すでに作成した動画のためのAI動画公開機能。

VidSeeds.aiは、すでに動画をお持ちのクリエイター向けの、意味を重視したワークフローです。WebアプリまたはMCP対応エージェントを使用して、視聴者を理解し、実際の映像を分析し、メタデータを作成し、サムネイルを構築し、ローカライズし、クリップを作成し、レビュー付きで公開することで、動画が検索、プラットフォームフィード、アシスタントによる発見に最適化されます。

無料で始める MCPに接続

100シード付き。すべてのタイトル、サムネイル、クリップ、投稿は公開前にレビューできます。

VidSeeds.ai MCPサーバー

エージェントのためのリモートツールサーフェス

稼働中

エンドポイント

https://vidseeds.ai/api/mcp

ChatGPTClaudeCursorCodex任意のMCPクライアント

エージェント実行

vidseeds_probe_local_video

vidseeds_optimize_marketing_metadata_async

vidseeds_generate_thumbnail_from_video

vidseeds_publish_project

メタデータ

動画に基づいたタイトル、説明、タグ、チャプター、プラットフォーム投稿。

ビジュアル

サムネイルとクリップのワークフローは、汎用的なプロンプトではなく、あなたの映像を使用します。

公開

すべての変更をレビューし、承認された作業を接続済みのプラットフォームに送信します。

コンテンツ優先

コピーを生成する前に、完成した動画、チャンネルのトーン、プラットフォームのコンテキストから始めます。

170以上のツール

分析、メタデータ、サムネイル、クリップ、ローカライゼーション、公開にわたる、エージェントがアクセス可能な広範なサーフェス。

6つのプラットフォーム

YouTube、TikTok、Instagram、Facebook、LinkedIn、X向けのネイティブパッケージを準備します。

85言語

フックと視聴者への約束を維持したまま、メタデータレイヤーをローカライズします。

まず解釈し、次に生成する。

各機能は実際の動画、チャンネル、またはプロジェクトから始まります。以下のワークフローは、VidSeeds.aiが断片的なコンテキストを、画一的なAI出力ではなく、レビュー可能な公開判断にどのように変えるかを示しています。

エージェント

MCPエージェントワークフロー

AIクライアントをリモートのVidSeeds.ai MCPサーバーに接続し、すでに使用しているツールから動画SEO、サムネイル、クリップ、ローカライゼーション、公開を実行します。

ワークフローを見る

意味

1本の動画を6つのプラットフォームに公開

YouTube、TikTok、Instagram、Facebook、LinkedIn、X向けにプラットフォーム固有のメタデータを作成する前に、音声、シーン、ペース、視聴者への約束を分析します。

ワークフローを見る

スタジオ

実際の動画フレームからAIサムネイルを作成

動画フレーム、ブリーフ、チャンネルコンテキストからサムネイルコンセプトを生成し、ダウンロードやYouTube公開前にバリエーションをレビューします。

ワークフローを見る

ローカライズ

動画メタデータと投稿を85言語にローカライズ

タイトル、説明、タグ、キャプション、投稿、ローカライズフィールドを85言語に翻訳し、フックとポジショニングを維持します。

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クリップ

長尺動画をショート、リール、TikTokに変換

長尺動画からインパクトのある瞬間を見つけ、縦型にリフレームし、キャプションとメタデータを付けてクリップをパッケージ化します。

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レビュー

既存の動画を再最適化し、効果的な方法を学ぶ

動画やアップデートを公開する前に、タイトル、説明、サムネイル、プラットフォームコピー、公開状態をまとめて確認します。

ワークフローを見る

レビューとコントロールを中心に構築

VidSeeds.aiがパッケージをドラフトしますが、何を残すかはクリエイターが決定します。ユーザーが承認するまで何も公開されません。

WebとMCPで同じコアワークフロー

エージェントは、クリエイターがブラウザで使用するのと同じプロダクトファミリーを呼び出すため、請求、プロジェクト状態、プラットフォームコンテキストが常に一致します。

最初のアップロード前から役立つ

新規ユーザーは、完成した動画を1つ持ってくるだけで、より大規模なワークフローにコミットする前に、メタデータ、サムネイル、ローカライゼーション、診断の価値をすぐに確認できます。

オーディエンスパス

チームが解決すべき課題から始める

同じ動画ベースのワークフローが、VidSeeds.aiをジェネレーター、エディター、ホスティングプラットフォームに変えることなく、異なるバイヤージャーニーをサポートします。

