YouTubeコメントのトピックレポートを販売する：実際に検証した副業

データAPIで作る小規模な有料サービスの検証済みプランです。毎月、中規模のYouTubeクリエイターに、本人のチャンネルと類似する4チャンネルのコメントで視聴者が何を求めているかをまとめたレポートを送ります。公開されているブランドや機関の5チャンネルで実際に呼び出しを行い、データ費用をレポート1件あたり約$0.05と算出し、人が担う作業がどれだけ残るかを測定しました。

イラスト：動画プレーヤーからたくさんのコメントの吹き出しが流れ出し、仕分けマシンに入っていきます。マシンはそれらを色分けされたトピックの箱に振り分け、右側から1ページの月次レポートが出てきます。

中規模のYouTubeクリエイターに月次のトピックレポートを販売することはできますが、コメントの要約を売ってはいけません。YouTube Studioにはすでに無料のコメント要約機能があります。売るべきなのは、類似する複数のチャンネルの視聴者が繰り返し尋ねていて、まだ誰も動画で答えていない質問です。各項目には、根拠となる実際のコメントへのリンクを付ける必要があります。

2026年10月25日14:36〜15:11（シンガポール時間、SGT、UTC+8）に、公開されているブランドや機関の5チャンネルを対象にEveryInfraで検証しました。有料の呼び出しを53回行い、費用は$0.029468で、921件のコメント行と83件のライブコメントを取得しました。この検証から、クライアントのチャンネル1つと類似する4チャンネルを対象とするレポート1件のデータ費用は約$0.05です。実際のコストは人によるチェックです。単純なキーワードルールで質問と判定されたコメントのうち、次の動画で応えられる実際の要望だったのは36%〜84%にとどまりました。

このガイドでいうコメントトピックレポートとは、クリエイター1人向けの月次ファイルです。クリエイターのチャンネルと類似する4チャンネルで、直近30日間の動画に付いたコメントと返信を収集します。単純なルールで質問と要望に印を付けます。次に、印の付いた各コメントを人が読み、実際の要望かどうかを判断してトピックグループに分類します。レポートでは、翌月に最適なトピック3つを件数といいね数でランク付けし、それぞれに元のコメントへのリンクを3件付けます。レポートが伝えるのは視聴者が何を求めているかであり、動画の再生回数の予測ではありません。

コイン選別機のアイソメトリックイラスト。左奥のホッパーがコメント欄で、小さな円盤（コメント）が階段状のシュートを下って選別レールへ進みます。ほとんどの円盤は右側の大きな箱（称賛、ジョーク、意見）に入ります。いくつかは手前にある6本の筒に入り、筒はトピックグループごとに1本ずつです。最も高い筒が今月のトップトピックとして光っており、小さなはかりがグループをいいね数で量っています。

サンプル：レポートのメインページに載る内容

サンプルはここで公開するため、個人クリエイターのチャンネルは使用していません。また、すべてのコメント投稿者のユーザー名を削除しました。5チャンネルはいずれもブランドまたは機関が運営しており、登録者数は469,000〜2,468,433人です。このガイドでいう「中規模」（登録者数100,000〜1,000,000人）に該当するのはAdafruit、Figma、Fermilabのみで、残りの2チャンネルは比較用です。

呼び出しの前に、チェックファイルに6つの基準を書きました。そのうち2つには合格ラインがあります。

重複を除いたトップレベルコメントのうち、質問と要望が10%以上を占める必要があります。
少なくとも1つのチャンネルに3つ以上のトピックグループがあり、それぞれに異なる実際の要望が3件以上含まれている必要があります。

各チャンネルの結果は次のとおりです。

テスト1：Figma、コメント欄が要望リストになっているプロダクトチュートリアルチャンネル

14:38 SGTにYouTubeチャンネル動画エンドポイント（youtube/user_posts）を使い、Figma（登録者794,000人）の最近の動画を一覧取得しました。そのうち6本について、YouTube動画詳細エンドポイント（youtube/video）とYouTubeコメントAPI（youtube/comments、sort: popular、limit: 100）を呼び出しました。6本の合計は再生数241,270、コメント94件で、1,000再生あたり0.39件です。コメントエンドポイントは91件を返しました。内訳は返信16件と、重複のないトップレベルコメント75件です。

