時期から、自分の動画を他の人が切り抜くことを認め、条件を整え、収益を分ける仕組みを作った。

これ、相当頭がいいと思う。

本人が全部編集する必要がない。世界中の誰かが「ここ面白い」と思ったところを見つけて、切り抜いて、タイトルをつけて、広める。伸びれば、切り抜いた人にもメリットがある。本人にもメリットがある。

しかも面白いのは、どこが面白いのかを本人が決めなくてもいい、ということだと思う。

自分では何でもないと思っていた一言を、誰かが面白いと思う。そこだけ切り出されて、何十万人にも見られる。自分で自分の面白いところを探すより、他人に探してもらう。この仕組みはすごく面白い。

では、誠眼鏡店でも切り抜きをやればいいのか。

ここで、ちょっと事情が違う。

そもそも、うちには大した動画コンテンツがない。大量にあるのは、販売するメガネの状態を確認してもらうために撮った、1分くらいの動画だ。

傷があります。ここに少し塗装剥げがあります。テンプルの内側はこんな状態です。

そんな動画が大量にある。あとは週に1回くらい、ライブでだらだらメガネの話をしている。ものすごく考えて作ったYouTube番組が100本あるわけではない。

だから最初は、切り抜くところなんてあるのかな、と思った。

でも、考えていたら、むしろそこがちょっと面白くなってきた。

1000本見て、1本でも何か見つけてくれるなら、それを見てみたい。

状態確認のためだけに撮った動画の中に、実は面白いメガネが映っているかもしれない。ライブで何気なく話した「この年代のフレームって、ここが面白いんですよ」みたいな一言があるかもしれない。本人は忘れているけれど、メガネが好きな人からすると「いや、そこもっと話してよ」という30秒が、あるかもしれない。

ここでAIが面白くなる。

人間に「この1000本、全部見て面白いところ探してください」とは、なかなか頼めない。でもAIなら見られる。1000本でも1万本でも、とりあえず全部見る。そして「この中で、メガネ好きが反応しそうなところを20個出して」と探させる。

ただ、最後のところは少し気になる。

うちが欲しいのは、バズではなく、信頼だからだ。

刺激の強い言葉を切り取って100万回再生されるより、「この店、本当にメガネが好きなんだな」と思ってもらえる方がいい。その違いを、AIだけでどこまで見分けられるんだろう。

そんなことを考えていたら、昔のヴィレッジヴァンガードを思い出した。

あの店の棚が面白かったのは、売れ筋商品が並んでいたからではない。そこに立つ店員の「自分はこれが本当に好きなんだ」が見えたからだと思う。

知らない本。知らないCD。よく分からない雑貨。それでも手書きのPOPに「これは本当にいい」という熱量があると、「そこまで言うなら見てみようかな」と思えた。

あれは商品の推薦というより、誰かの「好き」を通して、商品を見ていた。

切り抜きも、それに近いのかもしれない。

AIが1000本全部を見る。その中から候補を探す。でも最後に、メガネが本当に好きな人が「いや、この30秒は残した方がいい」と選ぶ。

そんな形なら、ちょっと面白い。

AIだけでもない。人間だけでもない。AIの物量と、人間の偏愛。この組み合わせなら、何でもない動画の山から、自分たちさえ気づかなかったものが出てくるかもしれない。

1000本見て、999本何もなくてもいい。

残った1本に「こんなのあったんだ」があれば、それで十分だ。

大量の切り抜き動画が欲しいわけではない。でも、AIとメガネ好きの誰かが、自分たちも忘れていた動画の山を掘り返して、1000本に1本の面白さを見つけてくれる。

それなら、ちょっと見てみたい。

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One Good Find Out of a Thousand

Sometimes I get sales pitches asking if I’d like someone to make clip videos from my content.

I’d been ignoring them. But clip videos had been on my mind for a while.

When I looked into it again, the person I kept coming back to was Hiroyuki.

Hiroyuki opened up his videos to clipping at an early stage — set the terms, built a structure for sharing revenue. Other people could go through his content, find the moments they thought were interesting, cut them, title them, and spread them around. When a clip took off, the person who made it benefited. So did he.

What I found interesting was that he didn’t have to decide which parts of himself were worth watching.

A throwaway line he’d forgotten about — someone else finds it funny, clips it, and a few hundred thousand people see it. Letting others find what’s interesting in you, rather than finding it yourself. That structure struck me as genuinely clever.

So should Makoto Eyewear be doing something similar?

Here’s where our situation is a bit different.

We don’t have much in the way of video content to begin with. Most of what we have are short clips — around a minute each — filmed so buyers can check the condition of a pair of glasses before purchasing.

There’s a scratch here. A little paint wear there. Here’s what the inside of the temples looks like.

That kind of video, in large quantities. Plus a loose, rambling live stream about glasses, maybe once a week. We don’t have a hundred carefully produced YouTube episodes.

So at first, I wondered whether there was anything worth clipping at all.

But the more I thought about it, the more that started to seem interesting in its own way.

If someone watched a thousand of those videos and found even one thing worth keeping, I’d want to see what they found.

There might be a genuinely unusual frame sitting in a condition-check video that no one noticed. In one of the live streams, I might have said something offhand — “what’s interesting about frames from this period is…” — and then moved on. Something I’ve completely forgotten. But for someone who loves glasses, there might be thirty seconds of that where they’d think, no, I want to hear more about that.

This is where AI starts to seem interesting.

You can’t really ask a person to watch a thousand videos and find the good parts. But AI can do that. A thousand videos, ten thousand — it just watches them all. Then you ask it: find twenty moments that someone who loves glasses would respond to.

Though I do wonder about one thing.

What we’re after isn’t reach. It’s trust.

A million views from a clip with a provocative title is worth less to us than someone coming away thinking, this shop genuinely loves glasses. I’m not sure how well AI alone can tell the difference.

That line of thinking brought back a memory of Village Vanguard, back when it was good.

Those shelves were interesting not because they were stocked with bestsellers. It was because you could feel the staff member standing there — this person actually loves this thing.

Books you’d never heard of. CDs you didn’t know. Strange little objects. But if the handwritten card next to something said this is really good with enough conviction behind it, you’d think, well, maybe I’ll take a look.

It wasn’t really a product recommendation. You were seeing the product through someone’s genuine enthusiasm.

Clip videos might work something like that.

AI watches all thousand videos and pulls out the candidates. But at the end, someone who truly loves glasses looks at the shortlist and says, no, keep this thirty seconds.

Done that way, it seems worth trying.

Not AI alone. Not people alone. AI’s capacity for volume, and a person’s particular obsessions. That combination might turn up something from a pile of unremarkable videos — something even we didn’t know was there.

Nine hundred and ninety-nine of the thousand might turn up nothing.

If the last one has a moment where someone thinks, I didn’t know that was in there — that’s enough.

We’re not looking to produce a flood of clip content. But if AI and someone who loves glasses went digging through a pile of videos we’d forgotten about, and found one interesting moment in a thousand — I’d want to see that.

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