個人クリエイター

アップロード画面でプレッシャーがかかる前に、完成した動画をより明確なタイトル、サムネイル、説明、タグ、プラットフォームコピーでパッケージ化します。

代理店・ソーシャルメディアマネージャー

1本のクライアント動画を、6つのプラットフォームパッケージ、ボイスレビュー、承認プロセスに通し、バラバラのツール間でコンテキストをコピーする必要をなくします。

ポッドキャスター・長尺動画チーム

長尺動画からチャプター、ショートクリップ、視聴者のフックを見つけ、元の会話を保持します。

動画マーケティングチーム

動画分析、メタデータのローカライゼーション、チャンネルコンテキストを使用して、複数の市場とプラットフォーム向けのキャンペーンアセットを準備します。

AIエージェント向けMCP

ChatGPT、Claude、Cursor、Codex、または互換性のあるMCPクライアント内で同じコンテンツ認識ワークフローを実現したいときに、エージェントを接続します。

リモートMCPコネクタ

Claude、ChatGPT、Cursor、Codex、または別のMCPクライアントをVidSeeds.aiに接続し、タブを行き来する代わりにエージェントから作業します。

1
MCP設定を開く — サインアップ後、/settings/mcp-settings に移動します。ClaudeはOAuth経由で接続します。その他のクライアントはPersonal Access Tokenを使用します。
2
リモートエンドポイントを使用する — クライアントを https://vidseeds.ai/api/mcp に向け、必要に応じてBearer認証情報としてトークンを送信します。
3
トライアルを開始する — 14日間のコネクタトライアルは、最初のMCP接続時に開始されます。
4
実際のワークフローを実行する — エージェント呼び出しを通じて、動画の分析、メタデータの生成、サムネイルの作成、ローカライズ、クリップ作成、公開を行います。

MCP設定を開く

エージェントツールサーフェス

広範なMCPカタログが、分析、メタデータ、サムネイル、公開、アナリティクス、キャプション、サポートといった、クリエイター向けの同じワークフローファミリーを公開します。

1
ツールを一覧表示 — クライアントにVidSeeds.aiのツールカタログを検査させ、適切なアクションを選択させます。
2
アカウントコンテキストを維持 — 接続されたチャンネル、アクティブなYouTubeアカウント、ボイスアイデンティティ、シード、プロジェクト状態は、アカウントに紐づいたままになります。
3
非同期ジョブを使用する — 長時間実行されるメタデータ、サムネイル、分析ジョブはIDを返すため、エージェントは安全にポーリングできます。
4
Webと同じように支払う — ツール呼び出しは、謎のエージェント請求書ではなく、同じシードモデルと毎日のMCPクォータルールを使用します。

エージェントに接続

ローカルメディアコマンド

ローカルファイルの場合、MCPフローはメディア処理をエージェントが実行されているマシン上に保持し、AIステップに必要な出力のみをVidSeeds.aiに送信します。

1
ファイルをプローブする — エージェントに大きな動画を処理させる前に、ローカルメディアレシピとプローブツールを使用します。
2
フレームまたはクリップを抽出する — フレーム抽出、クリップコマンド、フォーマットレシピは、可能な限りクライアント側に留まります。
3
重要なものだけを添付する — デフォルトで巨大なマスターファイルをアップロードする代わりに、選択したフレーム、トランスクリプト、またはプロジェクトIDをAIツールに送信します。
4
意図的に公開する — エージェントはアップロードとメタデータを準備できますが、最終的な公開アクションはユーザーがレビューします。

MCP設定を見る

1本の動画を6つのプラットフォームに公開

完成した動画を、メタデータ、サムネイル、診断、クリップ、公開コントロールを備えた、プラットフォームネイティブな公開パッケージに変えます。

1本の動画を6つのプラットフォームに公開

1本の動画から始めて、実際に使用するプラットフォーム向けの保存可能な公開パッケージを構築します。

1
アカウントを選択 — プロジェクトがターゲットとする接続済みプラットフォームとアカウントグループを選択します。
2
動画を分析 — 実際のアセットからトランスクリプト、ビジュアルコンテキスト、メタデータの手がかりを抽出します。
3
各プラットフォームを編集 — タイトル、説明、タグ、ハッシュタグ、チャプター、サムネイル、プラットフォーム投稿をレビューします。
4
スケジュールまたは公開 — 承認された作業をYouTube、TikTok、Instagram、Facebook、LinkedIn、Xに送信します。