各呼び出しで対象動画のコメントの83%〜100%を取得できたため、ほぼ全件に近いデータです。

ルールでは、75件のコメントのうち32件（42.7%）を質問または要望と判定しました。人による確認の結果、本当の要望は27件（36.0%）でした。したがって基準1は合格です。本当の要望が3件以上あるトピックグループが5つあるので、基準2も合格です。

実際のコードベースやネイティブプラットフォームとの連携：要望6件、いいね加重スコア36。例を2つ挙げると、「エージェントに特定のセクションを指定して、動作するプロトタイプを生成させるにはどうすればいいですか？」（巨大なコードベースについて）と「SwiftやKotlinのソースコードを生成しますか？」です。その多くは10月15日のCode Layersの動画に寄せられています。
AIクレジットと自前のモデル：要望6件、スコア28。デモ1回でどれだけのトークンを使ったのか、自前のモデルをどう接続するのかといった質問が寄せられています。教育機関向けシートの月間AIクレジットを増やしてほしいという視聴者もいます。
デザインシステムのガイドライン（チュートリアルとベストプラクティス）：要望6件、スコア18。
リリース日とアクセス：要望5件、スコア17。いずれも「有料プランなのに表示されません。いつ使えるようになりますか？」という内容です。
番組形式と出典：要望3件、スコア8。

Figmaのトピックグループ別に、実際の要望数といいね加重スコア（1+いいね数の合計）を示した棒グラフです。コードベースとネイティブプラットフォームは6件と36、AIクレジットと自前のモデルは6件と28、デザインシステムのガイドラインは6件と18。リリース日とアクセスは5件と17、番組形式と出典は3件と8、モーションの詳細は1件と2。件数でも加重でも順位は同じです。

件数でもいいね加重でも順位は同じです。プロダクトチャンネルであれば、この1ページから翌月のトピックが3つ得られます。「実際のプロジェクトでCode Layersをフルデモ」「AIクレジットの計算方法と節約のコツ」「デザインシステムのガイドラインをゼロから書く」です。最後のものは、ある視聴者がすでにはっきりと言葉にしてリクエストしています。「Figmaエージェントを使って簡単にデザインシステムを作る方法のチュートリアルをお願いできますか？」

テスト2：Fermilab、上位コメントに要望がほとんどない科学チャンネル

Fermilabは米国フェルミ国立加速器研究所のチャンネルで、登録者は831,000人です。14:49〜14:56 SGTに、直近2か月の動画を3本読み取りました。そのうちの1本「How long until we find a theory of everything」（10月9日投稿）は、再生数265,796、コメント772件でした。この動画はpopularとnewestでそれぞれ100件ずつ、計2回読み取りました。両方に含まれていたトップレベルコメントは15件だけでした。つまり、人気順と新着順では、ほぼ別々の人たちが表示されます。

3本の動画から、重複のないトップレベルコメントが256件得られました。ルールによって45件（17.6%）が質問または要望と判定され、10%のラインを上回りました。しかし人手で確認すると、実際の要望は16件（6.3%）しかなく、「弱い」範囲に該当します。

原因は、このコメント欄の大半が感謝や雑談だからです。理論の動画では、いいね数上位10件のコメントに要望は1件もありません。1位は動画と関係のないジョーク（いいね145件）です。続いて、ホストが元気そうだ、また会えてうれしいといったコメントが並びます。実際の要望16件が獲得したいいねは合計11件で、トップレベルコメント全体のいいね2,165件の0.5%にすぎません。

そのため、レポートに「いいね数上位10件のコメント」しか載せないと、Fermilabのページは空になります。要望は、いいねの少ないロングテールにあります。

要望も分散しています。実際の要望が3件あるグループは、「司会者の復帰と投稿頻度」と「量子センサー実験の詳細と用途」の2つだけです。したがって、基準2は満たしません。

ただし、意見や修辞的な質問も数えると、繰り返し登場するトピックがあります。「どれだけのエネルギーが必要で、何年かかるのか」（6件）、「AIによって万物の理論を見つけるまでの時間は短くなるのか」（5件）、「反物質はどこへ消えたのか、それをどう確かめるのか」（2件）です。ここでも、いいね数による重み付けで順位が変わります。「制作面のフィードバック（音楽が声にかぶっている）」には要望が1件しかありませんが、そのコメントには5件のいいねが付いているため、重み付け後は2位に上がります。つまり、このチャンネルでは重み付けによって順位が変わります（基準3）。

