SRSP v4.2 RCT72-INTEGRATED — YouTube運用AI OS
特許出願中
開発完了・実運用中

チャンネルが増えても、
運用人員は比例して増やさない。

YouTube運用の常識を、AIで変える。

SRSPは、10年間の運用ノウハウを実装したYouTube運用AI OS。
投稿・分析・改善・最適化を自動化し、少人数での多チャンネル運用を支援します。

あなたは動画を作る。
SRSPは動画を育てる。

MCN・法人向け導入相談 SRSPの機能を見る 個人導入プランを見る
📊 自社実証データ(90日間・SRS Company自社チャンネル)
28.3万
+523%
視聴回数
469.9h
+586%
総再生時間
+374人
+859%
登録者増加
MCN人員拡張性比較図を見る タレント所属(SRSP完全無料)
過去90日間
28.3万
視聴回数
+523%
469.9h
総再生時間
+586%
+374
登録者増加
+859%
YouTube Shorts
85%
TikTok
10%
Instagram
5%
自律運用 AIシステム
視聴回数 +523%
特許出願中
AI バズスコア
94/100
スクロール
LP 02 — ORIGIN STORY

SRSPは、ひとつの疑問から
始まった。

動画制作はできる。
しかし、本業をしながら、これをすべて続けるのは時間的に難しい。

01
動画制作
02
投稿
03
投稿後の監視
04
数値分析
05
状況判断
06
必要な介入
07
結果確認
08
次の判断
💡 そこで考えた

「動画を作ることは人間がやる。
チャンネル運用だけ、AIに任せられないか?」

この発想からSRSPの開発が始まった。

LP 03 — ROLE DIVISION

YouTubeを、2つの仕事に
分ける。

人間のクリエイティブと、AIの運用。
それぞれが本来のことだけをする。

👤
HUMAN
動画制作
✦ 企画
✦ 撮影
✦ 編集
✦ 演出
✦ クリエイティブ
人間にしかできない仕事
×
人間のクリエイティブ × AIの運用
🤖
SRSP AI OS
チャンネル運用
▶ 投稿管理
▶ 状態監視
▶ データ分析
▶ 状況判断
▶ 介入・結果検証・学習
24時間 × 365日 自律稼働
⚠️ 重要な定義
❌ AIに動画を作らせる
生成AIによる動画制作ではない
→
✅ 人間が作った動画をAIが運用する
クリエイターのスキルをAIが支える

SRSPはあなたのクリエイティブを置き換えない。あなたが作った動画を、投稿後に最大限活かすためのAI OSです。

LP 05 — HOW IT WORKS

動画を公開した後を、
SRSPが運用する。

あなたは動画を作って限定公開でUPするだけ。
その後のすべてをSRSPが自律的に動かす。

👤 あなたが行う
動画制作 → 限定公開でUP
ここまでがあなたの仕事
↓
🤖 ここからSRSPが自律的に動く
SRSP AI OS — チャンネル運用サイクル
01
監視
公開直後から視聴データ・インプレッション・CTRをリアルタイム観測
02
分析
過去の全動画データと照合し、現在の動画のパフォーマンスを評価
03
判断
改善が必要かを判定。タイトル変更・時間帯変更・再チャレンジ等を決定
04
介入
判断に基づき、タイトル・説明文・タグ・公開タイミングを自動変更・実行
05
結果確認
介入後の変化をトラッキング。効果ありかどうかを記録・評価
06
学習 → 次の判断
すべての結果がEvidenceとして蓄積。次の動画・次の介入の精度が上がり続ける
↺
このサイクルが24時間 × 365日 自律的に回り続ける
LP 07 — AI OS DEFINITION

SRSPは「見るだけのAI」
ではない。

単にYouTubeの数字を表示するダッシュボードではない。
SRSPは状態を把握し、判断し、行動し、学習する。

👁
OBSERVATION
観測
再生数・CTR・インプレッションをリアルタイムで収集
🧠
PREDICTION
予測
過去データから「このまま伸びるか」を先読みし判断
⚡
INTERVENTION
介入
必要と判断したときにメタデータ・タイミングを自動変更・実行
📊
OUTCOME
結果
介入の前後を比較し、効果を定量的に記録・評価
🔁
LEARNING
学習
成功・失敗の因果をEvidenceとして蓄積。次の精度を上げ続ける
EVIDENCE CHAIN
すべての動作が記録され、つながる。

SRSPは「何をしたか」「その結果どうなったか」を全動画・全介入で記録し続ける。
単発の分析ではなく、因果の連鎖(Evidence Chain)として蓄積することで、
時間が経つほど判断の精度が向上する自律的な運用OSを目指している。

LATEST UPDATES — SRSP v4.2 RCT72-INTEGRATED 内包
Rev.22.1.23
🛡
TITLE-INTEGRITY-GUARD
タイトル整合性の
自動ガード機能

Self-Healingが動画内容と無関係なタイトルを生成してしまう問題を3点セットで根本解決。

[A] 検知 動画内容とタイトルの乖離を自動スコアリング。閾値超えを即座に検知
[B] 遮断 Gemini temperature 0.7→0.4に引き下げ、「元タイトルの話題から外れるな」を強制制約として注入。整合性ゲートを通過しないタイトルは自動遮断
[C] 復元 問題が検知された場合、元タイトルへ自動ロールバック。記録はTitleIntegrityBlockedとして証跡保存
Rev.22.1.24
🔄
BUZZ-DISTRIBUTION-LOOP v2
バズの自動抽出・
横展開・自律学習

バズ動画のパターンを抽出し、チャンネルを横断して自動適用。成功・失敗どちらも証拠として蓄積し、再現性を自律更新する学習ループ。

EXTRACT バズ動画のタイトル構造・投稿時間・説明文リンク数等のパターンを自動抽出。二重抽出防止ロジック搭載
DISTRIBUTE チャンネル横断でメタデータ層に自動適用。CONTROL群は保護し、対照実験の精度を維持
EVALUATE 成功・失敗どちらもEvidenceSnapshotに証拠蓄積。再現性スコアを自律更新し、次の横展開精度へフィードバック
OUR IDENTITY — 私たちの大本
⚙️
私たちは、システム開発会社です。
それが今も昔も変わらない、この会社の大本。
GASによる業務自動化システムの受託開発を起点に、自社課題を解決するために生まれたのが SRSP — そのシステムが成長し、会社を代表するプロダクトとなりました。
システム開発販売 大本 MCN事業者 広告代理店 SRRB運営
GAS受託開発
相談・お見積り →
Shorts Rocket System — 現在展開中の4事業
大 本
⚙️
Our Origin — GAS Dev
システム開発販売
GASによる業務自動化システムの受託開発・販売。自社開発SRSPはその代表実績。
受託開発 受付中 →
🎬
SRE / MCN
MCN事業者
YouTube Shortsクリエイターの所属・育成・収益化を支援するマルチチャンネルネットワーク。
タレント募集中 →
📣
SRMP / Ad Agency
広告代理店
AI解析データを活用したショート動画広告の企画・運用・効果最大化を提供。
広告出稿相談 →
🎭
SRRB / Studio
SRRB運営事業者
3Dモーションキャプチャ完備のVTuberスタジオ。手ぶら来店・24h無人営業。
スタジオ予約 →
🚀
Company's Flagship Product — 会社を代表するシステム
SRSP v4.2 RCT72-INTEGRATED — YouTubeチャンネル運用AI OS
自社のシステム開発力から生まれ、自社で実運用して実績を出したGASプロダクトを、そのままSaaSとして提供。 ¥9,800〜 / 7日間無料トライアル付き。
詳細・購入 → デモを見る
HOW IT WORKS

あなたは動画を作るだけ。
後はSRSPが全部やる。

投稿した瞬間から自動で動き出す。バズらなかった動画も再挑戦。さらにチャンネル内回遊を解析し、48H再生のFloorを維持します。

👤 あなたがすること
🎬
STEP 1 — 動画を作る
撃つものを作る。編集する。あなたの創作活動に100%気力を入れる。
🔒
STEP 2 — 限定公開でUPする
タイトルもタグもいりません。限定公開でアップロードするだけ。→ ここであなたの仕事は終わり。
🤖 SRSPが自動でやること(これ以降すべて)
🚀
公開処理
限定公開を自動で公開。適切なタイミングもシステムが判断
✏️
タイトル自動生成
動画をAIが直接見て内容を理解。クリックされるタイトルを何度でも作る
🌏
76言語展開
英語・中文・スペイン語などへ自動翻訳・展開。日本語動画が世界へ
🔄
Session Routing・再挑戦
動画間の回遊を解析しルーティング。伸びなかった動画はタイトル再挑戦で再活性化
SRSPが動く時間帯
✔ 朝 寝てる間 ✔ 撮影中 ✔ 外出中 ✔ 夜中 ✔ 24時間365日ノンストップ
DEMO VIDEO