プロジェクトを開始

既存の動画を再最適化し、効果的な方法を学ぶ

公開済みのYouTube動画を選択し、現在のコンテンツコンテキストに基づいてメタデータやサムネイルの選択を改善します。

1
動画を選択 — 接続されたYouTubeチャンネルから公開済みの動画を閲覧します。
2
コンテキストを再分析 — 利用可能な場合、キャプション、フレーム、プロジェクト履歴、パフォーマンスコンテキストを読み込みます。
3
更新内容を選択 — タイトル、説明、タグ、チャプター、サムネイルの代替案を比較します。
4
選択したフィールドをプッシュ — 承認された変更のみをYouTubeのアップロードに適用します。

再最適化

アップロード前診断

動画が公開される前に、弱いパッケージング、維持率のリスク、プラットフォームの問題を発見します。

1
カットをアップロード — 公開前にローカル動画ファイルから始めます。
2
チェックを実行 — 音声、ビジュアル、キャプション、フックの明確さ、プラットフォーム適合性を検査します。
3
修正を優先順位付け — 強み、リスク、実用的な修正リストを読みます。
4
公開に進む — 公開ワークフロー内で診断出力を使用します。

診断を実行

実際の動画フレームからAIサムネイルを作成

動画、フレーム、ブリーフ、またはプロンプトからサムネイルを生成し、ビジュアルの約束をコンテンツと一致させます。

1
ソースを選択 — スタンドアロンスタジオで、動画、フレーム、概要、またはプロンプトモードを使用します。
2
方向性を設定 — 汎用的なストックアートに頼らず、スタイル、被写体、チャンネルのコンテキストを追加します。
3
バリエーションを生成 — 現在の設定から、サムネイルオプションのバッチを作成します。
4
エクスポートまたは公開 — 画像をダウンロードするか、選択したサムネイルをYouTubeに公開します。

サムネイルスタジオを開く

サムネイル履歴と編集

過去の生成を再開し、プロンプトを調整し、バリエーションを比較し、最適なサムネイルをエクスポートします。

1
履歴を閲覧 — 同じワークスペースから、以前のスタジオ生成を読み込みます。
2
最適なものを調整 — 再生成する前に、プロンプト、スタイル、被写体、ソースコンテキストを調整します。
3
結果を比較 — 保持するものを選択する前に、バリエーションを並べて確認します。
4
出力をダウンロード — サポートされている場合、PNGまたは先頭フレームの動画出力をエクスポートします。

スタジオ履歴を確認

精密トリミング

動画または音声の弱い部分を見つけ、編集計画を承認し、ローカル処理がサポートされている場合に、よりクリーンなカットをエクスポートします。

1
メディアをアップロード — 動画または音声ファイルをトリミングワークフローにドロップします。
2
ペース配分を分析 — 音声を文字起こしし、フック、カット、並べ替えの提案を特定します。
3
編集を承認 — タイムラインを確認し、希望する変更のみを受け入れます。
4
ローカルにエクスポート — メディアに互換性がある場合、改善されたカットを生成します。

精密トリミングを開く

ローカライズと再利用

元のメッセージを失うことなく、動画をローカライズされたメタデータ、ショートクリップ、キャプション、チャンネルアップデートに展開します。

動画メタデータと投稿を85言語にローカライズ

ソース動画の意味を保持したまま、ローカライズされたタイトル、説明、タグ、キャプション、投稿、ローカライズフィールドを生成します。

1
YouTube動画を選択 — 接続されたチャンネルから、アップロード済みのソース動画を選択します。
2
言語を選択 — ジョブを開始する前に、1つ以上のターゲット言語を選択します。
3
結果を確認 — ローカライズされたメタデータを確認し、必要に応じて特定の言語を再試行します。
4
ローカライゼーションを公開 — 選択したタイトルと説明のローカライゼーションをYouTubeに公開します。