科学チャンネルでは、レポートの書き方を変えます。「視聴者が求めているもの」ではなく、「視聴者がまだ理解していない考え方」を書き、サンプルサイズも示します。理論の動画では、1回の呼び出しでコメントの13%、2回で26%をカバーします。基準5により、このようなページにはサンプルであることを明記する必要があります。

テスト3：反例となるAdafruit

Adafruitは電子部品を販売しており、登録者数は469,000人です。調査した最近の動画4本は、合計21,580回再生され、コメントは18件ありました。重複のないトップレベルコメントは14件で、要望は「Learn Guideには、ロータリーエンコーダーを使ってCircuitPythonでノブの値を読み取る方法が掲載されますか？」の1件だけでした。短いデモや製品クリップが中心のブランドチャンネルでは、月次レポートに足るコメントが集まりません。また、再現率チェックでは、この小規模なデータセットでも見落としていた要望が1件見つかりました。「RP2350版を作るべき」です。

4つ目のチャンネル、中南米のオンラインスクールPlatziについては、スペイン語版の記事で詳しく取り上げています。そこでの結果の1つはここでも役立ちます。Platziのある動画は再生回数5,124,393回でしたが、コメントはわずか36件で、1,000回再生あたり0.007件でした。再生回数が多くても、コメント欄が役立つとは限りません。5つ目のチャンネル（Bilibili）は中国語版の記事で取り上げています。そこでは、コメント欄よりもタイムスタンプ付きのライブコメント（弾幕）のほうが多くのシグナルを得られました。

ルールを人がチェックすべき理由

上記の「実際の要望」の数値は、すべて人手による確認に基づいています。ルール、ラベル、スクリプトはこのテストの生データファイル（analysis.py、labels.json）に含まれているので、集計を再現できます。確認の結果、2つの問題が見つかりました。

1つ目に、ルールの適合率はチャンネルによって大きく異なります。ルールは疑問符や「how」「can you」などの語を探します。判定されたコメントのうち実際の要望だった割合は、Figmaが84.4%、Platziが51.4%、Bilibiliのチャンネルが46.7%、Fermilabはわずか35.6%でした。科学系のコメント欄には、修辞的な質問、ジョーク、個人的な説が多く含まれます。例えば「万物の理論ができるまでどれくらいかかる？今の世代の物理学者がいつまで雇われているか次第だね」です。疑問符はありますが、要望ではありません。

第2に、ルールは要望を見落とします。各チャンネルについて、ルールが判定しなかったコメントを固定の乱数シードで最大20件抽出し、そのサンプル中の本当の要望を数えました。この結果から推定したルールの再現率は、Bilibiliで約85%、Figmaで76%、Fermilabで60%、Platziではわずか35%です。見落とされた要望のほとんどは疑問符のない命令文で、たとえば「You should make a RP2350 version」や「Make us a Figma Book Store already」などです。

適合率（判定されたコメントのうち実際の要望の割合）と、サンプルチェックによる推定再現率の散布図です。Figmaは84%と76%、Fermilabは36%と60%。Platziは51%と35%、Bilibiliのチャンネルは47%と85%。ルールがうまく機能する右上隅の近くにあるのはFigmaだけです。

この2つの結果から、このビジネスの形が決まります。データのコストはほぼゼロですが、コメントは人が読む必要があります。研究者はこのことにずっと前から気づいていました。2013年、Maddenと共著者2名は66,637件のYouTubeコメントを手作業で読み、10の主要タイプと58のサブタイプからなる分類体系を構築しました。その1つが質疑応答です（Journal of Documentation）。2017年のルイジアナ州立大学の学位論文では、クリエイターが視聴者のニーズを理解できるよう、コーディングチュートリアル動画のコメントを調査しました（LSUの学位論文）。どちらの研究も、まず手作業でカテゴリを作り、そのあとで自動化を試みています。