SRSPが動く様子を、実際の映像でご覧ください。

🧑‍💻
開発者より
DEVELOPER'S NOTE

「自分たちのYouTube運用の課題を解決するために、SRSPを作りました。
投稿して終わりではなく、動画が資産として働き続ける仕組みが必要だと感じていました。
バズらなかった動画も、タイトルを変えれば再び伸びることを何度も経験しました。
その試行錯誤をシステム化したのがSRSPです。今は自社だけでなく、同じ課題を持つクリエイターにも届けたいと思っています。」

— Shorts Rocket System, 開発チーム
開発ストーリーを読む
LP 08-09 — REAL DATA

「本当に動いているのか?」
実運用データで答える。

SRSPは自社チャンネルでの実運用で開発・検証されてきた。
以下は、実際にSRSPが動かした90日間のデータと、その技術的根拠である。

28.3万
+523%
視聴回数(90日間)
469.9h
+586%
総再生時間(90日間)
+374人
+859%
登録者増加(90日間)

※ SRS Company自社チャンネル(2026年)での実証データ。外部チャンネルへの成果を保証するものではありません。

SRSP Rev.22.0.1 — FUNCTION-CONSOLIDATION 正式ロールアウト

「Floor を守る」「需要を予測する」——その先へ。
SRSPが自分自身の運用パラメータを進化させる。

Rev.20まで:Floor維持 × 需要予測タイミング制御の完全融合。
Rev.22.0.1:重複関数統合 × Adapter Layer × 製品化基盤で、Parameter Registry × Auto-Tuning Engine × Evidence Chain の信頼性をさらに強化。

SRSP 5-STAGE PIPELINE — 動画が成果に変わるまでの自律プロセス
STAGE 1
Pre-Score
投稿前に需要スコアを算出。DTE需要曲線とコンテンツの適合度を予測評価。
需要予測 事前評価
▶
STAGE 2
Initial Test
最適タイミングで投稿し初動3H/6H/12Hを観測。Stage1通過率≥85%を目標。
初動テスト 3ゲート
▶
STAGE 3
Scale-Out
通過動画のVelocity係数に応じ配信を拡大。Uplift Modeling + Thompson Samplingで意思決定。
拡散 観測
▶
STAGE 4
Session Routing
視聴セッションをチャンネル内で回遊させる。SessionCausalChain(Firestore v1.6.1)で経路を追跡。
介入 回遊制御
▶
STAGE 5
Causal Learning
3-Layer因果推論で成果を検証しLearning Graphに蓄積。次の需要予測精度を自己改善。
因果検証 学習
Stage 5の学習結果が次の Stage 1 Pre-Score に自動フィードバック ↺ 閉ループ
THE OPERATING CYCLE — SRSPが回す9つのループ
🎬
STEP 1
動画を投稿する

クリエイターは「何を作るか」に集中。投稿後の運用は全てSRSPが担当します。

🧠
STEP 3
運用を判断する

「今この動画に何をすべきか」を自律判断。全動画に同じ処理をするのではなく、状態に応じた介入を選択。

🔄
STEP 5
結果を確認する

介入から24h/72h後の各種指標を確認。View Delta・HookStrength・WatchConfidenceを計測。

📚
STEP 7
Learning Graphへ反映

ジャンル・言語・介入種別・Hookの文脈と結果の関係をKnowledgeEdgeとして蓄積。SRSPが賢くなる。

OS
↻
👁️
STEP 2
継続的に観測する

Velocity・HookStrength・WatchConfidence・市場変化をリアルタイム収集。動画を「放置しない」。

⚡
STEP 4
介入する

Self-Healing・Intercept・メタデータ補正・Discussion Anchor・タイトル転生など、状況に応じた介入を実行。

📝
STEP 6 — Rev.18+
介入と結果を記録する

InterventionLog × OutcomeLogが介入前後のDeltaを算出。「何をしたら、どうなったか」を証拠として残す。

CORE
🚀
STEP 8 — LOOP
次の運用へつなげる

蓄積した経験が次の判断を改善する。運用するたびに精度が上がる自己成長型OS。

EVIDENCE ENGINE — Rev.18+ 継承機能

因果を証明する6つの証拠エンジン(Rev.22.0.1に継承)

InterventionLog
何をしたかを記録

SRSPが動画に対して行った全ての介入(タイトル変更・Self-Healing・Intercept等)をタイムスタンプ付きで保存。

OutcomeLog + Delta
Before / Afterを数値化

介入前後の各種指標(View・Hook・Watch等)のDeltaを自動算出。「改善したか」を数値で証明する。

EvidenceSnapshot
運用結果を証拠として保存

動画数・介入数・平均24h View Delta・Healing Success Rate・Prediction RMSE・Discovery Attributionを日次スナップショット。

Self-Healing A/B/C
改善パターンの成功率を測定

問題検知→改善案→変更→再観測→確認のサイクルで、どのパターンが何%成功したか蓄積・比較。

Prediction Evaluation
予測vs実績をRMSEで検証

SRSPの予測値と実際の結果を比較し、Prediction Errorを記録。介入種別ごとのRMSEで「判断の精度」を測定。

AUTO-DISCOVERY Attribution
競合発見→効果を紐付け

競合Radarからのインターセプトについて24h/72hのView増加まで追跡。「競合を見つけた結果、どうなったか」を証明。

SRSP Evidence Dashboard — Rev.22.0.1
LIVE
4,812
総介入数
+247%
平均24h View Delta
78.3%
Healing Success Rate
0.042
Prediction RMSE
InterventionLog — 最新の介入記録
2026-08-17 15:42 Self-Healing 動画ID#4821 — タイトル転生実行 → 24h後 View +312% ✓ SUCCESS
2026-08-17 14:15 Intercept CompetitorRadar→急上昇動画検知 → 76言語Intercept射出 LIVE
2026-08-17 12:03 Prediction Eval 予測値 +180% → 実績 +247% — Delta +67pts / RMSE更新 LOGGED
Learning Graph — KnowledgeEdge蓄積状況
ジャンル × 結果: 248 edges
言語 × 介入: 1,094 edges
Hook × 成功率: 376 edges
運用するたびに増加中 →
Rev.19→20 継承 — 3-Layer 因果推論エンジン

「伸びた」には2種類ある。
SRSPがやったから伸びたのか、たまたま伸びたのか。

Rev.19→20継承の3-Layer因果推論:「SRSPの介入が本当に効いた」かどうかを3段階で証明。
偶然の成功を学習に使わない。本物の因果だけを次に活かす。Rev.20ではその知見が需要予測に直結。

LAYER 1
🔬
物理効果の検証

タイトル変更が本当にYouTubeに書き込まれたか、変更前後のフィンガープリントで証明。YouTubeOAuth v1.0.0による直接API書き換えで証跡を記録。

MutationProvenance • ExternalEffectReceipt
LAYER 2
📊
統計的妥当性 9段階検証

「偶然の一致」を排除する9ステップのゲート。Freshness・Contamination・Metric Derivationなど9段階すべて通過した結果だけを有効な学習データと認定。

9-Step Pipeline • Fail-Closed
LAYER 3
🧮
反事実推定エンジン

「SRSPがなかった場合の比較対照」を自動計算。ΔLift = 処置群 − 対照群で純粋なSRSP効果を分離。偶然のバズを実力と混同しない。

Counterfactual Estimation • 2-Tier Control
🏆
3Layer全通過 = 本物の因果。それだけを学習に使う。
AIが「なぜ伸びたか」を自分で証明し、次の運用に活かす。単なる自動化ではなく、証拠を積み上げる運用OSです。
Rev.22.0.1 FUNCTION-CONSOLIDATION
Firestore v1.6.1 SESSION-CAUSAL-CHAIN
Rev.19→20継承 — 4コレクション + Thompson Sampling + Uplift Modeling
SessionTraversal
動画間遷移
実観測収集
SessionAttribution
チャンネル全体
セッションリフト
UpliftFeature
Uplift Modeling
学習履歴保持
ThompsonSample
Beta分布
意思決定履歴
Rev.19→20 継承 — FLOOR-VELOCITY-CONTROL

バズを狙う時代は、終わった。
「底を安定させる」が、新しい最適化戦略。

Peak Maximizer は「たまたまバズれば大成功」を狙う戦略。
Floor Maximizer は「毎日15,000再生を確実に維持」する戦略。
どちらが収益・登録者・ブランドを安定させるか——答えは明白です。