ローカライゼーションを開く

Shorts配信

完成したオートクリップを、各プラットフォーム向けのキャプション、メタデータ、ダウンロード可能なファイルとともにパッケージ化します。

1
クリップを仕上げる — 長尺のソース動画から、ショート動画形式の出力を作成します。
2
パッケージを確認 — キャプション、タイトル、説明、アップロードノートを確認します。
3
アセットを選択 — 個々のShortsまたは完全なバンドルを選択します。
4
ダウンロードして公開 — クリップとパッケージファイルをエクスポートして、公開を迅速化します。

Shortsパッケージをダウンロード

長尺動画をショート、リール、TikTokに変換

注目すべき瞬間を検出し、長尺動画をShorts、Reels、TikTok用の縦型クリップに変換します。

1
動画をアップロード — ローカルファイルを分析し、ハイライトとなる瞬間を見つけます。
2
瞬間を検出 — 文字起こしと視覚的な手がかりを使用して、有望なセグメントを見つけます。
3
クリップを選択 — 実際にShortsにしたい瞬間を選択します。
4
リフレームしてエクスポート — 縦型クリップを生成し、完成した出力をダウンロードします。

クリップを作成

チャンネル説明文ジェネレーター

最近のチャンネルまたはプロジェクトのコンテキストからYouTubeチャンネルの説明文を作成し、公開します。

1
チャンネルコンテキストを読み込む — YouTubeまたは保存されたプロジェクトから、現在の説明文と最近の動画を取得します。
2
ドラフトを生成 — 現在のコンテンツの方向性に基づいて、新しい説明文を作成します。
3
確認してコピー — 生成されたテキストを確認し、さらに編集したい場合はコピーします。
4
YouTubeに公開 — 承認されたチャンネル説明文を、接続されたチャンネルにプッシュします。

説明文を生成

解釈、学習、計画

チャンネルを考慮した分析、視聴者インサイト、アナリティクス、公開後の分析を使用して、次に何を改善すべきかを決定します。

動画アイデア

最近のアップロード、トレンドコンテキスト、現在のソーシャルキューを使用して、チャンネルを考慮したアイデアを生成します。

1
アクティブなチャンネルを使用 — 空のプロンプトではなく、接続されたチャンネルを中心にアイデアを生成します。
2
アイデアを作成 — ライブのトレンドとチャンネルコンテキストを使用して、アイデア生成を実行します。
3
推論を確認 — ジェネレーターによって使用されたチャンネル分析とトピックを確認します。
4
制作に移行 — 優れたコンセプトを、次のアップロードまたは最適化フローに引き継ぎます。

アイデアを生成

ミッドロール広告配置

タイムコード付きキャプションが利用可能なYouTube動画について、タイムスタンプ付きの広告掲載提案を見つけます。

1
動画を選択 — 接続されたチャンネルから、公開済みのYouTube動画を選択します。
2
キャプションを読み込む — 広告掲載分析の入力として、タイムコード付きキャプションを使用します。
3
ブレークポイントを確認 — 提案されたタイムスタンプ、理由、信頼度を確認します。
4
Studioで使用 — YouTube Studioと一緒に結果を開き、広告掲載位置を設定します。

広告掲載を分析

公開後分析

公開済みのYouTube動画について詳細な事後分析を実行し、パフォーマンスに影響を与えた可能性のある要因を確認します。

1
動画を選択 — 接続されたYouTubeチャンネルの動画グリッドから開始します。
2
事後分析を実行 — 分析、最適化履歴、AI分析を取得します。
3
調査結果を確認 — 判定結果、発見された問題、コンテンツ分析、アクションアイテムを確認します。
4
次のアップロードを改善 — 推奨事項を、次の最適化または公開の判断に活かします。

動画を調査

ワークスペースの運用

プロジェクト、履歴、ボイスアイデンティティ、アカウント接続、公開状態を1つのプロダクトで整理します。

ダッシュボード

クイックアクション、最近のプロジェクト、接続チャンネルの状態、公開ナビゲーションのためのワークスペースです。

1
クイックアクションを開く — プロジェクト、サムネイル、オートクリップ、診断、その他のツールにアクセスします。
2
最近の作業を確認 — 保存されたプロジェクトを探すことなく、続きから作業を再開します。
3
チャンネルを接続 — YouTubeがまだ接続されていない場合、ダッシュボードのバナーを使用します。
4
ワークフローを再開 — プロジェクトが中断されたステップに戻ります。