YouTubeがクリエイターに無料で提供しているもの

価格を決める前に、クリエイターがすでに無料で利用できるものを確認しましょう。これがこのビジネスの主な競合です。

YouTube Studioのコメントツール（10月25日にヘルプページを確認）：

コメントの要約。Studioのコメントページでは、「Get summary」がAIで視聴者の反応を要約し、今後の動画に向けたフィードバックを表示します。コメント数が少なすぎる動画には、このオプションは表示されません（YouTubeヘルプ：コメントを確認して返信する）。
意味に基づくコメント検索。同じページのAI検索では、「自分の機材に関する質問」のようなテキストを入力できます。「Excitement and enthusiasm」や「Negative feedback」などの候補トピックと、「Find similar comments」アクションも表示されます。ヘルプページには、デスクトップ版Studioでのみ利用できること、トピック検索の対象が直近90日間に限られること、ユーザーでは検索できないことが制限として記載されています。
コメントのトピック。コメント数が多い動画では、モバイルアプリの視聴者にAIによる「トピック」が表示されます。クリエイターはこれをオフにできません（YouTubeヘルプ：コメントのトピックを見る）。
Ask Studio。ヘルプページによると、「動画へのコメント」に関する質問に答えたり、動画のアイデアを提案したりできます。「チャンネルと視聴者のデータのみを使用」し、他のクリエイターがあなたのチャンネルについて質問することはできません（YouTubeヘルプ：Ask Studio）。
リサーチ。9月23日のMade on YouTubeで、YouTubeは新しい「インサイト」ページと「リサーチ」ページを発表しました。クリエイターが「次のコンテンツの着想を得るため、通常より高い成果を上げた動画を見つける」のに役立つページです（YouTubeブログ、概要）。テスト版を見たYouTubeストラテジストは、「自分の視聴者が見た動画」フィルターがあると報告しています（LinkedInの投稿、伝聞）。このデータを第三者が取得することはできません。

サードパーティツールの公開料金（10月25日時点、USD）：

vidIQ：Boostは月額$19または年額$199、MAXは月額$49または年額$468。いずれも米国の定価で、「地域によって料金が異なる場合がある」とされています（料金）。
TubeBuddy：Proは月額$4.50、年間プランなら月額$3.60（無料プランのページ）。Legendは月額$32.99、年間プランなら月額$26.39（Legendのページ）。同じページによると、登録者数50,000人以上のチャンネルはビジネス扱いとなり、これらの個人向けプランは購入できません。カスタムのEnterpriseプランを利用する必要があります。
Spotter Studio：月額$49または年額$299。英語コンテンツのみを対象とし、利用できるクリエイターは米国、カナダ、英国、オーストラリア、EUに限られます（料金）。
1of10：Basicは月額$15、Proは月額$69で、いずれも年払いです（料金）。
CommentShark（コメント自動化）：Starterは月額$19、Creatorは月額$49、Proは月額$139。機能表には、感情分析、AIタグ、日次・週次・月次のレポートメールが含まれています（料金）。
Hadzy（コメント検索・エクスポート）：無料で、任意加入の月額$5のサポータープランもあります。Hadzy自身の比較ページでは、自分のチャンネルにはまずYouTube Studioを使うよう案内しています。Hadzyは「自分が所有していない動画」に対応し、エクスポート機能も提供しています（比較）。
人によるコンサルティング：Koch Consultingの企業向けチャンネル監査は$2,500の固定料金です（サービスページ）。

対数スケールの棒グラフで、目盛りが1つ上がるごとに10倍になります。月次レポート1件のデータコスト$0.053、Hadzyサポーター月額$5、1of10 Basic $15、vidIQ Boost $19。TubeBuddy Legend $32.99、vidIQ MAX、Spotter Studio、CommentShark Creatorはそれぞれ$49。1of10 Pro $69、私たちの提案価格は月額$99（提案値）、CommentShark Pro $139。Kochの1回限りの監査は$2,500。

このレポートでできないこと：「自分の視聴者が他にどのチャンネルを見ているか」はわかりません。視聴者維持率グラフ、確認のために保留中のコメント、Studioのデータもありません。

できること：クライアントのチャンネルと類似チャンネルのコメントをまとめて読みます。各所見には件数、高評価の重み、元のコメントへのリンクが付くので、クライアント自身が確認できます。毎月、前月と比較します。クリエイターが「自分の動画に寄せられる声」だけを知りたいなら、無料のYouTube Studioで十分です。そうしたクリエイターに対しては、このビジネスは成り立ちません。