旧パラダイム
📈
Peak Maximizer
  • ✗たまにバズれば良い(失敗しても仕方ない)
  • ✗平均再生数の増減に一喜一憂
  • ✗低迷期を抜け出すために投稿本数を増やす
  • ✗新規投稿で対処→疲弊サイクル
Rev.19→20 継承戦略
🏗️
Floor Maximizer
  • ✓Rolling 48H で15,000再生を安定維持
  • ✓「底」を引き上げ続けることを最優先KPIに
  • ✓15K未達でも新規投稿追加は構造的に禁止
  • ✓既存動画へのRouting Interventionで再活性化
⏱
Fix93 — 継承 Phase 1
48H-15K Controller
Rolling 48H Window

過去48時間の合計再生数をリアルタイム監視し、15,000の閾値に対して現在のチャンネル状態を4段階で判定。状態に応じた最適な介入を自動選択します。

CRITICAL
🚨
48H < 8,000
最大級の
Routing介入
RECOVERY
⚠️
8K〜12K
集中的な
再活性化
STABILIZING
📈
12K〜15K
維持強化
モード
STABLE
✅
≥ 15K
最小介入で
Floor維持
🔒
絶対制約:1チャンネル1日最大3本(ハード上限)
15K未達を理由とした新規投稿追加は構造的に遮断。代替として既存動画へのRouting Interventionで回遊・再活性化。
3本/日
最大投稿数
Fix94 — 継承 Phase 2
Floor Velocity / P10 HVR
視聴率の下位10%(P10 HVR)を専用KPIとして監視。「最も落ちている時間帯」を特定し、Floor Velocityをチューニングの主軸指標に。
Fix95 — 継承 Phase 3
RequiredAdditionalViews
「あと何再生必要か」を常時計算。現在の Gap + 48H窓脱落予測込みで、Controller状態と必要介入量をRouting Engineに渡す。
Fix96 — 継承 Phase 4
Floor Recovery Potential
「最も伸びる動画」ではなく「最も底を上げる動画」を選定。Target毎の床回復ポテンシャルを評価し、最適Routing先を決定。
Fix97 — 継承 Phase 5
Routing Utility
Thompson Sampling + Uplift + Floor Recovery + Relevanceを合成したUtility最大化で勝者を決定。Fix91のThompson Samplingを包含(下位互換)。
投資家・事業パートナー向け

単なる自動化SaaSではない。
利用されるほど運用知識が蓄積するAI基盤。

競合がAPIラッパーに留まる中、SRSPは投稿後の観測・因果推論・Attribution・Learning Graphまで自前で持つ。使えば使うほど、競合が追いつけない運用知識の差が生まれる。

INPUT
クリエイターが動画を投稿
SRSP経由で限定公開UP
↓
OBSERVE
AIが観測・判断・介入
CTR / HVR / SessionEdge 記録
↓
ATTRIBUTE
因果を証明・帰属
3-Layer × DID × ΔLift
使うほど精度が上がる
🔁
FLYWHEEL
LEARN
Learning Graph 蓄積
ジャンル×介入×成果 エッジ積累
↓
OPTIMIZE
Session Optimization
Thompson Sampling × Floor Recovery
↓
MOAT
運用精度の競合優位
他社が追いつけないデータ資産
🛠
SaaS軸
月額¥9,800〜¥98,000
クリエイター/MCN向け
定期収益モデル
🏢
MCN軸
自社MCN運用で実証
プロダクトと一体化
チャンネル数に比例拡大
⚙️
DX受託軸
GAS×AI受託開発
製造業MES・業務自動化
SRSP技術の横展開
Rev.20.0.0 DTE + Rev.22.0.1 FUNCTION-CONSOLIDATION

「Floor を守る」だけでなく、
「いつ・何を投稿するか」まで予測して動く。

Rev.19が確立した Floor Maximizer思想を土台に、Rev.20がDTEを完全統合。Rev.21でパラメータ自体をEvidenceで自律最適化するステージへ。
検索トレンド・競合密度・曜日パターンを解析し、「伸びやすい瞬間」に投稿枠を自動割当します。

Rev.19継承
🏗️
Floor Velocity
48H-15K Controller
4状態制御
Routing Intervention
+
Rev.20 DTE
📡
Demand-Timing Engine
需要信号収集
曲線予測・枠割当
StageGate制御
=
HYBRID
🚀
完全融合制御
Floor守りながら
最高タイミングで
投稿枠を最適化
HYBRID KPI — Rev.20.0.0 達成目標
≥ 15K
Rolling
48H Views
継承
≥ 85%
Stage1
PassageRate
NEW
≥ 60%
Prediction
Accuracy
NEW
≤ 1h
Optimal Time
Correlation
NEW
≤ 5%
Zero View
Rate
NEW
DTE — Demand-Timing Engine / Fix94〜Fix99 全6フェーズ
Fix94 — Phase 1
需要シグナル収集
検索クエリ・トレンド・競合密度をFirestore DemandSignal に記録。「今何が求められているか」をリアルタイム把握。
Fix95 — Phase 2
コンテンツ×需要マッチング
Gemini-2.5-pro で動画メタを解析し、DemandSignalとのスコア算出。「この動画が今の需要に合っているか」を定量化。
Fix96 — Phase 3
需要曲線予測
過去のDemandSignalから指数平滑 + 曜日効果で需要曲線を推定。「いつ最も伸びるか」の予測を自動生成。
Fix97 — Phase 4
最適タイミング割当
需要ピーク時刻 × 3本/日制約を同時に解くスケジューリング最適化。Floor守りながら最善の枠を割当。
Fix98 — Phase 5
予測精度の自己改善
予測値 vs 実測値を PredictionErrorLog に蓄積。フィードバックループで予測モデルを継続改善。
Fix99 — Phase 6
3ステージゲート制御
Stage1(Pre-Score)→Stage2(初期テスト)→Stage3(本展開)の3段ゲートで品質保証。Stage1通過率≥85%を監視。
Firestore v2.0.0 DTE-COLLECTIONS
Rev.20.0.0 NEW — 6新コレクション追加
DemandSignal
需要
シグナル
DemandCurve
需要曲線
予測値
OptimalTiming
最適枠
提案
StageGate
3段ゲート
結果
PredictionErr
予測誤差
ログ
DemandFit
適合度
スナップ
🤖
Gemini-2.5系 3段フォールバック(Fix93)
gemini-2.5-flash → gemini-2.5-pro → flash-latest の順で自動切替。
429 credit depleted が発生しても無停止継続。最後に成功したモデルをPropertiesServiceに記録。
無停止
AI推論
Rev.22.0.1 — FUNCTION-CONSOLIDATION NEW

SRSPが自分自身を
最適化し続ける。

固定閾値を廃止。Evidence に基づき SRSP 自身が判断閾値・重みを継続最適化する「Level 10 自律化」を実現。

SRSP Core
実行エンジン
決定済みConfigを忠実に実行する
Parameter Registry
パラメータ定義
16閾値の型/範囲/チューニング可否を管理
Dynamic Config
現在値管理
Scope階層(Video→Channel→Global)で解決
Auto-Tuning Engine
最適値探索
Candidate→Backtest→Shadow→SafetyGate→Promote
Auto-Mode Controller
自律化レベル制御
OFF→SHADOW→ASSISTED→AUTO→MATURE
Safety Layer
安全制御
Rollback / Freeze / KillSwitch / CircuitBreaker
Evidence Layer
根拠管理
全変更に Version+理由+期待効果+実測を記録
Evidence Output
説明・出力
5ペルソナ別Evidence Hub + Discord Embed
🔒
INVARIANT — Auto-Tuningが絶対に変えられない不変条件
投稿上限 3本/日(ハード) 重みの合計 = 1(±0.02) 全パラメータ min/max 範囲内 15K未満での投稿補償禁止
Firestore v3.0 — Rev.21 NEW 7コレクション(v2.0 DTE 6本 + 旧SessionChain 4本 継承)
DynamicConfig
スコープ別現在Config値。Kill Switch / Freeze状態管理
ConfigVersion
全Config変更の履歴チェーン。Version+理由+期待効果を記録
TuningRun
各Tuningサイクルの実行ログ。Candidate/Backtest/Gate結果
AutoModeState
各パラメータの自律化Level。Hysteresis 48h安定で昇格
TuningAudit
APPLY / ROLLBACK / PROMOTE / DEMOTE の全操作監査ログ
TuningEvidence
構造化証拠 v2。OBSERVED/SHADOW/CANARY/DRIFT/NEGATIVEを分類
継承コレクション(DTE 6本 + SessionChain 4本 + 旧体系)
DemandSignal / DemandCurvePrediction / OptimalTimingProposal / StageGateOutcome / PredictionErrorLog / DemandFitSnapshot / SessionTraversal / SessionAttribution / UpliftFeature / ThompsonSample
💬
Rev.22.0.1 — Discord Embed Report UI
ペルソナ別Webhook × Evidence Hub 6ブロック
👑 OWNER
Learning Maturity 6カード
TuningRun / Evidence / Prediction精度
🏢 MCN
ネットワーク全体稼働 4カード
ch別視聴数 / STUCK管理
🎬 TALENT
チャンネル実績 3カード
視聴数推移 / 最近の動画
🏗️ CLIENT
パフォーマンス証明
安全機構稼働実績
各Webhookキー(DISCORD_WEBHOOK_OWNER / _MCN / _TALENT)を登録するだけで、知りたい人だけに届く。未登録は送信しない設計。