ダッシュボードを開く

最近のプロジェクト

保存された動画プロジェクト、現在のステップ、プラットフォームターゲットを一箇所で確認します。

1
保存されたプロジェクトを確認 — 既存のプロジェクトをコンパクトなリストで閲覧します。
2
ステータスを確認 — 下書き、分析中、スケジュール済み、公開中、公開済みの状態を確認します。
3
プラットフォームを確認 — 各プロジェクトにどの公開ターゲットが設定されているかを確認します。
4
保存された状態から続行 — 中断したところから任意のプロジェクトを再開します。

プロジェクトを開く

最適化履歴

過去の最適化を検索し、代替案を比較し、承認された作業を再利用または再公開します。

1
検索とフィルター — ソースでフィルタリングし、タイトル、説明、タグ、またはファイル名で検索します。
2
詳細を確認 — 最適化されたコピー、公開結果、ソースメタデータを確認します。
3
編集またはコピー — フィールドをクリップボードにコピーするか、保存されたコンテンツを更新します。
4
再公開または再最適化 — 履歴アイテムを公開フローまたは新しい再最適化フローに送り返します。

履歴を閲覧

セマンティック・ボイス・アイデンティティ

各チャンネルの文体、テーマ、ブランドトーンをモデル化し、AIの出力がより個性的になるようにします。

1
チャンネルを読み込む — ボイスフィンガープリントが既にある接続済みチャンネルを表示します。
2
特性を確認 — パーソナリティ、エネルギー、ユーモア、形式性、スタイルの指標を確認します。
3
強度を確認 — ボイスプロファイルが成長中か、発展中か、強固かを確認します。
4
必要に応じて更新 — 新しいアップロードによってボイスが変化した場合に再分析します。

ボイス・アイデンティティを表示

プラットフォーム接続

YouTube、TikTok、Instagram、Facebook、LinkedIn、Xへの公開アクセスを接続・管理します。

1
アカウントを接続 — 公開先のプラットフォームに対してOAuthフローを開始します。
2
プロフィールを追加 — 同じプラットフォームに必要に応じて追加のアカウントを紐付けます。
3
状態を確認 — アカウント数、ステータス、再接続コントロール、切断コントロールを確認します。
4
プロジェクトで使用 — プロジェクト作成時やスケジュール設定時に接続済みアカウントを適用します。

アカウントを管理

VidSeeds.aiの機能に関するよくある質問

VidSeeds.aiはChatGPT、Claude、Cursor、Codexから利用できますか？

はい。MCPクライアントをhttps://vidseeds.ai/api/mcpに接続してください。ClaudeはOAuth経由で接続でき、その他のクライアントは/settings/mcp-settingsから取得したPersonal Access Tokenを使用できます。このコネクタは、あなたのアカウントコンテキストでWebアプリと同じワークフローファミリーを実行します。

VidSeeds.aiは実際に私の動画をどう処理するのですか？

VidSeeds.aiは、あなたが既に持っている動画の意味（音声、シーン、テンポ、視聴者への約束）を分析し、それをタイトル、説明文、タグ、チャプター、サムネイル、クリップ、ローカライゼーションフィールド、公開準備済みメタデータに変換します。

VidSeeds.aiはどのプラットフォーム向けに最適化・公開できますか？

VidSeeds.aiは6つのプラットフォーム（YouTube、TikTok、Instagram、Facebook、LinkedIn、X）向けにネイティブメタデータを準備します。1回の分析で、各プラットフォームに最適化されたパッケージセットを生成するため、同じものをあちこちにコピーする必要はありません。

VidSeeds.aiはメタデータを他の言語にローカライズできますか？

はい。VidSeeds.aiは同じプロジェクトからタイトル、説明文、タグ、メタデータを85言語にローカライズします。単なる逐語訳ではなく、フックと視聴者への適合性を維持します。

公開前にAIの出力を確認できますか？

はい。すべてのタイトル、説明文、タグ、サムネイル、翻訳、クリップパッケージ、公開アクションは確認可能です。あなたが準備完了と判断するまで、何もチャンネルに送信されません。

実際の動画でワークフローを試してみませんか？

アカウントを作成し、エージェントを接続するかブラウザで開始して、付属のシードを使用してVidSeeds.aiが最初の動画をどのようにパッケージングするかをご確認ください。

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AI生成結果はあくまで提案です。100%の正確性や特定のパフォーマンス結果を保証するものではありません。公開前に必ずメタデータ、タイトル、サムネイルを確認・検証してください。