購入者

購入者は登録者100,000〜1,000,000人のチャンネルと想定しました。理由は3つあります。

この層にはツールが合わない。TubeBuddyは登録者数50,000人を超えるチャンネルに個人向けプランを販売していません。Spotterは英語のみに対応しています。YouTubeの無料ツールは自分のチャンネルしか対象にしません。
この層のコメント量は支援が必要だが、まだ人が読める範囲にある。Figma（登録者数794,000人）は動画6本でコメント94件でした。この量ならクリエイター1人で読めます。Fermilab（831,000人）は動画1本にコメントが772件あり、上位のコメントにはリクエストが表れていませんでした。
これらのチャンネルはすでに収益を上げており、参入のハードルは上がっています。現在、YouTubeパートナープログラムに参加するには、チャンネル登録者数1,000人が必要です。さらに、12か月間で4,000時間の総再生時間、または90日間で10 million回のショート動画視聴回数も必要です（YouTubeヘルプ）。8月10日、YouTubeはプログラムに参加するクリエイターが3 million人を超えたと発表しました。2027年2月1日からは、新規申請者に8,000時間または20 million回のショート動画視聴回数が求められます（YouTubeブログ）。登録者数100,000人を超えるチャンネルには予算があり、次に作る動画を選ばなければならないというプレッシャーもあります。

登録者数よりもチャンネルのタイプのほうが重要です。今回のサンプルでは、製品やソフトウェアのチュートリアルが最も高く（Figma、実際のリクエスト36%）、次に実験・科学系（Bilibili 17.5%、Fermilab 6.3%）、その次に意見・解説系（Platzi 7.1%）が続きます。短いデモは最下位でした（Adafruit、コメント数が少なすぎる）。

月次レポート1件のデータコスト

10月25日14:34 SGTに機能カタログを確認しました（最終的な基準は料金ページです）。今回使ったYouTubeの各機能は1回の呼び出しあたり$0.000556で、コメントの呼び出しは1回で最大100件を返します。月次レポート1本は、クライアントのチャンネル1つと類似チャンネル4つを対象とし、各チャンネルで直近30日間の動画を最大6本扱います。

各チャンネル：user_postsの呼び出し1回 + 動画6本 ×（videoの呼び出し1回 + 人気コメントの呼び出し1回 + 新着コメントの呼び出し1回）= 19回。
5チャンネル：95回 × $0.000556 = $0.05282。
初期設定時にYouTube検索エンドポイントで類似チャンネルを探します。3回の呼び出しで$0.0017です。

空の結果や失敗した呼び出しは無料です。このテストでは、Crehana、Khan Academy Español、Prusaのuser_postsの呼び出しが0件を返し、Adafruitの動画1本でコメントが0件でした。これらはすべて返金されました。請求を1行ずつ確認するには、失敗時の返金と照合をご覧ください。

実際のコストは時間です。今回のテストでは、コメントの多いチャンネル（Fermilab、Platzi）からそれぞれ約250件のユニークなトップレベルコメントが得られ、ルールによってその14〜18%にマークが付きました。こうしたチャンネル5つで約1,250件のコメントとなり、マークが付くのは175〜225件です。

チャンネルごとに20件の再現率チェックを加えると、1人が月に読むコメントは約300件です。1件10秒（実測ではなく想定）とすると約50分です。レポートの作成にはさらに約1時間かかります。

価格設定

料金はチャンネルあたり月$99を提案します。これには類似チャンネル4つと、レポートを説明する30分の通話が含まれます。初回のレポートは無料です。これは提案であり、市場データではありません。理由は次のとおりです。

セルフサービス型ツールより高い価格です。vidIQ、Spotter、1of10、CommentSharkの主要プランは月額$19〜$69です。これらはデータとAIによる提案を提供しますが、コメントを1件ずつ代わりに読むことはなく、類似チャンネルのコメントも読みません。
人によるコンサルティングよりはるかに安い価格です。1回限りのチャンネル監査は約$2,500かかります。
データコストは利益率に影響しません。$0.053は$99の0.05%です。作業時間が約2時間なので、時給は約$45〜$50です。

提供の流れ：月1回のサイクル

プロセスのアニメーション（1ループ8秒）：新規登録時に、クライアントのチャンネルと類似チャンネル4つを選びます。毎月、6つのステップで進めます。まず直近30日間の動画を一覧にし、人気コメントと新着コメントを取得します。次に、重複とチャンネル自身の返信を除外し、ルールで質問とリクエストにマークを付けます。最後に、人が確認してグループ化し、3つのトピックをランク付けしてレポートを送ります。中央には、レポート1件あたり約$0.05のデータコストが表示されます。