人間が創作し、SRSPが運用する。
それがShorts Rocket System Platformの目指す「YouTube運用OS」です。

SRSPを始める(7日間無料) タレント所属(SRSP無料)
🔥 先着10名 残り枠あり
🎬
MCN所属タレント募集中 — SRE

SRSP(月額19,800円)が
所属するだけで完全無料

✓ AI転生システム無料 ✓ 登録者数不問 ✓ VTuberスタジオ優待 ✓ 案件マッチング支援

YouTube Shortsを投稿している方・これから始めたい方。チャンネル規模問わず応募可能。

タレント応募する →
応募から審査まで最短3日
MCN SCALABILITY

MCNの成長を、
人員増加から解放する。

従来のMCN運営では、管理チャンネルが増えるほど運用担当者が増え、人件費が拡大します。
SRSPは投稿管理・分析・改善対応を自動化し、少人数での多チャンネル運営を支援します。

導入デモ動画
運用人員モデル比較(試算)— 管理チャンネル数と必要担当者数
従来型MCN(人員比例モデル)
SRSP導入型MCN(人員抑制モデル)

※ 運用人員モデルは試算であり、実際の必要人員は業務範囲・導入規模・運用体制によって異なります。
特定の人員数での運用を保証するものではありません。

BEFORE 従来型MCN
  • チャンネルが増えるたびに担当者を採用・育成する必要がある
  • 投稿管理・データ分析・改善対応に多くの手作業と時間が発生
  • 担当者のスキル・経験による運用品質のばらつき
  • マネージャーが運用作業に追われ、タレント育成・案件獲得に集中できない
AFTER SRSP導入型MCN
  • 管理チャンネル増加時の運用担当者の増員を最小限に抑制することを支援
  • 投稿・初動分析・メタデータ最適化をAIが自動処理
  • 標準化された運用フローで品質を均一化
  • マネージャーはタレント育成・案件獲得・人間にしかできない業務に集中
MCN・法人向け導入相談(無料)

まずはヒアリングから。貴社の課題に合わせたご提案をいたします。

CHALLENGE — 課題

「チャンネルを増やすたびに、
人が増える」問題。

MCN・YouTube運用代行事業では、管理チャンネルの増加に伴って投稿管理・分析・改善対応などの業務が増加し続けます。これが事業スケールの最大の障壁です。

📈
人件費の比例増加

チャンネルが10から20になると、担当者も比例して増やさざるを得ない構造

⏰
運用業務の属人化

担当者の経験・スキルに依存した運用は品質にばらつきが生じ、引き継ぎも困難

💸
高コストな外注依存

月額15万〜60万円の運用代行費が固定費として積み重なり、収益を圧迫する

COST COMPARISON

運用コストを下げる。
運用の質も追求する。

比較項目
人間への運用外注(想定例)
SRSP(ビジネスプラン・3ch)
月額費用
¥150,000〜¥600,000
¥29,800
年間費用(試算)
¥180万〜¥720万
¥357,600
投稿管理・自動化
手動(担当者依存)
AI自動化
データ分析・改善判断
レポート提出(遅延あり)
リアルタイム自動
24時間稼働
—(営業時間内のみ)
24h × 365日
動画制作・企画
△ プランによる
— 対象外(クリエイターが担当)

※ 運用外注の料金は一般的な相場の想定例です。実際の費用は委託範囲・事業者によって異なります。
※ SRSPは動画制作・企画・契約管理は含みません。外注先との提供範囲が異なる点にご注意ください。
※「必ずコスト削減できる」「再生数が増加する」などの成果を保証するものではありません。

年間費用比較(試算・ビジネスプラン基準)
TARGET BENEFITS

あなたに合った導入方法がある。

MCN事業者・外注型企業・個人クリエイター——それぞれに最適な価値を提供します。

A. MCN事業者
🏢

管理チャンネル増加に対応しながら、運用担当者の増員を抑制

  • 多チャンネルの運用を標準化・自動化
  • マネージャーをタレント育成・案件獲得に集中
  • タレントへのSRSP無償配布(B2B2C構造)
  • MCNプラン: 月額¥98,000〜(10ch〜)
MCN導入相談 →
B. 運用外注をお考えの企業
🏭

外注費を見直し、AIによる投稿・分析・改善を導入

  • 運用代行と比較しやすい透明な料金体系
  • 投稿・分析・改善の運用負担を軽減
  • 10年間の運用ノウハウをシステムとして活用
  • ビジネスプラン: 月額¥29,800(3ch)
プラン詳細を見る →
C. 個人クリエイター
🎬

動画制作に集中。投稿後の運用・分析・最適化はAIが支援

  • 投稿予約・公開タイミング最適化を自動化
  • タイトル・メタデータのAI最適化
  • SRE所属でSRSP完全無料(先着枠あり)
  • スタータープラン: 月額¥9,800〜
個人プランを見る →
DEVELOPMENT BACKGROUND

10年間の運用ノウハウを、
AI運用OSへ。

SRSPは「なぜ伸びたのか」「なぜ伸びないのか」を科学的に解明したいという想いから生まれました。

📅
10年
YouTube運用経験

多ジャンルのチャンネルを運用し、成功・失敗の因果を積み上げてきた

⚙️
1年5ヶ月
実開発期間

GAS × Firestore × Gemini AIを核とした独自アーキテクチャを構築

✅
開発完了
実運用データ蓄積フェーズ

システムテスト完了。現在は実運用による実証データ蓄積・改善を継続

💬
代表取締役 金子 正孝 — MESSAGE
「10年以上のYouTube運用経験の中で、多くの企業やクリエイターが『なぜ伸びたのか』『なぜ伸びないのか』を理解できず、試行錯誤を繰り返している現状を目の当たりにしてきました。成功は再現できるはず。その想いから、AIとデータで『バズの法則』を科学的に解明し、誰もが成果を出せる仕組みを作ることを決意しました。」
FEATURES

SRSPにできること。

「何ができるか」ではなく「導入すると何が変わるか」の観点で紹介します。

⏰
自動投稿・公開タイミング最適化

データに基づいた最適な公開時刻に自動スケジューリング。手動管理の手間をゼロに。

📊
動画の初動分析

投稿直後のCTR・再生数・インプレッションをリアルタイムで収集・評価し、即座に判断。

✏️
タイトル・説明文・メタデータ最適化

GeminiとAI自己学習エンジン(特許出願中)が最適なタイトルを提案・自動適用。動画内容との整合性も自動確認。

🌍
多言語対応

タイトル・説明文を多言語に自動展開。日本語コンテンツを海外視聴者にも届けられる仕組みを構築。

🔗
チャンネル内回遊促進

関連動画への誘導リンクを自動最適化し、視聴セッションの延長とチャンネル滞在時間の向上を支援。

🧠
AI学習・予測

過去の介入実績から学習し、「このまま伸びるか」を先読み。多腕バンディット方式(特許出願中)で継続的に精度を高める。

📁
運用判断履歴の記録

「何をした」「結果どうなったか」をEvidence Chainとして全記録。透明性の高い運用を実現。

🛡
自己修復・安全制御

タイトル整合性ガード(Rev.22.1.23)・自動ロールバック機能により、誤った最適化を自動修正。

🔬
実測データによる効果検証

72時間RCT比較測定基盤を用いて、介入前後の効果を定量的に記録・評価。感覚ではなくデータで判断。

📺
多チャンネル管理

複数チャンネルを一元管理。バズパターンをチャンネル横断で自動適用し(Rev.22.1.24)、成功の再現性を追求。

EVIDENCE DATA — 実証データ

開発完了。実運用で、
次の価値を検証する。

SRSPは開発を完了し、実運用による実証データ収集フェーズにあります。
以下は自社チャンネルにおける確認済みの実測データです。

28.3万
+523%
総視聴回数
90日間比較・自社チャンネル
469.9h
+586%
総再生時間
90日間比較・自社チャンネル
+374名
+859%
チャンネル登録者増加
90日間比較・自社チャンネル
✅ 完了済み
  • ● SRSPシステム開発完了
  • ● システムテスト(開発者報告: オールグリーン)
  • ● 自社チャンネルでの実運用開始
  • ● 特許出願手続き(特許出願中)
🔄 進行中
  • ● 実運用による実証データ蓄積
  • ● 72時間RCT比較測定基盤での効果検証
  • ● 外部クライアント向け先着導入受付
  • ● バズ自律学習ループの精度向上(Rev.22.1.24)