新規登録時に範囲を決める。クライアントのチャンネルと類似チャンネル4つを契約書に明記します。類似チャンネルは検索エンドポイントで探し、登録者数で絞り込み、クライアントと一緒に選びます。
動画を一覧取得する。youtube/user_postsをsince付きで使います。注意点として、since: 2026-09-25を送信しても、Fermilabでは8月31日の動画が返されました。また、posted_atは「2w ago」のような相対時刻でした。そのため、各動画についてyoutube/videoを呼び出し、正確な公開日時で絞り込んでください。
コメントを取得する。人気順と新着順で1回ずつ呼び出します。コメント数の多い動画では、1回の呼び出しで取得できるのは全体の13%〜26%にとどまるため、結果はサンプルであると明記してください。
重複の除去とクリーニング。コメントのidで重複を除き、チャンネル自身の返信を除外します。is_replyがtrueの件は別のリストに残してください。会話がどこで起きているかがわかります。Platziでは436件中182件（41.7%）が返信でした。トップレベルのコメントだけを読むと、その会話を見逃します。
手作業で確認する。判断基準は「次の動画でこれに答えられるか」だけです。称賛、冗談、意見は数えません。その後、マークされていないコメントを20件読んで見落としを探し、再現率をレポートに記載します。
レポートを書く。トピックを3つ挙げ、各トピックについて件数と高評価の重みを示します。ユーザー名は記載せず、元のコメントへのリンクを3件添え、そのトピックが当てはまらないケースも示してください。

同じデータをコードやAIクライアントから取得する

1本の動画の人気コメントを取得します（キーはプレースホルダーです）：

bash

curl -s https://api.everyinfra.com/api/v1/social \
  -H "Authorization: Bearer <API Key>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"platform":"youtube","action":"comments","params":{"url":"https://www.youtube.com/watch?v=pLmLi-pJ604","sort":"popular","limit":100}}'

レポートで使うフィールドは次のとおりです。それぞれカタログのresponse_fieldsと照合しました。

youtube/commentsは9つのフィールドを返します：id（重複判定のキー）、text、author_name（ユーザー名。レポートでは使わないため、行を保存する際に削除できます）、like_count（高評価の重みに使用）、reply_count、posted_at（今回のテストでは「8 days ago」のような相対時刻）、is_reply、reply_to_id（親コメントのID）、platform。
youtube/videoとyoutube/user_postsは25個のフィールドを共有しています。レポートで使うのはid、title、view_count、comment_count（カバー率の計算用）、posted_at（動画詳細では正確な日時）、author_follower_count（登録者数）、is_comments_disabledです。

Claude Codeでは、まずクイックスタートでキーを作成し、次にリモートMCPサーバーを追加します。

bash

claude mcp add --transport http everyinfra https://api.everyinfra.com/mcp \
  --header 'Authorization: Bearer ${EVERYINFRA_API_KEY}'

次に、こう指示します：「everyinfra_call_api を使って、これら5つのチャンネルの過去30日間の各動画について、人気コメントと新着コメントを取得してください。idで重複を除き、質問とリクエストにマークを付けてください。1件ずつ確認できるよう、表にまとめてください。」最後の部分は省略しないでください。

エラーと課金について。以下はすべてこのテストで実際に発生したもので、いずれも課金されませんでした。

キーなし：401 missing_key。
不正な値（sort: top）：422 invalid_value。許可される値としてnewestとpopularが示されます。
パラメータ名の誤り（sortt）：422 unknown_param。did_you_mean: ["sort"]と、url、limit、since、sortの一覧が返されます。
1分あたり10回を超える呼び出し：429 rate_limited。retry_after: 8が返されます。
85秒を超える同期呼び出し：503 timeout。"mode":"async"を使うよう案内されます。asyncにすると、同じPlatziの動画で100件のコメントが返されました。
空の結果：200、charged: false、理由はempty_result_refunded。

エラー発生後にスクリプトやAIがパラメータを自ら修正できるようにするには、APIエラーの処理方法を参照してください。YouTubeのコメント返信が欠落する理由については、2階層のページネーションと完全性チェックをご覧ください。YouTube Data APIのドキュメントにも、コメントスレッドには「すべての返信が含まれるとは限らない」と記載されています（YouTube Data APIリファレンス）。

最初の顧客の見つけ方

1トピックの無料サンプルを10件作る。ターゲットとなるチャンネルを10件選び、直近2本の動画のコメントを読みます。1チャンネルあたり約7回の呼び出しで、費用は$0.004です。各サンプルにはトピック1つと出典コメント3件を含め、クリエイターに送ります。データ費用の合計は$0.05未満です。
データからリストを作成する。検索エンドポイントを使って、特定のジャンルの動画を取得します。author_follower_countが100,000〜1,000,000のチャンネルに絞り込みます。次に、1,000回再生あたりのコメント数で並べ替えます。このサンプルでは、この数値は0.007（再生回数5.1 million回のPlatziの動画）から2.90（Fermilabの理論解説動画）まで幅があり、400倍以上の差があります。コメントの少ないチャンネルから始めないでください。
公開されているビジネス用連絡先を使う。チャンネル概要欄に記載されたビジネス用メールアドレスを使い、コメント欄で一斉にメッセージを送らないでください。米国では、営業メールはCAN-SPAM法に従う必要があります。虚偽のヘッダーや件名を使ってはならず、広告であることを明示しなければなりません。有効な郵便住所とオプトアウトの手段も記載が必要です。オプトアウトの申し出には10営業日以内に対応しなければなりません。違反メール1通あたりの負担額は最大$53,088に上る可能性があります（FTCコンプライアンスガイド）。
編集者やチャンネルマネージャーと組む。彼らには継続的なクライアントがいて、次のトピックごとに根拠を必要としています。彼らのブランド名を冠したレポートを、1部単位で彼らに販売できます。

このビジネスが成り立たないケース

クライアントが自分のコメントだけを読みたい場合。YouTube Studioのコメント要約とAI検索は無料です。Ask Studioも「自分のコメントには何が書かれているか」に答えてくれます。
コメントが少ない、または大半が意見のチャンネル。今回のテストでは、Adafruitのトップレベルコメントは14件で、要望は1件でした。Platziでも、実際の要望はコメントの7.1%にすぎませんでした。実際の要望が月15〜20件未満のチャンネルには、四半期レポートや単発の監査を販売しましょう。
クライアントが「自分の視聴者がほかに誰を見ているか」を知りたい場合。視聴者の重複データを持っているのはプラットフォームだけです。
ボットがコメント欄を埋めている場合。10月24日、中国のテックメディアが、Bilibiliのテック動画に自動でコメントを投稿するAIアカウントが多数存在すると報じました（MyDrivers、Sina Finance経由、二次情報）。集計の前にこうしたアカウントを除外しないと、あるトピックのグループ全体が機械によって書かれたものになりかねません。
GIFのみのコメント。テキストベースのルールでは、GIFだけのコメントは読み取れません。こうしたコメントは別に集計してください。
プラットフォームの規約と個人データ。YouTube利用規約では、一般向け検索エンジンの場合や書面による許可がある場合を除き、「自動化された手段（ロボット、ボットネット、スクレイパーなど）を使用した」アクセスを禁じています。また、ユーザー名など個人を特定できる情報を許可なく収集することも禁じています。レポートにはトピックと件数のみを記載し、ユーザー名は保存しないでください。これは最低限の対策です。販売を始める前に、お住まいの国の弁護士に相談してください。このガイドは法的助言ではありません。