※ 掲載データは自社チャンネルにおける実測値です(90日間比較)。外部チャンネルでの同等の成果を保証するものではありません。
※ 介入件数を成功件数として扱っていません。統計的有意差の確認が取れていない指標については断定的な表現を避けています。

BUSINESS STRUCTURE

SRSPを中心に、
4事業が連携する。

SRS各事業はSRSPをAI基盤として共有することで、個別事業を超えた相乗効果を生みます。

共通AI基盤
🚀 SRSP
YouTube 運用AI OS
SRE MCN・タレント育成

所属クリエイターへSRSPを無償提供(B2B2C構造)。タレントの成長データがSRSPの学習を強化。

SRMP 広告代理・収益化支援

SRSPのAI解析データを活用したショート動画広告の企画・運用・効果最大化を提供。

SRRB 制作・配信拠点(構想中)

3Dモーションキャプチャ完備のVTuberスタジオ。現在は拠点構想・設備整備フェーズ。稼働状況は随時更新予定。

SYS システム開発販売(大本)

GASによる業務自動化システムの受託開発が会社の大本。SRSPはその技術を自社課題に適用した代表実績。

Rev.22.0.1 — FUNCTION-CONSOLIDATION NEW

重複・冗長を排除し、
プロダクションレディな運用OSへ。

Rev.22.0.1は機能追加ではなく「品質・保守性・信頼性」の強化版です。重複関数の統合・削除、4 Adapterの正規収録、製品化基盤の整備により、長期安定稼働を実現します。

🔗
FUNCTION-CONSOLIDATION

重複関数の統合・削除

Rev.22.0.0で10個の重複定義関数を統合。コードベースの可読性・保守性を大幅に向上させ、バグリスクを構造的に排除。

✓ api_syncChildVideoDB 統合
✓ _atTuneParameter_ 一本化
✓ getConfig / mean 重複除去
✓ 計10関数を正規canonical化
🎰
Rev.21.4.1 ACTIVE-SLOT-LIMIT

同時アクティブ管理枠方式

上限を「累積総数」から「同時アクティブ管理数」へ変更。枠満杯時はQUEUE_WAITで受入・消失なし。枠が空き次第自動昇格。

✓ DONE_PROMOTED は枠を消費しない
✓ QUEUE_WAIT で動画消失ゼロ
✓ 空き枠 → 古い順に自動昇格
✓ 上限接近アラート(残り5枠)
🔌
Adapter Layer (Phase 4-B)

4 Adapter 正規収録

Discord / Gemini / YouTube / DeepL の4 Adapterを正規収録。リトライ・エラー分類・モデルフォールバックを統一的に管理。

✓ DiscordAdapter(リトライ2回)
✓ GeminiAdapter(モデルFallback)
✓ YouTubeAdapter(Quota検知)
✓ DeepLAdapter(将来拡張対応)
製品化基盤(Phase 5-9 Final)— プロダクションレディOSとして完全整備
🚩
Feature Flag
12機能のON/OFFを動的制御。全体KillSwitchとは独立した粒度管理。
🌍
DEV / STAGING / PROD
環境分離を正規実装。Audit Logに環境情報を自動付与。
🧪
Dry Run モード
書込系をすべてシミュレート。本番データを汚さず安全に動作確認。
📋
Audit Log(人間/AI統合)
人間とAI両方の操作を OperationAudit コレクションに完全記録。
💾
Backup / Restore
7コレクションの自動バックアップ。SystemBackup に日次保存・復元可能。
✅
Test Harness
Unit + Safety + Regression の統合テスト。デプロイ前に自動でINVARIANT等を検証。
SRSP CAPABILITY MATRIX

SRSPは「YouTube運用そのもの」を
自律的に実行するシステムです。

AIサムネイル生成・投稿スケジューラー・分析ダッシュボードとは競合しません。
SRSPは「投稿後に何をするか」を8ステップで自律実行します。

能力軸 サムネイルAI
(生成特化)
投稿スケジューラー
(自動化特化)
SRSP Rev.20.0.0
(運用AI OS)
投稿後の自動観測 — △ ログ記録のみ ◎ 3H/6H/12H 多段計測
初動評価・ゲート判定 — — ◎ StageGate 3段自動判定
自動介入・配信調整 — △ 投稿時刻のみ ◎ Uplift × Thompson Sampling
セッション回遊制御 — — ◎ SessionCausalChain v1.6.1
因果推論・効果検証 — — ◎ 3-Layer 因果推論エンジン
Learning Graph 蓄積 — — ◎ PredictionErr 自己改善
需要予測タイミング — △ 固定スケジュール ◎ DTE 需要曲線 × 最適割当
自律運用(人手不要) — △ 投稿のみ ◎ 8STEP 閉ループ完全自律
※ 他ツール評価は一般的な機能範囲に基づく参考比較です。個々の製品により異なります。
SRSP 運用制御目標KPI
Rolling 48H Views Target
15,000+
投稿数を増やすのではなく、既存動画の回遊と再活性化によって
ローリング48時間再生の安定化を目指す運用KPI。Rev.19継承・ Rev.20.0.0の基盤KPI。
保証値ではなく
運用目標KPI
⚙️ WHY SHORTS ROCKET SYSTEM

システム開発会社だから、できること。

GASによる自動化システム開発を起点に、4つの事業を自社でフル内製しています。
外注ゼロ。すべて自分たちで作り、自分たちで運用してきた実績があります。

⚙️
STRENGTH 01

自社で作り、
自社で使い続けたシステム

SRSPは"売るために作った"ツールではありません。自社チャンネルの課題を解決するために開発し、実運用で磨き続けたシステムです。だから実績がある。

自社開発 → 自社実証 → 外部提供
🔗
STRENGTH 02

4事業が
データで連動している

システム開発・MCN・広告・VTuberスタジオ。この4つを同時に内製している企業は極めて稀です。各事業のデータが循環し、精度が上がり続けます。

外注ゼロの4事業完全内製
📐
STRENGTH 03

受託開発でも
同等品質を提供

SRSPと同等のカスタムGASシステムを御社向けに受託開発します。YouTube自動化・業務効率化・AI連携など、自社で実証済みの技術をそのまま提供。

実運用実績ありの技術をそのまま受託
⚙️
COMPANY OVERVIEW

システム開発 × MCN × 広告代理店 × VTuberスタジオ
4つ全部、自分たちで動かしています。

事業の起点はシステム開発。その力を活かして各事業を立ち上げ、自社で実運用してきました。
それぞれの事業が持つデータと知見が循環し、全事業の精度を高め続けています。

まずは相談する
ORIGIN STORY

「売るために作った」ツールでは
ありません。

自分たちが実際に困ったから作った。
その物語が、SRSPの信頼性の根拠です。

PROBLEM — 2023年

自分たちのYouTubeチャンネルが伸びなかった

MCN事業を立ち上げ、クリエイターの支援を始めた当初、自社チャンネルでも同じ問題に直面しました。投稿しても再生数が伸びない。タイトルを変えると少し改善するが、手作業では追いつかない。「これをシステム化できないか」という発想が生まれました。

SOLUTION — 開発開始

GAS × Gemini × Firestoreで自動化システムを構築

既存のSaaSツールは高価で、自社のユースケースに合わない。ならば作ろう。Google Apps Scriptを基盤に、Gemini APIによる動画直接解析、FirestoreによるリアルタイムDB、HMAC署名による安全な分散処理を組み合わせたシステムを、自社エンジニアがゼロから設計・実装しました。

PROOF — 自社実証

視聴回数+523%。システムが機能することを自社で証明

自社チャンネルで稼働させた結果、SRSP導入から90日で視聴回数+523%、総再生時間+586%、登録者+859%を達成。「作ったけど使えない」ではなく、実際に使い、実際に結果を出したシステムです。

NOW — 外部提供・横展開

SRSPをSaaSとして公開。同じ技術を製造業DXにも展開

自社で実証したシステムをそのままSaaSとして提供開始。さらに、このGAS×AI×Firestoreのアーキテクチャは動画だけでなく、製造業の工程管理・品質管理・在庫予測など、あらゆる現場のDXに応用可能です。技術は汎用。課題がある場所ならどこでも展開できます。

あなたは動画を作るだけ。
後はシステムが全部やる。

普通の運用との違いを、1枚の図で理解してください。

項目
❌ 普通の運用
✅ SRSP導入後
🎬 投稿方法
公開設定を手動で決める
限定公開でUPするだけ。あとはSRSPが自動公開
✏️ タイトル
毎回自分で考える・修正する
GeminiAIが自動生成・A/Bテスト・最適化
⏰ 公開タイミング
自分でスケジュールを組む
SRSPが最適タイミングを自動判断・実行
📉 伸びなかったとき
そのまま埋もれて終わり
タイトルを転生させて15分後に再挑戦 ↺
📊 分析作業
毎日手動でアナリティクスを確認
SRSPが自動観測・学習・改善を繰り返す
🌏 海外展開
別途翻訳・対応が必要(ほぼやらない)
76言語に自動最適化・同時展開
🌙 寝てる間
何も起きない
SRSPが24時間365日、自動で稼働し続ける
📡 チャンネル全体の再生維持 Rev.19 NEW
投稿数を増やすしか手がない
Session Routing で既存動画を再活性化 → Rolling 48H Floor 維持 ⚡
合計作業時間
1日 2〜3時間
タイトル・分析・スケジュール管理…
1日 0 分
あなたがすることは「動画を作る」だけ
🚀
SRSP Rev.20.0.0 — 7日間無料トライアル実施中
月額¥9,800〜。導入後24時間以内にシステムが稼働開始します。
詳細・無料トライアル → 今すぐ購入
OUR TECHNOLOGY STACK

私たちが保有する
コア・テクノロジー

SRSPを動かす3本柱の技術資産。これが他社には絶対に真似できない、私たちの本当の競争優位です。

Cloud Firestore
Native Integration
DAO 抽象化レイヤー

GAS(Apps Script)最大の弱点である「処理速度の限界」と「データ上限」を完全克服。REST APIを介した独自のデータアクセス抽象化層(DAO)を構築し、超高速・大容量のNoSQLリアルタイムDB連携を実現しています。

REST API経由 — GAS 6分制限を事実上突破
NoSQL構造 — 多腕バンディット最適化データを永続化
リアルタイム同期 — 15分間隔の判断サイクルを支える
LIVE — 稼働中
🔐 SECURITY CORE
HMAC-SHA256
Cryptography
金融機関レベル通信認証

暗号化秘密鍵(HMAC署名)による通信認証を実装。リプレイ攻撃・なりすましを100%遮断するセキュアなマルチ分散ネットワーク(親GAS⇄子Shell群)を構築。10台超の子Shellが同時並走してもセキュリティは崩れません。

タイムスタンプ検証 — リプレイ攻撃を完全遮断
ペイロード署名 — 親GAS⇄子Shell間を暗号化
マルチShell認証 — 大規模分散でもゼロ妥協
FINANCIAL GRADE SECURITY
Generative AI
Gemini Orchestration
マルチモーダル自律制御

生成AIのAPIをバックエンドで高度に制御。動画・テキスト・データを同時にマルチモーダル解析し、フックのスコアリングと最適タイトルの生成をリアルタイムで自律実行。人間の判断を超えるスピードで「再挑戦」を繰り返します。

動画直接解析 — Gemini 2.5 Flash APIでフック判定
自律再挑戦 — 15分ごとにタイトル最適化ループ
76言語生成 — CLL市場選択エンジンと連動
Gemini 2.5 Flash — 稼働中
INTEGRATION ARCHITECTURE
3技術の統合が、他社に真似できない参入障壁を作る
Firestore DAO ⟷ HMAC-SHA256 ⟷ Gemini Orchestration = SRSP — 世界へ動画を24時間自動射出
この技術で御社をDX →

世界数万本の動画を
24時間制御するインフラ

SRSPは「ツール」ではなく自社設計のシステムインフラです。
このアーキテクチャそのものが、他社が真似できない参入障壁です。

SRSP Technical Stack
INPUT
🎥
YouTube
Shorts
⟶
ORCHESTRATOR
⚙️
親GAS
マスター制御
HMAC署名認証
⟶
AI ENGINE
🧠
Gemini 2.5
Flash API
動画本体直接解析
⟶
WORKER SHELLS
🔀
子Shell群
並列実行
76言語リレー
⟶
DATABASE
🗄️
Firestore
ネイティブ連携
リアルタイムDB
⟶
OUTPUT
📈
再生数
自動回収
多腕バンディット最適化 watchConfidence解析 CLL市場選択エンジン 言語ファミリー整合性ボーナス HMAC暗号化署名 Firestoreネイティブ連携 特許出願中
🔒
HMAC-SHA256 署名認証

親GAS⇄子Shell間の通信を暗号化署名で保護。外部からの不正呼び出しを完全遮断する本格的なセキュリティ設計。

⚡
Firestoreネイティブ統合

スプレッドシートではなくCloud FirestoreをリアルタイムDBとして採用。スケーラブルなNoSQL設計で数万件のデータを高速処理。

🌐
Gemini動画本体直接解析

テキストではなく動画ファイルそのものをGemini 2.5 Flashへ投入し、映像コンテンツから最適なタイトルを生成する独自手法。

GAS × AI × Cloud DB
Apps Scriptの限界を突破する超軽量・爆速開発

私たちはSRSPをゼロから構築したGAS × AI連携のスペシャリスト集団です。
大手ベンダーが数千万円かけるシステムを、1/10のコスト・数週間で実装します。

製造業・精密加工 向けDX事例

「重い・高い・使いにくい」
既存システムは不要です。

今お使いのGoogleスプレッドシートを最強のUIに変貌させることで、現場の解像度(ミクロン単位の世界)を理解したエンジニアが、貴社の業務をスマートにします。

💰
1/10コスト
大手比
⚡
数週間納期
スピード実装
🔧
実証済み技術
SRSP同等品質
🏭 MES導入事例 — 精密機械加工
01
バーコードスキャンで即時インプット
指示書スキャン → 過去製造データ+Gemini要約ノレッジをオペレーターへ直接提供
02
Firestoreで全社リアルタイム同期
受付中/検査中/合否判定/検査済のステータスを秒速で全拠点に反映
03
AI在庫・素材需要予測
月平均発注数から「在庫保持vs都度発注」をシステムが自動判定・アルミ等素材の購入タイミング予測
📊
業務自動化
スプレッドシート業務のGAS完全自動化。手入力・転記ゼロへ。
🤖
AI連携開発
Gemini API活用システム。社内ナレッジのAI化・意思決定支援。
🏭
製造業DX
工程管理・品質検査・在庫予測をGAS×Firestoreで一元管理。
🔗
API連携
YouTube / Slack / Discord / LINE通知連携。外部サービス完全統合。

急成長するショート動画市場

グローバル規模で拡大する巨大市場。今こそ参入のチャンス。

グローバル市場規模(2025年)
$0億
年平均成長率 25%以上で拡大中
日本国内市場規模(2025年)
0億円
前年比 30%超成長
クリエイターエコノミー規模
0兆円
2025年予測値

しかし…

90%以上の企業・クリエイターが「再現性のある成果」を出せていない

Shorts Rocket Systemが解決します

自社実証データ

SRSPは自社チャンネルで実際に稼働し、計測したデータのみを公開しています。
外部クライアント実績は現在募集中のため、以下はすべて自社運用の実測値です。

視聴回数増加率
+523%
SRSP導入後90日
2.83万回 → 18.1万回
総再生時間増加率
+586%
同期間(90日)
67.8h → 469.9h
登録者増加率
+859%
同期間(90日)
39名 → 374名(純増)
総再生回数(90日)
28.3万
自社チャンネル実測
2024年11月〜2025年1月
※ 上記はすべて自社チャンネル(SRSP自社運用)の実測データです。個人差・チャンネル特性により結果は異なります。外部クライアント実績は現在募集中です。
YouTube Studio — チャンネル分析(SRSP導入後 実データ)
2024年10月〜2025年1月(90日間)/ SRSP稼働開始: 11月1日
28.3万
総視聴回数
+374
登録者増加
📊 週別視聴回数推移(単位:千回)
SRSP稼働
10月 ↑ SRSP稼働 1月(最高値)
視聴回数(SRSP導入後90日)
+523%
導入前比 / 2.83万回→18.1万回
総再生時間(同期間)
+586%
67.8h → 469.9h
チャンネル登録者増加
+859%
39名→374名(純増)
※ 自社チャンネル(SRSP自社運用)の実測データです。個人差・チャンネル特性により異なります。