最近の変更（2026年9月・10月）

9月23日：YouTubeが新しいインサイトページとリサーチページ、A/Bテスト、AIによるコメントモデレーションのテストを発表（YouTube Blog、Reuters、Tubefilter）。あなたへの影響：プラットフォームはStudioにアイデア出しのツールを組み込みつつあります。レポートでは、プラットフォームが見せないもの、つまり類似チャンネルのコメントと人の目による確認を売りにする必要があります。
10月8日：YouTubeが、一部のブランドチャンネルのStudioにクリエイターデータを表示するテスト（「Channel Search」）を認める。このテストはブランドチャンネルのみが対象です（Tubefilter、二次情報、YouTubeの声明あり）。あなたへの影響：ブランドが見られるデータが増えているため、今後YouTubeから「類似チャンネルの比較」ツールが登場する可能性があります。
10月14日：YouTubeがコメントでのGIF対応の段階的な提供を開始（9to5Google、二次情報）。あなたへの影響：テキストベースのルールではGIFのみのコメントを見落とすため、別に集計してください。
10月20日：YouTube Culture & Trendsチームが生成AIに関するレポートを公開。調査対象となった14〜44歳の投稿者のうち、72%が動画や画像にAIを使用しています（YouTube Blog）。あなたへの影響：クリエイターはすでにAIからトピックのアイデアを得ています。差別化のため、レポートの各知見は実際のコメントにひも付ける必要があります。
10月22日：YouTubeが、低評価ボタンをメニュー内に移すのはクリエイター自身の動画に限ると説明。低評価の総数は引き続きStudioで確認できます（9to5Google、YouTubeの声明あり）。あなたへの影響：Studio内でしか確認できない否定的なフィードバックが増えます。第三者が読めるフィードバックは公開コメントだけです。
ショート動画ボーナスプログラムは、特定地域で招待制のパイロットとして実施中。月あたりのショート動画の本数と有効な再生回数に応じてボーナスが支払われ、2027年に拡大される予定です（YouTubeヘルプ：ショート動画ボーナスプログラム、10月25日閲覧）。あなたへの影響：招待されたクリエイターは毎月決まった本数のショート動画を投稿する必要があるため、より速いペースでトピックを必要とします。

よくある質問

YouTubeで視聴者が求めているものを知るには？これはGoogleのオートコンプリートで上位に表示されるフレーズです（10月25日に取得した検索候補より）。まずは無料ツールから始めましょう。Studioのコメント要約とAIコメント検索で、自分のチャンネルのコメントを確認できます。類似チャンネルの視聴者が何を質問しているかを知るには、そのチャンネルのコメントも読み、マークされたコメントを1件ずつ手作業で確認してください。私たちのテストでは、質問としてマークされたもののうち、実際の要望だったのは36%〜84%でした。

vidIQは使う価値がある？これも「vidiq vs tubebuddy」のオートコンプリートに表示されるフレーズです。私たちはvidIQをテストしていないため、評価はできません。公開されている料金は月額$19〜$49で、トレンド、アイデア、AIコーチを提供しています。他のチャンネルのコメントを1件ずつ代わりに読んでくれる機能はありません。

YouTubeのコメントトピックはオフにできる？「youtube disable comment topics」は「youtube comments topics」のオートコンプリートに表示されるフレーズです。YouTubeヘルプページの答えは「いいえ」です。「現在、コメントトピックをオフにすることはできません」。トピックに含まれるコメントを削除すると、そのトピックは表示されなくなります（YouTubeヘルプ）。

プラットフォームページ：YouTubeスクレイピングAPI、BilibiliスクレイピングAPI
機能ページ：YouTubeコメントAPI、YouTube動画の詳細、YouTubeチャンネルの動画
関連ガイド：データAPIで副業：歯科医院のレビュー概要レポート、クリエイターデータのデューデリジェンス、レビューデータを有料プロダクトにする方法

参考資料

Figma「Design with Code Layers」（YouTube動画）、2026-10-15、https://www.youtube.com/watch?v=ukY9Dvwm7Gc
Fermilab「How long until we find a theory of everything」（YouTube動画）、2026-10-09、https://www.youtube.com/watch?v=pLmLi-pJ604
Madden, Ruthven, McMenemy（2013）「A classification scheme for content analyses of YouTube video comments」（YouTube動画コメントの内容分析のための分類体系）、Journal of Documentation 69(5)、https://www.emerald.com/jd/article-abstract/69/5/693/204541
Elizabeth Poché「Analyzing User Comments on YouTube Coding Tutorial Videos」、修士論文、Louisiana State University、2017年、https://repository.lsu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=5453&context=gradschool_theses
YouTubeヘルプ「Review and reply to comments (computer)」、2026-10-25閲覧、https://support.google.com/youtubecreatorstudio/answer/9482367?hl=en
YouTubeヘルプ「Explore comment topics」、2026-10-25閲覧、https://support.google.com/youtube/answer/14239105?hl=en
YouTubeヘルプ「Learn about Ask Studio in YouTube Studio」、2026-10-25閲覧、https://support.google.com/youtube/answer/16291691?hl=en
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YouTubeヘルプ「YouTube Shorts bonus program」、2026-10-25閲覧、https://support.google.com/youtube/answer/18336041?hl=en

参考資料 LF-24