競合優位性

システム開発・MCN・広告代理店・VTuberスタジオを同時に自社内製する企業は極めて稀。
この構造そのものが、他社が模倣できない最大の強みです。

項目 Shorts Rocket System 従来のMCN 動画制作会社 SaaSツール
AI解析 ◎ 独自開発 × なし × なし △ 基本機能のみ
MCN機能 ◎ 成長特化型 ◎ あり × なし × なし
広告運用 ◎ データ連動 △ 外注 ○ 可能 × なし
制作支援 ○ 可能 △ 限定的 ◎ 強い × なし
データ循環 ◎ 全事業連動 × なし × なし × なし
再現性 ◎ 高い △ 属人的 △ 属人的 ○ 中程度
決定的な違い

システム開発(大本)× MCN × 広告代理店 × VTuberスタジオの4つを同時に内製している企業は極めて稀

大 本
System
Development
GAS受託開発 / SRSP自社製品
×
MCN
Operation
クリエイター所属・育成・収益化
×
Advertising
Agency
AIデータ連動型広告代理店
×
VTuber
Studio
3Dモーキャプスタジオ運営

私たちのソリューション

AI解析システムを中核にMCN・広告・運用を一体化した
次世代ショート動画プラットフォーム

AI解析の仕組み

感覚ではなく、データで勝つ。再現性のある成果を生み出すサイクル

01
データ収集
  • 競合チャンネル分析
  • トレンドキーワード抽出
  • 視聴者行動パターン解析
02
AI解析
  • 機械学習による成功パターン特定
  • 最適な投稿タイミング予測
  • サムネイル・タイトル最適化提案
03
コンテンツ最適化
  • データに基づいた企画立案
  • A/Bテスト実施
  • リアルタイム改善提案
04
効果測定・改善
  • KPI自動トラッキング
  • 詳細レポート生成
  • 次回施策への反映
システム開発力が全事業を支える構造  |  全4事業 フル内製
Shorts Rocket System
株式会社 Shorts Rocket System
システム開発を大本に、4事業を自社フル内製する総合テック企業
  • 大本 システム開発販売(GAS受託開発 / SRSP自社プロダクト)
  • MCN事業者(YouTube Shortsクリエイター所属・育成)
  • 広告代理店(AIデータ連動型ショート動画広告運用)
  • SRRB運営(3DモーションキャプチャVTuberスタジオ)

各事業のデータが循環し、システム開発力が全事業を進化させ続けます。

System
Dev
大本
SRSP
(自社製)
MCN
(SRE)
広告代理
(SRMP)
VTuber
(SRRB)
⚙️
GAS DEVELOPMENT ● 受託開発 受付中

Google Apps Script システム受託開発

SRSPは当社が自社で開発・運用してきたGASシステムです。同等のカスタムシステムを御社向けに受託開発することも可能です。YouTube運用自動化・スプレッドシート業務効率化・Slack/Discord通知連携・AI(Gemini)活用システムなど、Google WorkspaceをフルAI化する開発をご提供します。

📊
業務自動化
スプレッドシート
業務のGAS化
🤖
AI連携開発
Gemini API
活用システム
🔗
API連携
YouTube/Discord
/Slack自動化
LP 10 — FOR WHO

SRSPは、3つの立場で
展開できる。

どの立場でも、クリエイターがすることは同じ。
動画を作って、限定公開でUP。それだけ。

🎬
CREATOR / TALENT
動画制作に
集中したい人へ

動画制作は自分で行う。チャンネル運用をSRSPに任せる。投稿数を増やさなくても、既存動画を活かし続ける。

  • タイトル・投稿・最適化はSRSPが担当
  • 投稿後も動画を観測・改善・回遊誘導
  • 7日間無料トライアル・月額¥9,800〜
¥9,800〜
SRSPを試す
🏢
MCN / AGENCY
複数チャンネルを
効率的に運用したい事業者へ

人間だけで行っていたチャンネル運用業務をAI OS化する。チャンネル数が増えても、運用負荷が比例して増える構造を変える。

  • マネージャー1人で200ch+を管理
  • チャンネル数の固定上限なし
  • タレント管理・Floor制御まで一元化
1 Manager → 200ch+
MCN詳細
🏗️
COMPANY
YouTubeを事業資産として
運用したい企業へ

動画制作だけでなく、公開後の運用・分析・改善までをシステム化する。人的工数に依存しない、再現性ある運用体制を構築。

  • 公開後の観測〜改善をシステム化
  • 事業資産としてのYouTubeチャンネル構築
  • GAS受託開発・カスタマイズにも対応
法人・企業向け相談
お問い合わせ

どの立場でも、クリエイターがすることは同じです。「動画を作って、限定公開でUP」するだけ。

投資家・事業パートナーの方は技術・事業詳細セクションへ →
FOR MCN & AGENCIES — B2B

1人のマネージャーで、
200名以上のクリエイターを運用できる。

SRSPはMCN・運用代行会社向けのB2B機能を標準搭載。
チャンネル数が増えても、人間の運用負荷は比例して増えない。
SRSPにチャンネル数の固定上限はありません。200を超えても管理工数は変わりません。

200名〜
1人で管理できるクリエイター数
実用上の目安が200名以上。
固定上限なし・規模に応じて拡張可能
0分
1チャンネルあたりの日次運用時間
公開・最適化・分析・再挑戦を
すべてシステムが自動実行
∞
チャンネル数の固定上限
SRSPはチャンネル数に上限なし。
増やしても人の巡回作業は増えない
マネージャーの1日が、こう変わる
BEFORE — 導入前
⏰
朝:全チャンネルの再生数確認
10〜20ch × 毎日 → 約45分
✏️
午前:タイトル考案・承認
クリエイターごとに個別対応 → 約60分
📊
昼:伸びない動画の分析・改善指示
要因分析→改善案作成 → 約90分
📝
夕方:週次レポート作成
各クリエイター向け個別レポート → 約60分
😓
深夜:投稿スケジュール管理
翌日分を手動確認・調整 → 約30分
合計 約 5〜6時間/日
10〜20ch が限界。これ以上は増やせない
SRSP
導入
AFTER — SRSP導入後
☕
朝:Discordのアラートだけ確認
AIが全チャンネルを夜中も監視済み → 約5分
🎯
午前:新規クリエイターの育成・営業
タイトルはAIが全自動生成・最適化済み
📈
昼:重要案件だけ判断・意思決定
AIが改善提案まで実行済み → 管理者は承認のみ
🤝
夕方:タレントとの関係構築
レポートはSRSPが自動生成 → マネージャーは人を育てる
🌙
深夜:何もしない
SRSPが全チャンネルを24時間稼働中
運用時間 約 30分/日
200名以上を同一人数で管理。スタッフ追加不要
❌ MCN・代理店が抱える課題
😰
クリエイターが増えると管理が破綻する
1人10チャンネルが限界。それ以上は人を増やすしかない
⏰
投稿・タイトル管理に膨大な人件費
運用スタッフの採用・教育・管理コストが収益を圧迫
📉
クリエイターによって成果にムラがある
担当者のスキルや経験に依存。再現性がない
🌏
海外展開は別途対応が必要
翻訳・多言語タイトル管理だけで専任が必要になる
✅ SRSPが解決すること
🚀
1人で200名を同時管理できる
クリエイターはSRSPに繋ぐだけ。運用は全自動
💰
運用スタッフが不要になる
月額固定費のみ。人件費ゼロで規模を拡大できる
📊
全チャンネルで同じ品質を保証
AIが全員均一に最適化。担当者スキル差をゼロにする
🌍
全クリエイターが76言語で海外展開
翻訳・展開は自動。追加コストゼロで全員グローバル対応
MCNプラン 標準搭載機能

マネージャー1人が持つ権限

👤
タレント登録・管理
クリエイターをSRSPに招待し即時稼働。解除・鍵の再発行もワンクリック
📺
10ch同時一括制御
傘下全チャンネルの状態をダッシュボード1画面で把握。個別操作不要
⚡
日次30本まで処理
複数クリエイターの動画を合計月300本・1日30本まで自動処理
🔐
HMAC認証で安全接続
各クリエイターに固有の秘密鍵を発行。不正利用・なりすましを完全排除
📈
クォータ使用状況の監視
傘下クリエイター全員のAPI消費・動画処理状況をリアルタイムで確認
🔔
Discord即時アラート
問題発生時・異常検知時に即Discord通知。管理者不在でもシステムが自己修復
🏢
B2B2C モデル

MCNがクリエイターにSRSPを無料提供できる

MCNプランでは、傘下のタレントにSRSPを無料で使わせることができます。タレントにとっては運用負荷がゼロになり、MCN側は少人数で大規模な運用体制を構築できる。双方にメリットのあるB2B2C構造です。

MCN(あなた) → SRSPを契約
クリエイター全員 → 無料で使える
チャンネルが育つ → MCNの収益増

MCNプランの詳細・導入相談はお気軽にどうぞ。

MCN導入を相談する(無料) MCNプランの料金を見る

料金プラン

初期費用無料。あなたのステージに合わせたプランをお選びください。

🎁
FREE TALENT PLAN — MCN所属タレント限定・完全無料
SRE所属タレントはSRSPの基本機能(観測・AI診断レポート)を¥0でご利用いただけます。MCN契約の入口として、まずは無料で体験してください。
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✦ 7日間無料トライアル付き(カード登録必須)
スタータープラン
個人クリエイター・1チャンネル運用
¥ 9,800 /月 税込
  • 動画管理: 月20本・10本/日
  • チャンネル: 1ch
  • AI転生(1日10回)タイトル最適化
  • 4言語対応・月次レポート自動生成
  • チャット・メールサポート
  • バンディット最適化エンジン
  • 全世界多言語自動展開
最低契約期間: 1ヶ月
7日間無料で試す
✦ 7日間無料トライアル付き(カード登録必須)
Proプラン
中級クリエイター・バンディット搭載
¥ 19,800 /月 税込
  • 動画管理: 月40本・15本/日
  • チャンネル: 1ch
  • 自己学習エンジン搭載(多腕バンディット・特許出願中)
  • タイトル無限転生・時刻別勝率分析
  • 週次レポート+優先サポート
  • 複数チャンネル管理
  • 全世界多言語自動展開
最低契約期間: 1ヶ月
7日間無料で試す
✦ 7日間無料トライアル+専属サポート付き
MCNプラン
MCN・運用代行 / 10chから導入
¥ 98,000 /月 税込
  • 動画管理: 月300本・日30本
  • チャンネル: 10chから導入
  • ビジネスプランの全機能
  • タレント無料配布(B2B2C構造)
  • 専属サポート担当者配置
  • BigQuery連携・データエクスポート
大規模MCN向け
10ch以上のエンタープライズ構成に対応。チャンネル数の固定上限なし。別途お問い合わせ →
最低契約期間: 6ヶ月
7日間無料で試す
全プラン初期費用無料・7日間無料トライアル付き(カード登録必須・1回限り) / 特許出願中:自己学習型タイトル最適化アルゴリズム(多腕バンディット方式)/ エンタープライズ(大企業・SLA・カスタム開発)は別途お問い合わせください

自社実証実績

SRSPは自社チャンネルで実際に動かし、データを取り続けています。外部有料導入実績は現在募集中。

自社実証フェーズ SELF-OPERATED

自社運用チャンネル 実稼働中
外部有料導入実績 先着募集中
SRSPバージョン Rev.20.0.0
なぜ自社実証か?
外部クライアントに提供する前に、自社で動かして因果を積み上げる。プロダクトと運用実績が一体であることがSRSPの強みです。

実績データ(エビデンス)

実データ
28.3万 総視聴回数 +523%
469.9時間 総再生時間 +586%
+374名 チャンネル登録者 +859%

今後の目標

現在

基盤構築

法人5社・クリエイター10名

2026年

国内拡大

法人30社・クリエイター100名

2027年

グローバル展開

海外市場への本格進出

財務計画・資金調達

3年間の売上予測と明確な資金使途。

売上予測(3年間)

2025 4,000万円
2026 1.6億円
2027 4.3億円
調達目標
5,000万円〜1億円

資金使途

開発強化 40%
営業・マーケティング 30%
人材採用 20%
運転資金 10%

チーム

各領域のエキスパートが集結。

CTO
AI/機械学習エンジニア
元大手IT企業
CMO
デジタルマーケティング責任者
MCN運営経験10年
開発チーム
フルスタックエンジニア 5名
AI・Web・インフラ
運用チーム
動画クリエイター・アナリスト 8名
各SNS専門家

アドバイザー

元大手MCN代表
AI研究者(大学教授)
ベンチャーキャピタリスト

よくある質問

サービスについて

当社は独自開発のAI解析システム(SRSP)を中核に、MCN・広告・制作を一体運用します。感覚や経験則ではなく、データに基づいた再現性のある成果を提供できる点が最大の違いです。
SaaS事業は月額契約、MCN事業は最低6ヶ月からの契約となります。広告運用は3ヶ月単位での契約が基本です。
ビジネス、エンタメ、教育、ライフスタイルなど幅広いジャンルに対応しています。SRSPは業界横断的なデータを蓄積しているため、ニッチなジャンルでも最適化が可能です。
SaaS事業は初期費用無料です。MCN・広告事業は案件内容により個別にお見積りいたします。
平均して2〜3ヶ月で明確な成果が見え始めます。ただし、チャンネルの状況や目標により異なります。

導入について

はい、無料相談を受け付けております。貴社の課題をヒアリングし、最適なプランをご提案いたします。
クリエイター個人から大手企業まで、規模を問わずご利用いただけます。
TALENT RECRUIT
🔥 先着10名 限定募集
⚡ 受付中

所属するだけで、
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私たちのMCN事務所(SRE)に所属するタレントには、AI自動運用システム「SRSP」を0円で提供します。
あなたの動画が24時間、76言語で世界中に向けて自動射出され続けます。登録者数・実績は一切不問です。

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残り枠 — REMAINING SLOTS
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先着10名中、3名が埋まりました。残り7名。
TALENT BENEFITS

所属すると、こう変わる。

Benefit 01
SRSP が完全0円

通常月額¥19,800のSRSPを所属期間中ずっと無料で利用。24時間AI運用があなたのYouTubeチャンネルを自動で伸ばし続けます。

💰 年間 ¥237,600 相当を無料提供
Benefit 02
76言語でグローバル展開

日本語で投稿した動画が、英語・スペイン語・ヒンディー語など76の言語市場へ自動翻訳・射出。世界中のオーディエンスへリーチします。

🌍 日本語で撮るだけ → 世界に届く
Benefit 03
15分ごとにAIが再挑戦

Gemini AIが視聴データを解析し、15分サイクルで自動的にタイトルを最適化。投稿して眠っている間も、AIがあなたの代わりにバズを追い続けます。

🤖 寝ている間も、AIが働く
Benefit 04
案件マッチング & 収益化

広告代理店事業(SRMP)と連携した企業案件のマッチング。チャンネルが育った段階で収益化を強力サポートします。

📣 4事業の連携で収益最大化
COMPARISON
MCN所属で、何が変わるのか?
項目
一般クリエイター
✨ MCN所属(SRE)
SRSP利用料
月額 ¥19,800〜
完全無料 ✓
対応言語
日本語のみ
76言語自動展開 ✓
タイトル最適化
手動で都度確認
AI 15分自動ループ ✓
案件マッチング
自力で探す
事務所が仲介 ✓
登録者数の条件
—
0人でもOK ✓
OTHER JOIN PATHS — その他の参加方法
📣
Ambassador Program
アンバサダー — 紹介報酬あり

SRSP契約成立ごとに報酬発生。YouTube・TikTok・X・ブログ等での発信者大歓迎。フォロワー数不問。

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Dev Partner
開発パートナー — GAS受託案件紹介

GAS開発・Gemini API活用システムの協業・OEM提供。ITフリーランス・制作会社・運用代行会社など。

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BUSINESS GATEWAY

あなたの目的から、直接入口へ。

4つの窓口から、迷わず進んでください。

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① SRSP導入
YouTubeを24時間
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個人・企業向けSaaS。世界76言語へ動画を自動射出するライセンスを発行します。

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② MCN所属
クリエイターとして
グローバルに伸びたい

所属するだけでSRSP完全無料。弊社の8ステップ自律閉ループで、世界市場での再生成長を自動最適化。

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企業向けShorts広告運用を完全丸投げ。AIエビデンスに基づく費用対効果最大化。

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SETUP MANUAL

SRSP セットアップマニュアル
Rev.20.0.0 対応版

導入手順・GAS設定・Firestore連携・Gemini API設定など、初期セットアップに必要な情報をすべて収録したオフィシャルマニュアルです。

会社概要

会社名
株式会社Shorts Rocket System
代表取締役
金子 正孝
所在地
〒160-0023
東京都新宿区西新宿3丁目3番13号
西新宿水間ビル2F
設立
2024年
取引銀行
三井住友銀行
メール
info.shortsrocket@gmail.com
ミッション

「バズを、再現可能に。」

ショート動画マーケティングにおける成果を、感覚や運任せではなく、AIとデータの力で科学的に再現可能にすることで、すべての企業・クリエイターに成長機会を提供します。